硅谷声研所

EP60｜普通创作者如何在社媒上涨粉：需要这2个动作

EP59｜谷歌首席执行官：谷歌如何做到在AI竞赛中强势回归

EP58｜Anthropic 产品负责人：如何做到在正确方向快速迭代？

EP57｜苹果前首席设计师：伟大的idea一开始只是一个脆弱的想法

EP55｜消费级产品也许根本不需要用户调研

EP54｜普通人的AI创业指南：从0到100的实操步骤

EP53｜在Vibe coding前，先想好怎么找客户

EP52｜Skill 危机：当AI自己搞科研、写代码、调模型，我们还能干什么？

软件工程正经历从手动编写代码到通过自然语言向智能体传达意图的范式转移。人类的角色已转变为智能体系统的架构师与调度者，核心瓶颈从算力限制转向了对智能体协作流程的编排能力。通过自动化研究循环（如 NanoChat 项目），模型已能实现递归式的自我改进与超参数优化，证明了在可验证指标下，AI 能够脱离人类干预自主完成复杂任务。未来软件开发将围绕 “程序说明文档” 展开，通过开放 API 接口整合各类工具，实现高度自动化的工作流。同时，开源模型作为闭源前沿技术的后备力量，对于打破技术垄断、平衡行业生态具有关键意义，而物理世界与数字世界的交互接口将成为下一阶段智能应用爆发的增长点。

EP51｜英伟达CEO黄仁勋 GTC 2026 完整主题演讲

EP50｜AI产品成败关键：如何评估AI产品表现

EP49｜用50个AI Agent能维持公司运作是一个谎言

EP48｜AI设计模式的未来：如何打造顶级的AI交互体验

EP47｜SaaS已死？大模型公司会垄断应用层的所有价值吗

EP46｜领英CEO：未来5年这3类工作将爆发式增长

EP45｜短篇讨论：AI是如何在大众看不见的地方创造新财富

EP44｜放弃C端执念，AI初创公司如何敲开传统企业的大门？

EP43｜AI时代怎么培养孩子：教会孩子培养“不被替代”的能力

EP42｜AI正在吞噬软件工程：OpenAI工程负责人揭秘未来2年AI革命

EP41｜从DeepSeek到推理革命，讨论2026年AI生态的攻守战

EP40｜Clawdbot创始人Peter Steinberger首次公开访谈