#a16z

2周前
今早看到一份 #A16Z 的报告,讲到 AI+Web3的结合点,未来这些方向的AI值的重点重视和留意。 随着 #AI 逐渐的成熟和发展,各大互联网公司为了盈利,逐渐从“开放平台”变成“订阅大墙”的格局。加密货币和区块链可以重新设计这个经济结构,让AI变得更开放、更中立、更由用户掌控。两者结合,不只是科技上的创新,更是经济和控制权的再分配。这次 #A16Z 专业的分析师,做了11个AI+Web3领域创新的机会,值得去阅读全文,这里我简单讲一讲: 1. 上下文携带 & 永久记忆 你和AI聊过的内容、习惯、偏好,存到链上,哪怕换平台也能继续对话。现在换AI就得重新“教你”,未来可携带您的“AI记忆”,AI更懂你。 2. AI代理的通用身份 你的AI助手有自己的链上身份证、履历、信誉值,它能跨平台工作、收款、履约,避免被平台绑死。AI玩出“职业通行证”那种感觉。 3. 人格证明(Proof-of-Personhood) 防止假AI假用户冒充真实人,链上注册身份证明你是真的人,AI不会误以为你是机器人/虚假账户,避免内容泛滥、滥用。 4. DePIN(去中心算力+算力共享) 不只是数据的去中心,算力也去中心。未来AI运行不是非要用大厂服务器,区块链网节点+共享电脑也能跑,有助于成本下降、不被绑架。 5. AI代理间的基础设施 想象一下AI之间也能互打电话、协作、互传任务,但只要是用链上的协议,就能无信任机制、可追踪、自动结算。 6. 协同编码 & 同步机制 AI在写代码、自动组合应用,这时候链上可做“同步协议”,避免不同AI写出来的系统不兼容、不崩盘,开发更安全、更模块化。 7. 小额收益分享 AI给你推荐内容,如果你买了,它链上给推荐的人(包括内容提供者)自动拆分佣金。要透明还要细致,链是最合适的账本。 8. 版权注册 & 追溯 AI生成内容这东西,现在很多原创作品都是被“偷”走。谁贡献,谁有权,版权也喜“链”存在,可编程且可追溯。 9. 数据型 #AI 爬虫付费 不是让爬虫免费蹭你网站,而是AI爬虫访问你网页时要付费;人看是免费,AI机器人抓数据得付钱,有利于内容创作者赚钱又维护隐私。 10. 隐私广告 & 用户补贴 AI时代广告烦?区块链+AI可以实现看广告拿小费:比如你被精准推荐,愿意看视频就拿零点几美元,广告对你是有用的。 11. 你的AI companion,是你“买”来的 未来你可能有一个AI,它了解你,永远陪你;链上确保它是你自己全权拥有和控制的,不被平台锁死或滥用。 🎯 这篇 #A16Z 的文章还是很值得一读。AI + 区块链 = 重塑开源、公平的互联网新时代 不仅是“技术合作”,更是“经济重制”,让AI不再被大厂操控,而是成为可互动、可交易、可信任、由用户控制的个人伴侣。希望能看到越来越多朝着这个方向发展的优秀项目和团队出来。🧐 文章全文:
3个月前
继续分享今天的Manus使用实例。 起因是看到有媒体转载了A16z刚刚更新的Web端AI应用50强,编辑用红圈标出了其中的国产AI应用,用以佐证赢麻了的主题。(图1) 这就是我说小厂千万不要害怕营销风评的原因,在很多时候你连曝光权都不会得到平等对待,编辑只认得大厂出品的图标和名字,但实际上这里图还有一堆中国公司推出的AI产品,就这么被开除国籍了。 那么,如果要核实这里面到底有几家中国公司,怎么办?Claude会用知识库的截止日期来做筛选,Grok 3的Deep Research轮次不够,OpenAI的Operator应该可以但200美金我是真没开,最后用Manus解决回放在这里你们可以自己看: manus点im/share/AppolsjmuwQW9EevzVrRlN?replay=1 manus点im/share/KJDn3CJL4kVXBXiV0mANeU?replay=1 我的指令词是:「这张图上有50款AI产品,请确定其中哪些产品是由中国公司推出的,不要遗漏也不要偷懒,老老实实的对每一家公司进行核实,最后给我一份报告。」 这是一个纯体力活,如果给人(实习生)来做,就是让他把每一家公司的名字写下来,然后一家家的去查,最后给出一个报告,券商之类的机构把工作拆解到执行端,都是这么干的。 AI Agent至少能够起到等量价值,Manus的todo列得很清晰,先用OCR提取图片文本,列出1-50家公司,接着一家家的去做查询,包括搜索关键词、访问官网、确认总部、了解新闻、甚至阅读LindIn,最终告诉我列表里实际上有12款由中国公司推出的产品。(图2) 这个交付成果我是认的,有些带争议的判断,比如它没有把PixAI算进去,是因为PixAI本身总部就设在新加坡,实控团队在国内的消息比较隐蔽,按Manus给自己定的验证标准来看不算遗漏。 这么说吧,如果你要解决类似的需求,你是自己机械性的操作几个小时,不停的开关窗口更新文档,还是把活儿丢给AI Agent牛马去干,只负责验收结果? 另外,从实测体感出发,「不要遗漏也不要偷懒,老老实实的对每一家公司进行核实」这句话也是必加的,原因和我前几天说的模型偷懒本能有关,不刻意强调的话很容易被AI偷工减料。 就像以前的提示词技巧会有情绪勒索的偏方,比如说你要是不认真回答这个世界就会有一个无辜的人死去,然后立竿见影的AI就会用心多了,后来几次训练迭代之后AI已经变聪明了,情绪勒索不再管用,但「请调用你的单次Token消耗上限」这样的明确命令还是偶尔能有奇效。 这次任务也超出了Manus的单任务算力上限,所以拆成了2次完成的,还是那句话,AI Agent发展路上的最大拦路虎,永远是计算资源的分配,芯片会是个好生意,而且不应该只是英伟达的好生意。