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置顶Remembering that I'll be dead soon is the most
important tool I've ever encountered to help me make the big choices in life.
Because almost everything - all external expectations,all pride, all fear of embarrassment or failure - these things just fall away in the face of death, leaving only what is truly important.
Remembering that you are going to die is the best way know to avoid the trap of thinking you have something to lose. You are already naked.
There is no reason not to follow your heart.
—— Steve Jobs(1955-2011)
important tool I've ever encountered to help me make the big choices in life.
Because almost everything - all external expectations,all pride, all fear of embarrassment or failure - these things just fall away in the face of death, leaving only what is truly important.
Remembering that you are going to die is the best way know to avoid the trap of thinking you have something to lose. You are already naked.
There is no reason not to follow your heart.
—— Steve Jobs(1955-2011)
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千问能打车了，随便聊几句。
1、打车是千问必然要做的一个功能。之前千问已经接入了点外卖、订机票酒店、导航、买电影票，打车是这些生活服务场景的衔接器，上了打车，闭环就通了。不过，闭环通了只是起点，真正的考验是打车的体验能不能持续在千问里得到优化，否则用户感知不到为什么要在千问里打车。
2、阿里C端AI的方向很明确，就是要能「办事」。打车在这个方向上是关键一步——容错率比点外卖、买电影票低得多，对履约的及时性和准确性要求非常高。一旦打车跑通了，其他场景理论上会更快。
3、之前chatbot产品普遍卡在同一个问题上：移动互联网生态围墙太高，高频App不开放权限。千问反过来利用了这道墙——阿里自有消费闭环完整，从搜索到支付到履约全链路在体系内。这个优势很实在，值得利用。
4、目前千问只能在阿里体系内办事，这好理解。当前阶段的核心命题不是「全不全」，而是「能不能真的把一件事从头到尾办成」。先把闭环跑通、业务飞轮转起来，再谈扩展。只是难点还是在于，体验。
5、不是因为千问模型最强才先做成了这件事，而是因为阿里同时有模型能力和可调度的服务生态。字节有流量但消费场景还在拓展中，腾讯有社交但交易链路弱，百度有搜索但没有履约能力。在「模型×生态」的乘法里，阿里的乘积确实大。乘法的前提是两个因子都在线——模型与生态是阿里的必争之地，也都会持续有着其他大厂的挑战。
6、把打车变成AI助手的一个Skill，长远看还有继续拓展自然语言交互的机会。这里面空间和挑战并存。说「帮我打个车去虹桥」容易，说「帮我挑一个性价比最高的方案，如果堵车就换高铁」得到好的体验就难了。这是第一步，后面还有 9999 步。其中复杂场景下——比如加价策略、拼车选择、行程分享、投诉维权——这些重度需求，还需要逐步完善，还远不是一句话能搞定的。
7、从另一个角度想，「说句话就能打车」这种交互方式，确实在激活一批移动互联网时代的「沉默用户」——老年人、操作障碍者、部分残障人士等等。对这类人群而言，千问打车不是一种技术创新，而是最原生的使用方式的回归。
8、吴泳铭在内部信里说「当下正处于AGI爆发前夜，大量数字化工作将由数以百亿计的AI Agent来支撑」。千问能打车，是这个叙事里的一个注脚。至于这个注脚最终能写成正文的哪一章，将取决于它在真实场景里攒下的口碑。
1、打车是千问必然要做的一个功能。之前千问已经接入了点外卖、订机票酒店、导航、买电影票，打车是这些生活服务场景的衔接器，上了打车，闭环就通了。不过，闭环通了只是起点，真正的考验是打车的体验能不能持续在千问里得到优化，否则用户感知不到为什么要在千问里打车。
2、阿里C端AI的方向很明确，就是要能「办事」。打车在这个方向上是关键一步——容错率比点外卖、买电影票低得多，对履约的及时性和准确性要求非常高。一旦打车跑通了，其他场景理论上会更快。
3、之前chatbot产品普遍卡在同一个问题上：移动互联网生态围墙太高，高频App不开放权限。千问反过来利用了这道墙——阿里自有消费闭环完整，从搜索到支付到履约全链路在体系内。这个优势很实在，值得利用。
4、目前千问只能在阿里体系内办事，这好理解。当前阶段的核心命题不是「全不全」，而是「能不能真的把一件事从头到尾办成」。先把闭环跑通、业务飞轮转起来，再谈扩展。只是难点还是在于，体验。
5、不是因为千问模型最强才先做成了这件事，而是因为阿里同时有模型能力和可调度的服务生态。字节有流量但消费场景还在拓展中，腾讯有社交但交易链路弱，百度有搜索但没有履约能力。在「模型×生态」的乘法里，阿里的乘积确实大。乘法的前提是两个因子都在线——模型与生态是阿里的必争之地，也都会持续有着其他大厂的挑战。
6、把打车变成AI助手的一个Skill，长远看还有继续拓展自然语言交互的机会。这里面空间和挑战并存。说「帮我打个车去虹桥」容易，说「帮我挑一个性价比最高的方案，如果堵车就换高铁」得到好的体验就难了。这是第一步，后面还有 9999 步。其中复杂场景下——比如加价策略、拼车选择、行程分享、投诉维权——这些重度需求，还需要逐步完善，还远不是一句话能搞定的。
7、从另一个角度想，「说句话就能打车」这种交互方式，确实在激活一批移动互联网时代的「沉默用户」——老年人、操作障碍者、部分残障人士等等。对这类人群而言，千问打车不是一种技术创新，而是最原生的使用方式的回归。
8、吴泳铭在内部信里说「当下正处于AGI爆发前夜，大量数字化工作将由数以百亿计的AI Agent来支撑」。千问能打车，是这个叙事里的一个注脚。至于这个注脚最终能写成正文的哪一章，将取决于它在真实场景里攒下的口碑。
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1
昨天 OpenAI 宣布关停 Sora，上线六个月。同期，字节的 Seedance 2.0 内测不到两个月，排队排不上。差别不单纯源于技术差异。
2
Sora 的产品是视频生成引擎+类 TikTok 社区（貌似目前 AI 内容社区的确是风潮），主打用户扫脸做 deepfake，更多还是内容玩具。最终产品的 PMF 落在了 meme 和版权擦边上。
3
字节的 Seedance 2.0 从第一天嵌入即梦、豆包、抖音电商等已有场景，12 小时生成量破百万条，更多是 AI 短剧和短视频制作。
4
Sora 关停的直接原因也不简单是产品没信心了，而是算力成本。OpenAI 表示要将计算资源集中到编程等核心业务，为 IPO 做准备。
5
迪士尼同步撤出了 10 亿美金投资和角色授权。迪士尼愿意投，说明 IP 授权+用户生成内容的商业模型值得关注。但 Sora 不给力——去年 11 月峰值 330 万月下载，2 月跌至 110 万，角色还没上线，池子已经干了。
6
字节也有审核问题。影视飓风创始人 Tim 测试 Seedance 2.0 时发现，仅上传面部照片，模型就能还原其声音，仅上传建筑正面照，AI 运镜出的背面与公司实景几乎一致。训练数据的来源和授权问题浮出水面，字节随后紧急暂停了真人素材参考功能，也暂停了海外发行。
7
一个值得注意的对比：Sora 收紧审核、堵住名人 deepfake 和版权角色之后，用户迅速流失。字节暂停真人素材后，用户没有明显流失。也说明场景上，电商广告和 AI 短剧不依赖真人脸。
8
AI 能力本身不构成产品。Sora 2 的生成质量也是强大的，但没有场景承接，能力就只是 demo，也无法迭代。场景承接、不断迭代本反而是之前 ChatGPT 找到的路径。
9
OpenAI 关掉 Sora App，称视频研究将转向机器人世界模拟；字节这边，多家券商研报已经在提 AI 视频应用元年。一家收缩，一家扩张，两边做的已经不是同一件事。
昨天 OpenAI 宣布关停 Sora，上线六个月。同期，字节的 Seedance 2.0 内测不到两个月，排队排不上。差别不单纯源于技术差异。
2
Sora 的产品是视频生成引擎+类 TikTok 社区（貌似目前 AI 内容社区的确是风潮），主打用户扫脸做 deepfake，更多还是内容玩具。最终产品的 PMF 落在了 meme 和版权擦边上。
3
字节的 Seedance 2.0 从第一天嵌入即梦、豆包、抖音电商等已有场景，12 小时生成量破百万条，更多是 AI 短剧和短视频制作。
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Sora 关停的直接原因也不简单是产品没信心了，而是算力成本。OpenAI 表示要将计算资源集中到编程等核心业务，为 IPO 做准备。
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迪士尼同步撤出了 10 亿美金投资和角色授权。迪士尼愿意投，说明 IP 授权+用户生成内容的商业模型值得关注。但 Sora 不给力——去年 11 月峰值 330 万月下载，2 月跌至 110 万，角色还没上线，池子已经干了。
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字节也有审核问题。影视飓风创始人 Tim 测试 Seedance 2.0 时发现，仅上传面部照片，模型就能还原其声音，仅上传建筑正面照，AI 运镜出的背面与公司实景几乎一致。训练数据的来源和授权问题浮出水面，字节随后紧急暂停了真人素材参考功能，也暂停了海外发行。
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一个值得注意的对比：Sora 收紧审核、堵住名人 deepfake 和版权角色之后，用户迅速流失。字节暂停真人素材后，用户没有明显流失。也说明场景上，电商广告和 AI 短剧不依赖真人脸。
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AI 能力本身不构成产品。Sora 2 的生成质量也是强大的，但没有场景承接，能力就只是 demo，也无法迭代。场景承接、不断迭代本反而是之前 ChatGPT 找到的路径。
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OpenAI 关掉 Sora App，称视频研究将转向机器人世界模拟；字节这边，多家券商研报已经在提 AI 视频应用元年。一家收缩，一家扩张，两边做的已经不是同一件事。
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还有一点想补充。
其实知识记录最好的方式不是顺手扔进库里（当然扔进库里比不扔已经好百倍）。而是以自己的语言和理解重新输出一遍。
写个公众号，记个 flomo，录个播客，甚至跟 Chatbot 多聊聊天，都比单纯囤积有效得多。能更好地体现个人风格和个人的好恶。
另外还有一点，我个人的思考是，做这些「私人数据库」不是为了把决策权力让渡给 AI，反而是在 AI 时代留下更稳定的差异化的内核。
如果未来你的工种 AI 未来势必会介入、你势必要用这个模那个模，而你不是以自己的数据库与 AI 对话，那你用的就是基模、底模、主流模，反而会变成茫茫人海的大多数。
其实知识记录最好的方式不是顺手扔进库里（当然扔进库里比不扔已经好百倍）。而是以自己的语言和理解重新输出一遍。
写个公众号，记个 flomo，录个播客，甚至跟 Chatbot 多聊聊天，都比单纯囤积有效得多。能更好地体现个人风格和个人的好恶。
另外还有一点，我个人的思考是，做这些「私人数据库」不是为了把决策权力让渡给 AI，反而是在 AI 时代留下更稳定的差异化的内核。
如果未来你的工种 AI 未来势必会介入、你势必要用这个模那个模，而你不是以自己的数据库与 AI 对话，那你用的就是基模、底模、主流模，反而会变成茫茫人海的大多数。
刘飞Lufy: 有两个习惯，比之前可能更有价值了。 一是多记。想法、观察、灵感、困惑，什么都记，不怕散不怕碎。 二是多存。好文章、好观点、好句子，看到就存，不用分类不用整理。 我把半拿铁周刊的稿件喂给 AI，它能以我的喜好和风格找选题。把平时随手记的投资碎片和写过的投资思考喂给 AI，它能拼出我的投资理念，帮我做决策。 还有从 flomo 笔记里抽象的心理侧写、从公众号里抽象的产品设计的价值观，乃至现在 AI 帮我写这条帖子的语言风格，都依赖于过去的记录和存档。 要是从零开始跟 AI 论述，就费劲得多了。况且多数靠自己记忆是根本记不住的。 日记、笔记、文摘、录音、照片、周报、邮件... ... 什么都好，先记下来存下来。 在脑机接口出现之前，能顺畅与 AI 对接的接口，就是手动的记录和存档，这是对于每个人很珍贵的 memory.md。
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有两个习惯，比之前可能更有价值了。
一是多记。想法、观察、灵感、困惑，什么都记，不怕散不怕碎。
二是多存。好文章、好观点、好句子，看到就存，不用分类不用整理。
我把半拿铁周刊的稿件喂给 AI，它能以我的喜好和风格找选题。把平时随手记的投资碎片和写过的投资思考喂给 AI，它能拼出我的投资理念，帮我做决策。
还有从 flomo 笔记里抽象的心理侧写、从公众号里抽象的产品设计的价值观，乃至现在 AI 帮我写这条帖子的语言风格，都依赖于过去的记录和存档。
要是从零开始跟 AI 论述，就费劲得多了。况且多数靠自己记忆是根本记不住的。
日记、笔记、文摘、录音、照片、周报、邮件... ... 什么都好，先记下来存下来。
在脑机接口出现之前，能顺畅与 AI 对接的接口，就是手动的记录和存档，这是对于每个人很珍贵的 memory.md。
一是多记。想法、观察、灵感、困惑，什么都记，不怕散不怕碎。
二是多存。好文章、好观点、好句子，看到就存，不用分类不用整理。
我把半拿铁周刊的稿件喂给 AI，它能以我的喜好和风格找选题。把平时随手记的投资碎片和写过的投资思考喂给 AI，它能拼出我的投资理念，帮我做决策。
还有从 flomo 笔记里抽象的心理侧写、从公众号里抽象的产品设计的价值观，乃至现在 AI 帮我写这条帖子的语言风格，都依赖于过去的记录和存档。
要是从零开始跟 AI 论述，就费劲得多了。况且多数靠自己记忆是根本记不住的。
日记、笔记、文摘、录音、照片、周报、邮件... ... 什么都好，先记下来存下来。
在脑机接口出现之前，能顺畅与 AI 对接的接口，就是手动的记录和存档，这是对于每个人很珍贵的 memory.md。
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目前的龙虾池塘的情况。
大傻（赤鱬，本地 Mac Mini+Claude/Codex/MiniMax 等）目前还是表现最好的，听话肯干活儿，就是饲料贵点儿。
老四（钉钉悟空+本地 Mac Mini）也还行，听得进去，也能出活儿，刚启动几天，应该额度充足，也没有罢工。
二傻（ArkClaw 一键部署）讲话越来越敷衍，后来直接罢工。三傻（飞书妙搭一键部署）在讨饲料无果后罢工。小五（QClaw +本地 Mac Mini）还在迷糊中，前言不搭后语。
大厂龙虾产品用户体验任重道远。
大傻（赤鱬，本地 Mac Mini+Claude/Codex/MiniMax 等）目前还是表现最好的，听话肯干活儿，就是饲料贵点儿。
老四（钉钉悟空+本地 Mac Mini）也还行，听得进去，也能出活儿，刚启动几天，应该额度充足，也没有罢工。
二傻（ArkClaw 一键部署）讲话越来越敷衍，后来直接罢工。三傻（飞书妙搭一键部署）在讨饲料无果后罢工。小五（QClaw +本地 Mac Mini）还在迷糊中，前言不搭后语。
大厂龙虾产品用户体验任重道远。
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最近用 20 +20 美刀的 Codex 和 Claude Code 解决的问题：
- 让豆包加 hammerspoon，实现了免费的 typeless 的效果，开始日常的语音写作，替代拼音写作
- 非常科学地整理了我电脑里面所有的文件，分门别类创建了很多文件夹，删掉了很多过程文件
- 写了一个小脚本，可以快速一键把 word 文档里面的图片全部去掉，这样方便上传到 chatbot 里面做分析
- 电脑充不上电的时候，研究了一下哪个 TypeC 的端口出了问题
- 根据我 PC 机的性能情况，推荐我更新了具体某个型号的内存条，并且避坑了某些行业内常见的水下的风险
- 帮我写了一个网关，让我可以用 telegram 远程操作我的 PC 机跑一些本地模型
- 做了一个工具，可以一键获取在即刻上关于某个话题的前 100 条帖子，并且做分析
虽说是代码工具，但确定性很强、又能获取电脑信息和控制部分电脑能力的情况下，能做很多额外的事情。
最近用 200 美刀的 token 的龙虾解决的问题：
暂无。
- 让豆包加 hammerspoon，实现了免费的 typeless 的效果，开始日常的语音写作，替代拼音写作
- 非常科学地整理了我电脑里面所有的文件，分门别类创建了很多文件夹，删掉了很多过程文件
- 写了一个小脚本，可以快速一键把 word 文档里面的图片全部去掉，这样方便上传到 chatbot 里面做分析
- 电脑充不上电的时候，研究了一下哪个 TypeC 的端口出了问题
- 根据我 PC 机的性能情况，推荐我更新了具体某个型号的内存条，并且避坑了某些行业内常见的水下的风险
- 帮我写了一个网关，让我可以用 telegram 远程操作我的 PC 机跑一些本地模型
- 做了一个工具，可以一键获取在即刻上关于某个话题的前 100 条帖子，并且做分析
虽说是代码工具，但确定性很强、又能获取电脑信息和控制部分电脑能力的情况下，能做很多额外的事情。
最近用 200 美刀的 token 的龙虾解决的问题：
暂无。
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