#指数级增长

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Tz
1周前
我之前还坚信 AI 会大幅减少专家与普通人的差距，但看完这个视频我开始怀疑我自己这个观点了... AI 似乎更该视作是一个能力增幅器，初始能力越强（aka 专家），那 AI 加持以后的能力增幅也就越大... 而且这个增幅都不是线性的，是指数级增加的... 这让普通人可咋活...
#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 123 条信息
#AI能力增幅 #专家优势 #指数级增长 #普通人困境 #技术差距
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Orange AI
2周前
在 YouTube 刷到 Sam Altman 在 YC 的时候分享一个分享 主题是《创业公司如何成功》，感觉太有道理了。 整理了一些核心观点： 关于趋势判断 最重要的事情，不是只看现在的市场规模，要看哪个市场在指数级增长。 真趋势和假趋势的区别：真趋势是早期用户痴迷使用并到处推荐，假趋势是被买回家但没人用。iPhone 是真趋势，2018年的VR是假趋势。 抓住平台转移的机会。当年移动应用起来的时候，初创公司调整战略比大公司快太多了。 关于产品 产品是80%的成功。是做出让用户自发推荐的东西，这比什么都重要。 初创公司最好的方向是非共识，看起来不太行，但实际却很行。因为大公司内部"一个人说不行"就能杀死项目。 在快速变化的市场里，初创公司的速度优势才能发挥出来。 关于团队 至少一个创始人要能感染别人，负责招人、卖货、搞PR、拿钱。还得有远大愿景，不然招不到顶尖人才。 团队要有这些特质：乐观、爱想点子、"我们能搞定"的精神、偏向行动。 缺乏经验有时候反而是优势。 最后一点：创始人的核心工作就是保持势头。一旦失去，很难找回来。 这是十分钟中文播客版 萨姆·奥特曼：创业公司如何获得成功 - ListenHub
#Sam Altman #创业公司 #指数级增长 #产品自发推荐 #保持势头
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真诚的分析： 很多人不了解指数级增长和线性增长的区别。指数级级别增长的东西是非常之快的，是人类的脑子，包括我自己的大脑都无法理解的。很多人说AI可能因为GPT-5的表现不如预期就已经撞墙了，就已经达到瓶颈了。其实不然。其实如何反向理解这件事就只需要理解一年前或者两年前AI的世界是什么样子。对比一下这个是线性的还是指数级的就可以理解。
OpenAI GPT-5发布引发用户不满，阿尔特曼回应质疑· 142 条信息
#AI发展 #指数级增长 #技术瓶颈 #GPT-5 #科技分析
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Joe
3个月前
集中力量办大事根本不是什么优势，人类历史的所有指数级增长，都来自哈耶克说的自发秩序，几次工业革命，无一例外，指数级增长，不是规划出来的，只能是在相对自由的环境下，各种要素能充分自由流动，互相碰撞出来的，集中力量办大事只能带来线性增长，而把指数级增长的土壤破坏了
#自发秩序 #哈耶克 #指数级增长 #自由环境 #线性增长
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AI 经济学的三个观察： - AI 模型的智能程度大致等同于用于训练和运行它的资源量的对数。这些资源主要包括训练算力、数据以及推理算力。 - 使用特定级别 AI 的成本每 12 个月下降约 10 倍，更低的价格导致使用量大幅增加。 - 线性增长智能的社会经济价值本质上具有超指数性质。没有理由认为在不久的将来会停止对指数级增长的投资。 世界不会在一夜之间改变；它从来都不会。但未来将以一种无法忽视的方式向我们走来，社会和经济将发生巨大的变革。 正确决策并学会在不断变化的世界中航行将具有巨大价值；韧性和适应能力将是值得培养的有益技能。 AGI（人工通用智能）将成为人类意志力上最大的杠杆，使个人能够产生比以往更大的影响力，而非减少。 提供某种“计算预算”，让地球上的每个人都能大量使用人工智能，但我们也看到，通过不懈地将智能成本降至最低，同样能在许多方面达到预期效果。 到 2035 年，每个人都应能汇聚起相当于 2025 年全人类的智慧；人人都应能触及无限的天才，随心所欲地引导其发挥。
#AI经济学 #人工智能 #算力 #数据 #成本下降 #经济价值 #指数级增长