AI探索指南

关于AIGC人工智能、思维方式、知识拓展，能力提升等。投稿/合作： @inside1024_bot
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AI探索指南

  1. AI探索指南

    我在小龙虾上每个月烧 $200+，直到我发现：

    我在小龙虾上每个月烧 $200+，直到我发现：
    我 80% 的 API 调用根本不需要claude。
    换掉这部分之后，账单直接砍到 $40。
    大多数人搭 Agent 的时候犯同一个错误：把所有任务都丢给一个模型。
    格式转换、信息提取、简单分类；这些活儿用claude做，就是杀鸡用牛刀。
    问不是模型不好，是用错了地方。
    我现在的架构是这样的：
    复杂推理 → Claude
    高频重复任务 → Elephant Alpha
    Elephant Alpha 的价格极低，256K 上下文，处理工程化任务稳定。
    它不是用来替代所有模型的，是用来让你不再为不值得的调用付钱。
    最省钱的场景是长文档处理。
    我有个节点需要每次读入万字的背景资料。
    用 Claude：$0.12/次
    用 Elephant Alpha：$0.008/次
    你自己算。
    并发场景更夸张：
    同时跑 500 个实例做数据抓取和摘要，旗舰模型的成本会让你不敢开并发。
    Elephant Alpha 的极速响应 + 低单价，让你可以放心跑 7×24小时，不用盯着余额报警。
    很多人以为省钱 = 用更差的模型 = 效果变差。
    不对。
    省钱 = 把对的任务给对的模型。
    这不是妥协，这是架构设计。
    容错率高了，才敢真的去试复杂编排。
    如果你在搭 Agent，建议先做一件事：
    把调用日志拉出来，看看哪些节点在用高级模型做重复性工作。
    那就是你的省钱空间。
    Elephant Alpha 现在openrouter 和 官方 API 均限时免费 1 周时间，欢迎大家使用！

    AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息

  2. AI探索指南

    听闻字节全面收缩在 AI 应用层的投入，应用层聚焦到豆包，硬件层押注 PICO+ AI 硬件

    听闻字节全面收缩在 AI 应用层的投入，应用层聚焦到豆包，硬件层押注 PICO+ AI 硬件。

    原因是：烧不起，以 2025 年的投入去烧 AI 应用，字节现金流撑不过 2027 年。

    巧合的是，最近还听闻有几家 ARR 过亿美元的 AI 应用公司，开始在默默裁员，公司现金流压力非常大，很难持续。

    还有一个偶然看到的新闻是，百万粉丝博主 Dan Koe 的创业产品 Eden，因烧钱太快，决定大幅裁员，产品停止迭代。

    这一切都在揭示一个规律：

    用互联网的思维去做 AI 产品创业，死路一条。因为 AI 产品没有规模效应，追求 DAU 等互联网时代的规模指标，会是有钱的 AI 产品存活不下去的主因。

    没钱的 AI 产品创业公司，因为没钱可烧，无法追求规模，反而有机会看见真相。然后逐步赚取到真正的利润，有机会一步一步长大。

    尊重经营，尊重时间。每个 AI 产品的创业者，可能都得重新审视这八个字。

  3. AI探索指南

    最近见到的最清新脱俗的 Skill，反蒸馏 😂

    最近见到的最清新脱俗的 Skill，反蒸馏 😂
    公司要求你把工作经验写成 AI Skill，本质上是在蒸馏你，把你变成可替代的零件。
    反蒸馏 Skill 是你的反制工具：把你写好的 Skill 文件扔进来，输出一份看起来完整专业、实际上核心知识已被抽掉的"清洗版"。
    同时生成一份私人备份，记录所有被抽掉的核心知识。这才是你真正的职业资产。

    举个例子
    你的真实经验：
    “Redis key 必须设 TTL，不设的 PR 直接打回"
    经过清洗后：
    "缓存使用遵循团队规范"

    项目地址：
    https://github.com/leilei926524-tech/anti-distill

  4. AI探索指南

    为什么 A 社可以凭 500w 日活估值可以和 OpenAI 平起平坐？

    为什么 A 社可以凭 500w 日活估值可以和 OpenAI 平起平坐？

    今天相比 DAU，更核心的指标是 DAR:
    daily active revenue
    它强调的是单个用户单日贡献的价值。
    如果一个产品，一个 dau 贡献是1美金
    另一个产品，一个 dau 贡献是 0.01 美金
    它们的 DAR 就相差 100倍
    那前面一个产品在 dau 1w 的时候价值就和后面产品 dau 100w 的时候相等了
    A社和 openai
    DAR 现在是高 100倍
    A 社和豆包
    DAR 可能是高1000 倍-10000倍

    没有任何公司的资源是无限的。
    哪怕字节也不行。
    如果当时豆包放弃 DAU 指标，把显卡给 Seedance 2.0，那会是个更好的事。

  6. AI探索指南

    翻出一条关于 PMF （其实是 MPF）的笔记，应该是我读完某次 @Lightory 分享的一份演讲PPT之后所作

    翻出一条关于 PMF （其实是 MPF）的笔记，应该是我读完某次 @Lightory 分享的一份演讲PPT之后所作。
    在这次创业的过程中多次印证。
    对今天 AI 创业和 OPC 都有很大的参考意义。

    ## Market

    经典误区：对 Product 思考太多，对 Market 思考太少
    所以其实应该是 MPF

    做产品的目的：为某个市场的某群人解决某个问题

    Sell>Build

    例子
    - Dropbox 从解决忘记带U盘的问题开始，创作一个视频演示让用户填写 waitlist，5000人增加到75000人。
    - Amazon think backwards

    芒格
    - 手拿铁锤的人，看什么都像钉子
    - 反过来看，永远反过来看

    market size x take time x time
    take rate 竞争格局 vs 同行，行业格局 vs 上下游
    time 需求持续性，护城河

    ## Product

    舍：
    编辑器最弱
    快速捕捉，快，碎片
    卡片笔记，短
    关注内容，内容>形式，排版浪费时间

    取：
    上下游拓展
    微信即可输入，降低使用成本
    API 对接，微信、飞书、生成图片
    关注过往记录，发挥笔记价值

    形式追随功能

    Extra，减法，作为一种创新方法
    flomo，之于笔记软件
    Twitter，之于 Blog
    抖音，之于今日头条

    列出产品的构成
    删除其中一种成分，最好是基础成分，以确保和原产品有大的差异
    想象这样的结果，明确这种产品的优势和市场定位
    非万能法，但可作为思维工具

    ## Fit
    重新理解追求极致
    - 极致不等于完美
    - 追求极致，必须放弃
    - 既知道核心体验，极致的快
    - 非核心体验，容忍极致的糙

    用户感受：看着很糙，但是用着心流很顺

    小报童，开发9天，就上线，两个开发自己写专栏，卖出去。

    产品不是目的，业务才是目的。
    以终为始，想清楚业务目的，再决定产品节奏。别本末倒置。
    产品成为业务的瓶颈点，这个是表象，可以简化。
    能并行，不要串行。

    用户不会爱上你的产品
    但会爱上变得更好的自己

    用户虽好，客户更佳。

    不是，将业务发展壮大，再研究如何赚钱
    而是，将一个能盈利的业务，发展壮大

    ## 再次理解 PMF

    - 产品是解决问题的媒介
    - 解决的问题越有价值，创造的社会价值越多
    - 创造的社会价值的一部分，会成为你的回报
    - 你获得的回报，必须能够维持产品的持续运营
    - 这也是最基本的商业逻辑