AI能力越强，创业风险越大
Anthropic 最近发布了一份实用性很强的创业指南——《The Founder's Playbook: Building an AI-Native Startup》（创始人手册：打造 AI 原生创业公司），专门为那些从创立之初就将 AI 作为核心基础设施的创始人编写。需要原文的朋友可以在评论区留言。"AI越强，创业失败率越高"这是读完这本AI原生创业手册后，我脑海中挥之不去的一句话。这句话很反直觉。但仔细想想，确实有道理。先看数据。过去42%的创业公司因为"做了没人想要的东西"而倒闭。这个比例已经很惊
警惕！AI冒充客服诈骗，大学生生活费10分钟被盗
当前，各类“求职骗局”屡见不鲜，不法分子常打着正规公司的幌子，通过付费内推、高薪招聘等谎言诱骗求职者，致使许多人蒙受经济损失并耗费心力。据最高检统计，2022年1月至2023年8月，全国检察机关共起诉求职诈骗案件4708起。AI技术的普及让诈骗成本大幅降低，骗子只需10分钟就能制作出以假乱真的企业官网、实习offer和HR对话，甚至能伪造工商信息与背调报告，导致传统的“查资质”防骗手段失效。除了虚假招聘，AI冒充客服也是大学生常遇到的骗局，许多在校生因此被骗走钱财，还可能因信息泄露带来更多隐患，严重影响学
AI行情分化时刻：识别虚实，区分纯概念与真成长
当前市场环境下，核心任务不是争论AI的价值，而是要区分两类企业：部分个股已实现数倍甚至十倍涨幅。当前市场已从"寻找机会"转向"验证预期、甄别真伪、回归理性"的阶段。历史规律显示，此类行情最终会分化为两种类型。---一、纯概念炒作，技术尚未产生实际商业价值这类公司风险最高。它们通常拥有宏大叙事：量子计算氢能源固态电池太空经济AI芯片AI服务器AI光模块AI液冷AI应用机器人自动驾驶但核心问题在于：故事很宏大，收入很微薄。概念很热门，订单不确定。股价已大幅上涨，但利润还未真正实现。这类公司在行情上涨期，会被市
43K星AI渗透测试工具Shannon Lite实测：白盒安全检测能力解析
Shannon Lite 是由 Keygraph（公司总部位于旧金山）推出的一款自动化白盒渗透测试工具。用户只需提供源代码和目标 URL，系统便会自动发起攻击——集成运行 Nmap、Subfinder 等侦察工具，并在 SQL 注入、XSS、SSRF、身份认证缺陷等多个并行漏洞分析轨道上执行真实的浏览器自动化漏洞利用。阅读完本文，你将清晰了解该工具的主要功能、使用门槛，以及它是否适合你的实际应用场景。这个工具解决什么问题传统渗透测试的最大困扰在于验证成本居高不下：DAST 扫描器能够返回成百上千条未经证实
兴证策略：复盘科网泡沫，审视当下 AI 行情进度
展望后市历史虽不会机械重复，却常有相似之处可供参考。我们将 2022 年末 ChatGPT 问世后的纳指表现，与 1994 年末 Netscape 发布后的走势进行比对，发现本轮全球 AI 浪潮与当年的科网泡沫在涨幅、斜率及节奏上高度趋同。具体而言，本轮 AI 行情在时间轴上相当于科网泡沫时期的 1998 年 6 月（进程约 66%），在空间幅度上已实现了 24% 的上涨。回溯科网泡沫的演变路径，过程中也曾涌现诸多与当下类似的忧虑，例如 1996 年底格林斯潘警示“非理性繁荣”暗示市场过热，以及 1999
AI多智能体协作架构选择指南
90%的企业在实施AI智能体时，第一步就选错了协作架构，导致投入大量资源却效率低下的问题。许多团队在选择架构时，往往只关注听起来是否先进，而忽略了与业务场景的适配性，最终导致系统响应缓慢或错误频发。全球领先的模型厂商Anthropic分享了经过生产验证的五种多智能体协作模式，明确了在何时应更换架构。选择正确的协作模式能显著提高多智能体的效率，甚至能实现单智能体效率的三倍以上提升。在质量敏感场景中，如销售话术合规审核、客服回复校验、合同条款检查等，一个智能体生成内容，另一个按标准卡关，出错率可降低70%。在
AI 副业避坑指南：为何技术大牛反易翻车？
你是否也曾经历过这种“热血上头”的瞬间？深夜卧床时，脑海中突然蹦出一个绝佳的副业创意！次日清晨兴奋起身，启动 AI，仅仅耗费一个下午便轻松打磨出一款独立网站或小程序。凝视着精致的界面，你自诩天才，仿佛命运转折点就在眼前！然而，当你满怀期待地将链接分享至朋友圈、小红书，或抛入各类社群时……空气骤然凝固。除却几位好友礼貌点赞，竟无人注册，更遑论付费。你困惑不已：明明产品出色，AI 开发如此高效，为何无人问津？莫要沮丧，你并非孤例。近日，Anthropic（Claude 母公司）官方发布了一份厚重的《创始人实战
AI 创业中MVP阶段的关键挑战
在创业领域有一个广为流传的段子：你的MVP（最小可行产品）不是过于简陋，就是复杂得难以想象。而如今，AI 正在改写这个段子——你的MVP既简陋又复杂，而且发展速度还快得惊人。Anthropic的《创始人手册》将MVP阶段定义为一次收集证据的过程。这并不是在建设或打磨产品，而是在验证一个核心问题：真实用户是否认为你的产品有足够价值，是否愿意重复使用，是否愿意付费，是否愿意推荐给他人。在Idea阶段，我们验证的是“问题是否存在”；在MVP阶段，我们验证的是“解决方案是否值得”。问题在于，AI让构建过程变得轻松
智能硬件的核心竞争力并非AI技术
最近看到一款很有意思的AI硬件产品Sunflower X:核心功能是在你浅睡眠的最佳时刻，用模拟日出的旋转灯光把你从浅睡眠中自然唤醒。Sunflower X 的产品定义产品定义是把用户需求和市场机会转化成产品特征、功能、参数、定价等方面的书面表述，这些表述将成为后续研发、设计、生产、营销的依据。做产品定义时有两条路径：小众产品大众化，大众产品小众化。Sunflower X 走的是第一条——把「自然唤醒」这个原本只在高端睡眠诊所和高档酒店里存在的体验，做到普通卧室的床头柜上。产品定义的第一条原则：一定要瞄准
揭开AI Harness的神秘面纱：构建稳定可靠的AI Agent系统
有个非常简单的演示：一个AI Agent自动给Hacker News上的文章点赞。初次运行直接失败——Agent遇到登录页面后没有意识到需要先完成登录，反而向用户汇报"任务已完成"。这个演示出自IBM的Tejas Kumar，他在一次演讲中专门引用了这个案例。他对这次失败的判断是：问题不在于prompt，而在于harness。Harness这个词在国内AI讨论中还比较陌生，但在海外Agent工程领域，它正在成为一个不可忽视的概念。本文顺着Tejas的分享，详细梳理这一概念。Harness在英文中原意是马具
AI论文表面光鲜难掩造假?117篇测试揭露惊人真相
你是否曾在深夜赶稿时畅想过：如果AI能全程代劳写论文该有多好？好消息是，已经有人替你尝试验证了。坏消息是，结果令人沮丧——甚至可以说，颠覆认知。就在上周（5月18日），康奈尔大学研究团队发布了一篇重要论文：《How Far Are We From True Auto-Research？》。他们采用最直接的方法，将三款当前最强大的AI Agent——Claude Code（Opus 4.6）、Codex（GPT-5.4）、Kimi Code（K2.5）——放入名为ResearchArena的「科研竞技场」，
AI产业链盈利闭环已形成
为今日市场再添一把火，英伟达昨夜财报再度超越市场预期，单看其自身营收、利润、下季度指引等数据，若仅聚焦于它本身，依然低估了它在ai产业链中的核心地位，最具确定性的是它充分印证了五层架构的盈利逻辑，分别是：能源、芯片、基础设施、模型、应用本次业绩会的营收利润结构分析，叠加Anthropic预计Q2首次实现运营盈利，注此前它预期28年才能盈利，如今提前达成目标。当最烧钱的模型层开始产生正向收益的时候，当最被质疑的应用层开始实现造血的时候，整条产业链的盈利验证基本宣告完成，班级里成绩最落后的学生都及格的时候，这
智能时代招聘新利器：AI赋能背景调查实操手册
人才核查是招聘环节中的重要"安全防线"，但在实际操作中，HR经常遇到各种挑战：外包给专业机构，费用太高，中小企业难以承受；自己动手调查吧，渠道单一且费时费力；求职者提交的资料，无法迅速核实真伪；网络上的舆论风险信号，更是难以全面掌握。传统背调模式效率低、覆盖范围有限，已经无法满足现代招聘工作的要求。人工智能技术的引入，为候选人背景核查提供了一条高效的辅助方案。其核心价值并非取代正式背调流程，而是协助HR在正式背调前完成"初步筛选"与"风险标注"，从而将有限的专业资源集中在高风险环节。简言之，AI不是来抢饭
用AI核查AI：我开发的fact-check工具四次踩坑记
上周遇到一件让人后背发凉的事。AI帮我汇总资料时写道「Claude现在是200k token」，还信誓旦旦地引用了官方博客作为佐证。但实际上现在已经是1M token了。它并非故意欺瞒，只是把半年前的数据当作当下事实写了出来。这种失误最危险，因为表述得很肯定、还能搬出各种背书资料，肉眼根本无法辨别。等真正派上用场时才发现「这个早就改了」，之前基于错误信息做出的决策全得推倒重来。于是我开发了一个叫fact-check的skill，专门让AI去验证AI整理的内容是否准确。工作原理很直接：把内容中的事实陈述逐条
AI承诺赔付成空文？男子用AI诉状反将一军
这些年，AI成了我们的"赛博军师"。写报告、查资料、答疑解惑、旅游攻略……"遇事不决，问AI"成了新常态。它高效、它博学、它24小时在线，还总用那种无比确信的口吻回答你，让人不自觉就想依赖。但你知道吗？这位伙伴偶尔也会"一本正经地胡说八道"，甚至让你哭笑不得。最近，一位李先生的故事火了，被网友们戏称为"全网最相信AI的人"。🔥一场"人与AI"的荒诞对决事情很简单：李先生通过平台买了机票，后来想退票。他没去查航司规则，也没有咨询平台客服，而是直接求助豆包。豆包信誓旦旦："放心退，手续费不到100块。"李先生