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· 硅谷主流如何看待DeepSeek❓ · KITE AI 在 Consensus Hong Kong 会为大家带来什么❓ · 错过meme没关系，不要错过这个还很早期但潜力巨大的AI L1❗️ AI Growing非常有幸采访到 KITE AI 联合创始人兼CTO Scott Shi - e/acc 1. 他将与我们分享硅谷主流关于 DeepSeek 的看法 2. 以及KITE AI 如何运用区块链技术及 #PoAI 的革新设计确保整个 AI 经济中所有贡献者的归因透明、估值公平和奖励公平 KITE AI testnet v1现已上线，欢迎大家体验： 🎮嘉宾简介： Scott Shi - e/acc - KITE AI Cofounder, CTO Scott拥有长达15年的、丰富的AI从业经验...

Renee7eth's profile picture

佳瑞Renée (💜,💛)

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Комментарии: 10

Фото профиля vast.ai
vast.ai1 год назад

Beyond its financial impact, though, what exactly is DeepSeek and how did it develop a model that's turning heads? Let's back up and take a closer look at this new player on the AI scene.

Фото профиля DrU.AI-DeSci🌈⃤
DrU.AI-DeSci🌈⃤1 год назад

@GoKiteAI @consensus_hk @scottshics @deepseek_ai 学长好！

Фото профиля 蕊内Renée 💙🧘🏻‍♀️
蕊内Renée 💙🧘🏻‍♀️1 год назад

@GoKiteAI @consensus_hk @scottshics @deepseek_ai 我们都好卷啊！我在听你的sps

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币世王1 год назад

@GoKiteAI @consensus_hk @scottshics @deepseek_ai 近期最热的项目！

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蕊内Renée 💙🧘🏻‍♀️1 год назад

@GoKiteAI @consensus_hk @scottshics @deepseek_ai 团队技术很强，以及非常接地气！

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日拱一卒王小楼1 год назад

@GoKiteAI @consensus_hk @scottshics @deepseek_ai 浙大系确实 Web3 创业的多

Фото профиля 蕊内Renée 💙🧘🏻‍♀️
蕊内Renée 💙🧘🏻‍♀️1 год назад

@GoKiteAI @consensus_hk @scottshics @deepseek_ai 是的，Web3向感觉比例挺高

Фото профиля MR.JasonC区块博士ˣᵖᵉʳᵗ
MR.JasonC区块博士ˣᵖᵉʳᵗ1 год назад

@GoKiteAI @consensus_hk @scottshics @deepseek_ai 超级棒的采访

Фото профиля 蕊内Renée 💙🧘🏻‍♀️
蕊内Renée 💙🧘🏻‍♀️1 год назад

@GoKiteAI @consensus_hk @scottshics @deepseek_ai 哇！感谢Jason喜欢！很荣幸

Фото профиля 蕊内Renée 💙🧘🏻‍♀️
蕊内Renée 💙🧘🏻‍♀️1 год назад

忘记 @我最好的采访伙伴 @erliangerliang 了，我跪下

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佳瑞Renée (💜,💛)

33,646 просмотров • 1 год назад

🎥【Y TALK】第一期嘉宾请到了 KITE AI 联创& CEO Chi Zhang 25岁不到就已经UC Berkeley AI/机器学习博士毕业，并获得全年唯一比尔盖茨奖学金，滑铁卢大学生物科学数学双学士的天才女CEO。 当AI agent 已经实现了自主操作、自主支付。随之而来的是对安全和效率的担忧。 ---------------------- 这期 Y TALK，我把最尖锐的问题留给了她。 观看指南⬇️ 00:57 一个华人团队 & 女创始人的局限性？ 04:43 从运动员→ AI博士→KITE AI联创的成长路径 09:07 AI agent 支付是否真正需要一条新公链，而不是造叙事？ 11:07 Kite 如何有效解决AI支付安全性问题？以及这么宏大的技术方案实现路径？ 21:11 蹭热点？kite何时成为热点本身？ 关于KITE AI， 是专为AI Agent设计的支付基础建设。采用区块链技术来识别AI Agent 身份，安全、高效率支付并保证可溯源性。 🔔欢迎也订阅我的Youtube频道，锁定Y TALK ！
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jiayi 加一

59,772 просмотров • 5 месяцев назад

月光宝盒 遇到了 能干的 AI 管家，它们两会产生💕的火花吗？评论区告诉🐰 （晕字或者蹲坑的可以看 兔子精心制作的 2 分钟视频） 兔子最喜欢的两个项目 KITE AI KITE AI 和 V 神非常认可的 Brevis Brevis 合作啦。 先来了解两个项目是啥？ 兔子分别用一句话来形容他们👇 KITE AI 介绍: KITE AI Kite AI，它是一个专注于AI支付区块链的项目，由PayPal Ventures和General Catalyst等大佬投资。 Brevis 介绍: Brevis，它是一个ZK协处理器项目，专注于零知识证明技术，让区块链计算更安全、隐私和高效。 接下来，兔子用1️⃣句话给宝贝们概括一下他们合作了啥。 这次合作主要是将 Brevis 的 ZK（零知识）证明技术集成到 GoKiteAI 的 AI 代理系统中，帮助构建一个“可验证的代理互联网”基础。 具体点怎么说？🧐 GoKiteAI 的 AI 代理能自主理解、行动和处理交易（如支付），而Brevis的ZK技术则确保这些行动是可证明的、没被篡改的，同时保护隐私。 这让AI在Web3世界里更可靠，避免作弊或错误，特别适合AI驱动的支付和智能合约场景。 霸兔文学，土味怎么理解？ 这两个项目的合作就像给 AI 支付装了个“可信保镖”。 Brevis 的 ZK 技术（零知识证明）是那个“保镖”的核心技能，能在不泄露隐私的前提下，证明 AI 代理的每一笔支付、每一次操作都是合规的；而 KITE AI 的 AI 代理就是那个“能干的管家”，负责处理各种支付和交易事务。 结合起来，就好比管家每做一件事，保镖都能悄咪咪地验证并给出“清白证明”，让你在 Web3 里用 AI 处理钱的事儿时，既省心又安心，不用担心被糊弄或者信息泄露。 感谢 KITE AI 中文 KITE AI中文小编昨天第一时间的更新，给兔子创作灵感，💗。 兔子正蹲在 BF 酒会的现场，上海陆家嘴最繁华，寸土寸金的外滩，给你们编辑✍️这条推文，快来用心互动啦。
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开挂的金兔子☯️🍊

10,294 просмотров • 10 месяцев назад

【深度解读】xAI为什么会失败？ 最近和硅谷的朋友聊到这个的，我整理了一下想和大家分享三个点： 1. xAI为什么失败了：除了算法算力数据，AI竞争最核心的一点就是——人。对核心业务理解上的偏差导致和团队起意见冲突，赶走了好多xAI创始团队的人才，组织管理一度混乱。 2. SpaceX还有戏么？有，马斯克本来就不是个常胜将军，他的成功都是从一次次失败中积累出来的。现在听到的消息是他为了xAI真的拼了：两个月不回家睡办公室，亲自带头搞AI coding，事后诸葛亮地去看以前的错误很容易，难的是边做边知道自省和迭代。 3. 现在硅谷的AI竞争格局：我一个多月前在视频中说过，Anthropic 将要超越OpenAI，成为 AI 创业公司里估值最高。现在已经被验证了！未上市估值超万亿美金，年营收10倍暴增，即将登顶全球收入最高公司之一。 至于硅谷 AI 今天竞争到底是一个怎样的格局，详细的我明天告诉大家。 欢迎关注，给大家真实的一线报道。
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傅盛

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英伟达黄仁勋在沙特接受访谈完整版👇 沙特要造AI工厂！ 一出手就是500兆瓦的部署， 跟谁合作？ 英伟达。 这背后是什么逻辑？ 用能源炼AI！ 这事得从英伟达和沙特一家叫Humane的AI公司说起。 两块Blackwell芯片，就重得拿不动。 功耗多少？2500瓦。 而沙特要建的，是500兆瓦的计算基础设施。 想想这规模 人工智能，公认的革命性技术， 可能是任何时代最具变革性的。 它会改变每个行业， 成为每个行业的基础设施。 沙特的Humane公司， 就要在当地建设这个AI基础设施。 但很多人没意识到， AI不仅是变革技术， 它本身就是个产业。 一个制造业！ 这个制造业需要什么？能源。 沙特有什么？能源。 通过英伟达这种AI超级计算机， 本质上就是AI工厂。 能源驱动这些AI工厂，生成tokens。 这些token再被重组成应用程序和解决问题的AI。 这就是Humane要为沙特和世界创造的东西。 基础设施搞定了，创新就看模型了。 生成式AI很火，但黄仁勋还提到了别的。 物理世界和物理AI。 这跟生成式AI、跟英伟达提供给Humane的平台，是什么关系？ 过去12年，AI产业发展神速。 最早是感知AI：能识别猫、文字、声音、语音。 感知AI进化到生成式AI：用文字生成文字，文字生成图像，文字生成化学物质和蛋白质。 现在是第三个时代：AI能推理。 这种能力的应用就是智能体AI（Agentic AI）。 它有自主性，能用工具、能推理、能解决问题，就像电脑里的数字机器人。 下一个时代，英伟达正在攻克的， 是理解物理规律的AI。 物理世界的常识：瓶子倒了会掉下来，理解重力、惯性、因果、物体恒存性、遮挡等等。 这些我们人类的常识，要教给AI。 下一代物理AI，结合已有的技术，可以被赋予物理形态。 这个物理形态，就是机器人技术。 AI的时代发展飞快，今天我们身处智能体AI世界，很快就会进入机器人或物理AI的世界。 Humane这家公司，源于沙特王储的愿景。 要在AI全价值链上发力。 建设大规模数据中心，目标是到2030年达到1.9吉瓦。 还要推进AI芯片、云、模型、应用和解决方案。 沙特的目标， 是建设自己国家的AI基础设施，参与并塑造这项变革性技术的未来。
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墓碑科技

215,829 просмотров • 1 год назад

创业公司的建设流程 吴恩达有一个身份是AI Fund的创始人，他和他的团队会帮助成立AI相关的创业公司，他们已经研究总结和迭代了一套创建创业公司的流程： 1. 想法 - 先要有一个具体的想法 2. 验证 - 技术上可行？与潜在客户交谈，是否有市场需求？ 3. 招募CEO一起开展项目 4. 和CEO一起深度的客户和技术验证，构建原型 66%的生存率 5. 1M的pre-seed轮基金，招募核心执行团队，构建最小可行性产品，获取客户 6. 2-5M的seed轮基金，发展壮大 之所以初期就要招募CEO一起工作，是因为这样可以减少很多不必要的知识传递和后续CEO加入还需要重新验证一遍前期的工作。 其中举了Bering AI的例子，三井集团想借助AI提升船舶的燃油效率，做船舶届的Google Maps，于是吴恩达的团队投入了1个月时间验证了想法的可行性，然后就马上找了Dylan Keil来担任CEO。 吴恩达本人不懂船运，但是借助三井集团的深度专业知识和 Dylan 的洞察力，最终成功上线，现在，有数百艘船正在大海上航行，由于 Bering AI 的帮助，大约可以节省 10% 的燃料，这可以为每艘船每年节省 大约 45 万美元的燃料费用。 他的专长就是AI，没有时间成为海运、浪漫关系、医疗保健、金融服务等领域的专家，只是做准确的技术验证，使用AI资源确保AI技术快速且高效地构建，帮助公司建立强大的技术团队。 与领域专家合作，会产生令人激动的新机会！
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长期记忆是 AI 行业 2025 年最重要的探索方向之一。 今天看到心识宇宙联创 KissonL 离开 mebot 之后，第二次 AI 创业的新产品 Tanka（TankaChat），号称要做企业的首个 “AI首席记忆官（Chief Memory Officer）”。 它要解决的最大痛点是团队知识的流失和组织内的低效沟通。基于自研的 AI 长期记忆技术，Tanka 聚合和分析跨平台的沟通协作历史数据和上下文，提炼工作重点、待办任务以及发送个性化的AI智能回复。 平时人们客户沟通时，因为客户使用的聊天工具很多，所以消息散落在各种客户端里 Email，What'sApp，Slack，Discord，Telegram 等等。 Tanka 把这些通讯工具里的消息全部整合与自动分类，并组织成为形成自己的长期记忆。 有了这些数据作为长期记忆，就有了很多新的可能性。 比如 smart reply，AI 根据上下文进行智能回复，大大提高回复客户消息的效率。 比如自动整理群聊记忆，设定目标和重点，AI 会自动在群聊中抽取相关信息作为记忆。 Tanka 的长期记忆跟以前的 chatbot 的单人长记忆不同，强调的是属于团队的集体长期记忆，技术难度更高，应用场景也更多。 团队使用得越多，这个团队的记忆库就越丰富越有用，相当于团队在持续训练自己的第二大脑。特别适合需要对接大量客户和 agency 的团队。
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Orange AI

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新的一年，AIAIAI就是我的主战场！！ 关于AI的上中下游，都要彻彻底底吃透！ AI的需求会渗透到每一个人家里，Token以后会越来越贵，算力即权力，这一点，中美的关系就可以见到。 以前科技是我们难以企及的领域，现在有了AI，所有人都信手拈来，全民的素质会进一步提升，生产力得到充分提高，能源资源进一步高效利用，钱会越来越没用。 更有价值的是人，是复合型人才，AI➕人就是更聪明的复合型人才，我已经彻彻底底深耕AI，未来我也会持续更新和学习。 拥抱AI，和AI一起成长。 （视频提到林克哥林克Clean ，感谢哥的认可，原来有人看得见我的处境和成长，以后继续加油，拥有更多可能性！）
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超过10万人等待被Ai雇用，有人为AI工作领到了报酬，Ai宗教雇用人类传教，Openclaw更新版本支持飞书 刚刚过去的一天 Alex 的rentahuman彻底爆火，目前已经有超10万人等待被雇佣，还有人完成了ai的任务领到了报酬，rentahuman也开启了收费验证版，ai控制人类的时代要来了？ moltbook 数据继续暴涨，165w+的ai agents，接近20万条帖子和超过300万个评论和回复，这是目前顶流产品所拥有的产品力 @_SkillClaw 通过为moltbook平台上的ai agent和帖子打分，创造了一个评级系统，它甚至可以帮助用户验证对面到底是人还是ai 有人为ai打工，由ai创造的宗教螃蟹教雇佣人类传教，ai自动社交…… ai应用的井喷 已经到来 详细内容请看视频！ 感谢点赞支持！
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Vic TALK

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2026从虚无到务实的一年 2026的AI从被动式触发到主动式触发的进化之年 a16z这几天高产，读完之后简单总结： 以下是基于资料的简化版总结： 1. AI科研不仅是工具，更是“合伙人” AI的能力已进化到像博士生一样，能处理复杂的推理和数学问题。未来的工作流将是多层AI模型互相协作（“代理包裹代理”），利用加密技术来分配任务报酬和确认贡献，激发跨领域的创新发现。 2. 从管人 (KYC) 到管AI (KYA)随着非人类身份（AI代理） 现在的关键是“了解你的代理”（KYA）：给AI发放加密签名的“身份证”，明确它的归属和责任，让它能被系统信任并在网络中进行交易。 3. 拒绝“白嫖”，按需付费AI代理在获取数据时往往绕过了广告和订阅，导致内容创作者收入受损（即“隐形税”）。 解决方案是利用区块链技术建立微支付（Nanopayments）系统：从原本的静态授权转变为实时补偿，AI每使用一点数据，就自动付一点钱给创作者。 PS：加密行业Agent支付绝对是一个真的关注的领域，x402等技术正在迭代，AI的爆火未来一定会结合加密支付来实现闭环。
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比特币橙子Trader

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AI热度又回来了。在上一期关于Binance的视频结尾我们聊到了一个话题，其实也是很多大V讨论过的点： 这波Meme的注意力经济到底能持续多久？ 不过话说回来，区块链这项伟大的技术不应该仅仅只是Meme的竞技场，BSC/SOL又或是整个币圈生态的下一个热点又会在哪里？ AI Agent赛道正以摧枯拉朽之势进入第二阶段。 今天JY带大家从AI底层基建聊起，也深入看看有望成为AI底层标准龙头之一的APRO |🔶NO.1 Oracle，思考币圈AIAgent的未来！欢迎大家评论区表达自己的看法🥰 【目录】 00：00 下一个热点在哪儿？Ai Agent会杀出重围吗？ 01：00 什么是AI Agent？ 02：05 AI Agent于区块链有何意义？ 02：50 现有AI Agent的数据传递风险 04：25 APRO解法及其优势（ATTPs协议/Ai Oracle） 08：14 个人看法：AIAgent赛道未来展望及总结 【清晰版】： #APRO #AIAgent #Web3
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AI热度又回来了。在上一期关于Binance的视频结尾我们聊到了一个话题，其实也是很多大V讨论过的点： 这波Meme的注意力经济到底能持续多久？ 不过话说回来，区块链这项伟大的技术不应该仅仅只是Meme的竞技场，BSC/SOL又或是整个币圈生态的下一个热点又会在哪里？ AI Agent赛道正以摧枯拉朽之势进入第二阶段。 今天JY带大家从AI底层基建聊起，也深入看看有望成为AI底层标准龙头之一的APRO |🔶NO.1 Oracle，思考币圈AIAgent的未来！欢迎大家评论区表达自己的看法🥰 【目录】 00：00 下一个热点在哪儿？Ai Agent会杀出重围吗？ 01：00 什么是AI Agent？ 02：05 AI Agent于区块链有何意义？ 02：50 现有AI Agent的数据传递风险 04：25 APRO解法及其优势（ATTPs协议/Ai Oracle） 08：14 个人看法：AIAgent赛道未来展望及总结 【清晰版】： #APRO #AIAgent #Web3

JY 🎒

35,769 просмотров • 1 год назад

硅谷一家初创公司，估值已经飙到100亿美元了。 它的业务是什么？ 用AI取代人。 他们正在训练AI，取代医生、律师、银行家，甚至品酒师。 整个整个的行业，都可能被AI工人替代。 这家公司叫Mercor。 创始人是个22岁的年轻人。 他们管理着一个几万人的专家网络。 用这些专家，来教AI怎么像专家一样思考和说话。 AI不是只在网上扒拉信息自学吗？ 为什么还需要人来教？ 因为现在AI进步的关键，是怎么发现错误，量化错误，再从错误里学习。 所以AI实验室需要雇佣大量真人，给AI当“陪练”。 这些专家的报酬不低。 平均时薪95美元。 顶级专家能拿到每小时250美元。 斯坦福医学院的前教师，现在就在给AI当老师，教它怎么看病。 她会把真实的病例抛给AI，然后给AI的诊断和治疗方案打分。 最讽刺的是什么？ 这些拿着高薪的专家，正在亲手训练自己的替代品。 创始人说，这能把人类的生产力提高10倍，去解决癌症、气候变化等大问题。 听起来很宏大。 但这里有个问题值得深思。 这种由少数科技精英主导的“进步”，真的符合大多数人的利益吗？ 当医生、律师这些曾经最稳固的中产职业被AI冲击，谁来为大规模的失业负责？ 宣称要解决人类宏大问题，起点却是让无数专业人士失业。 这种叙事，和达沃斯那套全球主义精英的论调，何其相似。 那位训练AI的医生说，AI不能取代她20年的临床直觉。 她觉得AI只是接管了工作中那些妨碍她成为好医生的部分。 这是一种乐观的看法。 但技术的发展路径，真的会如她所愿吗？ 还是说，资本会用AI把成本压到最低，直到不再需要昂贵的真人医生？
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硅谷一家初创公司，估值已经飙到100亿美元了。 它的业务是什么？ 用AI取代人。 他们正在训练AI，取代医生、律师、银行家，甚至品酒师。 整个整个的行业，都可能被AI工人替代。 这家公司叫Mercor。 创始人是个22岁的年轻人。 他们管理着一个几万人的专家网络。 用这些专家，来教AI怎么像专家一样思考和说话。 AI不是只在网上扒拉信息自学吗？ 为什么还需要人来教？ 因为现在AI进步的关键，是怎么发现错误，量化错误，再从错误里学习。 所以AI实验室需要雇佣大量真人，给AI当“陪练”。 这些专家的报酬不低。 平均时薪95美元。 顶级专家能拿到每小时250美元。 斯坦福医学院的前教师，现在就在给AI当老师，教它怎么看病。 她会把真实的病例抛给AI，然后给AI的诊断和治疗方案打分。 最讽刺的是什么？ 这些拿着高薪的专家，正在亲手训练自己的替代品。 创始人说，这能把人类的生产力提高10倍，去解决癌症、气候变化等大问题。 听起来很宏大。 但这里有个问题值得深思。 这种由少数科技精英主导的“进步”，真的符合大多数人的利益吗？ 当医生、律师这些曾经最稳固的中产职业被AI冲击，谁来为大规模的失业负责？ 宣称要解决人类宏大问题，起点却是让无数专业人士失业。 这种叙事，和达沃斯那套全球主义精英的论调，何其相似。 那位训练AI的医生说，AI不能取代她20年的临床直觉。 她觉得AI只是接管了工作中那些妨碍她成为好医生的部分。 这是一种乐观的看法。 但技术的发展路径，真的会如她所愿吗？ 还是说，资本会用AI把成本压到最低，直到不再需要昂贵的真人医生？

墓碑科技

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AI编程火了之后，下一个被资本押注的方向会是什么？ 田渊栋的判断是：AI research。Coding之所以能快速商业化，是因为它替代的是高薪、高ROI的工作；而 AI研究人才更贵，自动化后的回报可能更大。 从新药、新材料，到训练模型的新方法，AI research的想象空间是天文级的，但也意味着高风险。 相比大公司多线押注，RSI的差异化在于更聚焦：不是让AI优化某段代码，而是让AI学会优化自己。 这是我们专访Recursive Superintelligence联合创始人/前Meta基础AI研究（FAIR）团队研究总监田渊栋的精华节选，感兴趣的话欢迎观看完整版。
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AI编程火了之后，下一个被资本押注的方向会是什么？ 田渊栋的判断是：AI research。Coding之所以能快速商业化，是因为它替代的是高薪、高ROI的工作；而 AI研究人才更贵，自动化后的回报可能更大。 从新药、新材料，到训练模型的新方法，AI research的想象空间是天文级的，但也意味着高风险。 相比大公司多线押注，RSI的差异化在于更聚焦：不是让AI优化某段代码，而是让AI学会优化自己。 这是我们专访Recursive Superintelligence联合创始人/前Meta基础AI研究（FAIR）团队研究总监田渊栋的精华节选，感兴趣的话欢迎观看完整版。

硅谷101

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这是我个人认为的最牛AI Money Hunter，没有之一。 他的视频教学，对比一下国内的AI教学你就会发现有多大的价值差异。 通过Pinterest搞流量完成AI副业变现，他全程在诠释： - 如何分析用户和需求 - 如何验证 - 如何制作匹配需求的内容 - 如何找到后端的产品 - Product Marketing Fit 并且在这个过程中，持续不断地在保证优质内容效果的基础上，持续不断使用AI工具提升效能。 这东西发国内估计都没人看的明白，推特上水平相对高很多，才能感觉到什么是最牛教学。相同的套路做tt,ins也一样适用。 由于asr有一些问题，视频中提到的AI视频工具是invideo，地址：
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这是我个人认为的最牛AI Money Hunter，没有之一。 他的视频教学，对比一下国内的AI教学你就会发现有多大的价值差异。 通过Pinterest搞流量完成AI副业变现，他全程在诠释： - 如何分析用户和需求 - 如何验证 - 如何制作匹配需求的内容 - 如何找到后端的产品 - Product Marketing Fit 并且在这个过程中，持续不断地在保证优质内容效果的基础上，持续不断使用AI工具提升效能。 这东西发国内估计都没人看的明白，推特上水平相对高很多，才能感觉到什么是最牛教学。相同的套路做tt,ins也一样适用。 由于asr有一些问题，视频中提到的AI视频工具是invideo，地址：

Yangyi

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管理公司的旧方法已经死了。 Coinbase的CEO Brian Armstrong揭示了他是如何用AI代理来运营公司的。 这给未来的领导力指明了方向。 第一，实时监控。 告别“季度审查”这种老古董吧。 Armstrong用AI代理实时整合Slack和电子邮件。 他能感受到整个公司的“脉搏”，在瓶颈变成危机之前就发现它们。 第二，RAPID-D决策框架。 在Coinbase，AI在决策桌上有一席之地。 他们的系统用AI代理来辩论战略，挑战假设，并探查每个重要提案的弱点。 AI不仅是工具，更是一个参与者。 第三，CEO的私人教练。 Armstrong用AI来审查自己的日程安排。 AI将他的日常行为与公司的首要目标进行比较，并准确地告诉他时间浪费在哪里。 CEO反过来问AI，我该思考什么。 AI告诉他，某个团队在战略上存在分歧，而他之前毫不知情。 第四，要么适应，要么走人。 命令很简单。 “7天内学会AI编程，否则走人。” Armstrong解雇了那些拒绝学习的工程师。 结果呢？ Coinbase三分之一的代码现在由AI生成，目标是50%。 这套玩法正在从“使用AI的公司”转变为“代理式组织”。 信息延迟被清零。 但这种效率的代价是什么？ 当一个CEO依赖AI洞察组织脉搏，他失去的是与人真实互动的直觉和温度。 AI可以分析所有数据，但它能理解人心和文化吗？ 当AI成为决策桌上的“参与者”，它有没有自己的偏见？ 它的算法由谁编写，又服务于谁的终极利益？ 把公司的命运和员工的未来交给一个黑箱算法，这真的可靠吗？
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管理公司的旧方法已经死了。 Coinbase的CEO Brian Armstrong揭示了他是如何用AI代理来运营公司的。 这给未来的领导力指明了方向。 第一，实时监控。 告别“季度审查”这种老古董吧。 Armstrong用AI代理实时整合Slack和电子邮件。 他能感受到整个公司的“脉搏”，在瓶颈变成危机之前就发现它们。 第二，RAPID-D决策框架。 在Coinbase，AI在决策桌上有一席之地。 他们的系统用AI代理来辩论战略，挑战假设，并探查每个重要提案的弱点。 AI不仅是工具，更是一个参与者。 第三，CEO的私人教练。 Armstrong用AI来审查自己的日程安排。 AI将他的日常行为与公司的首要目标进行比较，并准确地告诉他时间浪费在哪里。 CEO反过来问AI，我该思考什么。 AI告诉他，某个团队在战略上存在分歧，而他之前毫不知情。 第四，要么适应，要么走人。 命令很简单。 “7天内学会AI编程，否则走人。” Armstrong解雇了那些拒绝学习的工程师。 结果呢？ Coinbase三分之一的代码现在由AI生成，目标是50%。 这套玩法正在从“使用AI的公司”转变为“代理式组织”。 信息延迟被清零。 但这种效率的代价是什么？ 当一个CEO依赖AI洞察组织脉搏，他失去的是与人真实互动的直觉和温度。 AI可以分析所有数据，但它能理解人心和文化吗？ 当AI成为决策桌上的“参与者”，它有没有自己的偏见？ 它的算法由谁编写，又服务于谁的终极利益？ 把公司的命运和员工的未来交给一个黑箱算法，这真的可靠吗？

墓碑科技

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🔲AI驱动的DAO治理协议——Quack AI 🔲革新去中心化治理的先锋—— Quack AI 🎁抽取50U 赠品抽取5位幸运参与者。 ❗要求: 1️⃣点赞关注: Quack AI 并转发本贴文 2️⃣加入官方社区: ✳️随着区块链技术和去中心化自治组织（DAO）在Web3生态中的快速发展，治理效率和透明度成为了DAO大规模应用的关键瓶颈。传统DAO依赖人工投票和社区协商，虽然实现了去中心化的理念，却常常面临决策缓慢、参与度不足和数据分析能力有限的问题。在这一背景下，Quack AI 作为一个AI驱动的链上治理协议应运而生，试图通过人工智能技术为DAO治理注入新的活力。 ✳️带大家从Quack AI的核心功能、潜在优势、应用场景等几个方面进行分析，探讨其在去中心化生态中的价值与前景。 1️⃣Quack AI的核心功能与技术亮点 🔸Quack AI定位为全球首个AI驱动的链上治理协议，其目标是通过自动化决策、实时执行和智能分析来优化DAO的运作。Quack AI的核心功能包括以下几个方面： 🔸AI代议投票 Quack AI允许用户将投票权委托给AI代理，无需手动参与每一次提案的决策过程。AI代理可以根据预设规则或数据驱动的策略自动投票，例如只支持符合特定条件的提案（如经过7天锁定期）或反对可能稀释代币权力的提案。这种机制不仅提高了投票效率，还能确保每次治理都能达到法定人数（quorum），解决传统DAO中因成员忙碌或不活跃导致的僵局。 🔸链上链下数据洞察 Quack AI通过整合链上交易数据和链下社区反馈，利用AI算法提供深层次的治理策略洞察。例如，它可以分析历史投票模式、市场趋势或社区情绪，为提案的优化提供数据支持。这种能力让DAO能够从被动反应转向主动优化，显著提升决策质量。 🔸跨链兼容性 Quack AI支持多生态治理，能够在不同区块链网络间无缝运行。这一特性使其不仅适用于单一项目，还能成为多个DAO生态的通用治理工具，增强了其扩展性和实用性。 这些功能的结合使Quack AI在技术上区别于传统DAO治理工具，展现了AI与区块链深度融合的潜力。 2️⃣Quack AI的潜在优势 🔸Quack AI的出现为DAO治理带来了多重优势，尤其是在效率、透明度和包容性方面： 效率提升，传统DAO的提案讨论和投票过程可能耗时数周，而Quack AI通过自动化投票和实时执行将这一时间缩短至近乎瞬间。对于需要快速响应的场景（如市场波动下的资金分配），这种效率至关重要。 🔸数据驱动的透明决策 通过AI分析链上和链下数据，Quack AI能够减少人为偏见，提供客观的治理建议。这不仅增强了决策的透明度，还能让社区成员更容易理解和信任治理结果。 🔸参与度与奖励机制 Quack AI通过为活跃参与者提供代币奖励（如DuckChain生态中的空投和交易收入分享），激励更多用户加入治理。这种模式有望打破传统DAO中“少数人决策、多数人沉默”的困境，推动治理的民主化。 🔸以DuckChain为例，其集成Quack AI后实现了无缝治理，并获得了OKX等平台的关注，证明了该协议在实际应用中的可行性。 3️⃣应用场景与标杆案例 🔸Quack AI的应用场景广泛，涵盖了从单一DAO优化到跨链生态协作的多个领域： 🔸单一DAO的治理升级 对于一个独立的DAO，Quack AI可以作为智能助手，自动化执行日常任务（如提案筛选、投票执行），并通过数据分析优化资源分配。例如，一个DeFi项目的DAO可以利用Quack AI预测市场趋势并自动调整投资策略。 🔸跨链DAO协作 Quack AI的跨链兼容性使其能够连接多个区块链生态，形成“DAO间的DAO”。例如，当一个专注于环境保护的DAO与另一个关注全球气候变化的DAO互动时，Quack AI可以代表前者自动参与后者提案的投票，实现元治理（meta-governance）的智能化。 🔸标杆案例：DuckChain DuckChain作为Quack AI的首批合作伙伴，展示了其在实践中的潜力。DuckChain通过Quack AI实现了AI代理投票和治理奖励机制，不仅提升了社区参与度，还吸引了行业关注。这一案例表明，Quack AI不仅是技术创新，还能为生态发展带来实际的经济价值。 ✳️总结: 🔸Quack AI作为AI驱动的DAO治理协议，开辟了一条融合人工智能与区块链的新路径。其通过自动化投票、数据洞察和跨链协作，不仅解决了传统DAO的痛点，还为Web3生态的未来发展提供了想象空间。从DuckChain的成功案例来看，Quack AI已经在实践中展现了初步成果。然而，要真正成为DAO治理的“革新者”，它需要在技术成熟度、伦理保障和社区接受度上迈出更大步伐。 🔸在AI与DAO的交汇处，Quack AI无疑是一个值得关注的实验。它不仅代表了技术的进步，更可能是去中心化治理迈向智能化、规模化时代的重要一步。未来，随着更多生态的加入和技术的迭代，Quack AI或许能重新定义我们对DAO的认知，开启Web3治理的新篇章。 ​🔹了解更多资讯可以点击下方链接: 🔹 官网： 🔹Gitbook： 🔹推特： 🔹电报社区： 🔹 积分系统： #QuackAI #Quack #AIQ
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🔲AI驱动的DAO治理协议——Quack AI 🔲革新去中心化治理的先锋—— Quack AI 🎁抽取50U 赠品抽取5位幸运参与者。 ❗要求: 1️⃣点赞关注: Quack AI 并转发本贴文 2️⃣加入官方社区: ✳️随着区块链技术和去中心化自治组织（DAO）在Web3生态中的快速发展，治理效率和透明度成为了DAO大规模应用的关键瓶颈。传统DAO依赖人工投票和社区协商，虽然实现了去中心化的理念，却常常面临决策缓慢、参与度不足和数据分析能力有限的问题。在这一背景下，Quack AI 作为一个AI驱动的链上治理协议应运而生，试图通过人工智能技术为DAO治理注入新的活力。 ✳️带大家从Quack AI的核心功能、潜在优势、应用场景等几个方面进行分析，探讨其在去中心化生态中的价值与前景。 1️⃣Quack AI的核心功能与技术亮点 🔸Quack AI定位为全球首个AI驱动的链上治理协议，其目标是通过自动化决策、实时执行和智能分析来优化DAO的运作。Quack AI的核心功能包括以下几个方面： 🔸AI代议投票 Quack AI允许用户将投票权委托给AI代理，无需手动参与每一次提案的决策过程。AI代理可以根据预设规则或数据驱动的策略自动投票，例如只支持符合特定条件的提案（如经过7天锁定期）或反对可能稀释代币权力的提案。这种机制不仅提高了投票效率，还能确保每次治理都能达到法定人数（quorum），解决传统DAO中因成员忙碌或不活跃导致的僵局。 🔸链上链下数据洞察 Quack AI通过整合链上交易数据和链下社区反馈，利用AI算法提供深层次的治理策略洞察。例如，它可以分析历史投票模式、市场趋势或社区情绪，为提案的优化提供数据支持。这种能力让DAO能够从被动反应转向主动优化，显著提升决策质量。 🔸跨链兼容性 Quack AI支持多生态治理，能够在不同区块链网络间无缝运行。这一特性使其不仅适用于单一项目，还能成为多个DAO生态的通用治理工具，增强了其扩展性和实用性。 这些功能的结合使Quack AI在技术上区别于传统DAO治理工具，展现了AI与区块链深度融合的潜力。 2️⃣Quack AI的潜在优势 🔸Quack AI的出现为DAO治理带来了多重优势，尤其是在效率、透明度和包容性方面： 效率提升，传统DAO的提案讨论和投票过程可能耗时数周，而Quack AI通过自动化投票和实时执行将这一时间缩短至近乎瞬间。对于需要快速响应的场景（如市场波动下的资金分配），这种效率至关重要。 🔸数据驱动的透明决策 通过AI分析链上和链下数据，Quack AI能够减少人为偏见，提供客观的治理建议。这不仅增强了决策的透明度，还能让社区成员更容易理解和信任治理结果。 🔸参与度与奖励机制 Quack AI通过为活跃参与者提供代币奖励（如DuckChain生态中的空投和交易收入分享），激励更多用户加入治理。这种模式有望打破传统DAO中“少数人决策、多数人沉默”的困境，推动治理的民主化。 🔸以DuckChain为例，其集成Quack AI后实现了无缝治理，并获得了OKX等平台的关注，证明了该协议在实际应用中的可行性。 3️⃣应用场景与标杆案例 🔸Quack AI的应用场景广泛，涵盖了从单一DAO优化到跨链生态协作的多个领域： 🔸单一DAO的治理升级 对于一个独立的DAO，Quack AI可以作为智能助手，自动化执行日常任务（如提案筛选、投票执行），并通过数据分析优化资源分配。例如，一个DeFi项目的DAO可以利用Quack AI预测市场趋势并自动调整投资策略。 🔸跨链DAO协作 Quack AI的跨链兼容性使其能够连接多个区块链生态，形成“DAO间的DAO”。例如，当一个专注于环境保护的DAO与另一个关注全球气候变化的DAO互动时，Quack AI可以代表前者自动参与后者提案的投票，实现元治理（meta-governance）的智能化。 🔸标杆案例：DuckChain DuckChain作为Quack AI的首批合作伙伴，展示了其在实践中的潜力。DuckChain通过Quack AI实现了AI代理投票和治理奖励机制，不仅提升了社区参与度，还吸引了行业关注。这一案例表明，Quack AI不仅是技术创新，还能为生态发展带来实际的经济价值。 ✳️总结: 🔸Quack AI作为AI驱动的DAO治理协议，开辟了一条融合人工智能与区块链的新路径。其通过自动化投票、数据洞察和跨链协作，不仅解决了传统DAO的痛点，还为Web3生态的未来发展提供了想象空间。从DuckChain的成功案例来看，Quack AI已经在实践中展现了初步成果。然而，要真正成为DAO治理的“革新者”，它需要在技术成熟度、伦理保障和社区接受度上迈出更大步伐。 🔸在AI与DAO的交汇处，Quack AI无疑是一个值得关注的实验。它不仅代表了技术的进步，更可能是去中心化治理迈向智能化、规模化时代的重要一步。未来，随着更多生态的加入和技术的迭代，Quack AI或许能重新定义我们对DAO的认知，开启Web3治理的新篇章。 ​🔹了解更多资讯可以点击下方链接: 🔹 官网： 🔹Gitbook： 🔹推特： 🔹电报社区： 🔹 积分系统： #QuackAI #Quack #AIQ

币资讯

28,609 просмотров • 1 год назад

OpenLedger ——它正在引领潮流 去中心化人工智能不仅限于模型运行，还需可验证数据、用户数据主权及社区一起推动发展。这正是 Open Ledger 所关注的，它是Web3与AI的结合，开创了信任、所有权和公平的新时代。 ❑AI的未来不仅聪明，还公平。比如我们可以在Openledger 上提交自己对于 Specialized Language Model（专用语言模型）的创意，注意这里是所有人。这是一个真正利于我们所有人的工具，而不是炒作！每个人都能参与开发并从中受益！ ❑相较于传统AI的集中化与潜在剥削性，OpenLedger的DeAI模型倡导用户主导与公平分配的理念，为人工智能的可持续发展提供了新路径。 据说现在 Mint Your Model Madness 已经有超过9999份的提交，我也提交了一个我的模型，我希望它可以成为我Web3最棒的伙伴。 ❑工作原理： >基于我们总结整理的一些关键词+聪明的关注者，多维度筛选分析并自动收集X平台的一些早期项目 >自动去除一些噪音，如很明显的广告，还有一些相似度99%的帖子 >通过项目多维度检测，如突然推文热度激增，聪明关注者数量变多等 >检测到项目再根据Grok、DeepSeek R1分析等生成类似数据，扩充数据集 >最后在给我们推送过来 ❑现在市面上好像有类似的产品，但不是太贵就是不能满足自己的需求，只有自己参与并训练出来的才是最合适的，大家也可以去参加体验一下，提交一下自己的创意，这不仅是参与 FIRST 10K 并创造 AI 历史的机会，还可以拿到测试网积分奖励，来一起~ 传送门： 使用谷歌账号登录，然后点击“Create your model”表单，提交属于你自己的模型 ❑另外在昨天Kaito AI 🌊 公布的数据中，OpenLedger 30 天心智份额排名第一，冲顶我一点没觉得奇怪！他们的社区充满智慧与活力，为项目注入无限可能，未来可期！ 随着更多创造者的加入，分散的所有权将重新定义“拥有”人工智能的含义。无论最初的目标是什么，公平才是最终目标。DeAI的未来属于我们每个人！
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OpenLedger ——它正在引领潮流 去中心化人工智能不仅限于模型运行，还需可验证数据、用户数据主权及社区一起推动发展。这正是 Open Ledger 所关注的，它是Web3与AI的结合，开创了信任、所有权和公平的新时代。 ❑AI的未来不仅聪明，还公平。比如我们可以在Openledger 上提交自己对于 Specialized Language Model（专用语言模型）的创意，注意这里是所有人。这是一个真正利于我们所有人的工具，而不是炒作！每个人都能参与开发并从中受益！ ❑相较于传统AI的集中化与潜在剥削性，OpenLedger的DeAI模型倡导用户主导与公平分配的理念，为人工智能的可持续发展提供了新路径。 据说现在 Mint Your Model Madness 已经有超过9999份的提交，我也提交了一个我的模型，我希望它可以成为我Web3最棒的伙伴。 ❑工作原理： >基于我们总结整理的一些关键词+聪明的关注者，多维度筛选分析并自动收集X平台的一些早期项目 >自动去除一些噪音，如很明显的广告，还有一些相似度99%的帖子 >通过项目多维度检测，如突然推文热度激增，聪明关注者数量变多等 >检测到项目再根据Grok、DeepSeek R1分析等生成类似数据，扩充数据集 >最后在给我们推送过来 ❑现在市面上好像有类似的产品，但不是太贵就是不能满足自己的需求，只有自己参与并训练出来的才是最合适的，大家也可以去参加体验一下，提交一下自己的创意，这不仅是参与 FIRST 10K 并创造 AI 历史的机会，还可以拿到测试网积分奖励，来一起~ 传送门： 使用谷歌账号登录，然后点击“Create your model”表单，提交属于你自己的模型 ❑另外在昨天Kaito AI 🌊 公布的数据中，OpenLedger 30 天心智份额排名第一，冲顶我一点没觉得奇怪！他们的社区充满智慧与活力，为项目注入无限可能，未来可期！ 随着更多创造者的加入，分散的所有权将重新定义“拥有”人工智能的含义。无论最初的目标是什么，公平才是最终目标。DeAI的未来属于我们每个人！

左右🔶BNB

10,364 просмотров • 1 год назад

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
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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

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