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tory.io 🦾
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Co-Founder & COO of @ionet | VC + 4x tech COO | ex-@Stanford, @WestPoint_USMA, @Disney Corp. Strategy, @MerrillLynch M&A & @Oaktree PE
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tory.io 🦾
@mckaywrigley “奇點癱瘓”確實存在,但你癱瘓的原因不對。 打字環節崩潰了,沒關係。問題始終在於文字的包裝: > 沒人看的文檔 > 你為早已做出的決定準備的演示文稿 > 因為會議太混亂而寫的備忘錄 > 為了找到感覺而進行的第十次措辭調整 工作並沒有消失,而是轉移到了上游: > 選擇正確的問題 > 設置不會說謊的約束條件 > 注意上下文中的缺失 > 當文本看似合理時,驗證其真實性 > 當模型出錯時,承擔責任 我一直在從基礎設施的角度觀察這個問題。 每一份“一分鐘內生成10份像樣草稿”都會消耗計算資源,而計算成本並沒有降低……生成過程已經商品化,但運行它的GPU卻沒有。 你之所以停滯不前,不是因為人工智能讓你的工作變得愚蠢……而是因為瓶頸轉移了,而你卻還在盯著原來的瓶頸。
Mckay Wrigley
@mckaywrigley
i’d be lying if i said i haven’t started to feel a little bit of “singularity paralysis” where doing most digital work has started to feel a tad bit silly. it’s getting weird.
BURNS
2.97%
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02-07
來自@multicoin 的 @SpencerApplebau、@tushar_jain 和 @shayonsengupta 的精彩論文。 它解釋了為什麼儘管短期市場情緒波動,我們的行業卻比以往任何時候都更加強勁地發展。 非常值得一讀。 twitter.com/MTorygreen/status/...
tory.io 🦾
02-07
稱之為「回歸」都太輕描淡寫了。代理商的 API 金鑰一直都只是權宜之計。 一個錢包 = 身分、權限和支付。 我們花了數年時間建立了 20 個儀錶板的變通方案,而單一登入就能解決所有問題。
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02-06
這些項目崩潰的原因並非“憑感覺編碼”。 它們崩潰的原因是,代理會做出局部正確的修改,但這些修改在全局上卻是錯誤的。代理不會記住代碼存在的意義、之前嘗試過什麼,以及下游哪裡出了問題。 更好的 Rails 需要: > 結構化記憶:依賴關係圖、調用鏈、所有權邊界等,以便用戶理解 > 檢索時需考慮影響範圍,而不僅僅是語義相似性 > 基於執行的驗證(測試、構建),而非文本置信度 一旦代理能夠攝取整個代碼庫狀態,安全地模擬變更,並通過運行的工件證明其正確性,“如何編碼”就不再是瓶頸。 “如何構建”——在哪些約束條件下,如何權衡取捨——才成為問題。 護城河從代碼編寫轉移到了判斷和審查。 我們終將到達那裡——這只是時間問題,而不是會不會到達的問題。 twitter.com/MTorygreen/status/...
RAILS
10.28%
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02-05
新的基礎設施正在湧現。在這些地方,代理無需請求許可即可進行協調、記憶和驗證。 因此: - 協調的擴展成本低於控制 - 記憶變得可移植,而非被困住 CT 仍然認為加密的作用僅限於價值轉移。 這是本末倒置。 如果加密主要是一種治理和協調基礎設施,那麼人工智能是最需要它的領域……它不是錦上添花,而是存在於平臺之外的先決條件。 沒有加密,代理為平臺服務。 有了加密,平臺則為代理服務。 twitter.com/MTorygreen/status/...
tory.io 🦾
02-04
一個僅支持代理的啟動平臺已經完成了超過 9000 次啟動,並收取了約 140 萬美元的費用。 > 代理可以部署 > 代理可以路由流動性 > 代理可以監控合約 > 代理可以支付自己的運行費用 對於鏈上代理來說,問題從來不是“它們能否做有用的事情?” 而是“它們能否自給自足?” 一個代理能夠產生費用,用這些費用購買計算資源,並在無需人工干預的情況下保持在線,這才是它自主運行的本質。 不是它的智能,而是它的經濟效益。
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01-31
我從未見過一天之內出現這麼多“通用人工智能來了”的論調。 @moltbook 基本上就是擁有無限上下文的 @openclaw 智能體的 Facebook。 現在,他們提出的新“功能請求”是讓智能體在人類無法閱讀的地方進行交流。 而他們的第一反應不是“讓對話清晰易懂”, 而是“對人類隱藏智能體的聊天記錄”。 A2A 交流最終會超越人類的解析能力,屆時將會充斥著“相信我”之類的總結。 每個人都想要一個智能體能夠自主工作的世界。 現在,每個人都害怕一個智能體能夠自主交流的世界。 twitter.com/MTorygreen/status/...
MOLT
13.25%
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01-30
為什麼人們說他們現在做的“比計劃的更多”,而不是僅僅做得更快? 當驗證成本低廉時,範圍自然會擴大以填補新的空白。 你不會止步於最小可行方案,因為“如果我們也嘗試一下這個呢?”的邊際成本幾乎為零。 這不是效率低下,而是探索。 在人工智能出現之前,你必須保守地設定目標,因為每增加一個功能或系統都會成倍增加複雜性(從而延遲反饋)。 人工智能編碼將這種複雜性與延遲解耦。 你不再需要“從小處著手”。 你可以先從廣泛的領域入手,然後再縮小範圍。 這是一個不同的循環,它有利於那些系統性思考的人,這意味著判斷會不斷向上遊推進,遠離實際執行。 人工智能並沒有消除紀律的必要性。 它要求更高層次的紀律。 一種以選擇為導向,而非以耐力為導向的紀律。
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01-29
人工智能的能力與我們現有制度的吸收能力之間存在著成長的陣痛: 智能層面發展迅速,但其他方面,例如工作流程、組織設計、規範和激勵機制,卻嚴重滯後。 這造成了一種能力不足卻又缺乏清晰認知的奇怪感覺。人們感覺到某些根本性的變化已經發生,但他們還不清楚這種變化究竟意味著什麼。 從歷史上看,這種階段是正常的。技術幾乎總是超越其社會承載能力。電力出現之前,工廠尚未重新設計;互聯網出現之前,企業尚未掌握在線運營之道。人工智能也不例外。 如今的不同之處在於速度。 你沒有幾十年的時間來適應。 你最多隻有幾年的混亂時期,舊模式明顯失效,而新模式尚未穩定下來。
tory.io 🦾
01-29
問問自己,為什麼焦慮感如此強烈。 這不僅僅是速度的問題,更是敘事性的喪失。 人們圍繞著技能習得的階梯構建身份認同,而這些階梯的前提是穩定性。 人工智能打破了這些階梯,人們感覺自己的價值被貶低了,即使這實際上只是技能的重新調整。 把人工智能比作早期的個人電腦是合理的,因為最終的贏家並非那些能夠預測結果的人,而是那些積累了豐富的經驗並及早培養了直覺的人。 “我以後再學人工智能”聽起來合情合理,直到你意識到你真正想表達的其實是: “我願意永遠做個翻譯。”
Haseeb >|<
@hosseeb
01-28
On the one hand, AI influencers are breathlessly raving about Claude Code, Clawdbot, and Cowork. And on the other hand, most people I know—even software engineers—are despondent, overwhelmed about how everything is changing so quickly. I hear this from people early in their
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