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一两年前AI最缺的、最值钱的是智能（今天也是）。当时各种叙事层出不穷，但A家极度专注，死磕智能，产品上聚焦coding和agent这些智能密度最高的场景，组织上自己做AI native吃狗粮。用的深入能感受到，当时的Claude在最核心的理解和推理维度上已经拉开了差距。智能的回报不是线性的，最顶级的模型拿走SOTA溢价是可以预测的。 //@西西里岛c: 当时看到了什么信号觉得A要反超？
王慧文: 我提供三个标的以供讨论， Lovart、Genspark、Emochi， 这三个都属于我没看懂，（这是个中性表达） 同时增长很快， 且正面声音和负面声音都很鲜明， 历史上看， 有这种特征的公司都应该重视， 多花点时间研究， 比如：早年拼多多、早年瑞幸 有谁对这三个产品有深入认知或使用体验？
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在自媒体和新产品宣发的努力下，Agent的叙事通货膨胀了，现在再讲做了个人全能通用超个性化全天候贾维斯Agent——哪怕在这个品类还没有真正好用和普及的产品之前——观众都已经觉得这是老生常谈了。
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用好模型贼贵和用坏模型常需要debug，干日常简单任务价值不高和干自主复杂任务需要用好模型，之间的矛盾
尚晋: 一个值得关注的问题是，那些安装了openclaw但是没有持续使用的人，为什么不再用了，安装前的预期和使用后的真实体验的差值是创业者的机会
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Agent 会成为数字服务的主要消费者，这一趋势是确定的，那给它们提供服务有什么不同？今天读了一篇技术科普文章，这里是两点 take away 和一些发散。
由于是太基础的原则，可能还会发散出更多用处，记录一下。
由于是太基础的原则，可能还会发散出更多用处，记录一下。
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之前 Claude 升级了记忆，使用前：满怀期待，使用后：能不能别乱联想😅。
一个问题是记忆提取不靠谱导致错误记忆干扰，还一个问题是有时候我就只想要一个问题的“客观”回答，不想因为我的个性化记忆就导致“偏颇”。
一个问题是记忆提取不靠谱导致错误记忆干扰，还一个问题是有时候我就只想要一个问题的“客观”回答，不想因为我的个性化记忆就导致“偏颇”。
Frank.Lin: Claude Code升级记忆功能的推发出后，马上有人问怎么关掉😼 以前ChatGPT 推出记忆后我也立马关掉，老是被它自己以往的错误回答干扰，绕进去了🤮 人类连自己的记忆都没法维护，和行尸走肉有啥区别😅更何况现在也只有opus有点逻辑能力，其他都得靠超长推理才能有点逻辑，来两轮context满了。 提炼一份记忆索引和人类共同维护，可能是更好的解决方案。
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