AI 核心壁垒：标注员的隐形价值
提及人工智能，人们总聚焦于芯片、算法与算力。这恰恰是过去三年最大的认知偏差。决定 AI 是否好用的关键，并非底层芯片或架构，而是那不可见的环节——由数十万标注员逐条手工打磨出的对齐数据。这一真相，AI 企业鲜少提及，媒体难以解读，资本更是难以洞察。但它却是这场博弈真正的决胜点。大众常有一种幻想：将海量文本喂入超级神经网络，它便能自学会思考、推理与对话。这仅是叙事，并非事实。实际流程分为两步。第一步是预训练——将人类文字喂给模型，使其掌握"语言的形态"。第二步是后训练（涵盖 SFT、RLHF
AI时代最危险的思维偏差：别用旧经验看新机会
环境的重要性，反而比经验更关键，这个看似反直觉的判断，正被现实一步步验证。4月24日，据报道，美国科技巨头Meta计划裁撤约10%的员工，涉及约8000个岗位，方向是压缩运营开支，并为人工智能（AI）板块的持续大额投入腾出空间。六、普通人破局AI时代：3步实操指南（不局限求职）罗福莉的访谈重点并不是制造焦虑，而是给出明确的路径。我将她反复强调的核心观点拆成3个你今天就能开始做的动作：第一步：先把“旧认知”清空，重建行业判断标准（今天就能做）1. 别再用“参数越大越厉害”“预训练才是核心”的旧框架看问题；要
Momenta曹旭东：预训练模型存驾驶隐患，需后训练修正
新浪科技4月25日晚间报道，正值2026北京车展举办之际，Momenta举办了名为“Momenta R7，物理AI序章”的分享活动。活动结束后，Momenta董事长兼CEO曹旭东接受了新浪科技等媒体的联合采访。 在谈到“Momenta如何利用海量用户数据”时，曹旭东透露，流程主要分为预训练和后训练两个环节。预训练阶段主要依托于80万辆量产车提供的海量数据，这些数据包含大量长尾场景，通过World Model进行预训练。 他进一步解释说，经过预训练的模型虽然具备了物理常识，但这并不等同于能成为一名好司机。由