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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。
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🙋♂️
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。
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。
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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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内容多为技术、产品、设计、运营等不同话题内容;
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⭕ AI Native 团队最小必要的 20 份文档
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guide.md:知识地图,快速找信息
glossary.md:术语词典,统一说话口径
protocol.md:协作契约,规范沟通方式
mission.md:使命宣言,对齐团队目标
people.md:用户画像,理解服务对象
needs.md:需求清单,指导开发工作
definition.md:完成定义,明确验收标准
design.md:技术架构,理清系统结构
data.md:数据资产,管好核心财产
model.md:模型卡片,了解AI边界
prompt.md:提示模板,稳定输出质量
budget.md:成本预算,控制资金花费
test.md:测试标准,保证交付质量
review.md:审查规范,防止错误流入
safety.md:安全护栏,过滤有害内容
privacy.md:隐私合规,避免法律风险
ethics.md:伦理准则,守住道德底线
incident.md:应急手册,快速恢复服务
backup.md:备份策略,防止数据丢失
decision.md:决策记录,避免重复犯错
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给龙虾搞了一个线上办公室~~
1. 在不同工作状态时,会去房间不同区域:执行任务时去工作区、闲置时去休息区、报bug了去警报区。
2. 龙虾做了个临时公网链接,手机可访问~
3. 龙虾会随机说一些自己当时的想法。
1. 在不同工作状态时,会去房间不同区域:执行任务时去工作区、闲置时去休息区、报bug了去警报区。
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3. 龙虾会随机说一些自己当时的想法。
最近“沉迷”于 AI 编程,有一个很清晰的感受:
软件不会消失,软件行业也不会崩溃。
真正发生的,是形式与方式的巨大变化。
对软件行业、对计算机从业者来说,这样的变革其实早已发生过无数次。
我刚入门时用的是 Apple II,内存只有 48K;
读大学的时候,500MB 硬盘还是奢侈品。
而今天,软件的能力与复杂度提升了无数倍,
开发门槛却下降了无数倍。
这一次 AI 的升级,本质上依然如此 ——
改变的是方法、流程与体验,而不是软件本身的存在意义。
当然,技能结构、产品形态、营销方式,
都会经历剧烈重构。
旧的做事方式、旧的认知模型,
往往会逐渐失去生存空间。
但这并不是衰退,而是扩张的前奏。
软件需求只会变得更大、更多元、更加个人化与个性化。
这很可能是一个更加蓬勃的时代。
@aigc1024
软件不会消失,软件行业也不会崩溃。
真正发生的,是形式与方式的巨大变化。
对软件行业、对计算机从业者来说,这样的变革其实早已发生过无数次。
我刚入门时用的是 Apple II,内存只有 48K;
读大学的时候,500MB 硬盘还是奢侈品。
而今天,软件的能力与复杂度提升了无数倍,
开发门槛却下降了无数倍。
这一次 AI 的升级,本质上依然如此 ——
改变的是方法、流程与体验,而不是软件本身的存在意义。
当然,技能结构、产品形态、营销方式,
都会经历剧烈重构。
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@aigc1024
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最新数据显示:Anthropic **人均创造收入达 560万美元**,而苹果为 **240万美元**。
AI公司人均收入排行榜:
• Anthropic — 560万美元/人(约2500人)
• OpenAI — 500万美元/人(约4000人)
• Cursor — 330万美元/人(约300人)
• Replit — 220万美元/人(约110人)
• Lovable — 130万美元/人(约150人)
• ElevenLabs — 82.5万美元/人(约400人)
• Supabase — 46.7万美元/人(约150人)
• Vercel — 33.3万美元/人(约600人)
作为对比,苹果的人均收入约 240万美元 —— 已经是全球顶级水平,但仍被多家AI创业公司超越。Anthropic 与 OpenAI 已成为当下科技行业资本效率最高的收入机器,人均产出甚至超过多数科技巨头。
AI正在重写“独角兽公司需要多少人”的基本规则
@aigc1024