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其实吧，第一，大家对于机器人的界定和理论上还是有点区别，大家对于机器人的认知是要像人，我在百度百科上查了下，机器人是一种能够半自主或全自主工作的智能机器。也就是只要能自主动的机器都算。
第二是大家对于机器人干什么的感知和实际还是有点区别，传统认知还是像人一样灵活啥都能干，但实际的工况可能不需要啥都能干，他只需要干好一件事就行。
[笑脸]
就拿目前自动化程度最高的汽车行业来说，为了提升效率，他把好多复杂的工艺拆分成好多好多工序，每一个工序只要完成一两个动作即可，那么整体的效率就看用时最长的工序，也就是瓶颈节拍（木桶效应）。
比如一个焊接关节臂一次只焊几个或者十几个焊点。一次焊大几十个焊点也行，但影响整体效率。
特斯拉上海超级工厂，其生产效率在全球范围内处于领先地位，平均每30多秒就能下线一台新车。
总体来说，现在汽车行业黑灯工厂也能实现，逐步优化和一次性投入的经济性回收成本都是考虑的因素，就像自制和委外的关系，自制投入大可能便宜点，但委外贵点但不需要一次性投入。
同样有些有钱人不全款买房选择按揭，借钱投资，借鸡生蛋也是一个道理
所以效率和就业都是需要权衡的大问题。
😀
回到现在比较火的宇树科技的人形机器人或者四足机器人，具备如此丰富功能的机器人需要用在什么场景，才能实现利益最大化。当然一般工况就有点大才小用了。是去替代人干人干不了的事或者复杂危险的事还是去替代人本身，这也是一个很大的课题。
昨天看摔跤比赛，想起最近经常有看到人形机器人对打比赛的视频，能像人一样处理复杂事物去对打是能力，使用本身也很贵，在哪都一样。
😀
再回到工业上分序提效率的话题，人也是一样，专注做一件事的效率就很高，甚至前一段时间“进入心流状态”这个词很火。如果干一件事不断有别的事去影响分神也就不行了。
就像插电混动车，低速时电量充足电驱动，低电量时发动机转化电量且启动，中高速时发动机直驱，让发动机在高速时发挥最大效率，从而提高效率降低能耗，传统车发动机低速高速都驱动，自然油耗高点。
当然油耗还有发动机本身的热效率转化因素，最近奇瑞鲲鹏天擎发动机把热效率提升到48%，全球第一，硬核。
总之就是效率就是干活快，专心干活更快。
从他们的的测试结果来看，相对 OpenAI Deep Research展现出更高的质量与时延效率
核心思想是：把“凌乱的一稿”视为“有噪声”的中间态，通过迭代检索与基于新证据的修订，像扩散模型的去噪过程一样逐步打磨，最终得到高质量的研究报告。
提出“组件级自我进化”与“报告级检索去噪”两套可叠加的策略，分别提升流程中每个组件的质量与整篇报告的整体一致性。
用“草稿先行（draft-first）”驱动检索，使问题生成和证据发现更贴合当前写作缺口，避免信息碎片化或跑题。
这个项目现在已经可以在 Google Agentspace 上使用
详情：research.google/blog/deep-researcher-with-test-time-diffusion/
听完的一些收获：
1. 刘小排发现，人们都说 AI 不赚钱，其实是榜单头部的 AI 产品基本都不赚钱。但这跟他的体感完全不同。只要你不乱花钱投放，降低营销和人力成本，从第一天就开始赚钱。
2. 别被 Claude Code 的 Code 这个单词所迷惑，它是一个通用 Agent 工具，从调研到写代码都可以做。
3. 只要在虚拟世界中，任何有标准操作程序（SOP）的事情都可以通过 Claude Code 实现自动化。
4. Claude Code 的价值在于其可控性，允许用户根据需要为其提供工具，从而实现无限级的扩展，这与 Manas 等内置工具受限的 Agent 不同。
5. 用 Claude Code 之前可以先读官方文档，很多功能比如7x24地跑都是官方宣传的功能，根本不是黑科技
6. 使用 Claude Code 如何避免屎山代码？你先在飞书里把需求文档写清楚，最好配上图，然后再和AI讨论一下需求的细节，需求不清楚的结果就是屎山代码。
7. 猎豹移动的产品方法论，核心在于 “简单”，即专注于一个功能并做到极致，而不是做加法
8. 他从猎豹移动学到的产品三段论是：预测、单点击穿、All-in，即预测市场趋势，找到一个点站稳脚跟，然后投入所有资源。
9. 在微软亚洲研究院实习时发现 “科技” 是两个词，即 “科学” 和 “技术”，并意识到自己做的是工程而非科学，这一认知影响了他日后的创业方向。
这期正好播客第五十期，个人觉得也是最有使命感和成就感的一期，因为把硅谷最先进的 ai native 组织形式的理解和实践带到了国内，如果能帮国内创业者和公司向前一步就善莫大焉了
阿里Qoder、百度秒哒
腾讯CodeBuddy、美团NoCode
四大厂AI Coding产品集体亮相！
很久没见过这么多大厂
同时卷一个赛道了
结果12岁小朋友果果的一句话
场下大笑，场上尴尬！
"我让秒哒改页面颜色
它自动给我弄成粉色
但我不喜欢粉色
我说了三遍它都不改
挺无语的"
台下一片大笑
百度的朋友在台上尴尬地说：
"AI有时候也发点小脾气
有点淘气"
果果继续补刀：
"NoCode我想让它多加点角色
它只给我加主角
不给我加配角
我让它把信息都加上
它加错了加乱了
更无语"
美团的朋友：
"我们会改进的..."
最后一击：
"Qoder和CodeBuddy
对我这种小白有点不友好
我刚开始不知道从哪打开
没有新手指引"
腾讯和阿里的朋友：
"......"
朋友们
这就是现实和宣传的差距！
但一个12岁小朋友的真实体验
瞬间把所有包装撕得干干净净
就像皇帝的新装
需要一个小孩子说出真话
果果小朋友已经算是AI原住民了
用起来还是各种问题
"人人都是开发者"
这个愿景听起来很美好
但现实是
大部分人连怎么准确地
"指挥AI"都不会
AI确实在降低编程门槛
但用户教育和产品体验
还有很长的路要走
欢迎交流
全文：https://mp.weixin.qq.com/s/310TSb6e3Ge1B9LzG8t3fg
听完的一些收获：
1. 刘小排发现，人们都说 AI 不赚钱，其实是榜单头部的 AI 产品基本都不赚钱。但这跟他的体感完全不同。只要你不乱花钱投放，降低营销和人力成本，从第一天就开始赚钱。
2. 别被 Claude Code 的 Code 这个单词所迷惑，它是一个通用 Agent 工具，从调研到写代码都可以做。
3. 只要在虚拟世界中，任何有标准操作程序（SOP）的事情都可以通过 Claude Code 实现自动化。
4. Claude Code 的价值在于其可控性，允许用户根据需要为其提供工具，从而实现无限级的扩展，这与 Manas 等内置工具受限的 Agent 不同。
5. 用 Claude Code 之前可以先读官方文档，很多功能比如7x24地跑都是官方宣传的功能，根本不是黑科技
6. 使用 Claude Code 如何避免屎山代码？你先在飞书里把需求文档写清楚，最好配上图，然后再和AI讨论一下需求的细节，需求不清楚的结果就是屎山代码。
7. 猎豹移动的产品方法论，核心在于 “简单”，即专注于一个功能并做到极致，而不是做加法
8. 他从猎豹移动学到的产品三段论是：预测、单点击穿、All-in，即预测市场趋势，找到一个点站稳脚跟，然后投入所有资源。
9. 在微软亚洲研究院实习时发现 “科技” 是两个词，即 “科学” 和 “技术”，并意识到自己做的是工程而非科学，这一认知影响了他日后的创业方向。
前阵子非常荣幸参加量子位的直播访谈，萌媛的问题准备得非常专业，我也把很多认知和反共识的东西一股脑抛了出来，现在文章在量子位主刊发表了，我在这里抽取9条精华，万字长文的链接在最后。
1. AI播客的核心并非“拟人”，而是高质量的“信息整理”，本质是 Content Remix，通过变换形式让人能够吸收信息。
2. 现在的AI阶段，对于专业用户，手动编辑功能依然至关重要，100%自动生成的质量还是不够
3. ListenHub 能把播客做好，来源于播客制作的行业论文研究，而非纯AI技术，这正是科技与人文的交汇处。
4. “使用时长”在AI时代是虚荣指标，AI产品应帮助用户尽快完成任务，Agent 应该看完成任务数而非完成任务所需时长
5. 一个产品最有价值的用户反馈来自前100个“陌生”付费用户，他们是有真需求，真愿意花钱，不是媒体，也不是投资人，也不是给你提需求的免费用户
6. AI时代的公司，需要“人人都是产品经理”，特别是工程师，需要成为直接为结果负责的人，以前那套产品经理指挥工程师的链路早就过时了
7. 网络效应在AI时代不成立，不看ROI地砸钱推用户量意义不大
8. 当前的语音助手都为“实时”牺牲了“智能”：很多语音助手为了追求即时响应，使用了更小、更快的模型，导致“智商不够”，无法进行深度或发散性思考，得不偿失。
9. AI应用公司要“顺势而为”，而非试图控制技术走向，要做和模型正交的事情，比如科技与人文的十字路口。
这应该是今年最后一篇访谈文章了，我想说的都已经说完了。
刚好今天听了刘小排的播客和硅谷一些创业者的播客，很多观点可以相互印证，大家的感知有一种共鸣。
完整文章在这里，希望对大家有所帮助：
https://mp.weixin.qq.com/s/MYiA7QEKnfTbPBQ_0bhUZw
1. AI播客的核心并非“拟人”，而是高质量的“信息整理”，本质是 Content Remix，通过变换形式让人能够吸收信息。
2. 现在的AI阶段，对于专业用户，手动编辑功能依然至关重要，100%自动生成的质量还是不够
3. ListenHub 能把播客做好，来源于播客制作的行业论文研究，而非纯AI技术，这正是科技与人文的交汇处。
4. “使用时长”在AI时代是虚荣指标，AI产品应帮助用户尽快完成任务，Agent 应该看完成任务数而非完成任务所需时长
5. 一个产品最有价值的用户反馈来自前100个“陌生”付费用户，他们是有真需求，真愿意花钱，不是媒体，也不是投资人，也不是给你提需求的免费用户
6. AI时代的公司，需要“人人都是产品经理”，特别是工程师，需要成为直接为结果负责的人，以前那套产品经理指挥工程师的链路早就过时了
7. 网络效应在AI时代不成立，不看ROI地砸钱推用户量意义不大
8. 当前的语音助手都为“实时”牺牲了“智能”：很多语音助手为了追求即时响应，使用了更小、更快的模型，导致“智商不够”，无法进行深度或发散性思考，得不偿失。
9. AI应用公司要“顺势而为”，而非试图控制技术走向，要做和模型正交的事情，比如科技与人文的十字路口。
这应该是今年最后一篇访谈文章了，我想说的都已经说完了。
刚好今天听了刘小排的播客和硅谷一些创业者的播客，很多观点可以相互印证，大家的感知有一种共鸣。
完整文章在这里，希望对大家有所帮助：
https://mp.weixin.qq.com/s/MYiA7QEKnfTbPBQ_0bhUZw
