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BillXing
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五源资本 投资副总裁
BillXing
1年前
诚招实习生同学一起探险，欢迎推荐[抱拳]
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BillXing
1年前
BillXing
1年前
期待各位的收听和讨论

15- AI Agent：规则、环境与热潮下的真问题｜对话三位前沿研究者

五源小酒馆

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BillXing
1年前
很开心和春宇，安迪，津豪聊聊他们眼中的世界

13- AI Native一代在构建什么？与三个00后聊模型、技术和未来

五源小酒馆

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BillXing
1年前
很开心和孟醒以及各位创业者一起host五源新年第一期小酒馆闭门活动。AI正前所未有的改变创意行业，新一期小酒馆将于2月28日晚在北京举办，诚邀这个领域技术和产品的探险者和创业者，一起碰撞和分享疯狂和勇敢的idea[抱拳]

AI如何重塑游戏与创作？我们和十几位行业创业者聊了聊｜五源小酒馆Vol.26

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BillXing
2年前
诚招实习生，2025一起探险，欢迎各位伙伴推荐
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BillXing
2年前

Simon的白日梦: bolt相当于专供网站开发的cursor，还包括环境配置运行，而且还有开源版本🥹 GitHub - stackblitz/bolt.new: Prompt, run, edit, and deploy full-stack web applications 🧐Bolt.new是一个由AI支持的Web开发工具，允许用户在浏览器中提示、运行、编辑和部署全栈应用程序，且无需本地设置。 ➡️链接：https://github.com/stackblitz/bolt.new ✨重点 ●💻 全栈开发支持：直接在浏览器中开发、运行和部署应用，支持Node.js、npm工具和常见框架（如Vite、Next.js等）。 ●🤖 AI环境控制：AI不仅可以生成代码，还能控制整个开发环境，包括文件系统、服务器和终端等。 ●🚀 集成与分享：生成的项目可以通过URL分享，或直接部署至生产环境。

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BillXing
3年前
听到一个有趣的说法，割草机器人不好卖是因为很多美国人喜欢割草，解压
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BillXing
3年前
《蛋壳特工队》这种小游戏靠的是设计制造压力和释放压力的心流体验。
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BillXing
3年前
今天听到一个有趣的说法，1. 人生而就两个目的，求生和娱乐。2. 所有的娱乐本质上都是追求自由。
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BillXing
3年前
屏幕的大小还是限制了信息接收的宽度和广度
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BillXing
3年前
当模型的reasoning和planning能力非常好的时候，最先出现的killer App会是什么🤔️
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BillXing
3年前
taking no risk may be the largest risk you take
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BillXing
3年前
如果今天AI生成视频的效果超级好，大家最想生成什么🤔️
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BillXing
3年前
什么样的内容是人创造不了但AI可以创造的🤔，什么样的体验是AI提供可以十倍好于人提供🤔
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BillXing
3年前

莱森LysonOber: AgentGPT 实验（消耗了我巨资 0.34 元） 🤔 什么是 AgentGPT？ 👉 简而言之就是你输入一个大目标，然后 AgentGPT 会根据你的目标进行任务的拆解并执行。执行之后还会自动思考下一步任务需要做什么，以此类推。 看下面的配图，除了一开始的起点，其他部分都由 AgentGPT 自行思考推理完成。 其中最后的紫色不是指任务完成，而是代码设置了 25 轮后终止进一步思考，防止过快地消耗了 OpenAI API 的账户余额。 其中的绿色代表 AgentGPT 认为任务已经完成了，无需再向下一步推理子任务。 其中的黄色代表一些问题点，我待会儿会写；红色是一个故障节点，因为它和上面这个卡片的子任务写重复了（在这个例子中可以忽略） 另外，大家可以看到卡片连了很多线条。其实原本只是一个树状分支的思维导图，并且每个分支独立，分支之间没有连线；因此，你看到的交叉连线是我自己通过观察而主动连的线条，代表两者存在某种关联（线条上写了注视） 没写注释的线条一定写了一个数字，这个数字代表 AgentGPT 在思考过程中的执行步骤。例如「20」向右边延伸出来的卡片是思考中的第20步。（你可以观察我标注的数字来窥见 AgentGPT 的思考模式） —————————————————— 🤔 本次实验的主题：「你是2023年大三在读的学生，你碰巧遇上了ChatGPT这门产品问世。你需要抓住机会，成为这个行业的专家。」 为了分析这个思路的弱点，也为了帮助大家看清楚整个过程，遂做了个思维导图。图片看不清，所以你需要用电脑打开我的白板链接：https://app.heptabase.com/w/491f540f9ade7fa34dfe7e28708c1742f447277af711b8fa702909e3e792c7c4 在整个实验中，我们可以看到 AgentGPT 作为一个大三学生的清晰思路。他不仅仅考虑到要分析该领域的领军公司和人物（联网搜索），并且还找到了潜在的优秀导师；同时，他还通过联网查找了展开行业研讨会的优质网站，并且查找了 2023 年的相关研讨信息。 不仅如此，AgentGPT 也试图提前埋下伏笔准备名片、自己可能的展示资料（也想到了PPT）和自己在和他人交流中可能提及的问题的思考。不足的是，PPT 没做出来（毕竟没实现对应的功能，并且需要PE的定向优化），以及潜在的问题清单是什么（轮数不够是原因之一）。 另外，他还给自己制定了以周为单位的学习计划，以及考虑到了学习过程中的资金问题。所以他联网调查了奖学金的相关信息和发布奖学金的时间，并试图写信来联系对方。 —————————————————— 1⃣️ 缺陷一、它本身其实是一个树状图思考，分支之间没有交叉，图里的交叉线是我自己思考后画的，也就意味着每个任务推进之后得到的信息不互通，那么就会出现很多重复项目。 例如，分支 B 本来一开始是要研究行业领军人物，后来得出子任务要去找实习机会。但是分支 C 的任务本身就是找实习。 所以未来的优化方向：解决分支之间的信息沟通问题。就如同一个组织中的不同成员，总是会在某些时间节点开会来「对齐」信息。你不对齐，就会重复造轮子，也不会有更好的思考、推理和分析。 2⃣️ 缺陷二、假想推理。类似于「我要在 2023年 参加某个网络研讨会」，但是毕竟 AgentGPT 确实没办法直接跳到未来（岂不是穿越和预知未来了）（所以个别卡片被我标黄） 所以他直接脑补得到「我已经参加了xx网络研讨会，收获了很多……」之类的发言。这种脑补推理需要阻止。 （btw，同时也让我想到了 https://arxiv.org/abs/2304.03442） 3⃣️ 缺陷三、不断重复。类似于「今天学了xxx，成功完成了任务」，下一个子任务：「进一步学 xxx」，如此往复……所以虽然说 AgentGPT 看起来能够执行很多步，但是轮数变多后性能就变低了（口水话）。我觉得这个点的根因主要是缺陷一和缺陷二。缺陷一、二代表着任务的推进却带来不了反馈，没有反馈自然就不能很好地推进。这些问题不是说没用 GPT-4，你应该已经明白了～ 4⃣️ 缺陷四、思维的维度太少。需要 PE 的优化 + GPT-4 这种更强大的推理能力，这样也能解决一些卡片出现内容截断过于突兀的问题。另外，记忆长度的拉长可以在根基上加强推理能力（你的每次分析可以容纳更多的上下文）。btw，我看它这个计划其实不太符合国内…所以信息源需要被优化以达到更佳的效果。

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BillXing
3年前

马丁的面包屑: 大家好，分析库迎来了v1.5版本 新增了15个方向的分析结果，更新了5个旧方向的分析（全是LLM的，AI绘画我没看） 不过这也是他的最后一个版本 我有挺多话想说的 [首先，盘点一下成绩] - 写了64天 - 更新了10个版本，其中3次是颠覆式的改版 - 写了将近8万字，更不用说过程中搜集信息、拆解、思考的精力 - 收获了30304个读者，310个赞（居然有点赞功能…产品真是闲的没事做） [然后，说一下为什么停更] - 他确实在我的迷茫期帮助了我很多，让我度过了最初的信息狂流，并成功截获高价值信息，并结构化为我的外置大脑 - 但是现在是马丁2.0阶段了，我的精力会更少（要创造了而非旁观），我能说的东西会更少（老板花钱买了我的认知哈哈） - 并且分析库这种知识处理方式对我来说也没有价值了。这种宽泛、但缺乏深入洞见（部分还是挺深入的），对我来说性价比越来越低，他无法适应2.0马丁的需求。 - 而且坦诚地说，我想过我要不要面对读者写作，取悦你们。后来我想明白了，面向自己写作才是我起号的目的，才是我的快乐源泉（有点自私哈哈）。 - 我追求的是尼采的超人，不是社交意义上的超人 [最后，给大家一些我的建议] - 格外强调一下，不是想教大家什么。只是我最近才想通这一点，我觉得是有点用的，想分享给你们 - 我认为——知识满足是一定要警惕的东西。收藏=阅读，观点=输出，长文=深度思考，这其实虽然层次不同，但都不对。就像我在《投身LLM要想清楚的三个问题》里提到的，要去找最本质的思考 - 就像OpenAI对GPT的预期一样，表层知识不重要，底层的本质知识才重要。就像我虽然做过搜推，但现在你问我协同过滤的原理我只能支支吾吾，但给我1小时复习时间，所有的记忆和知识会全部复活——这就是本质知识 - 让你的本质底层发生改变，你才会蜕变，千万不要沉迷于知识的脑部按摩中 最后，希望大家都能找到自己想要的并坚持他，Respect

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BillXing
3年前
B端战争像云计算，C端战争可能会像OS和手机，应用生态的战争刚开始

莫妮卡同学: Announcing New Tools for Building with Generative AI on AWS AWS 终于姗姗来迟！Swami 亲自带起来的AI团队还是有感情，这篇文章亲自撰写～一口气发布了覆盖Foundation Model, compute, app 三个level的一系列产品（但是… 有些乏善可陈？） 1️⃣Foundation Model API，有点意思：Google 在Anthropic 投了这么多钱，结果是AWS先launch Anthropic API?🤔 在Azure, GCP都有强大AI靠山的时候，AWS倒是显得更开放：Stability AI, AI21lab API 都是最先提供。 2️⃣咱就是说，老东家这个LLM是不是有点简陋... 只能靠 responsibility 当卖点了么😓 3️⃣针对training 的Trn1n，针对inference的inf2, 底层都是自研芯片。AWS上最高可以manage 30,000 Trainium chips 集群。 Trn1n instances 能达到1600 Gbps (vs TPUv4 on GCP: 1200 gbps), H100 on Azure 有多香就不知道了😏 要支持 generative AI, 看来云厂商在AI的竞争是全方位的。 4️⃣CodeWhisper, 没啥好说，就两个字：免费🤑 🤔 相比之下，国内各个厂人手一个LLM，infra应用一把抓的速度，技术且不论，行业格局看来又要延续云计算行业一般的差异。毕竟国外应用生态发展更快，云厂商自然不愿意（也没法）延伸太快，干脆都笼络成盟友。app vs infra vs model 的厚度，如同云计算一样，两个市场极有可能是颠倒的。对于startup 的机会是什么，却需要不同的思路推演。 https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/announcing-new-tools-for-building-with-generative-ai-on-aws/

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BillXing
3年前

Xuan炫凯故事多: 【远方与偏见】#AIHackathon 后记（非AI撰写😝 令人兴奋的事情越发少见，GPT算是最近从业者避不开的其中一个。我开始高频看材料是参加公司内部hackthon&深度使用MJ-V5之后 ——我带着古典互联网的偏见来，然后放下偏见拥抱了它。 不久即刻招募Hack Engine，我超想去玩，丁喊我一起一拍即合，很快招募了一个old school team（all来自/毕业于小绿软件。我们几个人都想去看看新时代的船票长啥样啊 ——我们带着远方来，然后带走了一个Selected Team的奖项？ 恐惧出生了偏见，远方带来了希望。 以下是关于我们踏碎偏见并尝试前往远方的几件小事： 1、一个目标 这个队伍组成伊始，我们就在强健体魄，野蛮精神，我们都认定一个目标——即使没被选拔进Hack Engine，也要一起完成一个AI作品。所以——雷打不动的周末例会、每周认领作业、选拔之前的脑暴、每个人大量材料阅读和信息收集… 2、一个争论 我们在最后的联调过程中，产生了一个持续的分歧——我们的AI应用能力hardcore程度是否应该给体验让渡，通过一些非ai技术手段保证产品demo的story board完整，还是我们就当做一次技术能力边界探索，做到当下GPT4能力极限和我们的人力极限即可？ 实际结果如现场展现出来的那样，我们完整地呈现了demo的几乎所有核心产品能力，但是但是，这个争论从没有真正在我们之间停止，而我们也在尝试去拓展更极限的边界。 3、一扇破窗 把生命当无限游戏，那这次经历无疑给我们几个人都切肤地破了一扇窗，让我们新开了一个关卡游戏，虽然还没揭开谜底，但是一个又一个的问题已经非常有趣： 在小红书里会充斥ai内容吗？那ugc还有价值吗？ “替代人类”的表述中，人类是不是太把自己当回事儿了？ 微信如果要做，做什么才能匹配的上国民软件？ 什么时候能用上国内的技术？ AI的前原住民们是不是思考方式也“前”现代？ 怎么把我们的思考带回各自工作中落地？ …… 4、闪光的人 回顾最印象深刻的项目，我pick的项目没有什么投资/技术的量化标准，我喜欢那些闪闪发光的人性表达—— ·通过描述绘制嫌犯画像，帮助追捕嫌犯 ·拍照识别真实世界并转化成场景化语言，来场景化学习英语 ·copilot hub输入创作blog生成人格社区，在对话中了解一个自己信仰的人 ·为视障者更情感化地描述图片 ·用AI解析剧本画分镜 以及我的队友，我是最早回去休息最晚来的，而他们没睡，希望闪光的他们今晚能好眠🌛 🙋aivatar成员@叫我丁丁就好 @曾歆勋Mark @Yifei_86 @翔宇_diKp @Chuck-Yang 感谢主办方@瓦恁 @kyth @HackEngine

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