很喜欢睡觉前和起床后，坐在床上向后转身，把脊椎扭出咔咔响声，扭完很舒服。
🦴 1
public timeline
Showing all public posts on this server. Log in to post and see your home timeline.
观了某个帖子，顿感绝大多数国内的 AI 爱好者（这里特别和使用者区分开，因为绝大多数使用者对模型是没有那么在意的，或者说绝大部分国产模型已经能覆盖大多数场景），还是在用一种过时的思维，去看待 AI 在商业层面的发展。
现在有两个非常主流的思想：
- 只要模型能力是足够强的，就可以落地够多的场景，需要智能的场景都会接入，进而会有超额利润。
- 只要模型智商尚可但是足够便宜，能够实现普惠，比如 DeepSeek，就可以收获可观的商业回报，模型普惠是第一位，产品怎么样不重要，模型足够普惠就会自然进入足够多的场景。
对于1，Anthropic 就是很明显的反例，上半年巨额亏损并且持续亏损，可以说商业模式上只要持续冲击 Frontier，就会有持续亏损，即使模型推理本身已经赚了高额溢价也并不能填平成本。1这种观点其实就是 OAI 和 A\ 希望大家都这么认为的一种思维方式，这样他们可以无止尽地拉投资并且再循环投入到 Frontier 研发里保持优势，实现资金循环，保持市梦率，并且试图把利润回报周期长转嫁到地缘政治等诸多因素里。
对于2，DeepSeek 赚的是一个 “有固定预期的钱”，每个卡赚多少、有多少利润是预期非常明确的，在资本市场上这种预期过于固定，且不管最终落地的场景有多少，渗透率有多高，模型公司赚到的钱都是相当固定的，更多的利润在各种中间环节被瓜分掉。
便宜、量大、聪明，不管模型怎么去做到极限的优化，这也是一个不可能三角，同时就中国的国情来说，一个模型想要真正在产品层面铺开，付费模式和用户量又是一个左右脑互搏的东西。
如果是一个纯粹的 AI 产品，不走预付费的模式注定用户量比较小，如果模型足够便宜、足够量大、足够聪明，可以赚到一些钱，但是不足以达到成气候、成效应的商业规模。
那么只能走另外一条路就是免费，免费可以打到很高的用户量，在产品得当运作的情况下，才有可能看到比较大的、成气候成效应的商业规模。这里难就难在产品到底该怎么做，比如像豆包这样的产品，用户规模上去了，但是模型智能受限于成本上不去，反而因为用户量过大拖垮了利润层面的回报甚至是产品发展，只能被迫剑走边锋现在去拓展譬如手机、车机之类的模式去尝试回一点血。
一个真正有希望达成商业化的、有规模效应的产品，从今天来看只有两种模式走得动：
- AI 完全免费，只作为流量入口，靠给其他所有场景带来更高转化、压缩链路、提升付费效率来获得营收，博得比 AI 成本更高的回报。这是阿里系普遍在走的路线，因为阿里核心业务在于实际的电商成交。微信有可能也会走这个路线，但是微信的定位更尴尬，它通过 AI 促成线下成效几乎只有小程序的路径，而小程序的路径上要抽点会增加对应行业的成本，风险巨大，大概率最终落地还是广告，Meta 大概率最终也是这个路线。
- AI 不免费，且不可能三角取两个，在一个大类的垂直领域里攻坚，通过模型和产品的融合，尽可能实现用户的低门槛、高产出，这样 ToB 可以靠收费填平成本的同时，可以用产出的内容放到 ToC 的消费端放大规模。这是字节的即梦系在走的路线，主要是 Seedance + 红果/抖音。
其他只有单一预付费模式（充点、订阅）得到的回报都是相当确定的，它可以形成一定的现金流或者长期上的稳定回报，但是不太具备规模放大，是一个可以做但不会爆的业务，这种就类似于 WorkBuddy，Qoder、Trae 等等。
现在有两个非常主流的思想：
- 只要模型能力是足够强的，就可以落地够多的场景，需要智能的场景都会接入，进而会有超额利润。
- 只要模型智商尚可但是足够便宜，能够实现普惠，比如 DeepSeek，就可以收获可观的商业回报，模型普惠是第一位，产品怎么样不重要，模型足够普惠就会自然进入足够多的场景。
对于1，Anthropic 就是很明显的反例，上半年巨额亏损并且持续亏损，可以说商业模式上只要持续冲击 Frontier，就会有持续亏损，即使模型推理本身已经赚了高额溢价也并不能填平成本。1这种观点其实就是 OAI 和 A\ 希望大家都这么认为的一种思维方式，这样他们可以无止尽地拉投资并且再循环投入到 Frontier 研发里保持优势，实现资金循环，保持市梦率，并且试图把利润回报周期长转嫁到地缘政治等诸多因素里。
对于2，DeepSeek 赚的是一个 “有固定预期的钱”，每个卡赚多少、有多少利润是预期非常明确的，在资本市场上这种预期过于固定，且不管最终落地的场景有多少，渗透率有多高，模型公司赚到的钱都是相当固定的，更多的利润在各种中间环节被瓜分掉。
便宜、量大、聪明，不管模型怎么去做到极限的优化，这也是一个不可能三角，同时就中国的国情来说，一个模型想要真正在产品层面铺开，付费模式和用户量又是一个左右脑互搏的东西。
如果是一个纯粹的 AI 产品，不走预付费的模式注定用户量比较小，如果模型足够便宜、足够量大、足够聪明，可以赚到一些钱，但是不足以达到成气候、成效应的商业规模。
那么只能走另外一条路就是免费，免费可以打到很高的用户量，在产品得当运作的情况下，才有可能看到比较大的、成气候成效应的商业规模。这里难就难在产品到底该怎么做，比如像豆包这样的产品，用户规模上去了，但是模型智能受限于成本上不去，反而因为用户量过大拖垮了利润层面的回报甚至是产品发展，只能被迫剑走边锋现在去拓展譬如手机、车机之类的模式去尝试回一点血。
一个真正有希望达成商业化的、有规模效应的产品，从今天来看只有两种模式走得动：
- AI 完全免费，只作为流量入口，靠给其他所有场景带来更高转化、压缩链路、提升付费效率来获得营收，博得比 AI 成本更高的回报。这是阿里系普遍在走的路线，因为阿里核心业务在于实际的电商成交。微信有可能也会走这个路线，但是微信的定位更尴尬，它通过 AI 促成线下成效几乎只有小程序的路径，而小程序的路径上要抽点会增加对应行业的成本，风险巨大，大概率最终落地还是广告，Meta 大概率最终也是这个路线。
- AI 不免费，且不可能三角取两个，在一个大类的垂直领域里攻坚，通过模型和产品的融合，尽可能实现用户的低门槛、高产出，这样 ToB 可以靠收费填平成本的同时，可以用产出的内容放到 ToC 的消费端放大规模。这是字节的即梦系在走的路线，主要是 Seedance + 红果/抖音。
其他只有单一预付费模式（充点、订阅）得到的回报都是相当确定的，它可以形成一定的现金流或者长期上的稳定回报，但是不太具备规模放大，是一个可以做但不会爆的业务，这种就类似于 WorkBuddy，Qoder、Trae 等等。
👍 1
温度怎么突然降到个位数了……已经是穿羽绒服的日子了吗
冬天真的来了，感觉时间真的过得好快✈️
🧊 1
1
1
感冒了好虚弱躺在床上好想磕西皮😭😭😭
ao3你回来吧
❤ 1
感觉象友爱看
我每次出门如果买了奶茶水果smoothie 之类的，就会发自内心赞美自己支持了local small business ，是社会的中流砥柱，没花钱的时候就会赞美自己勤俭持家杜绝浪费；打车的时候是支持了灵活就业，坐公交时是提高公共交通utilization，走路是锻炼了心肺功能，目前还没坐过私人飞机算是为环保贡献了巨大的力量；认真干活是提高社会生产力，摸鱼划水是减少 peer pressure ；如果实在找不到什么词了，那就是生活不需要什么意义，无为而治是最洒脱的人生境界。
总之就是活一天都社会价值高到溢出，现在把这个思路贡献出来，是热爱分享积极提振他人情绪。
❤ 1
@mw 新功能！贴纸包！！Federate 的时候是普通附件，所以应该都能看到。 
我一直非常奇怪为什么没有其他匪圈软件做这个功能⋯⋯
Sainsbury：我们要打破大家对超市熟食的刻板印象，做正经口味实打实分量的Boeuf bourguignon！用纯正的焦化洋葱底，除了点蘑菇和珍珠洋葱就是炖牛肉，一定让顾客Taste the Difference ！
我：炖肉勉强分两份，肉汤就浪费了，让我烩点东西（哐哐倒入土豆胡萝卜
还是认真地炒了两个洋葱，焦化后才加的菜和炖肉
#餐桌上的危机 农用抗生素的使用历史始于抗生素带来的诸多优势，但随之而来的是许多显而易见的负面影响。这在禽肉产业中表现得尤为明显。鸡率先接受了促生长剂的投喂，也是科学家用来证明日常投喂抗生素能保护肉禽免受拥挤环境带来的疾病困扰的第一个实例。“二战”后，全世界的共同任务就是不惜代价填饱民众的肚子，鸡成为被人类改造得最成功的动物。和70年前相比，今天一只待屠宰肉鸡的重量已经翻倍，但所需的养殖时间只有原来的1/2。时至今日，鸡肉已经从过去昂贵、稀缺的节日大餐变成了美国人餐桌上再寻常不过的菜品，以及全世界消耗速度最快的肉类。长期以来，我们一直把这些视为值得骄傲的成绩。《财富》杂志在1952年报道称：“我们在此对养殖户和吃肉的民众宣布一个好消息：抗生素可以让我们用更少的饲料养殖出更多肉禽和肉畜。”美国农业部在1975年更是自夸道：“禽肉产业的工业化程度，和汽车产业已经不相上下了。”
#餐桌上的危机 2013年发生的这几件大事——沙门氏菌感染大暴发、mcr基因的发现、美国政府对农用抗生素的控制令——是抗生素故事里一个关键的转折，而这个故事人类已经书写了将近70年。抗生素第一次被加入动物饲料是在20世纪40年代晚期，当时“二战”刚刚结束，人们对科技的信心爆棚。即便警告的声音越来越大，抗生素在之后的几十年里也一直是肉类产业的重要组成部分。警告的声音最初来自少数科学家，他们被嘲笑为杞人忧天；随后来自小型行业委员会发表的报告，后来是大型医学会，最后才是政府。这些科学家和机构合力对抗的，是全球规模最庞大、联系最紧密的工业之一。
抗生素之所以很难从现代肉类产业中被摒除，恰恰是因为抗生素一手缔造了这个产业。抗生素让养殖户可以在畜棚里圈养越来越多的禽畜，还可以保护禽畜免受拥挤的“蜗居”带来的后果。结果，直线上升的肉类产量拉低了市场价格，让肉类成为廉价的商品，但同时降低了利润，打压了个体农户，而给了跨国企业更大的发展空间。
看到至理名言
洗澡前的五分钟是刷手机最开心的两个小时
Decided to skip v3.9.0 and rather bring forward "device-sync" as the next "big feature"
Therefore the next release of #MediLog is going to be v4.0.0 with the following big items:
- Support for reading and writing to Android Health Connect
- Support WebDAV cloud providers for backup and restore
- Automatically sync data between multiple MediLog instances (Phone, Tablet) using WebDAV or local 3rd party sync tools (Nextcloud, Syncthing, etc.)
- Drop support for SQLCipher encrypted databases
Feel free to test it out: https://medilog.zell-mbc.com/en/wiki/prereleaseversions/
PreRelease Versions
Pre-release versions
medilog.zell-mbc.com
Therefore the next release of #MediLog is going to be v4.0.0 with the following big items:
- Support for reading and writing to Android Health Connect
- Support WebDAV cloud providers for backup and restore
- Automatically sync data between multiple MediLog instances (Phone, Tablet) using WebDAV or local 3rd party sync tools (Nextcloud, Syncthing, etc.)
- Drop support for SQLCipher encrypted databases
Feel free to test it out: https://medilog.zell-mbc.com/en/wiki/prereleaseversions/
每次有同事离职时，平时不怎么跟我打交道，离职时却会说一些莫名其妙的话，想起来总是在揣摩对方是何意味。一个人说很欣赏我，还有人把她新的住址告诉了我。天，我平时都没跟她完整说上一句话。
疑似用错了线和针，导致织出来的围巾扭曲翻腾仿佛克苏鲁跑团规则书2009年新版的插图。
不我绝不会放图的！已经拆了！
蝴蝶兰 #2DBISHOUJOGACHA
❤ 1
记得以前在微博里聊过对年份、名字等的理科生联想——称为职业病亦无不可，这里再补充一类：对电影院座位的联想：比如 D5 让我联想起超弦理论里的 D5 膜，E8 让我联想起李群里的 E8 群，今天则是坐在了第一拉格朗日点。 ：）
@master 太有魅力了
我有一个问题
A. 人类创作的文本，可以被用来训练 LLM
B. 现有的 LLM 生成的文本，可以被用来训练新的 LLM
如果我们认为A符合伦理，那B是否是A的推论？
@siracusa Thank you. Yep, this one’s going back for me. Bummer.