Ryan Hwang

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[Ryan Hwang @_RyanHwang]

@justinplaygame 不用客气，很高兴我的回复对你有帮助:)

[Ryan Hwang @_RyanHwang]

@justinplaygame 我认为可以多级许可，类似于CERN-OHL-P/W/S。
W可以包含P，S可以包含W

例如客户只是购买方案而不是产品，购买后可以修改，制造。或者客户购买开发者的成品。

简单来说，可以分2-3个场景。其他的场景建议开发者和客户自己编写签订合同，这部分不归平台掌控，责任不在平台。

专注有限场景比较重要。

[Ryan Hwang @_RyanHwang]

@justinplaygame 所以在商业层面来讲，授权许可证这问题会非常复杂且难以控制。我认为开源硬件需要开源许可证+商业许可证，同时两种许可证之间没有冲突并包含软件层面的方案。
例如我是某企业需要你的方案，我希望购买你的产品or方案的前提下可以保障我的销售权利。同时这种保证需要第三方去公证才有效。

[Ryan Hwang @_RyanHwang]

@v0xium 其实我感觉计算机领域下，可创造性的东西已经消失了，大多数企业和个人开发者在自己的认知领域下单方面认为自己在“创造”，其实对于LLM而言只是重复。
换一个心态，你是在创造Ideas让LLM去执行你的Ideas，心里就会好受很多

[Ryan Hwang @_RyanHwang]

@justinplaygame 我觉得最主要是平台方来负责签发商业性的许可条款，由平台监督交易，可以保证开发者、平台、企业三者之间的收益的平衡

[Ryan Hwang @_RyanHwang]

@justinplaygame 其实这里的边界非常模糊与难分别，开源硬件分为两种成果
第一种就是纯硬件，但是这涉及到如果硬件本身是根据芯片厂家的推荐的方式设计出来的，这其中是否存在侵权？
第二种就是硬件+软件的形式，软件其实现阶段的许可证足够覆盖，硬件CERN-OHL也没办法满足商业许可的条件

[Ryan Hwang @_RyanHwang]

在X的中文帖子几乎都是AI，跟软广一样。基本都是卖课卖焦虑的玩意，没意思。

[Ryan Hwang @_RyanHwang]

@MoonGotchi 笑死了哈哈哈哈

[Ryan Hwang @_RyanHwang]

@Mileson07 @NexusStarX 说白了不要轻易信任一家公司和任何产品，开源也不是万能药，还是得自己看到才行。
AI时代下人们剩下最珍贵的就是剩下独立思考了，剩下就比不过了

[Ryan Hwang @_RyanHwang]

@Btc8888XF 门不当户不对，在一起反而是痛苦，参合因果了一辈子就愧疚了

[Ryan Hwang @_RyanHwang]

@bourneliu66 Jev 读完自然语言，不生成回答、不做推理、不解释理由——它只返回带类型的答案和概率：一个选项、一个分数、一个是/否。

代码拿到就能用。不用写 prompt、不用写 parser、不用处理它把 JSON 套进 markdown 围栏。

其实就是分类决策领域可以适用，同时自动化领域也可以。
不必焦虑或者诋毁需要时间:)

[Ryan Hwang @_RyanHwang]

@wadokon 嵌入式开发，基本全部是AI编写+人工测试反馈编写提示词

[Ryan Hwang @_RyanHwang]

@p1nosaur 这是我们公司参与设计的方案，有兴趣可以了解一下
https://t.co/CzwNeWLmuv

[Ryan Hwang @_RyanHwang]

@jireh090717608 @wangxiaolong188 貌似是google自己退出的，bing在中国不是很多人在用吗？
人家按照每个国家当地法律来开展服务，google不遵守退出这怪谁？

[Ryan Hwang @_RyanHwang]

@yuuuki432 能用翻译可以啦，我跟外国人聊天说英语能说就说，说不了说open your translate app😂

[Ryan Hwang @_RyanHwang]

真佩服可能通过这种方式去驱动无人机，没有想到。

[Spike 1% @SpikeCalls]

166,700 fruit fly neurons are flying a drone around my bedroom.

1 camera watches my open hand and that's the whole input.

The panel in the middle is the brain running live 166,700 neurons, 25 million connections, the full reconstructed map of a fruit fly's head.

Camera reads the hand, the brain fires, the output becomes throttle.

Open palm and it climbs, fist and it holds, drop the hand and it comes down.

4 propellers the size of a coin hanging off a nervous system that belonged to an insect.

The honest part this is a computational model, not a resurrected fly, the wiring is biological, the drone is mine, I built the bridge between them.

I never wrote flight logic, no PID tuning, no gesture presets, I gave the neurons somewhere to send the signal and they found the ceiling.

11 seconds in, it holds altitude on its own.

The fly is dead and it's still flying.

[Ryan Hwang @_RyanHwang]

@Btc8888XF 哈哈哈哈哈哈哈，你妈妈还是很理解你的

[Ryan Hwang @_RyanHwang]

@jam91613 还是要有独立思考的能力，多沟通不要被误导了。

[Ryan Hwang @_RyanHwang]

@yuqingjz 不要想着把AI去赚钱，而是你够解决现有工作内容，能够做好就算超越很多人了

[Ryan Hwang @_RyanHwang]

我也不知道处于什么阶段，有点复杂。
在Ai没有盛行的时候我就开始一个人创业，接点项目去做。
那个时候也是一个人，后面跟合伙人开了个公司，最后他跑了。
其实我的ai产出比也不少，嵌入式软件开发，文档，官网包括现在的合同都是ai辅助完成的。
ai就是一个完美的助手，虽然有时候笨一些，但是省心。

[伟大 @Huouo908070]

我发现，几乎所有想靠 AI 赚钱的人，最后都会经历这五个阶段。
第一阶段：钻研技术。天天研究新模型、新工具、插件，skill，越学越兴奋。最容易产生一种幻觉：我懂了这么多别人不懂的东西，肯定能赚到钱。
于是进入第二阶段。
第二阶段：搞“一人公司”。觉得自己会 AI，就不应该再用传统方式做生意。运营、设计、程序员、客服，全部让 AI 干。一个人、一台电脑，顶一个团队。结果做了一阵才发现：Token 越烧越多，订阅费越来越高，钱却没赚到多少。这时候才明白：AI 只能提高效率，但如果你做的东西没人要，效率越高，只是更快地生产垃圾。于是进入第三阶段。
第三阶段：开始搞流量。你发现，产品再好，没人看见也没用。于是开始研究自媒体、标题、短视频、算法、完播率、互动率、涨粉。以前研究的是：“AI 怎么用？”后来研究的是：“怎么让更多人看到我？”然后你会发现，AI 变现翻来覆去就那么几种：卖课、咨询、社群、定制开发、卖资料。于是进入第四阶段。
第四阶段：开始教别人赚钱。把自己踩过的坑、研究过的方法打包成产品。开始讲：“普通人怎么靠 AI 赚钱。”“我是怎么用 AI 涨粉的。”“一个人怎么靠 AI 做公司。”结果又发现，教人赚钱这条赛道早就挤满了。用户也被各种“副业”“搞钱”“认知课”割麻了。于是进入第五阶段。
第五阶段： 就是彻底佛系了，对AI去魅了。
极少人进入第六阶段：找到一个真正适合自己、有人愿意付钱，而且可以长期做的方向。把技术、流量、产品和商业模式真正串起来。