🎤 爲偶像應援 · Gate送你直達 Token of Love! 🎶
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泫雅 / SUECO / DJ KAKA / CLICK#15 —— 你最期待誰?快來一起應援吧!
📌 參與方式(任選,參與越多中獎幾率越高!)
1️⃣ 本帖互動
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評論區打出 “我在 Gate 廣場爲 Token of Love 打 Call !”
2️⃣ 廣場發帖爲 TA 打 Call
帶上 #歌手名字# + #TokenOfLove#
發帖內容任選:
🎵 最想現場聽到的歌 + 心情宣言
📣 應援口號(例:泫雅女王衝鴨!Gate廣場全員打 Call!)
😎 自制表情包/海報/短視頻(加分項,更容易中獎!)
3️⃣ 推特 / 小紅書發帖打 Call
同樣帶上 #歌手名字# + #TokenOfLove#
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🎟️ 獎勵安排
廣場優質發帖用戶:8張門票
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📌 優質帖文將根據文章豐富度、熱度、創意度綜合評分,禁止小號水貼,原創發帖更易獲獎!
🕒 8
比特幣歷史新高,以太帶着一衆山寨狂飆突進。我卻提不起一點興趣,在接近這一輪週期頂點之際,我在思考下一個十年的100倍賽道是什麼。
而我的答案是:AI和穩定幣
我最近越來越感到,以agent爲代表的生產力範式在深遠地改變着我們的信息,工作和生活。
之後以1.2億美元的估值從a16z拿了1500萬美元投資。
暫且不論產品好壞,我認爲這種風向轉變是很明顯的,以Google爲代表的科技巨頭招聘要求和工作範式顯然過時了。
Google 創立於 1998 年,很早就強調“聰明的工程師”和計算機科學基礎,尤其是算法和數據結構。Google 的早期面試會問“寫出一個 O(log n) 的搜索算法”這類問題,隨着 Google 的成功,這種招聘模式被很多初創公司模仿。
但是隨着AI編程的能力越來越強,以cursor,claude code,GPT等爲代表的agent正迅速抹平這一技術差距。
事實上,我們需要的真的是那些算法知識嗎?其實不然。
吳恩達就在最近的YC演講中提到,以前他們團隊裏產品經理和工程師的配比大概是1:6,1:7。但是最近他們團隊有人提議把這個配比改成1:0.5 .
這是因爲,我們現在借助AI已經擁有了快速工程化和產品化的能力,而發現需求,驗證需求反倒是一種稀缺品。
這也意味着,無論是工作和創業,AI已經賦予了我們魔法般的能力去快速做出原型並且規模化。拉開大家差距的變成了一種品味和手感。
我最近非常欣賞和在學習的一家公司loveable就是這樣的例子。
這家公司是一家支持vibe coding的公司,成立於 2023 年底,2024 年 11 月才正式上線,僅僅 8 個月後(2025 年 7 月)就完成了 2 億美元 A 輪融資,估值高達 18 億美元,成爲歐洲成長最快的 AI 初創公司之一。
他們的營收增長異常驚人:
1⃣上線 4 周就實現 400 萬美元 ARR(年化經常性收入);
2⃣上線 3 個月突破 1700 萬美元 ARR,有 3 萬付費用戶;
3⃣上線 7 個月達成 7500 萬美元 ARR,累計註冊用戶 230 萬,其中 18 萬爲付費用戶。
背後除了踩中風口,一個非常重要的原因就是他們是一家“agent-native company"
Lovable 從 Day 1 就是“agent-native”架構:
所有工作流默認支持 AI agent 調用和協作;
內部工具鏈(CI/CD、部署系統、數據庫管理)也有 agent 的 API 接口;
開發團隊工作就是圍繞“AI 能完成什麼、人只做關鍵檢查”來設計的。
每個 agent 都有“工作權限”、“上下文記憶”和“溝通接口”,可以通過 Slack 或命令行直接溝通。
內部也有“agent performance review”(類似考核),不滿足預期會被替換或調整 prompt。
我認爲這代表了以後新的公司的架構,特別是爲中小企業(甚至是一人公司)提供的最好的機會。
這也是我在公司的重心之一,讓我們盡早盡量多的實現agentic化。
想象一下,如果你每天的信息流都有AI整理信源,總結行業趨勢,然後根據過去的案例微調過的模型爲新出現的機會生成合作提案(tob)或者是自動處理工單裏的待辦和客戶的諮詢(toc),還能做自己的績效評估考核,豈不是一種神跡?
除了工作,生活上,旅遊,交易的方方面面我們都可以擁有一支AI團隊來爲我們服務。這樣帶來的效率是百倍增長的。
以後我們再是工程師,分析師,商務,而是管理AI工程團隊,分析團隊,商務團隊的項目經理。
現在全情投入,我們就能博得超前時代一個身位的認知差。
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