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Geek
1个月前
有点矫枉过正了，通过 CLI 观看 Jellyfin……
#Jellyfin #CLI #流媒体 #客户端 #技术
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Cell 细胞
1个月前
突然，有一个灵感，准备站在巨人的肩膀上，优化扩展下 熠辉不等式： 熠辉不等式：卖课>自媒体>独立开发 优化扩展版： 订阅制真人秀 > 卖课 > 自媒体 > 独立开发 指 一种 付费订阅制 的 BIP Live Show ，是一种「过程型综艺 / 实验向 Build Show」。 项目不必单一，核心是把“做一系列事的过程”表达地好玩、具有观赏性、真实、可互动，调性介于 手工耿 的 荒诞创意 与 MrBeast 的 强叙事 挑战之间。 选题方向：混合工程 x 生活 x 社会实验
#订阅制真人秀 #过程型综艺 #Build Show #混合工程 #社会实验
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单方面宣布，从今天开始退出所有需要改名加emoji等各种牛马忠诚度验证的项目，都是垃圾。
#退出项目 #改名加emoji #牛马忠诚度验证 #垃圾项目 #负面情绪
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卫斯理
1个月前
居然看到华硕的高通骁龙Windows 笔记本 ​ ​华硕 ​ ​高通骁龙 ​ ​Windows ​ ​这三者如何组合在一起？
#华硕 #高通骁龙 #Windows笔记本 #科技 #新品
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《 目前来说x402在支付赛道还只是一个「 萝莉 」 》😅 这几天体验了一下x402，从一个工程师的角度来看，这东西的还有很大的进步空间，目前我所体验下来会有几个问题阻碍x402的全面发展。如果不能解决，我认为他们只能停留在概念阶段，无法大规模应用。 1. 工程上嵌入的复杂度⚙️ x402提供了一个fetch的sdk和一些http的middleware来实现这个支付功能。但是fetch的包实际上是一个特殊封装，如果你需要使用，那么在代码中你只能使用他们的fetch才能轻易接入，否则你需要手动完成一个非常复杂的接入逻辑。同时middleware接入优先，虽然已经支持了主流框架，但是还是有待磨练。当然，这个是最小的一个问题，随着生态发展，这些问题终究是小事情。 2. 没有发生本质改变🧩 虽然402这个状态码听起来很唬人很牛逼，实际上返回是什么完全不重要，他可以返回一个402，也可以返回200带一个json，也可以返回任意东西和一堆数据。本质上只是工程上做了一个封装，增加了一个支付流程。 3.高频调用下的不可靠⏱️ 在第二条的情况下，就会引出一个问题，就是这个所谓的高频问题。 我们知道现在主流概念是AI Agent去调用一个API获取数据或者获取其他的内容，但是随着这个支付逻辑加入后，整个流程会变得非常长。AI Agent这种低频请求还好（因为Agent做请求本来就挺慢的……），一旦进入高频请求，一个API的请求时间会成倍的扩大，一个API请求可能延长到原来的3到10倍（官方测试是每一个请求多2秒延迟，不过我认为是乐观数据）不等。如果我需要获取大量数据，那么整个流程的时间会让人崩溃。因为请求数量变多，同时你还需要等待链上交易确认和RPC延迟，因此高频API基本无法选择现在x402这种模式（当然后续也可以修改） 4.极度不完善的流程🔁 作为一个面向支付的协议，我完全没有看到这个产品作为一个金融中间件的严谨性。我完全不知道他如何处理网络波动导致支付后实际请求的处理方式，也没看到任何api请求和交易记录的绑定关系，现在的情况就是，付了，但是你这个支付的情况，只在这一次请求中有效，其他的上下文完全消失。在Web2的传统情况下，支付不单单有Callback方法（支付完成后转跳到商户指定页面），还有定期重请求（如果callback没有执行，会在3秒，5秒，1分钟，。。。等时间段尝试重新callback直到成功防止交易丢失）。我在x402中完全看不到。这就好像你在地摊上的一个小商户和在超市中购买东西一样。你在地摊上买东西，发票没有，商品信息没有，数量没有，等你回家后发现你买的东西都烂了，刚想维权发现，嘿，这地摊早跑了。但是你在超市中买东西，至少有实体，有发票，有监控，如果你遇到一个胖东来，你甚至还有可能享受无条件退款。x402作为一个面向B端的产品，现在这个东西是完全不合格并且不负责的。 5.几乎没有任何监管流程⚖️ 我知道很多人认为没有监管是好事情，所谓的去中心化嘛，讲究的就是无kyc和无监管，我们这里就不谈新技术落地导致的安全事件频发的事情了，我们就说一个所谓的API提供商，如果因为各种各样的问题，提供了不符合的数据，或者说因为请求量过大，导致商户某个请求出错，或者一系列请求出错，但是你已经付钱了，你如何退款的问题。我目前没有看到任何相关机制，也就是说，如果有一天你运气不好，支付了后网络卡了一下，或者他们服务卡了一下，或者你刷新了一下，那么恭喜，你的这次支付无效了。然后你在寻找如何退款，找了一大圈后发现，嘿嘿，竟然没有，没有一个人能为这个支付行为负责，你最多就是去找提供商，说你的支付了，但是没提供服务，然后进行长达数月的踢皮球。如果运气不好，这个服务商没有给代码带上足够的监控，他们连你请求记录都不一定找得到。
#x402支付 #工程复杂度高 #高频调用不可靠 #流程不完善 #缺乏监管
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BH3GEI
1个月前
vivo的花活还是整得不错的
#vivo #花活 #市场营销 #手机 #积极
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Jason Z
1个月前
这是Tesla车辆在Service Mode下的检测检修界面，这只是一台车而已，在医院给人上增强CT也做不到这个水平啊。
#Tesla车辆 #Service Mode #检测检修 #增强CT #技术先进
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OKX中文
1个月前
🫡开屏动画已去掉，大家从后台杀掉 APP 重新进入即可
#开屏动画 #App #用户体验 #更新 #问题修复
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guyun
1个月前
很神奇的是，为啥那些AI模型公司都要做浏览器呢
#AI模型 #浏览器 #AI公司 #技术 #市场
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这问题能说清楚的人很少，因为现代的 BIOS 系统，复杂度很高，几乎一个小型操作系统了。不如从操作系统内核加载到内存开始。就算后一个问题，在 systemd 时代，也不是过去那么清晰的。
#BIOS系统 #操作系统内核 #systemd #技术讨论 #复杂性
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Lex Tang
1个月前
好奇 Affinity 新版发布在中国区遇到了什么困难，不上 MAS 的话不需要 ICP 备案吧？
#Affinity #中国区 #MAS #ICP备案 #新版发布
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Mr Panda
1个月前
「当你花费两年时间只做这一件事时，你会发现自己构建了别人无法复制的东西。」——这句话给了我一个记特别响亮的耳光。 我从来没有想过，花两年以上去构建一个别人无法复制的东西。 # 如何打造价值6.5亿美元的AI应用：从创意到退出的完整指南 > 摘要：本文基于创业者分享的实战经验，系统阐述了如何选择AI应用方向、构建可靠产品以及实现市场成功的核心方法论。通过金字塔结构，从核心理念到执行细节层层展开，还原了视频中充满激情的创业氛围与务实建议。 ## 一、核心理念：AI将开启前所未有的创业机会 **6.5亿美元退出的背后**，是我们公司开发的一款名为Co-Counsel的AI律师助手。这个数字现在听起来很大，但我相信在座的各位未来将能打造出价值更高的产品。AI技术正在释放我们构建改变世界应用的能力。 ## 二、如何选择AI创业方向 ### 三大创意类别 选择创业方向时，应该聚焦于**人们已经愿意付费解决的问题**。现在判断“人们想要什么”变得异常简单——只需观察人们正在支付薪水让他人完成的工作。 #### 1. 辅助专业工作 专业人士需要帮助完成特定任务。我们开发的Co-Counsel就属于此类——律师需要阅读大量文件、进行研究、审阅合同、做标记、发送给对方律师。 #### 2. 完全替代工作 人们目前雇佣律师、会计师、财务专家、物理治疗师，甚至洗衣工。你可以直接用AI替代这些任务。 #### 3. 实现以前不可想象的事情 例如，律师事务所拥有数亿份文件，他们从未想过让人阅读每一份文件并进行分类、总结和索引——这原本会花费数百万美元。但现在，AI可以让数千个模型实例同时阅读所有文件。 ### 市场规模的革命性变化 传统软件的市场规模计算方式是“专业人数×每月20美元”，许多十亿美元公司就是这样建立的。但今天，市场规模变成了**企业愿意支付给执行这些工作的人员的薪水总和**——这个数字比传统软件市场大了1000倍！ ### 关于取代工作的积极思考 这听起来可能有些反乌托邦，但我认为恰恰相反： - **解锁无法想象的未来**：就像过去有点灯人这个职业，我们无法想象现在的工作一样，AI将帮助我们超越当前的角色 - **民主化访问**：在法律领域，超过85%的低收入人群无法获得法律服务。如果能让律师效率提高100倍、成本降低10倍，就能让更多人获得帮助 ## 三、如何构建可靠的AI应用 ### 构建流程的核心原则 令人惊讶的是，虽然以下建议听起来简单明了，但几乎没有人真正这样做。 #### 第一步：深入了解专业工作 问自己：这个领域的专业人士实际做什么？要非常具体。了解真实答案而非凭空想象至关重要。 我们的优势在于：我是律师，我的联合创始人是律师，公司30-40%的员工（甚至程序员）都是律师——我们亲身经历过这些工作。 如果你没有领域专业知识，可以： - 像卧底一样深入公司学习 - 寻找有深厚专业知识的联合创始人 #### 第二步：设想最佳执行方式 问自己：如果这个领域最优秀的人拥有无限时间和资源，他们会如何完成这个任务？ 以我们的法律研究为例，最佳律师会： 1. 理解研究问题的真正含义（可能会问澄清性问题） 2. 制定研究计划 3. 执行数十次搜索，可能返回数百个结果 4. 仔细阅读每一个结果，剔除不相关内容 5. 对相关内容做笔记 6. 基于所有信息撰写文章 7. 最后检查文章确保准确性和引用正确 #### 第三步：转化为代码和提示 大多数步骤最终会成为提示。例如： - “阅读法律意见，按0-7分评估与问题的相关性” - “根据已阅读案例和笔记撰写文章” - “检查脚注是否准确引用原始资源” **重要提示**：如果能用确定性代码或数学计算解决，就不要用提示——提示慢且昂贵。 #### 第四步：决定实现方式 - 如果任务每次都遵循相同步骤：建立工作流（最简单的方案） - 如果执行方式因情况而异：需要更智能的代理（更难确保质量） ### 确保质量的关键：评估体系 大多数人在演示级别就停止了一—60-70%的准确率足以向VC融资甚至签下首批客户，但无法在实践中真正工作。 #### 建立评估框架 1. **基于领域专业知识定义“优秀”标准** - 对于研究：正确答案必须包含什么？ - 对于文档：必须提取什么信息？在哪些页面？ 2. **创建可客观评分的答案** - 让AI输出真/假或0-7的数字 - 使用PromptFu等开源框架建立评估体系 3. **逐步扩大测试规模** - 从十几个测试开始，匹配客户实际需求 - 增加到50个、100个测试 - 保留部分测试集不参与提示优化 #### 持续优化提示 你会发现AI会以可预测的方式犯错。通过： - 消除提示中的歧义 - 给出明确指令避免特定错误 - 提供示例引导 **成功的关键资格**：是否愿意为单个提示花费两周不眠不休的时间通过所有测试？ 大多数人在60%准确率时就放弃了，另一批人在61%时放弃。但如果你坚持两周，不断优化提示和增加测试，最终能达到97%的准确率——剩下的3%通常是人类也会有的判断调用。 ### 上线和迭代建议 - 预生产阶段：每个提示100个测试，整体任务100个测试 - 如果通过99/100，就可以进入测试版 - 客户使用中的每个投诉都是新的测试——真实客户会做出你最意想不到的操作 - 持续迭代：新模型出现时立即测试，有时增减一个单词就能提升1%准确率 - 在金融、医疗、法律领域，每一点准确率提升都极为重要 **如果你只做这两件事——了解专业人士如何工作并建立评估体系——你就已经比市场上90%的AI应用更优秀了。** ## 四、如何营销和销售AI应用 ### 最重要的原则：产品质量至上 与传统观点相反，我认为**产品质量比销售和营销更重要**。 我们公司前10年产品一般，尝试了各种营销和销售负责人，效果有限。当我们推出基于LLM的出色产品后： - 人们开始口碑推荐 - 媒体主动报道 - 销售人员变成了接单员 当然，不能只建设不宣传，但产品质量的重要性远超过A轮B轮投资者所说的。 ### 三个具体建议 #### 1. 重新思考定价和包装 最令人兴奋的公司正在提供真实服务。例如： - 传统律师事务所审查合同收费1000美元/份 - AI公司可能收费500美元/份 - 对比传统软件20美元/月的定价，这是巨大的价格提升 **根据价值定价，不要低估自己** #### 2. 倾听客户偏好 我们原以为按使用量定价合适，但客户反馈他们宁愿支付更高但固定的费用（6000美元/座/年），以便预算可控。 #### 3. 建立信任策略 AI是新鲜且令人恐惧的。大公司想尝试，但存在信任差距。 建立信任的方法： - 进行对比测试：保留现有服务，同时使用AI方案，比较速度、质量和结果 - 进行研究试点 - 思考如何建立客户信任 ### 确保客户成功 销售不在签支票时结束，甚至不在开始试点时结束。 当前危险：许多公司报告高收入，但大量试点收入没有转化为真实收入——将出现大规模“灭绝事件”。 作为创始人，确保： - 每个人真正使用产品 - 深入了解产品 - 有意识地进行培训和推广 **你的产品不只是屏幕上的像素**，还包括与支持、客户成功、培训等所有围绕产品的人类互动。如果不做好这些，即使有最好的产品，也会被更注重客户服务的公司击败。 ## 五、问答环节精华 ### 关于选择行业和应对竞争 **问**：如果某个领域已有竞争对手，应该另选行业还是深入细分市场？ **答**：完全不应关心竞争对手。许多市场如此庞大，不会有单一公司通吃。通常，开始时会害怕竞争对手，但真正开始构建后，会惊讶于他们的糟糕程度。 选择市场时考虑： - 企业已经外包到其他国家的工作角色 - 企业认为属于自身身份核心的工作不太可能外包 - 大市场、多个公司的痛点、你了解或能获取信息的领域 市场如此之大，你几乎可以随机选择一个知识工作领域，都可能触及万亿美元市场。 ### 关于公司不同阶段的重点 **问**：作为成功创始人，公司在不同阶段应该关注什么？ **答**：我应该说和实际做的有所不同。 **应该做的**：在每个阶段（种子轮、A轮、B轮、C轮）都专注于打造获得产品市场匹配的优秀产品。 **实际做的**：我分散精力关注了许多不那么重要的事情。 作为CEO，你最终会关注人力资源、招聘、市场销售等各个方面，但所有这些都应服务于“打造优秀产品”这一最终目标。许多创始人错误地把这些方面当作目标本身。 ### 关于创业方向选择 **问**：退出后，如果你现在参加YC创业学校，会做什么？ **答**：专注于你能用技术和技能解决的最大问题。人们想变得更苗条、不想掉头发、不想洗衣服、希望有人每天清洁房屋8小时——如果你能制造实现这些的机器人，就能释放巨大的人类潜力。 专注于许多人或企业面临的巨大问题，你觉得可以解决，然后全力以赴。 ### 关于定价策略 **问**：对于AI完成人类不可能完成的工作（如审阅数十万法律文件），如何定价？ **答**：开始时可以按人类收费水平定价，然后竞争会出现，价格会下降——这是资本主义的美好之处。最终，你可能只收取原价的十分之一或百分之一——这对社会是好事。 从“你为企业提供什么价值”开始：如果他们能因此节省1亿美元或原本愿意支付500万美元，可以收取其中的10%-20%。最好的起点是问客户：“你愿意花多少钱解决这个问题？” ### 关于技术防御性 **问**：基于非专有模型构建产品时，如何建立防御性，避免成为“GPT包装器”？ **答**：只管构建。一旦开始构建，你就会发现其中的困难：需要构建多少小部件、数据集成、检查点，提示需要多么精细调整，模型选择多么重要。当你花费两年时间只做这一件事时，你会发现自己构建了别人无法复制的东西。 ## 结语 通过正确选择方向、精心构建产品和有效市场策略，你完全有可能打造出超越6.5亿美元价值的AI应用。关键在于专注解决真实问题，持续迭代优化，并始终以创造价值为核心。
#AI律师助手 #Co-Counsel #AI创业机会 #法律服务 #产品质量至上
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宝玉
1个月前
未来风社交界面（手表全息投影版） Sora 或者 ChatGPT 一张 X 账号截图 和 头像照片（可选） 不是很稳定，中文支持不好，需要多次抽卡 ----提示词开始---- 一张 9:16 竖版极具未来感与赛博美学的逼真照片：一只手腕上佩戴着极简风格的未来智能手表，从表盘中心投射出一道精致的全息投影界面，占据了画面的主体。全息投影悬浮于手腕上方，呈现出一个半透明、晶莹剔透的未来社交媒体个人资料界面，界面边缘平滑圆润，并散发着柔和的霓虹光晕，色彩在粉色、紫色和蓝色之间自然过渡。投影内容清晰生动，如同雕刻在空气中一般精准地显示，信息严格按照参考图顺序依次呈现： * 头像（居中） * 用户名、顶部的认证徽章 * 个人介绍 * 地理位置、网站 * 加入日期 * 关注数与被关注数 * 关注按钮 背景以黑暗的虚焦效果呈现，进一步凸显出悬浮全息界面的未来科技感与发光效果。光线巧妙地折射于手腕与表盘表面，带来极富电影感的视觉体验，营造出高级的科幻氛围，画质超逼真，细节达到8K级别，具有出色的景深效果，整体呈现出一种高科技、未来派的全息互动美学。
#未来风 #社交界面 #全息投影 #智能手表 #赛博美学
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Lex Tang
1个月前
我本来以为 临时禁用 mac 睡眠模式 这么小众的需求是没有用户量的，再说已经有 caffeinate 这个系统自带的命令行实现了。直到我看到十几个相似功能的 app 都赚到了钱🤣
#mac 睡眠模式 #caffeinate #命令行 #用户需求 #赚钱
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Inty News
1个月前
英伟达、三星和现代的CEO们聚在,手腕交织，喝交杯酒。
#英伟达 #三星 #现代 #CEO #交杯酒
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ilovelife
1个月前
#每日推荐 CPU、GPU、TPU、NPU傻傻分不清
#CPU #GPU #TPU #NPU #硬件
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过去学术信息检索总让人头疼，不仅散乱，还常常需要多平台切换，你可以试试OpenAlex，一切变得非常不同。 搜索后的每条结果不仅有传统的作者、机构信息，更直接标注了学科标签、相关可持续发展目标，还有引用情况。对于想做快速领域调研和横向对比来说，无需再手动整理，信息一目了然，效率提升非常明显。用它探索新能源领域文献，筛选出高影响力机构和作者只需几分钟，大大减少了前期调研的时间和精力投入。 而另一个惊喜是，网站数据免费开放，不限检索次数，支持直接导出大批量学术数据。对想建知识库、做AI模型训练的学者、开发者非常友好。 实际发布成果时也省去了很多繁琐步骤。从查找科学论文、梳理主题到梳理引用全部在一个平台上完成，避免了像以往在各类资源之间复制粘贴的繁琐和失误。整条创作链条的最后一公里——查找数据与事实验证——变得流畅便捷，为内容增加了权威感与数据可信度。 OpenAlex的界面极简，但功能布局清晰。即使是第一次用，也没任何学习压力。 如果你希望科研创作、选题策划到发布，这一全链路能高效完成，那OpenAlex绝对值得一试。
#OpenAlex #学术信息检索 #科研效率 #数据开放 #文献分析
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猫神
1个月前
AI太强大，居然搞出这种照片，强烈谴责😂😂
#AI #强大 #照片 #谴责 #负面
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长图 | 2025年乌镇峰会剧透！这次真的不一样！
#2025年乌镇峰会 #剧透 #科技 #未来 #期待
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想要了解一个行业，就算用AI帮你生成Deep Research报告，好像也只能窥探冰山一角，这个神器你一定要收藏： 它是一个专注于风投、并购、企业创新等领域的信息与数据平台，聚集了43个行业，1484个细分行业，每个细分行业都有几十甚至上千个行业公司或机构排名。 可查公司融资历史、竞争者、最新营收等信息 覆盖大量行业和垂直领域，助力用户发掘新机会 展示投资人投资领域和活跃情况 跟踪全球科技创新、投融资、并购等信息 支持即取行业报告、自定义监控与收藏企业名单 分免费和付费版本：Lite（免费/限量使用）与Premium（付费/无限制用商业功能） 所有行业和细分： 企业应用程序 - 48个 企业基础设施 - 34个 高科技 - 57个 物联网 - 行业应用 - 17个 人工智能 - 行业应用 - 25个 零工经济 - 5个 消费者 - 38个 零售 - 66个 金融科技 - 31个 监管科技领域的热门主题 - 6个 保险科技 - 5个 食品科技领域的热门主题 - 46个 健康科技 - 25个 生命科学 - 52个 能源科技 - 15个 活力 - 28个 澳大利亚科技 - 6个 移动 - 7个 教育科技 - 7个 气候科技 - 130个 农业科技 - 105个 食品和农业 - 57个 电信 - 7个 汽车科技 - 13个 投资行业 - 27个 交通运输 - 148个 房地产 - 51个 非政府组织 - 19个 消费品 - 25个 医疗保健 - 24个 在线旅游热门话题 - 20个 游戏 - 21个 媒体 - 50个 网络安全领域的热门主题 - 39个 云基础设施领域的热门主题 - 14个 API 管理领域的热门主题 - 8个 DevOps领域的热门主题 - 11个 数据库技术领域的热门主题 - 8个 产品管理领域的热门主题 - 5个 软件测试工具的热门主题 - 6个 所有细分行业合计：1,484个。
#行业信息平台 #风投并购 #企业创新 #行业数据 #商业情报
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howie.serious
1个月前
#暴论 chatgpt atlas这类（无缝、有机整合顶级LLM的）ai浏览器普及后，80%的文章是不需要一个字一个字人脑阅读的。 我们需要的是信息，是有效的思考。用人脑一点点加工提炼、组织、构建基础层面的信息，低效且毫无必要。 ai浏览器，会让人脑的思维运作在更高抽象层级、更有效的模式。 简称 super mode 🤣
#AI浏览器 #ChatGPT #信息效率 #Super Mode #LLM
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编程教育走进山乡课堂（迈向“十五五”的民生图景）
#编程教育 #山乡课堂 #教育扶贫 #乡村振兴 #教育公平
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卫斯理
1个月前
卖系统卖的肝疼…
#卖系统 #肝疼 #工作 #负面 #程序员
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Coco.AI
1个月前
最近红果、知乎、爱奇艺、腾讯 分别出了AI漫剧的相关扶持政策 刚刚和邻居公司的分镜师聊了一下 普通人如果现在沉下来进入圈子 系统性的学习AI漫剧的内容 3个月出短剧集作品问题不大 当然现在也是垃圾内容频出的阶段 一年后AI漫剧一定会迎来精品阶段
#AI漫剧 #扶持政策 #短剧集 #入门简单 #内容质量
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这几年就业环境不好，在校的计算机相关专业大学生更应该好好学习技术 这样才能在毕业季找到对口的工作，无论如何，程序员在可预见的未来都还是相当好的工作，而且也是付出与回报成正比的工作 如果觉得学校教的不行，欢迎刚进大学的同学来听听我的预科班课程 可以免费试听三分之一以上的课
#就业环境 #计算机专业 #大学生 #技术学习 #程序员