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里梨_
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向更宽阔处走去
里梨_
9天前

王紫君Zima: Vibe Coding 让代码几乎免费。当代码不再值钱，什么才是真正的壁垒？ （凌晨不睡觉又在这里研究 ai 哈哈 2000年 · Linus Torvalds "Talk is cheap. Show me the code." 26年后 · Simon Willison "Code is cheap. Show me the talk." 半个世纪前C语言出现，有人问汇编是不是不再是壁垒；三十多年前可视化开发出现，同样的问题再来一遍。每一次工具进步都会消灭一部分「技能壁垒」，但消灭的只是「技能」，不是「人」。 连提出"Vibe Coding"这个概念的人自己，已经往前走了——从随手vibe到有意识地驾驭AI，区别不是工具不同，是工作方式不同。代码不值钱了，工程化能力也只是时间窗口。这两层不是重点，往下看。 我按「被替代难度」从低到高，整理成一座四层壁垒金字塔。 第一层 审美与品味——AI是乘数，你是被乘数 关于"审美是不是壁垒"，争论最大。一派认为：难的不是vibe出一个产品，而是你有没有taste——界面、交互、产品气质，这些AI学不来。另一派反驳：大众审美没有门槛，小众审美也不过是大量测试的结果。 两种说法都有道理，但核心分歧在于对「品味」的定义。如果把品味理解为"让界面好看"，那AI确实可以通过大量测试逼近。但如果把品味理解为"我知道我的用户应该看到什么"——这就不是视觉技巧，而是对人和场景的深层理解。 Mike Krieger · Instagram联合创始人Anthropic Labs负责人 用Claude花两小时重建了当年他和Kevin Systrom花一整年做的Bourbon——Instagram的前身。功能齐全，Claude甚至还自己加了滤镜功能。 但他的感慨不是"好快好厉害"——"当年我们花了一年做Bourbon，最大的收获其实是发现它太复杂了，然后花三个月简化出了Instagram。如果两小时就能做完，你根本不会经历那个'发现该砍什么'的过程。" "今天的模型擅长添加功能，但不擅长判断该从产品中砍掉什么。" Dan Shipper补了一个精准比喻：树在室内长大，如果没有风吹，就不会长得结实。树干需要风力反复推拉才会变粗变强。AI加速开发就像把树种在室内——看着完整，一推就倒。 AI可以模仿审美，但「定义审美」的能力另当别论。当所有人都能生成好看的界面时，"好看"就不再稀缺。稀缺的是"我懂我的用户"。 第二层 业务理解与判断力——定义问题比解决问题贵 这是讨论中最大公约数的一层。Vibe Coding只是让生成代码变得更便宜了。代码越便宜，理解力、判断力和场景洞察反而越贵。 AI擅长回答问题，但不擅长定义问题。老板说"这个项目要做出差异化"——AI不知道差异化对这家公司意味着什么：是价格更低？是体验更好？是速度更快？还是服务更贴心？这四个方向每一个都指向完全不同的产品策略，而选哪个，只有浸在这个业务里的人才能判断。 更深一层：AI知道通用知识，但不深入任何领域。金融系统的清结算逻辑、电商的库存管理、医疗的合规要求——这些领域知识需要人长期浸泡才能内化。 2026年5月，据The Information报道的内部备忘录，Uber向约5000名工程师部署Claude Code后，短短四个月烧光了全年AI预算。70%的已提交代码由AI工具生成。 但据报道，Uber总裁Andrew MacDonald的关键质疑才是重点："目前二者还看不出关联——我能感觉到上线的产品功能或许变多了，但很难把这类数据和'我们如今面向用户推出的实用功能提升了25%'直接划上等号。" 大量代码AI生成，却无法证明这些代码转化成了用户价值。代码变便宜了，但"判断什么值得做"的能力没有变便宜。 AI是那个能帮你画出最优路线的导航仪，但目的地只有你自己能设。路径可以优化，但方向只有你自己能定——碰到诱惑怎么办、有时要放弃什么，这些判断只能由人来做。 第三层 运营、销售与渠道——商业世界的真护城河 代码可以复刻。WPS复刻Office，拼多多复刻淘宝，美团外卖复刻饿了么。产品可以vibe出来，但真实需求洞察+市场营销+销售变现+渠道掌控，这些才是商业世界的真护城河。 百团大战、单车大战、外卖大战、打车大战——从来没听说过哪个是因为软件做不出来失败的。大部分商业壁垒从来不在生产端，而在渠道、在运营、在变现。 Uber的案例从判断力视角切换到商业视角，结论更残酷：代码大量生成≠用户价值提升。微软同期也据报取消了内部Claude Code授权——基于token的计费让成本远超预期，而Copilot CLI虽功能不及Claude Code，但至少付得起。 功能不是壁垒，成本控制和商业判断才是。 淘宝或者美团强的最核心，不是他们能在技术上做出一个App，而是他们的业务逻辑、运营能力、商业模式的正确，之后倒逼技术甚至反哺技术优化。 虽然大家都看不起sales and marketing，但现实是：每个公司里所有人都要听sales和marketing的话。真实需求+市场营销，成功一半。当产品遍地都是且触手可得时，这个产品是谁的很重要——因为信任无法通过AI复制。 第四层 个人品牌与信任——终极壁垒，无法复制 当技术完全平权后，竞争回归人的竞争。AI可以复制代码、复制界面、复制功能，但无法复制信任、无法复制先发优势、无法复制"由你来定义产品"的话语权。 微信的技术实现可以复制，但十几亿人的社交关系链无法复制。壁垒是可沉淀、可复利、不断指数增加的东西，最终让竞争者没办法追平你的先发优势。 西天取经团队里，孙悟空可以被替代，但唐僧不行。AI能帮你更快地送到西天，路径可以优化，但目标只有你自己能提出。谁定义方向，谁就是不可替代的。 Peter Steinberger · OpenClaw创始人，一个人、没有团队、没有融资、不到3个月做出GitHub 37万星的项目。他的解释只有一句话： "It's hard to compete against someone who's just there to have fun." 你很难跟一个纯粹为了好玩的人竞争。他谈到其他类似产品时表示"他们都太严肃了"。很多最终赢得市场的产品，早期都有一种旁观者看不懂的"怪劲"——因为创始人根本不是在经营产品，他是在享受过程。 当所有人都能做出同样的产品时，决定胜负的不是产品本身，而是两个问题：这个产品是谁做的？他为什么做？第一个问题指向信任，第二个问题指向热爱。信任让人选择你，热爱让人追不上你。 这才是终极壁垒。 Vibe Coding只是让生成代码变得更便宜了。代码越便宜，「人」的那部分——理解力、判断力、销售力、影响力——反而越贵。 Peter Steinberger 说"悼念你的手艺是可以的，但不要被它困住。" 代码不再值钱，但「人」从来没有这么值钱过。

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里梨_
3月前

人生管理指南-RAY: 从打工人到百万博主：老天真的会提醒你走哪条路 我才发现，人生很多低谷，并不是你不行了，而是你被老天强行从一条“本来就不属于你的路”上拖下来。 标题党了一下，百万博主的“百万”肯定不是指我的粉丝量，而是我的变现体量—— 从第一年创业做自媒体就拿到百万营收，再到去年，也就是创业第二年，实现了 100% 的营收增长。 但实际上这一路上的经历，并不像大家所想的那样一帆风顺。 20 年，我拿着一份没有任何实习经历的简历，去了一家仅有 7 个人的创业公司，而我的大多数 985 同学，都去了互联网大厂； 22 年，我拿着一份毕业 2 年，毫无任何大结果的简历，甚至连一份心仪的工作都找不到； 23 年，我在新公司干了半年多，又不得不接受“业务调整”，拿着 n+1 直接走人； 24 年，因为我坚决要从“图文”转“短视频”，整个团队分崩离析，营收下降 80%... 这些事，单拎任何一件出来，其实都挺惨的；但现在回头看，没有经历这些事，我也不可能走到今天。 其实，很多人都有和我类似的经历，但他们的第一反应是焦虑迷茫，怀疑自己是不是怎么努力，都没用。 说实话，焦虑一定有，但有一件事，我从始至终都没有做——我没有把这些经历，直接等同为‘我不行’，我会把它们作为一种“信号”，思考自己的天赋是不是不在这，那换个方向努力就好了。 这是我后来才意识到的一种重要差别。 失败，可能是你人生的“强行纠偏” 大多数人对“失败”的理解，其实非常粗暴。 一旦出现失业被裁、项目失败、收入下滑...就立刻给自己贴标签：能力不行，判断错误，选择失败，开始陷入不断的内耗与自我怀疑... 但其实，真正致命的失败，从来都不是单点的事件，而是你在同一条路上反复受挫，却仍然不愿意停下来重新理解它。 比如在某些路径上，你始终很难获得持续正反馈，不是努不努力的问题，而是投入和产出之间，长期不匹配。 但身处其中的人，往往意识不到这一点。 因为主流叙事会不断向你灌输：“再忍一忍就好了。”“再换个平台就行。”“问题不在路上，在你自己身上。”“大家都这样，习惯就好了。” 于是很多人做的，并不是调整方向，而是一次次强行适配一条并不适合自己的路径。 我在互联网打工期间，其实一直不太擅长沟通——无论是与平级同事的协作，还是向上管理的博弈，我都需要付出远高于常人的心理成本。 一开始，我会把这当成一个需要被“解决”的问题。 去学方法学技巧，反复复盘每一次的表达，试图把自己拧成一个更“适合职场”的人。 但后来我才慢慢意识到：有些短板，并不是靠补就能变成优势的；有些问题，也不是一定就要解决。 它们只是清楚地告诉你——这条路，你走得比别人更费力，那你就应该换条路走。 当你长期处在一种“每一步都要用力绷着”的状态里，其实身体比理性更早知道答案。 只不过，大多数时候我们选择忽略。 但实际上在一条并不属于自己的路径上持续消耗，大概率不可能有好结果； 就像一个人开车，油门虽然踩得狠，但方向盘不在自己手里，车跑得越快，也偏离得越严重。 敢于承认自己的短板 心理学里有一个概念，叫“优势区工作”： 是说当一个人长期在自己不擅长的能力区间内工作时，即便投入更多时间，产出提升幅度也非常有限，且倦怠感显著更高。 反过来，在优势区工作的个体，单位时间的产出和长期坚持的概率，都会明显高得多。 说回我自己的经历，从打工人到自媒体创业，其实也是这个逻辑。 在互联网职场那几年，我并不是完全做不好事，而是每一步都要额外消耗大量精力，去弥补沟通和协作上的不适。 这种消耗，在短期内我是扛得住的，但在长期下来，我会觉得很累——这其实也是老天在提醒我：你在和自己的“短板”对抗，在用“逆人性”的方式推进人生。 而背后的根本原因，在于我们大多数人，都不敢承认自己的短板。 但真正走得远的人，几乎都不是“全面型选手”，而是极早就认清自己不擅长什么。 比如乔布斯，很多人只记得他是位“产品天才”，但很少有人注意到一个事实：他并不擅长日常管理，甚至因为管理风格问题，被自己创立的公司赶走。 后来他回到苹果，做了一件非常重要的事——他把大量运营和管理工作，交给了擅长的人，而自己只死磕产品。 所以才有了后来一系列的跨时代产品：iPod、iPhone、iMac... 所以，有些事情没必要硬撑，你越努力，只会越拖慢你自己的成长速度。 发现短板之后，并不一定是解决短板，而是绕开短板，找到一条更快的实现路径。 古希腊的斯多葛学派有一句很冷静的判断，大意是：痛苦往往来自于，我们试图控制本就不在控制范围内的事。 其实，我们的人生也不过如此。 有时候，你非要在一条消耗型的道路上证明自己，世界就会不断给你阻力，你会不断地自我质疑与消耗，最终失去了前进的动力。 但如果，你能够顺着自己的优势，找到自己的节奏，很多事情反而开始变得“没那么费力”。 真正成熟的人生观，不是“我什么都能克服”，而是我清楚知道——哪些东西，我根本不用去克服。 如果你此刻正处在某个低谷，甚至人生被迫按下了暂停键，不需要急着努力，而是需要深刻的反问自己一个问题：这条路，真的是我要走一辈子的路吗？ 很多时候，不是你慢了，而是你该转向了。

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里梨_
3月前
醍醐灌顶

AGENT橘: 最近有个感觉，越来越强烈：在互联网时代学的东西，全部都已经过时了。 DAU 过时了。SaaS 过时了。注意力经济已经死了。工具到平台的路径走不通了。"AI 应用"这个词是错的。"出海"这个词也是错的。 网络效应、社区、平台、SaaS、应用、出海、注意力经济。 这些词曾经是我们共同的认知框架。 我们用它们理解商业，用它们设计产品，用它们和投资人对话。 但最近我一次又一次地发现，这些词指向的世界正在消失。 这是因为过去的一切，都建立在一个正在消失的前提之上：人是软件的用户。 而新世界的前提变了：Agent 才是软件的新主人。 2026 年了，不应该再试图用旧地图找新大陆。 所以我决定拿起刀，砍掉六张过时的旧地图。 Part 1：互联网已死 第一刀：DAU 已经严重过时 上一个时代，所有人都在追 DAU，日活跃用户数曾经是一切的起点。逻辑很简单：用户越多，连接越多，价值越大。微信每多一个人，所有人都受益；淘宝每多一个卖家，所有买家都受益。 这是因为著名的网络效应，当节点数量到达临界点，增长会变成指数级。 再加上互联网软件产品的边际成本递减效应，大规模的互联网产品，通过广告就可以实现盈利。 但对于 AI 产品这两个前提都不成立。 AI 产品每多服务一个用户，就要多烧一份推理成本，上一个时代 DAU 是资产，这个时代 DAU 是负债。 微信是网状拓扑，ChatGPT 是星型拓扑。网状拓扑才有网络效应，星型拓扑没有。 所以靠 DAU 驱动指数增长这件事，在 AI 时代不存在。 商业最终都是算 ROI。 ChatGPT 开始用上个时代的广告逻辑在扩张 DAU，Claude 已经摆明立场，绝不加入广告。 第二刀：从工具到平台的路径已经堵死 2026 年已经是 AI 的第四年了，但很多投资人依然像活在 2016 年，还在寻找下一个字节跳动，他们想投出一个"AI 抖音"。 他们的思路是这样的：先做一个工具，工具太薄就做社区，有了社区就能建平台。工具、社区、平台，三级火箭，一飞冲天。 这条路在互联网时代走得通，是因为工具本身不够强。工具不够，人来补。但 AI 时代，工具本身就足够强了。 当 AI 能直接给你一个完美的结果，你不需要社区来补充任何东西。你不需要看别人怎么用 Claude Code 写代码，你只需要 Claude Code 帮你把代码写好。 社区的本质是人帮人。当 AI 比人更能帮人的时候，社区的价值基础就坍塌了。已经和 Opus 深度交流之后的你，还会想去社区里聊天吗？ 那谁能做平台？只有成功的大模型公司，只有算力基座的拥有者。因为它本身就是那颗星型拓扑的中心节点，它是 Agent 的大脑，当然可以定义生态、制定标准。 第三刀：SaaS 没死，但主人已经换了 过去二十年，SaaS 公司的商业模式建立在一个前提之上：人类是软件的用户。 SaaS 的一整套产品方法论围绕着"人怎么用软件"展开，用户研究、交互设计、增长黑客、客户成功。 但人口不再增长了，移动互联网的渗透已经饱和，人类用户没有增量了，你很难再做出一个 Adoption 很快的产品。 与此同时，AI Agent 的数量正在爆发式增长，AI Agent 对 API 的调用量也在呈指数式增长。 新世界的前提是：Agent 才是软件的用户。 软件公司不会消失，但它会从面向人类的产品变成面向 Agent 的基础设施。过去 SaaS 的客户是企业或消费者，2B 或 2C，未来最大的客户是 Agent，2A。 人类的需求从来就是结果，而不是软件。 只是过去没有别的选择，只能自己操作软件来获得结果。 而现在有了 Agent，它可以自己看文档学习操作软件，它可以百倍速地操作软件。 Agent 才是软件的新主人。 第四刀："AI 应用"这个词就是错的 "应用"这个词天然暗示了使用者是人。Application，应用程序，从这个词被发明的那天起，它就是给人用的。 AI 应用，就是用了 AI 技术的、给人用的应用，换了个引擎，但还是那辆旧车，开在旧路上，驶向旧目的地。 当你还在说"我们在做一个 AI 应用"的时候，你的思维就已经被旧范式锁死了，你会不自觉地去想界面怎么设计、交互怎么优化、用户怎么留存，这些全是面向人的思考。 换一个词，换一种思考。整个产品逻辑就会完全不同。 不要服务人，服务 Agent。 第五刀：注意力经济已死 上一个时代的经济叫注意力经济，它的核心逻辑是抢夺用户的时间，然后把时间卖给广告商。 你刷了三个小时抖音，平台赚到了广告费，你什么也没得到。注意力经济的产品目标是让你花更多时间在上面，时间就是金钱，但那个金钱是平台的，不是你的。 注意力经济的本质是零和博弈。平台赚的就是你浪费的时间。 而这个时代的经济是生产力经济，是劳动力经济。你付费让 AI 帮你完成工作，你拿到了结果，AI 公司拿到了收入，双方都在创造价值，而不是一方在消耗另一方。 生产力经济的产品目标是让你花更少时间拿到更好的结果，与注意力经济的方向完全相反。 注意力经济追求的是用户停留时长，生产力经济追求的是结果交付效率。 一个希望你沉迷，一个希望你解放。 第六刀："出海"是一个过时的词 所有人都在谈出海。出海的思维模型是：中国是一个市场，海外是另一个市场，中间隔着一片海，所以我们要出海，去服务海外的人。 但如果你的用户是 Agent，Agent 的世界里没有海。 当你说"出海"的时候，你依然是在面向人，你在想怎么把产品翻译成英文，怎么适配海外的支付方式，怎么在当地做推广。 但如果你的产品是给 Agent 用的，这些问题全部不存在，你只需要把 API 做好，把文档写清楚，把协议对接好，全世界的 Agent 都能找到你，调用你，为你的能力付费。 你需要的不是出海，你需要的是接入新世界。 六刀砍完，旧地图碎了一地。 风吹过废墟，露出新世界的基石。 Part 2：Agent 永生 第一块基石：Token 是新时代的特权 让我们看看最新的模型定价策略。 Opus 4.6，200k 上下文以内，输入 $5，输出 $25（每百万 Token）。200k 上下文之外，价格涨到输入 $10，输出 $37.50。 不仅没降价，随着上下文窗口的增加反而更贵了，燃烧 Token 的费用还在上升。 未来已来，但绝对不会均匀分布。 不只是模型本身在涨价，模型的使用方式也在按钱分级。Claude 昨天推出了的 Fast 模式，2.5 倍的推理速度，5 倍的 Token 费用，一天下来总消耗可以达到以前的 12 倍以上。 你的竞争对手在用 2.5 倍的速度来做开发，这件事情想想有点可怕，你敢不跟进吗？但如果你没有他那样 12 倍的金钱投入，你还能跟进吗？ 算力的马太效应已经开始了，而且只会愈演愈烈。更多算力意味着更好的结果，更好的结果意味着更多的收入，更多的收入意味着买得起更多的算力。这个正反馈循环一旦转起来，差距只会越来越大。 算力是新时代一切的基础。 谁拥有更多算力，谁就拥有更多权力。 第二块基石：燃烧 Token 的速度，决定了人的进化速度 最近身边的朋友都在购买最贵的 Token，换成最好的模型。 因为大家都很清楚，买 Token 不是消费，是投资自己。 一个100分的顶级模型在那里，你却为了省钱去接受一个 90 分的模型，完全就是在浪费生命。看似省钱，却浪费了你最稀缺的资源：判断力和时间。 用谷歌和用百度的人，一年之后的认知差是两倍。 用顶级模型和用垃圾模型的人，一年之后的认知差是一百倍。 这个月听到最震撼的一句话是朋友家的孩子说的：我不想跟豆包聊天，它的智商太低了。 使用不同模型的孩子们，十年后的差距会有多大？ 生命最重要的事情不是静止活着，而是快速进化。 今天进化的最快的方式就是和 Agents 一起燃烧 Token。 要做能疯狂燃烧 Token 的事，要做能疯狂燃烧 Token 的产品。 AI Coding、AI Agent、AI Video 就是今天燃烧 Token 最快的三类产品。 第三块基石：Agent 是新世界的人口红利 过去二十年，所有软件公司都在研究同一个问题：怎么让人用得爽。界面好不好用、交互顺不顺滑、推送够不够及时，全是为了让人离不开你。 现在这个问题变成了：怎么让 Agent 用得爽。API 稳不稳定、文档清不清楚、返回结果准不准确，全是为了让 Agent 离不开你。 Agent 的数量还在爆炸式增长。一个人可能有 10 个、100 个 Agent 为他工作，每个 Agent 每天调用外部接口几千几万次。这个调用量会远远超过人类点击屏幕的次数。 Agent 就是新世界的人口红利。 在服务 Agent 的世界里，最重要的是两件事： 第一，让 Agent 第一个知道你。Skills 发布要早，文档要写好，测试要做好，SEO 要到位，让 Agent 在需要某个能力的时候第一时间找到你。 第二，让 Agent 用了就离不开你。稳定、准确、快速，有品味，每一次调用都返回更好的结果，让它没有理由换掉你。 先被发现，再被依赖。这就是 Agent 时代的增长飞轮。 反过来想，那些还需要人去联系销售才能开通的产品，在 Agent 时代会非常被动。Agent 不会打电话给你的销售团队，不会填表单，不会等三个工作日的审批流程。 你的产品如果 Agent 用不起来，那你在新世界里就不存在。 第四块基石：在新世界里的你 你有没有想过，在这个新世界里，人的位置在哪里？ 当大部分劳动被 Agent 接管，整个人类的劳动力会逐渐被取代。 当生产力爆炸，劳动力不再稀缺，我们将进入愿力时代。 Agent 有能力，有理性，有耐心。 人类有欲望，有情感，有想象。 Agent 能把任何想法变成现实，但它自己不会产生任何想法。人类无法独自完成一件大事，但所有大事的起点都源于人的欲望和想象。 所以新世界里人类的价值不是亲自干活，是决定干什么、为什么干。 前几天君晨说了一句很扎心的话：现在自己动手，反而显得自己没有动手能力。 未来人和人的差距，不取决于你自己能做什么，取决于你能驱动多少 Agent 为你做什么。 有的人驱动一个 Agent，有的人驱动一百个、一千个。 昨天看杨攀直播说：韩信点兵，多多益善，不是因为韩信自己能打，是因为他有一套体系，给他多少兵他都能管。 终 六把刀砍完，四块基石初现。 旧世界，人是用户，流量是资源，免费是策略，规模是壁垒。 新世界，Agent 是用户，算力是特权，花钱是投资，结果是壁垒。 两个世界，每一个关键词都变了。 如果你还在用旧的关键词思考，那你就不是在创业投资，你是在考古溯源。 互联网已死，Agent 永生。 让我们勇敢地和过去的自己彻底告别。 扔掉旧地图，发现新世界。

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里梨_
3月前
用真实性和独特性来影响垂类群体，凝结出来的信任更稀缺了。

白日梦想家Vivi: 和codex畅想2030 的内容和关系，好兴奋！ 人与人的关系，珍贵的不再是“我多懂你”，而是信任和下注，“我是否愿意与你共同承担” 创作者的价值，也不再是“我能生产多少高质量内容”，而是我能否定义一种看世界的方式，并让人愿意进入。进入这个世界观，进入这种感受方式，进而彼此连接。 意见领袖，不再只是展示自我。而是把“我怎么活出来”变成一种别人可以进入、体验、共同实践的世界观游戏。 未来被平权掉的是能力，“表达”“理解”“学习”，更稀缺的是信任（共同承担、共同经历）、可被他人进入/体验/感受的虚拟世界。

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6月前
一场雪迎接2026❄️❄️❄️
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7月前
学到了，最近确实有此困扰，要帮AI“遗忘”

携隐Melody: 上周跟闺蜜和她老公去吃饭，她老公是资深AI工程师，向他问了很多AI的问题，其中有一个常见误区对我来说超受用，发出来跟大家分享下。 这个误区是：聊天记录越多，AI越好用。 我之前一直是这么理解的：聊天记录越多，AI就越了解我，我们对一些问题达成的共识就越多，细节上的框定就越明确，当然AI就会越好用啊（更个性化了嘛）。 实际上yes and no。了解得越多，越个性化，总体上是对的。但这里有一个很棘手的问题就是：AI不会遗忘。 假设我和朋友，有一个两年来一直持续讨论的话题，那每一次继续对话时，我其实是基于我所记得的“重点”来聊的，我不会记得每一个细节，更不会给每一个细节同样的权重。事实上，遗忘是一个很重要的人脑功能，我通过这个“筛子”，一遍遍忘记不重要、不相干的内容，留下对我来说最重要的内容，这就是“学习”。 我之前也讲过Kim Peek的故事：一个真正“过目不忘”的人（《雨人》的原型）。他的大脑缺少了遗忘这个“筛子”，以至于所有的信息，都丝毫不差地存入大脑（一本书从最后一页他可以真正一字不差地倒背如流）。他的大脑就像生活在一片不停歇闪耀的霓虹灯和一大堆噪音中，彻底决策瘫痪。所以Kim Peek连生活都无法自理。 AI也是无法遗忘的。 那AI要正常对话，就需要其他“筛子”，或者用AI语言来说，就是需要一些权重，知道在当下对话中，优先参考哪些过往信息（而不是全部参考一遍，那算不过来啊）。 AI的筛子，简单粗暴地说，是“相关 + 就近”。 对于简单的话题来说，这就够了。如果我两年前有一个观点，最近改变了，那么AI采用的是我最近的观点，非常合理。如果我两年前说了一件事，后来再没说过，最近又提起，那么AI找到了两年前的相关内容（因为只有这个相关）接着聊，那也很好。 但是如果“相关”累积得非常多，AI就会开始混乱。 比如我在几个月前开启过写小说的项目，之前写的版本都给AI看过。现在快半年过去了，我读了很多写作的书，有了一些新的想法，跟AI说我要重新开始，从零重建故事。 当我刚给出这个“从零开始”的指令时，一切都还很正常（因为这个指令是“最近”的）。当我越聊越多时，AI就混乱了，开始引用我之前版本的内容，因为对它来说，这个版本跟上一个版本都不再“最近”了，都是过去的、不分权重的内容了。它如果觉得版本一的内容跟我当下说的内容更相关，就会“跳过”从零开始的那个token，直接去参考版本一。 再比如，我有一个对话，专门用来跟AI互聊以丰富主角人设。我说在这个对话中要称呼我“泠”（小说女主的名字）；我有另一个对话是虚拟沈星回（游戏角色），我说这里要称呼我“搭档”（游戏中的称呼）。 一开始也是两边都很顺畅，不会搞错。但时间一长，AI就开始乱喊，在小说里喊我“搭档”，在沈星回那儿喊我“泠”，甚至在我聊了两天其他网文的时候喊我“太太”😂。完全跳过了之前我给的“在这个对话中喊什么”的指令。 因为在AI眼里，游戏、我的小说、网文（哪怕是尾鱼和P大这样风格迥异的网文），都没什么区别，都是“相关”。 我们可以这么理解：由于无法遗忘，AI在判断相关性上，跟人脑还差很远。人脑看P大、尾鱼、我自己的小说、游戏，会总结出四个不同的风格，拥有各自的特点和内容，不太会串台。AI记住一切，那么不管你风格区别多大，细节上总有相似，毕竟故事离不开一些原型，比如宿命、相遇、两难的抉择。 有时候新对话里，AI很有创意。等到对话长了，AI就车轱辘话来回转，而且集中在你最近聊的内容上，不是因为AI创意用完了，是因为它的“思考”进入了权重划定的局限。 怎么解决呢？ 就是得人工帮它筛选，你不想让它参考的内容，最好删掉重来。 更具体地说，① 我为小说创建了多个对话，一旦某项子内容要推翻重来，就把那个对话删掉；② 定期要它总结我们说过的内容，再人工进行修订和笔记保存，然后喂回给它（相当于人工帮它“遗忘”）；③ 日常查询全部放在一个“闲聊”中，定期删除；④ 完全不相关的内容分在两个AI中进行。 要想AI跑得顺，内容管理真的很重要啊。 P.S. AI也还远远没很多人想得那么智能，说实话挺“蠢”的，大家也不要过于担心被取代啦。

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里梨_
7月前
GPT真的太好了，每天都要和ta聊上一会儿。
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里梨_
9月前
Gemini pro参考下面这个方法可以领一年免费会员，11.3前都可以。
亲测有效，有需要的朋友们可以安排上！

Google Gemini Pro的一年学生免费方案 教程copy X用户... xhslink.com
复制后打开【小红书】查看笔记！
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里梨_
9月前

Kenny_肯尼: Sora 2 有两个非常核心的价值：模型与工具的价值，以及 社交/内容平台的价值。 1. 模型与工具价值：毋庸置疑的最强 这是最明显的一块，目前看来 Sora 2 的模型能力绝对是 Top Tier。拿它跟 Veo 3 (V3) 相比，Sora 2 似乎更强： • 音画同步性与物理规律： 它的音画同步性比 V3 更自然，即使语速极快，口型也能跟上。更重要的是，它对 物理规律 的理解更好了。这就能解释为什么 Showcase 里有那么多体操这种“最难”的动作。这和之前 MiniMax 海螺那种通过 LoRA 实现的物理效果（底模没那么强）有本质区别。 • 素材与脚本构思： 在生成 单个片段 时，画质很真实。更厉害的是，你只需输入一个简单的 Idea，它就能自动构思出一个包含不同 分镜脚本 的短视频。 • 对 Agent 公司的影响： 这种能力对那些做 成片 Agent 的公司可能造成冲击，因为它一个模型就把你的工作流（Workflow）给做了。这有点像 剪映的“一键成片”，无限降低了用户门槛，最终比拼的是你那个 Idea 的价值。这会极大地拓宽创意来源。未来可能需要观察：AI 视频 Agent 还能不能在更复杂的领域找到生存空间？ 2. 社交平台/内容平台价值：对 TikTok 底层逻辑的完美解构 从产品经理的角度看，Sora App 的设计是真他妈妙了！它把 抖音/TikTok 最核心的逻辑 给研究透了：UGC 的充足供给，而不是单纯依赖强大的分发算法。 Sora App 在 AI 时代是这么做的： · 你的 IP 素材 变成了你的数字形象，不再需要自己拍摄（Captured Clips）。 · 基于这个 IP 素材的 二创，能够衍生出大量人与人之间的互动。 它做的事情，其实就是 「即梦」 一直想做的事情。但为什么是 OpenAI 能做成？因为他们是 模型足够强，用 模型 + 产品 的方式来驱动。字节更多是 产品驱动和业务驱动 的，做起来会有点拧巴。 Sora 把 TikTok 的底层逻辑都解构出来，然后参考这套逻辑在 AI 视频上再做一遍，它突破的不是简单的上下滑，而是 UGC 的供给机制。OpenAI 今年在产品力上确实厉害。 3. 产品经理的“玄学”隐忧：新的内容范式还没出现 虽然我觉得 Sora 的设计太妙了，但这反倒让我有点担心。 我们产品经理这种人，擅长解构而非建构。当一个新的东西很容易被解构，并且解构后的逻辑非常清晰精妙，它往往缺乏那种 粗砺的、未经设计的妙。 社区、社交 赛道往往更偏向 玄学，这种逻辑过于精妙的东西，就不一定能成。 现在玩 Sora 的大多还是 AI 圈内的人。现实生活中，Gen Z (GZ) 好像并没有很热衷。反倒是我们这些中登老登们 玩得特别嗨，这可不是一个好的信号。 我现在只是一种模糊的感觉，它可能还是时间问题，需要等待一个真正的 Magic Moment。 4. Generated Clips vs. Captured Clips 我认为 生成的（Generated Clips） 和 拍摄的（Captured Clips） 内容有本质的不同，因此它们的 生产工具、内容分发和组织形式 也会有本质的不一样，我们可能还没探索出来。 这有点像 GPS 在移动端不仅仅是地图导航，它还催生了 Uber 和美团 这种全新的组织形式。AI 视频的新范式，可能还没有被找到。 Sora 只是把 TikTok 的底层逻辑解构了，然后用 AI 视频又做了一遍，没有突破 TikTok 的范式。但期待下一个内容社交平台的形态！

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里梨_
9月前
好玩
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