昨天参加创新工场和变量资本（极客公园）组织的创业者夜聊，第一次近距离和汪华老师、张鹏老师近距离深入交流，也有一些明星创业者、投资人，很开心，也非常感谢好朋友 Judy 的邀请和组局。

一般大的交流会基本上不怎么去了，这种小范围聚会，轻松的环境，大家聊的也比较深入。想法都是在交流中涌现的。希望以后还是多一些这种的讨论。

本文当作对交流的复盘思考和记录（仅代表个人观点，大概率都是错的）：

1. 本来是个 agent 讨论，但是不得不对刚发的 GPT-4o 进行讨论，大家真的是太受震撼了

这里有个特别有意思的事，在 Gemini 绘图新模型出来时候，我私下问好朋友归藏老师，“你觉得大模型这种端到端的出图能力会击碎 comfyUI 嘛？” 当时回应的很坚决的，是不会的，结果 2 周后 4o 出来后，我又问了归藏老师，回复了“哈哈哈哈 艹”。

我对这个事情其实是有预期的，comfy 本质还是 workflow，为解决不同需求，将节点进行组装。有他的优势，因为是 workflow 结果更加可控，但缺点也很明显有局限性，被框定在一个模版里，用户只能修改暴露出的 input，部署过于复杂。

但大模型就是去流程化的，本来是等着什么时候大模型真正学习了 comfy 的节点，可以自主进行编排就行了，没想到直接来个跨维度碾碎（目前猜测是 transformer 像素推理 --> 再转扩散模型生成）简直是图片领域的 deepseek 时刻。

0 门槛级别的创新，创意的快速实现，之前还很远的 AI 内容平台的，感觉一夜间不远了...

2. C2C 平台、C2B 平台等交易平台会不会变成 C2AI 或 AI2B 甚至 AI2AI

这个问题之前说实话没认真想过这个问题，但确实还挺关键的，AI 会解构规模效应，一些互联网时代通过规模效应建立起来的商业模式，如果一方被 AI agent 解构，那就是技术问题，不是核心竞争力了 ，比如 boss 直聘。这么看有很多创业公司的机会，只是 timing 问题。

但是短期内 AI 的能力还是在匹配撮合阶段进行效率提升，还没有深入渗透，可能就是行业的窗口期吧～

3. 模型的边界在哪里？RL 到头后还没有新的增量空间？

这个问题决定于在有限的未来，上述的设想能不能落地，在技术上是不是有可能的。目前看 LLM Pre-training 已经到头了，RL 主要还是在代码和数学上增加 COT 的推理能力，但模型的发展人类顶尖的知识库已经被耗干了，下一步模型提升的方法在哪，目前看还没有在地平面之上。

基模的智能其实很难再快速提升了，但是目前能力看下来，涉及多步的复杂推理还是效果不好，这块是判断 agent 是否可以用到比较深的领域，对后边 AI 可以做到的边界是非常有挑战的事情。

（关于合成数据的问题，有一线的头部数据公司创始人表示，一些头部的公司还是想办法找更牛的人去做数据标注，数据合成现在大多还是用于一些非头部的追赶策略）

4. 新一代 AI native 应用机会

世界有很多场景是一些通用大模型拿不到的数据。拿不到标准化的数据，就无法让模型进行学习。

且在相对垂直的场景下，模型来训练相关工作流程的学习效率 是比 模型只根据外部输入进行流程编排准确率是高很多的

如何拿到某个场景中的 标准化数据 且有 很好的 performance 评估，我觉得该垂类场景能不能存在的关键。

从这类垂直场景下，如何采集到且使用好这些数据，是AI native应用的关键。

看起来这些数据必须有前端产品承载，才可以有效的抓取，且产生的结果知道好还是不好。产模一体在相对垂直场景下确实是很 make sense，如果拆解用户动作进行原子量化，且可以转化为模型学习的格式，确实是值得好好研究的问题。

环境、动作、奖励这三个很底层的概念。 什么样的环境是通用的（可以被通用模型吃掉的），对应的动作是什么（增、删、改、查？浏览、点击、滚动？），如何进行奖励。不同的场景批凑不同的组合，对应不同的产品。

Anthropic 对 Agent 的定义是：Agent 必须在内部执行目标任务，而不是依赖外部的工作流。　

5. 汪华老师很有意思，表达了一个观点，AI 现在主要干两个东西：一个是糊弄人，一个是创作价值。

糊弄人的：帮面试者作弊、搞个 AI 帮开会、洗稿、陪聊美女等等

创作价值：coding、辅助写小说等等

目前看糊弄人的已经能到 80-90 分了，创作价值的可能知道 60 分，一涉及多轮对话，垂直场景难一些的任务就不行。

6. 当人没有被 AI 完全替代时，人可以作为“tool”，被 agent 调用。agent 根据需求来分配人。

需求被自动合理的分解、分配、量化产出，并可以快速匹配对应的供给方。所带来的需求更加原子化，新一代的写协作平台感觉有巨大的机会。

7. 关于隐私的问题

有提到几个 case 都很好，体现了人类的微妙

智能眼镜：如果告诉这个眼镜可以实时录像，可以记录孩子上学时的所做。对于这个孩子的家长是很好的，对于其他的孩子家长就会觉得隐私被侵犯。 但是其实手机现在已经有录像录音的全部能力，大家其实是不关心的。

让 AI 替我去开会：如果说别人不知道这个是 AI，那没事。如果进去的真的是 AI，那就是对开会人的不尊重。其实大家本来对于大会也是不怎么听的。

会议录音总结

有些需求是真实存在的，但是还真不好拿到台面去说，对自己有利的工具，可能就是伤害其他人隐私的利器。最终可能还是靠大家默许的自觉。

8. 还有个点很有意思，大家在几个小时的讨论中，几乎没有讨论 manus

还有些东西就不便在公开场合分享了。

根据大家的交流，对我的启发：

1. 还是需要多看相关论文，跟进最新技术变化

2. 多用产品，最牛的产品会给很多启示

3. 牛逼的创业者对需求定义和理解还是最犀利的，最根本的核心竞争力

4. AI native 团队的创业者整个认知理解是高一个 level 的，团队的场域真的很重要

5. 真正理解最新技术，进行快速实践的团队还是不多，更多是一些敏锐的个体开发者。

6. 最近身边出来创业的人越来越多，新的周期可能真的要来了。

零零碎碎的暂时想起这么多，有新的思考会及时补充，欢迎各位“AI同行人”找我来交流，微信 ysbg_z，有好的想法大家可以一起探讨！