AI探索指南
- 第一性原理的反面就是类比思维。
马斯克说：
在日常事务中应该使用类比推理，否则大脑会因为第一性原理思考而不堪重负。
但在做重大抉择时，类比推理无法摆脱传统和以往经验的枷锁，这种思考方式实属荒唐。
切记不要盲目跟风，运用物理学思维，从第一性原理出发进行思考，就可以避免犯错，这种方法极为强大，适用于生活的方方面面。
类比思维：电池一直很贵，电动车永远无法流行。
第一性原理：从原料看，电池可以非常便宜。
类比思维：以前的火箭都很贵，以后也会很贵。
第一性原理：从原料看，火箭的材料成本只有 1%-2%，完全可以做得很便宜。
—— 《马斯克原理》
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AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 赚钱的本质就四个字：创造，销售。
通过自己的劳动所获得的收入可以拆解为三个因素：专长、责任、杠杆。
专长，可以拆解为天分（没办法）和热爱（一万小时，100%的专注度）
责任，承担责任，才能建立可信度，才能获得更多的收益。
杠杆，人类在进化过程中，学会了相互信任，学会了合作，学会了利用资本，从而进入了杠杆时代。
杠杆可以拆解为，劳动力杠杆，资本杠杆，软件和媒体。
杠杆的另一面，是判断力的重要性，因为每一个决策质量的提升，都会被快速放大。
@aigc1024 - 这个马真的比机器人狗更让人小脑停摆
- 《DeepSeek 的 10 万亿美元大战略》
这篇文章的核心就是这一张图了
deepseek v4 pro 虽然不是最好的模型
但是缓存基本不要钱
这是所有大模型都需要的技术
opus 用这个技术成本都能下降10倍
同时相信 v4.1 有了真实的 harness 数据进行训练之后，一定会很快变好
@aigc1024 - 很多人说，中国房子跌了这么多了，可以抄底了。但，房价真的跌到位了吗？我觉得没有。最大的利空刚刚开始发酵，这个利空是——白领失业。
前段时间，Block裁员4000多人，占比40%，结果，股价大涨25%。“裁员”广进已经被反复验证了，根本原因是现在的AI确实已经强大到可以干活了。于是，未来必然会有越来越多的公司去裁员。大量白领丢工作后，房价会怎样，不言自明了吧。
除了要小心房价下跌，还要注意什么？AI趋势带来的不应该只是风险，还有红利，那怎么抓住AI带来的红利呢？欢迎观看视频。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息Media is too bigVIEW IN TELEGRAM - 说个暴论：下一个十年，属于一人公司（OPC）的时代，已经彻底来了。
传统创业的游戏规则，已经被AI和开源工具砸得稀碎。
这张清单，就是一人公司的完整基建包，把一家互联网公司需要的全栈能力，给你列得明明白白：
• Claude：写代码，搞定全栈开发，每月20美元
• Supabase：后端服务，免费
• Vercel：部署上线，免费
• Namecheap：域名，每年12美元（平摊到每月1美元）
• Stripe：支付系统，按交易抽成2.9%
• GitHub：版本控制，免费
• Resend：邮件服务，免费
• Clerk：用户认证，免费
• Cloudflare：DNS解析，免费
• PostHog：数据分析，免费
• Sentry：错误监控，免费
• Upstash：Redis缓存，免费
• Pinecone：向量数据库，免费
算下来，一个人启动一家完整的、能跑通商业闭环的公司，每月固定成本只要约20美元。
以前你要开公司做产品，得先组团队、融资金、搭基建。开发、运维、产品、运营、财务，光人力成本一个月就要几十万，还没算服务器、软件的固定开销。
现在倒好，所有这些公司职能，全被AI和SaaS工具打包成了“一键即用”的服务，90%以上都是免费的。
你一个人，就是CEO、产品经理、全栈开发、运营、财务。
不需要融资，不用稀释股权，不用看投资人脸色；
不需要团队，不用搞管理内耗，不用应付办公室政治；
你只需要找到一个能解决用户痛点的需求，把产品做出来，然后收钱。
一人公司的核心，从来不是“一个人干所有活”，而是“一个人掌控所有的决策权和100%的利润”。
它不是小打小闹的副业，是未来十年，最适合普通人的商业形态。
以前创业，是你要凑齐所有条件，才能拿到入场券。
现在创业，是你只要敢动手，20美元就能开干。
从来没有哪个时代，能让一个普通人，用这么低的成本，完全掌控自己的全部商业价值。
你不需要再等别人给你机会，你自己，就是一家公司。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 不用写一行代码也能做管理系统？这套AI开发流程让程序员都慌了
1.你打开ChatGPT，输入提示词："帮我生成一个学生管理系统的Spring Boot项目代码" 2.你用Cursor打开生成的项目，自动修复报错，导入MySQL数据库 3.你启动前后端，测试增删改查功能
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- 我发现中文圈没人提这个⬇️
刚刚英伟达完成了一件很多人以为做不了的事。
他们用4bit精度，在10万亿tokens上，预训练了一个12B参数的大语言模型。
其实预训练方向一直陷入停滞很久了，过去几年，预训练基本被16bit和8bit统治。
你可以在推理阶段做4bit量化，可以省显存，可以让模型跑得更便宜。
但真拿4bit去做预训练，就是另一回事。
训练不是把模型压小然后跑起来。
训练是每一步都要算梯度，每一步都要更新参数，每一步都可能被数值误差放大。
精度降太狠，loss会飘，梯度会偏，它会变得不稳定，自己“幻觉”出错误的计算，最终崩溃。
但英伟达证明了“不可能”只是一个数学问。
他们使用了一种名为 NVFP4 的新格式，与标准结构不同，NVFP4 采用“微缩放”。
它不是粗暴地把所有数字砍成4bit，而是把数字切成很小的block，给每一小块单独配scale。
你可以理解成，以前是一把尺子量一整间屋子，现在是每一小格都有自己的尺子。
其结果是一次彻底的范式转变：
性能提升 2× 到 3×
内存使用减少 50%
最重要的是智能几乎无损
研究人员将该 4 位模型与庞大的 8 位基线进行了比较。曲线完全一致。
在 MMLU、GSM8K 和编程基准测试中，“微小”4 位版本的表现与更昂贵的模型相差不到 0.1%。
当然，它不是整个模型从头到尾全部纯4bit。
embedding、norm、attention相关部分、optimizer states这些地方，仍然有高精度保留。
但最重的那部分linear GEMM，已经可以被NVFP4接管，而且模型没有炸。
训练一个前沿模型过去需要数万块 GPU 和数月时间。NVIDIA 刚刚证明我们可以用一半的硬件和极少的电力得到相同的结果。
这对整个行业的意义很简单：
大模型训练不会因为算力贵就停下来。
英伟达正在把那张训练账单，一刀一刀往下切。
这会是一个非常颠覆的事情。
Paper：https://arxiv.org/abs/2509.25149
@aigc1024 
