AI Magic

[Xiao yang @Xiaoyangkvwf]

今天主流的 VPN 梯子基本都炸了，

现在还能翻墙出来刷到此推的中国人，基本都是人中龙凤🤣🤣
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[花叔 @AlchainHust]

今天被转爆了的《梁文锋4小时投资人会议实录》，居然没活过24小时就被删了，还好我为了写文章在被删之前抢救出来这52句。

他说了很多次「不」：不是天才、不赚不合理的利润、不追用户量、不闭源、不做3D/视频/世界模型、不做下一个超级app。他说克制是一种战略，用来换做成AGI的概率。

来源：公众号「elsewhere」

以下为原文：
1、现在不是做产品收益最大化的时候。通往AGI要经过产品这个台阶，但不用花太多精力做C端B端。站在技术高位做低一级的技术，是降维打击。产品是AGI路上的副产物。

2、很多东西不在主线上，比如3D、视频生成；世界模型跟智能上限也没太大关系。

3、多模态对产品、对C端很重要，但它只是一个组件，不是主线，也不���智能本身。

4、幻觉当然有办法解决，但这是个长命题。内部把它归为产品问题，会解决，但不是重点。

5、现阶段最重要的是Coding Agent。以国内情况看，最合理是全力做通用Agent，金融、医疗这些优先级更低。

6、如果AI时代会诞生很多家万亿级公司，DeepSeek是其中一家就很好了。

7、AI现在不缺品味和直觉，缺的是持续学习的能力。

8、人能持续学习，但同一件事你得把所有上下文都给AI，这几乎不可能，所以AI替代不了员工。下一代模型必须有持续学习能力，才配叫下一代。

9、我们做模型的第一目标不是别人好用，而是我们自己好用——这是实现AGI最快的方法。

10、全世界现在都还没找到好方法，因为「学习」是由很多东西组成的。

11、DeepSeek的长期vision是AGI。把路线比作爬楼梯：去年的阶梯是CoT，今年是Agent，Agent之后要解决的就是持续学习。

12、实现持续学习后，可能来到一个渐进的奇点：模型能做人类能做的所有事，包括自己开发更前沿的模型，AI加速AI研究。这一步走完才是具身智能。

13、智能的终点可能都是具身。对一个正常人来讲，他的需求不是电脑，而是人力。

14、我们只赚一个合理的利润，不是利润最大化的定价。

15、有款模型一开始怕需求太多，价格定得高，后来降到四分之一，公司群里很多人欢呼。因为我们把模型做好，就是为了让大家充分地用。

16、低成本是一个结果，我们架构一直往更低成本走。算力紧缺时，成本越低越能训更大的模型。大公司靠加资源解决，我们优先考虑成本效率。

17、外面看我们选了个很难的模式，其实我们做得很轻松。降价对竞争对手肯定不是好事。我不觉得卖API有那么大吸引力——几个人维护就行，没客服、没销售，用户自己会来。

18、我们一直在商业化，只是不以商业化为目标。彻底转向商业化的时间点，应该还很遥远。

19、我甚至不用考虑到时候占一个位置。只要有那么大的商业机会，一定有办法。DeepSeek是时代的产物，不是模仿的结果。

20、克制是一种战略：舍弃一些，换更多其他的东西。开源就是让利，对内员工有成就感、公司有凝聚力，对社会也有好处。我优先考虑的不是多拿份额，而是增加做成的概率。

21、要把AI在商业上做成，开源是有好处的，听起来有点反直觉。过去一家软件公司市场一年几十亿美金，开源就没了；但AI足够大，最终可能占人类GDP的10%。想独占这个利益，一定会被历史���弃。

22、我们开源的模型，跟自己部署的一模一样。不会开源一个差点的、自己藏个好的。

23、我不担心别人拿我们的模型来竞争。创业公司太小没力量，大公司又很难组织。这是我们这个规模公司的sweet point。

24、开源对我们的商业模式没有任何影响，前提是「只赚一定的利润」。你要赚一百倍，开源确实会影响你。

25、我们不愿意跟任何互联网大厂或小厂成为对手。在这个前提下，我们很愿意帮助任何人，甚至包括阿里、智谱、月之暗面做得更好。

26、未来我们要改写中美AI的叙事：用几分之一的算力，把差距缩到6个月、3个月。

27、中美AI的差距主要在资源上。我们相信Scaling，规模越大效果越好。训这么大的模型不是因为够了，而是只有这么多资源。

28、人才几乎没有差距——就是同一批人，国内不缺。人才短缺是阶段性的，历史上从没长期缺过某一类人。

29、Anthropic现在超过OpenAI，不是长期的，是阶段性的。OpenAI和Google未来大概率会交替上升。

30、国内做模型的公司太多，都在做同样的事，资源分散。最终一定会收敛。如果每家只拿合理利润，两家大公司、两家小公司就够了。

31、我绝对不认为大模型公司能拿走AI行业的大部分利润。

32、大模型竞争最终的差距体现在三方面：成本、时间、用户体验。成本第一——同样质量的服务你能以什么成本提供；第二是时间，早晚几个月就不一样；用户体验有粘性，但不本质。

33、我们不想做成下一个超级App。下一个字节？下一个腾讯？完全没这想法。

34、不争这个，是因为后面还有西瓜，前面的可能都是芝麻。就算这芝麻比较大，我也觉得不算大。

35、去年抢Chatbot、抢C端流量，今年抢To B收入，但我们不觉得重要。公司内部真正关心的��AGI路线图。很奇怪，最想得到的得不到，没那么在意的反而容易得到。

36、去年春节火了，不在我们的剧本里。

37、只有一件事没法退让：必须保持团队的稳定性。这也是我们最大的风险之一，随着这次融资得到了比较大的解除。

38、我们做很多事都是为了团队稳定。不想跟任何大厂小厂成为对手，希望给他们赋能。不想树敌，自己的环境也会更好。

39、有人觉得我们的组织从上而下，有人觉得从下而上，我觉得都对。从上到下叫「做正事」，希望正事别占员工一半时间；另一半时间是从下到上的，想研究什么就研究什么，没有前置要求。

40、我们一般不太加班。一是做研究需要松弛的环境，二是我们非常聚焦。产品很多不完善也没去补，算是一种克制的文化。

41、组织是动态的。公司变大可能会调整，但不会完全变成传统层级制。愿景驱动不会变。

42���我们做这个���司，初衷没想赚多少钱、去上市。最开始几十个人完全没这么想，要这么想就不会来。我们是怀着对世界非常大的善意在做，觉得这对人类有用。

43、「要实现某个KPI」不是我们的方式，我们是靠愿景驱动的组织。有好处也有坏处，未来会扬长避短，但这是我们的特色。

44、愿景甚至不是成文的，而在做事的方法里、对待世界的态度里。每个人的理解可能不一样，但大方向一致。

45、二十年前我在管理上最崇拜杰克·韦尔奇。现在看他说的大部分可能都不对了，但有一点说对了：一个公司最重要的是愿景。愿景不是墙上的标语，不是怎么说，而是怎么做。

46、AGI是收益最大的。其他事情有精力就做，没精力就不做。克制是我们愿景的一部分。

47、AI这件事太大，利益也太大，只要能做成，随便分一点就非常大。而你越克制，就越可能做成。

48、我觉得���符合直觉——至少符合我的直觉。除了愿景，我们并没有���多其他优势。

49、两年前成立公司时，没多少钱、没多少卡、没什么知名度和号召力，我们就是一群非常平凡的人。我喜欢的叙事是「一群平凡的人做出了不平凡的事」，而不是「一群天才做出了不平凡的事」。

50、开源也是克制的一部分。定价上我们肯定不以收入最高、利润最高为出发点。短期看价格高点收入多点，但长期还真不好说。对我来讲，克制是一种战略。

51、开源和低价，让员工有成就感、组织有凝聚力，对社会有好处，同行和普通人都会高兴。所以这种克制，从远景看，能增加我们做成AGI的概率。

52、如果你的愿景是拿得多，你就先输了，可能会面临更大的困难。这个世界就是这样。

——

「只要能保持团队的稳定性，我一定能做成AGI。就这么简单。」

[Leto Bao @leto_bao]

Claude Fable 5 已经远比人类聪明了

以前我想做一件事，是会告诉 Claude 要怎么做

后来发现很多东西我根本想不到，就换成了告诉 Claude 我需要什么

现在我发现我的很多需求从一开始方向就错了，我会直接告诉 Claude 我要什么，由他来告诉我我应该需要什么以及怎么做

[Tony HK🇭🇰 @Ningqian6688]

看不清楚的，我全写下来了哦

AI Clouds（AI 云）：
firmus、Indosat、GMO、NAVER Cloud、Walton、SoftBank、CoreWeave、Lambda、AWS、NECPLE、ResetData、Mitsubishi、Toyota、Ministral AI、Weib

AI Factory Software（AI 工厂软件）：
edbn、emeroid、HUMANITAS、veris、open source、xeno、phoenix、RAFAY、Red Hat、SUSE、TrendAI、VAST、WEKA

Design and Construction（设计与建设）：
AVEVA、cadence、etap、Jacobs、PHOENIX、ptc、SIEMENS

Energy and Cooling（能源与冷却）：
ABB、CATERPILLAR、MEIKA、GE VERNOVA、HITACHI、Mitsubishi、nationalgrid、Schneider、TRANE、VERTIV

Infrastructure and Facilities（基础设施与设施）：
EATON、C&C、DAYONE、Equinix、NERITO、WTT、sify 等

Compute Systems（计算系统）：
ASUS、DELL Technologies、FOXCONN、GIGABYTE、HPE、Lenovo、PEGATRON、Supermicro、wistron、wiwynn 等

[小互 @xiaohu]

卧槽 这个牛P啊

收藏了

[Niko @guishou_56]

https://t.co/S9nPJRHCV4

[Naval @naval]

The biggest question every company faces right now - “does AI acceleration help me or hurt me?”

[华尔街观察 Xtrader @cnfinancewatch]

通义千问新出的 Qwen3.5-35B-A3B，直接把单卡长上下文推理卷到了新高度。

350亿参数的模型，但每次生成只激活30亿参数，用的是门控增量混合架构：256个专家，每次只调用8个，每4层才做一次注意力计算，天生就省算力、省显存。

最离谱的是长上下文表现：
单张24GB显存的RTX 3090，直接开满 262K超长上下文，跑出 112 token/秒，而且从4K到262K上下文，速度几乎不掉！

传统35B模型一上长上下文，KV缓存爆炸、速度暴跌，24GB显存根本扛不住。
而这模型40层里只有10层用普通注意力，剩下30层是固定显存的循环结构，上下文再长，显存占用几乎不变。

满跑262K上下文，总显存才 22.4GB，24GB显卡轻松拿下。

更夸张的是社区力量：
5天、15块显卡，峰值速度冲到 176 tok/s。
48小时内，各路显卡都刷出了高分：

• 优化前：默认50 tok/s左右

• 优化后：直接翻倍，5090跑到176 tok/s

核心就5���参数，把层全卸到GPU、压缩KV缓存、开满上下文、精简循环状态、开Flash Attention，一夜之间性能质变。

总结一句话：
一张消费级显卡、24GB显存、零API费用，就能跑35B级、262K上下文、百tok/s级的大模型。
这不是小升级，是本地AI推理的里程碑式突破。

[lidang 立党 （劝人卖房/学CS/买SP500/纳100/OpenAI/Anthrop第一人） @lidangzzz]

来，简中区的AI开发者们，在评论区晒一晒你的AI产品，我想看看你们都在做些啥。

[Paidax @xin_pai88825]

分享下我在 Vibe Coding 中，使用率最高，且最高效的几个工具，覆盖到设计稿生成，到代码交付，网页动效等👇

1、Codex
你只要输入一个需求，它就会调动多个AI智能体并行工作，无论是项目重构，还是从零构建MVP，，它都能独立完成，你无需关注代码，而是把更多精力放在架构设计和创造性问题解决上

2、Paper
这个可以让 AI 生成高质量设计稿，并实现设计与代码双向实时同步，你只需专注界面创作，AI 会自动还原为精准代码交付

3、21st
这个提供超多精美的前端组件，同时带有流畅的交互动画，只���点击复制 Prompt ，粘贴到 AI ���话框即可使用

4、Unicorn
这个，不用写代码，也可以做出丝滑流畅的 GPU 级网页特效，一键导出即可让 AI 接入你的项目

5、Agentation
这个，可以直接在网页上标注需要调整的元素，自动转化为 AI 能够直接理解，和执行的结构化代码上下文， 实现网站的精细化调整

6、Axion
这个，能让你的 AI 化身 iOS 开发专家，覆盖从设计、开发到调试的全流程，，输出符合 Apple 高标准、安全、高性能，且易于维护的生产级代码

7、Apple docs mcp
配合这个，可以自动检索 Apple 最新开发文档，能解决日常开发软件中 90% 的问题

[苏打白.Dev @sodawhite_dev]

时间线上很多说运行本地大模型

我测试了自己的MacBook 32G 连Qwen3.5 都没有被推荐，哈哈。。

还是别想着运行本地大模型

[WangNextDoor @WangNextDoor2]

阿里前天最新发了几个蒸馏模型，为简单日常使用小龙虾省token创造了条件。
用千问本地模型
Qwen3.5 35b 24G 新版Ollama 支持 Openclaw（256k context size），双显卡可达120 token/秒，安装各种skills，运行流畅

[泛舟财海 @Blazing_Sun1]

复习一下我之前说的269买入法，这个方法适合大多数普通人，你不需要有���高的技术，只要坚定执行就能稳定赚钱。

此方法既简单又困难，简单在几句话就能说清楚，困难在需要耐心去执行，非常考验个人心性。

下图是具体的操作方法与案例，箭头指出的都是买点。

[Yyok @Maybe666888]

#Mi姐叮嘱

[郑国成 @atxhdq1124]

不要做短线和追热点，是我对散户最大的忠告
有尤其是不要追高打板，位置不高，业绩不错，底部横住了，等��就是
要耐心

[傅盛 @FuSheng_0306]

Manus肖弘的招人原则：招人不再死磕学历，就看是不是AI狂热分子，有没有超级大量用AI。这一点与我们也是这么做的，不再严格考察学历、经验，关键看有没有AI Native思维。

[iPaul @iPaulCanada]

2018年潘石屹接受吴晓波采访，精准预言房地产泡沫。

[zeromike @coolzeromike]

@ityouknows 我换个说法，是提供价值的能力，再分就是脑力价值和体力价值，体力价值的稀缺性和上线是很低的，脑力价值也分加杠杆和可复制性

[逍遥XTony @xtony1314]

如果你只有几千本金，你要学的，并不是所谓的 技术，
而是
耐心+震荡突破+胆量+滚仓。

耐心 保证你可以等到震荡突破那一刻，
胆量 保证你敢上仓位，持续滚仓。

不止是交易，

其实大部分人活的一生 都是震荡行情，一辈子在一个窄区间上上下下，直到遇到一个机会，震荡突破了，抓住了，人生爆发。

如果你还没有暴富，可能你的人生还在震荡，还没有等到自己震荡突破的那一刻。👏👏👏