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很多人恐慌 AI 会带来失业潮,亚马逊老板贝佐斯对此持不同意见:很多人说“以后放射科医生都没了,因为AI看X光更准;程序员也没了,因为AI编程更好”,这完全错了! 想象你以前用铲子挖房子地基,现在突然给你一台推土机——效率直接起飞,你当然该超级高兴,而不是害怕失业。 生产力爆炸式提升后,商品和服务会大幅变便宜(通缩);很多双职工家庭里,一人收入就够养家,另一人会自愿退出工作照顾家庭,结果反而出现劳动力短缺。这通向的是丰裕时代,不是灾难。 老贝也呼吁别急着用监管绑住AI,让它自由发展!

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5月24日,山东济宁一公益救援队的网友,详细分析了山西沁源县煤矿爆炸的原因。 网友称,一个矿井有很多工作面,A工作面开采结束后,会封存起来,然后开采B工作面,每个工作面之间都会保持一个安全距离,但是有一些黑心企业为了增产,不顾工人安全,在A工作面旁边继续开采,导致A工作面的瓦斯泄漏到了B工作面,最终瓦斯浓度过高引发爆炸,而瓦斯爆炸后接着还会引发煤尘爆炸。 企业为了增产,同时开采了很多个工作面,但工作面多了,就需要更多的工人,而正常的标准只允许130个人下井作业,企业为了加快生产,让240多人下井作业,而这多出来的100号人里均没有佩戴定位器和自救器。这样这些人就不在系统里,企业也不用因为超员生产被罚款。 可问题是,一旦发生了事故,这100多号人因为没有定位器,根本无法确定他们的具体位置,甚至连尸体都找不到。 而且企业提供的地图和矿井都不一致,这会导致出了事你按照地图的逃生路线撤离根本就没用,你连逃生路线都没有,因为矿井都是随便开采的。 网友最后愤怒的说:自救器,定位器,是保证工人的最后一道防线,可这130号工人却没有,你们罔顾任命,死了90号人,不是鞠躬道歉就能解决的,不杀不足以平民愤,不杀对不起这么多家庭!

李老师不是你老师

93,038 просмотров • 26 дней назад

AI淘汰程序员? 想多了。 硅谷投资大佬Marc Andreessen点破了一个真相。 AI编程不会消灭程序员,它在重新定义这个职业。 程序员的工作不再是逐行敲代码。 现在的工作,是同时指挥10个AI编码机器人。 跟它们争论,调试它们的输出,修改需求,逼它们拿出正确结果。 但这里有个圈套。 如果你自己不懂怎么写代码,你根本无法判断AI给你的东西是对是错。 编程的下一个层次,不是写脚本。 是监督写脚本的AI。 今天最顶尖的程序员,整天在不同终端之间切换。 管理多个编码机器人,修复错误,优化指令。 讽刺吗? 你仍然需要极其扎实的基本功。 没有基本功,你连AI在犯傻都看不出来。 工作的本质变了。 现在是跟AI机器人辩论,调试AI生成的代码,理解为什么程序跑不起来,或者为什么不够快。 AI确实简化了工作。 但只有真正懂代码的人,才能判断这种简化是否正确。 程序员不会消失。 他们正在变得比以前强大10倍、100倍,甚至1000倍。 生产力的巨大提升,这才是真正的价值所在。 任务在变,工作性质在变。 但最终负责的,永远是人。 人类依然在监督过程,评估结果,纠正错误,并做出最终判断。 未来的程序员不是被AI取代。 他们被AI升级了。 所以,还是得老老实实学习怎么写代码,理解代码。 因为当AI搞砸的时候,只有人知道为什么。 这种能力的跃升,才是真正的革命。

墓碑科技

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今天看到谷歌前CEO施密特的演讲,对 #AI 重要性的描述,让人深思,他提到接下来这十年 #AI 技术的发展,将会直接决定未来的一百年。 当年在互联网时代,我看一个创业项目,第一反应就是问:“你的市场有多大?” 因为互联网的生意,本质是“人”的生意:有多少人会用、他们愿意花多少钱。比如微信、抖音、亚马逊,逻辑都是一样的——抓住海量用户,然后想办法把用户价值变现。 但 #AI 时代不是这样。施密特说,#AI 像电、像火。它不是一个“消费产品”,而是一个“生产力工具”,能直接创造结果。这意味着,AI 的市场规模不能再用“用户数 × 客单价”去算,而是要看它能切入多少“工资盘子”。 拿 Coding 举例。全球程序员也就 3000 万人,听上去不算大。但这些人薪水都很高,总盘子大概 5000 亿美元。那 #AI 编程工具的价值,就是看它能不能分走这块 5000 亿的蛋糕。 比如:如果 AI Coding 工具能替代程序员 10% 的工作,那就是 500 亿美金的价值。如果替代 30%,就是 1500 亿美金。更极端一点,如果完全自动化,那可能就是整个产业格局的重写。 这就是为什么,哪怕程序员这个群体本身不大,#AI 编程依然会被资本市场极度看好。因为它直接对接的是“工资成本”,而工资就是最实打实的市场。 而且这套逻辑不只适用于编程。未来律师、医生、设计师、投行分析师……这些高薪群体,背后都是巨大的工资池。#AI 能切走多少,就意味着有多大市场。 所以在 #AI 时代,我看一个项目,不会再问“有多少用户”,而会先问:“它能帮谁省钱,能省多少钱?”因为 #AI 是硅基员工,真正的竞争对手不是别的互联网应用,而是“人类劳动力”。 从投资角度讲,最值得关注的赛道,就是那些工资盘子最大、而且工作内容高度标准化的行业。编程只是第一个爆点,接下来可能会是法律文书、金融研究、医疗诊断,甚至是制造业里的设计环节。 换句话说,#AI 投资逻辑已经从“用户经济”转向“劳动力经济”。谁能替代掉最多的人类工作,谁就能拿到最大的市场。从这个思路来探索 #AI 应用领域的创新,将会大有可为,寻找投资标的,也会更清晰。🧐

Rocky

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这是美国大学毕业季 最诚实的一场演讲 也是AI时代最引人思考的 关于教育的一场讨论💐 Angela Duckworth 一位哈佛毕业的网红教授 专门研究毅力的顶级学者 在宾大的毕业典礼上 一句话炸翻了全场 今天的演讲(稿) 是我和AI一起写的!😂 而且我一点儿也不惭愧 这太魔幻了 一个教孩子要坚毅要刻苦的 居然在带头“偷懒” 但是她接下来说的话 才是我反复该说的部分 就是这篇人机协作的演讲稿 给出了AI时代家长心里最担心的 两个问题的答案 第一个问题 孩子天天用AI,脑子会不会废掉? 扫了一眼台下的毕业生 问了一个戳心的问题 如果我们一直这么用AI 会变得越来越不会思考 她自己呢带头就举了手 台下呢也几乎是全员举手 Angela接着说 她自己呢也担心过 因为大脑是用尽废退 不用的话神经连接都会萎缩 她讲了一个故事 她被一个很难的 统计学方法卡住了 当时呢身边没有人能够帮她 在客厅里做着 房地产相关的工作 于是她打开了GPT 就把问题呢告诉它 结果AI只用了几句话 就把这个复杂的问题讲清楚了 不但讲清楚了 还提醒她常见的误区 给了清晰的步骤 她对不懂的地方进行追问 让AI示范 短短十分钟之后 她不仅仅是拿到了答案 而且真正的理解了 注意她的关键词啊 不是替我想 而是带我想👊 她又问台下的毕业生们 你们有没有哪怕一次 真切的感受到 因为AI比你之前聪明了一点点? 这一次又是几乎全员举手🙋‍♀️ 同样的一群人 同样的一双手 可以是害怕AI让我变笨 也可以是因为AI 让我变强🐮 她又用博士生的实验补了一刀 两组年轻人写求职信 一组呢完全自己写 另一组呢 用AI辅助 结果非常反常识 用AI那组不但写的更快 就连写作能力也提升的更多 为什么? 给出了一个关键解释 因为AI在做一件 人类老师一直想做 但没有精力去做的事 它会不停的给你看更好的版本 这个句子可以更短 那个词可以换 这个结构呢还可以调整 你就一遍一遍的看这些示范 就是在训练自己的眼睛和感觉 所以结论很简单 也很有力量👍🏼 AI会不会废掉孩子 并不取决于AI有多强 而是取决于我们把它当什么 当你把AI当拐杖 你交出的就是大脑 当你把AI当教练 你练出来的就是判断力、表达力、结构感 AI的正确打开方式 不是把脑子托管给它 而是用它不断的看到更好的思考 然后呢逼自己追上去 第二个问题 既然知识和课程网上全有 AI又能给出答案 那我们为什么还需要老师? 教育为什么还需要人? 在学期末 说这样一个秘密 这整个学期 我教给你们的所有知识网上全都有 每一篇文章都有电子版 每一道作业都有人做过类似的 换句话说就是 只要你愿意不来上我的课 你照样能学 学生们呢?都愣住了 然后她说 但是你们还是需要我 因为你们需要有人在周二之前 逼你读完一篇并不轻松的文章😂 需要有人在周四之前 提醒你们交出一篇 你们以为自己写不出来的论文🥹 需要有人把你关进一个没有手机的教室 需要有人给你定一个 你以为达不到的标准 然后认真的看着你的眼睛说 我知道你能做到 我会等到你做到!👍🏼 这一段看起来安安静静的话 简直是一下子戳中了 教育的本质 教育从来都不是信息的填充 而是灵魂的唤醒!👍🏼💐 她讲到自己高中那位英语老师 图书馆的知识是免费的 但是你得自带容器 而一个真正的好老师 就会帮你塑造这个容器 我突然想到了我的孩子们 AI可以把全世界的知识 都摆在他们的面前 但是它做不到的是 在他们快要放弃的时候 坚定的看着他们的眼睛说 这很难 ☹️ 但我相信你 对于孩子们来说 爸爸妈妈 才是他们最早遇到的老师 那位Angela老师 在这个算力爆炸的时代 我们到底要教给孩子什么? 用AI的方法 当然 但比这个更重要的是 带他们去户外徒步 去仰望星空 去面对挫折 去感受心跳 我们要做的是站在孩子的身边 成为赋予他们品格的那个人 如果你有时间 强烈建议你和孩子一起看一下这个演讲 ———————————— 演讲就在下面,快看看啊 有这么想讨论的一起聊聊吧😊

华尔街财经 | WS × AI Era

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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 просмотров • 5 месяцев назад

很多人以为焦虑的原因是因为穷没有钱,但这不是本质原因,有些人明明生活还过得去,却依然每天焦虑,有些人收入稳定,家庭正常,却总觉得自己的人生很失败,本质原因是他们不是活不下去,也不是没有饭吃,真正让他们焦虑的,是他们看见了太多,本不属于自己的生活, 你每天一打开手机,看到网上各种各样的人生,有人二十多岁就年入百万,有人辞职去环球旅行,有人开着豪车,住着大平层,有人靠几万块钱来币圈就实现了财务自由,你看到的世界,就会突然变得落差非常大, 你就会开始羡慕为什么别人可以,我却不行?为什么别人活得那么精彩,而我每天只是上班下班?为什么别人那么年轻就成功,而我却一事无成?慢慢的,你开始焦虑,但其实,你焦虑的不是贫穷,你焦虑的是你看见了太多更好的生活, 一个月赚五千,在小县城可能是正常收入。但如果你每天看到别人晒五万、二十万的收入,你就会觉得五千是失败,一套普通的房子,本来可以安心生活,但如果你天天刷到豪宅、别墅,你就会觉得自己的房子很寒酸,你的生活其实没有变,变的是你看见的世界变了, 普通人很少展示自己的生活,很少有人会拍视频说我一个月只能赚5000,但一定会有很多人会展示一个月五万,他们新买的车、新装修的房子、昂贵的餐厅、精致的旅行,于是,你看到的世界,慢慢变成了一个幻觉,好像所有人都在过精彩的人生,只有你还在平凡的活着 如果所有人都过得差不多,你就不会觉得自己差,但如果突然有一天,你发现别人过得比你好很多,你就会开始怀疑自己,这就是对比带来的焦虑 人为什么会这样?因为心跑出了自己的命, 每当焦虑时候就读读这段话吧 凡我所失,皆非我所有,凡我所求,皆受其所困, 万物皆为我所用,而非我所属,无为则无所不为 人若不与别人对比,自然就不会再焦虑

Ripe

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Vibe Coding 让每个人都有做软件的能力,我见过很多人做了几十个产品,纯特么自嗨,没有一毛钱盈利。 现在 AI 一晚上能做一个产品,代码成本趋近于零,成本低到大家觉得不需要验证,做完了自然有人用。 但事实上大家都在做“玩具”,因为 Vibe Coding 解决的是 how,但 what 和 why 被跳过了。 我最近一个多月一直在用 atypica.AI ,就是在写代码之前,先把想法丢进去跑一轮用户验证。 它会有一套完整的研究链路: 先帮你拆研究计划,然后从百万级真实用户数据构建的 AI 人设库里挑人,组成一个焦点小组(AI Panel),让这些虚拟用户讨论你的产品、互相辩论、给出反对意见。 并且,这个焦点小组可以反复用,每次你有新想法、新定价、新包装、新广告语,都可以拉同一批人再聊一轮。 我刚用它测过的场景: 上周我想做一个给老板用的 AI 助手,它帮我组了 12 个不同行业的老板人设(persona)并沉淀成我可以反复调用的Panel 。 30 分钟跑完,从报告中发现3件我完全没想到的事: 1. 当AI变得太懂老板反而会引发不安全感(尤其是很懂账目和客户关系时,会觉得被盯着); 2. 最抗拒 AI 的老板也不是完全不用 AI ,只是不想换工作方式(能继续发微信、拍照、说语音,后台自动整理); 3. 他们愿意为 AI 付钱不是因为功能多,而是因为它能帮自己少亏一次钱(少一次压货、客户流失或管理损耗,比“智能助手”这个概念更能打动人)。 根据这些发现我当场调整了方向,然后用panel里的同一批人再验证了一轮。两轮下来,避开了至少三个致命错误。 Vibe Coding 把做产品的门槛降到了零,但做对产品的门槛一点没变,如果你想要靠产品盈利,最好还是先想清楚: 你在解决真实需求,还是在解决自己幻想的问题。

余温

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