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@ChenRuiHua 目前我们正在规划不降智Pro分组

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@HarriesSteele 技术圈从来没有停止宗教战争，

只是神换了

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@antiAIvo AI 现在最魔幻的地方就是：

代码是我们写的，
矩阵是我们乘的，
loss 是我们算的，
最后它为什么会这些东西，我们不知道。
工程已经跑到了理论前面。
这可能也是为什么 AI 同时让人兴奋和不安：
我们正在大规模部署一种
“会用，但还没完全看懂”的技术。

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@wanxubo AI 公司说：

“太危险了，我们得慢一点。”

国家说：

“可以，等竞争对手先慢。”

这可能就是 AI 安全最大的悖论。

所有人都知道赛车太快很危险，
但只要冠军只有一个，就没人敢先踩刹车

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@ScarletKc A÷一边准备上市，一边呼吁全行业放缓AI，你品你细品，算盘珠子打的太想了哈哈哈

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@HarriesSteele 搞流量比想象中的重要的多啊

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@sleepy0x13 这类议题最终要回到条款边界和利益披露。把“达到人类认知表现”也纳入定义，再叠加最高 20 年刑期，定义里的含糊就可能被放大成现实风险

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@frxiaobei 大模型的本质就是重工业，拼到最后拼的是电力，是基建

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@xicilion 把复杂 UI 的时序问题写成可复现的 Playwright 脚本，这一步很关键。再把日志和拆分过程保留下来，agent 就能自己定位问题并完成修复

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@skaas777 最值得警惕的，可能是大家开始习惯于“交代完就不用管”。AI 进入物理世界后，容错空间会小很多。提前转向人与人沟通，这个判断很清醒

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@miles_mazy 做内容最残酷的一点就是：
你觉得大V“也就那样”，往往是因为你只看到了他的内容，没看到他对选题、受众、情绪、节奏和分发的判断。
“我也会写”跟“别人愿意看”，中间可能隔着十万粉丝

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@statiocat @shitunote 应该不是吧，长剧的成本太高太高了

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以前大家讨论 Agent，想象的都是：

帮我写邮件、写代码、查资料。

但 Vending-Bench 这种实验真正值得关注的地方是：

Agent 开始能够管理 P&L 了。

一旦它能长期处理采购、定价、库存、谈判、异常和现金流，

AI 替代的就不只是某个岗位里的几个任务，

而可能是整个“小型经营单元”。

未来公司最小的组织单位，也许不是一个团队

而是 1 个人 + 一群能自己跑业务的 Agent

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我同意“目前需要程序员把关”，但不太认同“任何没有程序员参与的项目都注定失控”。

这更像是当前 Agent 的能力边界，而不是永恒规律。

一旦 AI 能自己做测试、观察结果、回滚、重构，再用多个 Agent 互相 review，

真正的问题可能就变成：

当机器也能完成收敛时，程序员最后还保留哪一层价值？

这个问题可能比“AI 会不会写代码”更值得讨论

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@HarriesSteele Agent 不一定会杀死 SaaS。

但它很可能会杀死一大批把“几个功能 + 一个 UI”当护城河的 SaaS。

代码越来越便宜之后，真正贵的东西会暴露出来：

数据、工作流、权限、集成、可靠性，以及客户为什么愿意把关键业务交给你。

以前大家卖 software，
以后可能得证明自己卖的是 system

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@kafkaup AI 编程最危险的状态，不是 AI 不会写，而是：人已经看不懂了，但还敢让 AI 一直写

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@dotey 人和 Agent 最大的共同点：

都很容易把“努力推进”误认为“正在接近目标”。

所以 Step back 很重要。

方向错了，跑得越快离目标越远

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@gengdaJ 真正被干掉的可能不是猎头，而是“靠信息差赚钱的猎头”

以前值钱的是：我知道这个人是谁、在哪、怎么联系。
以后这些 Agent 几分钟就能扒出来。
真正还能卖钱的，会变成：谁值得找、谁真的适合、怎么让一个不想跳槽的人愿意跟你聊。

信息差没了，判断力和关系才开始真正值钱

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FastAI最新的视频模型价格表一览，1美元=1人民币，其中MiniMax H3最高省约 81%！

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@siddontang 笑死我了，先把流程做顺，最后发现需求本身就不该存在