什么是 Weekly Gradient(AI 周刊说明)

原属于会员计划的邮件通讯现在已全面免费公开,更名为 Weekly Gradient (Gradient 是 AI、机器学习中的核心概念,隐喻每周的前沿话题、趋势更新),用于分享 AI 领域过去一周最新商业动态和前沿进展,输入邮件免费订阅,获得及时更新,往期周刊直达。
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Vol.83 AI领域深度洞察:组织变革、Agent落地、技术趋势与投资策略全解析

⼤家好,Weekly Gradient第 83 期已送达,本期内容深度解析AI领域多篇精选文章,涵盖组织架构变革、Agent技术落地、大模型竞争格局、中美创投差异、开发者工具演进、未来技术预测等核心议题。重点探讨AI如何重塑企业组织形态,Agent如何实现从工具到员工的转变,以及技术、投资与商业模式的融合趋势,为读者提供全面的AI领域发展洞察。

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我的 2025 年 AI 行业观察:Agent 架构演进、企业 AI 转型现状与 AI 产品趋势

自2023年起,我坚持每年撰写一篇个人视角的AI领域年度观察总结。2025年的技术变化更加剧烈,本次总结涵盖Agent架构演进、企业AI转型及AI产品趋势等多个维度。从DeepSeek-R1的开源冲击到Claude 3.7 Sonnet引爆编程赛道,从上下文工程取代提示词工程到Claude Code与Manus的路径分化,从AI视频产品的蓬勃发展到传统SaaS市场被重塑,这一年见证了AI技术从理论到应用的全面爆发。本文首发自个人博客2025 年 AI 领域年度观察总结:Agent 架构演进、企业 AI 转型现状与 AI 产品趋势

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Vol.82 AI领域年度盘点:Agent技术、世界模型与增长策略深度解析

⼤家好,Weekly Gradient第 82 期已送达,本期内容全面解析AI领域年度发展,涵盖Agent技术如何重塑电商运营与开发流程,世界模型在实时交互与物理仿真中的路线之争,以及企业级AI市场的370亿美元支出流向。同时深入探讨了Lovable、Manus等公司的创新增长策略,AI生成代码的安全挑战与VibeSec解决方案,以及多模态模型、开源平台和工程领导力在AI时代的关键作用。

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Vol.81 2026年AI行业趋势预测:垂直领域、世界模型与智能体工程深度解析

⼤家好,Weekly Gradient第 81 期已送达,本期内容深入探讨2026年AI行业核心趋势,涵盖垂直行业应用爆发、世界模型技术突破、AI智能体工程化落地、开源生态竞争以及投资策略转向。分析包括GPT-5.2、GLM系列等模型进展,AgentScope、AutoGLM等工具演进,以及a16z、朱啸虎等行业领袖对AI创业、市场回调与效率提升的深度洞察。

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Vol.80 AI领域前沿洞察:从创业案例到技术演进,解析AI应用与未来趋势

⼤家好,Weekly Gradient第 80 期已送达,本期内容深入探讨AI领域的最新发展,涵盖从月入5万美元的移动应用创业案例拆解,到DeepSeek、GPT-5.1等前沿大语言模型的技术演进;从AI代理开发工具链的完善,到AI产品评估与商业化路径的实践;同时解析AI在音乐、视频、语音等垂直领域的创新应用,以及AI对软件工程、组织变革的深远影响,为读者提供全面的AI行业洞察。

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Vol.79 AI领域精选:大模型竞争、Agent应用、图像生成与投资趋势深度解析

⼤家好,Weekly Gradient第 79 期已送达,本期内容深度解析AI领域最新动态,涵盖Google Gemini 3与Claude Opus 4.5大模型竞争、AI Agent长任务处理与记忆系统优化、Z-Image图像生成技术突破、AI To B企业转型实践、AI语音输入法市场格局、AI安全对齐与投资趋势分析,为从业者提供全面行业洞察。

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Gemini 3 带给我的惊喜:从生成式 UI 能力到 AI 原生IED Antigravity 、基础模型的突破

作为一个不喜欢追热点的人,Gemini 3 Pro 模型确实给了我太大的惊喜,昨天花了一整天时间在使用,不得不写一篇文章来全方位夸夸了,本文要聊的内容主要涵盖三个方面:一是以 Visual Layout 和 Dynamic View 功能为代表的生成式 UI 能力解析;二是对谷歌 AI 编程工具 Antigravity 的解读,包括对其系统提示词的逆向分析;三是结合官方发布的模型系统卡及主要研发负责人的公开言论,从侧面探讨其在训练方法上的创新之处。

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谷歌 AI IDE Antigravity 系统提示词分析

Antigravity 系统提示词包括用户设定 (identity,user_information,user_rules),系统功能 (tool_calling,web_application_development,workflows,function_calls)和上下文管理(knowledge_discovery, persistent_context) 三大块 9 个部分,长度在 1 万 token 左右,使用 xml 标签进行区分,本文做简单解读。

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