what specifically?
都不说通用机器人
只要机器人本身economy of scale导致便宜的话，我觉得对就业冲击也挺大的
我要是知道我也不在这了是不是。/笑
我看你就是
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Linux根本不需要额外做什么，现在codex已经做到了
还有sex robot，全世界这么多性压抑，做这个包赚钱吧 
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如果能想通，就能直接去创业了，web2之后下一波
果然职业的尽头就是销售 
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对啊，windows就没存在意义了
一方面是从模型这边，越来越efficient
一方面是从硬件算力这边，供应越来越充足
直到ai非常便宜，每个人手机上都能接近无限用？
这么一想，感觉什么硬件什么存储，半导体还要继续涨啊？！
什么时候AI能取代onlyfans了，什么时候就落地了
机器人和AI是两码事
没有AI的工业机器人早就用了几十年了
制造业里面目前AI最成功的是基于影像的质检，一些传统的影像工具很难量化的质检操作，以前依赖质检员的综合判断，现在用AI很好替代
但是需要精确量化的流程还是要手搓
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generalizable, open-world robotics
别听搞AI的瞎吹
一线生产经理需要的是repeatability和reliability
所有的工人他们都恨不得能训练成没有智能只会做事的机器
要把机器加上人工智能那不是造反天了
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之前在别的贴子讨论过，好像主要是在NVDA的帖子下面。我觉得是用中等通胀水平实现成本转嫁给普通消费者 （之前算的是人均每年要额外支出$10k-20k，直接或间接AI相关，才能支撑起目前的capex水平）。大概持续十来年的5%左右的通胀？然后AI应用全行业落地，生产力大爆发居民财富再跟上。所以接下来10年可能会有困难日子，参考1920年的大萧条，源自福特公司发明生产线，生产力大爆发。
哪个公司要暴富不知道我猜大概率还是继续是能源基建和芯片吧。因为AI模型公司感觉最终就是薄利多销的路子，类比航空公司。
如果要守住现有财富，我觉得现在其实可以买TIPS这种通胀挂钩的债券，比如今年30年TIPS回报率可能要冲7%了 （通胀4.2%+2.6% real yield）
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东大突破技术封锁，从硬件到模型干成白菜价
把nvidia gpu从二楼扔下去，落地，就可以增加一个gpu的gdp
看不懂逻辑。照你的描述为什么windows有优势？
虽然这个观点有点极端, 但是确实有这个可能性. 关于这个我想到的是农业在经济活动中的地位, 以加州为例子,加州有中部峡谷,算是美国最好的农业产区了,加州的农产品按价值算好像也是全美第一. 加州农业也占加州总用水量的80%之多. 但是一看经济数据,农业在加州GDP里面只占1%, 确实是忽略不计归零了.
但是AI的叙事有一个局限性可能很多人忽视了, 就是高质量的训练数据哪里来. 在码农群体, GitHub, StackOverflow就是天然的高质量数据库, 大家已经花了十几年的时间来修建和维护它, 所以AI落地速度神速. 在大量的行业, 训练数据极度短缺, 或者没有有效的途径来整合各种不同的数据, 比如有的数据是手写在笔记本上,存在档案库里没有电子化. 有的是不可能得到可靠的数据因为传感器的极限/误差, 以及人类知识的边界有限等等. 这一部分是没办法用AI取代的,只能是继续慢慢探索,不断发明发现新的数据,新的技术,新的理论. 而且我认为随着AI的落地加速, 这部分没有被取代的工作只能是价值更高, 你要是能提出一个新的科学理论,新的测量手段(比如重力波), 这个最终才是模型迭代的基石. 不然模型再复杂,也只能在自己的训练数据里面兜兜转转. 而推动人类理论和认知边界的行业也有可能是新的"白领", 别的一切确实是只能是变成"蓝领"了. 比如科研界, 我认为现在是严重under pay了, 他们创造的价值和拿到的收入相比极度不成正比. 未来财富应该慢慢转移到这些创造新的知识和数据的行业来
而A家和O家,这种其实本质上就只是新码农, 拿着现有的神经网络基础理论, scale up,中间再参杂一些小的改进, 调参, 做一些tool 比如code agent等等. 这个我觉得最终就是未来的航空公司汽车公司, 卖token薄利多销。模型会慢慢开始高度同质化，标准化。我觉得, 他们也只算是卖铲子的
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新的机会是造和修机器吗？