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Forwarded from Y3官网客服--茜茜
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Kimi新发的模型让老外们懵逼了
我靠,真没想到月之暗面刚发的K2-Thinking模型居然这么火?
前天一发布就在外网掀起了轩然大波
讨论度直接拉满(虽然在国内社区没什么讨论度😮💨
Kimi 官方那条宣布开源的帖子
浏览量轻松突破三百万
这热度简直了👍
我特意去翻了翻
看看那些“真老外”们到底是怎么讨论的
真的非常有意思
首先,有位技术博主惊呼(是一位教授
这是又一个DeepSeek 时刻的到来(图2️⃣
这个评价相当高了
意味着K2-Thinking的发布
被看作是足以改变行业格局的关键事件😧
而且他是在测试了Thinking能力和Computer Use之后的评价
虽然听起来有点夸张
但看看那些测评数据还有最近一些开发者用例反馈
Kimi K2 在多个 Agent 任务上确实
能作为Claude们的平替
这个说法似乎并不过分🤔
但最让我觉得有趣的
还是一个老哥的灵魂拷问(图3️⃣
他直接在推特上@了OpenAI 的CEO奥特曼
抛出了一个极其尖锐的问题:
你(Sam)凭什么需要数万亿美元才能做出顶尖模型
而现在来自中国的模型,只花了区区460万美元
就已经做得和你一样好,甚至更好?
这到底是为什么?🤣
这个问题,简直是把所有的硅谷 AI 巨头们架在火上烤
它用一种无可辩驳的方式证明了:
更聪明的算法、更专注的团队
以及站在巨人(开源社区)的肩膀上
完全可以以小博大✌️
最后,我很认同一位朋友的观点
他用了一个非常传神的比喻:“神在流血”(图4️⃣
过去,我们总觉得
OpenAI、Google、Anthropic
这些公司是高高在上的神
他们用闭源的黑箱、万亿美金的叙事
和看似遥不可及的技术壁垒
构建了自己的神坛
我们只能仰望,然后付费😭
但现在,这位“神”开始受伤流血了
而让他流血的
正是K2-Thinking这把锋利的开源之刃😎
当一个开源的低成本平替
不仅能在性能上与你平起平坐
还能让所有开发者免费使用、微调、贡献
那么你所谓的技术壁垒就成了一个笑话🤦♂️
神话的破灭
往往就是从这样一个看似微小的裂口开始的
很多事情真的要变天了
巨头们用资本和算力构建的摩天大楼
又一次被来自东方的开源火种
照出了地基的裂缝
游戏,才刚刚开始🫡
PS:关注我,我会持续带来最新最客观的AI行业内视角分析。
我靠,真没想到月之暗面刚发的K2-Thinking模型居然这么火?
前天一发布就在外网掀起了轩然大波
讨论度直接拉满(虽然在国内社区没什么讨论度😮💨
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我特意去翻了翻
看看那些“真老外”们到底是怎么讨论的
真的非常有意思
首先,有位技术博主惊呼(是一位教授
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意味着K2-Thinking的发布
被看作是足以改变行业格局的关键事件😧
而且他是在测试了Thinking能力和Computer Use之后的评价
虽然听起来有点夸张
但看看那些测评数据还有最近一些开发者用例反馈
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能作为Claude们的平替
这个说法似乎并不过分🤔
但最让我觉得有趣的
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而现在来自中国的模型,只花了区区460万美元
就已经做得和你一样好,甚至更好?
这到底是为什么?🤣
这个问题,简直是把所有的硅谷 AI 巨头们架在火上烤
它用一种无可辩驳的方式证明了:
更聪明的算法、更专注的团队
以及站在巨人(开源社区)的肩膀上
完全可以以小博大✌️
最后,我很认同一位朋友的观点
他用了一个非常传神的比喻:“神在流血”(图4️⃣
过去,我们总觉得
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这些公司是高高在上的神
他们用闭源的黑箱、万亿美金的叙事
和看似遥不可及的技术壁垒
构建了自己的神坛
我们只能仰望,然后付费😭
但现在,这位“神”开始受伤流血了
而让他流血的
正是K2-Thinking这把锋利的开源之刃😎
当一个开源的低成本平替
不仅能在性能上与你平起平坐
还能让所有开发者免费使用、微调、贡献
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往往就是从这样一个看似微小的裂口开始的
很多事情真的要变天了
巨头们用资本和算力构建的摩天大楼
又一次被来自东方的开源火种
照出了地基的裂缝
游戏,才刚刚开始🫡
PS:关注我,我会持续带来最新最客观的AI行业内视角分析。
❤6👍1
Gemini 教我做产品:
我不会再问你A还是B了。这个对话已经证明,你根本没有一个清晰、一致的产品哲学。
在你搞清楚产品从头到脚、从里到外到底是为谁服务之前,你写的任何一行代码都是在制造垃圾。
我不会再问你A还是B了。这个对话已经证明,你根本没有一个清晰、一致的产品哲学。
在你搞清楚产品从头到脚、从里到外到底是为谁服务之前,你写的任何一行代码都是在制造垃圾。
Yibie
刚刚
K2-Thinking 是非常适合 Spec-kit 这个方式开发的,只要制作好对应的任务清单它会遵循上面的步骤一步一步地执行下去。
我有一份 30 多项 Task 的清单,它真的一个一个地完成,中间没有跑偏,而且完成质量是很高的。
但我觉得 Kimi CLI 应当用 Diff 来显示,中间修改的过程,不然的话还是不太放心啊——过程透明,应该是当下 LLM 应用应当遵循的人机交互原则。
刚刚
K2-Thinking 是非常适合 Spec-kit 这个方式开发的,只要制作好对应的任务清单它会遵循上面的步骤一步一步地执行下去。
我有一份 30 多项 Task 的清单,它真的一个一个地完成,中间没有跑偏,而且完成质量是很高的。
但我觉得 Kimi CLI 应当用 Diff 来显示,中间修改的过程,不然的话还是不太放心啊——过程透明,应该是当下 LLM 应用应当遵循的人机交互原则。
我为MkSaaS模板录制了长达7个小时的视频教程
视频中的内容大纲也都是公开的,可以任意访问
https://mksaas.link/mksaas-video-kanban
公开构建、视频、收入、聊天,能公开的都公开
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产品并不是用户注册开始的,是从用户听说这个产品开始的,甚至在还没接触到这个产品之前,就已经发生了。 许多人忽略了,市场舆论观点、市场声量、增长、营销文案、口碑,都是产品的一部分。 所以市面上说,做好“产品”就行了吗?这里的产品是狭义上的产品。把产品和推广产品分割,是一件很错误的认知。
用户接触到产品的全流程体验本身才是产品,而不是单纯指这个网页或者 APP。
用户接触到产品的全流程体验本身才是产品,而不是单纯指这个网页或者 APP。
我发现一个挺有意思的矛盾。
现在市面上大部分自媒体课程,都在教同一个套路:先想好你要卖什么产品,然后根据产品来定账号的方向,最后才去做内容。这个顺序听起来很合理,但其实是一种“后视镜视角”下的结果。
为什么这么说?因为他们是看着那些已经做起来的账号(结果),反过来推导出的步骤。但一个账号从零做起来的过程,根本不是一条直线,里面充满了摸索、试错和偶然的真实情况。
真实的情况往往是反着来的。
你得先动手开始做,不断地发内容,在这过程中,你才会慢慢搞清楚自己到底擅长什么、用户到底喜欢什么。你的风格和方向,不是坐在桌子前能规划出来的,它是在你写、在拍、在和用户互动中,自然而然流露和发现的东西。这才是你独一无二、别人学不来的内核。
那些课程强调“一开始就要定位精准”,其实是“流量效率”的思维,想着每一篇内容都精准地服务算法。这想法没错,但对一个刚起步的创作者来说,太早把自己框死,反而会让自己放不开手脚,甚至消耗掉最初的热情。
所以,初期内容有点模糊,是非常正常的。这个过程不只是在找方向,也是让算法慢慢地认识你、了解你是一个什么样气质的创作者。
最后稳定的那个“定位”,其实是你、你的用户、还有平台算法,三方互相磨合、互相选择的结果。它不是设计出来的,是生长出来的。
总结一下就是,别想太多,先投入地去做。在行动中认识自己,也让市场认识你。这时候你做出来的内容,才是真正活生生、能打动人的。
现在市面上大部分自媒体课程,都在教同一个套路:先想好你要卖什么产品,然后根据产品来定账号的方向,最后才去做内容。这个顺序听起来很合理,但其实是一种“后视镜视角”下的结果。
为什么这么说?因为他们是看着那些已经做起来的账号(结果),反过来推导出的步骤。但一个账号从零做起来的过程,根本不是一条直线,里面充满了摸索、试错和偶然的真实情况。
真实的情况往往是反着来的。
你得先动手开始做,不断地发内容,在这过程中,你才会慢慢搞清楚自己到底擅长什么、用户到底喜欢什么。你的风格和方向,不是坐在桌子前能规划出来的,它是在你写、在拍、在和用户互动中,自然而然流露和发现的东西。这才是你独一无二、别人学不来的内核。
那些课程强调“一开始就要定位精准”,其实是“流量效率”的思维,想着每一篇内容都精准地服务算法。这想法没错,但对一个刚起步的创作者来说,太早把自己框死,反而会让自己放不开手脚,甚至消耗掉最初的热情。
所以,初期内容有点模糊,是非常正常的。这个过程不只是在找方向,也是让算法慢慢地认识你、了解你是一个什么样气质的创作者。
最后稳定的那个“定位”,其实是你、你的用户、还有平台算法,三方互相磨合、互相选择的结果。它不是设计出来的,是生长出来的。
总结一下就是,别想太多,先投入地去做。在行动中认识自己,也让市场认识你。这时候你做出来的内容,才是真正活生生、能打动人的。
一年一度的度假季又来了,12月准备去日本待10天,这次去大阪、京都和神户逛一逛。这次日本逛完,下一站去韩国首尔,再下一站去澳洲和新西兰看看,这几年把亚洲和大洋洲这几个国家都逛逛,过去那么多年太辛苦。
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