EricLi404

[阑夕 @foxshuo]

昨天阿里关于钉钉管理文化的锐评通稿刚发出来，群里一些老阿里人就闻到味儿了，断言这是不准备保无招了。

果不其然，今天就把无招的CEO���拿掉了，公式做题就是快。

无招实名陈航，确实是严格意义上的钉钉创始人，算是阿里内部比较少有的能从马老师那里赢得第二次信任的人，顶着屡败屡战的压力做出钉钉，属于实打实的���赫战功。

因为「云钉一体」的架构调整离职、时隔多年之后又被连带着创业公司被打包收购、重新被委以钉钉最高负责人的重任，这个叙事就很乔布斯，如果一切顺利的话。

但是没有这种如果。

钉钉内部对于无招第二次走人是比较开心的，工作强度实在太大了，更重要的是压力没有反馈，吃互联网这碗饭，忙没毛病，忙且没有意义才是问题。

话说回来，其实也很少看到有人对无招的品行发出质疑，员工觉得他未必是一个坏人，却在做刻舟求剑的事情，是用战术的勤奋，去掩盖战略的无能。

无招去年回归钉钉之后，第一件事情就是把核心团队搬回湖畔花园的民宅，那是阿里的耶路撒冷，马老师当年就是从这里带着「十八罗汉」起步的，在来往项目失败之后，无招也是在湖畔花园磨出了钉钉，可以说是圣地福地皆有之。

无招一直相信他可以让钉钉回到1999年、回到2014、回到大家都一无所有背水一战的那种状态，然后就能复制从前的路径，再次打出一场漂亮的翻身仗。

对于少数受到器重的核心骨干来说，这种带有高期待的高压力，或许是能转化成奋斗的动力，可是今夕何夕，时代已经变了，早就不是那种兄弟们干完一个项目去吃大肉喝大酒就能继续精神抖擞住在公司的版本了。

无招也一直相信重新去上门走访小企业的就能找对钉钉的方向，因为十���年前就是这么成的，姑且不论这个归因是不是成立的，十几年前的企业市场是什么环境，哪时的低数字化、低移动化和今天又是一个情况吗？

把以前的方法再做一遍就能翻盘，世上哪有这么简单的事情呢？

我记得三年特殊时期那会儿，形势还不是这样的，行业里被嘲讽最多的企业软件，其实是飞书⋯⋯

当时飞书被评价为字节人效比最低的BU，大几千人做一款根本没怎么赚钱的产品，和字节底下各种印钞机业务相比，简直是木叶的叛忍，同期钉钉靠着远程办公和网课开会的红利，数据暴涨，风光无两。

AI兴起之后，市场两极反转，飞书用远低于钉钉的活跃用户体量，拿到了差距逐渐缩小、快要接近五五开的收入规模，这意味着在让企业买单的说服力上，飞书是强于钉钉的。

我觉得无招是有心魔的，既然「云钉一体」是错的，既然把我请回来拨乱反正，那么钉钉就一定要独立发展，不能再受阿里的体系节制，这有点像矫枉必须过正的逻辑，用一个极端去回应另一个极端，钉钉的AI化很有野心，但兜不兜得住，非常依赖具体的成绩。

选择比努力重要也是这个道理，方向不对，就会越努力越错。

看得出来，无招很喜欢自己的这个花名，但他做的事情，和引起的内耗，都完全没有「无招胜有招」的松弛，这很可惜。

一个P5写的长文，发酵到最后，撸掉了一个P11，这在阿里的历史里，应该也是头一回。

[Tibo @thsottiaux]

Imagine the alternate reality where we named GPT-5.4-Pro something like Fable.

[konstantinpaulus @konstipaulus]

Introducing text-to-lottie: an open source skill and harness for generating production ready Lottie animations with codex/claude code.

$ npx skills add diffusionstudio/lottie

Prompts guide and repo in the comments.

[Chris @ChrissGPT]

the new world order

[EricLi404 @EricLi404]

@juransir @Blankwonder 徕芬那个比戴森这个还吵么？

[Daliang @Daliang66]

@laogui @libapi_ @yetone 按理讲顺序应该是这样的，从小到大～

[EricLi404 @EricLi404]

@HiTw93 @Kubai087 能不能支持一下只显示网速？寸土寸金，只需要一个网速就够了。

[EricLi404 @EricLi404]

@dotey 我靠他们没人用 HDR 显示器吗，这个官网差点给我闪瞎了

[EricLi404 @EricLi404]

@DIGITALYCHEE 我每次打出来都是 数码离职

[i5ting @i5ting]

【AI裁员】宇宙厂今年m-占比30%，对比阿里的3.5-，在2024年之前没有明确占比，2025年强制10%以上，今年30%，裁员必为司马昭之心，只是看什么时间下刀子。
另外福报厂，预估2成，应该也不会有太多意外。

[Fuli Luo @_LuoFuli]

Behind the MiMo API Price Reduction:
The deepest price cut, up to 99%, is for Input (Cache Hit). The core reason is our inference framework now supports hierarchical KV cache optimization for SWA. Production inference engine tests show this optimization increases cached token capacity by 5x, equivalent to an 80% reduction in caching costs. Combined with Cache Read Overlap among multiple Full Attention modules in the Hybrid model, actual costs are further reduced.

Prices for Input (Cache Miss) and Output are also reduced by 60%-80%. This mainly benefits from the extreme 1:7 Full:SWA sparsity ratio brought by the model architecture (the prefill compute of the 70-layer MiMo-V2.5-Pro roughly equals a 10-layer GQA model). This kept our original inference costs well below the industry average, naturally leaving a 2x-3x profit margin in pricing. This price adjustment simply reflects our decision to pass these structural cost efficiencies directly to developers.

Operating at these newly reduced API prices, our production inference engine is running at near full capacity, and we can still essentially break even. We previously advised LLM companies not to "blindly cut prices" precisely because very few model architectures and inference optimizations can keep API costs from running at a loss. If more architectures that save compute and KV cache emerge, along with better inference Infra to drive down API costs, this will form an excellent virtuous cycle in the industry.

More crucially, affordable, high-performance model APIs will drive real, sustained, and at-scale inference demand. This upstream demand pulls forward the development of the entire AI infrastructure chain—including chips, servers, optical transceivers, PCBs, liquid cooling, power, energy storage, and data centers—serving as a strategic fulcrum for a systemic revaluation of AI hardware. In the long run, this injects more affordable and accessible compute into both training and inference pipelines, accelerating the parallel evolution of global AGI across multiple regions and technical routes.

For more technical details, we will release a detailed Blog post later.

[九原客 @9hills]

现在最流畅，组件最全的Agent ChatUI 库是哪个？

前端一窍不通，但是之前Codex给我做的真的不太行，卡卡的。

ChatGPT 推荐我用 assistant-ui。

[Skyler Miao @SkylerMiao7]

Something BIG is coming

[Vishal @Vixhal]

Kinda scared we're slowly getting closer and closer to this unavoidable future.

[EricLi404 @EricLi404]

@CuiMao @Alibaba_Qwen 3.6 都还有一堆小模型没开源呢，3.7 不指望了

[EricLi404 @EricLi404]

@Dimillian api users still cannot use Codex remote

[EricLi404 @EricLi404]

@FlyaKiet codegravity

[EricLi404 @EricLi404]

@codeblue87 gitlab?

[海拉鲁编程客 @hylarucoder]

对于 AI编程 这���块，我和王自如以及william的观点是不一致的。

以后是大模型的天下。

大模型提出业务目标

大模型跳过老板跳过产品经理拆成产品问题

大模型跳过老板跳过产品经理和程序员评估并实现方案

大模型老板跳过所有人。

[小牛 @Xiaoniu6161]

在飞机上看攀登珠峰的人

一名乘客从飞机舷窗拍摄了人们攀登珠穆朗玛峰的画面。这段视频在全球范围内迅速传播开来。