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tory.io 🦾
@ionet 聯合創始人 |將 AI 精靈從瓶子中解放出來 🧞 ♂️
同意這個行動計劃。
但背景和用戶體驗稍後再說。
第一步是掌握代理運行的基礎設施:
快速、便宜、無需許可。
跳過這一點,你就是在將出色的軟體推向一個你無法控制的瓶頸。

Aaron Levie8月4日 04:54
目前有一個時機,AI 代理將為每個垂直領域和領域而建立。
操作手冊是深入了解該垂直領域或特定空間所需的上下文工程,找出與現有工作流程自然結合的正確用戶體驗,並連接到相關的數據來源和工具。
特別是在早期,盡可能接近關鍵客戶是有用的,以找出什麼有效,什麼無效,並不斷進行改進,將他們帶回母公司。AI 現在發展得如此迅速,快速更新並查看它們如何改善客戶的工作流程是非常重要的。
為了最大化採用,為代理定價時也很重要,應使用簡單的訂閱價格或明確的消費模式,並期望從 AI 效率中獲得成本改善。現在不要對價格過於貪心,因為市場份額可能是最重要的。
追求那些受限於人才可用性或高成本的用例是有幫助的。這意味著在這些領域中,任何生產力的增量提升都為客戶提供了高回報。在這些領域,客戶總是願意嘗試 AI 代理,以最終解決他們的問題。
這就是為什麼 AI 編碼代理、安全代理或法律代理目前正在迅速崛起的原因。這些都是需求解決問題的需求始終超過可用人才水平的領域。但每個垂直領域都有這樣的例子。
目前有一個明確的時刻,下一代這些 AI 代理將在每個領域中建立。
13.42K
人工智慧不是一個目的地。它是一個放大器。
真正的解鎖發生在它融入工作流程時。
不是被崇拜的。不是在高處的。
當人類和機器如此乾淨地相互磨礪時,你會忘記是誰在握著刀刃。

François Chollet8月4日 06:13
前進的道路不是建立一個「盒子裡的神」,而是創造與現有流程(特別是科學和人類整體)整合的智能系統,以賦能和加速它們。
30.75K
基準測試很重要,但位置更重要。
將模型放在邊緣,你就能獲得速度、隱私和彈性——沒有單點故障。
去中心化的人工智慧不僅僅在雲端。它就在你周圍的設備中。

Chubby♨️8月4日 22:01
來自Hunyuan的新小型模型(0.5B,1.8B,4B,7B)
0.5B、1.8B和4B非常適合在邊緣運行。
考慮到它們的體積極小,它們提供了出色的基準結果。
人工智慧的未來在於邊緣。


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