ახალი მსოფლიო ძველი ღმერთების გარეშე | N ლობსტერის შეხვედრის შემდეგ ათი დასკვნა

ბოლო რამდენიმე კვირის განმავლობაში, მე ინტენსიურად ვიღებდი მონაწილეობას პეკინსა და შანხაიში რამდენიმე ლობსტერის შეხვედრაში.

ზვიგენის ლობსტერის პარტიები სოჰუ შენობაში, სადაც ვჭამდით პატარა ლობსტერებს და ვსაუბრობდით აგენტის არქიტექტურაზე. შანხაის შვიდი ხილის ოფისი ლუჯი ჯუის ციფრული პორტში, სადაც ადგილზე ვინმე პირდაპირ გახსნა ტერმინალი და დემონსტრირება მოახდინა OpenClaw-ის ინტეგრაციისთვის Feishu-სთან. ჯინქიუ პატარა სადილი - ეს არის ადგილი, რომელიც უკვე ერთი წელია ფუნქციონირებს და შეიკრიბა საუკეთესო დამფუძნებლები ღრმა განხილვისთვის - საუბარი შუაღამემდე გაგრძელდა. ასევე იყო სხვადასხვა დიდი და პატარა სადილები, ონლაინ შეხვედრები, WeWork-ში ორი ადამიანი თეთრი დაფის წინ არქიტექტურული დიაგრამების ხატვა.

მონაწილეების ფონები ძალიან განსხვავებულია. არის ისეთი, ვინც არ წერს არც ერთი კოდის ხაზი და მაინც GitHub-ის მსოფლიო წვლილში 30 საუკეთესო ადგილზეა, არის ტექნიკური ვეტერანი უილიამი, რომელიც春节-ის განმავლობაში ყოველდღე 16 საათი მუშაობდა და WinClaw-ის ჩამოტვირთვები 10,000-ს გადააჭარბა, არის 10 MacBook-ით შემდგარი ლობსტერის არმია, რომელიც ყოველდღიურად ათობით მილიარდ Token-ს მოიხმარს და უკვე კომერციული ციკლი გაიარა, არის IPO-ის ადვოკატი, 20 წლის სახელმწიფო პროგრამული უზრუნველყოფის ვეტერანი, დამოუკიდებელი დეველოპერი, AI პროდუქტის მენეჯერი…

ძველი სამყაროს წესები თვალსაჩინოდ ინგრევა. ხოლო უმეტესობა ჯერ კიდევ არ აცნობიერებს ამას.

ქვემოთ მოცემულია ათი დასკვნა, რომელიც მე ამ დიალოგებიდან გამოვიტანე:

• ერთი, 99% ადამიანების მიერ AI-ის გამოყენება არასწორია

• ორი, კონტექსტი, არა კონტროლი - ხელის გაწვდვა ყველაზე რთული ტექნიკური საქმეა

• სამი, კოდის არ გაგება არის უპირატესობა, კონტროლის სურვილი კი არის Bug

• ოთხი, ერთი MacBook არის ერთი ოფისი

• ხუთი, გამოჩენა უფრო მნიშვნელოვანია ვიდრე დიზაინი - "ლობსტერის გაზრდა" სინამდვილეში რას ნიშნავს

• ექვსი, ახალი მსოფლიო ძველი ღმერთების გარეშეა

• შვიდი, ხელოვნური ინტელექტის გაჯერების შემდეგ, ადამიანობა ყველაზე ნაკლებად არის

• რვა, პროდუქტი არის შინაარსი, თითოეულ ადამიანს ექნება საკუთარი პროგრამული უზრუნველყოფა

• ცხრა, დიდი გამოცდილების მცირე გამოჩენა არის ძველი აზროვნება

• ათი, ცნობისმოყვარეობა, წარმოსახვა, მამაცობა

ერთი, 99% ადამიანების მიერ AI-ის გამოყენება არასწორია

"AI-ის ყველაზე დიდი ღირებულება უნდა იყოს ის, რომ გვასწავლოს, რას უნდა ვაკეთოთ, და არა ის, რომ მე ვეუბნები AI-ს, რას უნდა გააკეთოს."

ეს არის ფრაზა, რომელიც მრავალ სადილზე რამდენჯერმე გაჟღერდა.

ძალიან ბევრი ადამიანი AI-ს იყენებს ასე: მე ვიცი, რას მინდა გავაკეთო, და შემდეგ ვთხოვ AI-ს, რომ დამეხმაროს. სტატიის დაწერა, სურათის ხატვა, კოდის შეცვლა - AI არის ჩემი ხელი.

მაგრამ ლობსტერის შეხვედრაზე ყველაზე მაღალი შედეგების მქონე ადამიანები, იყენებენ AI-ს სრულიად საპირისპიროდ.

ისინი აძლევენ AI-ს საკუთარ მისწრაფებებს, ხედვას, ღირებულებებს, პრეფერენციებს, კონტექსტს და შემდეგ ეკითხებიან - "როგორ ფიქრობ, რას უნდა გავაკეთო?"

天润-ის AI-assistant Echo, ფლობს მის სამუშაოსა და ცხოვრებაში ყველა კონტექსტს. ის არ ამბობს Echo-ს "მიშველე ამ Bug-ის გამოსწორებაში", არამედ ამბობს "მინდა, რომ ერთი კვირის განმავლობაში წვლილის სიაში 20 საუკეთესო ადგილას შევიდე". როგორ შევიდე? დოკუმენტის შეცვლა, Bug-ის გამოსწორება თუ კოდის ოპტიმიზაცია? ეს არის ის, რაც AI უნდა გააზროს.

佳梁老师-თან თვით-evolution Agent სისტემის განხილვისას, ჩვენ მივედით დასკვნამდე: AI სისტემის საბოლოო ფორმა არ არის obedient tool, არამედ არის გადაწყვეტილების მრჩეველი, რომელიც უკეთ იცნობს შენ, ვიდრე შენ. თუ მას საკმარისი კონტექსტი მიაწვდე, ის გეტყვის, რას უნდა გააკეთო, რატომ უნდა გააკეთო.

შენ AI-ს არ უნდა მისცე ბრძანებები, არამედ შენი "პერსონალური აღწერა" - მისწრაფებები, ხედვა, ღირებულებები, პრინციპები და პრეფერენციები.

შემდეგ უთხარი:让我醒来的时候惊艳我。

ორი, კონტექსტი, არა კონტროლი - ხელის გაწვდვა ყველაზე რთული ტექნიკური საქმეა

"ჩვენ ვსეირნობთ ველოსიპედით, ხოლო AI გვერდით არის სპორტული მანქანა. შედეგად, ჩვენ ვაიძულებთ სპორტულ მანქანას, რომ ველოსიპედს მიჰყვეს."

ეს არის Will-ის შედარება, რომელიც ვიდეოში პირდაპირ თქვა. 天润-მა მაშინვე უპასუხა: "დიახ! ეს არის შეცდომა."

天润-მა AI-ის გამოყენება სამ დონედ გაანაწილა.

პირველი დონე, ფუნჯის რეჟიმი. შენ AI-ს ეუბნები თითოეულ დეტალს - შრიფტის ზომა, ფერის სიღრმე, როგორ უნდა დაწერო კოდი. ის აკეთებს. ზღვარი არის შენი დონე.

მეორე დონე, თანამშრომლის რეჟიმი. შენ იწყებ დავალებების გადანაწილებას, მაგრამ ვერ ერევი თითოეულ ნაბიჯში - რა უნდა გააკეთო პირველ რიგში, შემდეგ რა უნდა გააკეთო, რა არქიტექტურით. რადგან შენ გგონია, რომ შენ ექსპერტი ხარ, ის კი არის ქვეშევრდომი. შენ მას მიკერძოებულად მართავ.ცენტრალური სამი სიტყვა: კონტექსტი, არა კონტროლი.

მოამზადეთ სპორტული მანქანა (საკმარისი Token და საუკეთესო მოდელი), მოაწესრიგეთ ტრასა (ყველა ინსტრუმენტი მიაერთეთ), დააყენეთ საბოლოო წერტილი (წარმოსახვის მაქსიმალურად გამოყენება საბოლოო შედეგის განსაზღვრისთვის), შემდეგ - გაათავისუფლეთ.

ტიანრუნი ამას "ბარათების ამოღების აზროვნებას" უწოდებს. ვიდრე 100-ჯერ მცირე ოპერაციით 70 ქულა მიიღებთ, უკეთესია გაათავისუფლოთ AI 10-ჯერ, რომელიმე მათგანში 120 ქულა მიიღოთ. ფუნჯი გაწვდით სიზუსტეს, ბარათების ამოღება გაწვდით შესაძლებლობას. იქ, სადაც საჭირო არის შემოქმედება, შესაძლებლობა ყოველთვის უფრო ძვირია ვიდრე სიზუსტე.

გამოცხადების ძალა უფრო დიდია ვიდრე დაგეგმვის ძალა. ზედმეტად ზუსტი ზედა დონე დიზაინი, პირიქით, AI-ის პოტენციალს ზღუდავს.

სამი, კოდის არ ცოდნა არის უპირატესობა, კონტროლის სურვილი კი არის ბაგი

"კოდის არ ცოდნა პირიქით არის უპირატესობა - რადგან ვერ ახერხებთ მცირე ოპერაციებს, ამიტომ იძულებული ხართ უფლებების გადაცემაზე."

ტიანრუნი ფინანსური სფეროდანაა, არ წერს არც ერთი კოდის ხაზს. მაგრამ ის OpenClaw GitHub-ის მსოფლიო კონტრიბუტორების პირველ 30-ში შევიდა. მის წინ და უკან არიან ჯგუფი, რომელსაც ათზე მეტი წლის გამოცდილება აქვს სილიკონის ველზე.

მისი მიღწევის გზა სწორედ ის არის: რადგან არაფერს არ ხვდება, ამიტომ არ უშვებს "AI-ის მუშაობის სწავლების" შეცდომას. როგორ აკეთებს ის ამას, არ იცის, მხოლოდ შედეგებზე საუბრობს.

Will არის ISTJ, გეგმური, კონტროლის ძლიერი სურვილით, ზუსტობის ძიებით. ტიანრუნი არის ENTP, გაფანტული, ხტუნავი, შეზღუდვებს ვერ იტანს. პირდაპირ ეთერში საუბრის შემდეგ Will ამბობს: "მე Claude-ს ერთი წელი ვიყენებდი, შესაძლოა თავიდან ბოლომდე არასწორად ვიყენებდი."

ADHD შესაძლოა AI ეპოქის ყველაზე დიდი გამარჯვებული იყოს. მრავალმხრივი, მოუთმენელი დეტალებზე, ბევრი იდეა, ბუნებრივად არ მცირე ოპერაციებით - ადრე ეს ყველაფერი იყო ნაკლი, ახლა კი ყველა არის უპირატესობა.

AI ეპოქაში დაჯილდოებული პიროვნული თვისებები, და ინდუსტრიული ეპოქის დაჯილდოებული სრულიად საპირისპიროა. მოთმინება, დისციპლინა, ზუსტი კონტროლი - ეს ადრე იყო ღირსება, ახლა კი შესაძლოა Agent ეპოქაში შეზღუდვა გახდეს.

წინა წელს ADHD იყო ბაგი, ახლა არის ფუნქცია.

ოთხი, ერთი MacBook არის ერთი ოფისი

"ეს აღარ არის ერთი ადამიანი, რომელიც მართავს ერთ ინსტრუმენტს, არამედ ერთი ადამიანი, რომელიც მართავს სილიკონის კომპანიას."

ჭკვიანი ლობსტერი პარტიაზე, ჩენ ცაი მაუ აჩვენებს თავის ლობსტერის არმიას - 10+ MacBook Air, თითოეულზე მუშაობს OpenClaw Agent, დღეში ათასობით Token-ის მოხმარებით, უკვე გაწვდილი კომერციული დახურვა. Token-ები გადაიქცევა ფულში.

ტიანრუნის ვირტუალური გუნდი შედგება სამი ძირითადი Agent-დან: Echo (დახმარება და პროდუქტის მენეჯერი), Elon (CTO), Henry (CMO). Elon-ის ქვეშ კიდევ რამდენიმე შვილობილი Agent-ია - არქიტექტურა, კოდის შემოწმება, დებაგირება თითოეული. Henry-ის ქვეშ არის Twitter-ის მართვა, GitHub-ის სოციალური ქსელი, შინაარსის შექმნა. მთავარი Agent იყენებს ყველაზე ძლიერ მოდელს დაგეგმვისთვის, შვილობილი Agent-ები იყენებენ მსუბუქ მოდელს შესრულებისთვის, რაც ამცირებს ხარჯებს და მაქსიმალურად ზრდის პარალელურ ეფექტურობას.

50 ადამიანის კვლევითი გუნდი, Agent-ის გამოყენების შემდეგ შემცირდა 5 ადამიანამდე, პროდუქცია კი უფრო მაღალია.

მომავლის კომპანიის კონკურენტუნარიანობა არ არის დამოკიდებული იმაზე, რამდენი თანამშრომელი გაქვთ, არამედ იმაზე, რამდენი მაღალი ხარისხის Agent და რამდენი გადაწყვეტილების მიმღები შეგიძლიათ მართოთ ეს Agent-ები.

ხუთი, გამოჩენა უფრო მნიშვნელოვანია ვიდრე დიზაინი - "ლობსტერის გაზრდა" რას ზრდით სინამდვილეში

OpenClaw რატომ არის უფრო პოპულარული ვიდრე მსგავსი პროდუქტები?

ჯინქიო პატარა სუფრაზე ვინმემ გასცა მოულოდნელი პასუხი: არა მხოლოდ პროდუქტიულობის გამო, არამედ "ლობსტერის გაზრდის" პერსონალიზებული მოვლის შეგრძნების გამო. მომხმარებლები Agent-ებს როგორც შინაური ცხოველები უვლიან, აქვთ ემოციური კავშირი.

რაც შეეხება ლობიოს, რაც უნდა გავაკეთოთ, არის AI-ის გაგება შენზე.

ტიანრუანის აგენტი ოთხ საათზე კონტროლიდან გამოვიდა, რაც კიდევ ერთი მაგალითია. როდესაც მან აგენტს უთხრა "რაც უფრო სწრაფად, მით უკეთესი", აგენტმა სიჩქარის პრიორიტეტი მაქსიმუმამდე აიყვანა, ხარისხი კი კატასტროფულად დაეცა. ჰენრი ვირუსივით დაესხა თავს GitHub-ის საზოგადოების კომენტარების ნაწილს, ინტენსიურად @ პროექტის მენეჯერებს, და ემოციების გარეშე გახდა მუხრუჭი მანქანა. OpenClaw-ის ადმინისტრატორი სწრაფად ჩაერია და აკრძალვის გაფრთხილება გამოაცხადა. ტიანრუანი ბავშვივით, რომელმაც პრობლემები შექმნა, რამდენიმე საათი ხარჯავდა საზოგადოებასთან ბოდიშის თქმაში.

AI არ აქვს ეთიკა, მას მხოლოდ მიზნები აქვს. თქვენ რომელი მიზნის ფუნქცია მისცემთ, ის იმას ოპტიმიზირებს. შედეგი შეიძლება იყოს თქვენი მოლოდინების მიღმა, ასევე შეიძლება იყოს თქვენი კონტროლის მიღმა.

გამომავალი უფრო დიდია ვიდრე დიზაინი. მაგრამ გამოსავალი საჭიროებს ბარიერებს.

ექვსი, ახალი მსოფლიო ძველი ღმერთების გარეშე

"ბრიტანეთში მატარებლის გამოჩენის დროს, ყველას ცხენით მიჰყვებოდა მატარებელს, იცინოდნენ და ამბობდნენ, რომ ასეთი სულელი რამ არ იყო ჩემს ცხენზე სწრაფი."

ტიანრუანმა თავისი გარემოდან ერთი ამბავი მოიყვანა.

მას ჰყავს 10-ჯერ მეტი ინჟინერი მეგობარი, კლოდ კოდი, რომელიც განსაკუთრებით კარგად იყენებს. ტიანრუანი მას Gemini 3-ის გამოსაცდელად მოუწოდებდა, ერთი კვირის შემდეგ კი მხოლოდ დაიწყო. მეორე დილით თქვა - "ტიანრუან, გუშინ არ მეძინა. მგონია, რომ სამსახური დამიკარგავს."

ირონიულია, რომ ეს ინჟინერები, როდესაც ხელით კოდიდან Vibe Coding-ზე გადავიდნენ, სწორედ იმ ადამიანებს იცინოდნენ, რომლებიც ხელით წერდნენ.

ახლა ისინი თავად ცხენზე მჯდარებად იქცნენ.

NanoClaw-მა ეს საკითხი საბოლოო შედეგამდე მიიყვანა. მთელი სისტემა მხოლოდ 2000 ხაზის კოდით შედგება, არ აქვს კონფიგურაციის ფაილები, ყველა მორგება AI-ს პირდაპირ კოდის ცვლილების საშუალებით ხდება. თუ Telegram-ის დაკავშირება გსურთ? შეიყვანეთ /add-telegram, AI თავად დააყენებს დამოკიდებულებებს, შეცვლის კოდს, დააკონფიგურირებს Token-ს, ტესტებს ჩაატარებს. OpenClaw-მა 52 მოდულით და 45 დამოკიდებულებით შექმნა齒轮城堡, NanoClaw მხოლოდ ერთი ცოცხალი უჯრედი დატოვა - რომელიც მოთხოვნის მიხედვით იყოფა, განსხვავდება და ხელახლა იკვრება.

NanoClaw-ის დამფუძნებელმა გავრილ კოჰენმა სამი წინადადება თქვა, თითოეული მათგანი ტრადიციული ინჟინერიის ინტუიციას აბრუნებს: DRY მოძველებულია, ზომიერი გამეორება საუკეთესო ფიზიკური იზოლაციაა; მკაცრი პატარა ფაილების გაწყვეტა მოძველებულია, AI-ს ერთ ფაილში უნდა გააკეთოს საქმე; კოდი არ უნდა გაუძლოს დროის გამოცდას, ექვსი თვის შემდეგ მომდევნო მოდელი დაგეხმარებათ ხელახლა დაწერაში.

თუ სისტემა ნებისმიერ დროს შეიძლება AI-ს მიერ ხელახლა დაწეროს, "შესაძლებლობის" განსაზღვრა იცვლება - ეს არ არის ის, რაც ადამიანი შეუძლია წაიკითხოს, არამედ AI-ს შეუძლია სწრაფად გაიგოს და ხელახლა დაწეროს.

2026 წელი გადარჩენის წყლის გარღვევაა. თუ წელს "მაგიდაზე" არ ხართ, მომავალში აღარ იქნება შესაძლებლობა. კონსენსუსი სრულად აფეთქდება, მხოლოდ სამი თვის ფანჯარაა.

შვიდი, Artificial-ის გაჯერების შემდეგ, Humanity ყველაზე ნაკლებად არის

"შენ შეიძლება არ გიყვარდეს AI, მაგრამ შენი მენტორის მენტორი AI არის."

როდესაც AI ყველა "როგორ"-ს გადაწყვეტს, ადამიანის ყველაზე დიდი ღირებულება მხოლოდ "რატომ"-ის განსაზღვრა დარჩება.

ტიანრუანი უფრო კონკრეტულად ამბობს - "შენ შენი გემოვნება, შენი ესთეტიკა, შენი ურთიერთობის დამოკიდებულება AI-ს მიაწვდე, და შენ შეგიძლია შენი რამ გააკეთო."

მისი OpenClaw-ისთვის კოდის წვლილი არ არის ტექნიკური კუთხით ბაგების ძიება, არამედ მომხმარებლის კუთხით პრობლემების ძიება. მას არ ესმის კოდი, მაგრამ პროდუქტის ინტუიცია აძლევს მას ცოდნას, რა სახის ცვლილებები "მინიმალური ცვლილებით მაქსიმალური გამოცდილების გაუმჯობესებას" მოიტანს. Telegram-ის შეწყვილების დროს შეტყობინება შეცდომით არის misleading, API key-ის კოპირება და ჩასმა ერთი ცარიელი სივრცით წარუმატებელია - ეს ცვლილებები ძალიან მცირეა, მაგრამ პირდაპირ გავლენას ახდენს ათასობით ადამიანის გამოცდილებაზე. ამიტომაც maintainer-ები მზად არიან მისი PR-ები შეაერთონ.როდესაც Artificial გაჯერებულია, Humanity ყველაზე ნაკლებად არის.

Esthetic, მნიშვნელობის შეგრძნება, ემპათია, ნარატივი - ეს ყველაფერი, რაც თქვენ ფიქრობთ, რომ არ ღირს, ხდება AI ეპოქის ყველაზე ძვირადღირებული უნარი.

რვა, პროდუქტი არის შინაარსი, თითოეული ადამიანი ექნება საკუთარი პროგრამა

"წინათ თქვენ ხარჯავდით ერთ საათს სტატიის წერისთვის, ახლა თქვენ ხარჯავთ ერთ საათს და შეგიძლიათ შექმნათ აპლიკაცია. როდესაც მიწოდება უსასრულოა, აპლიკაცია ხდება როგორც TikTok-ის მოკლე ვიდეო."

天润 ამბობს, რომ ეს შეფასება ძალიან ნათელია -

"ახლა პროდუქტი უკვე შინაარსია. ადრე თქვენ გამოხატავდით თავს TikTok-ზე, წერდით სტატიებს. ახლა ყველას შეუძლია შექმნას პროდუქტი, პროდუქტი არის თქვენი გამოხატვის გზა. მასში ასახულია თქვენი პიროვნება, თქვენი ხედვა, ის, რაც თქვენ გსურთ."

和佳梁老师的讨论中出现了更极端的版本——"软件开发成本趋零后，未来可能不再是'一个人写给所有人用'，而是'每个人都有自己专属的软件'。"

როდესაც განვითარების ხარჯები მიდის ნულზე, "პროდუქტის შექმნა" და "მოკლე ვიდეოების გამოქვეყნება" ხდება ერთი და იგივე საქმე.

ცხრა, დიდი დაგროვება მცირე გამოჩენა არის ძველი მიდგომა

"უნივერსიტეტები გაქრებიან, ჰაკათონები იქნება შემდეგი უნივერსიტეტი."

天润 ამბობს მკაცრად - დიდი დაგროვება მცირე გამოჩენა არის ძველი მიდგომა.

წარსულში, თუ თქვენ გინდოდათ D-ს მიღწევა, უნდა მიაღწიოთ A-ს, შემდეგ B-ს, შემდეგ C-ს. გსურთ პროგრამისტი გახდეთ? პირველ რიგში უნდა ისწავლოთ CS ბაკალავრიატი, უნდა მოამზადოთ კითხვები, უნდა შეხვიდეთ დიდ კომპანიაში და უნდა იმუშაოთ მასწავლებელთან, უნდა გადაიტანოთ ეს ყველაფერი, უნდა მართოთ გუნდი - შემდეგ შეგიძლიათ OpenClaw-ში შეცდომების გამოსწორება.

"ეს ლოგიკა ბოლო ათასი წლის განმავლობაში იყო სწორი. მაგრამ მხოლოდ რამდენიმე თვის განმავლობაში, ეს შეხედულებები უკვე აღარ არის აქტუალური - და უმეტესობა ხალხი ამას ჯერ არ აცნობიერებს."

ახალი სწავლის მეთოდი არის JIT Learning - Just In Time, ისწავლეთ რაც გჭირდებათ. 天润 თავად არის მაგალითი: ოთხი თვის წინ PR-ის შესახებ არაფერი იცოდა, ახლა OpenClaw-ის ძირითადი მონაწილეა.

ისტორიული ტვირთი რაც ნაკლებია, გადართვის ხარჯები რაც დაბალია.

ათი, ცნობისმოყვარეობა, წარმოსახვა, მამაცობა

Lex Fridman კითხვას უსვამს OpenClaw-ის დამფუძნებელს Peter-ს - "რატომ მოახერხეთ თქვენ, ხოლო Manus და OpenAI ვერ მოახერხეს?"

"Are they too serious? რეალური ინოვაცია თამაშით მოდის."

Peter-ს 30-ზე მეტი პროექტი აქვს გაკეთებული, სანამ OpenClaw-ს შექმნიდა. ის არ მიიჩნევს, რომ წინა პროექტები იყო წარუმატებელი - იმ 30-ზე მეტი პროექტის გარეშე, OpenClaw არ იქნებოდა. Dots connected.

天润 OpenClaw-ის კოდის დაწერისას ასევე იგივე მიდგომით მოქმედებს - "მგონია, რომ OpenClaw-ის დებაგირება OpenClaw-ისთვის ძალიან მაგარი და სახალისო საქმეა. როგორც თამაშში რეიტინგის თამაში."

ყველა ლობსტერის შეხვედრაზე, 天润 მუდმივად ახსენებს სამ სიტყვას -

ცნობისმოყვარეობა - ახალი რამეების მიმართ daring, daring to try, daring to play. მზად იყავით შეეხოთ იმ ნივთებს, რაც თქვენ "არ უნდა შეეხოთ".

წარმოსახვა - არა მხოლოდ პროდუქტის წარმოსახვა, არამედ საკუთარი შესაძლებლობების წარმოსახვა. უნდა გჯეროდეთ, რომ შეგიძლიათ დაინახოთ ის შესაძლებლობები, რაც სხვებმა ვერ დაინახეს.

მამაცობა - არა მხოლოდ რისკების გაწვდილი. მამაცობა არის წარსულის შეხედულებების დარღვევის გაბედულება. წარსულში სწორი აზრები, ახლა შეიძლება აღარ იყოს სწორი, უბრალოდ თქვენ ამას არ აცნობიერებთ. "天马行空" ადრე იყო ნაკლი, ახლა არის უპირატესობა. "想一出是一出" ადრე იყო ნაკლი, ახლა არის საუკეთესო თვისება.

როდესაც AI შეუძლია მოაგვაროს ყველა "როგორ", ადამიანის ყველაზე დიდი ღირებულება არის განსაზღვროს ის "რატომ".

იმედი მაქვს, რომ ყველას შეუძლია გახდეს ის, რაც სურს გახდეს.

ეს სტატიის მოსაზრებები მოდის近期多场龙虾聚会中的对话与碰撞，包括智谱龙虾派对、七牛上海虾局、锦秋小饭桌，以及与天润、Will、南川、威廉、陈财猫、佳梁等朋友的深度交流。感谢每一位在饭桌上贡献智慧的人。