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AI 产品真的得在 Day 1就考虑商业化，也得 Day 1就开始算账
有人愿意付费才能证明不是伪需求
钱算明白才能知道产品要如何往能让“价值/token”最大化的方向走，Agnet 要如何设计怎么才能在“效果-效率-成本”上达到平衡
有人愿意付费才能证明不是伪需求
钱算明白才能知道产品要如何往能让“价值/token”最大化的方向走，Agnet 要如何设计怎么才能在“效果-效率-成本”上达到平衡
8 00
看 IIya 的原视频，从中感受到的语气、神情、当然还有他所讲的所有内容真的很有意思，也是看任何总结性的文章无法替代的
【Emotion is the value function】
从最简单的来讲，人做对了事情 happy，做错了事情 sad
对于 RL， 做对了事情得分，做错了事情不得分（或减分）
但情绪真的是简单的+1或者-1能代替的吗？
显然不是，情绪本身比起数字好像更像一个复杂的函数，也就是 IIya 提到的这个 value function
随着年龄的增长，人们越来越也多是做自己喜欢的事情，而不一定是对的事情，更何况有对错之分的事情本来就是少数
（看视频的时候 IIya 总有种给人对于这个函数的探索有了一定的进展）
【The Age of Research】
Attention 和 transformer 让 AI 进入了 the age of scaling
但对比不需要大量数据就能学习和泛化的人类，基于 Attention 的 AI 明显还差些意思
Ilya 觉得人类的大脑其实就是从算法层面更强的 ML model，the age of research 就是找到下一代的 “Attention”，然后再次进入 the age of scaling
到时候人类可能只能因人对猫猫狗狗的怜爱而存活，这个时间点还是晚点来吧……
【Emotion is the value function】
从最简单的来讲，人做对了事情 happy，做错了事情 sad
对于 RL， 做对了事情得分，做错了事情不得分（或减分）
但情绪真的是简单的+1或者-1能代替的吗？
显然不是，情绪本身比起数字好像更像一个复杂的函数，也就是 IIya 提到的这个 value function
随着年龄的增长，人们越来越也多是做自己喜欢的事情，而不一定是对的事情，更何况有对错之分的事情本来就是少数
（看视频的时候 IIya 总有种给人对于这个函数的探索有了一定的进展）
【The Age of Research】
Attention 和 transformer 让 AI 进入了 the age of scaling
但对比不需要大量数据就能学习和泛化的人类，基于 Attention 的 AI 明显还差些意思
Ilya 觉得人类的大脑其实就是从算法层面更强的 ML model，the age of research 就是找到下一代的 “Attention”，然后再次进入 the age of scaling
到时候人类可能只能因人对猫猫狗狗的怜爱而存活，这个时间点还是晚点来吧……
7 00
作为产品，最近发现90%的工作都已经可以由Claude Code完成了，但涉及到用需要用AI批量处理数据，还得靠飞书多维表格这样一个“数据库”来承载数据，也更需要一个“界面”来展示和交互结果。
这两天注意到飞书多维表格上线了 “应用模式”。在这个功能身上，看到了多维表格的形态正在从表格这个“数据容器”（Data Container）向“系统”（System）演进。
过去用表格本质上是在操作数据，而“应用模式”的出现意味着飞书试图将表格这一形态，通过应用模式，以更符合直觉的GUI形式呈现。它不再局限于二维的行列，而是提供了包括功能图标、可视化图表、甚至按钮在内的原子组件。这意味着能利用组合布局，将原本枯燥的数据表，重构为一套带有 Dashboard 属性的专属业务 App。通过“可视化”与“可交互化”，进一步降低了人与数据的交互成本。
接下来更期待的是——一句话让AI搭建多维表格，甚至搭建整个应用。目前来看飞书的AI定制系统的基建拼图已凑齐。这也是目前看到国内toB最接近“One Prompt to App”的了（根据之前了解到的飞书应该也有人正在做相关的事情了）
接下来，可能就等doubao在系统操作上的能力追平Claude Sonnet 4.5了
这两天注意到飞书多维表格上线了 “应用模式”。在这个功能身上，看到了多维表格的形态正在从表格这个“数据容器”（Data Container）向“系统”（System）演进。
过去用表格本质上是在操作数据，而“应用模式”的出现意味着飞书试图将表格这一形态，通过应用模式，以更符合直觉的GUI形式呈现。它不再局限于二维的行列，而是提供了包括功能图标、可视化图表、甚至按钮在内的原子组件。这意味着能利用组合布局，将原本枯燥的数据表，重构为一套带有 Dashboard 属性的专属业务 App。通过“可视化”与“可交互化”，进一步降低了人与数据的交互成本。
接下来更期待的是——一句话让AI搭建多维表格，甚至搭建整个应用。目前来看飞书的AI定制系统的基建拼图已凑齐。这也是目前看到国内toB最接近“One Prompt to App”的了（根据之前了解到的飞书应该也有人正在做相关的事情了）
接下来，可能就等doubao在系统操作上的能力追平Claude Sonnet 4.5了
9 34
看完了Manus在10月中的视频，被Manus毫无保留的分享精神震撼到了！
不同于之前的那篇tech blog，视频真的基本上已经把Manus是如何做通用Agent的，从架构层面到具体的方法，结合大家在做Agent遇到的一些共性问题，都毫无保留的分享给大家了！任何做通用Agent，甚至是做任何Agent的从业者都能有很大的帮助！真的respect！
然而B站才1,000出头的播放量…
不同于之前的那篇tech blog，视频真的基本上已经把Manus是如何做通用Agent的，从架构层面到具体的方法，结合大家在做Agent遇到的一些共性问题，都毫无保留的分享给大家了！任何做通用Agent，甚至是做任何Agent的从业者都能有很大的帮助！真的respect！
然而B站才1,000出头的播放量…
hidecloud: 最近 @PeakJi 和 Langchain 一起合作了一期 webinar，讲解 Manus 在 context engineering 上的一些探索。希望给从事这个领域的同学一些启发。
4 22
在skills出现前，一直觉得memory是非常重要的一环。但在skills出现后，某种程度上skills可以作为一种更主动、更可靠的memory，在一些效率场景下有没有memory也不是那么的重要了
5 20
模型、产品可能本身并不存在谁更优先，只是不同公司，定位不同罢了
对于做模型的公司来说，模型即产品，模型能力是决定用户体验最关键的因素，没有之一
对于做模型应用的公司来说，所有模型都能用，Agent即为产品，如何通过Agent发挥模型能力交付更优质的结果是决定用户体验最关键的因素，可能也没有之一
（最近使用Claude Code/Cursor/我司的CatPaw，确切的感觉到了同一模型在结果交付上犹如鸿沟一般的巨大差距）
对于做模型的公司，到底做不做第一方的应用？做什么样的第一方应用？Claude给的答案应该就是标准答案了，做能帮助提升模型能力的产品（OpenAI真可以算是个负面教材了）
对于做模型的公司来说，模型即产品，模型能力是决定用户体验最关键的因素，没有之一
对于做模型应用的公司来说，所有模型都能用，Agent即为产品，如何通过Agent发挥模型能力交付更优质的结果是决定用户体验最关键的因素，可能也没有之一
（最近使用Claude Code/Cursor/我司的CatPaw，确切的感觉到了同一模型在结果交付上犹如鸿沟一般的巨大差距）
对于做模型的公司，到底做不做第一方的应用？做什么样的第一方应用？Claude给的答案应该就是标准答案了，做能帮助提升模型能力的产品（OpenAI真可以算是个负面教材了）
10 31
或许把claude code改名叫claude agent，再简单来个能交互的前端包装包装，真的能成为目前离agi最近的一个agent
1. 构建一个小的file system作为上下文（把一个项目所需要的文件和目录整理归纳好，然后用cursor打开根目录）
2. 在cursor终端中打开terminal，启动claude code
3. 输入你的需求
这就是目前我自己作为个人感觉离agi最短的路径，甚至在处理某些事情时，得到的结果给我一种“这已经可以算作agi了吧？”的做梦般的感觉。
但是我还想等等，等gpt5发布，毕竟它是openai，或许能带来更大的惊喜，或许真的就…但等到的却是一个让人有点无话可说的结果…或许gpt5在coding上是追上来了一些，但在以文字为输出的general task上实在是……哎😮💨
1. 构建一个小的file system作为上下文（把一个项目所需要的文件和目录整理归纳好，然后用cursor打开根目录）
2. 在cursor终端中打开terminal，启动claude code
3. 输入你的需求
这就是目前我自己作为个人感觉离agi最短的路径，甚至在处理某些事情时，得到的结果给我一种“这已经可以算作agi了吧？”的做梦般的感觉。
但是我还想等等，等gpt5发布，毕竟它是openai，或许能带来更大的惊喜，或许真的就…但等到的却是一个让人有点无话可说的结果…或许gpt5在coding上是追上来了一些，但在以文字为输出的general task上实在是……哎😮💨
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