AI探索指南
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: bolai178.cc- 国内大模型对于大部分需求是不是就够了？
Coding能力是仰望星空的阶梯： 它是衡量大模型认知深度的标准，也是AI实现自我迭代、迈向AGI的核心引擎。在这个维度上，中美顶尖实验室的角逐仍将激烈进行，因为这决定了谁能触及智能的上限。
日常办公是脚踏实地的土壤： 中国大模型虽然在极限能力上仍有代差，但通过极致的工程优化和价格战，已经完美契合了广大企业“降本增效”的核心诉求。在AI从“实验室奇观”走向“水电煤”的今天，“次优但便宜”不仅是可用的，更是大规模商业化落地的真正主力。
（1）极其夸张的成本优势
中国大模型（特别是开源或开放权重的模型）在价格战中展现了惊人的竞争力。
这种成本差异在企业级应用中是致命的。当企业将AI接入数万名员工的日常办公软件，或者处理海量的客服工单时，Token成本的微小差异都会被放大为数百万美元的开销。对于一家只希望AI帮员工“写周报、润色邮件、提取Excel数据”的企业来说，“便宜且足够好”的中国大模型是绝对的优选。
（2）数据安全与私有化部署
中国企业天然更倾向于使用本土模型，服务于数据隐私和安全，或者通过微调开源模型进行本地化部署。这种“可控性”是国外闭源大模型无法提供的。
@aigc1024 
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代理合营频道：@QSTY321- 翻译自Boris Cherny（Anthropic 创始工程师）的X。Boris 提出 AI 时代团队的五种新原型角色，并分析不同产品阶段需要哪些组合⬇️ Sweeper太真实了😂 但我没太懂为什么Sweeper和Maintainer需要分开两种角色，其实都是代码治理的工作，也许是一个短期一个长期吧。
随着工程、产品、设计、数据科学等角色逐渐融合为一种新型职能，我一直在思考未来的岗位形态可能会是什么样子。比如，看看Claude Code团队，我觉得可以看到五种原型角色：
1. 原型师（Prototyper）：提出全新想法；快速产出大量创意，其中大多数不会真正上线。
2. 构建师（Builder）：将原型或想法迅速转化为生产级的产品/基础设施。
3. 清道夫（Sweeper）：清理UI、简化代码和系统、下线冗余功能、优化性能。
4. 培育师（Grower）：接手已建成的产品，通过持续迭代提升产品与市场的契合度（PMF）。
5. 维护师（Maintainer）：负责成熟系统，确保其在扩展过程中保持安全、可靠、快速且高效。
很多人会同时覆盖两个角色，有时甚至是三个。我还注意到，这些角色并不严格绑定于岗位职能——例如在Anthropic内部，有些设计师符合第1类，有些符合第2类或第3类；工程师、产品经理、数据科学家也是如此。
一个健康的团队需要根据产品阶段混合配置这些角色：
· 对于新产品、尚处PMF前期的产品，需要擅长 1+2+3 的人；
· 对于正在增长、已找到PMF的产品，需要 2+3+4 以及部分 5；
· 对于PMF很强的产品，需要 3+4+5 以及部分 2。
也许未来的产品岗位会更像这样，而不是今天这种按领域划分的角色模式。
@aigc1024 - 即使 Claude 新版本模型愈发惊艳
Loop Engineering 的理念看上去进一步闭环
但它们的成本实在是太贵
大厂的 Capex 在放缓（即使裁员也是降本不增效）
C端 AI 应用商业化也几乎毫无进展
再加上：二级市场 AI 供应链的暴涨泡沫+一级市场世界模型和 Agents Team 创投泡沫
这里可能就是这一轮 LLM 生产力革命的愚昧之巅了
往后就是超级 App 卷白领办公场景的无情红海
以及 C端 AI 应用商业化的萌芽
@aigc1024 - 社交媒体的本质是数以万计的信息茧房
你的内容必须符合某个茧房的偏好
才能被分发到某个茧房内
偶尔也有些破圈的
大部分不过是分发到了另一个大茧房内
极少有些超级破圈的
横跨数百个茧房都有传播力
如果你试图对抗这个规律
它就完全没有分发流量
在社交媒体的游戏中
每个人都需要讨好一些人
虽然他们可能自己都意识不到
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代理合营频道： @QSTY321Media is too bigVIEW IN TELEGRAM- 今天再次去海里的时候，恐惧感不在了
忘记了游泳，学会了洗海澡
不再是昨天那样用力地与海浪搏斗
也不用再留恋泳池坚实的底部
忘记在泳池游泳的所有技巧
只以最放松的姿态站立着
静静地漂浮其中，感受海水流动
脚下踩着的不是虚空，而是整个海洋
@aigc1024 - 我觉得业务AI化就是扯犊子，如果判断是错的也欢迎指正。
先说传统企业吧，AI化的前提是数据沉淀，不管是大规模传统企业还是小规模，很多业务连线上化，信息化都没实现，更别说数据沉淀和数字化了。
有数据沉淀了之后，也可能引入更多的算法来辅助动作，但是核心业务的动作和决策是不可能AI化的
近几年一些老板和领导，需要借着AI相关的热度，炒作一点自己的业绩，实则投下去的钱就是打水漂。有多少企业做了AI助手，然后实实在在用起来了的？
再说说互联网企业。
一是超级APP。超级APP也是一个伪概念，我举个例子。假设今天某宝更新成了一个超级APP，一句就能完成购物全流程。那原来APP怎么办？像搜索、首页等等传统功能业务后面的广告收入谁来填补？AI怎么提升用户和付费呢
我认为手机APP最终就是杂糅AI入口和传统功能，但是基于大家已经养成的使用习惯，AI入口不会有太大的收益。
二是AIGC。即梦，Sora之类的AIGC应用都没火起来，说明大家不喜欢看100%AI味的东西，前段时间很火的AI漫剧，创作收益也是很低的，广告商有愿意把钱投给流量多的创作者，而平台需要更多的活人用户产生价值，也在刻意打压AIGC的内容的。
可能明年也许能够生成更加拟真的视频，但是背后肯定需要更多的算力，那时候的算力成本又有几个人承担得起呢？今天苹果已经因为成本涨了1000元，明年如果涨2000元呢。。。
就先说这么多吧...
@aigc1024 - 开源了一个可以蒸馏任何写作风格的skill
蒸馏方法只需两步，1.提供或让 agent 抓取20 篇以上希望学习的某个风格的文章，2. 让 agent 用这个 skill 来蒸馏复刻。
GitHub: writing-dna-skill
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