Anteriormente, @Benchmark's @EverettRandle creía que incluso en esta era de la IA, el foso sigue siendo la tecnología, que es completamente diferente del ambiente de marketing y demanda que prevalece en el círculo chino. Pero en realidad, ambos parecen estar en el círculo de la IA, y la esencia interior es enormemente diferente. —— Veamos cuáles son las palabras originales: "Una de las lecciones clave que hemos aprendido es que crear grandes productos de IA es extremadamente difícil. Es completamente diferente a los productos SaaS, no se trata solo de acceder a las APIs de OpenAI y usarlas en diálogos y otros lugares. Hay muchos aspectos diferentes en la introducción de los LLM. ¿Cómo los mejoras? Por ejemplo, ¿cómo encaja en el flujo de trabajo general? De hecho, crear un gran producto de IA, uno que pueda ir más allá de la propia aplicación de laboratorio, es extremadamente matizado y complejo. Así que sigo pensando que es un problema técnico. De hecho, se trata de la escasez de talento y de modelos tecnológicos, porque no mucha gente sabe cómo construir productos de forma súper inteligente y con buen gusto y desarrollarse basándose en estos modelos. Por eso los principales investigadores en IA pueden conseguir miles de millones de dólares en contratos. ” De hecho, la mayoría de los círculos chinos dependen del vibe coding para hacer que productos (como yo) no tengan esa fuerza ni ese sabor. 1. Si no estás en el campo de la investigación en LLM, no puedes fabricar directamente algunos de los mejores productos de los últimos años, e incluso la piel debe ser de buen gusto. 2. Debido a la rápida velocidad de generación de código por IA, algunas tecnologías de escenarios simples ya no son la parte del cuello de botella, sino la parte con menor coste temporal. Luego, elegir vender ampliamente/encontrar necesidades primero, y después escribir código; es un método rápido de prueba y error para ganar un céntimo, que naturalmente la mayoría de la gente, especialmente aquellos que originalmente no tienen conocimientos de programación. —— Por último: Amigos que siguen a los capitalistas de riesgo pueden haber descubierto que @benchmark es un capital riesgo, por lo que estas opiniones son expuestas por los capitalistas de riesgo basándose en el criterio de "si invertir o no". En la era de la IA y los superindividuos, la explosiva aparición de productos hace que la mayoría de los productos sean innecesarios y no puedan seguir la vía tradicional de inversión en capital riesgo. En resumen, cada uno tiene su propio camino. @dotey @nake13 @dongxi_nlp @chaowxyz