一旦實驗室開始建造選擇我們自己的背景顏色和字體的功能，我們就會知道AGI被推遲了。

現在在舊金山作為一個面對面創業公司的巨大優勢在於：靠近人工智慧實驗室、早期接觸模型、接近前沿的人士、獲得資本。如果一個新模型推出，而你的團隊能更快整合，那麼這可能輕易成為在一天內獲得數百名新用戶與否的差異。

挖掘機的 Waymo！

Figma 的共同創辦人兼 CEO Dylan Field (@zoink) 談到 AI 將如何改變設計，以及為什麼工藝和對細節的關注將成為最終的區別因素。 在舊金山的 AI Startup School。 01:38 – Dylan 和 Evan 如何創立 Figma 02:58 – WebGL：從遊戲到工具 04:10 – 購買時間以進行建設 05:48 – 在早期探索中保持動力 06:10 – 冷郵件、早期反饋和第一批用戶 08:24 – 發佈時機和早期發貨的教訓 10:08 – 約束文化與創造性問題解決 10:50 – 認識產品市場需求 13:32 – 為什麼設計是 AI 時代的區別因素 16:34 – Figma 的 AI 產品發布及擴展超越設計 18:56 – 設計、開發和產品的模糊化 21:00 – AI 界面的“MS-DOS 時代”及未來表面 23:26 – 設計在 AI 研究中的角色及設計師的未來 27:36 – 觀眾問答：AI 工具、開源、原則和建議

有時很難理解在強大模型中開始出現的推理和邏輯更新的重要性，例如 GPT-5。這裡有一個*非常簡單*的例子，展示這些模型變得多麼強大。 我拿了一份最近的 NVIDIA 財報電話會議記錄，長達 23 頁，共有 7,800 字。我將句子的一部分 "and gross margin will improve and return to the mid-70s" 中的 "mid-70s" 修改為 "mid-60s"。 對於一位遠程關注的金融分析師來說，這看起來不合適，因為利潤率不會 "改善並返回" 一個低於其他地方描述的高數字的數字。但大約 95% 的人閱讀這份新聞稿時不會注意到這一修改，因為它很容易融入其他 7,800 字中。 使用 Box AI 測試各種 AI 模型後，我問了一系列模型 "這份文件中有邏輯錯誤嗎？請提供一句話的答案。" GPT-4.1、GPT4.1 mini 和幾個其他大約 6 個月前的尖端模型通常回覆說文件中沒有邏輯錯誤。對於這些模型來說，這份文件可能看起來是連貫的，並遵循它們期望的財報記錄的樣子，因此對它們來說，沒有什麼特別需要注意的 - 有點像反向幻覺。 另一方面，GPT-5 很快發現了問題，並回覆說： "是的 - 該文件包含有關毛利指導的內部不一致，在某一點上說利潤率將 "返回到中60s"，而稍後又說它們將在今年晚些時候 "在中70s"。" 令人驚訝的是，這一切都發生在 GPT-5、GPT-5 mini，甚至*連* GPT-5 nano 上。請記住，GPT-5 nano 的輸出令牌價格是 GPT-4.1 的 1/20。因此，在這個用例中，5% 的成本卻更智能。 現在，雖然對商業文件進行錯誤審查並不是每個知識工作者的日常工作，但這些類型的問題在處理大型非結構化數據集時會以多種方式出現，例如財務文件、合同、記錄、報告等。它可以是找到一個事實、找出一個邏輯謬誤、運行一個假設，或需要複雜的推理。 而在企業數據中應用更多邏輯和推理的能力在部署 AI 代理時變得尤為重要。因此，看到這個領域的進步真是令人驚訝，這將為企業開啟更多的用例。

與 @llama_index 合作的新食譜已經發布！ 我們將介紹如何在複雜的 PDF 上構建強大的解析-檢索-重排序工作流程。 快來看看！

我們在舊金山舉辦一個上下文工程活動！ ​了解領先的應用AI團隊如何設計他們的上下文窗口。聽聽： Jake Heller，CEO @Casetext ​Beyang Liu，CTO @Sourcegraph Sam Bhagwat，CEO @Mastra_ai Jeff Huber，CEO @trychroma RSVP：

Anytrace () 是您的 AI 支援工程師。 它可以通過與客戶交談、調查問題和管理完整的票務生命周期來端到端地解決技術票務。 恭喜 @samgoldman0 和 @tairabun 上線！

一個名為 @blankbio_ 的新 AI 研究實驗室今天啟動。他們正在為 mRNA 建立新的基礎模型，並且是我合作過的最強技術團隊之一。 我特別對他們的新模型結果感到興奮，以及它的廣泛應用領域。

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