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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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vibe something 时,又想起了维特根斯坦
虽然 AI vibe 让许多事情入门简单,但想要精通,依旧没有那么容易。
比如自己完全不懂乐理知识和乐器特性,那么用 suno 时,即使能很快生成音乐,但完全不知道如何用相应的词汇来进一步修改。
所以对维特根斯坦这句话更理解了一些
理解一个句子就是说,理解一种语言。理解一种语言就是说,掌握一种技术。
所以,自己并不会因为有了 AI ,而掌握了作曲技术。当然,还有编程,视听语言等…
虽然 AI vibe 让许多事情入门简单,但想要精通,依旧没有那么容易。
比如自己完全不懂乐理知识和乐器特性,那么用 suno 时,即使能很快生成音乐,但完全不知道如何用相应的词汇来进一步修改。
所以对维特根斯坦这句话更理解了一些
理解一个句子就是说,理解一种语言。理解一种语言就是说,掌握一种技术。
所以,自己并不会因为有了 AI ,而掌握了作曲技术。当然,还有编程,视听语言等…
每月处理的 tokens 数量从5月的480万亿增长到现在的980万亿。
AI 概览功能在搜索中已覆盖 200 个国家/地区、40 种语言,月活用户超过了 20 亿。
就像黄仁勋前几天来中国时讲自己是怎么把AI当牛马用的,他会同时用ChatGPT、Gemini、Claude和Perplexity四个产品,每次有需求就同时发给它们,然后把各自的答案交叉返回过去让AI参考,由此提高结果质量。
我很认同他的观点:「我认为未来这也是一种安全机制——你会有很多不同的AI,它们之间会形成冗余、平衡和交叉验证的机制。」
目前Qwen-Coder的定价策略是根据输入/输出的Token数阶梯计费,差不多是Claude 4的1/3,刚看到阿里又搞了限时5折的优惠,只能说所有编程模型接下来都不太能睡得着觉了,太猛了!
我很认同他的观点:「我认为未来这也是一种安全机制——你会有很多不同的AI,它们之间会形成冗余、平衡和交叉验证的机制。」
目前Qwen-Coder的定价策略是根据输入/输出的Token数阶梯计费,差不多是Claude 4的1/3,刚看到阿里又搞了限时5折的优惠,只能说所有编程模型接下来都不太能睡得着觉了,太猛了!
昨夜今晨的沸腾终于轮到了阿里,Qwen-Coder登顶全球开源模型编程榜,性能对齐Claude 4。
其实Qwen这么晚才下场反而是我比较在意的,好在晚有晚的好处,那就是准备充分,因为训练得足够熟练,Qwen-Coder在实际工作时能调用的工具量是远高于Claude 4的,非常有助于效果的追赶。
是的,在模型层,Claude 4的编程能力依然是最能打的之一,唯一的问题就是贵,前几天看到一个程序员整活,给Claude 4配了一台设备,授予控制权供它自由发挥,一天下来最大的乐子是收到了几百美金的新增账单⋯⋯
不过因为AI Coding的杠杆性,对于模型成本的考虑在此前并没有太高的优先级,毕竟和时间成本相比,单月几十美金的标准费用已经很划算了,所以AI Coding几乎是这波AI浪潮里最早也是唯一具有盈利确定性的赛道。
但在Agent时代到来之后,Tokens的消耗眼看着呈指数级增长,被「智能带宽」卡脖子的情况必然会出现得越来越频繁,Qwen-Coder主打「同性能价位最低、同价格性能最强」,多少有些白衣骑士的人设。
这也可能是第一个为Agent而生的编程模型,看报告就知道了:
「Qwen3-Coder具备出色的Agent能力,尤为擅长解决多步骤的长任务,它能通观全局自主安排工作内容,支持Agent调用各种工具深入钻研,最终解决复杂编程任务,基于Qwen3-Coder,网页开发、AI搜索、深度研究等智能体应用将变得更智能、更高效。」
一句话总结,就是旧的市场他强任他强,新的市场必有我的一顶王冠。
就像Qwen家族已经是全球下载量最高的来源模型,Qwen-Coder也要用质价比这张王牌,继续降低编程门槛,打破20美金/月起步、200美金/月能爽的约定俗成,让更多的普通人也能享受数字造物的乐趣。
还有一个细节是,Qwen-Coder的API是能和Claude Code、Cline等工具协同使用的,这已经不是「三个臭皮匠胜过诸葛亮」了,而是把三个诸葛亮凑在一起搞末位淘汰制⋯⋯
只要价格能打下来,专业的程序员完全可以自由组建「AI员工矩阵」,择优验收各自最擅长交付的工作成果,获得以前想都不敢想的生产力。
最好的产品会主动理解、记忆并不断优化用户体验。
传统的 UX(用户体验)以屏幕和界面为中心,用户每次操作都从零开始,产品只根据预设流程做出反应,几乎不记住用户的历史和偏好。设计师提前规划好所有路径,用户需要不断填写表单、选择选项,软件只追求“更少点击、更快流程”。
AX则以“关系”为核心。软件像一个智能助手,持续记住用户的目标、偏好和历史,主动推送下一步建议,随着使用不断进步。系统会自主规划路径,学习上下文,记住团队习惯,甚至能做出设计师未预设的决策。
在 AX 模式下,衡量产品成功的标准变成了“信任感”和“复利价值”,而不是单纯的操作效率。信任的建立也更像人与人之间的协作,智能体会展示自己的推理过程,随着信任加深逐渐减少干预。
未来大多数软件都会采用 AX 模式,成为“你合作的伙伴”而不是“你使用的工具”。一旦体验过真正的 AX,传统的 UX 会让人觉得“过时且低效”。
这是 UX 和 AX 两者的详细对比:
传统用户体验 (以屏幕为中心):
用户点击一个按钮,产品做出反应,任务便完成了。每一次新的会话都意味着从零开始。
一旦用户偏离了设计师预设的“理想路径”,系统往往会不知所措,并出现错误状态。
用户需要通过填写表单等来提供所有信息,一旦离开当前会话,产品便会忘记关于你的一切。
衡量体验好坏的标准主要集中在减少操作摩擦上,而不是能否带来深刻的理解或创造持久的价值。
用户信任的是品牌界面的外观和感觉,而非系统持续的、智能的判断力。
代理式体验 (以关系为中心)
代理会持续追踪进度,适时地推动下一步,并随着时间推移不断学习和改进。
它能主动地感知、推断并选择行动方案,这些行动是设计师未曾,也无需逐行编写脚本的。
系统会记住并复用用户的偏好、行为模式,甚至是团队的工作规范,用户无需再三解释自己。
关键的衡量指标转向了用户留存率、对决策的满意度,以及用户最终愿意将多少自主权交予系统。
代理会像一位出色的人类队友,在合作初期充分展示其工作成果以建立信任,然后随着用户信心的增长而逐渐减少不必要的干预。
来源:x.com/gregisenberg/status/1947693459147526179