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Frank Downing
是的。
我聽過「瀏覽器是代理的終極分發工具」。我認為這是顛倒的。
代理將使用瀏覽器作為工具，還有其他工具來完成任務。
你會把代理視為產品，而不是瀏覽器。
你為 ChatGPT 代理付費，這個代理會啟動瀏覽器來根據需要完成任務。你可以觀看並隨時參與，但你不必這樣做。
Perplexity 的 Comet 也是同樣的方向。它在用戶當前的位置滿足需求，但隨著時間的推移，代理將驅動越來越多，而你將越來越不在乎製作過程是如何進行的。
7月22日 03:12
網站取代了大多數桌面應用程式（過去20年）
然後代理取代了大多數網站（未來20年）
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關於「上下文工程」重要性的良好數據點：
輸入標記可能比輸出標記便宜，但上下文密集型任務（如編碼）可能需要300-400倍的輸入標記上下文，而不是輸出標記，這使得上下文佔據了總LLM使用成本的98%。
延遲也隨著上下文大小的增大而增長。
這強調了在構建AI應用程序時，適時提供正確上下文的重要性，並且，我假設，這為AI原生SaaS應用程序的競爭差異化留下了很大的空間。
7月9日 01:36
當你查詢 AI 時，它會收集相關資訊來回答你。
但是，模型需要多少資訊呢？
與從業者的對話揭示了他們的直覺：輸入大約是輸出的 20 倍。
但我使用 Gemini 工具的命令行介面進行的實驗顯示，這個比例要高得多。
平均為 300 倍，最高可達 4000 倍。
這麼高的輸入與輸出比率對於任何使用 AI 的人來說都很重要，原因如下：
成本管理完全取決於輸入。由於 API 調用按每個標記定價，300:1 的比例意味著成本由上下文決定，而不是答案。這種定價動態在所有主要模型中都成立。
在 OpenAI 的定價頁面上，GPT-4.1 的輸出標記價格是輸入標記的 4 倍。但當輸入的體積是 300 倍時，輸入成本仍然佔總帳單的 98%。
延遲是上下文大小的函數。決定用戶等待答案的時間的一個重要因素是模型處理輸入所需的時間。
它重新定義了工程挑戰。這一觀察證明，使用 LLMs 的核心挑戰不僅僅是提示，而是上下文工程。
關鍵任務是建立高效的數據檢索和上下文——打造能夠找到最佳資訊並將其提煉成最小標記足跡的管道。
緩存變得至關重要。如果 99% 的標記都在輸入中，為經常檢索的文檔或常見查詢上下文建立穩健的緩存層，從「可有可無」變成了構建成本效益高且可擴展產品的核心架構要求。
對於開發者來說，這意味著專注於輸入優化是控制成本、減少延遲以及最終構建成功的 AI 驅動產品的關鍵杠杆。
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兩個強化飛輪正在加速 AI IDE（集成開發環境）的採用：
1. 型號-產品飛輪：
隨著基礎模型的改進（推理、規劃、工具使用），基於它們構建的 AI IDE 會立即變得更好，從而推動更多的產品使用。隨著 AI IDE 成為主要的代幣消費者，基金會模型供應商被激勵針對這些工作流程進行優化，從而進一步提高性能。
2. 使用者資料飛輪：
隨著 AI IDE 吸引更多的開發人員，它們會生成專有的使用數據（開發人員會問什麼、如何編碼、在哪裡卡住）。這些數據可用於訓練針對 IDE 本身進行微調的專用模型，從而獲得更好的 UX 和性能，以及更深的護城河。
#1 使該類別受益。#2 使品類領導者受益。
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我們在 2017 年 1 月與 Coinbase 一起發佈了一份白皮書，8 個月後，Coinbase 以 16 億美元的估值完成了 D 輪融資。我們欽佩該公司將新使用者引入加密經濟的方法>在遵守規則的同時以高產品速度進行創新。如今，該公司的市值為 ~650 億美元，相當於過去 ~8 年 D 輪投資者的年化回報率約為 60%。
特斯拉、Palantir 和現在的 Coinbase：所有從根本上不被市場理解並像破產一樣受到懲罰的公司，現在被公認為各自領域的類別領導者，是標準普爾 500 指數的一部分。雖然我們仍然認為這些公司最偉大的年份還在前方，但在公司進入大指數之前儘早獲得創新是構建完整投資組合的關鍵。
2025年5月14日
Coinbase 正在加入標準普爾 500 指數。對大多數人來說，這是一個加密貨幣里程碑。對我們來說，這是一個信號。🧵
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