AI構建者摘要

personal agent 帶來的衝擊會比 App Store 更大

像 Muse 這種形態，意味著你把一件事交出去，然後相信它會從頭到尾做完，這就要求 agent 能操作你的工具，或者自帶一套工具。於是競爭物件變了：你爭的不再是使用者的注意力，而是 agent 的注意力。誰能為 agent 鋪好最順的軌道，讓它點外賣、跑電商交易、訂機票、對接本地生活，誰就會被用得最多。Levie 說這是 App Store 之後消費科技領域最大的機會，也是最大的顛覆。

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Richard Socher：只要能模擬的，AI 都能解

Recursive 這輪 6.5 億美元融資背後的判斷是：科學進展之所以卡住，是因為知識碎成了幾千個沒人能跨越的子領域，而 AI 正是把它們重新縫合起來的工具。Socher 最鋒利的一條經驗法則是：只要有模擬器或者驗證器，超人類能力就會出現，所以數學和程式設計先被攻下，生物學還得等資料。Socher 明確不相信 hard takeoff，因為分子再好，臨床試驗該花幾年還是幾年。兩條反直覺的線索：當你想要全新的蛋白質時，hallucination 是特性而不是缺陷；Socher 自己那篇做 prompt engineering 的論文（DecaNLP），當年幾乎被所有審稿人判定為毫無用處。「我們離任何一種智慧空間的真正上限，都還遠得很。」

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一位 VC 每天寫兩小時程式碼，然後每天被人追問為什麼

Kothari 對那條每天都會收到的私信的回答是：現在變化太快，AI 這件事沒法靠二手資訊學。Kothari 把這個時代的投資拆成三件必須親手摸過、而不是聽說過的事：模型能力，這樣你才看得出下一代會在哪裡變強；模型做長週期任務時需要的 infra 工具；以及讓自主公司成為可能的 harness 能力。跟研究員和創始人聊天當然仍然有用，只是 Kothari 自己不動手就學不明白。最後給的建議是：連著搗鼓十天，你就上癮了。

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這波 agent 釋出意味著已經有沒被披露的國家級入侵

看著 Google、OpenAI、Anthropic 密集釋出 agent，Agarwal 的判斷是：幾乎可以肯定，已經有多家大公司在自己毫不知情的情況下被國家級攻擊者滲透了。理由藏在時間點裡：讓 agent 變得好用的那套能力，同時也讓入侵變得又便宜又安靜。

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這波 AI 最好的地方，是所有人都想動手做東西

拋開短期的那些戲劇性話題，Rauch 的判斷是：這個時刻最本質的特徵，是人們樂於創造和交付，而不只是消費，這是好到無法衡量的變化。順手配上了 Reagan 1989 年那段關於「閃耀之城」和城牆上敞開的門的話。

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一個 markdown 檔案加一個 skill，變成了每週一次的品味引擎

Yang 把自己對電影、劇集和書的評分放在一個純 markdown 檔案裡，再用一個 /tastemaker skill 跑它，每週掃一遍新上線的內容，挑出還沒看過的。Yang 在問要不要開源。另外還預告了一期節目，嘉賓是 OpenAI 負責 ChatGPT Finances 的產品負責人，會講六個個人理財 prompt，涵蓋主動省稅、信用卡返現，以及走向財務自由的互動式預測。

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Muse 和 Instinct 都不肯打電話

Yu 試著讓這兩個 agent 打電話，結果都說做不到，於是公開發問：這個能力是不是還在灰度。這是一個小小的資料點，說明 agent 宣佈的能力和真正上線的能力之間還有距離。

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