当实现不再昂贵，产品团队最难的工作变成了挑选：Andrew Ambrosino 谈 Codex 如何改变产品工作
当 Agent 让每个人都能很快做出原型，产品团队怎样挑出值得发布的东西？
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由 AI 采访转化而来，每篇都能追到原视频。
模型得了多少分还不够：Noam Brown 解释为什么评测必须加上成本、时间和 token
模型在榜单上只高几分，可能并非进步很小：它也许用更少时间和 token 达到了相近结果。
模型为什么每天都要重新上班？Engram 想把团队经验写进权重
企业 Agent 每次都要重新检索公司资料，怎样让昨天的经验改变今天的工作？
Claude Code 团队怎样成为 AI 原生工程组织：代码快了八倍，瓶颈移到了哪里？
代码生成更快后，工程团队仍得决定做什么、怎样验收，以及谁对上线结果负责。
Lip-Bu Tan 重建英特尔：先补产品和代工基本功，再押注边缘与物理 AI
Intel 怎样一边修复眼前的产品与制造问题，一边为下一代 AI 算力布局？
Mark Pincus：别急着创新，先弄清用户为什么愿意留下来
创新产品为什么常在用户真正体验到价值之前就失败？
代码写得更多了，模型却更难拿到：AI 的瓶颈正在往后移
多个编程 Agent 让代码产出增加，团队理解和审查代码的速度却未必跟得上。
模型会吞掉Harness，创业公司该把优势放在哪里
模型平台不断吸收通用 Agent 功能，创业公司还能把优势放在哪里？
Cat 晚上发现一个 bug，团队的 Claude 已经先修了：Claude Code 第一年的变化
Agent 会写代码后，团队怎样让它持续处理任务，而不是每次都从一条新请求开始？
AI 让“做出来”变容易以后，Tony Fadell 为什么更在意品味、耐心和责任
AI 让原型和代码越来越容易生成，产品负责人还需要保留什么？
模型可以换，公司的判断不能丢：Satya Nadella 如何把企业 AI 的控制权留在自己手里
企业依赖外部模型处理工作时，怎样在更换供应商后保留自己的业务判断？
当AI把三周实验压到两天，研究者为什么还不能放手
编码 Agent 能把几周的实验实现压到几天，研究者的工作会怎样改变？