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Y11

10小时前

在科技行业，谷歌始终展现出其在技术领域的深厚积累与创新能力。 无论是备受关注的Gemini系列大模型，还是Gemma开源模型，以及支撑其技术落地的JAX、Keras和TPU生态系统，都体现了这家公司在人工智能领域持续深耕的战略定力。都值得大家学习看一看这几个框架和基础知识。 从技术角度看，谷歌的优势在于对底层架构的深刻理解和长期投入。 TPU作为专为机器学习优化的芯片，从第一代到最新的第五代

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14小时前

从最佳实践看，如何对还没有盈亏平衡的创业公司估值？

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半步

3天前

🚀 对Open AI agent Builder的一些预测：Codex CLI与Agent Builder深度融合，专注“Agent开发Agent”领域，打破非专业用户的技术壁垒！ 1. **Agent Builder：CLI代码框架的可视化外壳** Agent Builder将CLI生成的复杂代码架构（节点、逻辑、API调用）转化为直观的可视化工作流。非专业用户无需理解代码细节，

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YL (Yucheng Liu)

4天前

和合伙人深夜长谈：我们是在追逐VC热点，还是在构建一个健康的商业模式？ 当前AI Agent的红利，有多少是真实需求，又有多少是资本泡沫？ 一个残酷的现实是，很多创业公司都在“面向VC创业”。我们的目标是成为一个健康的双边平台，而不是风口上的猪。 长期价值 vs 短期增长，是每个创始人都必须面对的灵魂拷问。

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Y11

4天前

寻找AI Agent创业机会，关键不在于使用何种大模型，而在于能否精准捕捉用户的真实痛点。 以下10个实用视角，或许能帮你找到破局点。 一、数据流转的“断点” 当用户频繁将数据从一个系统导出到另一个（如从销售软件导出报表到Excel，从银行流水导出到财务系统），这背后是重复的人工操作。 AI Agent可以嵌入源系统，自动完成数据清洗、分析和格式转换，让“导出-导入”流程消失。 比如，帮电

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谷歌Deep Research：AI操作系统雏形？

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谷歌开源Deep Research系统，利用LangGraph Agent和Gemini API实现动态网络搜索和迭代式信息反思，旨在帮助用户从海量信息中获取高质量资料。该系统支持不同搜索力度，允许用户控制搜索的广度和深度。社区积极探索其功能和应用，有用户体验后认为其预演了“AI操作系统”的形态，使自然语言成为操作系统的主入口。项目持续发展，展示了良好的Agent架构和搜索策略，旨在通过AI驱动为用户提供智能搜索和深度研究的解决方案，其潜力已引起广泛关注。