AI探索指南

  1. 论论这个AI,一打开 APP,它就开始自动帮你解读最前沿最有趣的论文,像播客一样把论文用语音讲出来

    论论这个AI,一打开 APP,它就开始自动帮你解读最前沿最有趣的论文,像播客一样把论文用语音讲出来。
    如果你不交互,它就会一直讲一直讲。
    很少见到这么主动的E人 AI。
    它的声音是论论CEO的,性格也让我想起论论CEO。
    我一开始以为是 onboarding,没想到是全部自动生成的。
    播放的时候还会播放魔性动画。
    所有的这些都跟以前的 APP 完全不同。
    这对一个 AI4S 的 APP来说,简直太反差了。

  2. 谷歌发了一个很牛的深度研究论文

    谷歌发了一个很牛的深度研究论文

    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:https://research.google/blog/deep-researcher-with-test-time-diffusion/

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  4. 看到一句话,“任何机器人开发的公司,现阶段在中国遇到的最大的挑战,就是中国用工成本还是很低的~”

    看到一句话,“任何机器人开发的公司,现阶段在中国遇到的最大的挑战,就是中国用工成本还是很低的~”

    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。

  5. 谷歌发了一个很牛的深度研究论文#ai创造营#

    谷歌发了一个很牛的深度研究论文#ai创造营#

    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/

  6. 最近听的最有价值的播客,是 Claude Code 使用量全球榜一大哥,刘小排在koji的十字路口的播客

    最近听的最有价值的播客,是 Claude Code 使用量全球榜一大哥,刘小排在koji的十字路口的播客。
    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。

  7. 组织能力才是 AI 公司真正的壁垒 | 对谈 Palona AI 联创任川 - 42章经

    组织能力才是 AI 公司真正的壁垒 | 对谈 Palona AI 联创任川 - 42章经

    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

  8. 昨天在中关村的圆桌现场

    昨天在中关村的圆桌现场
    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

  9. 最近听的最有价值的播客,是 Claude Code 使用量全球榜一大哥,刘小排在koji的十字路口的播客

    最近听的最有价值的播客,是 Claude Code 使用量全球榜一大哥,刘小排在koji的十字路口的播客。
    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。

  10. 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

    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