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tory.io 🦾
@ionet 联合创始人 |将 AI 精灵从瓶子中解放出来 🧞 ♂️
同意这个行动计划。
但背景和用户体验稍后再说。
第一步是掌握代理运行的基础设施:
快速、便宜、无需许可。
跳过这一点,你就是在将出色的软件推向一个你无法控制的瓶颈。

Aaron Levie8月4日 04:54
现在有一个窗口期,AI代理将在每个垂直领域和领域中被构建。
操作手册是深入了解特定垂直领域或特定空间所需的上下文工程,找出与现有工作流程自然结合的正确用户体验,并连接到相关的数据源和工具。
尤其是在早期,尽可能接近关键客户是有用的,以找出什么有效,什么无效,并不断进行改进,以将他们带回母公司。AI现在发展得非常快,快速更新并观察它们如何改善客户的工作流程是非常重要的。
为代理定价以实现最大采用也很重要,采用简单的订阅价格或明确的消费模式,并期待利用AI效率带来的成本改善。现在不要对价格过于贪婪,因为市场份额可能是最重要的。
追求那些受限于人才可用性或高成本的用例是有帮助的。这意味着在这些领域的任何生产力增量提升都为客户提供了高投资回报。在这些领域,客户总是愿意尝试AI代理,以最终解决他们的问题。
这就是为什么AI编码代理、安全代理或法律代理现在初步取得成功的原因。这些都是解决问题的需求始终超过可用人才水平的领域。但每个垂直领域都有这样的例子。
现在有一个明确的时刻,下一代这些AI代理将在每个领域中被构建。
13.42K
人工智能不是一个目的地。它是一个放大器。
真正的解锁发生在它融入工作流程时。
不是被崇拜的。不是在高处的。
当人类和机器如此干净地相互磨砺时,你会忘记是谁在握着刀刃。

François Chollet8月4日 06:13
前进的道路不是建立一个“盒子里的神”,而是创建与现有流程(特别是科学和人类整体)集成的智能系统,以赋能和加速它们。
30.75K
基准测试很重要,但位置更重要。
将模型放在边缘,你就能获得速度、隐私和弹性——没有单点故障。
去中心化的人工智能不仅仅在云端。它就在你周围的设备中。

Chubby♨️8月4日 22:01
来自Hunyuan的新小型模型(0.5B,1.8B,4B,7B)
0.5B、1.8B和4B非常适合在边缘运行。
考虑到它们的体积极小,它们提供了出色的基准结果。
人工智能的未来在于边缘。


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