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北京 AI 小酒馆｜Beijing AI Founders Night 又来了 🍻
9 月 15 日晚，由 AllScale、Articuler .ai、Enjoy出海、EnjoyPay 和 LobeHub 联合主办，邀请 AI、具身智能、大模型领域的创业者、从业者、研究者和投资人，在北京一起喝一杯。
没有议程，不用准备分享。坐下来聊聊最近在做的事，认识几个新朋友。
下一位投资人、大客户或合伙人，可能就从一句“你好”开始。
现场备有酒水小吃。为保证交流质量，我们将认真审核每一位参与成员，确保你遇到的每一个朋友都是对的人。
📅 2026.9.15（周二）19:00–22:00
📍 北京·五道口，具体地点审核通过后可见
🎫 无费用，邀请制，请务必标注邀请人
🔗 luma.com
9 月 15 日晚，由 AllScale、Articuler .ai、Enjoy出海、EnjoyPay 和 LobeHub 联合主办，邀请 AI、具身智能、大模型领域的创业者、从业者、研究者和投资人，在北京一起喝一杯。
没有议程，不用准备分享。坐下来聊聊最近在做的事，认识几个新朋友。
下一位投资人、大客户或合伙人，可能就从一句“你好”开始。
现场备有酒水小吃。为保证交流质量，我们将认真审核每一位参与成员，确保你遇到的每一个朋友都是对的人。
📅 2026.9.15（周二）19:00–22:00
📍 北京·五道口，具体地点审核通过后可见
🎫 无费用，邀请制，请务必标注邀请人
🔗 luma.com
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噔噔这篇情感很真挚，实名转发
让我想起了去年夏天，将去智谱时的面试
我的答案是：
1.我们不是世界前1%的人，把手里的牌打好，就是最棒的
2.敢做的第一步，是敢想
让我想起了去年夏天，将去智谱时的面试
我的答案是：
1.我们不是世界前1%的人，把手里的牌打好，就是最棒的
2.敢做的第一步，是敢想
栗噔噔: 我觉得我自己现在是没有勇气加入任何一个AI产品团队，更不可能去AI创业的，理由很简单——我怕输 在职场我体验过很多次业务输掉的过程，一群人由原先的意气风发，满眼热烈的希望，到慢慢开始叹气，逐渐有人离开，最后官宣停摆……整个过程就像中毒，一开始以为只是无关痛痒的一点，到最后深入骨髓，不得不刮骨疗伤 而对那些真正想赢的人，又如何能甘心呢？ 所以后来我开始做更多只靠我一个人就能闭环的事，只要精力、资源、金钱都可以由我一人决定，我随时可以开始，要推进到什么程度也都看我心情，看我当下是否足够喜欢 做自媒体也是，这篇数据不好，下篇再努力就是，我重头来过的成本并不高，所以没有什么可叹息的 我想过，投身任何一个AI产品团队，我都会沮丧，我会沮丧自己的产品为什么当下不是第一，沮丧新的模型又碾压了我的功能，沮丧友商融资多资源好投放预算高舍得烧钱，沮丧用户的流失和负面评价，沮丧一些客观上不是我作为一个产品经理能改变的现实 一旦真的对某个产品投射了爱，就很难接受TA的失败，这可能跟养孩子是一个道理 我还是会做产品的，但肯定不跟现在这群AI应用卷了，我想做可以活很多很多年的，在一部分人生活、工作中无法离开的产品，我想要自己的“孩子”永远有受众，永远值得被需要
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今天在融科@Rosia吴熳 的场，分享了《用艺人经纪的思维，重新包装自己》，同时穿插了给面包房做数字化的经历。
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深入产业的第一步是带着诚意、拥有能力
所以，我加入了LobeHub
长久以来我对自己的要求是：品味、视野、洞察力，寻找同行者时亦是如此
Arvin Xu的团队让我看到了后AI时代，一个拥有创新能力的组织应该有的形态，不仅有品味、视野、洞察力，还有长期主义。
我们太少看到有自己独立Benchmark团队的Agent产品，这一切都是为了让用户用的更爽，产品与业务自然也就走的更远。
未来我将负责 LobeHub 的商业化与企业版工作，希望能够通过我们的努力，将前沿智能实践转化为可落地的产业价值，不负时代。
所以，我加入了LobeHub
长久以来我对自己的要求是：品味、视野、洞察力，寻找同行者时亦是如此
Arvin Xu的团队让我看到了后AI时代，一个拥有创新能力的组织应该有的形态，不仅有品味、视野、洞察力，还有长期主义。
我们太少看到有自己独立Benchmark团队的Agent产品，这一切都是为了让用户用的更爽，产品与业务自然也就走的更远。
未来我将负责 LobeHub 的商业化与企业版工作，希望能够通过我们的努力，将前沿智能实践转化为可落地的产业价值，不负时代。
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🚨 GLM-5.3-Flash 已登陆 LobeHub，其架构令人惊叹。
它的总参数数量与 GLM-4.5 大致相同：
总参数数：3550 亿 → 3200 亿
但其内部结构却截然不同：
→ 活动参数：320 亿 → 180 亿
→ 层数：92 → 45
→ 30T 级多模态预训练语料库
→ 100 万上下文窗口
→ 原生多模态 + 工具调用
简而言之，Z.ai 将计算量减少了近一半，却依然增强了模型的性能。
因此，GLM-5.3-Flash 能够以更低的成本提供前沿级别的性能。
这就是未来模型大战的趋势：不仅模型规模更大，而且每美元都能获得更高的智能。
现已在 LobeHub 上架 ⚡
它的总参数数量与 GLM-4.5 大致相同：
总参数数：3550 亿 → 3200 亿
但其内部结构却截然不同：
→ 活动参数：320 亿 → 180 亿
→ 层数：92 → 45
→ 30T 级多模态预训练语料库
→ 100 万上下文窗口
→ 原生多模态 + 工具调用
简而言之，Z.ai 将计算量减少了近一半，却依然增强了模型的性能。
因此，GLM-5.3-Flash 能够以更低的成本提供前沿级别的性能。
这就是未来模型大战的趋势：不仅模型规模更大，而且每美元都能获得更高的智能。
现已在 LobeHub 上架 ⚡
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我老东家就没一个怂的
当所有人都在卷价格的时候
爱奇艺已经开始卷创作体验和生态了
前一阵混迹华东，也采访了很多创作者
我发现在AI视频方向，创作者有一个普遍的卡点就是白模视频
网页那个破交互，复杂场景能做一天
当时我就提出来两个方向的解决方案
一个是弄智能眼镜，让用户在空间里拖拽
一个是弄线下场地，整点塑料泡沫实拍
今天爱奇艺创作者大会官宣
AI摄影棚8月底就在爱奇艺上海上生新所那个工区落地了
拍完的素材，能直接无缝进纳逗
虽然我觉得扩散模型这条路可能不是最终答案
但实拍补充确实是保证效果比较体面的答案了
现在爱奇艺让这个答案更加体面和高效
除了解决交互难题，还想聊一下数字资产
我从来不觉得传统影视与AI影视是对抗的关系
传统影视中虚拍涉及的数字资产，往往来自单独制作与扫描
数字资产的复用主要取决于开机数量与制片人需求
到了AI时代，数字资产的春天就来了
首先是多了一个水龙头，可以生成模型
其次是多了复用渠道，AI视频参考
过往虚拍需要制作与扫描数字资产进而产生的成本顾虑，就值得重新计算考虑了
爱奇艺也是在纳逗中集合了各类数字资产
不仅有模型、人物，还有一些影视级空镜可以使用
无论模型成本涨跌与否，我判断质量极高与普适性极强的数字资产，会有很大机会
就看哪个平台能打通玩转了，目前看来，爱奇艺快人半步
上海的AI影棚，让物理信息快速注入数字世界
纳逗资产库，让此前在传统影视小闭环的虚拍数字资产，进入虚拍/AI大闭环
影视工业看桃厂🥝
当所有人都在卷价格的时候
爱奇艺已经开始卷创作体验和生态了
前一阵混迹华东，也采访了很多创作者
我发现在AI视频方向，创作者有一个普遍的卡点就是白模视频
网页那个破交互，复杂场景能做一天
当时我就提出来两个方向的解决方案
一个是弄智能眼镜，让用户在空间里拖拽
一个是弄线下场地，整点塑料泡沫实拍
今天爱奇艺创作者大会官宣
AI摄影棚8月底就在爱奇艺上海上生新所那个工区落地了
拍完的素材，能直接无缝进纳逗
虽然我觉得扩散模型这条路可能不是最终答案
但实拍补充确实是保证效果比较体面的答案了
现在爱奇艺让这个答案更加体面和高效
除了解决交互难题，还想聊一下数字资产
我从来不觉得传统影视与AI影视是对抗的关系
传统影视中虚拍涉及的数字资产，往往来自单独制作与扫描
数字资产的复用主要取决于开机数量与制片人需求
到了AI时代，数字资产的春天就来了
首先是多了一个水龙头，可以生成模型
其次是多了复用渠道，AI视频参考
过往虚拍需要制作与扫描数字资产进而产生的成本顾虑，就值得重新计算考虑了
爱奇艺也是在纳逗中集合了各类数字资产
不仅有模型、人物，还有一些影视级空镜可以使用
无论模型成本涨跌与否，我判断质量极高与普适性极强的数字资产，会有很大机会
就看哪个平台能打通玩转了，目前看来，爱奇艺快人半步
上海的AI影棚，让物理信息快速注入数字世界
纳逗资产库，让此前在传统影视小闭环的虚拍数字资产，进入虚拍/AI大闭环
影视工业看桃厂🥝
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