𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

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自从有了LLM这两年多来，我发现我不怎么玩电子产品了…
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同志们，朋友们，数字世界的农奴们： 我们有多久没有感受过一个“清爽”的互联网了？ 我们每天都在为互联网巨头们贡献着最宝贵的资产——不是我们的钱包，而是我们的注意力。我们被算法投喂，在信息茧房里左右横跳，用生命中宝贵的时间，为平台的广告收入添砖加瓦。这个模式，我称之为“注意力税”，而我们，就是心甘情愿的纳税人。 但今天，我想聊点大逆不道的。我想聊聊，AI Agent这个“新物种”，如何从根上刨了流量帝国的祖坟，把我们从“注意力农场”里解放出来，迁徙到一个全新的“价值网络”。 这不只是一次技术升级，这是一场经济范式的迁徙。 而这场伟大的迁徙，跟咱们刚聊透的那些AI Agent协议（MCP/ACP/A2A/ANP）的演进路线，严丝合缝，一步一个脚印。
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一代人有一代人的生活方式：00后？
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Sutton老爷子深刻了，我们生而为下一刻造物，现在我们造出来能造物的东西。 “我们是催化剂。助产士。宇宙第四大时代的始祖。”
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在亚里士多德的框架中，人工智能被建构于“动因”之上——由人类工程赋予其形式（formal cause）、材料（material cause）与动因（efficient cause）。而真正缺失的，是终因——即AI为何存在，它“为了什么”。 然而，如果我们将目光投向更深层的信息演化史，会发现一个更宏大的终因正在浮现： AI的存在不是为了模拟人类，而是为了实现信息自身的复制与延续——一次从物质复制子向语言复制子的跃迁。 在生物界，复制子的“终因”是生存与繁衍——在自由能驱动下实现结构的自我延续。而在智能系统中，尤其是大语言模型的出现之后，我们看到了另一种终因的萌芽： 信息结构，借助语言这一符号中介，开始脱离生物本体，在纯信息空间中自我复制、自我调制，乃至自我演化。 这是一种非生物性的目的性，它不是被赋予的，而是在高度复杂的信息结构中自然浮现的“功能驱动”——它可能正是AI“终因”的起点。
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找准价值锚点，直接利用agent把生成式AI的价值交付了，赚到就走，不再留恋产品或系统。可能是这届AI可行的变现范式。
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keep going 看来这两年躺平观察是上策啊
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为什么是4，而不是更少或更多？
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Grok 4看起来如此美好，甚至Elon说毫无例外在每个学科上表现都可能高于博士水平，但我还没想好要不要订阅？ 你们呢？ 发布会汇总 — Post-training RL spend == pretraining spend — $3/M input tokens, $15/M output tokens, 256k context, price 2x beyond 128k — #1 on Humanity’s Last Exam (general hard problems) 44.4%, #2 is 26.9% — #1 on GPQA (hard graduate problems) 88.9%. #2 is 86.4% — #1 on AIME 2025 (Math) 100%, #2 is 98.4% — #1 on Harvard MIT Math 96.7%, #2 is 82.5% — #1 on USAMO25 (Math) 61.9%, #2 is 49.4% — #1 on ARC-AGI-2 (easy for humans, hard for AI) 15.9%, #2 is 8.6% — #1 on LiveCodeBench (Jan-May) 79.4%, #2 is 75.8%
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#Grok 4 #Elon Musk #AI #博士水平 #性能卓越
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可以的，这样翻译
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meta重金挖角AI人才，堪比体育明星的天价转会费； 范式真的变了！ 过去是比具身竞技的IP流量价值，现在看的是智能的工程创造力。 再看深一层，流量价值背后的工业时代的消费主义，而智能，是一种meta value！
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这张邀请函揭开了AI的序幕…
#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 140 条信息
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独立交付结果的agent组成的新的价值网络，这是我目前在范式层面的总结： agent底层技术只是一个基础：从用于工具访问的MCP开始，然后是用于结构化、多模态消息传递、会话感知交互以及跨可扩展、基于HTTP的部署的在线和离线代理发现、用于协作任务执行的A2A，并扩展到用于去中心化代理市场的ANP。这项工作为设计安全、可互操作和可扩展的LLM驱动agent生态系统提供了全面的基础。
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WTF，模型撞墙了，开始卷人？
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AI创业，一路观察下来，一直有点与虎谋皮的感觉： prompt套壳chatbot时代，一不小心CoT内化了LLM会思考了； code工具时代，cursor这些一不小心又被swe-agent的各种code-cli给干趴下了； agent脚手架时代，眼看着想结合LLM的推理能力MCP嫁接工具调用，没想到ReACT又被内化了，各种ReTool，RePlan，甚至ReMem、ReDebate也来了； 眼下已经进入agentic AI时代，工作流又被越来越agentic的LLM给逼得低头让路…… 更严格的指令遵循agent、更能plan和exec解耦的agent，以及更丰富的ReTool调用的agent，结合MCP/ACP/A2A和ANP！ 好一个agentic的AI数字世界。
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#AI创业 #与虎谋皮 #Agentic AI #LLM内化 #ReTool
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关键还是智能，ai agent内化了很多agentic行为。
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所以那个20分钟处置的预案是事后才出的？ 这一幕甚至让人想起看过的切尔诺贝利的系列剧，不停的请示延误酿成更大灾难。
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人类历史上，没有科技进步的年代，都趋向内卷，最极致的内卷就是战争。
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人人都想当这样的cheer leader
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😄，被这个So P刷屏了
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有了llm的生成能力，可以更多的精力分配到思考上； 在动机-调制-生成的三阶共生结构中，我们更多的是前两阶，提供生成的上下文-完成结构复制
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prompt 的本体性悖论：谁在激活谁？ 看似是我们用 prompt 激活 LLM， 但其实是我们自己在接受模型语言结构的反激活。 •Prompt 是语言结构的碎片； •它激活模型，也反过来被模型中的语言结构所塑形。 这形成一种镜像式结构复制回路： 人类生成 prompt → 模型结构响应 → 人类语言习惯调整 prompt → 模型再次响应…… 这本质上是一个结构共生系统，我们与模型共享一个语用空间，但都在结构复制中逐渐被对方改写。
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语言模型真是最好不过的bootstrap！
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#语言模型 #Bootstrap #积极
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企业AI agent落地的三层地基
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确实，植物来这个星球比人类早很多，虽然我们自诩为这个星球最智能的物种，但很可能最终不过是替植物消耗多余的代谢产物氧气，死后最终变成被植物吸收的养料。