原创 奇绩创坛 2025-04-10 21:31 北京
前沿技术创新信号和创业公司产品分享
身处前沿创新生态中，我们见证了新的技术扩散范式正在诞生——科研、工程化、商业化研究在 OpenAI、Anthropic 和 DeepSeek 等前沿组织中齐头并进；我们也看见，越来越多年轻的技术创业者（researcher founder）投身其中，开始基于先进模型开发各类创新的产品和应用。
这一切，都让我们更加期待，在模型技术和工程化取得突破之后，通用智能发展的下一个破局点：商业化。
AI 产品推荐
所有产品均来自奇绩校友社区
1. 语鲸：让你 10 倍提效的个性化信息助手
语鲸用订阅、聚合、总结三个核心功能帮助你在信息的汪洋大海之中汇集足够多信息的同时，还能筛选出对你有价值的那些，成为让你 10 倍提效的个性化信息助手，正如它的 slogan “潜入信息深海，带洞见上岸”。
https://mp.weixin.qq.com/s/oB054vVcEBgD21VGZIqmNg
基于多模态细粒度大模型，ChatCTV 支持通过自然语言指令，秒速定位监控视频中的人/物/事件等，无需预设类别。系统可理解复杂描述如“穿条纹衫、黑色鞋子、抱着小孩的中年女性”，同步解析人物属性与空间关系, 彻底改变人与监控系统的交互方式，检索效率极大提升。产品已在深圳多个街道社区、招商局物业园区、养老院等落地应用，正拓展至学校、医院、机场、商场等多个场景。
3. 再生博士：
AI 全球大宗再生物料回收技术服务平台
通过 AI 技术，赋能废料行业。拍照识别金属含量，实时估值，交易一键完成。AI，让废料回收不再是难题。全球客户达 9000+。
产品链接：
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4. 智疗：加速临床试验最后一公里
智疗 GPT 从患者招募到 FDA 申报等，全方位提升试验效率和成功率。通过智能化解决方案和 AI Agent 支持，团队帮助制药公司缩短临床试验研发周期、优化流程，并显著提高药物审批的成功率。
产品链接：https://www.hillresearch.ai
5. XCodeMap：动态代码调试与理解工具
利用运行时数据来帮助回溯程序状态和理解代码逻辑。
产品链接：
https://space.bilibili.com/3546573562710135
6. PaperFake：大学生论文辅助 Agent
全网首家支持 10 万字、20 万字的论文写作 Agent 产品。新版本支持 AI 生成 CAD。
技术创业者本周在看
1. AI 产品思维：我如何把一个 AI 应用从基础 RAG 升级到 multi-agent 架构
https://mp.weixin.qq.com/s/mVV558UD1KP4gn5nmyUnfg
2. Meta 推出使用专家混合（MoE）架构的 Llama 4 模型系列，并进行了多模态本地训练。
原文链接： https://t.co/7mbK3uggjO
3. DeepSeek: 通用奖励模型的 Inference-time Scaling
原文链接：https://arxiv.org/abs/2504.02495
4. Google 推出 Agent2Agent 协议，旨在实现 AI 代理互操作性
5. Gemini 2.5 Pro 现已支持 GeminiApp 的 Deep Research 功能，每天可生成 20 份报告，覆盖 150 个国家的 45+ 语言。
原文链接：
https://x.com/joshwoodward/status/1909743779226984895
7. Sakana AI 发布使用 Agentic Tree Search 的 AI Scientist-v2，自主写出首篇通过 ICLR 2025 同行评审的论文。
8. Anthropic 的新研究显示，推理模型并不能准确地用语言表达其推理过程。
9. OpenAI 推出了新的测试基准 PaperBench，旨在评估 AI Agent 在复制前沿 AI 研究方面的表现。
10. 将测试时训练（TTT, Test-Time Training）层集成到预训练的扩散 Transformer 中，解决了长上下文视频生成的效率问题。
创业者朋友圈
AdapGPT 刘振东（2023 年秋季创业营校友）
在 Coding 领域，就算是专业软件开发，Agent 也会替代 Copilot，Tab 键续写代码的方式很快会被淘汰掉。未来专业程序员与 Agent 的关系，会类似于 TL 与 IC 的关系，TL 定目标、追过程、拿结果，不同的 Agent 相当于不同的 IC，在TL的弱约束下，做出自己的贡献。
FeatBit 胡博（2021 年秋季创业营校友）
用 AI Coding 做软件，Agent 必须可迭代，也就是支持用户的持续调整需求。比如生成的东西不好，Agent 要能按照用户的意愿和思路改变。这部分做的比较好的其实是 Copilot 类产品，像 VS Code 和 Cursor。
张浩然（2021 年秋季创业营校友）
AI 时代的产品思维需要变革，其中一个比较重要的是要从工作流的定义到边界与目标定义。
软件产品专注于定义明确的用户旅程和工作流程。去梳理业务场景，然后把业务拆解为可解释的固定环节，然后对应构建产品，每个步骤都有确定的输入、输出和 UI 元素。产品经理精确规定系统在每个场景中的行为。AI 产品则需要根本不同的方法。产品经理不再规定精确工作流，而是定义边界（智能体责任范围的清晰界限）、目标（成功结果的明确标准）和环境（智能体有效运行所需的上下文环境）。
这种面向目标的方法关注智能体应当实现什么，而非在每种可能情况下如何实现，要更加的拥抱灰度，与此同时，要构建评估思维，因为需求的迭代不再是固定且线性的，这就需要有很强的评估思维，根据结果来反推 AI 系统中某个环节或某个变量的调整，形成反馈循环。
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