Kevin Simback

Meta 开始看起来像是 AI 时代最大的自摆乌龙

Fable 来了又走——它好吗？
GLM 5.2 刚刚发布——它好吗？
大多数人会凭经验回答，但我们都应该自己创建个人评估
选择一些你常用的结构化工作流程，建立一个评估集，然后用任何新模型作为第一个任务来运行它们

消费者推理难题：
我看到许多以消费者为导向的推理项目，旨在解决前沿API的高成本
方法各异，但前提是提供比OpenRouter等聚合器更便宜的推理
这里的挑战在于时机
今天，消费者可以获得高度补贴的前沿AI
有很多选择，消费者可以以10美元起的价格获得SOTA推理计划，而每月200美元的计划提供了大量的使用量
考虑到这些子计划的存在，API按使用付费的推理需求并不那么强烈
*企业则是另一回事
因此，这些面向消费者的项目的关键假设是补贴总有一天会消失
许多人预期子计划会变得更贵，或者实验室会减少限制，最终迫使大多数人转向API计费
经典的诱饵和转换
但这些变化何时发生，完全未知
因此，如果你是开发者，你可能在前提上是正确的，但时机太早了
在这个领域表现最好的项目需要在高容量消费者API推理之外找到市场契合点，同时建立能力，在诱饵和转换发生时成为低成本提供者
这不是一件容易的事

目前整个AI行业的首要任务应该是推进美国本土的开源模型
美国没有理由无法与中国推出的开源模型保持同步，甚至超越它们

你通过Max计划剩下12天的Fable访问时间，让每一天都变得有意义：
> 复习你正在维护的每一个现有代码库
> 一次性实现你一直坚持的想法
> 压力测试你所依据的每一个论点
> 在喧嚣中找到那个Alpha
你会怎么做？

在短短6个月的时间里，我们从：
vibecoders
到代理工程师
再到循环设计师
每一次演进，都消耗越来越多的令牌
一直专注于任何与推理相关的内容

我们都知道人工智能尚未拥有出色的品味，至少在大多数领域如此
因此，这项技能仍然完全集中在人类手中
但另一项强大的人类技能是拥有一个好的AI牛$shit 检测试器——你需要知道何时质疑输出与何时将其视为理所当然

辣评：Anthropic 的定价是为了达到绝对的完美
> Mythos 必须交付
> 企业必须在代币支出上保持松弛
> 采用率必须在全年保持一月至五月的节奏
> 计算能力必须扩展
> 不会遇到政府或社会层面的阻力
我不赌他们到年底前能达到 $100b 的运营水平，但他们不能有任何失误

这一批最新的加密AI项目可真不一样。
人们仍然会用代币价格来衡量产品质量。
但在深入挖掘这批项目之后，我可以说这种关系并不成立。
alpha就体现在真正去评估这些产品上。

我目前在人工智能领域的重点是寻找满足以下任一条件的公司：
> 帮助降低前沿实验室API账单
> 提供/支持替代前沿实验室使用的方案（90%的任务不需要它）
从纯粹的代币最大化到代币成本优化

今天使用 LLM 订阅计划，就像去一场奢华的自助餐，想吃多少就吃多少
反正试什么都不用花钱，所以你就为了尽情消耗而吃个不停
趁着还能享受就赶紧享受，下一步是“代币节食”，然后再到 GLP-1 的代币版本——这样我们就会少吃一点、少消耗一点

这有点偏题，但retatrutide（每周一次的小剂量）+每天10-20克肌酸感觉像是作弊码
减了几磅，力量在两个月内提高了10-15%，而且感觉精神焕发，睡眠时间少了大约一个小时