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对话 MiniMax 闫俊杰：M3、10X 计划、10T 模型、和智能的终局

2026年6月21日 · 38:24

本期十字路口在MiniMax Dev Meetup现场录制，Koji对话闫俊杰（IO）、张佳圆、何涛和虞扬。IO分享了M3的关键突破——token消耗超预期10倍，并阐述训练10T大模型的决心与路径，认为中美模型差距为两代。嘉宾们围绕AI Coding拐点、工程体系 vs 次抛代码、基模与Agent关系展开讨论，MiniMax开始招聘核物理学家等专家，转向让AI帮助人类理解AI。

高手怎么用 AI？普通人怎么学 AI？投资人如何投 AI？｜对谈课代表立正

2026年6月10日 · 1:03:50

课代表立正（康奈尔经济学博士，Statsig前高管，现Superlinear.Academy创始人）与Koji对谈：高手用AI的秘诀是主动为AI搭建脚手架、把生活工作全交给agent；普通人学AI的第一步是停止ChatGPT式聊天，改用Claude Code/Codex/Cursor。Koji则分享2026年AI创投体感：90%商业价值被基模吞掉，创业要么往天上跳（AI for Science/Physical AI），要么往地下钻（FDE/行业深水区），并指出人类与AI的最佳协作方式尚未被发明。

人类和 AI Agent 的最佳配合方式，还没被发明｜对谈 Paperboy

2026年5月20日 · 55:31

Paperboy 创始人 John Yang 和联合工程师 Jett Chen 认为，人类与 AI Agent 配合工作的最佳方式尚未被发明。他们批评当前以 session 和 prompt 为基础的 Agent 形态（如 Claude Code、Manus），主张 Agent 应通过观察用户电脑使用来自主学习，用 IM 替代 session 组织对话，并主动而非被动响应。Paperboy 正致力于打造这一新范式的产品，从观察 OS 活动构建记忆层开始，探索“最后的界面”与节奏分层理论。

当我们在讨论 Harness 的时候，我们在讨论什么 | 深度对谈: Minimax × Hermes Agent

2026年4月28日 · 1:17:02

本期十字路口邀请MiniMax的Agent架构师阿岛和工程师择因，以及Hermes Agent负责人Tommy Eastman，深度探讨OpenClaw与Hermes Agent热潮背后的技术逻辑。他们拆解Agent Harness概念，认为它是让模型能力最大化的“挽具”；解释为什么需要多Agent协作——单个Agent上下文超50%后智能会指数下降；并指出自我进化的本质是让AI代替人类成为效率瓶颈的解决方案。同时，他们讨论蒸馏名人技能的价值、模型公司做Agent的必然性，以及Agent Infra层创业机会有限但垂直领域仍有空间。

20 个问题，搞懂 OpenClaw：爆红机制、本质变化、创业机会

2026年3月8日 · 1:03:47

本期十字路口用20个问题拆解OpenClaw的爆红机制、技术逻辑与创业机会，嘉宾鸭哥和豪大分享了他们的实践与洞察。鸭哥提出OpenClaw的本质是‘能出活的实习生’，其反馈循环和本地执行带来与ChatGPT截然不同的体验。豪大展示了他的OpenClaw如何自我进化出语音能力，并独立运营社群账号。节目讨论了记忆系统的三层设计、IAM入口加本地执行的组合价值，以及由此带来的ToC和ToB创业方向。