Ronin.Law

🚀知识是生命的遗产 👋🏻InfoArk社区的执剑人 📖做了一个AI相关的免费知识库 ☀️没有人会因为分享而贫穷

[Ronin.Law @Ronin_InfoArk]

做了一个开源知识库，都是自己收集整理的内容
主要方向是【提示词】
当然 也有AIGC相关的信息汇总
AI的赛道很长，希望能为同行者提供一点助力
后面也会分享更多利用AI如何进行内容创作以及营销的内容。
🔗：https://t.co/SvoMSLZtD7

[Ronin.Law @Ronin_InfoArk]

90 个概念，3 条脊柱，十年。 大模型不是凭空降临的魔法，而是一件有来历、有结构的人造 物——能被看懂，也能被判断。
最后送一个判断工具：连最常用的能力考卷 MMLU 都被查出约 6.5% 的错题。
下次看到惊人跑分，先问一句——它用的是哪把 尺子。

[Ronin.Law @Ronin_InfoArk]

大模型的十年，学术界保守创造了 90 个新概念
我梳理出了最核心的 3 条路径 👇

[Ronin.Law @Ronin_InfoArk]

路径③ 对齐：大模型的「行为心脏」 一个「裸」模型只会续写文本，不会聊天。
对齐这条路——监督微调 → RLHF → 直到 2024 年的推理模型 ——把它一步步教成会听话、会推理的助手。
有意思的是，这条路在做减法：RLHF 要多训练 2 个辅助模型， 最新方法只要 0 个。

[Ronin.Law @Ronin_InfoArk]

感谢分享这么直观的对比图，但是从我的视角来这张图很可能是错误的

别用人类时代的尺子去衡量 AI 时代的市场

这张图犯了典型的线性估计错误 AI market 不等于 saas market 因为主体变了 agent 会有 100B 而人类才 7B

整个市场里的参与者会经历暴涨，这张图的右侧趋势被严重低估了

真正的价值在这三层
1. Agent 基础设施层（orchestration、memory、payment、identity）
2. Agent-to-Agent 交易市场（像现在的 API marketplace，但规模大 100 倍）
3. Data moat + compliance for agents（人类公司都不需要，agent swarm 才需要）

[JUMPERZ @jumperz]

I genuinely believe we're watching SaaS die in real time and most people still don't see it..

$1 trillion wiped from software stocks since January 2026 and its just getting started..

SaaS multiples collapsed from 18.5x at the covid peak to 4.8x today and in the same time the AI market went from $50B to $539B and it's heading to $3.5 trillion by 2033 if not sooner

the death cross hits around 2027.. that's when AI market trajectory fully overtakes SaaS valuations on the chart

the reason is simple.. the per-seat model dies when 10 agents replace 100 humans and no seats left to sell

every SaaS tool you're paying $50/seat a month for is about to get replaced by an agent that costs $0.003 per task..

chatgpt opened the door in 2022, claude opus 4 made agentic AI real in 2025 and now multiagent coordination systems like openclaw are making it deployable and accessible to everyone..

every step on that chart the tech gets more autonomous and the SaaS line drops further..

not saying every saas will die but the companies that were built entirely on per-seat pricing and no real data advantage are the ones exposed.

tbh I don't think most founders see it yet, not because the data isn't there, but accepting it means everything they built needs to be rethought..

[Ronin.Law @Ronin_InfoArk]

鉴于Agent 重构了软件服务行业的供给
决策层的价值被提到了更高的位置

这很像宝洁当年将项目经理提升为品牌（产品）经理的历史
供给侧不足时，项目需求＞产品需求
因为做出来就能卖钱
当供给侧溢出时，产品策略＞项目管理
因为竞品太多，必须要抢占有限的用户

后来发生了什么？
宝洁从重视产品设计到产品研发（R&D）
此时研发人员的话语权开始大幅提权
如果这段历史在今天会押韵

那么这里的 product thinker 直接指向了 product researcher
在今天不读 paper 不构造 research system 的产品经理将会很难体现自己的价值

但是这并不是终点
左手科研，右手情报
新产品需要站在新的十字路口

[signüll @signulll]

the most underrated hire right now is a great product person.

when i say product person i'm def not talking about a product manager. perhaps i think there has to be somewhat of a new role. i don't have a good name for it yet but maybe something like "product thinker".. someone with an intuitive grasp of the product as it exists, where it's soft, where it sings, & how to iterate it toward something even sharper. in some sense, this person has to cohesively hold in their head where this product should be 2 years from now & work backwards from that.

i say this cuz when building was hard, engineering was the bottleneck & the status hierarchy often reflected that. building is no longer hard. which means the variance in outcomes has shifted almost entirely to judgment on what to build, how to sequence it, & how to talk about it.

& the story matters as much as the thing. internally, it organizes the team around a shared model of why. externally, it shapes the interpretive frame users bring to their first experience. you can't retrofit narrative onto a product & expect it to land, it has to be load bearing from the start.

the rarest version of this person sits at the intersection of culture & deep technology. someone genuinely bilingual. they know what's technically possible & they know which cultural currents are real vs. ephemeral. that combo is what separates products that feel inevitable from products that feel assembled.

before ppl clap back with this person has always been valuable, i know.. i am just saying now they might be the most *important* person in the room. their value compounds like never before.

[Ronin.Law @Ronin_InfoArk]

@chunxiangai 也许，我们不应该作为过来人剥夺对方犯错的权力，没有错误的经历，人就没有寻求光明的动机

[Ronin.Law @Ronin_InfoArk]

26 年用过的最佳本地 Ai chatbot app🥰

[yetone @yetone]

我一直都想在 2025 年结束前把我断断续续开发并一直在用的一个玩具项目 Alma 给发布出来，简单来说它就是为你准备的另一个 AI Chat App 选择，但是我加了一点我的喜好，比如我一直都很喜欢的 ChatGPT 的内置记忆等等，虽然它只是我个人使用的还有很多不足的玩具项目，但今天是它跟大家见面的日子，开心

[Ronin.Law @Ronin_InfoArk]

2025 与 ChatGPT 的深度年
#YourYearwithChatGPT

[Ronin.Law @Ronin_InfoArk]

Think: Object-Network-Environment.
It’s a mindset shift from a librarian of static categories to a cartographer of dynamic networks. The mess isn't the problem; the mess is the map.
#SystemsThinking #PKM #Epistemology #Tana

[Ronin.Law @Ronin_InfoArk]

Messiness is the feature, not the bug.
We get frustrated trying to find a pure, Platonic Ideal for our concepts. Why? Because objects and ideas aren't abstract—they're embedded in a high-dimensional spacetime.
We're trying to fit a complex reality into a simple box.

[Ronin.Law @Ronin_InfoArk]

The insight is realizing you're looking at a projection, not the thing itself.

So the solution is to stop perfecting the shadows (labels) and start mapping the object in its context.

[Ronin.Law @Ronin_InfoArk]

@chunxiangai 不经历至暗时刻，又怎么有机会换气，气不换运不转，转完回头看，已过万重山。

[Ronin.Law @Ronin_InfoArk]

@liseami1 课程没办法被加密的，不如以退为进，方法公开（著名权）但是练法绑定工具。这样可保护知识产权

[Ronin.Law @Ronin_InfoArk]

@liseami1 独立开发者很难接受被“圈养”，都是强者思维，都需要对方提供长期的体贴。

[Ronin.Law @Ronin_InfoArk]

如果你在做学术研究，请利用好 Build in public，如果你在创业，请 Walk in silence

[BillyHe @topickai]

《SAAS 创业八个月，我有点不信 Build in Public 了》

创业八个月了，我开始怀疑那些关于"Build in Public"的主流说法。

一开始我完全相信这套理论。开通了小红书、公众号、Twitter，甚至在社交媒体上记录整个创业过程。这些建议听起来很有道理：分享你的过程，早期获得反馈，围绕产品建立社区。

但现实是什么样的呢？

来的人根本不是客户——而是其他创业者、工具收集爱好者，还有创业圈的围观群众。每条更新都吸引同一批人：想要免费试用的程序员、寻求认同感的准创业者，甚至还有来做市场调研的竞争对手。

当你在公开场合构建功能时，给你反馈的不是那些会为产品付费的人。你得到的是"专业早期用户"的评论，他们的主要兴趣是免费获得新工具的使用权。关键是，你根本分不清他们的热情来自真实需求，还是仅仅因为能免费尝试新东西而兴奋。

在这些社区里的对话让人沮丧。大家想讨论宏大愿景和市场理论，而不是我的产品试图解决的具体痛点。他们会建议一些听起来很厉害但与付费客户实际需求完全不符的功能。这完全就是披着用户调研外衣的学术自慰。

我开始潜伏在其他创业社群里观察，发现不只是我遇到这种情况。到处都是同样的模式：活跃参与者主要是开发者、想创业的人，还有我称之为"专业测试员"的群体——这些人像收集宝可梦卡片一样收集新工具的试用权，但从不成为付费客户。

这个认知让我如醍醐灌顶：在公开创业空间最活跃的人，往往最不能代表你的真实市场。

如果你要服务的是主流用户——而不仅仅是技术圈的早期采用者——那么为Product Hunt发布和创业Twitter病毒传播而优化可能是适得其反的。你本质上是在用那些永远不会付费的人的反馈来训练产品开发流程。

拿我的AI应用举例。我想触达的是普通职场人士，而不是AI发烧友。但猜猜当我分享更新时谁在主导对话？是那些想讨论模型架构的AI极客，而不是只是希望内容创作流程能提升10%效率的忙碌营销经理。

残酷的真相是，Build in Public经常创造一个回音室。你最终会和其他也在尝试公开构建的创始人对话，形成这种奇怪的元社区，大家都在表演创业，而不是真正服务客户。

我学到的是：来自公开社区的早期反馈通常是噪音，而不是信号。真正的客户通常忙于自己的实际工作，没时间在创业社区里给创业者提供免费咨询。

愿意参与你的公开构建过程的人，往往落入几个可预见的类别：做市场调研的竞争对手、探索副业项目的开发者、创业观光客，以及可能有也可能没有真金白银的投资人。这些群体都没有你真正目标客户的紧迫性和约束条件。

我不是说Build in Public完全没用。对某些特定类型的产品——特别是开发者工具或专门针对创业社区的产品——它可能有效。但如果你要服务主流市场，你可能完全是在为错误的受众优化。

真正的问题不是Build in Public是否帮你找到用户——而是是否帮你找到正确的用户。经过八个月的尝试，我越来越确信，对大多数产品来说，答案是否定的。

也许是时候承认，最好的客户调研发生在无聊的地方：行业论坛、LinkedIn群组，以及与真实目标用户的咖啡馆对话——而不是在创业Twitter和创业者抖音的光鲜世界里。

有时候最有价值的反馈来自那些永远不会关注你公开内容的人，但如果你把他们的问题解决得足够好，他们会默默掏出信用卡。

这是我希望八个月前就有人告诉我的道理。

[Ronin.Law @Ronin_InfoArk]

知识对象零散的分布在媒介之中，人们主要通过书籍和论文收集这些对象
知识的结构隐藏在专家经验中，一线专家往往难以言表，但又实际使用这些心智图示。
而最难以把握的，则是知识的 function，不同的人从不同的视角去“盲人摸象”，大家各执一词认为自己的知识体系是“有益的”。

[Ronin.Law @Ronin_InfoArk]

从系统的角度来构建知识体系
- 作为知识对象的 elements
- 知识对象之间的 structure
- 服务于专有领域的 function