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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
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
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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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
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赚钱的本质就四个字:创造,销售。
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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人总是高估短期,低估长期。
在选择工作时,亦是如此。
@aigc1024
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这个马真的比机器人狗更让人小脑停摆
《DeepSeek 的 10 万亿美元大战略》
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
在几乎所有企业家心里
比提效更重要的
是提钱(提升赚钱的金额)
AI 确实能大幅提效
但提钱
依旧非常非常难
就这样
我提前对 AI 祛魅了
但依旧非常重视 AI
@aigc1024
很多人说,中国房子跌了这么多了,可以抄底了。但,房价真的跌到位了吗?我觉得没有。最大的利空刚刚开始发酵,这个利空是——白领失业。
前段时间,Block裁员4000多人,占比40%,结果,股价大涨25%。“裁员”广进已经被反复验证了,根本原因是现在的AI确实已经强大到可以干活了。于是,未来必然会有越来越多的公司去裁员。大量白领丢工作后,房价会怎样,不言自明了吧。
除了要小心房价下跌,还要注意什么?AI趋势带来的不应该只是风险,还有红利,那怎么抓住AI带来的红利呢?欢迎观看视频。

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MARVIS 最让我惊奇的地方在于
他们把一家在 AI 时代最落后的大厂的内部工作协作方法打包成了一款 AI 产品。
面向生产力剧变的未来,他们选择推广一个落后的生产关系。
很神奇。
@aigc1024
说个暴论:下一个十年,属于一人公司(OPC)的时代,已经彻底来了。
传统创业的游戏规则,已经被AI和开源工具砸得稀碎。
这张清单,就是一人公司的完整基建包,把一家互联网公司需要的全栈能力,给你列得明明白白:
• Claude:写代码,搞定全栈开发,每月20美元
• Supabase:后端服务,免费
• Vercel:部署上线,免费
• Namecheap:域名,每年12美元(平摊到每月1美元)
• Stripe:支付系统,按交易抽成2.9%
• GitHub:版本控制,免费
• Resend:邮件服务,免费
• Clerk:用户认证,免费
• Cloudflare:DNS解析,免费
• PostHog:数据分析,免费
• Sentry:错误监控,免费
• Upstash:Redis缓存,免费
• Pinecone:向量数据库,免费
算下来,一个人启动一家完整的、能跑通商业闭环的公司,每月固定成本只要约20美元。
以前你要开公司做产品,得先组团队、融资金、搭基建。开发、运维、产品、运营、财务,光人力成本一个月就要几十万,还没算服务器、软件的固定开销。
现在倒好,所有这些公司职能,全被AI和SaaS工具打包成了“一键即用”的服务,90%以上都是免费的。
你一个人,就是CEO、产品经理、全栈开发、运营、财务。
不需要融资,不用稀释股权,不用看投资人脸色;
不需要团队,不用搞管理内耗,不用应付办公室政治;
你只需要找到一个能解决用户痛点的需求,把产品做出来,然后收钱。
一人公司的核心,从来不是“一个人干所有活”,而是“一个人掌控所有的决策权和100%的利润”。
它不是小打小闹的副业,是未来十年,最适合普通人的商业形态。
以前创业,是你要凑齐所有条件,才能拿到入场券。
现在创业,是你只要敢动手,20美元就能开干。
从来没有哪个时代,能让一个普通人,用这么低的成本,完全掌控自己的全部商业价值。
你不需要再等别人给你机会,你自己,就是一家公司。

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来北京玩,一定要去趟潘家园
北京最具活人感的地方
每个人都能买到自己喜欢的东西
(星星人是现在的第一IP)
@aigc1024
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