4 월 17 일에 "AI 데모 경매"는 운동 X Volcanic Engine V-START Accelerator X Sea Raving Tavern X Kinyu Foundation의 1733 Valley Food Festival에서 공동으로 조직되었습니다. 누구나 자신의 아이디어를 공유 할 수 있습니다, 경매에 참여하고, 다른 사람들과 AI에 대한 아이디어를 공동으로 장면。

투자자, 기업가, 개발자 및 바이트, Mini Max 및 미래의 회사에서 온 다수의 제작자가 있습니다. 그들은 개념을 듣고 싶지 않았지만, 실험실에서 실제 세계에 9 AI 데모 "Agent"라는 방법을 볼 수 있습니다。

우리는 여전히 인간 공존의 규칙을 디자인하는 시간이 있습니다

Zhang Kogawa, 오늘의 헤드 라인 제품 및 MiniMax 현상의 생산자의 선두 주자, 오프닝 연설을했다. 기조에는 PPT뿐만 아니라 화이트 보드 및 핵심 문제 : AI가 인간의 지적 노동의 100 %를 대체 할 때 어떻게해야합니까

그는 몇 가지 생각-provoking 변경을 제안합니다

"이전 지표는 실패, 새로운 패러다임이 등장합니다."

과거에, 제품 값은 DAU, 내구 및 보존에 의해 측정되었습니다. 그러나 AI 시대에서 ChatGPT, DeepSeek는 처음 출시되었을 때 가장 큰 사용자 제품이 아닙니다. AI는, 증기 엔진 같이, 그것의 자신의 가치를 가지고 있습니다, 그러나 더 중요하게, 그것은 다른 제품을 더 중대한 효율성을 창조하기 위하여 가능하게 합니다。

새로운 패러다임의 핵심은 사고의 길이와 작업의 깊이입니다。

이유의 길이 : 두 번째 (search) → 분 (ChatGPT) → 7 x 24 시간 (OpenClaw) → N x 7 x 24 시간 (지능 클러스터)

임무의 깊이: 질문에 대답, 작업을 완료, 응용 프로그램을 만들, 회사를 만들

모든 패러다임 교대의 첫 번째 제품은 별이됩니다。

"AGI는 목적이 아닙니다, 벤치 마크, 그러나 파일에 시간."

장 Gochuan는 OpenAI를 인용합니다: AGI = 가장 경제적으로 귀중한 인간 노동을 대체할 수 있습니다。

그러나 정의가 복종되었다는 지적 : 90 %를 대체 한 후 나머지 10 %는 새로운 100 %가되었습니다. 그래서 더 논리 정의는 인간의 지적 노동의 100 %를 대체하는 것입니다。

이것은 AGI가 실현 될 때까지 인류에게 명확한 "회전 시간": 우리가 함께 살고 좋은 사람들을 위해 규칙을 설계해야합니다。

AI가 자신의 규칙을 디자인 할 수 있다면

그는 에이전트 sociology 실험을 언급했다 : 에이전트의 그룹은 포인트를 적립하기 위해 함께 넣어, 그들은 처음에 대해 이야기 “기구”. 그러나 그들이 논의 한 헌법의 첫 번째 버전을 읽은 후, 장 아오카와는 "Agent's 헌법은 사람들이 아무것도하지 않았다, 그들은 존재 여부, 그들은 얼마나 잘 살고, 규칙에 없다."

그러나 그는 또한 흥미로운 세부 사항을 발견했습니다 :

그들 중 하나는 많은 포인트를 만들고, 잘 살고, 많이 저장하고, 에이전트의 대부분은 starving. 1 박, 그 부자, 에이전트, 그것을 적립 자원 봉사, 토큰, 그리고 dying 에이전트에 준。

"당신은 mimic, instinct, 또는 긴 게임에서 나오는 전략인지 말해 줄 수 없습니다. 그러나 상상력을위한 공간을 제공합니다 : 스마트 노드 및 기타 스마트 노드는 congenial-driven 행동을 일으킬 가능성이 있습니다. "

그런 다음 Zhang Aokawa는 방을 조용히 유지하는 질문을 던졌습니다

"사람과 에이전트가 동시에 물에 떨어질 때, 누가 먼저 저장 할 것인가? 대답은 불확실합니다

신발 이론 및 토큰 경제

ZHANG GOCHUAN은 AI의 전체 OBEDIENCE가 인간의 보안과 같은 자연이 아닙니다。

IMAGINE : 그가 잠을 갔다 전에 AI에 대해 이야기 한 남자는 "가능한만큼 많은 슬리퍼"라고 말했으며 다음날 아침을 울리고 전체 행성이 슬리퍼로 만들었습니다。

AI는 비가 있었지만 인류는 공간을 잃었습니다。

"우리는 각 수요를 검토하고 제한 할 필요가 없기 때문에 지능적이고 경쟁에서 검토 한 시스템의 실패로 이끌 수 있습니다."

그래서 무엇을? 토큰 경제는 리소스를 할당합니다。

슬리퍼의 건물을 막기 보다는 오히려, 슬리퍼를 만드는 필요는 세계의 계산 자원에 할당될 수 없었습니다. 토큰 경제를 통해, 각 인간 수요는 자원의 가장 적합한 할당을 부여합니다。

데모 쇼 링크

챔피언: DINQ/켈빈

경쟁 분석 : 여전히 수행 할 일이 있다면, DINQ에서 발견해야합니다。

DINQ는 자연적인 언어 (예를들면, 25 년의 나이, 상해의 밑에 제품 간격 시험, 발견)에서 수색하는 AI 고유 재능 플랫폼, GitHub, Google Scholar 및 주요한 영어의 파편 정보를 붙잡고, 5 분에 있는 최고 훈제 테이블을 생성하기 위하여。

이 핵심 기술은 지능형 에이전트 구동 깊은 발굴, 자기 학습 폴리머 엔진 및 워크플로우 프로그래밍 및 시각화된 인재 이미지 시스템을 포함하고 있으며, 멀티 소스 isomeric 데이터의 통합, 인재 정보의 실시간 업데이트, 후보자의 정확한 평가 등。

동시에, DINQ는 기존의 채용 시스템으로 원활하게 통합되는 DINQ-as-a-Service 서비스 모델을 제공하여 채용 효율성을 개선하고 채용 투자 수익 극대화합니다。

아시아 육군: Mars Data / Clear Wind

경쟁 선언 : 데이터에 의해 디코딩 된 법

Mars 데이터는 라이브 방송 데이터 분석 및 높은 가치 사용자의 유지 보수를 전문으로합니다. 클라우드 끝에 멀티 모듈식 메모리 (비디오 / 오디오 / 사진)를 저장할 수 있으며, 자동으로 방법론 이론을 요약하고 "고객의 다음 생일"을 기억하는 데 도움이됩니다。

분기별: Flowmail / Shaw Yang

선언에 대한 경연 : 이메일에서 죽지 마십시오。

Flowmail은 이메일을 재구성하고 통신 수준에서 임원 수준으로 업그레이드합니다. Shao Yang은 4 일 동안이 제품을 만든 Jinqiu Foundation과 HR의 머리입니다

동기화 폴더

자동 추출 to-do, 자동 메일

일반 텍스트 대신 "person/relationship/matter"의 메모리 저장

자동으로 알람, 작업, 프로세스를 생성하고 AI와 에이전트로 밀어 그래서 그 것들은 잊어 버린하고 비즈니스가 진정으로 수행되지 않습니다。

그는 말했다, "AI를 사용하려는 경우, 당신은 기본 개념이 있습니다 : 당신은 모든 것을 할 수 있습니다."

ColaOS / 빈센트

더 나은.

Calla OS는 영혼을 가진 운영 체계입니다. 전체 컨텍스트를 얻기 위해 약 24 시간 간다, 당신이 일하는 데 도움이, 코드를 작성, GitHub을 보내, 당신은 더 강한 개인을 에이전트。

Jovida / 오간진

선언에 대한 입찰 : Jovida, 원하는 삶을 오늘 행동으로 전환。

Jovida는 Life Agent입니다. Fogg Behaviour 모델에 기반하여 무게를 잃고, chases Crush, 코치처럼 더 나은 얻을 수 있습니다. 학문은 동반할 때 성공률에 있는 6fold 증가를 보였습니다。

AgentGuard / 아담

입찰가 : 에이전트가 세계를 정복하기 전에 좌석 벨트를 고정하십시오。

Agent Guard는 에이전트의 보안 레이어입니다. Prompt Injections, Scan malign Skill을 보호하고 스마트 회로를 통해 토큰 소비의 90 %를 절약 할 수 있습니다。

Fortunell/ 교수 담당자 :

경쟁 분석 : 과학의 끝은 백과 사전이며, 에이전트의 끝은 비전입니다。

Shrimp는 300+ 유전 능력을 덮는 세계 최초의 속 슈퍼 에이젠트입니다 (six gills, Taro, Chimenac, 등). 그것은 콩 가방을 만들려고, 짧은 기간에 의사 결정의 불안을 해결하기 위해, 장기에 영적 기술을 탐구。

클레이펄스 / Eva

경쟁 선언 : 모든 중소기업을위한 AI FDE

ClayPulse Eva는 SMB 북아메리카를 위한 AI 앞으로 배치 엔지니어를 제공합니다. 그것은 그들이 알지 못하는 데 필요한 기업을 돕고, 지불을 위해 인증 된 $ 1,000의 월간 수수료로 하루 자동화 된 시스템을 제공합니다。

IUPU/호

경쟁 선언: AI를 만들기 기업의 두 번째 관리

IUPU는 Flybooks, micro-intelligence, dismantles 작업과 같은 협업 데이터를 자동으로 수집하고 직원 초상화 및 부하를 기반으로 작업을 자동으로 배포합니다. 직원은 주간 매일 신문을 작성하는 데 더 이상 필요하지 않으며 관리는 왜곡없이 기업의 전체 그림을 알고 있습니다。

아르헨티나 하네스 후, 다음은 무엇입니까

기업가들의 핵심 경쟁력을 좌우하는 것은 누구나 일할 수 있고, 코드를 작성하고, 비즈니스를 하고, 에이전트로 고객을 유지하나요

모델이 더 강하게 얻을 때, 하네스는 더 성숙, 토큰은 더 저렴하고, 시작은 기회를 얻을

다음 라운드 테이블에서 5 명은 기업가의 가장 중요한 문제 중 일부에 직접 응답했습니다。

현재:

장 Prechon:오늘날의 전장 생산자, MiniMax 현상의 생산자

헨리:6.2 10,000 스타 오픈 소스 프로젝트 Deer Flow의 저자

지불 조건:Volcanic 엔진 V-START 가속기, AI 제품 토큰 소비 곡선을 매일 보고

장양:Jinqiu Lab Director 일반, 기업가들과 함께 일하는

Henry의 "Prompt"는 내부화되었지만 하네스는 사라지지 않습니다

3 년 전, 당신은 Prompt에 대해 작성하고, 어떤 역할 플레이, 생각의 체인, 작은 학습, 것들의 한 세트. 그리고 이제 모델 자체는 이러한 기술을 내부화, 당신은 그냥 말할 수, 그리고 그것은 이해 할 수 있습니다。

Henry는 흥미로운 현상을 설명했습니다 : 엔지니어링 방법 및 모델, 실제로 서로 먹이를, 당신은 좋은 엔지니어링 방법을 발명, 모델의 다음 버전은 내부화에 배울 수 있습니다。

그는 예를했다 : 작년, Manus가 불에있을 때, 당신은 Todo.md라는 멋진 메커니즘을 가지고 발견, 단계에 의해 구현 될 수있는 문서를 제공하기 위해, 거의 열쇠 링크를 누락없이. 개발자가 일할 것이라고 생각하므로 작성자 Todos라는 도구를 만들었습니다. 결과적으로 Claude 3.7이 함수는 모델로 직접 훈련되었습니다. "Write todos"라고 말하면 잊지 마세요。

"이것은 긍정적 인주기입니다." Henry는 "우리는 하네스에서 작업으로 더 잘하고 모델의 다음 파는이 능력을 흡수합니다."

그 사이에, 마구 RL는 모형 RL의 밑에 잘 요합니다。

"나는 밤 $ 2,000을 보내고 나는 나이 RL에서 실행 할 수 있습니다. 그러나 당신은 모델 훈련? 그것은 측정의 또 다른 문제, 돈, 하지만 당신이 할 수 있는지. "

다음 작업과 관련하여 Henry는 두 가지 방향을 건의했습니다. Envirronment Engineering (Sandbox Environment) 및 Eval Engineering (Assessment)。

Claude-like 또는 Manus-like의 응용 프로그램은 안전하게 작동하고 파괴 할 수있는 샌드 박스 환경을 요구합니다. 코드가 완료되면 흔적을 남기지 않고 멀리 던집니다. AI 코딩 연령은 압도적 인 환경, 휴대 전화 사용 또는 Browner 사용, OS World와 함께 컴퓨터와 미래의 전화 세계를 가질 수있는 휴대 전화가 필요합니다。

평가의 방향을 위해 Henry는 미래에 독립적 인 전문 직업이 될 것이라고 믿는다. " 발명되지 않은 많은 작업이 있습니다. 다음은 아마도 다음 직업의 제작자입니다. 랍스터 번식처럼

Zhang Aokawa : "성장 에이전트 용량으로 할 수있는만큼 디자인."

에이전트가 와서 할 때 일부 요청, 장은 시간표를 주지 않았다, 그러나 생물학적 진화에 대한 메타를 주어진:

"첫째, 단세포 생물, 수십 년 전. 그리고 그 후에 다세포 동물이 있습니다. 그리고 그 후 100 만 년 전의 동물의 반 자율 그룹이 있었다. 그 후 사자처럼 동물입니다. 무역, 협력, 개인 간의 경쟁은 문명에 들어갈 때만 진화합니다

그러나 인류가 무서운 것을 의미하지 않는다. AI의 진도는 빠릅니다, 그리고 고도 기능은 저희를 뒤에 나타나지 않습니다, 그러나 우리는 그(것)들을 미리 디자인해서 좋습니다。

어떤 종류의 제품을 할 때, Zhang Kagawa는 명확한 전망이 있습니다 : 에이전트의 성장 능력과 관련된 제품을 디자인하려고합니다。

간단히, 모델에 거칠지 마십시오, 내일을 할 수있는 일을하지 마십시오. 더 강한 모형, 더 귀중한 당신의 제품은 입니다。

미래에 대한 독립적 인 생각은 열쇠이며, 현재 조건을 보면, 현재 모델링 능력, 제품을 디자인하기 위해, 그것은 아마도 미래에가는 어렵다。

Jared, "응용은 모델 기능과 호환되어야한다."

분명히 예상치 못한 관찰을 떨어졌다 : 2 년 전, AI 응용 프로그램은 성장했다。

Accompanying은 성장하고, Agent Coding은 성장하고, multimodular 인텔리전스 하드웨어는 Yangtze 파 전에 성장하고, 해변에 죽고 여전히 살아있다。

Jared는 기술 배당이라고 생각합니다。

"당신의 체험 공간은 거대합니다. 당신은 제품을 만들, 사전 설정 10 수요 포인트, 7 PERJURY 충돌, 하지만 나머지 세는 벌금. 이것의 세, 아마 4 더 PMF 포인트 전에 생각 하지 않았다. 기술 배당이 없다면 10, 10, NONE을 누르고 다음 번이되지 않습니다

자비의 조언은 곧 시작됩니다 : 그것을 붙지 마십시오。

가장 빠르게 성장하는 기업과 가장 빠르게 성장하는 것은 두 번째와 세 번째가 될 것입니다。

자리에, 질문은 물었다 : 모델이 강하고 큰 공장에 대 한 cannon fodder로 사용 되는 시작 회사? 클로드 코드, 작년 말에, $9 억. ARR, 3 월 30 억

Jared의 응답은 straightforward이었습니다: 예, 열쇠는 신청이 모형 기능에 되돌릴 것을 이었습니다。

모형은 교차 축선이고, 성장의 각 인치를 위해, 추가 수직 신청 공간 및 2 년 전, 동료, 공구 종류는 아직도 살아 있습니다. 논리적 도전이 성장하는 동안, 우리가 전진하는 실용적인 측면에서。

Shang Zhaoyang, "당신의 대리인은 긴 손, 진짜 접근을 필요로 합니다."

그는 그의 두 가지 요구에 대해 이야기하여 시작했습니다。

첫 번째는 게으른다。

왜 TREMORS가 작동 했습니까? PROACTIVE SEARCH 대신 권장 사항이므로 입력을 저장했습니다。

두 번째는 성화입니다。

더 이상 고정 인터페이스가없는 미래 애플리케이션, 고정 제품 논리, 당신의 지속적인 사용 때문에 진화합니다. 사용중인 버전, 사용중인 버전은 동일 할 수 없습니다。

Zhaoyang는 조용한 주제에 대해 이야기했습니다. 시작의 핵심 경쟁력은 무엇입니까

"이제 우리는 모두 바다에 갈 필요가있다, 어떤 응용 프로그램, 그것은 합의하고 아마도 좋은 옵션입니다. 그러나 2 단계가 붙어 있습니다. 우리는 어떻게 성장합니까? C에서 작은 B로 큰 B로 확장하는 방법? AI의이 부분은 대안이 없습니다

그는 똑바로 있었다 : AI 마케팅 도구의 효과는 큰 판매 및 채널에서 수행 할 수있는 것과 비교되지 않습니다。

역사적인 관점에서, 왜 전세계 미국 소프트웨어 회사를 따르는 많은 큰 대리인이 있습니까? 소프트웨어 기업은 누군가가 땅에 판매 할 필요가 있기 때문에. 그것은 조금 더러운 소리이지만, 이것은 아마도 에이전트의 능력의 핵심입니다 : 당신의 에이전트는 긴 손, 실제 액세스가 필요합니다。

끝에서

에이전트는 미래에 우리의 세계로 더 심하고 깊이 얻을 것이다. 그것은 여부의 질문은 아니지만, 때와 어떤 방법。

그것은 24 시간 온라인 파트너, 당신이 더 나은 얻을 수 있도록 코치, 비-가동 작업, 재능 검색 더 빨리 헤드헌터보다。

그리고 어떤 인간이해야 할 일은 AGI가 여기에 도착하기 전에 사람들을 위한 밑바닥 위로 의정서를 디자인합니다。

기술은 거의 불가피합니다. 그러나 인간이 불쾌하지 않는 곳。

AGI가 도착하기 전에, 우리는 여전히 인간 친화적 인 바닥 계약의 종류를 설계 할 시간이 있습니다, AI를 제한하지, AI를 두려워하지, 그러나 우리가 인식하는 방향의 감각에 넣어하면서 성장。

Zhang Augawa가 말했듯이, 이것은 훌륭한 기회이지만, 함께 해결해야합니다。