越来越觉得,看成功故事没有意思,因为人成功之后总会或多或少掩饰来时路上真正有决定性的事情,因为这些事情往往不能全盘托出;看失败故事才有意思,失败之后,没有人会帮你掩饰。聪明人应该避免再犯别人已经犯过的错误。
wwang的笔记
Wei Wang
探索技术与自由的边界。致力于构建反脆弱系统,并在 Crypto、长期投资与创业中寻找 10x 的不对称机会。
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- 很多时候,我会觉得美联储主席的权力要比美国总统大得多。
- 每天如果不用XX $的token,这一天就感觉虚度了。
- 在中美元首会面铺天盖地新闻背面,有两个可能更重要的事情正在发生:
1. 美国30年长期国债汇率悄悄来到5.1%
2. 美联储主席要换人了 -
- 奶茶定价法:Saas订阅价格以当地喜茶一杯多肉葡萄的价格为基准定价。比如说:产品每月订阅是一杯喜茶,记作“一喜”。
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- 资本不能完全自由流动的时候,token可以。
(llm token和crypto token都是😄) - 在币圈现在没法价值投资的一个重要阻碍是,绝大多数项目,币权不等于股权。持币者没有股东权益,直接击破了价值投资的公设(买股票就是买公司)。
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- 研究了一下什么是harness。(AI领域新词每天都有)
基座模型厂商训练模型的时候,似乎harness框架都是和模型绑定一起训练的。这似乎就会导致,anthropic的模型最适合的harness框架就是claude agent sdk,openai的模型最适合的harness框架就是OpenAI Agents SDK? - 今天早上想了一下,COIN在交易所业务上是没有差异化的。在美国合规托管市场和USDC赚利差,似乎还有护城河。这个空间有多大,我没想清楚。
- (如果还没有退休)高效做判断、高效做执行。
- 当然这些能力都是在实践中积累起来的,一开始不需要要也一定不能都做起来
- 为了支撑这一百个agent应用,可以想象需要很强的infra/platform能力(或者中文语境里叫中台?),随便想想可能有
- 多模型路由
- 统一的inference gateway
- prompt管理与A/B测试
- inference推理优化
- 长期记忆管理
- 沙箱执行环境
- mcp infra(虽然我不喜欢mcp)
- 第三方api网关(notion、slack、gmail等等)
- 浏览器自动化
- 输出过滤(敏感信息脱敏、合规检查等)
- 多租户数据隔离
- prompt injection防御
- 用量计量
- 等