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吓死我了，连续被两位 AI 前辈关注受宠若惊，我自己平时内容真的太多互联网恶习了，发黄图，逗老外，打群架，还开地图炮🥲，我们一起来看看几位前辈什么时候受不了我的内容把我屏蔽了。 https://t.co/L3Qm9g8txo
上次是某人发了乔布斯女儿的照片获得 10000 美金，这次是一篇鸡汤 1 亿流量获得 4000 美金。 两者的共同点是，对你的平庸人生没有半点帮助。
读完 Dan Koe 的文章《如何用一天修复你的整个人生》，很欣喜。发现自己已实践十几年，确实简单有效。 我的实践是，定期更新三篇文档。 文档一是《活好这一生》。每年年初更新这篇文档，内容包括：我不想成为什么、我想成为什么、期待自己今年改变什么。暗合了 Dan Koe 说的 Anti-vision（不想是啥）、Vision（想是啥）和 1 year goal（今年干啥）。 文档二是《干好这一年》。每个月初更新这篇文档，内容包括：这个月最重要的三件事是什么。暗合 Dan Koe 说的 1 month project。这是我打开最频繁的一个文档。偶尔会有大调整。有意思的是，实践多年后，写这篇文档时，会越写越懂自己，不会去写难以实现的事项。定的三件事能干完两件，才能持续正循环起来。 文档三是《过好每一天》。这是更新最慢的一篇文档，经常好几年才会有比较大的调整。内容包括：习惯培养、兴趣实践。去年我新加的一条习惯是：上床不看手机、看手机不上床。文档三暗合的是 Dan Koe 说的 Constraints（约束）。不断达成约束，会有一种平静的自由喜悦。 除了上面说的三篇文档，日常我还经常用的工具是 Linear 和 Calendar，用来管理 Dan Koe 说的 Daily levels 的各种事项。这类工具用法很常见，不多说。 用好上面三篇文档，你的整个人生，会非常不一样。这过程中，不仅能知命，还有机会改命。Dan Koe 写下的，就是如何用一天学会如何去改命。我刚好已实践十几年，确实有用。 如果你不相信我的实践，可以给我点赞、转发、收藏。阅读数超过 2000 万，就公布我的这三篇文档：《过好每一天》、《干好这一年》、《活好这一生》。
发现一个合法节约 AI 订阅费的方法，以 Claude 为例： 1. 先选最低的那一档，比如 $20 2. 用完了升级下一档，比如 $100 3. 以此类推，最终 $200 通常等你到最后要升级到 $200 的时候可能这个月都要结束了，甚至都不需要。 唯一的问题是操作比较麻烦 这事也许可以找个 AI Agent 比如 Claude Cowork 自动帮我做，快月底了降级订阅，用完了升级
哇咔咔咔！今天第一次做了手抓饭！铸铁塔吉锅一锅出！肥肥的羊排特别给力！超满足，吃了大半锅，睡前再玩会儿壶铃减减肥 https://t.co/jFSWMGFwCS
Revealing the answer: Eigent = Eigen + Agent Eigen means “own” in German and is also related to the concept of eigenvalues. Product vision: a fully local AI agent that is open at every level, from the model and agent framework to the full-stack application. So it truly becomes your “own” agent. Research vision: identifying the principal components, the most important “eigenvectors” of the covariance matrix, behind the scaling laws of agents. Personal reason: my 5-year-old cat is named Eigen 🐱
写了一个 Skill 调MCP 把DAN KOE这篇神文转成6分钟解读视频。 仔细读有些启发，融合了很多人和经典书中的想法，但原创性跟纳瓦尔比差些。 虽然纳瓦尔也集合了前人的智慧，但第一次读“杠杆”、“幸福”等概念的解读，耳目一新，不知道大家的感受如何。 https://t.co/rzWSh5iEUt
Applovin 被华尔街的capitalwatch盯上了，要在周二晚上发它的做空报告，可以关注一下。 https://t.co/r2HzsYYxXg
我现在写代码尽量用 Codex，其他任务用 Claude Code。 Codex CLI 虽然不好用，但是模型好，写代码稳，并且 Token 量大。 Claude Code 好用，模型写代码不如 Codex，但是通用任务执行的更好。 这里其实 OpenAI Codex 团队是要反思一下后续走向的，空费了这么好的模型，整天做些华而不实的更新。
除了 Conductor，又出现两新的 parallel agent（多 agent 并行） 客户端软件。 - https://t.co/Ci3iMxVxhR - https://t.co/iC388PSFgd - https://t.co/yAiPAUE7Xj https://t.co/qVdQM2fpEl
向阳乔木
42章经最新一期，曲凯和Jenny聊了中美 AI 创投的差异，内容相当优秀，提炼总结下（还是有点长）： 嘉宾背景： Jenny在美国长大，2021 年加入 OpenAI，ChatGPT 爆火一周后离开，转身做了投资人。 一、Scaling Law到头了，但应用大有可为 2023 年，中美投资人的共识很明确：投大模型。 但到了 2024、2025 年，情况变了。 Cursor、Perplexity 这些应用公司逐渐做出了自己的护城河，投资人开始重新审视应用层的价值。 Jenny 认为，模型侧的 Scaling Law 已经走到了终点，应用层依然大有可为，尤其是在 ToB 和 ToG 领域。 核心问题是AI交付结果的稳定性，必须做到万无一失。 二、为什么美国AI公司喜欢做toB ？ 美国 AI 创业公司几乎都在做 ToB 和 ToG，国内更喜欢ToC。 中国是一个高度统一的大市场，用户需求相对集中。 而美国是一个极度多元的社会，很难形成"一个产品吃下大盘"的 TAM（总可达市场）。 另外，美国企业的付费意愿整体更强，更愿意为"软件"付费，因为人工成本非常高。 在美国，ToB 公司最好的出路往往是被收购，退出路径更明确。 在美国，Prosumer 最终都会走向 ToB，甚至越来越偏向 to 大 B。 Jenny 的判断标准很简单：看谁最终买单。Notion、Figma 都是先从个人用户切入，再由这些人在组织内部推动公司级采购。 B 端用户的支付意愿和粘性都非常强，一旦用上一个产品，通常不会轻易更换。 但她也提醒，如果前两三个大客户占了 60% 到 70% 的收入，往往说明公司还没有真正找到 PMF，可能做了大量定制化服务。 三、如何考察投资人 Jenny 考察创始人时，最看重两点。 第一是有没有真正独到的行业见解，不要只说市场很好，而要说清楚你知道什么别人不知道的事。 第二是能不能快速学习、快速形成对市场的清晰认知。 她最不喜欢那种过度自信、觉得只有自己能做的创业者，更希望听到创始人已经想过竞争对手的优势，以及自己如何建立优势。 四、为什么美国创投青睐年轻人？ 美国投资人更敢押注年轻人，甚至是辍学创业者。 这背后是文化和教育方式的差异。 美国的同龄人整体更早熟，16 岁就可以自己开车上学，而且确实有不少创业者从很小就开始创业。 Jenny 统计过美国发展得最好的 100 家 AI 公司创始人的年龄： 最常见的是 26、27 岁，中位数在 28 到 29 岁，其中大约有 10% 到 15% 的创始人在 18 到 25 岁之间。 美国的学制对辍学创业更友好，有 leave of absence （请假）这样的安排，创业失败了可以回去继续读书。 五、硅谷如何给AI公司估值？ 硅谷的估值本身就是玄学，没有一套特别理性的定价方式。 天使轮比较常见的是 1,000 万美元，种子轮第一轮大概在 2,000 万到 2,500 万美元之间。 现在 A 轮估值基本都在 1 亿美元以上，但门槛也水涨船高，往往要做到 300 到 500 万 ARR 才能融到一个比较好的 A 轮。 Jenny 认为 AI 公司不应该沿用 SaaS 那一套估值方式，因为 AI 公司每多提供一份服务都会产生额外的 Token 成本，而且很多 AI 公司表面是软件，本质上更接近基建。 六、国内AI创始团队如何去美国融资 国内创始人想到美国融资，Jenny 给出了清晰的路径。 第一步，最好先调整成 Delaware 架构。（Delaware 指的是美国特拉华州，60% 的美国上市公司和初创公司都在这里） 第二步，强烈建议先去硅谷住一到两个月，接触当地的人、熟悉环境，通过当地人来推荐投资人，而不是通过 FA。 第三步，第一次 meeting 通常只有 30 分钟，pitch 一定要非常简洁、清晰。 整个流程下来大概要两周左右，通常见创始人 3 到 4 次就会做出决定。 熟人介绍和 cold email （陌拜邮件）的区别非常大，前者大概有一半的基金会愿意聊，后者可能只有 10%。 七、关于 AI 泡沫 Jenny 觉得明年会有一次比较大的调整，美国的 AI 泡沫会破。 她尤其担心英伟达和 OpenAI，这两家公司只要有一点点变化，都可能把泡沫戳破。 她也担心 Gemini 通过完全免费的方式去获客，这对 OpenAI 会是一个非常大的冲击。 在研究人员当中，Scaling Law 已经结束算是比较大的共识，但在投资人里还没有。 她认为现在所有 AI 大厂在"模型智力"这个方向上都有点黔驴技穷了，但在应用层面还有很多可以优化的空间。 八、Jenny 的基金投资逻辑 Jenny 的基金有一个核心投资逻辑： 你做的事情一定要替代人，不仅仅是赋能人。 她们非常想投那种在某一个垂类中深耕，同时具备技术壁垒、数据壁垒和行业壁垒的公司。 比如她们投过一家用 AI 做维修的公司 MaintainX，和麦当劳、星巴克、万豪酒店合作。 因为只有真正替代人，企业才愿意给你非常大的订单额度。 这个逻辑在美国尤其成立，因为人工成本非常高。 如果想出海，她建议一开始就想清楚方向，再决定拿哪一边的钱。 ---- 原文见评论区，强烈推荐《42章经》，国内最好的播客之一。
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