AI探索指南

关于AIGC人工智能、思维方式、知识拓展，能力提升等。投稿/合作： @inside1024_bot
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件

AI探索指南

  1. AI探索指南

    Codex 有个很适合长期项目的玩法：

    Codex 有个很适合长期项目的玩法：
    给它写一份 AGENTS.md。
    直接输入：
    「请根据当前项目，帮我生成一份简洁实用的 AGENTS.md。内容包括项目结构、运行命令、测试命令、代码风格、禁止事项、完成标准和 review 标准。不要写空，只写会影响你之后行为的规则。」
    这一步做完后，后面每次开新任务，Codex 通常会稳一点。
    因为你不用反复解释：
    测试怎么跑；
    哪些文件别动；
    PR 要注意什么；
    这个项目有哪些默认约定。
    很多时候，AI coding 不稳定，不是模型不会写代码，而是项目规则每次都要重新猜。
    AGENTS.md 的价值就在这里：
    把容易反复说的，沉淀成项目级工作约定。
    本质上，这是给 coding agent 写一份「项目说明书」。

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  2. AI探索指南

    有人把小红书图文一个月 96 万曝光的方法，直接做成了一个 Codex Skill

    有人把小红书图文一个月 96 万曝光的方法，直接做成了一个 Codex Skill。
    这比收藏 100 个提示词有用。
    提示词解决的是：这一次怎么写。
    Skill 解决的是：以后每次怎么判断、怎么拆、怎么出图。
    项目叫：XHS Visual Director。
    说白了，是小红书图文的“视觉导演”👇

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  4. AI探索指南

    推荐一份AI 报告：《The State of the AI Economy》，

    推荐一份AI 报告：《The State of the AI Economy》，
    Exponential View 昨天刚发的……
    https://co926i0b3r.feishu.cn/file/PMT3b10EkoqzEvxgGY2cViCCnOq
    框架上报告把 AI 经济拆成了几个部分来看：
    真实需求、
    宏观影响、
    资本开支、
    token 消耗，
    以及产业链里的价值分配。
    报告的主线很清楚，甚至就是当下市场最大的共识：AI 的收入增长是真实存在的，而且速度很快；但与此同时，支撑这轮增长的数据中心、芯片、电力和云基础设施投入也非常巨大，大到碰触了很多人类世界的物理极限。
    我喜欢这份报告，是因为它提供了一个相对完整的观察框架。它没有只看收入，也没有只看投资，更没有只看某几个明星公司，报告把收入、折旧、融资、token 价格、模型能力、应用层和基础设施层放在一起看；（这个框架其实我也一直在用，钱一直都是成年世界最赤裸裸的标准）
    它最后留下的问也很关键：如果 AI 变得越来越便宜，能不能带来足够多的新使用量，覆盖前期巨大的基础设施投入？（所谓的贾维斯悖论）这可能是判断这一轮 AI 繁荣能走多远的核心问。
    推荐给关心 AI、科技公司、资本开支和产业周期的朋友。
    图表爆炸多，读起来有点累，但很适合用来校准自己对 AI 经济的判断以及拿来放在自己的PPT里🐶。
    @aigc1024

  5. AI探索指南

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  10. AI探索指南

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  11. AI探索指南

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  12. AI探索指南

    跟Claude谈个恋爱怎么了？Nature最新研究：真能给人聊傻了

    跟Claude谈个恋爱怎么了？Nature最新研究：真能给人聊傻了
    https://mp.weixin.qq.com/s/LdCtRixEba_cojvsRQVX3g?token=1037193221&clicktag=bar_praise&scene=294&clickpos=0&from_safari=1
    “无论是和AI聊天也好，还是单纯利用AI工作也好，如何在一个越来越不需要他人的世界里，继续与他人保持连接，可能才是这个时代最深刻的命。”
    @aigc1024

  13. AI探索指南

    一个经典原理：资源有限的时候，资本一定流向边际收益率最高的地方

    一个经典原理：资源有限的时候，资本一定流向边际收益率最高的地方。
    这是市场最基本的运作方式，钱会自己找到最值得去的地方。哪里回报高，钱就往哪里涌。
    大模型行业也有完全一样的规律：
    大模型的 ROI 定律：资源有限的时候，算力和资本一定流向边际收益率最高的地方。
    这个定律包含了两个层面的推论：
    推论一： 模型公司选高价值场景来训练，因为训练成本高，必须投值得的方向，才有 ROI。
    推论二：用户选高价值场景来用，因为调用成本高，必须用在算得过来收益的事情上，才有 ROI。
    两边的逻辑完全一致。
    大模型 ROI 定律对我们的启发
    没有找到 AI 价值场景的人，觉得 AI 没什么用，贵，玩玩就算了。
    找到了真实场景的人，觉得 AI 太有用了，恨不得显卡再多一点。
    同一个模型，同一个价格，两种完全不同的感受。区别只在于你能不能用它创造出超过成本的价值。
    昨天向阳乔木跟我说了一件事。他看到妹妹在用一个很中庸的大模型，于是就向她推荐了一个好的模型。
    他妹妹用了之后跟他说：我过去一个礼拜过的事情都白做了，它一次就给我做好了。
    一个礼拜的时间，换成一次对。如果你把时间算进 ROI，这个模型其实便宜到离谱。
    我们使用生产力工具的核心是用这些东西是为了解决问。问解决了，ROI 就出来了。
    不要老盯着价格本身看，要看它帮你省了多少时间、创造了多少价值。
    反过来想，一定要反过来想
    跟同行交流的时候，发现很多人老期待 AI 免费、AI 降价。
    但有没有可能，如果能免费那反而是大公司的大机会，和你关系不大。
    反而是今天比较贵的情况下，有很多小场景值得去挖掘，你才有机会。
    也不要觉得场景小。卖千元机和卖 iPhone，同样数量，肯定是卖 iPhone 赚得多。
    不然为什么只有 iPhone 黄牛，没有红米黄牛呢。
    如果你都能卖得动的，贵一点的永远是更好的。
    做应用创业也好，做产品也好，要找到一个新的价值，不要老想去替代以前的东西。替代是存量竞争，发现新价值才是增量。
    ROI 不要只看 I，更重要的是看 R。
    如果大模型就是电网
    大家都说模型是未来的水电煤，此不假。
    现在很多人，甚至传统行业、能源行业、政客，都在做中转站的生意。
    AI 是水电煤，我做电网配套设施，分一杯羹，稳定不赔。
    另一种思路：找到一个高价值的场景，才能把 token 卖出溢价。
    爱迪生的电厂客户，最开始全是华尔街的金融机构和高档办公室。
    这是生产力使用的 ROI。
    找到自己的 10 倍 ROI
    但每个事情做起来，都是【值得我做】和【适合我做】的交集。
    大家都知道有本书叫 10x 比 2x 更容易。
    它的核心原理是你要找到自己比别人好 10 倍的地方，才能做出比别人好 10 倍的产品和服务。
    以前是生产力匮乏的时代，你只要满足了用户需求，或比别人好一点点就可以了。
    现在是生产力过剩时代。只有 10 倍好，用户才会迁移，用户才会付钱。你比别人好 2 倍，人家懒得动的。
    【（新体验/旧体验）>10=用户迁移】
    获得用户不再是普通的减法，而是10倍好的乘法。
    所以不要随波逐流，不要看别人做什么就跟着做什么。
    把你的注意力钉在你比别人好 10 倍的地方。找到那个锐利的切入点。
    用同样的时间和精力，你能不能做出比别人好 10 倍的东西？
    这是投资时间和注意力的 ROI。
    为什么要叫它"定律"？
    大模型的 ROI 定律：资源有限的时候，算力和资本一定流向边际收益率最高的地方。
    文章要看完了，你会发现这个东西这么简单，道理我们都懂啊，为什么还要叫定律呢？
    越是简单的道理，越容易被忽略。
    ROI 定律就是这么简单的东西，但很多人在思考 AI 的时候都会忘掉它。
    可能还是移动互联网时代的思想钢印太重了吧。
    让我们把【服务大量免费用户】这样天真的观念从脑子里抛开吧。
    正视高贵的价格，为它找到高价值的场景。
    尊重你自己的时间，算出你自己的 ROI。
    永久链接：https://mp.weixin.qq.com/s/JQAM5Vj2HIbnSmKvQcUkVg
    @aigc1024

  14. AI探索指南

    昨天 Seedance 2.0 出了 4K 模型

    昨天 Seedance 2.0 出了 4K 模型。有人用了一下，算了算价格就被惊到了：
    一条 15 秒 4K 视频大概 88 块，一条一分钟的广告片，算上抽卡大概 700 块。
    是的，这个模型是很贵的。
    但这么贵的东西，每天给字节带来的收益超过 3000 万人民币。
    而且官方 API 没有任何折扣，代理商加价 1.2 到 1.5 倍在卖，依然供不应求。火山引擎那边90%的小客户根本无人接待，因为大客户太多了，用量夸张到服务不过来。
    这里的大客户也不是以前那种大公司，而可能只是一个10人团队，每年就可以消耗500万。
    一个东西又贵又抢手，只能说明一件事：在买它的人眼里，它是便宜的。每一笔交易能成交，都是因为买卖双方都觉得自己赚到了。
    就跟股票一样，每一次成交背后，双方各自认为这笔交易对自己有利。能成交，就证明价值远高于价格。
    就像一条一分钟的广告片，成本是 700，在外面的报价是多少钱呢，1万起步。
    AI 视频的 ROI
    昨天和一堆朋友聚餐，大家聊到很多有趣的观察。
    歸藏说他现在看红果短剧，里面已经全都是 AI 短剧了。
    红果是完全靠算法推荐的短剧平台，这说明在短剧的 ROI 方面，AI 短剧已经完全碾压真人短剧了。
    算法的背后，就是人们生理性的爱看。
    电影电视本质上是造梦的艺术。
    短剧的大制作不多，大多预算都很低。在极限压缩成本的情况下，真人短剧不可能精致，只能凑合。
    AI 生成的画面没有凑合这个概念，每一帧都是它能做到的最好。
    在造梦这件事上，AI 的 ROI 是碾压级的。
    大语言模型的 ROI
    说完短剧和视频模型，再来说说大语言模型的 ROI。
    为什么现在所有大模型公司都在做 coding？
    技术上的原因当然是 Coding 的可验证性最好。
    但更深层次的原因是 ROI 的计算。
    RL 是一个通用的技术，并不局限于领域，善恶都可以被 RL。
    但模型训练要选场景，肯定选价值最高的，因为每个团队的算力、精力、时间都是有限的。
    这样，Coding 就同时成了中美大模型公司的第一选择。
    据说 OpenAI 的研究员在选方向的时候，就是把各个把职业按 GDP 贡献占比排序，排在前面的优先去做 RL 和 scaling。
    金融、法律、咨询、技术、生物医药。
    可以做的事情很多的时候，就出现了机会成本的选择。
    这就是大模型公司分配资源的 ROI 算法，他们管这个叫 Agentic ROI。
    大模型的 ROI 定律
    经济学里有

  15. AI探索指南

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