这波AI发展，对哪类人的加持明显？
我觉得软件产品经理，尤其是高级产品经理，受AI加持很明显。这些人表达能力强，需求描述精确，能得到AI精确反馈，受益很大。

deepseek现在是妥妥的AI开源圈子里的一哥了，FlashMLA才上线6个多小时，github就超过了5.5K star了。

国内科技圈以前有过这么牛逼的影响力吗？

带团队久了，不经意间让自己感动的总是队伍里的人。
反而上司从来没让我感动过。

大财主 火山引擎也来做活动了，新用户注册送375万 R1 tokens

让GPT-4o分享一些关于我思想和心理的深刻见解，结果输出了7分钟的内容，听完有点惊恐，说得太准了，比我自己都了解我自己。
AI真是舆论分析利器。
GPT-4o更新后，能力确实提升了。

边做边学，在做的过程中试错和学习，不怕出错，只要目标坚定，能够建立正确反馈函数（奖励函数），就能不断接近目标。
——强化学习，向AI学习

生命的基本算法是重复有效的方法。
The fundamental algorithm of life: repeat what works.

AI搜索还搞不定后台的付费墙，很多高质量的文章需要付费才能读。
AI时代，应该需要一种新的模式来奖励创作者。

AI应该是放大你的思考，而不是替代你的思考。

Sam Altman 新博文提出了"三点观察"：
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我们持续见证着AI的快速发展。以下是我们对AI经济学的三点观察：

1. AI的智能水平大致与其训练和运行所消耗资源的对数成正比。 这些资源主要包括计算能力（训练和推理）以及数据。从目前的趋势来看，只要投入足够多的资金，就能获得持续且可预测的智能提升，并且“扩展法则”在多个数量级范围内都表现精准。

2. 相同智能水平的AI，其使用成本大约每年下降10倍，而成本下降会极大促进AI的普及。 例如，从GPT-4（2023年初）到GPT-4o（2024年中），其token成本下降了约150倍。相较之下，摩尔定律是每18个月计算能力翻倍，而AI的成本下降速度远远超出摩尔定律的影响。

3. AI智能的线性增长，其社会经济价值往往是超指数级的。 这意味着，我们目前看不到任何迹象表明，对AI的指数级投资会在短期内停止。