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10小时前

继续展开，而现在AI加持，如果是SaaS产品的话，开发速度是非常迅速的，再加上还有类似MkSaaS这样的脚手架，手快的其实一天就可以上线也就意味着，完全可以找有能力有自驱力的研发，线上半个月左右完成开发工作然后如果有B端业务的话，在商单多的地方做一个小的bd办公室，里面放两三个商务，平时和本地客户对接即可我认为这可能是以后的AI Team的组织形式

#AI #saas #MkSaaS #B端业务 #AI Team

1周前

最后是在钱塘江边搞了套江景房办公，让大家尽量生活舒服点，不浪费精力在小事上：说点感性的话：创业一定要做第一。第二都不行，被迫结束的时候太痛苦了，哪怕你们做的是一个很小的赛道也一定要做到第一。创业非常残酷，你每次都要all in，把自己投入里面，还要找你觉得最有能力的且信得过的兄弟，你跟他们说我们要成就一番大事，他们可能抛弃了大厂抛弃了论文，抛弃了很多来追随你结束的时候，虽然你也很难受，但还需要强装镇定跟他们说“抱歉，这次我没做好，做的也不够多，想法也有问题”。这真的是非常非常非常痛苦的经历搞事业也不可能WLB，balance就是扯淡——平衡意味着你想用60% 80%的精力，和别人100%甚至120%同台竞技，凭什么能赢？现在面对很多人创业的咨询，总会劝安心上学发论文找个好工作，不考虑那么多的话两百万年薪的金领是最幸福的，不需要往上担心公司的事情，也不用往下经历普通人鸡零狗碎的生活。而真想创业的人是不需要建议的

#创业 #第一 #All In #WLB #痛苦

3周前

说多了都是泪，错过了影响人类进程的机会会懊恼一辈子

#错过机会 #人类进程 #懊恼 #遗憾 #泪

1个月前

闲聊：一个常见的现象是，和学术论文相关的GitHub仓库，通常只会活跃一两个月，之后往往不会有人再维护。(看了一下我们前两年的论文仓库，甚至有100多个issue没人处理的hhhh) 因为实习结束/论文中了/离开实验室了等等原因；而导师和一作通常也不认为维护issue、pr、改进代码是很大的贡献，所以也不会有人专门在维护项目因此通常无法与那些以长期开发、社区支持和实际应用为目标的传统GitHub软件项目相提并论。

#学术论文 #GitHub仓库 #维护 #科研项目 #生命周期短

1个月前

其实，你对待AI coding这类新事物的态度，就能大致判断自己是进步主义者还是保守主义者——这进而会影响你选择创业还是上班。任何有价值的新鲜事物诞生之初，都必然存在诸多不完善之处，不可能立刻取代现有的工作方式。进步主义者会快速识别其优缺点，并努力扬长避短；而保守主义者则倾向于直接否定，直到新的工作方式最终成为主流。

#AI Coding #进步主义者 #保守主义者 #新事物态度 #职业选择

1个月前

找一个政务部门办事情，对应的负责人每周只上三天班，还只有上午能办，下午就回家去了，这公务员可真香😅

#政务部门 #公务员 #工作时间 #效率 #负面

1个月前

调研GEO赛道半月后，我决定放弃纯GEO创业的想法，并分享一些关键洞察（相信我，目前还没有一个原生AI背景的人系统梳理过这个方向）： 1. GEO与SEO本质趋同：核心目标都是提升网站被发现率——SEO针对Google等传统搜索引擎，GEO则面向ChatGPT、Gemini等AI搜索。 2. GEO产品化创业难，服务型为主流： GEO领域目前难诞生规模化产品型公司。具备真实盈利的多为服务型公司，依赖传统B端销售模式，请客吃饭喝酒，很无聊，VC也懒得投 3. 产品化的核心需求唯二： - 趋势监测：通过外部技术手段，逆向分析主流AI搜索（如ChatGPT、Gemini）的排名权重算法，模拟其策略，进而监控客户在AI搜索结果中的提及率、排名等关键指标。 - 网站优化：原理类似SEO，但方法不同。传统SEO强调关键词匹配提升排名；而GEO因LLM能“理解”内容，优化重点在于**增强内容可读性与信息密度**——通过添加清晰段落、FAQ等，帮助AI快速抓取网站核心信息。这实质上是影响AI搜索策略中的“信息简洁性”因子。当前普遍做法是创建类似`robots.txt`的`llms.txt`文件，在GEO早期阶段，此文件往往能获得较高权重。 4. 功能单一，定价集中：现有GEO产品几乎都围绕上述两点，订阅费集中在$200-$400/月区间。 5. 效果验证与留存难题：无论融资与否，GEO产品化的核心痛点在于**效果难以量化**。即使将监测和优化做到极致，也很难向客户证明其流量增长直接源于你的服务。高昂月费下，客户续费率堪忧。 6. 玩家生态分化：(为避免争议，具体的公司名字都略掉了) - 无融资公司：多为做原SEO半死不活的公司转型而来。 - 获天使轮之后的公司：我看起来更像是产业合作探索，不是正常的创业流程。 - 拿了天使/种子轮，早期融资的公司：多为YC、A16Z等顶级孵化器试水性投资。 7. 严重的定位偏差与估值泡沫：几乎大家都在讲GEO做好了是新时代Google的故事。起初我也被打动了，毕竟这样算的话，GEO就是一个万亿美元的市场规模，如果我能啃下千分之一的份额，那就是billion，独角兽了。但慢慢发现逻辑不对，**新时代的Google是AI搜索，而GEO只是新时代的SEO** 8. 国内外格局：虽然全球GEO公司都很烂，但国内目前没看到像样的GEO公司，做的都是企业服务，一单单帮客户发水文水贴，尝试提高排名，固然有效但很无聊最后我可能还是会回到喜欢的video领域。21年openai的CLIP发布之后，我们就内部训了Video-CLIP，可惜当时公司失败被收购了。现在我觉得环境更成熟了，还是想试试，没准还可以蹭个GEO+videoAI的噱头

#GEO赛道 #AI搜索优化 #创业困境 #SEO本质 #VideoAI

1个月前

好久没发过项目了，想想就开源了我们内部的效率神器 Claude Code Remote 出发点是为了在散步、健身、吃饭等不在电脑前的时候，也能发一句prompt让Claude继续给你干活，利用率直接拉满（你不干有的是帕鲁AI干）具体可以做到： 🔔 任务完成时多渠道通知（桌面弹窗+声音+邮件+飞书） 💬 直接在手机上回复消息，Claude收到命令之后继续干活 🔄 支持多轮对话，让 Claude 持续工作未来视情况还会支持 Gemini CLI、Cursor 等更多工具，以及Slack、Discord等更多方式 GitHub:

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 782 条信息

#Claude #效率工具 #远程工作 #AI #开源项目

2个月前

至今还是觉得MCP没太大用处

2个月前

看了Kimi研发的博客之后，重新致以敬意，之前我经常会讽刺kimi是资本的产物，杨是技术傀儡，但现在看来根本不是这样的，要道个歉我还是很喜欢他的那句话“向延绵而未知的雪山前进.” 文章中提到的事情： 1. 去年周鸿祎的纳米AI号称无敌，实际是背后做了很复杂很愚蠢的写死的hard code规则，对不同问题指定不同模型回复，这是与学术上提出的MoE风马牛不相及的事情，只会让自己团队越来越平庸 2. Agent产品背后其实都是Claude，大家都知道只有Claude才能达到最好的效果，某些环节用小模型也是成本考虑而已，所以其实都是Claude的下游 3. 李开复老师商业思维和人脉还是很牛，在较高点卖掉了01的research团队，现在专心干交付，活的也很滋润，但不是为了AGI，和kimi道不同

2个月前

华为盘古模型套壳Qwen事件相关进展诺亚实验室一名员工自曝的内容国内的researcher们还是太容易被忽悠了，加入一个公司之前了解一下公司到底做过什么，再决定是否要把理想和热情放在这里为好我有刻板印象，这种事发生在华为身上，看都不用看肯定是真的😂

2个月前

Reddit上r/cursor比较火的，Claude Code同时运行八个窗口，虽然实际作用不大，但视觉效果极佳😂

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 782 条信息

#Reddit #r/cursor #Claude Code #多窗口运行 #视觉效果

2个月前

张教授太牛了，忍得住打七年零工，这份毅力很多人都做不到，要是我一年就受不了了 subway不是黑历史，是来时路

2个月前

冷知识：极其反华的Claude CEO Dario Amodei从Stanford物理系毕业后，第一份工作是在百度，归吴恩达部门很难想象百度当年到底做了什么，让Dario Amodei如此反华

3个月前

从高考期间禁用大模型开始，传统教育体系下的高考就已经没有意义了

#高考 #大模型 #教育改革 #人工智能 #教育创新

7个月前

【从DeepSeek到AI行业的四个思考】一、论文推荐：大模型领域的「教科书式」样本今天重读DeepSeek系列论文，印象深刻的其实是24年2月的 DeepSeek-Math ，如果说关于大模型领域你没有太多时间看论文，那单看这篇就够了，蕴含了他们对数据工程、RL的一切思考和实践，而其他论文都像是按部就班的后来之作，solid的工作是今天流量爆炸的基础二、GPU ownership ≠ GPU utilization，真正的算力霸权，藏在代码而非机房两天前我说“算力短缺是个笑话”其实略显不严谨，更准确的结论是： GPU ownership ≠ GPU utilization 见过几个团队豪掷百万美元训练模型，实际通过数据/算法优化就能将成本压到1-5% 讽刺的是，即便投入如此巨资，效果依然不尽如人意，他们只能搬出“scaling law还未生效”之类的说法向上级/甲方/投资人解释。结合今天DeepSeek的故事，训练优质模型需要千卡不假，但真正的竞争力在于—— 1. 用10张卡做出别人100张卡的效果（技术密度） 2. 用100张卡产出别人1000张卡的成果（工程效率）一个组织的模型创新实力，不在于GPU名义拥有量（GPU ownership），而在于GPU有效产出量（GPU utilization），产出低的组织会一味吹嘘大显卡的故事真正的算力霸权，藏在代码而非机房三、一切问题都是经济问题在技术以外我们能看到一个问题：创新是富人的游戏经济自由之后才可以按自己的想法做事情，靠讲故事拿到过高的估值其实也是一种负担，融资得来的钱并不是自己的钱 DeepSeek团队能专注底层技术，是因为背后站着幻方量化—— 显卡是之前为量化业务囤的，DeepSeek的人员成本可能还不如幻方每年做慈善捐的钱多也几乎没有严肃考虑过商业化的事情，不做营销、不刷榜、把底层技术做solid做到极致，其他的自然就来了。怎么做科技企业，穷人得在金钱上做决定，创新只生在大富之家反观大多数团队： → 用投资人的钱做“共识内创新”（否则无法交代） → 用客户的钱做“可解释性研发”（否则无法续费）我们曾用廉价的AutoDL平台以几十万RMB的极低成本训练30B合成数据的模型，这个路子我一直认为是对的，但最终搁置—— 哪怕我们这样合成出的数据比简单蒸馏OpenAI、Claude好得多，但客户和投资人都会觉得这是简单的左脚踩右脚，不是技术不对，而是：当你的生死取决于外部资金时，创新永远要为生存让路。 ▸ R1-Zero像赤手空拳的野路子天才（纯RL硬刚结果奖励） ▸ R1像受过系统训练的学院派（冷启动数据+RL调优）技术路线的选择自由，本质上是一种财务自由。四、借假修真不如直取真经前辈提起过一个借假修真的话题：“如果你想做A，但你觉得A需要的资源很多，所以你跟外界说你要先做B，那你不如一开始就直接去做A” 若终极目标是A，却因资源不足改做B，本质是自我阉割而真实世界的悖论：越是资源有限，越需要All in真实需求今年试水个人账号，虽然没太大的成绩，但推特也有8k粉了，也算小有感悟：当你的个人账号=公司品牌时—— ▸ 所有观点不再需要包装，粉丝天然就是你公司产品的种子用户 ▸ 账号像一面镜子：经营账号的过程中不断剖析自己的性格底色到底如何，拒绝掉一切和自己调性不符的事情可能做账号的过程就是做真实的自己

#AI #DeepSeek #大模型 #数据工程 #RL #流量

8个月前

预训练23年底就死了，只是这两个月才埋微调24年q1也死了，只是还没有被埋更是发现有些名词从前沿传到创投圈就被异化了词义：大模型做teacher model教作为student的小模型，有人把这个过程叫做蒸馏，是完全错误的 teacher student的模型范式和蒸馏没关系蒸馏也不是简单的做数据再训练 weak to strong learning才是核心

#预训练 #微调 #大模型 #teacher model #student model #蒸馏 #模型范式 #weak to strong learning