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AI已经逼近"自我进化"的门槛 进展速度比预想更快


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应用与商业化方面,有两个看起来相反的因素在起作用:一是模型能力过剩,很多能力已经超过日常所需,但大部分人还不太会用;二是模型的能力是锯齿状,有的方面非常强,有的方面又弱智得可笑(比如前一阵传播很广的“50米洗车问题”)。


与此同时,AI应用的成本还很高。Uber就说,今年的AI预算4个月就花完了。

因此,寻找高价值且大模型能落地的场景,成了整个行业最大的战略问题。Anthropic正是有点偶然地从用户反馈中,抓住了编程这一差异点,成就了目前的领先地位。下一个大机会呢?如果编程及衍生出来的智能体能力就能覆盖所有知识性工作场景,就意味着目前的格局将延续,直到影响蓝领工作的具身智能/人形机器人进入主流。
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