他用不到1小时/周,在LinkedIn搞到14.5万粉丝,还顺手赚了几百万
如果你还觉得 LinkedIn 只是“外企打工人自嗨区”,那你已经错过了一波正在发生的红利。Greg Isenberg 用14个月、几乎不花时间的方式,把 LinkedIn 变成了一个稳定产出现金流的增长引擎,而他分享的玩法,至今还没被大多数人看懂。
如果你还觉得 LinkedIn 只是“外企打工人自嗨区”,那你已经错过了一波正在发生的红利。Greg Isenberg 用14个月、几乎不花时间的方式,把 LinkedIn 变成了一个稳定产出现金流的增长引擎,而他分享的玩法,至今还没被大多数人看懂。
Google 发布 Veo 2 后,AI 视频生成进入“可用阶段”。本文不纠结谁更强,而是基于视频内容,系统梳理 Veo 2、Sora 等模型已经能实际落地的五个用例,以及它们如何改变广告、内容创作和电影工业的工作方式。
这是一次罕见而坦诚的创业复盘。连续创办五家公司、卖出一家十亿美元公司后,Elias Torres并没有沉浸在成功叙事中,而是重新审视失败、疲惫与AI带来的新起点。这篇文章还原了他如何被ChatGPT重新点燃,以及为什么他认为“客户成功”将成为AI时代最被低估的战略核心。
这是一场信息密度极高、情绪反转明显的发布。Gemini 2.0不仅是一次模型升级,更像是Google对过去两年AI战略的集中回应:多模态、Agent、推理能力全面铺开,试图重新夺回技术叙事的主导权。
如果你以为大模型只能“帮你写SQL”,那这场DevDay演示会直接刷新认知:Supabase把一整个Postgres数据库交给GPT-4o自主操作,还跑在浏览器里。不是概念,而是能自我修复、能做向量搜索、还能画图的真家伙。
所有人都在等 GPT-5,OpenAI 却在 DevDay 2024 上选择了另一条路:不拼参数规模,而是把“推理、语音、成本和代理”真正交到开发者手里。这场看似克制的发布,实际上比任何一次模型升级都更激进。
在OpenAI DevDay的舞台上,DataKind抛出一个让AI从业者愣住的结论:在人道主义场景,AI不需要“接近完美”,70%的准确率就足以改变生死。这不是妥协,而是一套经过真实战场验证的工程理性。
当 GPT-4o mini 把 32k 成本从 120 美元打到 0.6 美元,很多人以为 AI 规模化已经变成“选便宜模型”的问题。但 OpenAI 在 DevDay 现场泼了一盆冷水:真正决定你能不能活下来的,不是成本,而是你是否先把准确率做到“商业可接受”。这场演讲,几乎是在拆穿所有 AI 应用的幻想。
在 OpenAI DevDay 的社区案例里,Amperity 抛出了一个让很多 AI 从业者愣住的做法:他们做了一个跨行业、跨上百客户的 NL2SQL 系统,却刻意没用向量数据库。取而代之的,是两步“研究式”上下文管理。这套思路,可能比你想象得更重要。
在 OpenAI DevDay 的一个不起眼角落,Dimagi 分享了一个让很多 AI 从业者意外的结论:想把大模型用好在低资源语言上,最聪明的做法,可能不是“直接教模型说当地话”。他们用 GPT-4o mini 做机器翻译微调,把 Sheng 这种混合俚语的翻译 BLEU 分数从 22 拉到 65,成本却只要十分之一。