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dexteryy
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🔨空间Web@PICO-OS。Ex:Web开发引擎@字节,JS黑客&前端架构@上线了/Flipboard/豆瓣/土豆,2D元宇宙阿尔法城主程
dexteryy
3天前
在播客里偶然听到某基金经理的以下看法,发出来共赏:

(关于对AI的应用)“主要还是去砍人工,而如果去砍人工的话,我觉得最快的或者说目前看起来最想的到的,可能就是取代码农,因为嗯…你的写这种代码它其实相对是一个…呃比较…不能说机械吧,但是相对是一个呃…就是…创造性偏低的一个工作类型,而这些很多的代码这些东西,其实你的所有权它也不存在一些很大的问题”

我的看法见 m.okjike.com ,其实有一部分代码确实是“机械”和“缺乏创造性”的

出处:《Vol.10 基金经理快问:中国展望与新周期策略》, 标记时点【56:50】xyzfm.link
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dexteryy
6天前
《黑白主厨:料理阶级斗争》很赞,自《Final Table》之后,Netflix 终于又有能看的类似《食戟之灵》的料理节目了,似乎是韩国综艺首次连续三周在Netflix全球非英语类排名第一,相关餐厅搜索量涨了74倍,Naver上"Fine Dining"的搜索量也涨了52倍。
片尾曲也很给力:
02:04
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dexteryy
7天前
第二种游戏类型,其实只要「可水平扩展」就行,不一定需要随机性

龙与地下城就属于第二类——游戏机制本身成为玩家的一项技能和获取特定体验的工具,需要能水平扩展出无止境的playground让玩家能应用这种技能和获取体验, 比如DND模组中人工设计的剧情区域和地下城沙盒

水平扩展方法除了随机性,还有UGC/PGC,DND和元宇宙游戏(比如Fortnite)都是把自己平台化,让游戏机制有足够的抽象能力和表现力(除了DND规则,还有一个例子是Roblox对游戏玩法和物理特性的抽象),然后提供足够的资源、创作工具(比如可视化编辑器)和分发机制(比如Roblox客户端)来提供UGC/PGC能力

第三种游戏类型,其实是把这种UGC和平台化给融入到了游戏内容和游戏过程本身之中,而不像在第二类里,创建元宇宙世界的工具软件,跟游戏软件本身,是分开的
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dexteryy
10天前
科技语境下的「创业」仍然是一种打工,要向投资人「立项」,定期向投资人「汇报工作」和「评估绩效」,完成投资人交代的任务——达成高速增长,从而获得下一期的资源投入,否则就会被「裁撤」。重点在于私有股权资产的价值增长。对应英文里的「high-growth startup」

「独立开发」的「indie」不一定等于「个人」,但一定等于不为任何人打工,因此是绝对不能拿VC钱的(借贷除外),要从一开始就产生现金流,能够「bootstrapping」、「organic growth」、「小而美」,本质上是数字时代的「small business」(类似没有地域限制但有平台限制的个体户商贩)
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dexteryy
11天前
只要想根据一个人「对人类文明的实质贡献」来「决定其奖励多少」,就需要对他的贡献定价,这种定价要么来自top-down的、人为的、独断的主观价值判断,要么来自大家一起bottom-up的用钱「投票」——也就是基于客观规律的市场定价

「对资本增值的贡献」就是客观衡量出来的「你实质上创造了多少价值」

也有另一种范式,就是给所有人默认的兜底(比如UBI),让大家自发去做基础级别的「贡献」,对这部分贡献不提供任何激励,因此也不需要「残酷」的市场定价

这种范式是我相信的趋势之一,但它的成立是有客观条件的:

条件 1:要实现「自发」,并不能指望大家的「共产主义觉悟」,而是要让大家都能够很轻易的、符合人性的、自然而然的、不由自主的,就能持续做出「基础级别的贡献」。

比如在消费过程中就能附带做出贡献——在现有平台上生产数据、产生交易,给 AI 提供养料和土壤,给市场提供流动性和「投票」。
比如在文化生活中就能附带做出贡献——在现有平台上生产内容。
比如在个人效率改进中就能附带做出贡献——在现有平台上不自觉的参与众包式的抽象层建设,搭建出新插件、新积木、新工具、新方法、新概念,让其他人能基于这些继续搭建。

数字时代的「个体户」、自由职业者们,目前最常见的现金流来源就是内容生产,比如做油管/b站UP主,做抖音/小红书博主,卖 newsletter 卖专栏卖课卖社群做知识变现做 curation,卖 notion 模版卖相机滤镜配置,乃至会逐步增加的做 UGC 游戏内容、做元宇宙内容。

其实依赖特定平台的独立开发,多数在本质上也是「内容生产」,跟视频等内容一样,都是基于平台提供的最顶层能力(API、DSL、工具)为平台增加可消费的内容——除非你创造的内容能成为别人内容的基础、甚至演变成更上层的新平台、架空原有平台。

条件 2:即使一个事情能产出真实的价值,但要围绕它建立一门独立的「生意」,仍然是很难的。因此,「基础级别的贡献」并不会自然产生现金流,成为大家兜底收入的来源。需要建立起足够好的「平台」,能持续稳定顺畅的平平无奇的把这些「基础级别的贡献」转换成足够高的利润,在激励平台建设者的同时,还有多余部分能分给大家作为兜底收入。

「平台建设者」代指一个更广义的、但注定狭小的群体,没有他们,世界就只能在固定「高度」的「规模」维度上发展和进步,只能做「水平扩展」。除非「规模」中的自然「涌现」成为发展和进步的主体,或 AGI 独占了这个群体的角色,否则,像技术演进、抽象层垒加、新范式创生这样的「垂直扩展」,都依赖这个群体来推进。

因此,回到最初话题,「奖励」(也就是「激励」)仍然是少不了的,这不是「人类社会的问题」,而是人类社会要继续向前直至走到「兜底」时代所必须的。而且也会决定,在有了兜底之后,人类社会是只能依靠 AGI 才能继续向前走,还是仍然可以一定程度上自主前进。
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dexteryy
19天前
更新:之前分享的汇丰境外基金组合收益还是12.5%,美股今年收益也还是57%(近一年+79%,两年+195%)

比较值得一提的是国内的投资组合:
我刚好在上上周(9.18-9.20)把国内仓位加到200%(包括多个场外基金组合和场内ETF组合,一倍杠杆来自单利3.2-3.7%的三年期贷款),其中一个基金组合是帮家属管理(接近她银行存款的70%),近一年收益13%,最大回撤8%,夏普率0.7。其中一半收益来自之前QDII基金的上涨(主要是纳指+62%),另一半来自上周A股港股的上涨

图2是我上上周给这个账户按稳健/全天候/熊市思维设计的资产配置方案,目前成长(主要是恒生科技、科创主动基金,少量医疗)和价值(主要是红利)估计已经涨到跟海外(纳指+东南亚科技+亚太+越南+印度)的占比一样了,债的部分主要是中债新综指,有1/4是可转债,商品主要是豆粕…

整个国内仓位的配置方案和状态跟这个组合差不多,目前是+10%

附注:
汇丰组合:m.okjike.com
美股组合:m.okjike.com
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dexteryy
24天前
Vercel好搭档、基于Postgres的Serverless平台Supabase刚刚C轮融资8000万刀,22年B轮也这个数,估值3.2-4.8亿,总共融了接近2亿,现在估值可能接近10亿。
对比MongoDB上市前最后一轮也是8000万,总共融了3亿,上市时市值12亿,之后涨到200-300亿。

要等Supabase IPO了,我持有7年的MongoDB(m.okjike.com)才有动力卖出。

techcrunch.com
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dexteryy
24天前
「Immersive PWA」是我生造的新词(m.okjike.com),很欣慰Meta抄了PICO的这个feature:developers.meta.com

另外这次Meta Connect讲Horizon OS的时候介绍了PWA / web-based app,可惜还是只能从商店安装,不能从浏览器安装(从PWA退化成IWA,失去了很多Web能力:m.okjike.com
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dexteryy
24天前
Orion(Meta 的终极形态 AR 眼镜)信息汇总

三种交互方式:Vision Pro 模式的眼手交互、雷朋眼镜模式的语音交互、基于神经接口(EMG)的手势识别+眼动

支持多任务空间应用和虚拟与现实融合,FOV 达到 70 度,重量 98g,用镁制镜框散热,7 个摄像头(眼动跟踪镜头在镜框两侧,手势和房间跟踪的摄像头在支架上)

眼动和手势跟踪、SLAM、AR world locking 都在眼镜上运行,十几个定制芯片让这些算法的功耗从几百毫瓦缩减到几十毫瓦

应用逻辑在 wireless compute puck 上运行,不能距离超过 12 英尺。puck 上有摄像头和触控板(好像最初是准备用来做控制器,后来被手部追踪和 EMG 取代)

EMG 手环支持的手势有:拇指捏食指确认选择,拇指捏中指是home键,拇指往外弹是上下滚动

FOV 是 Orion 的圣杯,靠碳化硅镜片实现,导致22年时成本高达 1 万刀,只做了 1000 副用于测试和演示

碳化硅镜片的 FOV 大但分辨率低,目前 Orion 有两个版本:每度 13 像素和每度 26 像素

计划未来几年发布的第一个消费者版本是 Orion 二代,不用碳化硅镜片,FOV 更小分辨率更高,预期价格相当于高端手机和笔记本(1000 刀)

www.meta.com
www.theverge.com
www.cnet.com
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dexteryy
29天前
如今不管聊什么都要补充一下跟AI的关系😅

上贴(m.okjike.com)提到的「模板」(Spatial Layout设计模式的抽象封装)跟AI的关系有两种:

一种是很多SaaS产品(特别是app/website builder、设计工具、DCC工具这类产品)引入AI的最快途径——在原有功能的基础上,让AI来做「发现」、「选择」和「配置/填充」,事先预制好大量整体模板和其中的building block,让AI根据用户需求自动找出合适的模板和组件,自动配置填充其中的参数项,大幅降低这些构建元素的使用复杂性,降低使用门槛和提高效率。

这种结合AI的用法,还能被包装成独立的新产品提供给新用户,让新用户获得「AI能直接生成整个内容/应用」的错觉和用户体验。

本质上也相当于抽象和封装一种 DSL,让 AI 基于这种 DSL 来生成内容/应用(m.okjike.com)。

第二种是在原有预制的、静态的模板的基础上,新增由 AI 按需动态生成的模板,满足长尾需求和个性化需求。

这种模式不同于让 AI 直接生成整个内容/应用,只是把特定局部的 building block,或特定 building block 之间的连接组合方式,交给 AI 来生成,生成产物能融入原有工具和工作流。
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