LuckierVIP
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未来的AI世界最好的专业选择一定是文科生
越是逻辑性强的专业越容易被AI算法取代
但AI永远想不出“纽约时报”这种脑路清奇的刁钻的角度的文章
人类的偏见和偏执狂生存
下面这个文章也分析了什么人专业未来进顶级咨询公司和SaaS公司选择什么样的标准

Tigris 会讲课教授是好老师@tig88411109
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@hong_pang23546 @Jam79922967 我们农村土地是集体所有制,土地是大家的,大家分土地种植,不用交税,国家还给种植补贴,化肥补贴啥的,我觉得挺好的👌👌
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今天下午到现在基本什么都没干,就在疯狂用ChatGPT出图。了解AI圈的朋友应该猜到为什么了
GPT-Image-2,我被灰度到了。
前前后后跑了20多张图。先说结论:这次GPT-Image-2把AI生图的信息密度和真实性被拉到了一个离谱的水平。
什么意思呢?以前我们评价一个生图模型厉害,标准是"画面好看、文字没拼错"。但gpt-image-2可以让它一次性生成一张人物关系图、一整页游戏攻略全图鉴、一套品牌联名提案(主视觉、包装、户外广告、传播方案全塞在一张图里),甚至一张航天主题海报上标注二十八星宿的名字位置,它都能排得明明白白。这已经不是"生成一张图"了,这是"生成一个版面"。
信息密度够了,质感呢?我拿世界名画试了一组,效果是意外收获。
蒙娜丽莎喝喜茶、戴珍珠耳环的少女端着老虎堂、维米尔那幅《倒牛奶的女仆》变成了倒旺仔牛奶、莫奈的睡莲池里漂着三得利乌龙茶瓶子。品牌文字全对,油画笔触和质感完美保留,融合感比我预期自然太多了。 说真的那张旺仔牛奶我笑了很久。维米尔要是活着,大概会去找旺旺谈代言费。
但真正让我有点坐不住的,是它结合真实世界场景的能力。
我让它模拟了一些社交媒体截图:名人发推特、微信朋友圈、抖音直播间画面。说实话,UI仿真度高到有点吓人了。特别是我做了一张"梁文峰发布DeepSeek V4"的模拟截图,发给同事的时候,对方秒回了一句"今晚又要加班测评写文了???"他真信了。我赶紧解释这是AI生成的,对面:"。。。。""赔钱给我!!!" 一个AI生成的假截图,居然骗过了一个天天跟AI打交道的人。
最后聊聊OpenAI的节奏,因为这波确实没猜到。
前段时间他们刚砍了Sora 2,算力资源全线回撤,外界普遍解读是"为了上市,把资源集中到最火的coding赛道",毕竟GPT 5.4的工程能力确实上了大分,coding也是Q1最热门的话题,逻辑上完全说得通。结果人家在这儿藏了波大的。 视频生成那边战略性撤退,图像生成这边直接甩出一个断档级产品。sam,你还是有一手
今天这20张图测下来,我的判断是:AI生图的竞争已经在"能不能用语言直接交付设计需求"的维度。 GPT-Image-2交出的答卷是:能。
至于它会带来什么新的问题,你看看我同事被那张DeepSeek V4截图吓到的样子就知道了。




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很多真正有价值的投资内容,流量少,但对少数人是巨大的 alpha 来源
因为流量偏爱低摩擦内容,财富偏爱高门槛判断。
刚看了我时间线两个紧挨着的帖子数据,很有意思。
一个是我用 Claude 30 秒做了个股票名单小网页,浏览量 1 万。
另一个是我free了订阅者分享的30年经验浓缩…
Intel 的投资策略、估值区间、交易边界和赔率结构,只有 6 千。
这不是简单的流量问题。
这是两种市场在给两种不同的东西定价。
社交媒体奖励的是最低理解成本,最好一眼看懂,立刻有反馈,最好还能截图转发。
真正高质量的投资内容,恰恰相反。它需要背景、耐心、训练,还要能把宏观/政经/技术/财务/交易和人性揉在一起。
所以高浏览不一定高价值,低浏览也未必低价值。流量市场分发的是以为读懂的便捷,但财富市场奖励的是少数人真正看懂后的高密度判断。
很多真正能创造价值的内容,天然触达不到大多数人。
不是因为它不够好,而是因为它的门槛本来就不适合大众流量机制。
流量偏爱低摩擦内容。 财富偏爱高门槛判断。 再打开推特的那一刻就区别开了,如何阅读我的推文挖掘超额收益的思考。
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能刷到这条帖子,你就偷着乐吧。躲避了AI股票的暴跌╮(╯▽╰)╭
Jim Bianco@biancoresearch
Does anyone remember Dec 21, 2017, when Long Island Iced Tea rebranded as Long Blockchain? It was up 183% that day. It was less than a week after the peak in Bitcoin's price, which then went on to fall 80% over the next year. I know, this time is different.
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