AI探索指南

  1. 美国二手书商最近发现一个怪现象:几十年没人买的学术书、法律书,甚至一本1972年的污水处理手册,突然被神秘公司大量扫货

    美国二手书商最近发现一个怪现象:几十年没人买的学术书、法律书,甚至一本1972年的污水处理手册,突然被神秘公司大量扫货。有人偷偷往书里塞GPS,结果一路追到工业扫描厂。法院文件后来揭开谜底:Anthropic曾启动Project Panama,希望尽可能扫描大量实体书,做法就是切掉书脊、拆页、扫描,原书随后丢弃。听起来像书籍毁灭计划,但这些书大多不是珍贵古籍,而是冷门、低印量、网上找不到的长尾知识。AI公司把它们吸进模型,也许让沉睡知识重新被使用;可原本属于出版市场和图书馆体系的书,一旦变成训练数据,最终却掌握在少数科技公司手中

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  2. 实用开源项目推荐:Anthropic Cybersecurity Skills

    实用开源项目推荐:Anthropic Cybersecurity Skills
    给各种Agent"喂"了800多份网络安全实战手册,内容涵盖云安全、威胁狩猎、渗透测试、等 29 个领域,每份手册都写清楚了"什么时候该用这个技能、需要什么前置条件、具体怎么一步步操作,让 AI 在处理安全问时不再瞎猜命令,而是像一个资深安全分析师

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  3. 硅谷传奇投资人 Marc Andreessen 最近在一次访谈中指出,对于绝大多数普通人的日常 AI 需求,小模型,或者廉价大模型的极速版,其实已经完全够用了

    硅谷传奇投资人 Marc Andreessen 最近在一次访谈中指出,对于绝大多数普通人的日常 AI 需求,小模型,或者廉价大模型的极速版,其实已经完全够用了。
    大多数人根本不需要“海量算力”,也不需要一个 IQ 超过 120 的超级 AI。
    这也意味着未来消费端对算力的真实需求,很可能低于今天科技巨头如此庞大的算力投资所隐含的预期。

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  4. Miro 被卖给了 Bending Spoons

    Miro 被卖给了 Bending Spoons
    这家公司在月初刚买了 Airtable
    很多人还不知道它是谁,但应该所有人都知道 Evernote
    2022 年 Evernote 就卖给它了
    这家公司专门收购落魄的 SaaS 公司和互联网公司
    投资人20倍估值投资,这家公司2倍估值收购
    而更有意思的,这家公司它自己的估值也有 19 倍
    这家公司的增长几乎全部来自收购
    也是个神奇的公司了
    @aigc1024

  5. 现在的 AI 榜单看多了真挺麻木的,大家基本都在已有参考答案的池子里卷

    现在的 AI 榜单看多了真挺麻木的,大家基本都在已有参考答案的池子里卷。
    TRACES 提的这个思路很对路。如果没有标准答案,AI 到底能不能自己把结论探索出来?
    重点测寻找路径和自主试错,而不是只看一个冷冰冰的最终得分。大模型从做家走向科研助手,这步跨越确实该有新的基准了。

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  6. 2026世界杯官方指定投注平台

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  8. 最近和几家Agent大厂的一线销售聊了聊

    最近和几家Agent大厂的一线销售聊了聊。
    和我之前的判断差不多,在Agent市场,讨论月活意义不是特别大。
    2C战场在国内,通过电脑使用Agent工具然后还能有付费可能性的用户规模不是一个特别大的数字,这个数字如果再算上转化率和一个不会太高的月费额度,这个总盘子就不是一个特别sexy的数字。
    所以对于目前参与战役的厂商而言,2B一定是更重要的事情。
    这其实又回到了协同软件时代各家打下的江山,他们在上一个时代面临的“国情”挑战更大:
    比如企业的数据化基础差、企业付费意愿低、标准化产品适用范围受限……
    起码在AI时代,大家会更愿意把为AI付费纳入考虑进来。
    飞书的销售说今年很多企业会主动找到他们希望他们到企业讲一讲AI,原先嫌贵的企业中高层受AI的影响,考虑的就不只是IT的预算而是企业内部关于AI的预算。
    他还说了一个有意思的事情,就是飞书今年在汽车行业的商业化势能很足,进展很多,最关键的节点就是之前拿下了上汽,也影响了很多产业链企业用飞书。
    他们最近还在做一个解决方案是,让整车厂和零部件企业在飞书上用一套系统协同,来解决企业和企业之间的协同效率问。正在和上汽共同做这个事情。
    不少人现在都在用飞书CLI接codex或者CC。可能这件事在小团队或者OPC使用上感受没有特别深。但我们再把目光放回agent竞争这个市场里,会发现飞书商业化的积累给豆包工作带来了一个现实的商业化起点。
    还是用汽车行业为例,无论飞书在车企内部也好还是产业链企业与企业之间也好,这些年所沉淀的这些组织关系、文档、流程还有经验,今天看都成为了Agent干活需要的“上下文”基础。
    这些积累能不能变成优势,还要看AI是否能给企业的业务带来真金白银的回报、数据安全和企业知识怎么能沉淀在组织里;这些都是tob这个战场Agent的胜负手。
    如果这条路径成立,除了大模型和harness,过去企业软件市场里积累的客户和行业经验,也会影响这一轮Agent商业化的进度。
    这笔账,应该放进各家厂商的竞争里一起看。
    @aigc1024