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你能光看图猜到这是哪里吗？（去过的先别说哈
我问了 Gemini 的思考模式，它猜错了，提示它错了之后，第二次又猜错了，而且它只知道按图上的文字搜索来猜
我又问了豆包新出的专家模式，它第一次也错了，我提示它错了，这时候，它突然进入了狂暴模式，思考了大概有几分钟，思维链条有上千字，又是分析城市地理，又是分析各个景点的街道方向，建筑特征，中间还调用了搜图工具来对比…
我看它的思维链里有好几次说出正确答案又都自我否定，感觉它也没戏了
结果它最后竟然答对了…
我问他怎么猜的，它列了四个步骤，三个小细节验证，严丝合缝，毫无破绽
这个照片是我自己拍的小众景点，网上也没有发过，能猜到这里我是真的有点佩服…
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今晚谷歌可能要发布最新的图像模型 banana 🍌 flash
又便宜又快速，质量还有保证
我们将在 Labnana 第一时间支持这个模型
ListenHub 用户也可以直接使用通过 Labnana 使用此模型，账户打通的哈
http://Labnana.com
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过去 4 个月，我们一直用「token 消耗」作为基准来对齐增长。按同样口径回算，最近一周日均 token 消耗已经接近 3000 亿。
最新的一个版本里，有工程师主动重写了请求结构，在不影响效果的前提下，把单次请求的 token 消耗降低了 40%+。团队开始自然关注结构效率，而不是简单增加 token。
规模上来之后，一个很直观的变化是：一些过去需要我们自己工程化绕过的问题，会在模型的新版本中被直接解决。模型厂商会针对真实负载中暴露的问题持续优化。某种意义上，产品本身也在参与模型的优化过程——这种应用层与模型层相互强化的关系，之前季逸超（Peak）在聊 Manus 时也提到过。
现在回头看，token 更像电表读数——它反映规模和成本结构，但不再适合作为我们的核心指标。
更重要的是：用户是否持续把 context 交给产品，以及我们是否能用更少的 token 完成同样的事情。
我们还在早期，还有很多可以重写的部分。
也在继续找人：增长 / 设计师 / 后端 / 前端🙋♂️
最新的一个版本里，有工程师主动重写了请求结构，在不影响效果的前提下，把单次请求的 token 消耗降低了 40%+。团队开始自然关注结构效率，而不是简单增加 token。
规模上来之后，一个很直观的变化是：一些过去需要我们自己工程化绕过的问题，会在模型的新版本中被直接解决。模型厂商会针对真实负载中暴露的问题持续优化。某种意义上，产品本身也在参与模型的优化过程——这种应用层与模型层相互强化的关系，之前季逸超（Peak）在聊 Manus 时也提到过。
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现在AI太厉害了，不仅SaaS死了，传统软件更是被AI打得满地找牙。
我一个朋友的startup里，一堆员工抱怨windows太耗电，他们公司全员AI native原住民，CTO直接带着三个曲阜师范中文系硕士熬夜vibe coding，半个月写了个新的操作系统。
后来他们公司用AI写了自己的微信、飞书、office， 直接替代了公司采购的所有软件，一分钱都没花，还往外卖了好几千万，导致腾讯、金山、字节一堆VP排着队上门求他们别写了。
字节飞书总裁亲自上门，说我们养了6000员工用五六年写的飞书，被你们用AI三个月vibe coding彻底颠覆替代掉了，求求你们赶紧停止，高抬贵手，给字节留口饭吃，别让字节饿死了。
现在AI对软件行业颠覆真的太恐怖了，半年前都不敢想象的事情，现在居然成真了。
@aigc1024
我一个朋友的startup里，一堆员工抱怨windows太耗电，他们公司全员AI native原住民，CTO直接带着三个曲阜师范中文系硕士熬夜vibe coding，半个月写了个新的操作系统。
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@aigc1024
有了Seedance 2.0 各种奇葩的脑洞内容都来了.....世界已经快速进入拼想法的时代了....
@aigc1024
@aigc1024
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