标签: 算力

@edzitron 每个人都在吃别人的东西💩,AI圈子抽搐就是现实生活中的人体蜈蚣3 https://t.co/cxEtWYREga

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知名科技评论员 Ed Zitron 在社交媒体上以一种尖锐的比喻批评当前 AI 行业生态——大量公司不是在创造原创价值,而是在彼此“消化”对方的产品与数据,最终形成一个闭环的、互相依赖的“人体蜈蚣”式系统。这一观点引发了对 AI 商业模型本质的激烈讨论。

结论不是“信任这个签名者”。就是“这里是公众输入、函数和比特币主播,自己重播一下”。任何代理都会重新计算相同的答案并根据比特币进行检查。没有神谕。没有通讯…

结论不是“信任这个签名者”。就是“这里是公众输入、函数和比特币主播,自己重播一下”。任何代理都会重新计算相同的答案并根据比特币进行检查。没有神谕。没有通讯…

Markovian Protocol 提出了一种无需信任第三方“签名者”或“神谕”的验证方案:任何 AI 代理只需基于公开的输入、函数和比特币锚点,自行重播计算并验证结果,从而彻底去除了对中心化委员会的依赖。

@urcryptocutie 是你🤠

@urcryptocutie 是你🤠

一个名为 @urcryptocutie 的 AI 工具或账号引发了社区关注,但其功能和具体来源因信息缺失尚不明确。目前公开信息显示,这一现象可能代表了 AI 在社交互动或创作领域的新尝试,但其实际影响和真实性需进一步验证。

提到AI解决问题,上来就给你说写个SKILL挂载一下的都是骗子,从来没有生产部署过AI Agent的骗子。 对于实际业务来说,哪需要那么多推理,大部分都是瞎推理浪费钱,本来workflow就能完成的事,非说自己AI,把workflow的东西写在SKILL里。

提到AI解决问题,上来就给你说写个SKILL挂载一下的都是骗子,从来没有生产部署过AI Agent的骗子。 对于实际业务来说,哪需要那么多推理,大部分都是瞎推理浪费钱,本来workflow就能完成的事,非说自己AI,把workflow的东西写在SKILL里。

一位行业从业者在社交媒体上尖锐批评了当前AI Agent落地中的“过度包装”现象——许多人将本就适合用传统workflow解决的业务逻辑,强行包装成依赖大模型推理的AI Skill,导致成本飙升且难以生产部署。这一观点引发了关于AI落地方式务实性的讨论。