ScatterAI 是面向 AI 从业者的每日情报服务。我们发布两款产品：Brief，覆盖 AI 研究论文；Signal，覆盖 AI 行业动态。
我们解决的问题：信号量已超出任何个人的跟踪能力。arXiv 每天发布 200–400 篇 AI 论文，AI 行业每周产生数十项重大进展。结果是大多数从业者处于信息盲区——只能碎片化地捕捉 Twitter、Slack 链接和偶尔的时事通讯，而这些往往不解释新闻背后的机制。
ScatterAI 的编辑理念：知道什么是真实的，知道什么才重要。我们不为每次模型发布欢呼。我们不在无证据时进行推测。我们解释机制、给出数字、说明注意事项，并提供从业者视角的实践意义。
Brief 如何运作
Brief 是面向从业者——创始人、产品经理、工程师和分析师——的每日 AI 研究论文精选。每期精选 3–5 篇论文，帮助没有时间阅读 arXiv 的专业人士了解最新进展及其影响。
论文筛选机制
每天，系统从 arXiv（涵盖 cs.AI、cs.CL、cs.LG、cs.CV、cs.MA、cs.IR 类别）及 HuggingFace 每日论文收集 200–400 篇论文，并通过 8 个信号进行评分：
| 信号 | 分值 | 标准 |
|---|---|---|
| S1 机构 | 0–3 | 顶级实验室（Google/OpenAI/Anthropic/Meta/DeepMind/MSR）：+3；顶尖高校：+2；其他研究机构：+1 |
| S2 HF 收录 | 0–4 | 出现在 HuggingFace 每日论文榜：+4 |
| S3 HF 点赞数 | 0–3 | >100 票：+3 / 30–100 票：+2 / 10–30 票：+1 |
| S4 会议收录 | 0–3 | ICLR/NeurIPS/ICML/CVPR/ACL/EMNLP/ICCV 已收录：+3 |
| S5 代码 | 0–2 | 论文中含 GitHub 链接：+2；提及但未链接：+1 |
| S6 关键词 | 0–2 | 标题/摘要含从业者关键词（inference、agent、benchmark 等）：每个 +1，上限 2 分 |
| S7 引用数 | 0–2 | >50 次引用：+2 / 10–50 次：+1 |
| S8 GitHub 热榜 | 0–2 | 相关代码库出现在 GitHub 趋势榜：+2 |
得分 ≥12 分的论文进入精选（Featured）板块（每期 3–5 篇）；得分 6–11 分的进入"值得关注"（Also Worth Noting）板块（每期 8–12 篇）。若精选候选论文不足 3 篇，则取分数最高的 3 篇。
期刊结构
- 今日概览 — 3–5 条要点，每条对应一篇精选或重要论文的核心发现及实践意义
- 精选解读（01–05） — 完整分析：背景与惊喜、机制、实践影响、三条关键要点、来源链接
- 值得关注（06–14） — 一句话要点：粗体洞察陈述、话题标签、核心意义
- 今日观察 — 3 段综合分析，将 2 篇以上精选论文在结构层面进行关联
内容标准
精选解读由 Claude Sonnet 生成，值得关注板块由 Gemini Flash 生成，均遵循严格的风格规范：从业者优先视角、数字优于模糊表述、零学术腔调。
禁止模式包括："This paper proposes..."、"The authors suggest..."、无数字支撑的"breakthrough"/"revolutionary"，以及"Furthermore"/"Additionally"等填充词。
发布时间
Pipeline 每天 PT 上午 10:00（UTC 18:00）运行，采集前 48–72 小时发布的论文——以积累 HuggingFace 点赞和引用信号。
Signal 如何运作
Signal 是每日 AI 行业简报。每期包含 3 则重点报道（含竞争格局与结构性分析），以及 5–8 条新闻速览。
信源采集
Signal 监控三个层级的信源：
第一层 — 核心 AI 媒体
- TechCrunch AI
- The Verge（AI 筛选）
- Ars Technica（AI 筛选）
- VentureBeat AI
- MIT Technology Review
第二层 — 实验室与企业博客
- OpenAI Blog
- Anthropic Blog
- Google DeepMind Blog
- Meta AI Blog
- Mistral Blog
- xAI Blog
- DeepSeek Blog
- HuggingFace Blog
第三层 — 社区信号
- Hacker News（首页，AI 相关筛选）
- X/Twitter — 实验室 CEO（@sama、@DarioAmodei、@demishassabis）、核心研究者（@karpathy、@ilyasut、@ylecun），以及领域内关键构建者与分析师
报道筛选
系统通过语义相似度对采集内容进行话题聚类。来自不同层级 3 个以上信源的聚类获得优先处理权。编辑引擎依据信源数量、层级权重、话题新颖性（7 天内未覆盖）及从业者相关性选取 3 则重点报道和 5–8 条速览。
期刊结构
- 重点报道（1–3 则） — 完整分析：5 段（事实、竞争动态、历史背景、信号关联、综合飞轮）+ 为何重要 + 信源
- 新闻速览 — 5–8 条简短报道，每条 2–4 句，散文格式，末尾附信源链接
内容标准
重点报道采用记者 + 分析师复合视角：第一性原理商业推理、具体数字与明确信源、结构性思维（飞轮效应、激励机制），以及在讽刺真实存在时适度使用含蓄幽默。
"为何重要"板块是前瞻性预测，而非事件摘要。每条明确指出受影响的特定利益相关方（纯模型公司、开源权重生态、云服务商、Agent 创业公司），并陈述二阶后果。
禁止模式："Company Announces X" 标题、"According to reports..." 引用、以"businesses"或"people"笼统指代利益相关方，以及速览内含完整分析。
发布时间
Pipeline 每天 PT 上午 10:00（UTC 18:00）运行，汇编当日累积的信源生成一期简报。