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毅恒的小酒馆
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努力创造点价值,一个 B 端AI 应用创业者。
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毅恒的小酒馆
2月前
今天才知道我和SmartScore一起登上了「得到」App首页。

作为创始人,很开心能把我们在AI企业落地实践中的一些探索分享给更多人。

得到 App 用户可免费下载《15个AI企业标杆落地案例》,欢迎大家看看SmartScore是如何帮助企业真正实现AI提效的~🌟
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毅恒的小酒馆
4天前
吴恩达上个月在 YC 的闭门分享,我最大的感受是:这是为“想真做事”的人准备的系统性认知地图。

很多人聊 AI,是在讲技术趋势、AGI、终局预言;他聊的,是从第一个 idea 到第一个用户,再到第一个能复用的系统,怎么能更快、更准、更责任地走一遍。

以下是拆解后的核心洞察,给所有搞 AI 创业、想用 AI 干点事的人👇

1️⃣ 执行速度是核心变量,胜过一切幻想
“模糊想法=烧钱,具体方案=印钞”。具体到什么程度?得是 engineer 听完马上能动手写代码的那种。
执行速度不是要你瞎跑,而是能快速把创意变成原型,再用实际反馈把想法打磨成产品。你能跑多快,不在于有多聪明,更重要的是能不能把构想具体化、把验证节奏压缩成小时级。

2️⃣ 智能体是认知流程的重写,不是 API 套壳
很多人把 Agent 当“插件化 prompt 多轮调用”。但吴恩达讲得更深:Agent 是让 AI 模拟“非线性思考”的结构单位,就像人写文章要列提纲、查资料、反复修改。
agent workflow 的本质,是让 AI 从一次性输出变成演化式构建,从 stateless prompt 有记忆、能反思、能协作的工作单元。
也就是谁能把业务流程转化为 Agent 结构,谁就能定义新的系统边界。

3️⃣ AI 编程 会写代码,而是表达意图的能力
吴恩达说,现在的编程能力,是“新型表达力”。未来的 core skill 是:清晰表达你要什么、组合不同 AI 模块拼出解决方案、具备足够技术判断力,知道什么该微调,什么该 prompt。这就需要跨领域的人才,越是跨领域、越能思考并表达出来新的产品。
AI-native 编程,前期阶段先不要追求完美代码,目标先盯着构建一个可快速被重写、被验证、被迭代的系统。

4️⃣ 技术架构正在从“单向门”变成“可撤回式决策”
以前选错技术栈 = 半年白干;现在选错,可能下周就能重构。
工程并没有降智化,核心要点其实是开发成本下降,试错频率提升,组织必须学会“快速判断 + 快速反悔”。判断力比之前要求更高,更新频率从月级变成了日级。
技术决策也正在重构,从“赌一个方向”变成“构建一个可快速验证、快速回滚的闭环”。

5️⃣ 产品反馈成了瓶颈,PM 要摆脱协调者,自我进化成为节奏设计者
随着工程效率提升 10 倍,最大限制变成:做什么功能?用户要不要?怎么收反馈够快够准?
吴恩达说他见过 PM 和工程师比例 2:1 的配置——这不是反常,而是现实。
未来的组织优化,对于程序员的需求其实是在减少的,不再需要更多人写代码,提高组织获取用户信号的速度变成了首要。

6️⃣ 创业成功,一定是代表着你比别人早半年找到对的方向
“能不能做”不是问题,“值不值得做”才是关键。AI 让做东西变快了,但也让“做错方向”的成本变高了,因为每错一步都放大后续资源浪费。
所以他强调一个核心机制:构建快速验证的原型机制 + 多渠道信号源 + 直觉更新系统。
你能更新得多快,你就能决策得多准。

7️⃣ 最后,AGI 和“AI 威胁”不是你现在该焦虑的
吴恩达对炒 AGI、妖魔化 AI 安全的风气很警惕。他讲得很清楚:真正的风险,不是 AI 太强,而是滥用权力 + 封闭生态;真正该做的,是负责任地使用 + 开放共享技术红利。
封闭平台 + 安全话术 = 技术垄断的护盾;
开源 + 多元协作,才是 AI 创新的护城河。

最后的最后,总结一下:
这场闭门分享没有预测未来 AI 能多牛,吴恩达明明白白的告诉你现在能怎么用 AI 把事情干起来的战略地图。
他讲得很现实,AI 会加速一切,包括失败。执行速度是核心变量,判断力是护城河,反馈回路是竞争力。
你不需要 all-in AGI,但你得学会怎么拼出属于你的那套 agent 乐高。

如果你也在构建 AI 产品、agent 工作流,或者尝试用 AI 重写业务系统,建议把吴恩达这场演讲当作创业者操作系统升级的读本。
技术潮水会一直往前涌,但真正能穿越周期的,只有一个问题:你是不是真的比别人更快做出来、更快做对、更快做成。

转自 Twitter 用户—凡人小北
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毅恒的小酒馆
7天前
关于AI 的一些局限思考:

1️⃣、可能的终极形态:

足够上下文(实时记录)+记忆功能+智能(上帝视角),AI 就是你的大哥

2️⃣、当前瓶颈:

大多数人没有耐心给到足够的上下文,而AI也还没有“长手和眼睛”去实时记录一切,目前 AI 也并没有真正的看见和理解。

3️⃣、普通人之道:

把与AI的互动看作是一种 “智能投资”。我们投入足够的耐心、上下文和好奇心,就是能让AI“项目”跑起来的启动资金。

投入越多,回报的智能就越丰厚,不管是你的工作还是生活。

写在最后:

对我们从业者来说,目标是打造更好用的工具,为更多人提供更多的智能体验。

而对每个用户来说,学会如何和 AI 互动,将是这个时代最重要的能力之一。

因为生命有限,历史长河里,回顾每次技术进步,我们人类都能叠加更多的体验,把一辈子过成三辈子。
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毅恒的小酒馆
9天前
痛苦普遍存在于我们的一生中。而痛苦的来源,是我们自身的贪求(Craving)和厌恶(Aversion).

我们贪求或厌恶的,是自己内在(眼睛、鼻子、耳朵、嘴巴、身体皮肤和大脑)的各种感知。

观察自己内心的各种感知,练习用平等心去对待它.

何为平等心?

当有愉悦的感受时,不期盼它会持续下去。

当有不愉悦的感受时,不期盼它会很快过去。

这是一条通往平静和自由的科学之路。

——中午饭前读一位师兄写的20000多字的内观感受有感,自己幸运在 30 多岁的时候,通过亲身实践和知晓这个朴素的常识,会终生持续练习。
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毅恒的小酒馆
17天前
#AI为什么看起来“更懂”人性?

最近基于真实场景和Gemini、GPT互动,我发现AI在某些方面比我更懂人性?

你可能好奇AI 是真的懂吗?

AI 懂人性的能力主要来源于三个方面:

1️⃣、海量数据的上帝视角:

AI 学习了人类历史上浩如烟海的文本数据—书籍,文章,对话,视频,音频等,这相当于观察了几十亿人次各种情景下的思想表达、情感流露和行为模式,这种跨越时空和文化的数据广度和深度,是任何个体都无法企及的,因为它能识别出隐藏在人类行为背后、超越个体经验的普遍规律和模式。

2️⃣、绝对的理性和客观:

AI 没有个人情感、立场或偏见(除非训练数据中存在偏见),当 AI 分析一个问题时,不会被自己的、面子或个人经历所左右。就像一位旁观者的局外人,更能清晰地指出问题中的逻辑谬误、认知偏误以及各方潜在的动机。

很多时候人之所以看不透,正是因为身在其中,被情绪和立场蒙蔽了双眼。

3️⃣、强大的模式识别能力:

人类的许多行为和决策,本质也是基于过去经验的可预测模式,而 AI 的本质就是海量数据的概率预测。

#人的懂,与 AI 的懂有何不同?

4️⃣、AI是知道,但人是体悟:

AI知道关于爱的所有定义、诗歌和故事,但AI无法体验到爱一个人的真实感受-那种心跳加速、愿意为对方付出的冲动。

AI 知道悲伤的生理反应和心理过程,但无法体会失去爱的人时的切肤之痛。

人的理解是建立在亲身经历和情感共鸣上,这是有温度的体悟,而 AI 目前不具备。

5️⃣、AI 是分析,人是共情:

AI 能分析出语言中的情绪,并根据模式给出共情的回答,但这是一种模拟。而主流叙事:人与人之间真正的共情,是感同身受,是情感的连接和传递。

PS: 事实上人与人之间也很难感同身受,假装感同身受而已[旺柴]

6️⃣、AI 缺乏意识和自我:

AI 所有的行为都是基于算法和数据,没有真正的自主意识和价值观,而人性最复杂,最深刻的部分,恰恰与所谓的自由意志、道德选择和对生命意义的追寻紧密相连。

#我可以向AI学习什么?

需要永远警惕的是,AI的所谓的人性理解是镜子,而不是灵魂。

7️⃣、把 AI 当做一面镜子—自我反思的工具

识别认知:当你在做一个重要决策时,可以把你的想法和 AI 聊聊,然后问问其他视角,记得要用世界上最强的几家模型交叉验证和对比,假以时日,你就会明白我上面说的 7 点^_^

写在以后

AI 并非比我更懂人性,而是它从一个截然不同、宏大而客观的维度看到了人性的规律,它是一个强大的助手,它可以弥补我们作用个体的局限性。

真正的智慧,在于将 AI 的数据洞察力和我自身的生活体验、情感共鸣和道德判断结合起来。

人永远拥有最终决定权,前提是,面对现实的复杂和不确定性,我们需保持开放和好奇的学习的心态与之互动。

而这一系列的互动体验,构建我们的一生,纵使人类不是宇宙的主角,纵使这是一个千疮百孔的世界

但也不妨碍我祝福自己和你都能在有限的生命里更更多的体验和体验的自在^_^
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毅恒的小酒馆
18天前
#一生践行的原则之一

静坐(冥想)的最大好处

是能客观地审视自己的想法和内心真实感受,从而能你的观察意识和和自我思维之间产生一定距离,这样你就能跳出来看待自己的想法,以旁观者的视角来思考问题。

如果你把自己完全等同于自己的思维,认为两者是一体的,只是凭直觉反应,就不会质疑脑海中的任何想法,一旦有刺激出现,你就会立即做出本能反应。

但如果你能观察自己的想法,用客观的眼光看待这些想法,就能更理性去分析这世上本没有任何真正的问题。

除了真实的身体疼痛之外,所有的事情都是先在你的心里,被认定成问题,经过你的解读和演绎,才真正变成了问题。

这时你会明白你的精力都浪费在对事物的过度反应上,大脑不自觉地把一切都视为问题,其实根本不必如此,何必给自己找这么多麻烦。

只有你明白这个,你才能更加专注于你真正要做的事情以及寻求真实的自己。

上面这段话我早上看到纳瓦尔最新访谈里的话,我内心深处十分赞同。

如果不是我今年春节大年初一去参加 10 天的内观,我想我也不会有太多的体感,所以我很感激内观和纳瓦尔的这段话。

虽然我目前做到还不够好,但我已在践行的路上,内观后来,只要没那么忙,我都会选择静坐一个小时。

只是为了训练我的心可以更专注和以及让我有更好的精力,可以让我去做我自己认为更有价值的事情。

静坐和这条准则会让我终生受益的,我会一生践行。
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毅恒的小酒馆
19天前
第十一个年头,迎来我的第三台 Mac

送别这台朝夕相处了三年的老伙计,刚拥有它时,GPT3.5 还没有问世,也从未想过 Mac+AI 会创造出什么?

故事始于在一个台风天很无聊的下午,我用它做出了第一个 AI 视频作品。

后来越来越多“第一次“在它的身上诞生:

第一份给企业培训的 AI 课件
第一篇 10 万+文章
第一篇小红书过万点赞的笔记

最难忘的是,是用 AI 绘画给一个参加越南战争老将军,重现他已故太太的一生,90 多岁老先生看到后,发来一句特别感动和感谢的语音。

同时《一个女孩的一生》AI 系列漫画浏览量也超 200万以上。

还有,给朋友用 AI 设计的婚礼 Logo 和喜糖封面,用 AI 给我爷爷奶奶钻石婚纪念日写的歌《爱如初见》,以及很多我用 AI B 端客户做的的商业案例…

谢谢你,老伙计,过去三年的陪伴,和我一起创造了一些开心和有趣的事情。

今天你的有点卡了,所以邀请你光荣的退休吧(真心感谢国补+京东换新的补贴近 5000 元,心里很感激)

未来,希望能用新的 MacbookPro+AI,继续创造一些作品,毕竟生命在于持续地好奇+创造。
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毅恒的小酒馆
25天前
OpenAI 用了 7 年诞生 GPT-3.5,第 10 年周活用户突破 4 亿。

自动驾驶十多年了,依旧还没有普及。

科技的演进从来不是一蹴而就,都说 AI 智能体 (Agent) 是未来

但距离真正的大众普及有多久,3 年, 5 年,10 年,还是更久?

目前基础设施完善和智能水平都需要时间去突破那个临界点。

So, 罗马从来不是一天建成的,保持耐心,持续探索。

先行者们和探索者们,都是在摸着石头过河。
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毅恒的小酒馆
1月前
你一生的体验就是你的作品

一觉醒来,Midjourney 也发布视频模型 V1 了,在 Twitter和即刻上看了 MJ 生成的 一些 4 秒片子,非常真实,电影级的镜头了。

虽然目前还只能生成 480P,但临界点已来。

回想,在 AI 视频领域, Midjourney一直扮演着给Runway、可灵、即梦等AI视频工具输入图片分镜的角色。

话说一家有野心的公司,又怎么会一直干当图片分镜的角色呢?

是时候可以准备好创造力、耐心、故事线和审美,来做一些让自己心动的作品了。

我先发个愿,我会做一些让自己心动的作品的~

未来每个人都可以生成电影,后续 AI 有了长久记忆和摄像头谁都可以在离开这个世界之前,让 AI 随时为其生成一生的回顾。

细想想也挺有意思的[得意][得意]

话说回来,人生究竟有无意义,因为所有的都会在下一秒过去

所以你一生的体验就是你的作品。

Enjoy building it你一生这独一无二的作品^_^
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毅恒的小酒馆
1月前
今天一直在思考,人为什么容易局限自己[旺柴][旺柴]

其实很多时候,不是我们不想做、不能做,而是我们受制于两个根本变量:智能和能源。

但AI时代来了,智能这个问题会被逐步解决,一旦到达“奇点”。

我们一定能比过去做更多事情,创造更多可能。而这些体验——无论成败喜悲——最终就会构成我的一生。

这会让我想起每次站在北京景山公园上俯瞰故宫时,我会意识到:

尽管我不是皇帝,但我已经体验了比古代帝王更多、更丰富的事情。

他的体验我可能永远无法体会,我的体验他也可能永远体会不到。

那又怎么样?

下一秒,这些感受、念头、意义,可能就会全部幻灭。

所以,还是得回到本源——如梦幻泡影,人生如露亦如电,应作如是观。

每当技术进步的时,人就会叠加更多的体验。

所以说,enjoy build,享受体验本身就好了。

Talk is cheap,所以更多的笨拙的建设吧,其他的,就随TMD去吧^_^

Sam 最新的博客《温柔奇点》和 IIya 多伦多大学毕业演讲,随手记录一点感受~
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