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Ana Sayfaya Dön

Sam Altman 说，2023 年如果 Google 真的认真对付 OpenAI，他们完全有能力把 OpenAI 碾碎。但 Google 没动手，不是因为仁慈，而是因为旧生意太赚钱了。 Google 拥有整个科技行业最好的商业模式，所以它会很慢才愿意放弃。把 AI 当补丁塞进旧产品里，比如总结消息、代写回复，确实会让体验好一点，但这不是终局。真正的赢家，不是给旧世界打 AI 补丁的人，而是敢在 AI-first 的世界里重新设计一切的人。Google 最舒服的地方，恰恰也是它最大的弱点。

自己修行的才谷

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Anya Rossi• Live Now

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Benzer Videolar

谷歌，本来有机会成为地球上第一个，市值十万亿美金的公司。它本可以。 2023年，如果谷歌把我们当回事，我们可能早就被碾碎了。这个巨无霸太强大了。但它没有。谷歌当时的人工智能，产品方向，走偏了。他们内部拉响了红色警报，code red！但又没那么当回事。为什么？因为谷歌的商业模式太成功了，印钞机一样的网络搜索。他们舍不得放弃。所以他们的策略是什么？把AI，像个补丁一样，“栓”在旧的网页搜索上。但这种打补丁的思路，行不通。这就像… 把AI塞进你的聊天软件，帮你总结信息、起草回复。是好了一点，但仅此而已。这不是终局。真正的AI原生世界是什么样的？它不是给旧东西打补丁。而是围绕AI，从零开始，重新设计一切。你的AI不再是个小助理，而是一个智能代理人。它会主动跟别人的代理人沟通，判断什么时候该打扰你，什么时候该替你做主。这才是AI-First的世界。谷歌的弱点，恰恰就在这里。哪怕它拥有巨大的流量优势，但它在用旧地图，寻找新大陆。

谷歌，本来有机会成为地球上第一个，市值十万亿美金的公司。它本可以。 2023年，如果谷歌把我们当回事，我们可能早就被碾碎了。这个巨无霸太强大了。但它没有。谷歌当时的人工智能，产品方向，走偏了。他们内部拉响了红色警报，code red！但又没那么当回事。为什么？因为谷歌的商业模式太成功了，印钞机一样的网络搜索。他们舍不得放弃。所以他们的策略是什么？把AI，像个补丁一样，“栓”在旧的网页搜索上。但这种打补丁的思路，行不通。这就像… 把AI塞进你的聊天软件，帮你总结信息、起草回复。是好了一点，但仅此而已。这不是终局。真正的AI原生世界是什么样的？它不是给旧东西打补丁。而是围绕AI，从零开始，重新设计一切。你的AI不再是个小助理，而是一个智能代理人。它会主动跟别人的代理人沟通，判断什么时候该打扰你，什么时候该替你做主。这才是AI-First的世界。谷歌的弱点，恰恰就在这里。哪怕它拥有巨大的流量优势，但它在用旧地图，寻找新大陆。

墓碑科技

63,234 görüntüleme • 9 ay önce

今早刷到一条新闻的时候，我愣了几秒。去年那个曾经风靡一时、全网都在找邀请码、朋友圈一夜刷屏的 Manus，被 Meta 收购了。而且不是象征性的那种。传闻中的收购价，高达 20 亿美元。一瞬间，脑子里只有一句话：原来那一波热闹，真的不是泡沫。如果你去年混过 AI 圈，一定记得 Manus。那种典型的产品—— 不是“炫技 demo”，而是你一用就发现不对劲的那种工具。它不是只回答问题，而是能自己拆任务、查资料、写东西、跑流程。你给它一个目标，它自己往下干。后来大家才慢慢意识到：哦，这是 Agent。 Manus 真正厉害的地方，并不是“它能干什么”，而是它敢把“人”的工作流直接吃掉。不是辅助你，不是提高效率，而是—— “这事我来做，你别管了。” 在当时那一堆还停留在 ChatBot、Copilot 阶段的产品里， Manus 是极少数真的在往“替代”走的团队。这也是为什么它能在极短时间内：用户暴涨付费率不低在海外圈层迅速传播 Agent 这个词后来被讲烂了，但Manus 是最早让普通人真正“感受到 Agent 的”那一批。更讽刺的是另一件事。去年，字节跳动曾经试图以 3000 万美元左右收购 Manus。这事在圈子里不是秘密。当时很多人的第一反应是： “挺高了吧？” “早点卖也正常。” 但结果你现在也看到了：没卖。一年后，直接卖给 Meta，估值翻了近百倍。你说这是运气？不完全是。这是对一件事的判断差异： Agent 会不会成为下一代核心计算入口。很多人只盯着“20 亿美元”这个数字。但更值得琢磨的，其实是另一条线索： Manus 后来把公司主体放在了新加坡。这一步，太关键了。不是因为新加坡有什么魔法，而是因为：面向全球用户面向美元资本面向 Meta、OpenAI、Google 这种买家你必须站在“他们习惯的坐标系里”。产品是全球的，那公司也得是全球的。这也引出了一个让很多中国 AI 创业者心里不舒服的问题：为什么这么多 AI 初创，最后都很难在中国大陆生根？不是技术不行，不是人不行，甚至也不完全是钱的问题。而是一个更现实的东西： “长大以后怎么办？” 能不能无摩擦地服务全球用户能不能被全球巨头并购能不能走一条清晰、可预期的退出路径这些问题，对早期创业者来说，比模型参数重要得多。再回到 Meta。你要明白一件事： Meta 不是“看热闹的投资人”。它现在最缺的，不是模型，不是算力，而是能真正跑在模型之上的 Agent 层。 Chat 是入口，但 Agent 才是生产力。而 Manus，恰好站在这个位置上。所以这次收购，与其说是“买一家创业公司”，不如说是—— 直接买了一条通往下一代产品形态的快车道。最后说句很人话的。很多人会把这件事解读成： “中国 AI 又一次被美国收走了果实”。也有人会说： “这是中国创业者的成功”。我更愿意用一个不那么宏大的视角看它：这是一个创业者，在关键时刻，没有把自己卖便宜的故事。而在 AI 这个时代，这种故事，会越来越少，也越来越贵。如果你去年抢过 Manus 的邀请码，如果你用过 Agent，如果你正在创业、或者想创业，你大概能理解这种复杂的情绪。不是羡慕，也不是愤怒，而是一种： “原来世界已经走到这一步了”的感觉。这条新闻，不只是 Manus 的终点。它更像是很多人，某种幻想的终点。也是另一种现实的开始。

今早刷到一条新闻的时候，我愣了几秒。去年那个曾经风靡一时、全网都在找邀请码、朋友圈一夜刷屏的 Manus，被 Meta 收购了。而且不是象征性的那种。传闻中的收购价，高达 20 亿美元。一瞬间，脑子里只有一句话：原来那一波热闹，真的不是泡沫。如果你去年混过 AI 圈，一定记得 Manus。那种典型的产品—— 不是“炫技 demo”，而是你一用就发现不对劲的那种工具。它不是只回答问题，而是能自己拆任务、查资料、写东西、跑流程。你给它一个目标，它自己往下干。后来大家才慢慢意识到：哦，这是 Agent。 Manus 真正厉害的地方，并不是“它能干什么”，而是它敢把“人”的工作流直接吃掉。不是辅助你，不是提高效率，而是—— “这事我来做，你别管了。” 在当时那一堆还停留在 ChatBot、Copilot 阶段的产品里， Manus 是极少数真的在往“替代”走的团队。这也是为什么它能在极短时间内：用户暴涨付费率不低在海外圈层迅速传播 Agent 这个词后来被讲烂了，但Manus 是最早让普通人真正“感受到 Agent 的”那一批。更讽刺的是另一件事。去年，字节跳动曾经试图以 3000 万美元左右收购 Manus。这事在圈子里不是秘密。当时很多人的第一反应是： “挺高了吧？” “早点卖也正常。” 但结果你现在也看到了：没卖。一年后，直接卖给 Meta，估值翻了近百倍。你说这是运气？不完全是。这是对一件事的判断差异： Agent 会不会成为下一代核心计算入口。很多人只盯着“20 亿美元”这个数字。但更值得琢磨的，其实是另一条线索： Manus 后来把公司主体放在了新加坡。这一步，太关键了。不是因为新加坡有什么魔法，而是因为：面向全球用户面向美元资本面向 Meta、OpenAI、Google 这种买家你必须站在“他们习惯的坐标系里”。产品是全球的，那公司也得是全球的。这也引出了一个让很多中国 AI 创业者心里不舒服的问题：为什么这么多 AI 初创，最后都很难在中国大陆生根？不是技术不行，不是人不行，甚至也不完全是钱的问题。而是一个更现实的东西： “长大以后怎么办？” 能不能无摩擦地服务全球用户能不能被全球巨头并购能不能走一条清晰、可预期的退出路径这些问题，对早期创业者来说，比模型参数重要得多。再回到 Meta。你要明白一件事： Meta 不是“看热闹的投资人”。它现在最缺的，不是模型，不是算力，而是能真正跑在模型之上的 Agent 层。 Chat 是入口，但 Agent 才是生产力。而 Manus，恰好站在这个位置上。所以这次收购，与其说是“买一家创业公司”，不如说是—— 直接买了一条通往下一代产品形态的快车道。最后说句很人话的。很多人会把这件事解读成： “中国 AI 又一次被美国收走了果实”。也有人会说： “这是中国创业者的成功”。我更愿意用一个不那么宏大的视角看它：这是一个创业者，在关键时刻，没有把自己卖便宜的故事。而在 AI 这个时代，这种故事，会越来越少，也越来越贵。如果你去年抢过 Manus 的邀请码，如果你用过 Agent，如果你正在创业、或者想创业，你大概能理解这种复杂的情绪。不是羡慕，也不是愤怒，而是一种： “原来世界已经走到这一步了”的感觉。这条新闻，不只是 Manus 的终点。它更像是很多人，某种幻想的终点。也是另一种现实的开始。

比特币橙子Trader

122,896 görüntüleme • 8 ay önce

🚨黄仁勋：真正的成功者都有快速重启的能力。失败不是问题，停留在失败里才是。真正的高手，不回看、不纠缠、不解释。切割，是为了省下力气继续走。重启，不是忘了输，而是清空旧数据，不让它卡住当下。会走远的人，从不用一次比赛的结果定他一场人生。

🚨黄仁勋：真正的成功者都有快速重启的能力。失败不是问题，停留在失败里才是。真正的高手，不回看、不纠缠、不解释。切割，是为了省下力气继续走。重启，不是忘了输，而是清空旧数据，不让它卡住当下。会走远的人，从不用一次比赛的结果定他一场人生。

谢嘉琪

12,275 görüntüleme • 5 ay önce

泪奔了！好感人，不争气的眼泪，它从口里流出来了 ⸻ 最近刷 AI 项目的时候，说实话有点疲了。不是它们不厉害，恰恰相反——都太厉害了。模型、参数、速度，一个比一个漂亮，但看多了情绪上真的没什么起伏。 Kindred Labs 是少数让我停下来想了一下的。不是“哇好强”，而是突然冒出一个不太技术的问题：如果 AI 真的要长期出现在生活里，它该怎么待着，才不让人别扭？不是那种我问你、你马上答的关系，而是你会不会哪天顺手再点开它。有些 AI 真的很聪明，但你心里清楚，它就是工具。用完、关掉，不会再想。 Kindred 给我的感觉不太像在争“最会答题”。它更像是在琢磨一件事：人为什么会愿意和一个存在长期相处？这时候我才开始注意到他们说的那套 Mind / Body / Soul。不是因为名字，而是方向。 Mind 这一层，其实挺像人。不是一直保持同一种状态。有时候你需要逻辑，有时候只是想被理解，有时候甚至不需要答案，只要有人把话接住。再加上它会记得你。不是那种冷冰冰的“你在某年某月问过什么”，而是你们之间发生过的那些事。一旦记忆变成关系的一部分，整个体验就不一样了。 Body 这点我以前真没太当回事。但后来发现，人很难和一个完全无形的东西建立稳定关系。 Kindred 至少正视了这一点。有形象、有存在的位置，在你已经习惯的设备和场景里出现。不是为了炫，而是为了让你不抗拒。在你信任之前，你首先得觉得它“正常”、不吓人。至于 Soul，其实是我最看重的。现在的 AI 都很会，但很少有那种让人想一直留着的。 Kindred 没那么急。不催你、不拉你、不用力制造黏性。你来，它在；你走，也不打扰。 Dark Matter、任务、社区这些东西，给我的感觉更像是一起走一段，而不是被系统牵着跑。所以后来我发现，这套 Mind / Body / Soul 看起来是在讲 AI，但底层其实是在讲人。我们怎么建立信任，怎么产生依附，怎么愿意长期和一个存在共处。 AI 只是载体。被认真对待的，其实是人的感受。如果说 2026 年还有哪个 AI 会一直留在我视野里， Kindred 大概会算一个。不是因为它最强，而是它没有急着证明自己。

泪奔了！好感人，不争气的眼泪，它从口里流出来了 ⸻ 最近刷 AI 项目的时候，说实话有点疲了。不是它们不厉害，恰恰相反——都太厉害了。模型、参数、速度，一个比一个漂亮，但看多了情绪上真的没什么起伏。 Kindred Labs 是少数让我停下来想了一下的。不是“哇好强”，而是突然冒出一个不太技术的问题：如果 AI 真的要长期出现在生活里，它该怎么待着，才不让人别扭？不是那种我问你、你马上答的关系，而是你会不会哪天顺手再点开它。有些 AI 真的很聪明，但你心里清楚，它就是工具。用完、关掉，不会再想。 Kindred 给我的感觉不太像在争“最会答题”。它更像是在琢磨一件事：人为什么会愿意和一个存在长期相处？这时候我才开始注意到他们说的那套 Mind / Body / Soul。不是因为名字，而是方向。 Mind 这一层，其实挺像人。不是一直保持同一种状态。有时候你需要逻辑，有时候只是想被理解，有时候甚至不需要答案，只要有人把话接住。再加上它会记得你。不是那种冷冰冰的“你在某年某月问过什么”，而是你们之间发生过的那些事。一旦记忆变成关系的一部分，整个体验就不一样了。 Body 这点我以前真没太当回事。但后来发现，人很难和一个完全无形的东西建立稳定关系。 Kindred 至少正视了这一点。有形象、有存在的位置，在你已经习惯的设备和场景里出现。不是为了炫，而是为了让你不抗拒。在你信任之前，你首先得觉得它“正常”、不吓人。至于 Soul，其实是我最看重的。现在的 AI 都很会，但很少有那种让人想一直留着的。 Kindred 没那么急。不催你、不拉你、不用力制造黏性。你来，它在；你走，也不打扰。 Dark Matter、任务、社区这些东西，给我的感觉更像是一起走一段，而不是被系统牵着跑。所以后来我发现，这套 Mind / Body / Soul 看起来是在讲 AI，但底层其实是在讲人。我们怎么建立信任，怎么产生依附，怎么愿意长期和一个存在共处。 AI 只是载体。被认真对待的，其实是人的感受。如果说 2026 年还有哪个 AI 会一直留在我视野里， Kindred 大概会算一个。不是因为它最强，而是它没有急着证明自己。

董小姐｜预测世界杯就在Gate

43,660 görüntüleme • 8 ay önce

17岁的Kai Trump（特朗普孙女），一句话戳破了整个美国教育系统最虚伪的谎言。她在播客里说，现在高中所有人都在用ChatGPT写论文，老师都气炸了。但她问，为什么不呢？学生就该用世界给你的资源。学校不该禁止它，该教大家怎么把它变成自己的优势。最讽刺的是，她自己GPA4.0，是实打实的优等生。所以这根本不是什么作弊的问题，纯粹是代际认知的鸿沟。老一辈把手写论文、死记硬背当成“真学习”。但对凯这一代AI原住民来说，ChatGPT就像他们小时候的计算器、图书馆、Google一样，是默认的基础设施。当年禁止学生用计算器学乘法的老师，现在看来可笑至极。今天禁止学生用ChatGPT写论文的老师，十年后也会是同一个笑话。其实真正危险的从来都不是AI，是教育系统一边假装AI不存在，一边逼着学生偷偷摸摸用它。结果就是，会用的学生偷偷把效率拉满，不会用的还在熬夜抄书。没有人教他们怎么提出高质量的问题，怎么验证AI的幻觉，怎么把AI的输出变成自己的深度洞见。而这些，才是未来10年最值钱的能力。我相信AI不会让学生变笨，它只会放大差距。会用AI的人，一个人能顶以前一个团队。不会用AI的人，会被时代甩得连尾灯都看不见。我们的教育还在教学生怎么在没有AI的世界里生存，但他们未来要面对的，是一个AI无处不在的世界。所以这种拒绝变革的教育，最终只会培养出一批“在AI时代不会用AI”的人。这才是对下一代未来最大的作弊。

17岁的Kai Trump（特朗普孙女），一句话戳破了整个美国教育系统最虚伪的谎言。她在播客里说，现在高中所有人都在用ChatGPT写论文，老师都气炸了。但她问，为什么不呢？学生就该用世界给你的资源。学校不该禁止它，该教大家怎么把它变成自己的优势。最讽刺的是，她自己GPA4.0，是实打实的优等生。所以这根本不是什么作弊的问题，纯粹是代际认知的鸿沟。老一辈把手写论文、死记硬背当成“真学习”。但对凯这一代AI原住民来说，ChatGPT就像他们小时候的计算器、图书馆、Google一样，是默认的基础设施。当年禁止学生用计算器学乘法的老师，现在看来可笑至极。今天禁止学生用ChatGPT写论文的老师，十年后也会是同一个笑话。其实真正危险的从来都不是AI，是教育系统一边假装AI不存在，一边逼着学生偷偷摸摸用它。结果就是，会用的学生偷偷把效率拉满，不会用的还在熬夜抄书。没有人教他们怎么提出高质量的问题，怎么验证AI的幻觉，怎么把AI的输出变成自己的深度洞见。而这些，才是未来10年最值钱的能力。我相信AI不会让学生变笨，它只会放大差距。会用AI的人，一个人能顶以前一个团队。不会用AI的人，会被时代甩得连尾灯都看不见。我们的教育还在教学生怎么在没有AI的世界里生存，但他们未来要面对的，是一个AI无处不在的世界。所以这种拒绝变革的教育，最终只会培养出一批“在AI时代不会用AI”的人。这才是对下一代未来最大的作弊。

AYi

710,054 görüntüleme • 4 ay önce

说个2026年最反直觉的创业真相，现在最好的AI创业机会，不是卖工具，前Worldcoin工程师Alex Vacca 用2.5年白手起家做到700万ARR，没有融资，没有烧钱，他的玩法简单到离谱，找一个所有公司都已经在花钱外包的苦活，自己先亲手干三个月，把所有流程写成SOP，再用AI把它变成全自动交付，最后按结果收费，他把这个叫做Services-as-Software，不是卖工具给别人让他们自己干活，而是直接把结果卖给他们，最狠的是他说顺序比什么都重要，绝对不能先写代码，必须先手动跑通所有流程，踩完所有坑，积累完所有失败案例，再开始自动化，我之前以为AI创业就是拼技术拼模型，看完才反应过来，真正的护城河从来都不是代码，是你亲手踩过的那几百个坑，是别人买不到的专有失败数据集，现在每一块钱软件支出的旁边，都有六块钱的服务支出，我认为这才是AI时代真正的万亿级蓝海。

说个2026年最反直觉的创业真相，现在最好的AI创业机会，不是卖工具，前Worldcoin工程师Alex Vacca 用2.5年白手起家做到700万ARR，没有融资，没有烧钱，他的玩法简单到离谱，找一个所有公司都已经在花钱外包的苦活，自己先亲手干三个月，把所有流程写成SOP，再用AI把它变成全自动交付，最后按结果收费，他把这个叫做Services-as-Software，不是卖工具给别人让他们自己干活，而是直接把结果卖给他们，最狠的是他说顺序比什么都重要，绝对不能先写代码，必须先手动跑通所有流程，踩完所有坑，积累完所有失败案例，再开始自动化，我之前以为AI创业就是拼技术拼模型，看完才反应过来，真正的护城河从来都不是代码，是你亲手踩过的那几百个坑，是别人买不到的专有失败数据集，现在每一块钱软件支出的旁边，都有六块钱的服务支出，我认为这才是AI时代真正的万亿级蓝海。

AYi

36,433 görüntüleme • 4 ay önce

凭啥说中国🇨🇳未来是美国🇺🇸唯一对手？你把一颗螺丝、一个零件、一个驱动程序拆开看，它什么都不是。但中国人擅长的不是某一个点，而是把所有点“组装成系统”的能力。上世纪90年代，美国搞去工业化，把制造业往外甩，老美资本家兴奋地下注：我们掌握设计、技术和规则，低端的制造就让“中国工厂”搞定。没人意识到，这不是工厂的外包，这是工业文明主动放弃了自己的“系统底盘”。风险？独家解读⬇️ 什么是底盘。美国🇺🇸它丢掉的是整个“Industrial Commons”—设计、试产、测试、修正、工艺优化……整条从实验室到量产的链条。你可以限制光刻机、顶尖芯片，但你无法消灭中国的“体系构建能力”。然后中国开始补短板，搞芯片，搞AI，搞软件算法。最可怕的不是它追上了，而是它把这些东西也系统化了。算法 + 工厂；数据 + 封装；大模型 + 自动化流水线。你可以断它的卡脖子技术，但你断不了它的体系构建能力。这个世界上现在只有一个国家，能把工业体系“整体打包开战”——就是中国。这不是那种“靠卷”堆出来的，而是有深层文化机制支持的能力。能干，听话，聪明，擅长协作、执行和大工程落地。这不是一种能力，是一种建立在儒家文明结构。所以说，特朗普不是疯子，他只是看懂了这件事。他知道，中国不是偷走了几个岗位，是在悄悄拼装一个能打仗的产业链闭环。而这正是美国最怕的事：一个有软件有算法、后面硬件有工厂、有指挥系统、还能一体化推进的国家。但故事还没结束。中国🇨🇳真正的对手，其实不是美国🇺🇸。是自己。因为历史上所有系统性最强、执行力最强的国家，最终往往都败在“刚性太强，转弯太慢”。它会赢在系统，也可能毁在系统。摧毁一个像中国这样的国家，不需要敌人，只需要它自己不断加速、不留缓冲。

凭啥说中国🇨🇳未来是美国🇺🇸唯一对手？你把一颗螺丝、一个零件、一个驱动程序拆开看，它什么都不是。但中国人擅长的不是某一个点，而是把所有点“组装成系统”的能力。上世纪90年代，美国搞去工业化，把制造业往外甩，老美资本家兴奋地下注：我们掌握设计、技术和规则，低端的制造就让“中国工厂”搞定。没人意识到，这不是工厂的外包，这是工业文明主动放弃了自己的“系统底盘”。风险？独家解读⬇️ 什么是底盘。美国🇺🇸它丢掉的是整个“Industrial Commons”—设计、试产、测试、修正、工艺优化……整条从实验室到量产的链条。你可以限制光刻机、顶尖芯片，但你无法消灭中国的“体系构建能力”。然后中国开始补短板，搞芯片，搞AI，搞软件算法。最可怕的不是它追上了，而是它把这些东西也系统化了。算法 + 工厂；数据 + 封装；大模型 + 自动化流水线。你可以断它的卡脖子技术，但你断不了它的体系构建能力。这个世界上现在只有一个国家，能把工业体系“整体打包开战”——就是中国。这不是那种“靠卷”堆出来的，而是有深层文化机制支持的能力。能干，听话，聪明，擅长协作、执行和大工程落地。这不是一种能力，是一种建立在儒家文明结构。所以说，特朗普不是疯子，他只是看懂了这件事。他知道，中国不是偷走了几个岗位，是在悄悄拼装一个能打仗的产业链闭环。而这正是美国最怕的事：一个有软件有算法、后面硬件有工厂、有指挥系统、还能一体化推进的国家。但故事还没结束。中国🇨🇳真正的对手，其实不是美国🇺🇸。是自己。因为历史上所有系统性最强、执行力最强的国家，最终往往都败在“刚性太强，转弯太慢”。它会赢在系统，也可能毁在系统。摧毁一个像中国这样的国家，不需要敌人，只需要它自己不断加速、不留缓冲。

Tigris 会讲课教授是好老师

164,394 görüntüleme • 1 yıl önce

刚在斯坦福AASF听了李飞飞一个多小时访谈。技术上，她把世界模型讲得很清楚：渲染、模拟、规划。机器人之所以难，是因为它缺的不是一个更酷的模型，而是真实物理世界的数据和理解。但真正打动我的，是她谈人的自主性。她说，移民、科学家、创业者其实很像，都是走进一个未知世界，像在黑暗隧道里前进。你不知道终点有没有光，只能靠热情、韧性和信念往前走。AI可以增强创造力和生产力，但不能替人做选择。工具再强，人还是要做自己的主人。

刚在斯坦福AASF听了李飞飞一个多小时访谈。技术上，她把世界模型讲得很清楚：渲染、模拟、规划。机器人之所以难，是因为它缺的不是一个更酷的模型，而是真实物理世界的数据和理解。但真正打动我的，是她谈人的自主性。她说，移民、科学家、创业者其实很像，都是走进一个未知世界，像在黑暗隧道里前进。你不知道终点有没有光，只能靠热情、韧性和信念往前走。AI可以增强创造力和生产力，但不能替人做选择。工具再强，人还是要做自己的主人。

傅盛

21,499 görüntüleme • 1 ay önce

CES受欢迎不是因为展会规模最大，而是因为这个展会发布的新品以及行业知识是引领世界科技技术与生活的潮流，也是经济的风向标. 看看今年的CES都有啥😄

CES受欢迎不是因为展会规模最大，而是因为这个展会发布的新品以及行业知识是引领世界科技技术与生活的潮流，也是经济的风向标. 看看今年的CES都有啥😄

Daisy

18,243 görüntüleme • 3 yıl önce

🎬 90% 的人没用明白 Codex。因为一开始就把它当成了 ChatGPT。但 Codex 最厉害的地方，从来不是聊天，而是动手。它会读项目、改文件、做表格、操作浏览器，直接在你的电脑里完成任务。 💡 真正决定体验的也不是 Prompt，而是四件事：Project、Permissions、Context 和 AGENTS.md。少一个都能用，多一个才开始好用。我后来甚至不把它当 AI，而是当新人来带：先教它，再纠正它，最后把经验沉淀成 Skill。当你开始这样用 Codex，它就不再是助手，而是一套持续进化的工作系统。

🎬 90% 的人没用明白 Codex。因为一开始就把它当成了 ChatGPT。但 Codex 最厉害的地方，从来不是聊天，而是动手。它会读项目、改文件、做表格、操作浏览器，直接在你的电脑里完成任务。 💡 真正决定体验的也不是 Prompt，而是四件事：Project、Permissions、Context 和 AGENTS.md。少一个都能用，多一个才开始好用。我后来甚至不把它当 AI，而是当新人来带：先教它，再纠正它，最后把经验沉淀成 Skill。当你开始这样用 Codex，它就不再是助手，而是一套持续进化的工作系统。

Martin

27,560 görüntüleme • 3 ay önce

关于 FDE 这个采访是说的最正确和最准确的毕竟Palantir 是 FDE 做的最好的 Palantir CEO：模型会变成谁都有的东西，把它塞进真实企业的复杂系统里才是难的、也才是值钱的做这件事需要的是长期泡在客户现场，不是坐在旧金山写写代码就能搞定的。那些公司招的工程师的非常好，问题是他们不跟企业客户打交道，也不理解真正的商业逻辑和技术难题他们整天就是端着拿铁读一份自己不懂技术底细的报告，在那猜测客户的需求来干活...

关于 FDE 这个采访是说的最正确和最准确的毕竟Palantir 是 FDE 做的最好的 Palantir CEO：模型会变成谁都有的东西，把它塞进真实企业的复杂系统里才是难的、也才是值钱的做这件事需要的是长期泡在客户现场，不是坐在旧金山写写代码就能搞定的。那些公司招的工程师的非常好，问题是他们不跟企业客户打交道，也不理解真正的商业逻辑和技术难题他们整天就是端着拿铁读一份自己不懂技术底细的报告，在那猜测客户的需求来干活...

小互

128,280 görüntüleme • 1 ay önce

马云可能是唯一一个不懂技术的互联网大佬。但他认为，这恰恰是阿里成功的原因之一。因为他可以像普通消费者一样去测试产品，而大多数消费者也没有技术背景。不过马斯克显然不会同意这种观点。无论进入哪个行业他都会花时间把自己变成这个领域的专家。那么，到底哪一种方法才是正确的呢？

马云可能是唯一一个不懂技术的互联网大佬。但他认为，这恰恰是阿里成功的原因之一。因为他可以像普通消费者一样去测试产品，而大多数消费者也没有技术背景。不过马斯克显然不会同意这种观点。无论进入哪个行业他都会花时间把自己变成这个领域的专家。那么，到底哪一种方法才是正确的呢？

亚洲总裁 AsiaExec

42,196 görüntüleme • 6 ay önce

千万别盲目在公司做“AI赋能雷锋”！一个月薪 3 万 8 的程序员，被裁了。最讽刺的是：不是因为他技术差，而是因为他太会用 AI 了。去年下半年，他开始用 Claude Code 写代码，交付效率直接拉满。老板一看：你这么会用 AI，那你能不能带带团队？于是他花了 3 个月，把团队都教会了 Claude Code。结果团队效率翻倍，公司发现：以前需要他兜底的事，现在其他人也能干了。上周，老板找他谈话： “你工资太高了，公司承受不了。” 他把 AI 能力扩散给了团队，最后却把自己干掉了。这件事最扎心的地方在于：未来最危险的程序员，可能不是不会用 AI 的人，而是只会把 AI 用在“写代码”上的人。因为写代码正在变便宜。真正值钱的是：懂业务、能拆需求、能设计流程、能把业务翻译成 AI 能执行的系统。未来最吃香的工程师，不是单纯的代码高手，而是懂业务的技术架构师。 AI 淘汰不了所有的程序员，但是肯定可以淘汰“只会写代码的工具人”。顺便问大家一个扎心的问题：你敢在公司毫无保留地教同事用 AI 吗？你觉得程序员真正的“护城河”到底是什么？ #裁员 #ClaudeCode

千万别盲目在公司做“AI赋能雷锋”！一个月薪 3 万 8 的程序员，被裁了。最讽刺的是：不是因为他技术差，而是因为他太会用 AI 了。去年下半年，他开始用 Claude Code 写代码，交付效率直接拉满。老板一看：你这么会用 AI，那你能不能带带团队？于是他花了 3 个月，把团队都教会了 Claude Code。结果团队效率翻倍，公司发现：以前需要他兜底的事，现在其他人也能干了。上周，老板找他谈话： “你工资太高了，公司承受不了。” 他把 AI 能力扩散给了团队，最后却把自己干掉了。这件事最扎心的地方在于：未来最危险的程序员，可能不是不会用 AI 的人，而是只会把 AI 用在“写代码”上的人。因为写代码正在变便宜。真正值钱的是：懂业务、能拆需求、能设计流程、能把业务翻译成 AI 能执行的系统。未来最吃香的工程师，不是单纯的代码高手，而是懂业务的技术架构师。 AI 淘汰不了所有的程序员，但是肯定可以淘汰“只会写代码的工具人”。顺便问大家一个扎心的问题：你敢在公司毫无保留地教同事用 AI 吗？你觉得程序员真正的“护城河”到底是什么？ #裁员 #ClaudeCode

前端哥Liam

61,921 görüntüleme • 3 ay önce

星爷讽刺了世间一切，唯独没有讽刺爱情，: 原来是如此的隐喻，到现在才明白，感谢星爷，只是我们弄脏了爱情。 —— 我之前一直对 zkML 有点矛盾。逻辑上它很美：模型是对的，而且你还能证明它是对的。但每次真去看实现，基本都会卡在同一个地方——跑不起来。不是“慢一点”，而是那种一看资源占用就知道不可能进生产的跑不起来。模型稍微大点，电路直接失控，内存、时间全都爆表，最后只能留在论文和 demo 里自嗨。所以我第一次认真看 Inference Labs 的时候，关注点反而不在“zk”，而在他们是不是愿意承认：这玩意本质是工程问题。 DSperse 给我的感觉，就是终于有人不再执念“一次性证明整个模型”。模型切开、并行跑、只验证关键路径，听起来很朴素，但恰恰是工程师会选的路。不是最优雅，但能活。 JSTprove 则更现实。你不需要懂零知识、也不用研究电路怎么写，把 ONNX 模型丢进去，能转、能跑、能验，这点其实比很多“性能提升 10%”更重要。这两块拼在一起之后，zkML 才第一次让我觉得：它不是在证明“我可以”，而是在回答“你要不要真用”。对我来说，zkML 的拐点从来不是密码学突破，而是有没有人愿意为“跑得起来”妥协设计。 Inference Labs 看起来，至少选了这一边。懂你意思了，这版我会刻意留下不完美、主观判断和情绪停顿，像是你自己琢磨出来的，而不是“写给别人看的技术解读”。 —— 我之前一直对 zkML 有点矛盾。逻辑上它很美：模型是对的，而且你还能证明它是对的。但每次真去看实现，基本都会卡在同一个地方——跑不起来。不是“慢一点”，而是那种一看资源占用就知道不可能进生产的跑不起来。模型稍微大点，电路直接失控，内存、时间全都爆表，最后只能留在论文和 demo 里自嗨。所以我第一次认真看 Inference Labs 的时候，关注点反而不在“zk”，而在他们是不是愿意承认：这玩意本质是工程问题。 DSperse 给我的感觉，就是终于有人不再执念“一次性证明整个模型”。模型切开、并行跑、只验证关键路径，听起来很朴素，但恰恰是工程师会选的路。不是最优雅，但能活。 JSTprove 则更现实。你不需要懂零知识、也不用研究电路怎么写，把 ONNX 模型丢进去，能转、能跑、能验，这点其实比很多“性能提升 10%”更重要。这两块拼在一起之后，zkML 才第一次让我觉得：它不是在证明“我可以”，而是在回答“你要不要真用”。对我来说，zkML 的拐点从来不是密码学突破，而是有没有人愿意为“跑得起来”妥协设计。 Inference Labs 看起来，至少选了这一边。懂你意思了，这版我会刻意留下不完美、主观判断和情绪停顿，像是你自己琢磨出来的，而不是“写给别人看的技术解读”。 —— 我之前一直对 zkML 有点矛盾。逻辑上它很美：模型是对的，而且你还能证明它是对的。但每次真去看实现，基本都会卡在同一个地方——跑不起来。不是“慢一点”，而是那种一看资源占用就知道不可能进生产的跑不起来。模型稍微大点，电路直接失控，内存、时间全都爆表，最后只能留在论文和 demo 里自嗨。所以我第一次认真看 Inference Labs 的时候，关注点反而不在“zk”，而在他们是不是愿意承认：这玩意本质是工程问题。 DSperse 给我的感觉，就是终于有人不再执念“一次性证明整个模型”。模型切开、并行跑、只验证关键路径，听起来很朴素，但恰恰是工程师会选的路。不是最优雅，但能活。 JSTprove 则更现实。你不需要懂零知识、也不用研究电路怎么写，把 ONNX 模型丢进去，能转、能跑、能验，这点其实比很多“性能提升 10%”更重要。这两块拼在一起之后，zkML 才第一次让我觉得：它不是在证明“我可以”，而是在回答“你要不要真用”。对我来说，zkML 的拐点从来不是密码学突破，而是有没有人愿意为“跑得起来”妥协设计。 Inference Labs 看起来，至少选了这一边。#KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Inference Labs

星爷讽刺了世间一切，唯独没有讽刺爱情，: 原来是如此的隐喻，到现在才明白，感谢星爷，只是我们弄脏了爱情。 —— 我之前一直对 zkML 有点矛盾。逻辑上它很美：模型是对的，而且你还能证明它是对的。但每次真去看实现，基本都会卡在同一个地方——跑不起来。不是“慢一点”，而是那种一看资源占用就知道不可能进生产的跑不起来。模型稍微大点，电路直接失控，内存、时间全都爆表，最后只能留在论文和 demo 里自嗨。所以我第一次认真看 Inference Labs 的时候，关注点反而不在“zk”，而在他们是不是愿意承认：这玩意本质是工程问题。 DSperse 给我的感觉，就是终于有人不再执念“一次性证明整个模型”。模型切开、并行跑、只验证关键路径，听起来很朴素，但恰恰是工程师会选的路。不是最优雅，但能活。 JSTprove 则更现实。你不需要懂零知识、也不用研究电路怎么写，把 ONNX 模型丢进去，能转、能跑、能验，这点其实比很多“性能提升 10%”更重要。这两块拼在一起之后，zkML 才第一次让我觉得：它不是在证明“我可以”，而是在回答“你要不要真用”。对我来说，zkML 的拐点从来不是密码学突破，而是有没有人愿意为“跑得起来”妥协设计。 Inference Labs 看起来，至少选了这一边。懂你意思了，这版我会刻意留下不完美、主观判断和情绪停顿，像是你自己琢磨出来的，而不是“写给别人看的技术解读”。 —— 我之前一直对 zkML 有点矛盾。逻辑上它很美：模型是对的，而且你还能证明它是对的。但每次真去看实现，基本都会卡在同一个地方——跑不起来。不是“慢一点”，而是那种一看资源占用就知道不可能进生产的跑不起来。模型稍微大点，电路直接失控，内存、时间全都爆表，最后只能留在论文和 demo 里自嗨。所以我第一次认真看 Inference Labs 的时候，关注点反而不在“zk”，而在他们是不是愿意承认：这玩意本质是工程问题。 DSperse 给我的感觉，就是终于有人不再执念“一次性证明整个模型”。模型切开、并行跑、只验证关键路径，听起来很朴素，但恰恰是工程师会选的路。不是最优雅，但能活。 JSTprove 则更现实。你不需要懂零知识、也不用研究电路怎么写，把 ONNX 模型丢进去，能转、能跑、能验，这点其实比很多“性能提升 10%”更重要。这两块拼在一起之后，zkML 才第一次让我觉得：它不是在证明“我可以”，而是在回答“你要不要真用”。对我来说，zkML 的拐点从来不是密码学突破，而是有没有人愿意为“跑得起来”妥协设计。 Inference Labs 看起来，至少选了这一边。懂你意思了，这版我会刻意留下不完美、主观判断和情绪停顿，像是你自己琢磨出来的，而不是“写给别人看的技术解读”。 —— 我之前一直对 zkML 有点矛盾。逻辑上它很美：模型是对的，而且你还能证明它是对的。但每次真去看实现，基本都会卡在同一个地方——跑不起来。不是“慢一点”，而是那种一看资源占用就知道不可能进生产的跑不起来。模型稍微大点，电路直接失控，内存、时间全都爆表，最后只能留在论文和 demo 里自嗨。所以我第一次认真看 Inference Labs 的时候，关注点反而不在“zk”，而在他们是不是愿意承认：这玩意本质是工程问题。 DSperse 给我的感觉，就是终于有人不再执念“一次性证明整个模型”。模型切开、并行跑、只验证关键路径，听起来很朴素，但恰恰是工程师会选的路。不是最优雅，但能活。 JSTprove 则更现实。你不需要懂零知识、也不用研究电路怎么写，把 ONNX 模型丢进去，能转、能跑、能验，这点其实比很多“性能提升 10%”更重要。这两块拼在一起之后，zkML 才第一次让我觉得：它不是在证明“我可以”，而是在回答“你要不要真用”。对我来说，zkML 的拐点从来不是密码学突破，而是有没有人愿意为“跑得起来”妥协设计。 Inference Labs 看起来，至少选了这一边。#KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Inference Labs

董小姐 |上Gate玩事件合约

36,252 görüntüleme • 9 ay önce

因为喜欢所以日逼，因为日了逼所以就愿意为你去死，这种窑曲也是很浪漫的。但为什么说靡靡之音少听为好，不是因为日逼不对，而是日完就要为你而死这种想法太动人了而且它是错的，搞不好就会误导你的整个人生。

因为喜欢所以日逼，因为日了逼所以就愿意为你去死，这种窑曲也是很浪漫的。但为什么说靡靡之音少听为好，不是因为日逼不对，而是日完就要为你而死这种想法太动人了而且它是错的，搞不好就会误导你的整个人生。

疯越飞人院

11,681 görüntüleme • 4 ay önce

40岁后你终于明白—— 人生不是为了意义，而是为了“经历本身”。** 刘震云那段话很狠：人来这世上，耗点物质、变点物质，最后归于尘土。你以为拼了一辈子，但百年之后，名字都留不住。听起来残酷，但越想越清醒：人生不是来“完成意义”的，人生本身，就是全部意义。我们常常把日子活成任务：赚钱、升职、买房、焦虑未来…… 但真正能属于你的，只有你正在度过的每一秒。意义不是等来的，是活出来的快乐不是未来的，是当下的生活不是推迟的，是正在发生的未来不一定如愿，但当下永远是真实。所以：好好吃一顿饭，好好走一段路，认真对待每一次爱，也认真承受每一次风吹雨打。人生的价值不是“留下痕迹”，而是——活得值得。人不需要伟大，只需要对自己的人生保持热爱。这，就是对生命最体面的尊重。

40岁后你终于明白—— 人生不是为了意义，而是为了“经历本身”。** 刘震云那段话很狠：人来这世上，耗点物质、变点物质，最后归于尘土。你以为拼了一辈子，但百年之后，名字都留不住。听起来残酷，但越想越清醒：人生不是来“完成意义”的，人生本身，就是全部意义。我们常常把日子活成任务：赚钱、升职、买房、焦虑未来…… 但真正能属于你的，只有你正在度过的每一秒。意义不是等来的，是活出来的快乐不是未来的，是当下的生活不是推迟的，是正在发生的未来不一定如愿，但当下永远是真实。所以：好好吃一顿饭，好好走一段路，认真对待每一次爱，也认真承受每一次风吹雨打。人生的价值不是“留下痕迹”，而是——活得值得。人不需要伟大，只需要对自己的人生保持热爱。这，就是对生命最体面的尊重。

老白（每日 AI 干货✊）

51,480 görüntüleme • 9 ay önce

AI 会取代哪些工作？我的工作里，哪些任务正在被 AI 接管？ AI 通常不是一次替代整个职业而是先替代其中最标准化的部分最容易被 AI 自动化的任务，通常有几个特点：数字化、重复、规则明确、结果容易检查所以普通人真正要做的，不是和 AI 比谁干活快，而是： 1️⃣ 拆工作分清哪些能交给 AI，哪些需要检查，哪些必须自己判断 2️⃣ 学会管理 AI 不只是会提问，还要会定目标、给背景、设标准、验收结果 3️⃣ 提升难替代的能力判断、沟通、协调、理解需求，以及对最终结果负责。未来更有价值的，不一定是“最会干活的人” 而是会发现问题、会使用 AI、还能对结果负责的人所以别问：“AI 会不会取代我？” 更应该问自己：“如果 AI 帮我做掉一半重复工作，我能不能用省下来的时间，做更有价值的事？” AI 最先淘汰的，不是某个职业而是一个职业里，长期没有升级的工作方式

AI 会取代哪些工作？我的工作里，哪些任务正在被 AI 接管？ AI 通常不是一次替代整个职业而是先替代其中最标准化的部分最容易被 AI 自动化的任务，通常有几个特点：数字化、重复、规则明确、结果容易检查所以普通人真正要做的，不是和 AI 比谁干活快，而是： 1️⃣ 拆工作分清哪些能交给 AI，哪些需要检查，哪些必须自己判断 2️⃣ 学会管理 AI 不只是会提问，还要会定目标、给背景、设标准、验收结果 3️⃣ 提升难替代的能力判断、沟通、协调、理解需求，以及对最终结果负责。未来更有价值的，不一定是“最会干活的人” 而是会发现问题、会使用 AI、还能对结果负责的人所以别问：“AI 会不会取代我？” 更应该问自己：“如果 AI 帮我做掉一半重复工作，我能不能用省下来的时间，做更有价值的事？” AI 最先淘汰的，不是某个职业而是一个职业里，长期没有升级的工作方式

Nana

20,378 görüntüleme • 25 gün önce