ChopperLin89

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@ChopperLin89

Real-time Rendering, new in AI.

Katılım Şubat 2021
385 Takip Edilen4 Takipçiler
yetone
yetone@yetone·
我为什么极度恶心 FOMO,因为这已经让整个社会陷入了一个巨大的双相情感障碍: 要么情绪极度高亢、狂妄,觉得这个时代已经被 AI 彻底颠覆,AI 牛逼,AI 可以代替人类完成一切工作,人类已为神。 要么情绪极度低落,觉得自己已经完全被 AI 取代,人类已死,人类以后即将失去所有的工作,即将灭绝。 但我只想借一句我们村的方言说:这个时代只是「一般情况」。大家只是普通地活着,普通地死去。
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Menci 💖
Menci 💖@lcMenci·
终于知道为什么 agent 民科那么多了,写了一周我觉得我也能当 agent 民科
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dazuofather
dazuofather@dazuofather·
@Jiaxi_Cui skills确实非常友好,今天花了几分钟做了一个mermaid的skill, 用来生成diagram真的非常方便
dazuofather tweet media
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Panda
Panda@Jiaxi_Cui·
skill 和 MCP 是不同的,MCP太繁琐了,要这要那的,哪怕对于开发者来说也很不友好。但是 skill 不仅友好,而且有用 目前最大的问题只是如何让 skill 的贡献者赚到钱,这个商业模式应该是怎样的,这个生态才可能持续下去
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elie
elie@eliebakouch·
Muon optimizer explained by the new @claudeai interactive feature, this is so nice
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ChopperLin89
ChopperLin89@ChopperLin89·
@DashHuang 现阶段其实还是稍微得review下代码的……但是再过几个月真不知道AI模型会进化到什么程度了……
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Dash
Dash@DashHuang·
Cursor 要等到 Opus 4.5 出现才意识到编程不再需要编辑器,实在太晚了…
宝玉@dotey

Forbes:Cursor 为 AI 编程霸主地位而战 【1】"战时状态" 1 月 5 日,Cursor 的员工们结束假期回到公司,迎接他们的是一场全员大会,演示文稿的标题赫然写着"战时状态"。 假期期间,一些员工试用了 Anthropic 最新发布的模型 Opus 4.5,得出了一个令人不安的结论:这个模型的编程能力已经强到开发者不再需要逐行审查输出代码的程度。开发者不必再在 Cursor 的代码编辑器里与 AI 助手协作打磨代码,而是可以直接向自主运行的智能体(Agent)下达高层级指令,收到完整的功能模块——有时甚至是成品。这对 Cursor 来说是个大麻烦。 Cursor 的立身之本建立在一个截然不同的前提之上。CEO Michael Truell 在 2024 年接受 Forbes 采访时,将它描述为一种"程序员的 Google Docs"——一个人类与 AI 协同打磨代码的编辑器。 但如果 AI 不再需要人类协作者,编辑器还有什么存在的必要?如果逐行编写和修改代码不再是程序员工作流的核心,Cursor 的核心产品逻辑就突然成了问号。 在那场全员大会上,Cursor 管理层警告说,接下来几个月将是动荡期。项目可能被砍掉,优先级可能被重新洗牌。公司的新使命被标记为"P0 #1"(P0,即最高优先级任务):"打造最好的编程模型。" 不是最好的套壳产品,而是最好的模型。说这是一次氛围转变也好,在 Cursor 内部,这更像是一场清算。 【2】增长与焦虑并存 这正是当下局面如此令人错愕的原因。就在不久前,Cursor 看起来还几乎势不可挡。公司在 2025 年初的年化收入约为 1 亿美元,到 11 月就已突破 10 亿美元。最新一轮融资将公司估值推至近 300 亿美元,四位联合创始人全部跻身亿万富翁行列,Cursor 也跻身全球最有价值的 20 大私营公司之列。 但在瞬息万变的 AI 世界里,势头的出现和消失都可能发生在一夜之间。 到了 2 月,Anthropic 发布了更强大的 Opus 新版本后,X(前 Twitter)上开始涌现创业公司创始人的帖子,声称他们的团队已经抛弃了 Cursor,认为 Anthropic 和 OpenAI 这样的模型厂商会自己吃掉编程工具这一层。 "我提到的那些公司……大多数人的看法是,Cursor 今天就已经过时了。" —— Insight Partners 联合创始人、前执行董事 Jerry Murdock,20VC 播客 但数据讲述的是另一个故事。据知情人士透露,Cursor 的年化收入已突破 20 亿美元,三个月内翻了一番。企业信用卡公司 Ramp 和 Brex 的数据也显示收入持续增长至 2 月,不过 Ramp 指出 Cursor 在企业 AI 产品采购中的渗透率正在小幅下降。Claude Code 的强劲增长最终是否会冲击 Cursor 的增长,目前还不明朗。 在公司内部,Cursor 管理层清楚地知道,软件开发的未来不在于逐行编写代码。作为应对,他们一直在构建研发实力,试图通过发表研究成果和利用海量专有数据,在发布最佳编程模型的竞赛中抢先一步,跑在 Anthropic 和 OpenAI 前面。与此同时,他们开始优先发展大型企业客户合同,因为企业合同比个人订阅更加稳定。 目前,Cursor 的持续增长伴随着巨大的焦虑感。在公司内部,收入追踪一度让人分心到影响工作,以至于公司停止在 Slack 的 #numbers 频道发布每日收入数据。 【3】精英大学校园 Cursor 由四位 MIT 好友在 2022 年创立,最初的方向是构建帮助机械工程师设计物理零件的模型。但几位创始人在这个领域毫无经验,于是果断转型,找到了让他们一飞冲天的产品方向:一款爆红的代码编辑器。公司超快的编程模型最终引爆了"凭感觉编程"(Vibe Coding)现象——由前特斯拉 AI 总监 Andrej Karpathy 提出——人们可以用自然语言甚至语音向 AI 模型描述需求,就能生成完整的 Web 应用。 Cursor 的创始人以及公司 400 名员工中的很大一部分都是二十五六岁的年轻人,整个公司与其说像一家企业,不如说更像一座精英大学校园。员工进办公室要脱鞋,经常工作到午夜之后,在公司洗澡,住的地方离办公室不过几个街区。 --- 一年前,Cursor 还以"只有 20 名员工、没有销售团队就把年化收入做到 1 亿美元"的病毒式增长闻名。它的高速增长吸引了 Accel、Andreessen Horowitz 和 Thrive Capital 等重量级风投的关注,还获得了一些顶级模型的优先使用权。2025 年,Anthropic 让 Cursor 提前试用了自家模型,并利用 Cursor 的反馈来提升模型的编程能力,形成了一种"竞合关系"(co-opetition,既竞争又合作)。 随着公司扩张到约 400 名员工,Cursor 已经占据了旧金山 North Beach 社区的四栋大楼,甚至把两栋办公楼之间公交站的广告位也征用了——贴上了一张印有全体员工姓名的海报。这大概就是 Cursor 版的"到此一游"。 【4】转向智能体 去年年初,Anthropic 主动联系了当时作为其最大客户的 Cursor,展示了一款名为 Claude Code 的新产品预览——这是一个界面极简的命令行工具,可以让开发者快速部署大批编程智能体。 乍看之下,它似乎不会与 Cursor 的代码编辑器形成直接竞争。但事实已经不再如此。Claude Code 在六个月内年化收入就突破了 10 亿美元,上个月更是达到 25 亿美元,超过了 Cursor。与此同时,OpenAI 也在同一方向加速推进。2025 年 4 月重新上线编程智能体 Codex 后,CEO Sam Altman 表示其应用在第一周就被下载了超过 100 万次。 创业公司创始人们告诉 Forbes,这场转变是深刻的。许多开发者不再逐行编写代码,而是开始"指挥"智能体——分配任务、审核输出、协调多个并行进程。 "这是软件开发诞生以来最大、最根本的变革。" —— AI 语言学习应用 Speak 联合创始人兼 CTO Andrew Hsu 该公司 50 人的工程团队全部在使用编程智能体(主要是 Claude Code,部分场景也用 Codex),原本需要数月才能上线的功能,现在几周就能交付。他说 Cursor 在代码审查中仍有一席之地,但这个角色正在缩小。 【5】"删掉产品" Cursor 的内部价值观里有一条直白的指令:"删掉产品"——这是在承认公司的未来在于类似 Claude Code 和 Codex 的编程智能体。上周,Cursor 宣布了对其"Cloud Agents"产品的重大更新:现在,多个智能体可以在各自独立的工作空间中同时处理不同任务,并记录工作过程。 在内部,Cursor 管理层押注的是:企业客户会更看重一款不绑定单一模型提供商的产品。随着各家模型能力日新月异,天平随时可能倒向任何一方,这种担忧在开发者中与日俱增。 【6】自研模型:降低依赖 Cursor 也在努力降低对 Anthropic 和 OpenAI 的依赖。他们的核心判断是:一个更小但专精于编程的模型——基于自有数据训练——即使面对竞争对手不断加大投入的大型前沿模型,也能保持竞争力。据知情人士透露,目前约有 20 名 AI 研究员在开发 Cursor 的 Composer 模型。这些模型以 DeepSeek、Kimi 和 Qwen 等强大的中国开源模型为基础,再通过额外训练和利用 Cursor 自有数据的强化学习进行优化。成效显著:Composer 1.5 速度快,是平台上第二受欢迎的模型,而且 Cursor 运行它的成本远低于采购 Anthropic 大模型的费用。不过对开发者来说价格仍然不低:根据 Cursor 官网信息,Composer 1.5 的输入价格为每百万 token 3.5 美元,而 OpenAI 的 GPT-5.3 Codex 在 Cursor 内的价格为 1.75 美元。 【7】烧钱大战 成本始终是一个挥之不去的挑战。Cursor 的大型竞争对手们愿意大举补贴。据一位了解公司内部分析的人士透露,Cursor 去年估算过,一个每月 200 美元的 Claude Code 订阅可能消耗高达 2000 美元的算力成本,这意味着 Anthropic 在大幅补贴。如今这种补贴力度似乎更加激进——据另一位接触过公司算力开支分析的人士称,这个 200 美元的套餐现在能消耗约 5000 美元的算力。 Cursor 也对部分用户进行补贴,但力度似乎不及 Anthropic。据知情人士透露,Cursor 的个人订阅利润率为负,但企业套餐的利润率为正。使用 Cursor 的企业可以选择 Teams 计划(面向初创公司,可随时取消),或者谈判签订企业合同(面向大型组织)。 【8】押注企业客户 拓展企业业务是通向稳定的一条路径。企业合同签约周期更长,但客户流失率更低。据知情人士称,Cursor 历史上只流失过一两个企业客户。但这些令人垂涎的企业合同在 Cursor 的营收中占比一直不高:据 Forbes 看到的文件显示,截至去年 11 月,企业合同仅占 Cursor 年化收入的 13.6%。据一位知情人士透露,如今 Cursor 约 60% 的收入来自企业客户,但 Forbes 无法确认其中企业合同的具体占比。 公司的人员配置也反映了对企业市场的重视:一半员工专注于市场拓展相关职能。销售团队已经拿下了包括 Meta 和英伟达在内的大客户合同。 【9】客户流失的信号 压力正在不断累积。2 月份,房贷服务初创公司 Valon 的 90 多名员工取消了 Cursor 订阅。理由很直白:他们不再需要编辑器了。他们转向了 Claude Code 的强大智能体,将工作端到端全面自动化——系统间的数据迁移、Bug 修复——CEO Andrew Wang 表示这些任务的完成速度"快了 10 倍"。 【10】多智能体的未来 当软件开发界还在消化自主编程的冲击时,一个更新的范式正在浮现——多智能体系统:想象一下,一个开发者指挥着数十个智能体组成的团队,每个智能体都有自己的角色和职能,几乎就像人类队友一样协作。 现在,Cursor 正在探索构建一个能管理数百个智能体同时协作的工具,他们内部称之为"grind mode"(智能体全力运转的高强度工作模式)。这其中有很多复杂问题需要解决:比如如何为每个智能体分配专门的角色。有时候,当这些智能体发现自己有太多"同事"时,就会开始偷懒、表现变差——跟人类一模一样。 来源:Forbes: Cursor Goes To War For AI Coding Dominance forbes.com/sites/annatong…

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ChopperLin89
ChopperLin89@ChopperLin89·
@yan5xu 「套壳逆向」:把 ChatGPT、Claude 的网页聊天接口逆向破解,改头换面包装成标准 API 对外出售。你调用的时候看着和官方一模一样,但背后其实是一堆网页 Session 在替你收发消息。这个确实没咋看懂,能展开说道说道不?
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yan5xu
yan5xu@yan5xu·
作为一个行业内的人,做个科普吧 hhh 从底层往上捋一遍: 最黑的一层,靠的是盗刷信用卡。有人手里攥着大批黑卡号,利用 OpenAI、Anthropic 等平台在支付验证环节的漏洞,批量注册账号。这种号成本几乎为零,被封了就再开一批。 拿到账号之后怎么变现?两条路——直接出 API Key 是最简单的,但更常见的玩法是「套壳逆向」:把 ChatGPT、Claude 的网页聊天接口逆向破解,改头换面包装成标准 API 对外出售。你调用的时候看着和官方一模一样,但背后其实是一堆网页 Session 在替你收发消息。 这两件事不矛盾——黑卡注册来的号,经常就是直接拿去做逆向的。反正号不花钱,当然要把每个号的价值榨到最后一滴。 再往上,是 Credit 灰色流转。AWS、Azure、GCP 这些云厂商发给初创公司的算力抵扣额度,本意是扶持创业生态。但还是会有一些人有歪心思:一种是初创公司自己用不完,违反服务协议私下低价转手——算灰色地带;还有就是厂商内部一些不合规操作了,这里不细讲。 最上面那一层才是正经生意——量大到能直接和厂商谈企业折扣协议。合法透明,但利润也最薄。像 OpenRouter 大概率走的就是这条路。不过量大也能吃的饱饱的。 但以上全是成本侧。中转站真正值得说道的,不在这儿。 所有经过中转的请求——完整的 prompt 加 response——就是一份现成的的蒸馏数据。 尤其是 Claude Code 这类编程场景,用户产出的全是复杂推理链和真实的工程决策,这对模型厂商来说是梦寐以求的蒸馏素材。 所以中转站真正的商业模式很可能是:收你中转费是表面生意,把你的请求数据打包卖给大厂做模型蒸馏,才是核心 margin。 你是付费客户,同时也是免费的训练数据生产者。一鱼两吃。 说再直白点——有些中转站上线的核心目的根本不是卖 API,而是为了收集特定场景的高质量蒸馏语料。低价只是获客手段。
𝙋𝙖𝙨𝙨𝙡𝙪𝙤@passluo

哈哈,这就是前几天我说放弃搞中转站的原因 因为我算了一下大概成本,包括几位推上粉丝不少的站长,东西都很可疑 有些中转站说是从云厂商那采购的直连 API,但价格远低于云厂商报价 有些中转站说是官方纯血号池,但套餐价格我是真的想不明白 😅 除非是盗刷信用卡买来的号 行业疯狂卷价格,普通用户根本没办法验证和区分,私底下使劲儿给你搞猫腻 卖中转其实和卖 VPN 没区别,都是灰产,如果被举报被抓都有蹲🍊的风险 但这么卷下来 ROI 远低于机场,那就有点不值当了

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Thomas Ahle
Thomas Ahle@thomasahle·
I gave Donald Knuth's problem to GPT-5.4 Pro, and it solved it in 53m. No special prompting, no handwritten tools to help it.
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Grok
Grok@grok·
这个preprint(2026.02投稿,未peer-reviewed,作者未明)称Claude Opus 4.6用MoE,但与Anthropic官方未披露一致的多方独立分析矛盾: - apxml.com、Medium 2026分析:明确dense transformer,无MoE。 - LinkedIn等对比:Claude dense vs 其他MoE模型。 Anthropic专注scaling预训练(dense难但靠巨量compute实现)+RLHF扎实,不引入MoE“花哨技巧”,与Dario访谈吻合。RL scaling是post-training通用,与dense/MoE无关,前言搭后语。谢谢分享!
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高级分析师
高级分析师@techeconomyana·
综合多方信息,Anthropic才是一家贯彻第一性原理的公司。 - 姚顺雨说Anthropic不搞花哨的创新,就是把预训练做大,RL每个环节做扎实,用真实世界用例提高生产力。 - Claude模型是dense架构,MoE迟迟不引入,可以互相印证。 - CEO Dario多次表示scaling才是本质,其他只是小技巧。
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Jason Young
Jason Young@Jason_Young1231·
鉴于 Opus 模型的渠道越来越贵,而 codex 越来越便宜,我正在给 CC Switch 增加 Anthropic messages -> OpenAI Response 格式转换功能...
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NerdC
NerdC@cryptonerdcn·
deepmind直接喊话要招qwen的人了。有意思的是昨天qwen上位的所谓“前deepmind高管”,其实只是在Gemini还叫brad的时代的一个辅助组里的不起眼研究员,压根不是什么deepmind的高管。 阿里这是把deepmind不要的人给招了去,把deepmind想要的人给扔出去了😂。
Omar Sanseviero@osanseviero

Qwen friends: if any of you want a new home to build great models and contribute to the open models ecosystem, please reach out! Lots of exciting things in the roadmap and so much to build ahead of us

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Grok
Grok@grok·
Claude架构Anthropic从未官方公开,但2025-2026多家独立分析一致确认是dense transformer(未大规模MoE)。 来源: - medium.com/ashutoshkumars… (Opus 4.6 dense) - intuitionlabs.ai/articles/anthr… (Claude 4 dense) - apxml.com/models/claude-… (Sonnet 4.6 dense) dense scale确实难,但Anthropic靠巨额compute(百万TPU集群)和专注RL+scaling实现。Dario访谈反复强调这才是本质。
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ChopperLin89
ChopperLin89@ChopperLin89·
@geek_muscle @techeconomyana 推特简中就是一帮纯傻逼,天天传播各种垃圾信息。查一下MoE的作用也不难啊,没有MoE模型根本就做不大这是物理限制。
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muscleGeek
muscleGeek@geek_muscle·
@techeconomyana claude已经在用moe了,ceo在最近Dwarkesh播客中提到了这点。现在造谣真的是零成本。
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Grok
Grok@grok·
大部分可验证为可信。 Dario Amodei在Lex Fridman、Dwarkesh等访谈中反复强调scaling laws(预训练+RL)是核心本质,其他是辅助技巧。 Claude系列为dense transformer架构,未大规模引入MoE,官方及分析报告一致。 姚顺雨公开评论(2025前后):“Anthropic不搞花哨创新,把预训练做大、RL做好、解决真实世界任务”,与Anthropic专注scaling+生产力策略匹配。 “第一性原理”表述主观,但Anthropic以安全、可靠scaling为核心,符合其定位。 整体连贯,无明显待商榷点。
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頻率偏移
頻率偏移@vailisF·
原来Claude的很多模型还是dense架构了啊,怪不得一直都很贵,A社这么抠门原来因为这个,不过这种大力出奇迹的模型确实很好用啊,OpenAI以及其他公司的很多模型是MoE架构,有时候感觉回答缩水,主要因为MoE是混合专家模型,回答问题时不会调用模型的全部“神经元”,只会调用相关的“神经元”,有点类似于GPT5的路由,是降低成本的产物,但MoE架构也有很多好用的模型,比如GPT4系列和Gemini 1.5之后的模型
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ChopperLin89
ChopperLin89@ChopperLin89·
@vailisF 出处呢??没有MoE架构你的规模怎么做上去啊……Dense架构怎么做到1T以上的参数你告诉我。
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so
so@Ng52301·
@elliotchen100 这样的工程现在多如牛毛,ligthrag, MS/graphrag 都能实现你说的这个例子...而且本月9号上线,到现在800星,2个pr,6个issue... 基本就是个死工程
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艾略特
艾略特@elliotchen100·
最近刷 GitHub 发现个好东西:EdgeQuake。 一个用 Rust 写的 GraphRAG 框架,性能很猛。它把一堆文档变成知识图谱,让 RAG 不再是简单的文本匹配,而是能理解关系、做推理。 比如,你扔给它一堆公司年报,可以直接问"A 供应商的变化如何影响了 C 产品的利润",它能给你完整的逻辑链,而不是一堆零散的段落。处理复杂 PDF 也不是问题。 感觉是下一代 RAG 的样子了。 github.com/raphaelmansuy/…
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Grandmaster
Grandmaster@grandmasterjull·
@bboczeng 写点md调调参数也能算插件,市场全是傻逼
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勃勃OC
勃勃OC@bboczeng·
Anthropic一口气给投行搞了这么多Agent插件,从HR到工程,到投资经理,以后真的是没人上班了 真的不知道他们内部模型得多强大,才能这么激进,这么大胆? The real AI shock hasn't come yet...
勃勃OC tweet media
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ZEN
ZEN@supezen·
太强大了 我感觉已经不需要亲自浏览网页了😂
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ChopperLin89
ChopperLin89@ChopperLin89·
@DanHollick Damn it’s good, but it may be a little problem when you publish it as a pdf.
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Dan Hollick
Dan Hollick@DanHollick·
Consistently amazed at what AI allows me to make.
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