我发现 Grok3 更牛逼， 直接给我一个 https://github.com/SSShooter/mind-elixir-core/tree/master?tab=readme-ov-file 大杀器。
直接不用写代码了， 现成的。
@https1024
直接不用写代码了， 现成的。
@https1024
🔥1024节来个猛的吧🔥
价值16599元的懒猫AI算力舱，此帖评论超过100、阅读量超过3万，明天就把他抽奖送给大家！
懒猫AI算力舱战力分析:
英伟达AI芯片、275T真算力、64GB超大显存、70B大模型、畅玩CUDA生态、AI浏览器、10多款AI牛逼应用全免费（看视频介绍）
@https1024
价值16599元的懒猫AI算力舱，此帖评论超过100、阅读量超过3万，明天就把他抽奖送给大家！
懒猫AI算力舱战力分析:
英伟达AI芯片、275T真算力、64GB超大显存、70B大模型、畅玩CUDA生态、AI浏览器、10多款AI牛逼应用全免费（看视频介绍）
@https1024
今天AI界最大的新闻是manus以数十亿美金价格被meta收购，也是中国人团队史上最贵的收购，公司创立三年，几十亿美金落袋为安。
这个价格是什么概念？做出Kimi K2这样超强模型的，让硅谷都respect的月之暗面，目前的估值也就40亿美金。
1. 为什么meta要收购Manus
Meta很有钱，但在AI领域落后，前几个月主题是亿级美金年包挖大模型训练人才，现在是重金收购应用层，Meta对AI的态度跟腾讯有点像，最终是把模型的智力服务于生态发展，而不是单纯追求AGI和技术突破。
Meta可能看重Manus两点，一个是通用agent的产品定位和工程能力，Manus在在复杂长程任务执行有极强的优势，并且1亿美金ARR也验证了PMF，对Meta来说，可以让模型到应用之间的转化更加快速有效
另一个是组织能力，Manus在技术大潮来临前，敢于往一个“没人看好但逻辑正确”的方向全速前进的嗅觉和组织执行力，3月刚出来，大家都觉得这有啥，可以快速做出来，但到现在，依然只有一个manus
2. Manus不是简单的套壳
首先，Manus定义了Agent的产品范式，也因为它，涌现了那么多垂类的Agent，这个足以留名
Manus没有做模型训练，是在模型和应用之间，做了非常扎实的工程建设，给AI一个电脑环境，提供最基础的工具，让它完成几乎所有人可以完成的事情。
给Agent的工具数量不多，都是很底层的，比如shell、bash、file system、browser，让agent基于用户需求，调用这些工具去实现，而不是在上面挂在非常多的基于特定场景定义的一键式工具
这种方式，可以满足用户尽可能泛化的需求和提高效果的天花板。
用一个视频剪辑的比喻，一种是提供一系列的滤镜、特效，一键套用，快速稳定出结果，另一种是提供曲线、色轮、HSL等基础工具，牛逼的调色师可以调出几乎所有的色调，而且很精细，Manus选择了后者，因为赌模型的能力会进步并且超过人类。
但这样会带来3个问题
1）工具越基础越底层，完成一个任务步骤就越复杂，带来了上下文窗口爆炸的问题，于是Manus在上下文工程上也做到了极致，推荐看 Context Engineering for AI Agents: Lessons from Building Manus
2）每个任务都是从0开始，不如workflow预设的稳定和快速，Manus是先通过通用的方式吸引用户尝试各种任务，然后分析高频、高价值的任务进行反向优化，推出类似预设的能力，让常见任务更快完成。这个思路我有实践的体验，过去产品经理是带着个人的先验来做判断，大部分是赌输的，字节的AB文化，降低了对产品经理主观经验的依赖，而AI时代，大模型的泛化能力 + 用户实际需求的复杂性，更进一步了，这三年的感受是，你永远不知道用户会怎么用模型和产品，而且会给你惊喜。
3）面对一个输入框，用户不知道怎么用。
- 先满足少数用户的需求，不要直接切最大众的，因为最大众的就是豆包里的快问快答，并且还不会付费；
- 通过replay和社群分享其他人的优秀实践；
- 把PPT、wide research这些高频需求，固化为预设，放在输入框下方作为快捷入口；
- 连接用户的context，比如gmail、calendar，更主动地完成
3. Manus的经验借鉴
24年立项，25年3月上线，事后看，这个也不复杂，但是在24年立项做这个是非共识的，需要极大的勇气和坚定的信仰判断。推荐看manus立项会议纪要，在当时做这样的判断，还是很respect https://mp.weixin.qq.com/s/Ud0djNpSAqUoFUYpTzasmg
3月发布的时候，我拿到邀请码后，周末和@钟十六 @叫我本泽马就好 朋友研究manus是怎么做的，当时是Claude 3.5 sonnet没有原生的planning和tool use能力，manus是产品层来实现，的确当时没有那么难做，甚至有48小时复刻manus的开源项目
但是那么多团队做manus，都没做成，差在两个点，一个是认知，大部分人当时还是以当时的静态看manus这个产品，一堆问题，没有从长期角度看。另一个是组织，做一个demo，和 做一个产品，以及保持领先的产品，之间是巨大的鸿沟，需要配套的组织能力
即使monica已经做了两年AI产品，但做manus这样超前的不确定的产品，依然很难达成共识，所以manus最开始一直就是五人，充分共享context，高度对齐，高效沟通
4. 资本市场的影响
Manus，创业3年，产品上线九个月，ARR1亿美金，token消耗量140万亿，以几十亿美金被收购，对资本市场是利好，VC赚到钱了，会更加愿意投钱，创业者也更容易融到钱，这种泡沫会放大。
Manus靠IPO还是非常难的，token消耗太恐怖，亏损严重，也很难长期依赖融资，不如给财大气粗的meta，这是理性的商业判断。目前也是最好的时机，最好的结局了。
不过被美国公司收购，有点尴尬，还好已经转到新加坡，不然在某些方向的影响不大好看
ai创业还是要出海，国内用户爱白嫖，大厂爱抄袭而不愿意收购，上市更是遥遥无期，导致国内VC的投资更偏财务投资，而非真正的风险投资。当然国内也有大笔人民币资金投入，只不过会流向更偏实物的芯片、机器人。
1月8日智谱IPO，股票代码2513，如果能打新，就是赚到了。
附上3月对manus的一些分析
看宣传片的分析 https://m.okjike.com/originalPosts/67c8724d92fdb6dbc6f61ed4?s=ewoidSI6ICI1OTE5MGI1MWIxYzVhODAwMTIwOWY2NDYiCn0=
对manus营销的看法https://m.okjike.com/originalPosts/67c9d3367cb8c547e25c73ac?s=ewoidSI6ICI1OTE5MGI1MWIxYzVhODAwMTIwOWY2NDYiCn0=
manus上手体验 https://m.okjike.com/originalPosts/67cdabd540e6b6754a7b402a?s=ewoidSI6ICI1OTE5MGI1MWIxYzVhODAwMTIwOWY2NDYiCn0=
这个价格是什么概念？做出Kimi K2这样超强模型的，让硅谷都respect的月之暗面，目前的估值也就40亿美金。
1. 为什么meta要收购Manus
Meta很有钱，但在AI领域落后，前几个月主题是亿级美金年包挖大模型训练人才，现在是重金收购应用层，Meta对AI的态度跟腾讯有点像，最终是把模型的智力服务于生态发展，而不是单纯追求AGI和技术突破。
Meta可能看重Manus两点，一个是通用agent的产品定位和工程能力，Manus在在复杂长程任务执行有极强的优势，并且1亿美金ARR也验证了PMF，对Meta来说，可以让模型到应用之间的转化更加快速有效
另一个是组织能力，Manus在技术大潮来临前，敢于往一个“没人看好但逻辑正确”的方向全速前进的嗅觉和组织执行力，3月刚出来，大家都觉得这有啥，可以快速做出来，但到现在，依然只有一个manus
2. Manus不是简单的套壳
首先，Manus定义了Agent的产品范式，也因为它，涌现了那么多垂类的Agent，这个足以留名
Manus没有做模型训练，是在模型和应用之间，做了非常扎实的工程建设，给AI一个电脑环境，提供最基础的工具，让它完成几乎所有人可以完成的事情。
给Agent的工具数量不多，都是很底层的，比如shell、bash、file system、browser，让agent基于用户需求，调用这些工具去实现，而不是在上面挂在非常多的基于特定场景定义的一键式工具
这种方式，可以满足用户尽可能泛化的需求和提高效果的天花板。
用一个视频剪辑的比喻，一种是提供一系列的滤镜、特效，一键套用，快速稳定出结果，另一种是提供曲线、色轮、HSL等基础工具，牛逼的调色师可以调出几乎所有的色调，而且很精细，Manus选择了后者，因为赌模型的能力会进步并且超过人类。
但这样会带来3个问题
1）工具越基础越底层，完成一个任务步骤就越复杂，带来了上下文窗口爆炸的问题，于是Manus在上下文工程上也做到了极致，推荐看 Context Engineering for AI Agents: Lessons from Building Manus
2）每个任务都是从0开始，不如workflow预设的稳定和快速，Manus是先通过通用的方式吸引用户尝试各种任务，然后分析高频、高价值的任务进行反向优化，推出类似预设的能力，让常见任务更快完成。这个思路我有实践的体验，过去产品经理是带着个人的先验来做判断，大部分是赌输的，字节的AB文化，降低了对产品经理主观经验的依赖，而AI时代，大模型的泛化能力 + 用户实际需求的复杂性，更进一步了，这三年的感受是，你永远不知道用户会怎么用模型和产品，而且会给你惊喜。
3）面对一个输入框，用户不知道怎么用。
- 先满足少数用户的需求，不要直接切最大众的，因为最大众的就是豆包里的快问快答，并且还不会付费；
- 通过replay和社群分享其他人的优秀实践；
- 把PPT、wide research这些高频需求，固化为预设，放在输入框下方作为快捷入口；
- 连接用户的context，比如gmail、calendar，更主动地完成
3. Manus的经验借鉴
24年立项，25年3月上线，事后看，这个也不复杂，但是在24年立项做这个是非共识的，需要极大的勇气和坚定的信仰判断。推荐看manus立项会议纪要，在当时做这样的判断，还是很respect https://mp.weixin.qq.com/s/Ud0djNpSAqUoFUYpTzasmg
3月发布的时候，我拿到邀请码后，周末和@钟十六 @叫我本泽马就好 朋友研究manus是怎么做的，当时是Claude 3.5 sonnet没有原生的planning和tool use能力，manus是产品层来实现，的确当时没有那么难做，甚至有48小时复刻manus的开源项目
但是那么多团队做manus，都没做成，差在两个点，一个是认知，大部分人当时还是以当时的静态看manus这个产品，一堆问题，没有从长期角度看。另一个是组织，做一个demo，和 做一个产品，以及保持领先的产品，之间是巨大的鸿沟，需要配套的组织能力
即使monica已经做了两年AI产品，但做manus这样超前的不确定的产品，依然很难达成共识，所以manus最开始一直就是五人，充分共享context，高度对齐，高效沟通
4. 资本市场的影响
Manus，创业3年，产品上线九个月，ARR1亿美金，token消耗量140万亿，以几十亿美金被收购，对资本市场是利好，VC赚到钱了，会更加愿意投钱，创业者也更容易融到钱，这种泡沫会放大。
Manus靠IPO还是非常难的，token消耗太恐怖，亏损严重，也很难长期依赖融资，不如给财大气粗的meta，这是理性的商业判断。目前也是最好的时机，最好的结局了。
不过被美国公司收购，有点尴尬，还好已经转到新加坡，不然在某些方向的影响不大好看
ai创业还是要出海，国内用户爱白嫖，大厂爱抄袭而不愿意收购，上市更是遥遥无期，导致国内VC的投资更偏财务投资，而非真正的风险投资。当然国内也有大笔人民币资金投入，只不过会流向更偏实物的芯片、机器人。
1月8日智谱IPO，股票代码2513，如果能打新，就是赚到了。
附上3月对manus的一些分析
看宣传片的分析 https://m.okjike.com/originalPosts/67c8724d92fdb6dbc6f61ed4?s=ewoidSI6ICI1OTE5MGI1MWIxYzVhODAwMTIwOWY2NDYiCn0=
对manus营销的看法https://m.okjike.com/originalPosts/67c9d3367cb8c547e25c73ac?s=ewoidSI6ICI1OTE5MGI1MWIxYzVhODAwMTIwOWY2NDYiCn0=
manus上手体验 https://m.okjike.com/originalPosts/67cdabd540e6b6754a7b402a?s=ewoidSI6ICI1OTE5MGI1MWIxYzVhODAwMTIwOWY2NDYiCn0=
#出海运营秘籍👉@yunying23
做内容，出爆款，有命有运。命是找到“那个”内容模板封装自己的特点，运是基于自己的行业抓社会热点。特点是基础，热点是杠杆。那个内容模板是什么？谁也不知道。唯一知道的是，总有一款适合你。一开始从找对标和抄爆款开始，然后测出适合自己的那个内容模板。而测需要数量和数据，没有数量就没有数据，没有数据就无法优化。
做内容，出爆款，有命有运。命是找到“那个”内容模板封装自己的特点，运是基于自己的行业抓社会热点。特点是基础，热点是杠杆。那个内容模板是什么？谁也不知道。唯一知道的是，总有一款适合你。一开始从找对标和抄爆款开始，然后测出适合自己的那个内容模板。而测需要数量和数据，没有数量就没有数据，没有数据就无法优化。
