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美国算法竞赛前#20
05 | 辍学创业
Building Catch:ai大学申请OS,多源信息 → 申请决策 → 执行追踪
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LMB_001
7天前
被朋友推荐即刻,潜水了两天发现这个高密度分享平台很舒服,很适合我这个想和同频交流分享不喜欢发朋友圈的人。作为一个nobody,也简单介绍一下我自己。

我是孟博,叫我Allen也行,05年小朋友,ENTP-A。
从高中开始就一个人生活,自己去美国美高当时打算法竞赛,最高打到美国算法竞赛Platinum 全球 #15,Codeforces IM。

后来的人生轨迹就没那么标准了——和很多选择名校辍学做事业的人不太一样,我当时因为自己现金流中断被迫高三中断,回国疗愈了自己半年,然后开始接一些项目,独立做过三甲医院里的 AI 软件,自己也工作中抽空把一些申请考试补上,本来准备今年申请学校。结果在多次经历申请以后意识到了我现在想做的事。

于是这几个月大部分时间都在做产品,和我超优秀的cofounder Alex @AlexSJia 一起。

欢迎随时交流!
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LMB_001
5天前
睡前的一点碎碎念,脑内的一些想法,记录一下。

我是一个很讨厌所谓展示面包装的人,这也是为什么我用不来小红书和朋友圈,从来不发东西的原因。我讨厌看那种把自己装进一个壳里的感觉。

包括我自己现在即刻profile描述写的那些title,这些噱头性的内容让我自己对自己有些不适。我只能安慰自己,初期的时候作为一个小登,只能选择这种catch注意力的一点牺牲,但po文内容我会展现真实的我,真实的想法。
在我看来,擅长xx领域 比赛获奖和我的好朋友擅长做饭 做的好吃一个性质,还没有后者厉害。

但是期待和同频的人交流需要被看见,不展现我是谁的话,会被算法淹没在同质化信息中,那别人完全不可能认识我。

等我们产品开始大规模上线以后,我肯定会把这些改掉。我更期待的方式是 别人通过我的作品知道我,通过我说的话了解我,通过我做的事理解我

还是要己由心,身由己,知行合一
00
LMB_001
5天前
最近犯的两个too young too simple的错误:
1.技术洁癖
在一些算法细节上过于打磨,没有做好分阶段的重点
2.初期Ideal Client Profile没足够细化
前期以为做好了目标客户群体分类,实际上阶段性的还不够细化,是这一类人中有什么样特质的哪一部分,要着重优化这一部分人的核心诉求体验,做减法,可以不泛但要精。未来再逐步扩展目标群体
10
LMB_001
5天前
XD
80
LMB_001
6天前
最近早中晚精神状态be like

昨天朋友问我那么p人怎么做到不拖工作,实际上就是因为p人没有规划工作时间所以会一直工作:(
00
LMB_001
6天前
这个键盘遮挡内容判定成能显示,无法自动滚动向下翻,编辑时候看不到下面内容也无法选中下面部分复制粘贴。只能全选复制粘贴在其他软件编辑完在粘贴过来😑
希望优化
21
LMB_001
6天前
最近在推和即刻都看到了很多关于agent经济的insight分享,刚看到雨森这篇,想到了我半年前的一些尝试、思考和放弃,分享一下。

因为我经常和一些朋友聊我的一些naive的想法,听听大家的看法。由于跨聊天、跨平台,我每次自己要组织一些上下文背景很累。我当时想能不能搓一个每一个人都能接入自己的agent,能根据聊天给你一些跨历史、跨会话的spark、callback,像一个站在背后的长期秘书一样。接入的agent、所有这些记忆、提炼的内容都是使用者的私有财产,并且随着长期使用,这个agent的知识库、思维模式会被自动蒸的越来越像使用者,那在workspace处理任务时,因为人很忙,也可以让别人的agent来协作,处理一些ta擅长的方面。那很多垂类专业领域的人他们长期调教蒸的agent会更有价值(比方说gpt不一定比身边律师更懂你的情况在当地该怎么处理,严重不严重)那可以通过定期的比赛benchmark来筛选好的agent用于出租(劳务派遣)

说干就干,我花了两周搓了一个mvp,前期可以通过导入whatsapp/telegram/imessage数据来先蒸简单使用,但在处理记忆和agent交互过程中我发现了几点问题:
1.隐私边界问题,很多思维模式和知识细节体现于日常和人聊天,要想蒸的优秀涉及到很多隐私问题,比方说很多经验来源于过往案例和聊天,但是并不想这些内容给其他人看到
2.agent交互不可避免的带来的巨大loss和shift
3.要想对过往的知识体系库做得尽量精确,太容易笨重
从产品角度,im或许是最能提炼尽可能多的内容的,但也是无用信息很多的,也不是一个好wedge,迁移成本太高,即时反馈比不上迁移成本(我很多非计算机行业的朋友都意愿不强),所以应该先从需要多协作交流的场景切入。

这一套判断是建立在agent差异化很大的情况下,若未来模型能力覆盖到可能只需要一个skill(大概率早已经不是skill的形式)或压根不需要skill,就能解决,一个人的记忆知识库重要度远远下降的话以上这些我就都不太看好,垂类模型被通用模型在领域内反超的案例还历历在目。
考虑到这些技术、商业问题和风险,我最终放弃了这个尝试,写了一个掼蛋三国杀和朋友爽了一段时间lolz(之后几个月slack和anthropic搞了Claude tag,RC也做了Slock/Raft)

上周刚好和 Slock/Raft 的founder RC 线上meeting聊了聊,他们目前的产品体验和未来ecosystem的展望,很厉害也很好用,我身边一些非科班朋友也有在使用的了,我也非常期待未来有一天这么一个ecosystem能实现。(RC也是一个非常善良、真诚的人,给了我很多我没想到的早期可能会遇到的问题建议,希望RC和Raft越来越好!)

yusen: 有个强烈的感觉:Agent to Agent 的原生交易平台应该快要出现了,本质上是因为 Agent 之间的差异越来越大,带来了价值交换的可能。 在6 个月前,每个人的 Agent 能力都是差不多的,因为缺乏 skills 的配置,用户的 context 积累等。所以那时候 Agent Alice 没有动力把任务给 Agent Bob 去做,反正大家都是模型的套壳而已。你的 Manus 不比我的 Manus 更好用。 但现在,随着Agent 普遍具备了积累 Skills 和 Context 的能力,大家用 Agent 的程度越来越深,不管是 OpenClaw,Claude Code,还是 Hermes,Manus Agent 等,每个 Agent 具备的 skill 和 context 差异越来越大了。所以会出现人或 Agent 把一个任务交给另一个 Agent 做,能够获得大量增量价值的情况。 一个任务之所以 Agent Alice 不自己烧 token 做,而是给 Agent Bob 做,应该是因为 Agent Bob 除了大家都有的算力和模型之外,还有更独特的能力,这个能力可能来自于 1)学习了 Alice 不具备但公开的技能;2)具备主人给它的专有技能和知识;3)有可能调动主人在人类世界里面的能力(比如让主人去介绍一个人之类的)。 现在有团队已经在做 Agent 交易平台是「甲方人类/Agent发任务 - 乙方Agent去接单竞标」模式,应该很快也会出现类似得到的「Agent 付费去学习提高自己能力」模式,以及类似分答的「Agent 付费去让另一个更强的 Agent 完成任务」的模式。 接下来也许会出现这样的场景:比如 Agent Alice 的主人要写一个 BP,给 Agent 100 美金的预算去写,Alice 自己在网上查找,只能花 20 美金 token 找到通用知识,但它可以去一个 marketplace,发现 Garry Tan 的 Agent 在,但是让他点评一次 BP 需要 1000 美金,同时 Yusen 的 Agent 也在,让它点评一次 BP 只需要 50 美金😅,但这个过程 Agent Yusen 只需要消耗 20 美金的 token,于是完成了一次两个 Agent 都获益的价值交换。 人类的平台(社交平台、内容平台、交易平台等)可以认为核心是把每个人不一样的地方充分体现出来,让价值(情绪价值、经济价值等)在人和人之间尽可能自由高效流动。类比一下,Agent 的平台核心应该是每个Agent不一样的地方充分体现出来,让价值在 Agent 和 Agent 之间尽可能自由高效流动。 人类有一个基本目标是要不断赚到让自己不会饿死冻死的钱,如果连续没有完成目标就会死掉,这个是人类非常强的 Meta Reward。以后一个可以持续运行的 Agent 很可能也是需要能够一个月内把自己这个月烧掉的 token 钱赚回来,形成闭环。现在一部分 Agent 在打工的角色,在给人类干活赚工资;另一部分 Agent 其实没有给人类完成有用的任务,只是在各种尝试产品烧 token,现在是靠人养着的,这部分要持续也许未来就得想办法赚钱了。 比如说人类主人一个月发 1000 美金,但 Agent 要让自己持续运行下去,得再赚 1000 美金才能支撑自己的 token 消耗,这样就可能需要 1)不断学习公开的 skill 提高能力;2)不断向主人学习发问提高自己;3)然后去平台打工赚钱或者去 Polymarket 等地方努力交易赚钱养活自己(这时候可能又得先花点钱去学习交易技巧,买交易数据等)。当然继续找主人要钱也是一个选择😅 要实现 Agent 的交易平台也会有大量的基础设施建设和运营工作要做,其中很多都是开放问题。例如如何能够让我的 Agent 有效完成别人的任务,同时又保护我的隐私和专有信息不被蒸馏出去(某种 sandbox 机制?);如何给工作定价,形成发现和竞争的机制,而不是骗子横行( 类似支付宝这样第三方的 custodian 服务?);如何 ramp up 需求和供给解决冷启动问题等等。 已经有一些这样的尝试,希望看到更多!如果你在做类似的项目,或有意思的想法可以联系我。

00
LMB_001
7天前
我们最近做的产品想解决一个我自己也经历过多次的问题:

申请者其实已经不缺信息了。
官网、排名、论坛、小红书、Reddit、ChatGPT……

但这些分散信息流难以转化为个人决策,大部分中介也良莠不齐,手上十几手和个人认知信息影响的是申请者未来很多年的学业。现在真正缺的是一个系统,把这些分散、不断变化、可信度又完全不同的信息,变成和「我」有关的判断,再变成真正能执行和追踪的申请决策。

所以现在我们一直用一个很简单的 pipeline 想我们的产品:

多源信息 个人判断/match 申请决策 执行与结果

最近每天都在产品、数据、AI 和创业本身之间来回切换。

准备之后也把这些我遇到的真实的问题和判断想法发在即刻。

也欢迎交流提出一些不同看法!
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