#AI native

1个月前

写在 GPT-5 发布之后，关于 Sam Altman 的「阳谋」和如何定义下一代的 AI 搜索，或者 AI Native 的搜索引擎（以及，Perplexity 这种并不是真正的 AI 搜索的最终形态）昨天同事在 Refly 群里丢了一张如下的 ChatGPT 改版图，乍一看几乎所有人的反应是「GPT 没活了」连界面都改没了（笑其实猛的一看，这不就是 Google 最初的样子的？其实 OpenAI 不是一直没活，而是一直朝着 AI 时代的 Google 前进！ GPT-5 的发布，核心的几个指标大家看清楚了吗自动路由、极大上下文、便宜 10x 的输入 token、极速的输出、极强的边思考边进行工具调用的能力、极强的逻辑/全栈编码能力有了这些，用户基本上可以无脑的输入「搜索内容」，然后 GPT-5 自动路由，自动快速检索，边思考边快速输出富交互的内容，这是一个范式的巨变（在 ChatGPT 这样一个量级的产品里，这里每去掉一个按钮，在保障效果的前提下，都是对流量提升的倍数提升）这才是 AI Native 搜索该有的样子，而这 ChatGPT 向下一个 10 亿甚至数十亿流量入口迈进的坚实的一步而 AI Native 搜索达成流量入口之后，各种 *-Canvas 承接搜索之后内容的编辑 - 协作 - 再输出，也就是 AI Native Office ，一整个闭环了 OpenAI 靠 GPT-5 直接拿下了 PC 互联网两大超级应用 90% 的使用场景（搜索+Office），接下来就是等 GPT-5 后续的迭代，更快的速度，更低的成本，然后解锁全新除开积分订阅的商业模式 --- 一些其他的我一直很疑惑的思考，就是，为啥 OpenAI 一直做不好 AI Coding？ GPT-5 之后就有了答案，其实并不是不想做，而是实际上 OpenAI 一直在等一个机会，就是模型真正发生像人一样的「智变」的机会，就是从 O3，或者 Deep Research 开始，一边思考，一边使用工具，在思考中使用工具，在输出中使用工具有了这样的「智变」之后，再加上「逻辑编码」能力，就迎来了 GPT-5 的时刻，现在可以一口气直接输出整个 Repo 级别的完整代码和全栈逻辑，还原度，实现逻辑，细节都非常到位举一个非常形象的例子，你就知道 Claude Opus 4.1 vs GPT-5 的变化，比如你让 Claude 初始化一个 TS 全栈的 React + Express 项目，Claude 会逐行写代码创建文件而非使用脚手架，比如 Vite/Express-generator，即使你明确告诉他，而 GPT-5 切切实实直接调用了这两个工具完成了初始化，并在这个基础上细粒度的完成了整个全栈逻辑这就是「智变」时刻，GPT-5 靠模型路由，速度/成本，thinking + tools 组合调用，极致的编码能力，完成了一口气的反超，再次拿回整个 OpenAI 的大幅度基础模型领先的身位只能说在这个时刻开始，我又回到了 2 年前拿到 GPT-4 时候的忐忑的心情，当时我觉得人类好像正在迎来一个全新的智能时刻，而经历了两年搁浅之后，在今天的 GPT-5 身上，我又一次感受到了这个巨变时刻和忐忑也许今年不只是 Agent 的元年，LLM Scaling Law 也并没有放缓，而只是在「突变」前一个短暂的缓冲，就像你用迅雷下载软件到最后 99% 的时候要等很久一样而在今天，这个突变「蹦」的一下，发生了，很难想象接下来的 2025 年和未来的很多年，人类与 AI 的共生关系的变化激动、焦虑、兴奋夹杂在一起，此刻，作为一名 AI 时代的创业者，我竟然一时之间感觉脑子轰鸣，也许此时此刻每一位创业者都应该停下来，短暂的思考一下，这一次 GPT-5 的发布，对我们来说意味着什么，哪些可以做加法，哪些可以做减法，怎么样才能不被智能提升的车轮给碾压掉共勉第一次写这么长的推特内容，文笔有限，欢迎大佬们轻点喷（

OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 509 条信息

#GPT-5 #Sam Altman #AI搜索 #AI native #智能突变

2个月前

大部分人都说AI写代码只能提效20% 这事儿是搁在23年用github copilot 写一个youtube爬虫，从前1个多月都写不完 ClaudeCode只需要给它代理池和所有要求信息，1个小时之后，代码一个字符没改，直接采集效率飞起想想吧，1小时vibe coding VS 1个月做不出来这就是AI的力量，对于构建一个新东西而言，差的已经不是百倍生产力了说只能提效20%的，绝大部分原因是什么？因为那坨屎山代码，就算换一个人类来，没人讲一遍也很难上手干明白屁文档没有，代码又一坨答辩，耦合着大量业务逻辑，你指望AI能写明白？人类都写不明白，咋指望AI提效…… 甚至还有的代码里有一大堆错字，比如craeted time，这玩意AI写不出Bug就奇了怪了别抱着屎山啃了，人就负责写指导文档，100% AI Native挺好如果你能保证仓库让任何一个实习生来了参考下文档都能上手，那AI绝对能改的飞快

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 849 条信息

#AI代码 #生产力提升 #代码质量 #AI native #效率飞起

2个月前

这两天大家都在刷【上下文工程】这个词，看了下整体的思路跟智能体框架的思路基本一致，但是造这个词，更大的价值：算是给搞提示词工程的朋友有个转型的路径和血统正统吧，毕竟提示词工程已经走入要消亡的边缘了。估计后面随着时间推移，弄不好上下文工程也会替代agent成为更正统的从业者使用行业词，毕竟这个更ai native，也符合当下Claude code、gemini cli、通用智能体等各种主流智能体的实现工程思路，vibe coding更像是实现过程，上下文工程更像代表某个职业😄。 #vibecoder #agent #上下文工程

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 849 条信息

#上下文工程 #智能体框架 #提示词工程 #AI native #Vibe Coding