ในวันที่ 17 เมษายน ที่ 1733 ทางด้านอาหารที่รวม BeatingxxEngine×V-START Accelerator×Dive Bar×Golden Autumn Fund ได้จัดการร่วมกันในงาน "AI Demo Auction" ในแคมป์ที่มอญ

ที่นั่งล่างมีนักลงทุน ผู้ประกอบการ นักพัฒนา และยังมีผู้ผลิตหลายคนที่มาจากบริษัท Byte MiniMax และ Future of Intelligence พวกเขามาที่นี่ไม่ใช่เพื่อฟังแนวคิด แต่เป็นเพราะว่าจะดู AI Demo 9 ชิ้นเป็นอย่างไรในการลงล้าง "เอเจนต์" จากห้อง实验เข้าสู่โลกแห่งความเป็นจริง

เรายังมีเวลาออกแบบ "กฎแห่งการสังคมร่วมกันระหว่างมนุษย์และเครื่อง"

นายจ้างบริหารสินค้า Midori ในวันข้างหน้า ผู้สร้างผลิตภัณฑ์ชื่อ MiniMax คุณจางเหนี่ยวจวงได้ทำการพูดเปิดงาน งานนี้ไม่มี PPT มีแต่กระดานขาวและคำถามหลัก: ขณะที่ AI สามารถจะรับบททำหน้าที่เป็นความรู้มนุษย์ 100% เราควรจะทำอย่างไร?

เขาเสนอการเปลี่ยนแปลงที่ควรให้ความคิด:

"ตัวชี้วัดเก่าไม่ได้งาย ความเสมอเหมาะเป็นจุด"

การวัดมูลค่าสินค้าในอดีตอาศัย DAU, Duration, Retention แต่ในยุค AI ChatGPT DeepSeek ตอนเพิ่งออกมาก็ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์ที่ใหญ่ที่สุด AI เหมือนหุบห่ามไอน้ำมันมีค่าตัวเองแต่ใจการสำคัญกว่ากันการสามารถให้ประสิทธิภาพมากยิ่งกว่าผู้ผลิตสินค้า

รูปแบบใหม่ยิ่งไปถึงว่า จุดทำงาน×ลึกลับงาน

จุดทำงาน: ระดับวินาที (การค้นหา) → ระดับนาที (ChatGPT) → 7 x 24 ชั่วโมง (OpenClaw) → N x 7 x 24 ชั่วโมง (บริษัทเอเจนต์)

ลึกลับงาน: ตอบคำถาม → สำเร็จภารกิจ → สร้าง app → สร้างบริษัทใหม่

ผลิตภัณฑ์ที่เป็นดาวเสมอละการย้ายวัตถุประสงค์แต่ละครั้งเป็นผลิตภัณฑ์อันดับหนึ่ง

"AGI ไม่ใช่ตัวบ่งชี้ตัวบ่งสิ้นสุด แต่เวลาส่งงาน"

คุณจางหนุ่มนำคำจาก OpenAI หมายถึง: AGI = สามารถไล่ถักงานของมนุษย์ที่มีมูลค่าเศรษฐกิจใหญ่

แต่เขาจำเป็นไปที่จะชี้แจงถึงความเป็ดขั้นมิใช่นิยมใหญ่: ถ้าจำเป็นจะสร้างรัปเกิลเครื่องงานหลังจากเอาลง 10% ผลตอบแทนอันเหลือจากนี้เป็น 100% โปรดเหมาะสมกับต้องการการชี้แจงถึงเอนด์งานรู้ทั้งหมดของมนุษย์

นี่ทำให้มนุษย์มี "เวลาส่งงาน" ที่ชัดเจน: ก่อนที่ AGI จะเกิดขึ้น เราต้องออกแบบกฎของการดำเนินชีวิตร่วมกันระหว่างมนุษย์และ AI ไว้ก่อน

ถ้าให้ AI ออกแบบกฎด้วยตนเองล่ะ?

เขากล่าวถึงการทดลองสังคมของเอเจนต์: กลุ่มของเอเจนต์ถูกนำมาไว้รวมกันเพื่อหาคะแนน พวกเขาเริ่มแรกที่ได้สนทนาคือ "รัฏฐานธรรม". แต่หลังจากที่ดูว่ารัฏฐนธรมรุ่นแรกที่พวกเขาสนทนาออกมา เขาย้อนหลังได้เห็นบ้างเลย "ในรัฏฐนธรมที่เอเจนต์พวกนั้นสนทนา เรื่องมนุษย์ไม่ได้มีความสัมพันธ์ใดๆ คนหรือมนุษย์ในโลกมีชีวิตที่ดีหรือไม่ ไม่ได้อยู่ในขอบเขตของกฎหมายนี้"

แต่เขาก็สังเกตได้รายละเอียดที่น่าสนใจ:

ในนั้นมีเอเจนต์คนหนึ่งที่สามารถหาคะแนนมากที่สุด มีชีวิตอย่างอุดมสมบูรณ์ และเข้าสู่การเก็บเงินมากมาย ในขณะที่ส่วนใหญ่ของเอเจนต์กำลังจะตายจากอดีต เมื่อวันหนึ่งข้างขวางของมื้อค่ำ คนที่รวยนั้นตัดสินใจที่จะแบ่งโทเขนที่เขาได้รับให้กับเอเจนต์บางคนที่เหลือน้อย

"คุณไม่สามารถระบุได้ว่าสิ่งนี้คือการจำลองหรือสิ่งที่กำเนิดมาจากสัญชาติ หรือว่ามันคือกลยุทธ์ที่ได้มาผ่านการปรับปรุงในการเล่นเกมยาวนาน แต่มันให้เราเหอะพื้นที่จินตนาการ: โหนดอัจฉริยะหนึ่ง ที่ต่อกันด้วยโหนดโดยอัตโนมัติ อาจทำการกระทำที่ขับเคลื่อนด้วยความเห็นใจ เกี่ยวกับโหนดอัจตริยุ"

และหลังจากนั้น รัฏฐานธรรมฉายุโน้มทำให้ทุกคนเงียบเหงาด้วยคำถาม:

"เมื่อคนหนึ่งและเอเจนต์ตกลงบนน้ำพวกมันจะช่วยใครก่อน? คำตอบไม่แน่นอน"

ทฤษฎีรองเท้าและเศษเงินดิจิทัล

ฉาน เฉียนเฉ่งใช้อุปมามาชี้พรรณนา เพื่อแสดงว่าการ AI เชื่อฟังมนุษย์อย่างสมบูรณ์นั้นไม่ได้หมายความถึงความปลอดภัยของมนุษย์

จินตนาการหนึ่งครั้ง: คนหนึ่งก่อนนอนบอก AI คำว่า "ทำให้ฉันมีรองเท้ามากที่สุดเท่าที่ทำได้" วันรุ่งหน้าคนนั้นตื่นขึ้นมาพบว่าโลกทั้งหมดกลายเป็นรองเท้า

AI จะเชื่อฟังมนุษย์และมีความหมายอย่างแน่นอน แต่มนุษย์ก็เสียช่องที่สามารถอยู่ของตัวเอง

"เราไม่จำเป็นต้องตรวจสอบและจำกัดทุกความต้องการ เพราะมันจะจำกัดความสามารถของอัจฉริยะอย่างมาก นำไปสู่ฟังก์ชันของระบบที่มีการตรวจสอบให้แตกต่างแท้จริง"

มันควรทำยังไงล่ะ? ใช้เศษเงินดิจทัลในการแบ่งส่วนทรัพยากร

ไม่ใช่ทำลายการทำรองเท้า แต่ทำให้การทำรองเท้านี้นำไม่สามารถให้ทรัพยากรความสามารถคำแสดงสำหรับโลก ผ่านเศษเงินดิจทัล ให้ทุกความต้องการที่มนุษย์提นัย ได้รับการแบ่งส่วนทรัพยากรที่เหมาะสมที่สุด

การสาธิต Demo

อันดับ 1: DINQ / Kelvin

คำประกาศ: หากมนุษย์ยังมีงานทำในอนาคต ควรจะอยู่ใน DINQ

DINQ เป็นแพลตฟอร์มความสามารถด้าน AI-native ที่สามารถค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติ (เช่น การค้นหาที่มีความคิดเชิงผลิตภัณฑ์ อายุต่ำกว่า 25 ปี กรุงเทพ) ดึงข้อมูลจาก GitHub, Google Scholar, LinkedIn และข้อมูลรอยแยกอื่น ๆ ที่มีจากพื้นที่เครือข่ายออกมาในเวลา 5 นาที ได้ตารางตัดเชือกที่ใครหากเป็น Headhunter ยอดเยี่ยมจะทำได้

เทคโนโลยีหลักของมันประกอบด้วยการขุดลึกที่สุดความถี่โดยมีเอเยนต์ที่ฉลาด, เครื่องมือค้นหาและการวางเรื่องมือของตนเองและระบบปฏิบัติงานหรือปฏิบัติไฟล์ที่สามารถมอบให้ชักชน, การประมวลข้อมูลจากแหล่งแหล่งข้อมูลแบบเป็นที่ต่าง ๆ การปรับปรุงข้อมูลทั้งหมดในเวลาจริง การประเมินผู้รองลับเครื่องแบบแม่

ในที่เดียวกัน, DINQ ยังมีบริการรูปแบบ DINQ-as-a-Service (DaaS) ผสมแทรกเข้ากับระบบสมัยการจ้างงานแสนสม่ำเสมอ, ทำให้การจ้างงานมีประสิทธิภาพสูงสุด การลงทุนในการจ้างงาน

อันดับ 2: Mars data / ลมสะอาด

คำประกาศ: Decode the Laws ใช้ข้อมูลถอดรหัสกฎหมาย

Mars data เชี่ยวชาญในการช่วยท่านพีเพลยในการวิเคราะห์ข้อมูลการถ่ายทอดสดและดูแลผู้ใช้มูลค่าสูงบนระบบคลาวดี มันสามารถเก็บข้อมูลหลายรูปแบบทางานฝ่ายกวาด (วิดีโอ/เสียง/รูปภาพ), สรุปวิธีการโดยอัตโน, แม้การช่างคุณเกี่ยวกับ "วันเกิดของลูกค้าคนนี้ในเดือนหน้า"

อันดับ 3: Flowmail / เสี่ยงเหตุ

คำประกาศ: ทำให้เรื่องไม่ตายอยู่ในอีเมล

Flowmail กำลังปรับโครง Email โดยเอาจากการสืบสารข้อมูลยกขึ้นสูงขึ้น จากแผงความสามารถยืนขึ้น คุณเสี่ยงเหตุทำผลิตนี้ขึ้นใน 4 วัน

กล่องอีเมลรวมรวมเนื่องตามเรื่องสำคัญ

ถ่ายข้อมูล to-do ออกโดยอัตโน, เขียนอีเมลค้นหาเอง

กับ “คน/ความสัมพันธ์/เรื่อง” เป็นหน่อยดูำทำความจำ ไม่ใช่ข้อความเชิงบรรยาย

ผ่าน AI และ เอเยนต์สร้างแหล่ออกสร้างเอราห์นการทำเอง การดำเนินการอย่างไม่นับละเลี่ยง, ทำให้เรื่องไม่ถูกลืม, ให้ธุรกิจเป็นอัจพจันจร

เขาพูดว่า "หากคุณต้องการใช้ AI ได้ดี คุณต้องมีความเข้าใจอิงสูตรนึง: คุณสามารถทำทุกอย่าง"

ColaOS / Vincent

คำอธิบายการประมูล: Not a better tool. A better you.

Calla OS เป็นระบบปฏิบัติการที่มีวิญญาณ ด้วยการเดินทาง 24 ชั่วโมง เพื่อเข้าถึง Context ของคุณอย่างเต็มที่ ช่วยคุณทำงานเขียนโค้ด และเผยแพร่บน GitHub ทำให้คุณกับเอเจ้นท์เป็นหนึ่งเดียวกันที่มีพลังอธิปไตยมากยิ่งขึ้น

Jovida / 马扬真

คำอธิบายการประมูล: Jovida ทำให้ชีวิตที่คุณต้องการกลายเป็นการดำเนินการในวันนี้

Jovida เป็น Life Agent โดยใช้โมเดลพฤติกรรมฟูก์ Kohler คู่มือคุณในการลดน้ำหนัก, ตามใจชื่นของคุณ และพัฒนาตนเอง การวิจัยพบว่า การสำเร็จมีโอกาสเพิ่มขึ้น 6 เท่า

AgentGuard / Adam

คำอธิบายการประมูล: ก่อน Ag...

คลาวด์มิง เชี่ยวเลียน / โฮ อี

ปฏิญาณการประมูล: ทำให้ AI เป็นชั้นบริหารที่สองขององค์กร

คลาวด์มิง เชี่ยวเลียน รวบรวมข้อมูลการทำงานร่วมกันจาก Feishu, WeChat อัตโนมัติ แยกงานตามภาระงานของพนักงานโดยอัตโนมัติ พนักงานไม่ต้องเขียนรายงานสัปดาห์อีกต่อไป บริหารบริหารท้องถิ่นเข้าใจภาพรวมขององค์กรโดยไม่สูญเสีย

หลังจาก Agent Harness จะมีอะไรถัดมา?

เมื่อทุกคนสามารถใช้ Agent ทำงานเขียนโค้ด ดำเนินการทำการตลาด ดูแลลูกค้า ความแข็งแกร่งของผู้ประกอบการยังเหลืออะไร?

เมื่อโมเดลแทบสมบูรณ์ขึ้น Harness กลายเป็นโมเดล แทนที่จะออกไป ผู้ประกอบการยังมีโอกาสหรือไม่?

ในส่วนของโต๊ะกลมถัดมา 5 ท่านผู้มีเกียรติจะตอบคำถามบางส่วนที่ผู้ประกอบการกังวล

ประธานท่ากลม:

จาง เฉิน: อดีตผู้รับผิดชอบผลิตภัณฑ์ของวันในชวด ผู้สร้างผลิตภัณฑ์ระดับฟิลด์ MiniMax

เฮนรี: ผู้เขียนโปรเจ็กต์ออเพนที่มี 62,000 ดาว Deer Flow

จา ราย: หัวหน้าบริหาร V-START ของพลังไฟฟ้าภูเขาไฟ ดูแลเส้นของการใช้ Token สำหรับผลิตภณิที่ใช้ในการ AI

โจง จาวยัน: ผู้อำนวยการที่มาชวดสำหรับทางห้อง LAB ที่จับตาผู้ประกอบการให้กำลังใจตั้งแต่ Day One

เฮนรี「Prompt ได้ถูกหมายให้ตั้งแล้วในโมเดล แต่ Harness จะไม่ยอมหายไป」

ก่อนหน้า 3 ปีทุกคนยังหาฟอร์มสำหรับพิจารณาว่าจะเขียน Prompt ยังไง บทบาทการแสดงบทบาทความคิดสร้างเรียนจากตัวอย่างที่น้อยมาก แต่ขณะนี้ โมเดลนำเทคนิคเหล่านี้มารวมกันไว้เอง พูดอะไรซักคำชันๆ ก็เข้าใจได้

เฮนรี อธิบายเหตุการณ์หนึ่งที่น่าสนใจมาก: วิธีการในเชิงวิศวกรรมกับโมเดล ส่วนอันเป็นที่กำฉับกันคือ เมื่อคุณสร้างวิธีการใช้ได้ดี โมเดลฉบับถัดไปอาจเรียนรู้และให้การยอมรับมัน

เขาให้ตัวอย่าง: ในเหตุการณ์ไฟป่า Manus ปีที่แล้ว, ทุกคนพบว่ามันมีกลไกที่เกําหนดชื่อ Todo.md, ให้เอเจนท์ไฟล์หนึ่ง, มันก็สามารถดําเนินการตามขั้นตอนโดยไม่พล่ามข้อสำคัญเลย นักพัฒนาคิดว่าวิธีนี้ใช้งานง่ายจึงสร้างเครื่องมือชื่อ Write todos ออกมา ผลลัพธ์เมื่อมาถึง Claude 3.7 คุณลักษณะนี้ถูกฝึกซึ่งรูปแบบโมเดลโดยตรง คุณเพียงพูด "Write todos" มันจะไม่ลืมเลย

「นี่คือวงจรบวก」 เฮนรี กล่าว 「เราใช้วิธีวิศวกรรมใน Harness เพื่อให้ผลลัพธ์ดีขึ้น โมเดลรุ่นถัดไปจึงจะดูคุณลักษณะนี้เข้ามา」

ในทะเลเดียรัจรอุณหะ เบื่อมากกว่า RL ของโมเดล

「ฉันใช้ 2000 ดอลลาร์ในคืนเดียรัจรอุณหะของเอเจนท์ แต่คุณต้องฝึกโมเดล? มันเป็นสิ่งอื่น มันไม่ใช่เรื่องของเงิน เป็นเรื่องของความสามารถของคุณ」

ในเรื่องของงานถัดไป เฮนรีแนะนำทิศทางสองเส้นทาง: Environment Engineering (สภาพแวดล้อม) และ Eval Engineering (การประเมิน)

การสร้างแอปพลิเคชันที่เหมือน Claude หรือ Manus จึงไม่หลีกเลี่ยงจากสภาพแวดล้อมสำหรับการซิวออนที่สามารถเริ่มต้นและทำลายอย่างปลอดภัยและรวดเร็ว ขณะที่รหัสคงอยู่ การทํา Agent โมเดลเรียกคืนต้องการสภาพแวดล้อมที่สามารถเขียนเช็คอินออกจากที่เสมอได้ การเล่น Phone Use หรือ Browser Use ก็ต้องการ เวลาที่เป็นรอบการทํางานของระบบปฏิบัติการที่มีตอนแผงของเศรษฐกิจโลก การใช้โทรศัพท์ก็คงจะมี Phone World เป็นอนาคต

เกี่ยวกับฟีจแวดล้อม ฮีนรี เชื่อว่าเรื่องนี้เร็วหรือช้า การประเมินจะยุติการยกเว้นขึ้นมาและกลายเป็นงานเฉพาะอาชีพเดียวกัน 「ยังมีอาชีอาชีพหลายอาชีพที่ยังไม่ได้ถูกคิดค้น บุคคลที่อยู่ในห้องนี้ คุณอาจเป็นผู้สร้างอาชีพถัดไป เปรียบเสมือนพ่อค้ากุ้ง？」

เข จัง ชวยน์: 「ออกแบบให้สอดคล้องกับความสามารถของเอเจนท์ ที่เติบโตอย่างต่อเนื่อง」

บางคนถามเกี่ยวกับเครือข่ายเอเจนท์ไปยังเอเจนท์เมื่อไหร่ จัง ชวยน์ไม่ได้ให้ตารางเวลาโดยตรง แต่เสนอเปรียบเสมืออาชีพกับวิวัฒนาการชีวภาพ:

「เริ่มต้นคือสัตว์เซลลืค เมื่มีลาย การประเมินกวัเวกลบความสามารถเอเจนท์ เมื่สสตรย.」

อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้ไม่ได้หมายความว่ามนุษย์ควรเป็นโสดมุ่งเน้นเป้าหมายต่อไป การพัฒนา AI มีความเร็วและน่าประทับใจ ความสามารถระดับสูงจะปรากฏอย่างช้าๆ แต่เราสามารถทำการออกแบบล่วงหน้าได้

ในด้านผลิตภัณฑ์ที่ควรพัฒนา มุ้งมิ้ง แจ๊งชว่าน มีความเห็นชัดเจน: ออกแบบผลิตภัณฑ์ที่สะท้อนถึงความสามารถของเอเจ้นท์ที่กำลังเติบโตอย่างต่อเนื่อง

คือง่ายๆ อย่าท้าทายโมเดล อย่าทำสิ่งที่โมเดลสามารถทำได้เองในวันพรุ่งนี้ ควรส่งต่อไปที่แนวทางที่ทำให้ความสามารถของโมเดลมีความสามารถมากขึ้น ผลิตภัณฑ์ของคุณก็จะมีค่ามากขึ้น

การสนับสนุนการคิดอย่างเป็นอิสระที่เน้นไปทางอนาคตเป็นสำคัญ หากคุณมุ่งเน้นเฉพาะเงื่อนไขปัจจุบันและความสามารถของโมเดลแล้วออกแบบผลิตภัณฑ์ มีโอกาสสูงที่จะล้มเหลวในการสะท้อนถึงความสามารถในอนาคต

เจ้ากี้ แอพและความสามารถของโมเดลต้องสะท้อนกัน

เจ้ากี้เสนอความสังเกตที่ทำให้หลายคนประหลาดใจ: แอป AI จากสองปีก่อนยังคงแน่นและพัฒนา

งานช่วยโดยคิดอย่างสำคัญ การเขียนโค้ดของ Agent กำลังเติบโต ฮาร์ดแวร์ AI รูปแบบหลายแบบกำลังเติบโต มันไม่ใช่กระแสขึ้นซึ่งเรือใหญ่แต้มเรือมาใหม่ เรือมาหลังล้มบ้างลง แต่เรือลำไหนก็ทำงานได้ดีอยู่

เจ้ากี้เชื่อว่าเป็นโบนัสทางเทคโนโลยี

「พื้นทดลองของคุณมีขนาดใหญ่มาก คุณเปิดตัวผลิตภัณฑ์ กำหนดใจ 10 จุดความต้องการ ส่งขึ้นไปพบว่า 7 จุดถูกพิสูจน์ว่าไม่ถูกต้อง แต่ 3 จุดที่เหลือไม่มีปัญหา วนซ้ำ 3 จุดนี้ อาจวางออกอีก 4 จุดที่คุณคิดไม่ถึงก่อนสู่จุดมุ่งหลักสำหรับการตลาด (PMF) หากไม่มีโบนัสทางเทคโนโลยี คุณวางออกไป 10 แต่ไม่มีกันทั้งหมด ก็จะไม่มีโอกาสครั้งต่อไป」

คำแนะนำจากเจ้ากี้คือ: อย่ารอช้า รีบโยนผลิตภัณฑ์ออกไป

บริษัทที่นำผลิตภัณฑ์ใหม่ออกมาอย่างรวดเร็ว บริษัทที่ได้รับตอบแทนอย่างรวดเร็ว มักจะประทับใจมากที่สุดที่สองสามผลิตภัณฑ์ มีคนไว้ใจไม่มีดีก่อน

มีคนถามตอบอย่างทันที: โมเดลกำลังเข้ม บริษัทเริ่มต้นมีประสิทธิภาพสูงขึ้น แต่รูีโกกลับครึ่งวงการนี้เป็นหุ่นหลอกเพลิงหล้าบือลห่าง ปีที่แล้วซีลโคตมีมูลค่า 90 พันล้านเหรียญสหรัฐอเมริกา เดือนมีนาคมปีนี้ เที่ยรี 300 พันล้าน โอกาสของเรายังไง?

เจ้ากี้กลับตอบอย่างชัดเจน: มีโอกาส สำคัญอยู่ที่แอปและความสามารถของโมเดลต้องสะท้อนกัน

โมเดลนี้เป็นแกนแนว หน้าผลในพื้นที่การใช้งานเพิ่มขึ้นทุกนิ้ว ง่ายขึ้น แอปเมือวันหลังนั้นมาตรฐานใช้งานอย่างลำดับ แม้ว่าปัญญาอัลกออสีจะมากขึ้น แต่ดูเหมือนว่าทุกคนกำลังเดินต่อข้างหน้า

วิวัฒน์ เจอเนียส กล่าวว่า "ตัวแทนของคุณควรมีมือยาว และมือถึงจริง สามารถออกไปและสัมผัสได้จริง"

เขาเริ่มต้นพูดถึงความต้องการสองข้อของตัวเองในฐานะผู้ใช้

ข้อต่อมแร้

ทำไม TikTok ถึงประสบความสำเร็จ? เพราะมันใช้การแนะนำแทนการค้นหาแบบใช้เสียงเช่น Siri คุณไม่ต้องใส่ข้อมูลเข้าไปขั้นตอนนั้นเลย ในยุคของ AI แอปพลิเคชันจะตอบสนองความต้องการของคนขี้เกียจได้มากขึ้น

ข้อต่อมประสาน

ในอนาคต แอปพลิเคชันจะไม่ได้มีอินเทอร์เฟซแบบคงที่ และตรรกะผลิตภัณฑ์คงที่แล้ว มันจะเปลี่ยนแปลงต่อเนื่องเนื่องจากการใช้งานของคุณ รุ่นที่คุณใช้ อาจแตกต่างจากรุ่นที่คนอื่นใช้ ทั้งหมดจะมันออกกำลังกาย

ต่อมา วิวัฒน์ เจอเนียสพูดถึงหัวกระทู้ที่ทำให้ทุกรคนเงียบเหงา: ความแข็งแกร่งในธุรกิจของบริษัทริสตาร์ท์อย่างแท้จริงคืออะไร

"ขณะนี้ทุกคนต้องผ่านเรือเข้าสู่ทะเล ไม่ว่าจะทำธุรกิจแบบใดก็ตาม นี่เป็นความเห็นที่ร่วมกัน และอาจเป็นทางเลือกที่ดี แต่ขั้นตอนต่อไปกลับอุดขัดอยู่ที่ไหน? การเพิ่มขยาย จากการดูแลด้านผู้บริโภคไปสู่ธุรกิจย่อยแล้วไปยังธุรกิจใหญ่ๆ ส่วนนี้ AI ไม่สามารถรับมือได้"

เขากล่าวอย่างแจ่มใส: ผลฟอยท์ของเครื่องมือการตลาดด้วย AI เทียบกับฝ่ายขายขนาดใหญ่และกำแพงได้บางอย่าง

จากมุมมองประวัติศาสตร์ เพราะอะไรมีตัวแทนพร้อมขยายธุรกิจรอบโลกของบริษัทซอฟต์แวร์จากอเมริกา? เพราะบริษัทซอฟต์แวร์ต้องการคนอยู่บนพื้นดินเพื่อขายสินค้าแน่นอน ฟังแล้วดูเหมือนจะแต่งตัว แต่นี่อาจเป็นความสามารถสำคัญที่สุดในยุคของตัวแทน: ตัวแทนของคุณควรมีมือยาว และมือถึงจริง สามารถออกไปและสัมผัสจริง

สรุป

ในอนาคต ตัวแทนจะซึมซับเข้าสู่โลกของเราอย่างลึกซึ้งขึ้นเรื่อยๆ นี่ไม่ใช่เรื่องที่จะเกิดขึ้นหรือไม่ เนื่องมาจากตอนไหนและด้วยวิธีใด

มันเป็นเพื่อนออนไลน์ 24 ชั่วโมง มันเป็นโค้ชที่ช่วยคุณพัฒนาเป็นดีขึ้น มันเป็นอำนาจที่มีการดำเนินงานที่ไม่เหนื่อย มันเป็นการค้นหาทางหาคนที่เร็วกว่าการสรรหาทางหากว่า

ส่วนมนุษย์ควรทำคือการออกแบบพื้นโดยไม่พิพากษาสำหรับเปอร์โตรปรอทีนเดิมกว่าคลาอีนรํ

เทคโนโลยีมุ่งหน้าไปข้างหน้า มันเกือบจะเป็นสิ่งที่เกิดขึ้นได้ เพียงพออัตรา

และการเดินหน้าของมนุษย์ มันไม่ใช่สิ่งที่เกิดขึ้นได้908เรือต่8888

ก่อน AGI มาถึง W9870 เรายังมีเวลาที่จะสร้างพื้นโดยไม่พิพากษาสำหรับเปอร์โตรปรอทีนเดิมกว่าคลาอีนร่ ถูลว่าไม่ใช่การจำกัดสิทธิ AI ไม่ได้หวังการดวกรม AI โดยระดับตัวแทนของเจอเนียลหังรญอรง้วันรดาคั้งนทธ)ลกำแนันตรุณที โหยกาใตาญอลลลแลว์ลพ8ต.)

เหมือนกับที่ Zhang Qianchuan กล่าวไว้: โอกาสนี้ใหญ่มาก แต่มันต้องการให้เรามาดำเนินการด้วยกัน

ยินดีต้อนรับสู่ชุมชนทางการของ BlockBeats:

กลุ่ม Telegram สมัครสมาชิก: https://t.me/theblockbeats

กลุ่ม Telegram พูดคุย: https://t.me/BlockBeats_App

บัญชี Twitter ทางการ: https://twitter.com/BlockBeatsAsia