23:40Paul Graham@paulgPaul Graham指出,识别AI写作的一个明显特征是使用过度花哨的动词。他举例称,普通人在描述提案获得100票时会使用'got',而非'drew'等复杂词汇。这一观察反映了AI写作与人类自然语言表达之间的差异。技巧Paul GrahamAI写作提示词工程推荐理由:Paul Graham分享识别AI写作的小技巧:看动词是否过于花哨。普通人用'got',AI可能用'drew'。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Paul Graham
18:07Paul Graham@paulgYC创始人Paul Graham在X上表示,AI最终可能颠覆创业,但尚未发生。他认为目前创业的核心仍是做出用户需要的东西来获取增长。最大的变化在于现在有很多新事物可以构建。行业Paul GrahamAI创业创业推荐理由:Paul Graham说AI还没改变创业本质,但能造的新东西多了。创业者别急着跟风,先看用户需求。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Paul Graham
18:07Paul Graham@paulgPaul Graham 在一条 16460 次浏览的推文中承认,自己和许多创始人一样担心 AI 的影响。但他认为,如果世界被 AI 颠覆,最安全的位置是能快速转向的小公司,这条观点被引用 31 次。该推文目前获得 402 次点赞和 77 次收藏。行业Paul Graham创业公司AI风险推荐理由:Paul Graham 发推说,AI 要变天时,创业者比任何人都安全,因为小公司好掉头。创业或担心 AI 冲击的,可以看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Paul Graham
18:07Paul Graham@paulgPaul Graham在X上发文,确认YC已进行到第47批。他表示除疫情期间错过一两家外,基本与所有团队谈过话。他透露自己每次都会重新写谈话笔记,尽管与往年内容大量重叠。这条帖子目前有295个赞、23条回复和11次转发。行业YCY CombinatorPaul Graham2 个信源在谈事件专题推荐理由:YC创始人Paul Graham刚说这已经是第47批了,他基本每个团队都聊过,还透露每次谈话笔记都重新写。原文稍后读已读值得跟进有用关注 YC
18:03Paul Graham@paulgPaul Graham 在 X 发文回应常见疑问:AI 时代标准创业建议几乎全部仍适用。他提到,同一批创业公司之间的建议差异,大于 AI 出现前后的差异。该推文目前获得 7774 次浏览、50 次点赞。行业Paul Graham创业建议AI时代推荐理由:Paul Graham 刚说标准创业建议在 AI 时代依然有效,差别没那么大。想创业的可以先看看这条,判断下要不要调整思路。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Paul Graham
15:58Paul Graham@paulgPaul Graham 在 YC 连续 7 小时与初创公司交流,认为这接近他的极限。他表示虽未完全满足需求,但已接近,仅差约 20 位创始人。该推文获得 78 个赞和 6631 次浏览。行业Paul GrahamYC初创公司推荐理由:Paul Graham 分享了他与 YC 初创公司交流的极限体验,对创业者和投资人都有参考价值。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Paul Graham
04:28Paul Graham@paulgPaul Graham 在 X 平台发文,指出新事物的原理虽非绝对新颖,但确实未被广泛认知。该推文获得 8 个赞和 2779 次浏览。他强调这一观点虽在历史中或有先例,但作为原则仍缺乏普遍认可。行业Paul GrahamX创业推荐理由:Paul Graham 聊了个反直觉的观点,说新事物的原理其实不新,但大家就是不认。适合爱琢磨的人看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Paul Graham
10:00Paul Graham@paulgPaul Graham 在 X 上再次提及一个极限案例:超级程序员从零构建新项目,却大量复制现有服务的功能。这条推文有 9 条回复、50 个赞和 8106 次查看。推文发布在 X 平台,Paul Graham 用'once again'强调重复性。行业Paul GrahamX超级程序员推荐理由:Paul Graham 说超级程序员从零复制现有服务的极限案例。8106 次查看,9 条回复,观点很直接。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Paul Graham
09:49Paul Graham@paulgPaul Graham在X上表示,他最近遇到一位创始人,靠AI工具一天能写5万行代码。此前他曾提到这位创始人每天写1万行代码,当时已引发热议。这次他把数字提高到5万,并称这是极限案例。这位创始人熟悉AI工具,每天工作12小时,但代码质量并不差。行业Paul GrahamAI编程代码生成推荐理由:Paul Graham说有个创始人靠AI一天能写5万行代码,比上次说的1万行还夸张,想看看AI编程上限的可以来围观。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Paul Graham
05:43Paul Graham@paulgPaul Graham的推文获93次点赞,称AI已压缩众多产品的设计阶段。他预计构建阶段技术需求将增,该推文有19条回复。他认为最后的前沿是监管,推文浏览量达6592次。行业Paul GrahamAI监管AI设计推荐理由:Paul Graham说AI让设计变快,下一步是构建和监管。这条推文有93赞。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Paul Graham
02:03Paul Graham@paulgPaul Graham在X上提出,衡量AGI的一种方法是问1980年的人看到当前模型会怎么回答。他说我们站在终点线上所以不确定,但任何1980年的人都会说是。这条推文获得515次点赞和2.3万次浏览。行业Paul GrahamAGI行业观点推荐理由:Paul Graham用1980年视角看AGI:当时人会认为已实现。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Paul Graham
16:00Paul Graham@paulgPaul Graham 在 X 上回答17岁用户的提问,称优秀创始人的关键在于擅长构建东西和足够凶猛。这条推文已获得77条回复、44次转发、673次点赞和28170次浏览。Graham 的原帖只有两句话,没有展开论述。技巧Paul GrahamX创业推荐理由:Paul Graham 在 X 上说的这两点,比长篇大论实在。创业前先问问自己够不够‘凶’。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Paul Graham
06:28Paul Graham@paulgPaul Graham在X上分享,他向一家创业公司询问增长多快,对方称当前数字因新产品发布出现峰值而无意义。他又追问峰值前的增速,答案是每周40%。这意味着评估初创公司时,应该剔除一次性事件带来的波动,关注发布前的稳定基线增长率。技巧Paul Graham创业公司增长率推荐理由:Paul Graham教你识破增长率虚高:遇到说“这周是发布拉动的”,记得追问发布前每周涨多少。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Paul Graham
08:10Paul Graham@paulgPaul Graham在X上发帖(17238次查看)称,用更抽象的语言编写代码能降低LLM生成时的token成本。他认为LLM并不排斥前缀表示法,这也是抽象语言值得尝试的原因(该帖有35条评论)。这条推文获得161个赞、6次转发和42次分享。技巧Paul GrahamLLMtoken成本推荐理由:Paul Graham说,想让LLM写代码更省token,就换更抽象的语言,连前缀表示法它也不怕。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Paul Graham
21:56Paul Graham@paulgPaul Graham 在 X 上发布推文,询问为何 LLM 数学能力强但写作仍不佳。他请教专家后得知,LLM 在数学上拥有明确的对错答案,所以训练数据更容易标注。他预计 LLM 很快也会在写作上取得进步。这篇推文目前有 88 个赞和 6116 次浏览。行业Paul GrahamLLM数学推荐理由:Paul Graham 问专家后得到一个反直觉的解释:数学容易训练不是因为简单,而是因为对错明确。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Paul Graham
02:25Paul Graham@paulgPaul Graham 在 X 平台发帖,将不使用LLM写作类比为有汽车和起重机却选择跑步和举重。该推文获得214次点赞、21次转发和36次引用。他认为逃避LLM写作是个人选择而非落后,这一类比引发关于AI写作工具的讨论。行业Paul GrahamLLMAI写作推荐理由:Paul Graham 用一个跑步举重的比喻,解释了为什么有人不用AI写作不是傻,而是个人选择。挺有意思的观点。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Paul Graham
02:24Paul Graham@paulgPaul Graham在推文中表示,未来不依赖LLM(如GPT-4o)写作将是不常见的选择,但不会是古怪的异类,而是所有关注思维质量的人会做的事。Joe Weisenthal回复称,这种做法将类似于在新城市拒绝用Google Maps导航——对绝大多数人而言完全不可理解。这条讨论聚焦LLM对写作和思考习惯的长期影响。行业Paul GrahamLLM写作推荐理由:Paul Graham聊LLM写作潮流,说不用反而可能才是聪明人,和Google Maps类比很有意思。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Paul Graham
00:25Paul Graham@paulgPaul Graham在推文中表示,AI应用正在取代浏览器成为新的计算机入口。他观察到越来越多用户直接打开Claude Code或Codex等AI工具,并在其中完成电脑上的绝大部分操作。该推文获得18条回复、5次转发和81个赞,引发广泛讨论。行业Claude CodeCodexPaul Graham推荐理由:Paul Graham说AI应用要变成新浏览器了,他提到Claude Code和Codex,你平时会用它们来干所有事吗?原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude Code
06:32Paul Graham@paulgPaul Graham 在推文中指出,AI 的发展将同时提升对形式化方法的需求和供给。一方面,AI 系统越复杂,越需要形式化验证来确保正确性;另一方面,AI 工具也能降低形式化方法的实施成本。这一观点呼应了 Jane Street 博客中关于形式化方法在 AI 时代重要性的讨论。行业形式化方法AI 验证Paul Graham推荐理由:做 AI 系统或形式化验证的开发者值得关注——AI 既让形式化方法更必要,也让其更易用,平衡点在哪是关键。原文稍后读已读值得跟进有用关注 形式化方法
21:43Paul Graham@paulgPaul Graham分享了一个AI创业公司的案例:创始人通过使用GPU硬件,实现了约40%的年化回报率。具体来说,每投入1000美元的硬件成本,每年可产生400美元的收入。这表明AI创业的商业模式已经可以产生可观的硬件投资回报,而不仅仅是烧钱。该案例为AI领域的投资者和创业者提供了积极的信号。行业AI创业GPU投资回报推荐理由:这个案例直接回答了AI创业能否赚钱的问题——40%的GPU年回报率说明硬件投入可以高效变现,做AI创业或投资的值得细看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI创业
11:12Paul Graham@paulgPaul Graham 在办公时间遇到一家初创公司,通过优化请求帮助大公司降低 LLM 令牌成本约一半,并与客户平分节省的费用。这意味着其可寻址市场(TAM)相当于模型公司企业收入的四分之一,规模巨大。Paul 指出,大公司无法从 LLM 成本中获得净回报,并不代表不可能,这正是新技术取代旧有企业的典型模式。行业LLM成本优化初创公司企业AI推荐理由:Paul Graham 点出了 LLM 成本优化的巨大商业机会,做企业 AI 部署或关注成本控制的团队值得关注这一模式。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LLM成本优化
01:43Paul Graham@paulgPaul Graham 在 X 上发帖指出,通常让产品对 AI 智能体有用是解决方案,尤其是能让智能体之间相互交互。这样产品就会像市场一样安全,除非某一家模型公司通吃,那时一切都不确定了。这条推文引发了关于 AI 生态下产品策略的讨论。行业智能体产品策略AI生态推荐理由:做 AI 产品和平台的团队值得一读——Paul Graham 点出了让产品在智能体时代保持竞争力的关键思路,看完会对产品定位有新的启发。原文稍后读已读值得跟进有用关注 智能体
00:20Yangyi@YangyixxxxPaul Graham 在 YC 斯德哥尔摩活动上分享,任何时代都有某个领域的中心(如 1870 的巴黎之于绘画),而今天 AI 创业的中心是硅谷。他列举了去硅谷的七大好处:更强的同伴池、高密度的偶遇、更快的节奏、投资人决策快、本土投资人态度反转、校准自我认知、以及 pay-it-forward 文化。他建议瑞典创业者先去硅谷待一阵,然后回来,带回更好的创业公司、硅谷的钱和文化。YC 是进入硅谷的最优路径,但数据显示毕业后回国的公司成为独角兽的概率只有留下来的一半。行业硅谷创业YC推荐理由:Paul Graham 把硅谷的独特优势拆解得清清楚楚,做 AI 创业的团队看完会重新思考选址——去硅谷待一阵,哪怕只是 YC 的 4-6 个月,也能带回人脉、资金和文化,值得每个有野心的创始人点开。原文稍后读已读值得跟进有用关注 硅谷