Anitttttta

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裴淳華被周軼君問到
如果你能和歷史上的任何一位女性對話——被貼上壞人或瘋女人的標籤,或是瘋狂的那種?
裴淳華答道
我不介意我的傳承被說成壞和瘋。我會非常榮幸。
是的,能當一名女性——這件事本身就已經很酷了。
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換一個角度思考軟體、Agent 和創業。
答案可能藏在編輯器裡。
過去幾十年,軟體行業本質上一直在為不同職業發明不同的工作台:文件、表格、設計、BI、法務、醫療、交易終端……
這些系統默認的前提是人親自操作。
而基於 LLM 的 Agent 真正有機會改寫的,不只是搜尋框,而是這一整套前提。
今天最成功的還是 coding,因為程式碼最結構化、最容易驗證,所以 IDE 最先被重做。
但真正大的機會,不在下一個 AI IDE,
而在下一個被 agent-native 化的垂直編輯器。
還有一整片軟體世界沒被改寫。
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春天來了。
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和好久没 catch up 的 Evie @0xEvieYang 互通有无了一下,了解一下中美 AI 创投和出海的差异。
在 web3 慢熊的背景下,不少 agency 也都转换方向开始做 AI 出海的活,JE Labs 也是一样,目前手上已经有了不少成功的案例,和 web3 营销不同的事,AI 产品更看中实际的 ROI,比如如何针对性地找到 TA、精准投流、KOL 分层的筛选、SEO、科技论坛的星级评估、线下活动等等,相对应的投入也会变高。而这些投入又必须在阶段时间内有可见的效果,每一笔钱都是花在实际的需求上。
而在创投方面,在美国,inner circle 的创业者在融资方面的优势极为显著,大厂出来的 senior 员工可能在某个聚会上就麻烦了头部基金的钱,相对而言华人创业在美国会碰壁很多。反观中国,其实投资人的钱还是很多的,流动性也不错,大家都想在 26 年把钱投出去,对于 LLM、基建、芯片类的一般都是大头部 leading。如果是做 workflow、垂类的,基本不会太看你的 tech 因为被大厂迭代太容易了,更多是看 team 里有没有曾经在这个行业成功创业的案例或者资源的护城河,所以本身有成熟企业赛道再加上 AI Advanced 更容易获得资本的青睐,说白了还是看怎么更容易退出。
Evie 最近人都在美国,大家也可以约她☕️互相多交流学习,在这个 AI 加速的年代,
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支付寶發布國內首個「支付集成Skill」!
將基礎支付能力深度封裝為標準化組件。Vibe Coding開發者可通過自然語言,3步“使喚”AI,在應用開發中快速接入支付寶支付功能
比如:“幫我接入支付寶支付,我要做一個售賣10元貓抓板的極簡手機購物應用,顧客在商品詳情頁直接付款、不需要添加購物車。”
昨天還在和朋友說,真的 Agent 時代是結合 IoT,支付寶也下場了,曾經的互聯網造神時代很可能又要發生在中國
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一個有意思的觀察
雖然主流資本都對 web3 有偏見,認為 AI 才是真正的價值投資
但是就對 AI 的感知和理解上,web3 的用戶可能比普通用戶更深刻
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因為 Sentient 一直在強調開源,在做採訪和調研時也經常被問到“關於開源閉源”的問題。這兩者絕不是兩者誰勝誰劣,更不是文科生理科生這種劃分。
短期看,大公司比如 OpenAI、Google 定產品規則,中期看,開源社區定生態規則,長期看,真正定規則的,可能是接口層和協議層。
今天閉源公司的優勢非常現實,模型能力強、產品體驗成熟、交付速度快、企業買起來省心。所以在未來一段時間,閉源公司大概率還是會掌握最強的話語權。
但另一邊,開源不是情懷,而是現實世界裡的制衡力量。
Stanford AI Index 2025 明確提到,open-weight 模型和 closed-weight 模型之間的性能差距在快速縮小,在一些指標上已經從 8% 縮到 1.7%。這意味著未來不是只有少數公司才能做 Agent,越來越多團隊都能在可控成本下做出可用系統。
所以我不信最後會是“OpenAI 贏者通吃”,也不信會是“開源理想主義全面勝利”。
更可能的是底層模型能力會繼續集中,但上層 agent 生態、工具調用、身份、支付、協作、記憶、審計這些接口,會越來越開放。 到那時候,誰來定規則,可能不是參數最多的公司,而是誰控制了 agent 之間互操作的標準,誰控制了工作流入口,誰控制了開發者生態。
未來真正的戰場,不只是模型,而是模型之上的操作系統。 這也是為什麼 Sentient 這類強調 open
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受 S 創 朋友的邀請,來 Let's Vision 玩了一圈,這是中國最大的 Apple 開發者生態,AR / VR / XR 這個賽道本身是投入產出比較特殊的行業,由於依賴穿戴設備,所以如果是軟體,那麼受眾就有限。
和 PixVerse 的朋友討論了下,AIGC 創作(Gen Video) 目前在中國的受眾很大,也是受益於、小紅書、bilibili 等中短視頻平台的用戶教育影響,但問題就是中國用戶已經被根植了“免費使用”這一消費路徑,目前 C 端依然是大量消耗的部分,不過好在這類頭部的公司基本不缺投資。
另外看到一個比較有潛力的項目是 AI 教你拍照的項目 POSO Cam,團隊是 Dify 出來的,基本上是今天展位上人氣最旺的 booth。這類先從一個細節的用戶洞察開始做 AI App 其實際應用價值遠大於拍腦袋 vibe coding 或者是做底層套壳的產品(被迭代太快)
AI Company 數字陪伴也是 Vision Pro 玩家們的最愛之一,有意思的是一個二次元數字陪伴的 founder 和我說他們做的不是二次元,是情感需求,洞察還是很精准了。這類比較小眾的反而容易吃用戶忠誠度,起碼盈虧平衡。
和好久不見的藝術家朋友們偶遇了,他們對於 AI 的看法依然是生產工具,但是如果太糾結於顆粒細節而不是本身的落地和切入觀眾融合度,那麼還是無法獲取觀眾。大多數的沉浸式 AI 項目
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重磅!Google Gemini 推出了記憶導入(Memory Import)的遷移工具,支持導入 ChatGPT 等平台聊天數據
只需在設定中取得一段系統建議的提示詞,傳送給原有的 AI 助手以提取個人偏好總結,然後再將結果貼回 Gemini 即可完成
例如,將這段提示詞傳送給 ChatGPT 或 Claude。原 AI 會根據歷史對話,總結出你的工作習慣、表達風格、專業背景(例如你的 VC 背景和對 Ba-Zi 的興趣)以及常用 SOP。再將生成的總結內容貼回 Gemini 的 儲存資訊(Saved Info)中。從此 Gemini 就能像老朋友一樣懂你的需求
此外,還可直接上傳從其他 AI 服務商處導出的壓縮包檔案,Gemini 將自動解析所有歷史聊天記錄,讓你隨時搜尋並無縫接續此前的討論
也就是說長久以來困擾我們的 記憶碎片化 有了一个初步的解決方案
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Sora關停合情合理,OpenAI是對社交生態的認知錯誤,這事情如果和tiktok等短視頻娛樂頻道合作可能會是另一個出路。Sora日燒1500萬刀,年化55億,單10秒1080p視頻GPU推理就1.3刀起,複雜場景33刀,用戶卻80%時間搞“貓咪太空hip-hop”表情包試錯,30天留存僅1%,付費轉化<5%,純屬自掘坟墓。
TikTok算法懂人性鈎子,意外+情感+FYP,Sora用戶生成後就被扔進冷冰冰的feed,缺推薦閉環,視頻石沉大海。
再看活下來的Runway靠影視B端訂閱(10-50刀/月+0.5-5刀/視頻)月活500萬,Kling中文優化吃中國市場,Luma/Pika卡短視頻社交位。Vibes日活千萬混真人AI廣告分成,DomoAI推4K升級9.9刀/月,但純AI社交全線崩。
再次回到那個問題什麼叫人人都是 AI創業者,什麼叫超級個體,不是今天你技術牛逼了就能成,是你還必須掌握商業邏輯和人性需求,技術不過是體現的手段而已。
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前幾天有些事情處理,沒怎麼更新自己的 TG,一下子發現漲粉到 500 多訂閱者了,是哪位大俠幫我推了嗎?
您做好事要留名啊!
趁這個機會推廣下自己的 Channel,主要每天聚焦 AI、web3 還有商業思考和部分哲學為主
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自三月以來,港股 AI 板塊漲得最兇的不是智譜,也不是 MiniMax,而是很多人之前沒怎麼聽過的迅策。3 月 5 日它還在 70.65 港元,3 月 10 日就衝到 153.9 港元,單日一度創下 170.5 港元高點,幾天時間幾乎翻倍。
3 月 6 日,公司發了 2025 年業績預告,全年收入約 12.83 億元,同比大增 102.95%。
但我覺得,市場現在最容易犯的錯,就是一漲就急著把它叫成「中國版 Palantir」。
迅策當然不是純概念股,它本身就是做即時數據基礎設施和分析的,按招股書口徑,2023 年在中國這個市場排第四,在資管細分領域排第一。問題在於,做數據平台和長成 Palantir,完全不是一回事。
Palantir 真正厲害的地方,不只是「能處理數據」,而是它能深度嵌進客戶組織裡,最後對業務結果負責。
迅策更像一家借 AI 敘事往上抬估值的數據重交付公司。它的故事能講,邏輯也順,但本質上還沒有證明自己已經從「專案收入」跨到「平台複利」。
最關鍵的差別還是商業化深度。Palantir 吃的是最複雜、最肥、綁定最深的大單;迅策雖然增長很猛,但客單價、客戶黏性、平台復用能力,還遠沒到那個級別。
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看到张雪峰、OnlyFans 创始人相繼離世,不胜唏嘘。天道無常,但在人間行尽所能的善去帮助或者影响,從而改变他人的人生,這便是力量。
而我自己,也刚從重度抑郁症里走出來,我已經穿越了最黑暗的時刻,重生了,强大了,不需要和任何人自我解释,開始爱自己,明白唯有往前走,繼續發光,這便是太陽,正义的太陽。
因為見過黑暗,所以更懂曾在黑暗里挣扎的人们,因為不放弃,所以從泥泞里爬出來後成為太陽,選择然後照亮别人。
不過,那颗為美好的事物而赞美的心,可能更纯了。人唯有經历過,方知人間疾苦,方知众生不易,更萌生出怜悯之心。
而人物之所以是人物,也因坚韧與毅力和對大义的死磕,人之大,是格局,是見天地,見众生,見自己。
我已見過自己,見過众生,望日後定能再見天地,融入众生,為天地众生,方能成自己。
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一切皆因果,你種下什麼因結什麼果
蒼天有眼,因果不虛
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Let us ride the 🦞OpenClaw wave again
This Sunday, March 29
We held an OpenClaw application developer meetup with a group of friends at Shanghai AI Tower
Everyone is welcome to sign up and participate
Sentient Chinese will also provide strong support
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這一次,中國可能又要彎道超車了。
Cap 顯示,46% 的中國企業已經把 AI 智能體推進到 pilot 或 deployment,美國是 41%。差距不只在 adoption,而在路徑。
中國已經開始把 Agent 往企業流程、電商運營、one-person company 裡硬塞,美國很多時候還在講願景。
美國定義概念,中國訓練使用習慣。最後贏的,往往是後者。
我還特地問了韓國的小夥伴。韓國現在的 AI 敘事,還是更偏向 Samsung、SK 這樣的大公司主導研發和產業化。
但有意思的是,中國 AI 在韓國的影響力並不弱,反倒像 OpenClaw 這種在中文圈爆紅的東西,在韓國本地的討論度沒有那麼高。
這個細節其實很說明問題,東亞市場未必是在照搬美國那套 AI adoption 路徑,很多時候它會先接受「能不能直接用」,再討論「是不是最先進」。
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今天推出 Clawbot 一堆营销号就乱吹
事实上,它不会帮你自动聊天、不能自动进群、更不能自动运营
你装了它,也不会凭空多出一个 Agent。
它就是把你的「龙虾OpenClaw」接进,让你可以在里跟它聊天
就像你在里多了一个 AI 联系人,仅此而已
真正干活的,是你背后的那只龙虾
你没有龙虾,这东西基本没用
如果没有,那它只是个壳
如果有,它才是入口
现在的问题是,你有没有龙虾
说着说着,我就饿了…
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元宝生成电影海报,细节捕捉度还不太行
P1 P3是结果图,除了P1因为是正脸,保留了大部分细节在,另外的海报基本不像我。所以生图的模型有个局限,二维很难Match到多维的契合度,其实可以學習視頻AI,先做個个体的資料庫,使用實時人臉認證來捏臉,或者多張照片上傳讓人物的真实度還原高
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Has anyone done a Butter Run? It's where you run while carrying full-fat milk/cream on your back, and the shaking during the run turns it into butter...
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我和一位从事 AI Social 社交赛道的创始人进行了交流。他认为像 Second Me / Elys 这类「human agent」人类分身社交并不具备持久的市场价值。在 AI 持续发展的前提下,人们实际上是被「技术平权」了——也就是说,像编程、设计、文案写作等专业技能因为 AI / Skill 的出现变得不再稀缺,智力趋于拉平。那么,如何让大家能够在竞争激烈的社会中活下去至关重要,因此 AI Social 必须伴有「求职/劳动置换」才能彰显价值(Dating 也是一个方向,但变现路径较长)。所以,未来一定会有你的分身在帮你交友的同时为你赚钱,这才是社交的真正意义。
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