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AI构建者摘要

真正在做 AI 的人今天说了什么。一页读完,约 4 分钟。

今天的主题是:AI 的瓶颈正在从能力转向简单好用。Anthropic 把 Cowork 并进了一个统一的 Claude,Thibault Sottiaux 说他的团队眼下全力做减法,Madhu Guru 则认为普及卡在产品上。而在这一切底下,VAST Data 表示基础设施的需求预测一再偏低,差额以 EB 计。

博客

Claude Blog

Anthropic 把 Claude Cowork 和聊天合成一个 Claude,并新增 Docs 和 Slides

Cowork 和聊天现在是同一个 Claude 了,它会自己判断一项任务需要什么。你可以随口问个小问题,也可以把一份中午要交的报告整个交给它,合上电脑之后它还会接着干。Claude Docs 和 Claude Slides 今天上线,Claude Design 也能直接在对话里用了。三者都以 beta 形式向付费套餐开放,支持直接编辑、演示,以及导出为 PowerPoint 或 PDF。任务可以定时执行(比如每周一出一份报告);默认情况下 Claude 动手前会先问你,除非你放手让它跑。接下来几周会先推给 Pro 和 Max,然后是 Team 和 Free,Enterprise 管理员则至少会提前 30 天收到通知。

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Aaron Levie

Box CEO

Levie:agent 的普及两极分化,编程已经起飞,其他领域还在早期

Aaron Levie 预计 agent 的普及程度还会比目前高出 100 倍,因为编程之外几乎还没开始。就算在编程领域,也只有一小部分开发者在并行跑后台 agent,大多数人仍然是一对一地跟 agent 协作。其他知识工作之所以落后,是因为这不是上线一个聊天工具那么简单:工作流要重建,数据要用新的方式打通,问责、法律责任、治理、合规和安全都得重新想一遍。

  • #agents
  • #enterprise
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Sam Altman

Sam Altman:把 AI 当成宗教权威,是一个真正的安全问题

Sam Altman 说,看到有人给 AI 模型赋予宗教般的力量,或者把人的判断力拱手交给模型,他感到非常不安,并称这是一个真正的安全问题。他这里点出的风险是人对模型的盲从,而不是模型本身的行为。

  • #safety
播客

The MAD Podcast with Matt Turck

VAST Data 的 Renen Hallak:AI 存储需求一再远超预测

需求跑得比任何规划都快。一家规模不大的 AI 云厂商原本预测三年要 500 PB,一个季度后回来又多要了 2 EB,Hallak 预计接下来会出现几十 EB 量级的需求。瓶颈都是物理层面的(土地、电力、芯片、晶圆厂),有些 AI 云未来一年半的容量已经卖光。他更大的押注是,企业会以 fine-tuned 权重的形式拥有自己的智能:VAST 和 NVIDIA 新推出的机密计算方案,让企业可以在本地运行模型厂商加密过的权重,双方都看不到对方的机密。“有时候需求之大,连我都觉得害怕。”

  • #infrastructure
  • #hardware
  • #enterprise
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Madhu Guru

Meta Sr Director, AI

Madhu Guru:AI 普及是个产品问题,现在的产品像飞机驾驶舱

Madhu Guru 认为,AI 普及主要卡在产品上:就连付费使用 AI 的那 2% 的人,也用得很浅。他把矛头指向界面:现在的界面就像一个有上百根操纵杆的飞机驾驶舱,连接器、权限、模型选择、token 用量,样样都得自己管。他预计随着产品团队把 AI 做得更好用,12 个月内 AI 产品的样子会有实质性的变化。

  • #products
  • #adoption
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Thibault Sottiaux

Thibault Sottiaux 说团队眼下全力做减法

用户的反馈很明确,就是希望东西更简单。对此 Thibault Sottiaux 表示,团队现在手上只做四类事:做简化、提升效率以换来更多用量、做突破性的功能,或者出新模型。他还这辈子头一回做到了收件箱清零,办法是把这件事设成他的“dot”的目标。它批量删掉了不需要的邮件类别,按工作类型给邮件打上标签,还一边在后台拉取上下文,一边带着他把邮件一封封回完。

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  • #agents
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Guillermo Rauch

Vercel CEO

Guillermo Rauch:安全会变成验证工程加 token 分配

Guillermo Rauch 预测,安全会在软件公司里变成一个更重要的职能。他的定义是:验证工程(“我的代码大概率是内存安全的”)加上资本分配(“我该把最多的 token 砸在哪块攻击面上?”)。对创业公司来说这是把双刃剑:AI 攻击者越来越老练,一家“两个人加一条狗”的公司就更难让人信任;但全球网络安全的现状糟糕透顶,留下了大片小团队可以去颠覆的领域,他很乐意往这里投钱。他更大胆的观点是:AI 会让一切变得免费,包括 AI 自己,而免费能源会是最后倒下的那块多米诺骨牌。

  • #security
  • #startups
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Ryo Lu

Ryo Lu:AI 正在加速软件向平均水平趋同

Ryo Lu 认为,当所有人都去抄已经被验证有效的做法、都为可量化的回报做优化时,产品就会趋同成一片精致却可以互相替换的雷同。AI 让这个循环变得毫无阻力,掀起了“一场平庸的海啸”。能拿到所有参考,不等于有自己的视角,所以他希望做产品的人把软件当作一种艺术媒介,用它去表达自己对“生活该是什么感觉”的信念。他最后问道:“如果大家最后做出来的都是同一个东西,那人人都能做东西又有什么意义?”

  • #design
  • #products
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Aditya Agarwal

SPC General Partner

Aditya Agarwal:AI 让每个人都能无限时长地请教最好的专家

Aditya Agarwal 不认同有钱就能无限接触顶尖专家的说法:不管你多有钱,全世界最好的癌症医生也只会给你看 20 到 30 分钟。在他看来,AI 同时做到了两件事:让每个人都能接触到专家,并且让每个人可用的时间变得无限。他说,这就是智能便宜到无需计量之后带来的实际效果。

  • #healthcare
  • #products
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Nikunj Kothari

FPV Ventures Partner

Nikunj Kothari:个人 agent 让 Amazon 陷入创新者的窘境

Nikunj Kothari 认为个人 agent 是大势所趋,这给在位巨头出了一道创新者的窘境。Amazon 在护着自己的广告现金牛和品牌,而体量小一些的 DoorDash 正通过 CLI 和发消息下单,一点点把大门打开。他还认为,为了 tokenmaxxing 而 tokenmaxxing 没什么用:可以先玩一阵子,去探探边界,说不定能找到真正合适的用途。

  • #agents
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数据来源

源数据来自 zarazhangrui 的开源项目 follow-builders,以 MIT 许可发布。摘要由 LLM 基于该项目的公开 feed 生成,摘要 prompt 亦改编自该项目。上面每一条都链接到原始出处。

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