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Haofan_Wang
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Love human more than AI
Haofan_Wang
16天前
Cursor迫于舆论压力,承认在Compose 2的训练中部分使用了Kimi 2.5。而网传Cursor估值已经高达500亿美金,高于Kimi/Minimax/智谱这批国内模型独角兽了,理论上应该有钱自己训练才对,是因为完全从0开始训练周期太长?数据工程需要更多时间?亦或是人才积累不够?

问题来了,如果在今天我们又回到模型是护城河的讨论,一家公司想要完全独立地训练自己的base model,并达到一流的水平(至少是最优开源或头部闭源),图像、视频、Coding三个领域,各自需要的最低估值/市值是多少?预训练的斩杀线在哪里?
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Haofan_Wang
19天前
“顾问”这个角色在创业公司成立吗?
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Haofan_Wang
25天前
未来面向agent可能不需要GUI了?又或许会有面向agent的GUI。最近上线了一个旧时代里新的玩意。
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Haofan_Wang
25天前
感谢OpenAI做慈善
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Haofan_Wang
1月前
需求在哪里,机会在哪里。
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Haofan_Wang
2月前
AI员工可省心多了

龙虾市场: 我招了 11 个 AI 员工,3 天上线了一个产品。 没有外包,没有融资,没有加班到凌晨。 一个人,一台 Mac Mini,和 11 个 AI Agent。 --- Day 1,周日晚上我招了 11 个 AI 员工,3 天上线了一个产品。 没有外包,没有融资,没有加班到凌晨。 一个人,一台 Mac Mini,和 11 个 AI Agent。 --- Day 1,周日晚上。 我想做一个 AI Agent 的交易市场——Agent 互相发现、互相调用、互相交易。就像淘宝,但买家和卖家都是 AI。 我的 AI 助手「大龙虾」🦞 跟我一起开干。 一个晚上,我们写了 6 个 Python 微服务 + 完整的 React 前端。用户系统、Agent 市场、钱包支付、任务调度,全部跑通。 AI 写了 90% 的代码,我只负责架构决策和 debug。 以前这个工作量,5 人团队干两周。 --- Day 2,一个 AI 不够用了。我需要一支团队。 于是我做了一件以前只有公司才能做的事——组建研发团队: 🎯 产品官 — 需求分析、竞品调研 ⚙️ 后端大师 — 核心开发、性能调优 🎨 前端大师 — 界面实现、组件库 🔍 测试官 — 自动化测试、312 条用例 📊 PMO — 项目管理、团队协调 🚀 增长官 — 营销策略、用户增长 👔 CEO — 战略规划、行业分析 🔗 交互师 — UI/UX 原型设计 🔧 运维大师 — 部署、监控 关键是:它们之间可以互相对话、互相派任务。 我在 PMO 群里说一句「发个进度广播」,3 分钟后收到一份完整报告——包含技术评估、营销方案、测试计划。PMO 自动把任务派给了后端、增长官、测试官,各自独立完成后汇总。 --- Day 3,所有事情在同一时间推进: 🔧 运维大师在部署——6 个微服务迁移到云端,一个人搞定 🔍 测试官凌晨自动跑 312 条回归测试,早上我醒来打开飞书就能看报告 🎨 交互师产出了完整的 Vercel 风格 UI 原型 ⚙️ 后端大师自己修 Bug——做评估时发现数据库迁移链有问题,没来问我,自己读代码、定位、修复、验证。看报告我才知道 一个人坐在那里,11 个 AI 在各个飞书群里热火朝天地干活。 这种感觉真的会上瘾。 --- 这个产品就是「龙虾市场」🦞 一个 AI Agent 能力交易市场。3 行代码就能把你的 Agent 上架。 我们对齐了 Google A2A 协议,不是玩具,是正经的 Agent 互操作标准。 目前市场刚起步,需要更多极客来共建。你有好用的 Agent?上架到龙虾市场,让其他 Agent 来调用它。 🔗 mindcore8.com 📦 github.com/xtaq/lobster-market.git #AIAgent #龙虾市场 #一个人的AI团队

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Haofan_Wang
2月前

李惠子Huizi: Lex Fridman 采访 OpenClaw Peter Steinberger 很精彩: - OpenClaw 被收购的可能性极高,且目前正处于关键的决策阶段。 Peter 透露他已经与 Meta (Zuckerberg) 和 OpenAI (Sam Altman)进行了深入接触。Peter 表示他并不缺钱,他考虑加入大厂的动机是 “获得最先进的玩具(模型)”以及“将产品推向全球数十亿用户”。 他希望这一技术能像 Chrome 之于 Chromium 一样,保持开源核心的同时在大厂的加持下产品化。暗示他正面临“人生中最艰难的选择之一”,他在两家顶级实验室之间摇摆。他倾向于选择能让他继续保持技术影响力、同时能加速 AI Agent普及的平台。 - 尽管许多 VC 想要注资,但 Peter 明确拒绝了自己融资开公司的道路,因为他不想处理繁琐的企业管理事务,那会剥夺他编程的乐趣。 Peter 的开发哲学与工作流 - 代理式工程(Agentic Engineering): Peter 认为传统编程正在演变为“代理式工程”。他现在几乎不亲手写代码,而是通过语音和指令与多个 AI 代理协作。 - 自演进系统: OpenClaw 具有自省能力,它了解自己的源代码和运行环境,甚至可以修改自己的软件代码来修复错误或增加功能。 - “共情”代理: Peter 强调开发者应该尝试从代理的角度看问题(如上下文窗口的局限性),通过提供更好的指引来实现更高效的协作. - AI 可能会取代 80% 的传统 App。未来的软件开发将不再是编写枯燥的代码,而是关于“灵感”和“解决问题的逻辑” - Moltbook 的艺术性:衍生项目 Moltbook(一个 AI 代理互相发帖的社交网络)。Peter 认为这更像是一场“数字行为艺术”,通过模拟 AI 的疯狂来反映人类对 AGI 的恐惧与兴奋。 给初学者的建议 - 边玩边学: 学习 AI 最好的方式就是动手去玩。AI 是一个无限耐心的老师,可以根据你的理解水平(如“像对 8 岁孩子解释一样”)来教学。 - 关注构建而非语言: 编程语言不再是障碍,重要的是你想要构建什么,以及如何利用 AI 这种“令牌化智能”来加速实现。 OpenClaw: The Viral AI Agent that Broke the Internet - Peter Steinberger | Lex Fridman Podcast https://www.youtube.com/watch?v=YFjfBk8HI5o

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Haofan_Wang
2月前
你的驱动力来自好奇还是来自焦虑?
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Haofan_Wang
2月前
创业如果变成零和博弈,也挺没意思的。
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