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AI Agent将如何重塑未来?单人商业模式的超级引擎 我们都在谈论 AI 改变世界,但那些跑在最前面的人,到底是怎么用 AI 的? 今天给大家带来的这期深度访谈,嘉宾是 Anthropic(也就是开发了 Claude 的团队)的 Claude Code 负责人 Boris Cherny。在他的分享中,有一句话让我印象极其深刻:“我不写代码,我只提示 Claude。甚至现在,我拥有一个 Claude 专门去提示其他的 Claude。” 当 AI 从简单的“对话框”进化成能够自主使用工具、预订航班、自动编程甚至处理财务报表的 Agent(智能体)时,这对于我们每一位探索“一人企业”或超级个体的人来说,就是一次生产力的大爆炸。Boris 透露,由于引入了 Claude Code,Anthropic 内部工程师的人均代码量激增了 250%! 在这期长达近一小时的干货视频中,我们将深入探讨: 🔥 爆炸性增长背后的真相:Token Maxxing(Token 最大化)到底是在刷数据还是真提效? 🤖 Agent 的进化:为什么未来的人机交互不再是“你问我答”,而是“你提需求,我来执行”? 💼 普通人的机会:连木匠和医生都在用 Claude Code 建立初创公司,我们该如何用好这个超级杠杆? 在这个时代,最重要的技能不再是写代码,而是“提出好问题”。 你目前在工作和生活中,最想让 AI Agent 帮你自动化完成什么任务?欢迎在评论区留言,我们一起探讨 AI 时代的搞钱与提效新思路! #一人企业 #超级个体 #人工智能 #AIAgent #ClaudeCode #熊哥AI学习分享 #效率提升
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YAYAYI如何在幕后定义SoundCloud之身的? 原简介: Evan Yi,即 YAYAYI,是 SoundCloud 传奇的代名词。在他的账号注销之前,他在该平台上拥有 2 万粉丝和数百首曲目(包括许多隐藏曲目),他对现代音乐的影响既含蓄又被低估了。在职业生涯的大部分时间里,他基本上不为人知,甚至连他的面孔和名字都鲜少公开。这位韩裔美国制作人建立了一批狂热的追随者,他发布的单曲和混音带在 Rate Your Music 等平台上,与 Future、Clipse、A$AP Rocky、Mac Miller 和 Lil Wayne 等艺人的作品并列,成为有史以来评分最高的作品之一。与这些历史榜单上的其他艺人相比,YAYAYI 极其行踪隐秘。因此,在我的全新 MP3.WAV 系列的首部纪录片中,我们将回顾 YAYAYI 从 MySpace 到 SoundCloud 及更远领域的历程,同时探讨他对当今音乐的影响。 作为这部纪录片的一部分,YAYAYI 通过文本接受了我的一段简短采访,并提供了一段客座混音。如果你想阅读采访内容,可以在 TikTok 或 Instagram 上私信我“YAY interview”,我会分享链接。致敬 YAYAYI、AMAI、H20 的 Reddit 子板块和 Discord 社区,同时愿 Collin(即 code_gs)安息——他是 YAYAYI 作品集至关重要的档案记录者之一。 MP3.WAV 是 Stay Cool 推出的一项新栏目,它极其专注于博客和 SoundCloud 时代的音乐是如何演变成今天的声音的。请留意我们即将在这里(Stay Cool)推出的播客,或者在 YouTube 或 Patreon 上加入我们以立即获取访问权限。 #yayayi #bts #kpop #韩国音乐 #韩国
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Karpathy入职Anthropic后首次公开亮相 1. Vibe Coding(氛围编码/ vibe 编码)已死 • Karpathy 去年自己提出的“Vibe Coding”概念(靠感觉、prompt 驱动 AI 写代码,完全沉浸在“氛围”中,不用太在意底层代码细节)现在被他自己宣告过时。 • 早期用 LLM 写代码很神奇,能快速出 demo,但实际生产环境中问题很多:代码冗余、抽象脆弱、可维护性差、难以长期可靠运行。 2. 转向 Software 3.0 + Agentic Engineering(代理式工程) • Software 3.0:软件开发范式彻底改变。从传统“写代码”(Software 1.0/2.0)转向用 LLM 作为可编程的“幽灵”(ghosts)来构建系统,而不是把 LLM 当成“动物”或随机宠物。 • LLM 不是可靠的“程序员”,而是统计性的、 jagged(参差不齐)的实体,需要人类用新的判断力和品味来引导。 • Agentic Engineering 是更严肃的下一阶段:强调验证(verification)、评估框架(eval harness)、控制回路和系统工程方法,而不是纯靠 vibe。 • 目标是保留专业软件原有的质量标准,同时利用 AI 的速度。 3. 关键观点与隐喻 • LLM 像“幽灵”:你可以召唤它们,但它们不是确定性的,需要精心设计环境和约束。 • 开发者未来竞争力在于系统设计、验证能力,而非单纯 prompt 技巧。 • 演示 vs 生产:demo 很容易“works on my machine”,但产品需要“works all the time”,这就需要工程化方法。 • Karpathy 强调:虽然 AI 能承担更多任务,但人类在理解、判断和最终责任上的技能反而更重要。 总结一句话: Karpathy 亲手埋葬了自己发明的“Vibe Coding”,呼吁大家从“随缘 prompt”转向更结构化、工程化的 Agentic Software 3.0 时代 —— LLM 是强大工具,但必须用严谨的系统思维来驾驭。 #全球ai竞争 #Karpathy #Software3.0
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