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fanling_atypica.ai
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atypica.ai
fanling_atypica.ai
11天前
今天相册给我推了张十几年前的照片,当年就是在这里完成了博士论文。最近也vibe writing了很多东西,目的是理清思路:“不是因为有想法而写作,而是因为写作而有想法”。
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fanling_atypica.ai
17天前
这篇文章有道理!
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fanling_atypica.ai
17天前
Agent Skills
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fanling_atypica.ai
18天前
好奇问下,openai、anthropic、manus这些的市销率是多少啊?(注意:不是ARR啊)😄

-Will: 想和老外同事说中国的AI被低估了更便宜,不知道如何说

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fanling_atypica.ai
19天前
总结的非常好,感谢!穷、2B/2C、冒险都是有深意的,非常认同,很多判断只有真的思考的足够深,才看得懂,才显得难得。

Max_means_best: 这是中国AI界最有含金量的一次圆桌访谈。 今天下午在北京的AGI-Next闭门会上,有这样一场我认为是中国AI界最有含金量的圆桌访谈。 之所以这么说,是因为在这个时间节点(2026年初),杨强、唐杰、林俊旸、姚顺雨(远程)这几位坐在台上。 既没有谈论那些宏大的AGI科幻愿景,也没有回避那些让从业者尴尬的现实问题。 整场看下来,只有一种感觉:真实。 他们把过去两年行业里堆积的泡沫吹散了,露出底下粗糙但真实的纹理。 作为在行业里摸爬滚打的人,我整理了一下我觉得有价值的部分。 如果你还在这个牌桌上,建议读完。 一、承认吧,中国AI最大的问题是“穷” 这是整场圆桌里我觉得最清醒的一个比喻。 阿里的林俊旸把中美差距说得很透:这是富人和穷人的游戏。 什么叫富人? OpenAI们手里的算力比我们大1-2个数量级。 人家拿算力是在做Research,是探索无人区,甚至是在“浪费”。 什么叫穷人? 大部分中国公司手里的卡捉襟见肘,绝大部分算力光是应付业务就已经亮红灯了。 这直接导致了玩法的不同。 富人可以赌找到下一个范式,穷人只能赌确定性。 但也没必要悲观。 正因为穷,我们才会被逼出一种绝活:算法与基建的极致联合优化。 这种穷则思变的工程能力,富人是不屑于练的,但这就是我们在算力封锁下活下去的唯一氧气管。 二、To C 的智商过剩,与 To B 的智商溢价 腾讯的姚顺雨从OpenAI回来后,第一次对外分享。 他表示过去一年,所有模型都在卷分数(BenchMark)。 但现实是,在To C端,用户根本分不清你的模型是92分还是98分。 ChatGPT解数学题变强了,对普通大众来说意义有限。 To C接下来的核心,不再是卷智商,而是卷Context(上下文)和情商——模型知不知道我今天在哪里,知不知道我冷不冷。 真正的智商溢价在哪里? 在To B,在Coding。 企业愿意为那个能把10个任务做对9个的模型付200美金,而不是为做对5个的便宜货付20美金。 所以,智谱的唐杰老师判断很准:“AI代替搜索”的战争,随着DeepSeek的出现,已经结束了。 下一场硬仗,是Coding(代码能力)。这不仅是程序员的工具,更是未来Agent自我进化的基石。 因为那是生产力,那是真金白银。 三、Agent 的终局:模型即产品,套壳没戏 如果你正在做Agent创业,或者所谓的“套壳”应用,这段内容可能会让你重新思考商业模式。 圆桌上的结论很冷酷:模型即产品。 林俊旸提到了一个很现实的技术细节:Agent在执行任务时遇到的长尾问题,靠修补Prompt或应用层代码是解决不了的。 解决这些问题,需要回到模型层,通过烧卡训练模型来修复。 这意味着,通用Agent的天花板,牢牢掌握在模型厂商手里。 没有模型训练能力的公司,很难建立真正的壁垒。 四、中国领先的概率是20% 这是整场对话最扎心的一问。 主持人问:3-5年后,全球最领先的AI公司是中国公司的概率有多大? 林俊旸给出的数字是:20%。 这是一个非常诚实的数据。 听惯了“遥遥领先”的人,可能会觉得这个数字刺耳。 但对于一线从业者来说,这个数字无比真实。 姚顺雨还补充了一个文化层面的观察:我们的研究文化,太喜欢“确定性”了。 我们喜欢刷榜,喜欢做那些一定能出结果的改进。 而OpenAI之所以能成,是因为他们敢在2022年就去赌一个当时看起来毫无确定性的路线。 我们面临的是算力鸿沟,是人才密度的差距,是研究文化上太爱确定性和刷榜的惯性。 这种不敢冒险的文化惯性,可能比算力差距更难弥补。 但20%就没有意义了吗? 智谱的唐杰老师说了一句很触动我的话:“我们这一代(AI人)可能是最不幸运的……但如果我们笨笨的坚持,也许走到最后的就是我们。” 这就够了。 在这个阶段,承认差距,承认我们是“穷人”打法,承认胜率不高,并不是为了贩卖焦虑。 相反,只有看清了底牌,不再幻想弯道超车,我们才能在剩下的那20%的可能性里,把工程落地做到极致。 这一仗很难打,胜率也不高。 但只要还在牌桌上,就别下场。 路还很长,保持清醒,请笨笨地坚持吧。

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fanling_atypica.ai
20天前
今天红杉中国的峰会上看到一个有趣的比较:
虽然AI让我们做内容的速度提高了4倍,
但人做的内容在5个月里带来曝光大5.4倍。
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fanling_atypica.ai
22天前
分享这篇文章,确实往往限制技术的是人,创造技术的也是人!

AI 的瓶颈不是算力,而是……

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fanling_atypica.ai
24天前
在做 atypica 的过程中,我们慢慢意识到一件事:

在多智能体系统里——
lead agent 更像「大脑」,
sub agent 像「手」。

而“手”本身是通用的,
真正让手变得强大的,是——skills。

会写字,是一种 skill;
会总结,是一种 skill;
会搜索,是一种 skill。

Agent 也一样。
当它能自由调用不同的 skills,
它就变成一个真正“会做事”的伙伴。

所以,我们把在 atypica 里打磨的这些 skills,先开放出来:
👉 skill0.atypica.ai

现在还很粗糙、很早期,
但会一步步拓展、变得更多、更好。

也欢迎大家一起玩,一起把“手”练得更巧。
这件事,才刚刚开始。

skill0 - Agent Skills Marketplace | Empowering AI Agents

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