缘分是一个极其东方化的神秘概念，coincidence 太轻，fate 太重，destiny又缺之一丝宿命感。它更像是一种无法复刻的误差，在时间与空间的偏移里，悄然发生。没有预兆，也不需要解释。所以我们说kismet（命中注定。

当时的我不知道，初次饮酒的夜晚已经是我们关系的至高点。日后的我们将无法超越那个晚上的热烈，无法复刻那时微醺模糊的滤镜，无法再拥有无话不谈的即时连接。 如果我们就停留在酒精催化出的“限时体验版”里，停留在远超日常的友善和坦率瞬间，如今是否会有不一样的结局。

2000年，我26岁，背着黑色双肩包，穿着简单的白T恤牛仔裤，站在这条铺满梧桐光影的路上，笑得一脸明亮。那时候的我，以为日子会像这林荫道一样，一直往前，永远年轻。 2026年，我52岁，还是同一条路，还是同款的背包，只是白T恤换成了温柔的风衣，黑发里掺了几缕银白。可当我站回当年的位置，对着镜头笑的时候，才发现，原来时间带走的只是年龄，却没带走我眼里的光，和当年的那份从容与热爱。 26年，从青涩到从容，从懵懂到通透。这条路没变，树没变，光影没变，而那个笑着的我，也从来没变。#无法复刻#

干货分享：到底如何做爆款？4月一个月内：我全网涨粉6万+，浏览量800万+，5个平台上共收获10多条爆款。做自媒体2年多，我曾是一个周更/月更博主，爆款对我来说曾是未解之谜，是运气，是碰巧，是无法复刻的算法奇迹。去年底入行AI后，在高强度的学习和输出后，我发现了做爆款的规律，学会了如何让AI agent 融入进我的工作流，让 @StarchildOnX 来帮我实现高频率高质量更新。今天这一期7分半，全是我近半年总结的干货，分享给大家，希望能帮助到任何需要的人。

4 小时闭门会！DeepSeek 梁文锋聊了什么： 一、无意打造超级 App，眼前流量只是芝麻 完全没有做成下一个字节、腾讯的规划，不会跟风打造流量型超级 App 不争流量、不抢短期收益，是因为后面还有更大的机会，没必要为眼前小利分散核心研发资源。 在业务赛道取舍上，DeepSeek 主动放弃一众风口方向：3D 生成、视频生成、世界模型全部不布局；多模态仅作为配套辅助组件，无法决定智能上限；行业普遍头疼的模型幻觉问题，内部定义为普通产品优化问题，会迭代修复，但不属于现阶段核心攻坚目标 产品只是 AGI 路上的副产物，天然具备降维优势 当下埋头深耕产品、运营流量，并非收益最大化的选择 C 端客户端、B 端 API 付费业务，都只是研发通用基座模型过程中顺带诞生的副产品。站在通用智能的技术高位向下做应用，本身就是降维打击。去年 DeepSeek 意外爆火出圈，团队从未主动投放引流、做商业化变现，用户却自发留存，正是这套战略的现实印证。公司没有专职销售、客服团队，仅少量人员维护基础服务，客户依靠模型性价比主动找上门 二、清晰 AGI 阶梯路线：CoT→Agent→持续学习，下一代模型核心突破口已定 相比层层 不做 的战略取舍，市场最关注的，是 DeepSeek 完整、可落地的通用智能演进路径。 已完成阶段：CoT 思维链 依靠思维链让模型自主深度推理，在奥数、代码等专业任务上能力超越顶尖人类，但存在天然短板：必须输入完整上下文才能完成任务，无法像人类一样长期积累经验，距离通用智能仍有明显鸿沟 2026 核心攻坚：通用 Agent 智能体 今年研发重心全面倾斜 Agent，拓宽模型可执行任务边界，但当前 Agent 受限于无法自主长期学习，能力存在天花板 赛道优先级明确：现阶段全力攻坚 Coding Agent，金融、医疗等垂直行业 Agent 全部后置，不分配核心研发资源 同时定下内部研发排序：自研模型第一服务对象是公司内部研究员，优先提升团队研发效率，以此加速 AGI 落地，对外商用价值只是附加收益 下一代核心瓶颈：持续学习（全球 AI 共同难题） 当前 AI 不缺文本创作、逻辑判断的品味与直觉，最大短板就是持续学习能力，这也是区分下一代模型的核心标准 突破持续学习后，行业将迎来渐进式智能奇点，并非瞬间突变，而是长期渐变过程：模型能够自主训练、迭代下一代大模型，实现 AI 反向加速 AI 研发，大幅缩短通用智能研发周期 远期终局：具身智能 走完自进化奇点阶段后，技术最终落点为具身智能，落地机器人、实体服务场景，覆盖家务、养老、人力替代等现实需求 三、开源 + 低价底层逻辑：只赚合理利润，开源与商业化完全兼容 行业长期存在开源会冲击付费业务”的质疑 1、真心全面开源，模型无阉割，无惧同行竞争 未来公司最强主力模型也会完整对外开源，线上商用版本与开源权重完全一致，不会刻意削弱开源模型能力。即便同行基于开源模型入局市场竞争，DeepSeek 也毫不担忧，核心依据有三点： AI 产业规模空前庞大，长期或将占据人类社会 GDP10% 以上，单一企业无法垄断市场，开放共享、共建生态是长久生存的客观规律 同等效果下，低成本部署、高效推理运维是极强工程壁垒，创业公司算力不足、大厂组织流程臃肿，绝大多数厂商无法复刻 DeepSeek 的成本控制能力 当前规模属于公司专属 甜点区：体量太小没有充足研发实力，规模过大则管理、成本负担激增 2、定价铁律：10 个月收回硬件成本，拒绝利润最大化 公司内部有一套固定定价标准：服务器硬件投入 10 个月回本即为合理利润，即便涨价一倍用户需求几乎无弹性，团队依旧坚持低价路线。梁文锋现场分享一则案例：此前 DDCP 模型初期因担心需求过载定价偏高，内部团队普遍不认可，后续直接降价至原价 1/4，公司全员集体欢呼 我们的目标不是赚最多的钱，而是在保证合理利润的前提下，让所有人都能用得起高质量模型 行业终局竞争只看三大核心维度：成本、落地时间、用户体验，其中成本是第一壁垒。按照 10 个月回本测算，公司仅赚取约 6 倍硬件收益，在该利润区间内，第三方厂商无法靠私有化部署形成价格竞争，开源不会侵蚀自身 API 收入