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🌌AI智能硬件创业 @BotBeing 不断更新的公司“世界模型
🚀探索让 AI 帮团队了解并推动业务进展、留住经验
Ex：智能健康硬件公司co-founder 获DJI前董事长天使轮投资
产品0-1 年销售额过千万

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怎么掌握ai？

不是看课程，看自媒体新闻视频，天天烧Token自嗨

而是死死咬住一个目标：利用ai从市场上拿到金钱的奖励；

可以是你过往工作流，经验的沉淀总结而来的一套系统，
真正让你在搭建完后同样的工作现在只要做简单输入和决策，让你时间被解放；

也可以是创造了新的产品有人感兴趣并购买；

再其次，拿到涨薪的offer。

总而言是，一定要是在市场拿到结果，有人为此付费。

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@sciencedegens 敌羞！吾应脱他衣！

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再次建议大家去用这个更多详情

我感觉Codex直接问真的是惜字如金

如果想快速了解，也还行

但是想更详细深入的了解完成情况、怎么运行之类的

这个调用网页ChatGPT的小窗口真的极为详尽！

还不用花费额度hhh

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用Codex的一定要去用这个“更多详情”

直接调用网页版ChatGPT的模型

用于解释和深入理解效果比直接在Codex问要好太多l....

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用Codex的一定要去用这个“更多详情”

直接调用网页版ChatGPT的模型

用于解释和深入理解效果比直接在Codex问要好太多l....

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在过去几年，折腾了无数效率、待办、日程软件后

我又回归笔+纸的组合了

这也是我最近设计产品时候遇到的问题的解答

为什么用户不直接用软件而是要一个硬件？

这是一个很隐秘的不真正在日常高频使用完全觉察不到的交互哲学问题

但原因也很简单

步骤太多了

从意图→结果你的大脑需要思考指挥的步骤太多了

一个软件描述他的核心功能的时候讲的特别美好特别流畅

甚至于在进行用户调研的时候

因为是被调研者知道是调研，默认调配了额外的注意力在此

所以大脑不会觉得有多累

但当真正进入用户日常生活，产品成为用户软件柜里的普通陈列后

性质就完全变了，小甜甜变成了牛夫人

步骤越多越牛来 ，简直俗不可耐

回到今天任务用纸笔记录后，我就每天早上写好，然后贴在电脑屏幕下面（临时没有便利贴，用a4纸直接卡在旁边笔记本键盘上立着）

往左瞅一眼立刻得到结果

这比想到要看——点开软件——酷炫动效——今日任务——得到结果 不知道要爽多少倍

所以软件硬件本身是解耦的，但是有了硬件，体验感蹭蹭涨哇！

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AI出现幻觉很多时候不是模型问题，是提供的上下文有问题

在没有意识到all in context 和 context new 且落实的时候

强行使用Agent 甚至team

一定是有问题的，一定是会遭遇挫折的

最大的原因就是上下文不够完整（知识？判断？）

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企业需要的AI只有两个东西
1. 全量真实的的可快速查询的公司上下文系统
2. 基于1的行业best practice 的应用层（且只能CEO来发起）

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Agent 数量不是 AI Native 程度。

Agent的本质是上下文容器

是围绕一个长期责任对象持续存在的上下文 + 目标 + 记忆 + 能力 + 反馈回路。

能否让一个长期上下文中的责任主体持续推进目标，才是衡量评判标准

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@risingjerrys @Hicker_Moledao 我靠赛亚人哈哈哈

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不想再当第一个多米诺骨牌

不要让自己成为自己工作的瓶颈

今年对于harness AI的目标就是 让Agent主动起来。

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@trondaoCN @sunyuchentron 今年最想圆的事情是能把现在手上的新创业项目踏踏实实做好交付好，为用户创造价值而不是单纯融资赚吆喝了。

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@lidangzzz 用上Codex都有优越感了。。。没用上又怎么样？又何谈碰瓷一说？
真不愧是嘴臭的互联网宠物

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@Bgalaxy_nights @lidangzzz 逆天，他就一互联网嘴臭宠物你还有道理起来了。。。。

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@RobinSeun 这种规划一般会有什么实质的影响呢，资金政策还是

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笑死了，两个任务在抢电脑浏览器用

然后自己互相交流协调了

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@kalasoo 没有任何区别，本质就是一份md文档，中间可以放一些脚本启动器。

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@RobinSeun 背后是多少被拖垮的破产的小企业小老板啊。。。。

[许可 KE @fukong818]

很多时候我们陷入了和Agent一轮轮的对话，搞得自己筋疲力尽

甚至到最后因为交付不满意怒骂 ai“你一点都不好用，怎么这么蠢”，乃至放弃使用ai

这中间让ai去执行要求他做出某种结果，不断修正他的产出，

花的时间其实不比我们最开始用心打磨好要解决问题的抽象结构所花的时间少。

但清晰的定义好目标，边界，验收标准，抽象结构是需要思考的，

就像过去程序员架构师大部分时间不是敲代码而是在思考架构一样。

然而对于绝大多数人来说，做执行是非常简单、非常爽的，ai又能迅速的产出让人爽上加爽，

而做结构抽象是非常不舒适且艰难的。

所以就应验了那句老话——“绝大多数人为了避免真正的、重要的思考，愿意做几乎任何事情。”

[许可 KE @fukong818]

个人上下人文收集这件事逐渐成为共识了

x也有很多搭建个人知识库，收集个人上下文的教程方法

但对公司、组织而言，这是更大更干净的一个场景

图上是agnt给我项目的排期建议，

我是没有主动给他提供我明天有个会议的提示词的

但是他会知晓当前项目的唯一真实状态（进度、会议、待办等）

给我安排相关的计划

这是一个很小的例子

更多的，它解决大量的组织内部协作、信息不对齐的问题

未来企业的协作成本将会无限趋近于零。