AI探索指南

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  1. AI探索指南

    这位小哥用 AI 的思路和普通人不同

    这位小哥用 AI 的思路和普通人不同。很多人耗大量时间反复跟 AI 对，他却省去大量沟通成本，拿到更好的结果🔮
    秘诀不是不停提问，而是提前梳理清楚需求、框架和边界，把思考放在提问之前。AI只是工具，核心永远是人的思路。

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  2. AI探索指南

    大降价时代来临，GPT 6 Sol 和 Luna 降价 50%，Opus 5.5 降价 40%

    大降价时代来临，GPT 6 Sol 和 Luna 降价 50%，Opus 5.5 降价 40%
    今天，GPT 6 全系列更新，Sol 和 Luna 价格下降 50%，并且学会了说人，而 Terra 消失了。
    GPT 6 Sol 和 Luna 使用了与 Astra 类似的训练方法，能力更强，对齐更好，价格更低。
    在 AutomationBench中，GPT 6 Sol 的表现超越了 Opus 5 的同时，只用了其 9% 的成本，便宜10倍。
    GPT 6 Sol 和 Luna 的语言风格和 Astra 相同，表达更清晰，黑更少，言简意赅，减少不必要的细节。明显减少了破折号的使用。这可能意味着模型的写作能力的提升（需要进一步测试体验）
    GPT 6 Sol 在 OSWorld 2.0 等某些指标上不如 GPT 5.6 Sol，这是需要注意的。同时这也暴露出了一个真正的问，现在的指标有几个是准确的？
    OpenAI 这次还特别改进了缓存机制，实现了更高的缓存命中率（他们终于学会了ds的技术），第三方开发者和用户都可以更省钱了。
    同时 A 社也在今天发布了 Opus 5.5，象征性地降价了 20%，缓存降价了 60%，在 Agent 任务中，综合下降约 40% 。不过 A 社已经开始全面禁止中文客户使用（注意不只是中国公司），并且还要在 API 贵 10 倍的情况下强制收集客户数据，还会随时公开隐点赞息，实在是离谱。
    我们终于迎来了大模型的大降价时代，感谢竞争，感谢 DeepSeek 和 GLM，请不要停，请继续降。
    @aigc1024

  4. AI探索指南

    真的无语了

    真的无语了。现在太多人把“AI生产率爆发”直接等同于“企业利润率爆发”，然后觉得股价也理所当然应该大爆发。
    这个逻辑其实很有问。
    举个最简单的例子。
    假设一个小镇有100个人、4家汉堡店。以前每家店需要10个员工，整个小镇一天能生产、卖掉400个汉堡。
    后来AI和机器人出现了，生产效率提高3倍。原来40个人才能生产400个汉堡，现在十几个人就能生产1200个。
    但小镇还是那100个人。
    大家的胃不会因为AI出现就扩大3倍。以前一天吃400个汉堡，现在可能还是吃400多个。你能生产1200个，不代表你能卖掉1200个。
    而且另外3家汉堡店也有AI。你的成本下降，别人的成本也下降。大家为了抢那100个顾客，很可能开始降价。
    与此同时，原来40个人的工作，现在15个人就能完成。剩下的人如果失业，收入下降，消费能力反而还会变弱。
    最后可能是：
    生产能力：400 → 1200
    实际销量：400 → 420
    汉堡价格：下降
    员工数量：40 → 15
    行业利润：可能只增加一点，甚至下降
    道理其实很简单：AI能让汉堡生产效率提高3倍，但它不能让人的胃扩大3倍。
    生产率暴涨，不代表需求也会暴涨，更不代表利润率会跟着暴涨。
    写代码也是一样。以前一个程序员一天写500行，现在靠AI能写5000行。但你的竞争对手也能写5000行。所有人都快了10倍，不代表所有人都能多赚10倍的钱。

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  6. AI探索指南

    🚨 🚨 🚨 AI 真的在加速药物发现吗？

    🚨 🚨 🚨 AI 真的在加速药物发现吗？
    AI 正在把药物发现从“低通量、人工筛选”逐渐变成“计算预测 → 实验验证 → 数据反馈 → 再计算设计”的闭环。
    根据麦肯锡的最新研究，有初步迹象表明确实如此：所有这些候选药物都由 AI 驱动，发现时间缩短了约 15-80%。
    这和单纯用 ChatGPT 帮科学家写报告完全不是一个数量级。
    传统药物发现的问是：
    大量候选分子 → 实验 → 淘汰 → 再设计 → 再实验
    而 AI 能够把前面的搜索空间大幅压缩：
    疾病机制/靶点 → AI预测 → 分子设计 → 虚拟筛选 → 实验 → 数据反馈 → 下一轮设计
    所以真正的潜在价值不是简单的：
    原来 5 年 → 现在 1 年
    而是：
    原来只能实际测试几千/几万种可能性 → 计算系统可以探索更大的候选空间，然后把最值得实验的部分交给实验室。
    麦肯锡此前也指出，传统筛选过程中，从候选分子筛选到进入 Phase I 的比例极低，AI 的价值之一就是减少无效实验，把实验资源集中到更有潜力的候选物上。
    真正决定 AI 药物革命能否成立的，是：
    Phase III → 临床疗效 → FDA/EMA批准 → 患者实际获益
    而这部分现在还需要时间验证。麦肯锡明确表示，AI 起源药物最终能否提高临床成功率，目前仍然是开放问
    （极其看好）

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  7. AI探索指南

    OpenAI愿意开放research program，挑选一批（大约1万人）一线researcher、教授、PhD们提供额外的“帮助”，实际上就是价值几千刀的token

    OpenAI愿意开放research program，挑选一批（大约1万人）一线researcher、教授、PhD们提供额外的“帮助”，实际上就是价值几千刀的token。
    而在OpenAI内部做数学和research的人，都有完全不限量的免费token，如果使劲儿蹬subagent，可能gpt-6 astra每小时就消耗2000刀。
    而在另一边，还有大批大批的人 ，连任何LLM Agent都不用，还在用latex和纸笔每天推式子，甚至从情绪和立场上彻底抗拒AI时代和AI入侵。
    这就是现在最真实的现状，三个阶层的人，已经走向了完全不同的命运。

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  8. AI探索指南

    说个非常简单的搞钱案例，把全国各地旅游攻略整理成合集去小红书卖

    说个非常简单的搞钱案例，把全国各地旅游攻略整理成合集去小红书卖。
    有了AI，操作起来不是太难，各地景点、路线、美食让AI生成，最后人工检查一遍。
    不放心的先从自己所在城市试水，熟悉的地方好把控，跑通了再复制到其他城市。
    小红书上很多人在操作，这类产品属于一劳永逸型，整理一次可以反复卖，不开店铺也行，直接挂个人售卖，旅游需求一直在，攻略永远有人需要。

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  9. AI探索指南

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