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调了大半天 System Prompt
意识到一件以为早就理解的事…
当执行不再是问，衡量标准和测试用例就变得更重要了。
AI 让「做出来」的成本几乎为零, 但「判断哪个更好」的能力反而更稀缺。叠加 AI 本身的不确定性和数据的私有性，衡量和测试更难一些。
于是想到了「品味」这个词，或许可以再拆解：
品味 = 目的 + 衡量的维度和程度 + 测试用例
大多数人把品味当玄学，没法学。
但拆成目的+维度+用例三件套之后——每件都能训练，品味就是可学的。
还是得做中学，做中悟啊。
@aigc1024
意识到一件以为早就理解的事…
当执行不再是问，衡量标准和测试用例就变得更重要了。
AI 让「做出来」的成本几乎为零, 但「判断哪个更好」的能力反而更稀缺。叠加 AI 本身的不确定性和数据的私有性，衡量和测试更难一些。
于是想到了「品味」这个词，或许可以再拆解：
品味 = 目的 + 衡量的维度和程度 + 测试用例
大多数人把品味当玄学，没法学。
但拆成目的+维度+用例三件套之后——每件都能训练，品味就是可学的。
还是得做中学，做中悟啊。
@aigc1024
具身智能领域好像没有太多memory相关的概念，我感觉memory是一个短期长期看都适合具身去搞的一件事情
@aigc1024
@aigc1024
这两天在西安跑企业AI，和老板、高管、技术深度聊下来，也能反映出企业AI落地的真实状态。
表面上人人都在喊“AI降本增效”“数字化转型”，但实际推进充满了不确定性、阻碍和认知错位。
我把最近最集中的痛点，摊开口喷一下，欢迎各位老板和从业者对号入座👇
1. 老板的决心与预期：喊口号容易，真干太难
很多企业老板张口闭口“我们要用AI赋能、砍成本、提效率”。PPT里战略写得很牛逼，拿着去融资路演。
但真正决心把这件事当成工程、愿意长期投入资源、耐心迭代的，真的太少了。
更多是：今天签了AI项目，明天就幻想“后天就能砍一半人力”。
结果发现这是个长期系统工程——从流程梳理、数据治理，到组织协同，需要几个月甚至更久才能看到真实ROI。
2. 业务与技术的巨大隔阂：那道看不见的墙
不是技术不行，而是业务和技术之间横着一堵墙。
企业想找外部团队帮忙做AI落地，却不愿/不懂/不会把完整的工作流程、核心数据、真实痛点全盘托出。
3. 对技术价值的严重认知偏差：AI不是“免费”
不少老板心里默认：有了AI，软件、代码、方案都变得“一句Prompt就能搞定”，成本应该大幅降低。
原本外包值几万块的系统，现在觉得给几千就够了；
甚至觉得“AI这么聪明，还需要花钱请专业团队？”
不解释清楚AI的真实能力范围和局限性，企业就永远停留在“又便宜又好用”的幻想里，最后既浪费钱，又错失机会。
4. 企业内训的尴尬现实：老板自己不懂，却要员工全会
最常见的一幕：老板要求“全员AI培训，让大家都会用AI提效”。
但他自己对AI几乎零认知，连课程该讲什么、什么内容对自己有用都不知道。
结果：培训变成了走过场。
5. 对AI的过度自信，其实是最大的坑
这点最近聊得特别多。想在微信里硬接AI机器人？平台规则不允许。
想用AI大规模爬取社交媒体数据做用户画像？合规风险直接把你干掉。
甚至有人想“用AI建一家完全无人化公司”……
它背后往往还藏着多方利益博弈（平台规则、数据隐私、现有组织利益……）。
AI能干的事很多，但它代替不了规则、代替不了信任、代替不了人。
过度自信，最后只会制造更多幻觉和浪费。
总结我的整体感受：
AI落地，80%的问不是技术，而是组织、流程、认知和决心。
目前大多数企业还停留在“兴奋期”，真正跑通闭环的凤毛麟角。
但这也正是机会所在。
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不是技术不行，而是业务和技术之间横着一堵墙。
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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》
@aigc1024
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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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
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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
