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置顶“用得起什么模型”可能会慢慢拉开一个分野：出现了一条 k 型曲线
一头是 sota 模型，价格上昂，越来越贵，贵到大部分人都用不起。
一头是主流模型，价格下降，主打性价比，在大部分情况中都很适用。
一头是 sota 模型，价格上昂，越来越贵，贵到大部分人都用不起。
一头是主流模型，价格下降，主打性价比，在大部分情况中都很适用。
李继刚: 如果因资源所限（电力、显卡、内存等），阶段时间内模型输出的「智能」总量是有「上限」的，那么，Token Price 的走势会不会是： - SOTA Token Price: 持平甚至涨价 再考虑到Wright's Law: 累积产量每翻一倍，单位成本下降一个固定百分比。 而当前阶段的Normal 智能Token进入了此规律：价格下降 → 用量爆炸 → 累积产量翻倍 → 成本再降 - Normal Token Price: 指数下降 而前一代的SOTA，是这一代的Normal. 历史就这样，左脚SOTA,右脚Normal，带着我们一步步走向AGI。
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以 llm 基础，看到有两条发展路径：
一条是往下走，原子化，把一个人的能力给拆成一个个针对具体任务的技能包，供用户调用。
一个是往上走，组件化，把一个场景的最佳实践（workflow 、节点优化、技能包）给封装起来，供需求方调用。
一条是往下走，原子化，把一个人的能力给拆成一个个针对具体任务的技能包，供用户调用。
一个是往上走，组件化，把一个场景的最佳实践（workflow 、节点优化、技能包）给封装起来，供需求方调用。
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我最近在玩的其中一个方向，是探索 AI 时代独有的阅读方式，最近在尝试「影子之书」阅读法：
印刷时代，我们只能读作者写下的这一本书；可每本书背后，都藏着作者本可以写、却没写的无数本。
AI 时代独有的动作，是把那些影子之书读出来。读到任何一个论断，立刻调用 AI 分析: 给我三个反对它的学派、作者悄悄略过的前提、作者的思想传承于谁、作者推理的边界是什么、当前的科学实验是否支持作者的论证...
读的不再是手上的这一本，是这一本加上它所有没显形的分身。
印刷时代，我们只能读作者写下的这一本书；可每本书背后，都藏着作者本可以写、却没写的无数本。
AI 时代独有的动作，是把那些影子之书读出来。读到任何一个论断，立刻调用 AI 分析: 给我三个反对它的学派、作者悄悄略过的前提、作者的思想传承于谁、作者推理的边界是什么、当前的科学实验是否支持作者的论证...
读的不再是手上的这一本，是这一本加上它所有没显形的分身。
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