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不得不说，PDD 在技术方面的探索真的令人惊讶！ 不管是保活还是监听用户的输入等方面成果显著。 你们可以测一下在手机上打开图 1，再打开拼多多，就会出现这个关联的手办。

中国开源模型Kimi开始证明，云大厂的资本开支没有必要。美国 AI 资本溢价到顶了？ 这是我今天见到最可笑的外行解读和小作文（如同meta和市场算力过剩）。我认为这个消息继续发酵得越厉害，我抄底抄得越安心，谢谢小作文和燃料 从硅谷业内一线 AI 从业人员角度，给大家解释一下我看到的逻辑荒谬点。去年 DeepSeek 事件之后，nvda当天跌了 17%，之后发生什么，一直持续到今年的 Infra 上涨，我就不多赘述了 很多人没有分清推理和训练就开始下结论，或者看大家都在发，通过情绪渲染，洗个稿就立刻发出来，证明自己紧跟 AI 潮流，其实都不知道自己在说什么 推理不是凭空产生的，不是有了模型就能用。模型参数需要托管在 GPU 上，需要用存储kv cache，需要用互联来搬运数据。 模型越便宜、越好用，甚至开源，就越能推动整个行业的进步。这会让更多的人用上好的模型，把蛋糕越做越大，而非在有限的盘子里你多一块、我少一块的零和博弈 当模型更便宜，能让更多的人用得起、更智能，总的推理量会越来越多，还是越来越少呢？社会上是不是有更多的人会用上呢 Kimi 能够训练出来好模型，跟推理 token 的消耗有什么关系？ 当然，每个人可能有不同的意见。最关键的是，你作为投资者，你相信它会更多吗？ 其次，有一个方法叫“蒸馏”。我对 Kimi 是否蒸馏了sota模型不做评论。我也不觉得训练就到此止步了，模型每三个月就会变得更聪明。 什么时候 Kimi 说，我们不用这么多的算力，能做到赶超拥有强算力的模型而非逼近，我会立刻改变我的想法 但目前 Kimi 自己也承认，跟 GPT 5.6 和 Fable 还是有比较大的差距。 现在吹得最猛的就是这个前端做网页的榜单评分 我看到的更多是情绪渲染和通稿，期待更多的生产力实测 此外现在主流媒体拿着一个大语言模型LLM就认为这是 AGI（通用智能）的终局了，我不这么认为。正如我所说的：端侧 AI、物理 AI 甚至世界模型。 同时，我也再次感谢写小作文的人，希望这个消息继续发酵，能让我们有更好的价格买入