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90%被大模型吃掉,AI Agent的困局

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在大模型如潮水般席卷一切的时代,AI Agent本该承载“从模型到能力”的进化重任,却在实际应用中遭遇功能边界模糊、场景定义失焦的多重困局。本文试图拆解AI Agent为何无法逃离被“吃掉”的命运,并从产品思维出发,重新审视它在技术链条中的真正价值与破局机会。
预算不到10W投达人?是考虑数量还是质量?小预算如何投小红书?

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这篇文章用血泪复盘告诉你:80 个低质素人,2 万块照样打水漂。真正能让小预算撬动大回报的,是“少而精”——用 3 步筛出高互动、高垂直、高信任的达人,再配合“一达一策”的定制化内容。作者给出 10 万以内的 4 级预算拆分模板,教你用 20% 的笔记打出 80% 的声量,实现“小预算、大声量、好效果”。
AI,个人随笔
红杉资本对谈OpenAI前研究主管:专有数据正在贬值,构建AI护城河的4个关键点

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当大模型能力趋于同质化、算力红利见顶、专有数据壁垒被击穿,AI 创业还靠什么赢?一份“后模型时代”生存指南:推理跃升正在打开唯一非线性增长窗口;预训练退居地基;代理将被商品化,护城河只剩网络效应与业务深度耦合;机器人、编程、教育等领域迎来商业化拐点。最关键的忠告——别再问“模型多强”,而要问“现实多需要”。