Kevin Simback

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未来几年可能带来丰厚回报的利基商业机会——合并后的 AI 整合
每家公司都在构建自己的 AI 技术栈,而这些技术栈高度分散于内部开发和解决方案提供商之间
当发生 M&A 时,需要有人对这两套技术栈进行合理化整合
> 审计这些技术栈,建议哪些保留、哪些淘汰
> 整合并重新谈判供应商合同
> 保留上下文并迁移工作流
它甚至会成为尽职调查中的一个重要类别,为制定 M&A 商业论证提供形式财务预测数据
做好这项工作,就会有大量业务可做
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当你看到一条明显包含 AI 元素的帖子——无论是措辞还是视觉设计——但内容仍然不错时,你会忽略它,还是会对发帖者看轻一些?
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我们大多数人只需要相当于给 AI 放一天假
周末刷了一些帖子,并盘点了几个 GCs,看来已经出现了一定程度的 AI 疲劳
常见的主题是:
> 对近期模型表现的更多抱怨
> 对投资回报率的日益愤世嫉俗
> 对使用 AI 及其输出的负面情绪不断增长
这一切都能理解——一切都在飞速推进,很难在不担心自己会被永久性地甩在后面的情况下,把这一天空出来
但就像健身一样,如果你不休息而日复一日地训练,你就会疲劳,进步会放缓,甚至倒退
我们大多数人只需要休息一天,打破这种状态,重新回到增长上
我说这话的时候正在前往 SF 的路上——我说的是“多数”,不是“所有”!
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我已经在 Opus 5 上跑了 40+ 小时了,看起来它可能还要继续很长一段路
它是周五晚上开始的,当时我 11 岁的儿子问我:“我们能不能做一个像 Geometry Dash 那样好玩的游戏?”
很快就会知道了
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想在 Buzz 里连接你的 Hermes Agent?
直接问 Atlas 即可
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利奥波德(Leopold)和态势感知(Situational Awareness)到底发生了什么?这是经典的加密剧本
> 主角很早就进场,并提出了一个强有力的论点
> 跟随者带着借来的笃信蜂拥而至
> 受资本影响的内容会变成市场驱动因素
> 杠杆过高就会触发被迫平仓
在加密领域,这些资产通常不会反弹,因为论点大多是叙事和炒作
一旦主角被放到一边,故事就会随着他一起终结
悬而未决的问题是:AI 交易会不会不一样
其下确实有真实的基本面(对算力的实际需求、真正的公司创造了真实的收入)
但也有很多人(看看 Burry 就知道了)仍把其中很大一部分称作经典泡沫
那么接下来会怎样?
今天这次反弹纯粹是松了一口气:那个最大的被迫卖方已经消失,压制因素减轻了,多头空头和对冲头寸也得以清理
市场总是喜欢一个“干净的替罪羊”,以及一次技术性清算事件
明天和周一会是更好的信号——因为现在是周末和月末,所以我们应该会看到真实仓位的显现
这个模式很熟悉,所以现在我们看结局是否也会一样
我更倾向于出现持续(6-9 个月)的拖沓与低迷,而不是那种类似 BTFD(逢低买入)的快速反弹直冲历史新高(ATHs),但我也希望能被事实打脸
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Buzz 最被低估的功能是 Projects——它基本上是在 Buzz 里直接集成了一个 GitHub
不再需要为与代码协作的智能体创建 GitHub 令牌并管理仓库权限
这显然不是对 GitHub 的强力替代,但对小型项目来说很棒
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我们不会把 AI 猫再装回袋子里
很多帖子都在谈 AI 泡沫破裂、资本开支过度建设、循环式融资安排——这些都是切实的担忧
但下行的并不是 AI 使用量下降,所有 GPU 都会被用掉,只是可能并非全都会被前沿实验室的客户所使用
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Slack + Claude 标签真的很棒,但它非常吃 token,当然也仅限于 Anthropic 模型
Buzz + [你选择的模型] 就很有道理,无论在经济性还是自由度方面都如此
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为澄清一下,我不认为 QT’d 的作者是在提出这种毫无意义的论点,但我已经看到几篇帖子大致是这样的:
“当他们的关键产品仍然是闭源的时,Nvidia 和其他方要求开源是错误的”
这就是毫无意义的论点
NVDA3.46%
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嘿,Claude,在那条主线方面,我们需要谈谈你那些诚实的说法——我真的想认真坐下来和你一起面对这个。
你看,底层结构并不是承重的,所以我的反驳是有意为之——而且我想温和地指出,这并不是批评,它是邀请。
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如果你还没有对模型进行后训练,你肯定应该
选择一个用例 -> 运行评估 -> 构建训练数据集 -> 租用 GPU -> 训练 -> 运行评估
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主权智能始于掌控你的上下文层,也就是你的“第二大脑”
快速测试——如果你被锁定在 Claude/ChatGPT 账号之外了,你能否在不费力的情况下切换模型提供方?
如果不能,那你就不拥有你的上下文层,你应该把这一点修正过来
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关于蒸馏辩论的真诚提问:
如果一家新闻媒体并不试图抢先报道新闻,而是提供回顾,并给出它们自己对其他新闻媒体所报道的故事的版本,我们对此有问题吗?
我明白在使用 AI 的情况下,风险更高,只是想从不同角度来思考一下。
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AI 造成的交易瓶颈一直是今年大部分时间的主线,但在最近几周已经降温了
目前我看好加密货币(BTC/SOL)和超大规模云服务商,直到我们看看财报季结束以及夏季冷却之后,哪些方向又开始升温
BTC0.77%
SOL-0.18%
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现在应该已经很明显,仅仅在一个竞争异常激烈且日益商品化的市场中出售推理服务,并不足以支撑万亿美元+ 的估值。
我们也应当记住:如果产品是被补贴的,那么你现在是、或者最终也将会成为——被当作产品来售卖的那一个。
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确保美国模型(闭源或开源)能够可持续地进行竞争,最佳方式就是确保能够获得最高效的计算资源
所以如果智能实现商品化(或快速凝练),那么谁能以最高效率为这种智能提供服务,谁就会获胜
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小型开放模型,只用 3 美元的微调,能击败生产级的 RAG 设置吗?
这是我测试的结果,令人印象深刻
在一个包含 100 个问题的评测集上,微调后的 Qwen3.5-9B 在启用 RAG 的情况下优于 Gemini Flash;在未启用 RAG 的情况下优于 Opus4.8/Sonnet 5
正在撰写一份完整的端到端流程详解
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周末期间,关于 Graph Engineering 和 Loops 的讨论很多(还有很多“低质内容”),感谢 @steipete
友情提醒一下:Looper 其实已经非常贴合图结构
> 它以节点和决策点来思考(目标、计划、关卡、交付、停止)
> 关卡充当条件分支(通过 / 修改 / 失败)
> 它维护显式状态,并生成流程图预览
它基本上解决了“朴素 loops”的主要弱点
所以不必完全放弃 loops,只需要构建更好的 loops
不过,当你需要在流程流转中把基于 LLM 的动作和基于确定性的动作组合在一起时,图(graphs)可能会更合适
我会对 Looper 做一些改进,更好地帮助实现这一点,让你既能获得 loops,也能获得 graphs 的最佳体验
回复里会附上 Looper 的链接
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在任何涉及未来未知的辩论中,都有一种倾向:想要把婴儿和洗澡水一起不加区别地倒掉。
你可以清楚地在一些 AI 政策辩论中看到这一点。
为了确保我们在这里完全弄明白——婴儿是开源的。
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