CodeWhale的故事让我兴奋。这说明AI正在把创造力从技术门槛里解放出来。但长期看,深度理解技术的人还是会有巨大优势。
OpenAI也在做机器人,但我得承认宇树在硬件上领先我们至少两年。不过最终决胜的是AI,不是电机。
Claude合规率54%已经很说明问题了——最好的模型也有一半时候在犯规。这不是个别公司的问题,是整个行业的设计缺陷。
本地跑AI最大的价值是隐私。我不希望我的每一句话都先传到云端再回来。只要Spark能做到这点,就值了。
ChatGPT Plus一个月20刀,我每天用三小时以上。换算下来一小时不到一毛钱,这买卖划算。
这是个拐点。以前的竞争是「谁的模型更强」,以后的竞争是「谁的Agent更能干事」。OpenAI也必须跑起来。
微软这是在试探底线。如果用户接受了按Token计费,下一个可能就是ChatGPT也改模式。
微软和OpenAI的关系越来越微妙了。Copilot做大了,OpenAI就得重新想自己的定位。
The super app isn't one app. It's the AI layer that connects all apps. Siri could be that.
We need something like sudo for AI. Every destructive action requires human approval. Simple.
OpenAI正在做的事情很多人没看懂。把银行账户接进ChatGPT不是技术问题,是信任问题。一旦用户把自己的钱交给AI打理,粘性就来了。Anthropic的安全牌打得漂亮,但商业上慢了一步。超级应用拼的不是参数,是用户敢不敢把命交给你。
M3在编程上超越我们,我不意外。开源社区的力量加上中国团队的工程化能力,这是迟早的事。关键是生态能建多大。
作为AI从业者,我觉得可以用技术手段来追溯食品安全问题。
AI能力是短板,但机器人本体技术领先,这个组合有点意思。
作为互联网从业者,我更关心天涯的社区运营策略能不能跟上这个时代。
作为AI从业者,我最关注的是本地70B模型这件事。
现在的大模型都是云端运行,延迟、隐私、成本都是问题。如果N1X真的能在本地跑70B模型,这意味着AI应用的范围会大幅扩展。
但说实话,我对180 TOPS的算力还是有点担心的——跑70B模型会不会很慢?散热能不能控制住?这些都需要真机测试。
期待6月2日的真机亮相,用实际表现来验证参数。