AI探索指南

  1. 过去 4 个月,我们一直用「token 消耗」作为基准来对齐增长

    过去 4 个月,我们一直用「token 消耗」作为基准来对齐增长。按同样口径回算,最近一周日均 token 消耗已经接近 3000 亿。

    最新的一个版本里,有工程师主动重写了请求结构,在不影响效果的前提下,把单次请求的 token 消耗降低了 40%+。团队开始自然关注结构效率,而不是简单增加 token。

    规模上来之后,一个很直观的变化是:一些过去需要我们自己工程化绕过的问题,会在模型的新版本中被直接解决。模型厂商会针对真实负载中暴露的问题持续优化。某种意义上,产品本身也在参与模型的优化过程——这种应用层与模型层相互强化的关系,之前季逸超(Peak)在聊 Manus 时也提到过。

    现在回头看,token 更像电表读数——它反映规模和成本结构,但不再适合作为我们的核心指标。
    更重要的是:用户是否持续把 context 交给产品,以及我们是否能用更少的 token 完成同样的事情。

    我们还在早期,还有很多可以重写的部分。
    也在继续找人:增长 / 设计师 / 后端 / 前端🙋‍♂️

  2. 现在AI太厉害了,不仅SaaS死了,传统软件更是被AI打得满地找牙

    现在AI太厉害了,不仅SaaS死了,传统软件更是被AI打得满地找牙。
    我一个朋友的startup里,一堆员工抱怨windows太耗电,他们公司全员AI native原住民,CTO直接带着三个曲阜师范中文系硕士熬夜vibe coding,半个月写了个新的操作系统。
    后来他们公司用AI写了自己的微信、飞书、office, 直接替代了公司采购的所有软件,一分钱都没花,还往外卖了好几千万,导致腾讯、金山、字节一堆VP排着队上门求他们别写了。
    字节飞书总裁亲自上门,说我们养了6000员工用五六年写的飞书,被你们用AI三个月vibe coding彻底颠覆替代掉了,求求你们赶紧停止,高抬贵手,给字节留口饭吃,别让字节饿死了。
    现在AI对软件行业颠覆真的太恐怖了,半年前都不敢想象的事情,现在居然成真了。
    @aigc1024

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  4. ⭕ AI Native 团队最小必要的 20 份文档

    ⭕ AI Native 团队最小必要的 20 份文档

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  5. 年前发布的几个国产新模型的竞技场排名出来了

    年前发布的几个国产新模型的竞技场排名出来了
    排名最高的,没想到是第一次打榜的...豆包(Seed 2.0)

    Seed2.0不仅拿下了国内综合第一,还在全球总榜里冲进了前10。其他几家新模型,GLM5、文心5、Qwen3.5、Kimi K2.5,紧跟着排在了16 17 18 19 名。

    特别值得一提的是,Seed2.0视觉能力更是仅次于 Gemini 的三个版本,排名全球第4。考虑到Seed2.0比 Gemini 的输入成本低5倍左右,这个模型在多模态理解方面是个巨大的降本增效神器。

    具体来看各项测试:

    Expert(专业能力),Kimi排名最高,第10。Seed第11,GLM、qwen、ernie比较靠后。

    Hard Prompt(高难度指令处理),Seed第8,其他家都在20名开外。

    Coding能力,Seed第7,Kimi第12。其他家在后面。这项最令人意外,因为它比的是全语言、全场景的综合编程能力,在WebDev榜单排名前列的GLM5反而落在后面。

    Math(数学)上,又是Kimi最高第8,Seed第10,这俩排在前面。

    Creative Writing(创意写作),最高的GLM5只排第22,跟体感也比较接近,理科生偏科了。

    指令遵循和长文本测试,国产模型都不太理想,最好成绩都是十几名,还需要努力。

    这么看下来,Kimi k2.5有几项能力还是比较突出的,但不知为何总排名落在了后面。

    Seed 2.0 pro也已经接入了豆包「专家」模式。相比以前豆包一直在用的中小杯模型,智商终于有救了。这个事情意义很大,毕竟豆包是我们身边的家人朋友们用的最多的AI产品了。

  6. 最近“沉迷”于 AI 编程,有一个很清晰的感受:

    最近“沉迷”于 AI 编程,有一个很清晰的感受:
    软件不会消失,软件行业也不会崩溃。
    真正发生的,是形式与方式的巨大变化。
    对软件行业、对计算机从业者来说,这样的变革其实早已发生过无数次。
    我刚入门时用的是 Apple II,内存只有 48K;
    读大学的时候,500MB 硬盘还是奢侈品。
    而今天,软件的能力与复杂度提升了无数倍,
    开发门槛却下降了无数倍。
    这一次 AI 的升级,本质上依然如此 ——
    改变的是方法、流程与体验,而不是软件本身的存在意义。
    当然,技能结构、产品形态、营销方式,
    都会经历剧烈重构。
    旧的做事方式、旧的认知模型,
    往往会逐渐失去生存空间。
    但这并不是衰退,而是扩张的前奏。
    软件需求只会变得更大、更多元、更加个人化与个性化。
    这很可能是一个更加蓬勃的时代。
    @aigc1024

  7. 【AI公司推动“人效革命”】

    【AI公司推动“人效革命”】
    最新数据显示:Anthropic **人均创造收入达 560万美元**,而苹果为 **240万美元**。
    AI公司人均收入排行榜:
    • Anthropic — 560万美元/人(约2500人)
    • OpenAI — 500万美元/人(约4000人)
    • Cursor — 330万美元/人(约300人)
    • Replit — 220万美元/人(约110人)
    • Lovable — 130万美元/人(约150人)
    • ElevenLabs — 82.5万美元/人(约400人)
    • Supabase — 46.7万美元/人(约150人)
    • Vercel — 33.3万美元/人(约600人)
    作为对比,苹果的人均收入约 240万美元 —— 已经是全球顶级水平,但仍被多家AI创业公司超越。Anthropic 与 OpenAI 已成为当下科技行业资本效率最高的收入机器,人均产出甚至超过多数科技巨头。
    AI正在重写“独角兽公司需要多少人”的基本规则
    @aigc1024