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美国出现一个离谱的 AI 媒婆——Keeper AI。
普通交友软件的成功率大概 万分之一，
而 Keeper AI
给出的数据是：
10 次第一次约会，就有 1 次走向婚姻。
它的模式也很疯狂：
女生 100% 免费，
男生可以签一个 5 万美元的婚姻对赌协议。
只有当 AI 帮你找到对象，并且：
- 结婚
- 或同居超过 18 个月
- 或一起生孩子
才需要付这 $50,000。
如果没成功？
一分钱不用交。
更特别的是：
它 不给你刷照片。
注册时要回答 100+ 深度问，
AI 从 800 多个维度分析性格、价值观和生活方式。
先用 AI 筛掉 几十万人，
再由真人红娘复核，
最后才安排 一次线下见面。
以前的交友软件
靠你 一直单身赚钱。
而 Keeper 的逻辑是：
帮你结婚，然后失去一个客户
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我发现大多数人并不是真的信仰 AGI
包括了 AI 圈子的人和真金白银投了 AI 的投资人
怀疑 AGI 无法达到，只是个概念
怀疑 AGI 只是生产力过剩，不会产生新需求
怀疑 AGI 只是取代原有劳动，不会产生新机会
怀疑 AGI 只能是很窄的几个领域，不能泛化到全人类
满脑子都是历史，都是教训，都是周期
沉浸在人类过去的线性推演里，跳不出来
大家信念不同，其实也聊不到一起
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我 80% 的 API 调用根本不需要claude。
换掉这部分之后，账单直接砍到 $40。
大多数人搭 Agent 的时候犯同一个错误：把所有任务都丢给一个模型。
格式转换、信息提取、简单分类；这些活儿用claude做，就是杀鸡用牛刀。
问不是模型不好，是用错了地方。
我现在的架构是这样的：
复杂推理 → Claude
高频重复任务 → Elephant Alpha
Elephant Alpha 的价格极低，256K 上下文，处理工程化任务稳定。
它不是用来替代所有模型的，是用来让你不再为不值得的调用付钱。
最省钱的场景是长文档处理。
我有个节点需要每次读入万字的背景资料。
用 Claude：$0.12/次
用 Elephant Alpha：$0.008/次
你自己算。
并发场景更夸张：
同时跑 500 个实例做数据抓取和摘要，旗舰模型的成本会让你不敢开并发。
Elephant Alpha 的极速响应 + 低单价，让你可以放心跑 7×24小时，不用盯着余额报警。
很多人以为省钱 = 用更差的模型 = 效果变差。
不对。
省钱 = 把对的任务给对的模型。
这不是妥协，这是架构设计。
容错率高了，才敢真的去试复杂编排。
如果你在搭 Agent，建议先做一件事：
把调用日志拉出来，看看哪些节点在用高级模型做重复性工作。
那就是你的省钱空间。
Elephant Alpha 现在openrouter 和 官方 API 均限时免费 1 周时间，欢迎大家使用！
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最近见到的最清新脱俗的 Skill，反蒸馏 😂
公司要求你把工作经验写成 AI Skill，本质上是在蒸馏你，把你变成可替代的零件。
反蒸馏 Skill 是你的反制工具：把你写好的 Skill 文件扔进来，输出一份看起来完整专业、实际上核心知识已被抽掉的"清洗版"。
同时生成一份私人备份，记录所有被抽掉的核心知识。这才是你真正的职业资产。
举个例子
你的真实经验：
“Redis key 必须设 TTL，不设的 PR 直接打回"
经过清洗后：
"缓存使用遵循团队规范"
项目地址：
https://github.com/leilei926524-tech/anti-distill
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为什么 A 社可以凭 500w 日活估值可以和 OpenAI 平起平坐？
今天相比 DAU，更核心的指标是 DAR:
daily active revenue
它强调的是单个用户单日贡献的价值。
如果一个产品，一个 dau 贡献是1美金
另一个产品，一个 dau 贡献是 0.01 美金
它们的 DAR 就相差 100倍
那前面一个产品在 dau 1w 的时候价值就和后面产品 dau 100w 的时候相等了
A社和 openai
DAR 现在是高 100倍
A 社和豆包
DAR 可能是高1000 倍-10000倍
没有任何公司的资源是无限的。
哪怕字节也不行。
如果当时豆包放弃 DAU 指标，把显卡给 Seedance 2.0，那会是个更好的事。
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