crypto花椒

OpenAI又砍了一个產品
這次是"Adult Mode"——還沒上線就被擱置了
但值得說的不是"成人模式"本身，是OpenAI的產品策略出了什麼問題。
Adult Mode這件事：去年10月宣布，12月原定上線。結果OpenAI自己請的8位心理健康顧問全票反對。
原因：年齡驗證系統有12%失敗率——數百萬未成年人可能接觸到成人內容。 技術上也做不到：之前訓練模型專門回避色情內容，現在要它生成的同時過濾非法內容。模型做不到這個切換。
3月26日，無限期搁置T
TechCrunch的標題很精準："OpenAI abandons yet another side quest." 但這不是重點。
重點是這個模式：宣布→延期→搁置/取消。 過去一年OpenAI砍掉了什麼： Sora視頻——拿了Disney deal，330萬下載，App Store第一。
3月24日關停。總收入210萬美元，GPU電費都不夠。 Stargate擴建——和Oracle談不攏融資，取消。 應用內購物——宣布了，取消了。 硬體設備——承諾今年出，法庭文件顯示推遲到2027。
看到pattern了嗎？
OpenAI的AI做得不差。GPT依然強，o系列有真東西。問題是AI之外的每一步戰略擴張都失敗了。視頻、硬體、購物、成人內容——每個方向都是宣布、衝刺、撤退。 Sam Altman說"AI

歐洲人在陽台上建太陽能電站了，插座式太陽能板：小的€200，帶儲能的不到€1000，回本2-6年
德國2022-2025裝了超過100萬套陽台太陽能。價格腰斬。英國剛合法化——考慮到英國電價全歐第三貴，有動力。
能源獨立這個概念以前是國家層面的事。現在普通家庭€200就能開始。
去中心化不只是crypto的敘事。能源也在走這條路。

Anthropic確認了：正在測試一個"step change"級別的新模型。
代號Mythos，內部代號Capybara。洩露是意外，但模型是真的。
之前的AI發布怎麼說？"在XX benchmark上提升了X%"、"更快更便宜"、"支持更長上下文"。
Mythos的描述呢？"遠遠領先於任何其他AI模型的網絡安全能力"、"預示著一波能以遠超防禦者方式利用漏洞的模型"。
看出區別了嗎？
之前是"我們更好了"。這次是"我們強到可能構成風險"。
Anthropic一直是AI安全敘事最強的公司。他們的RSP（Responsible Scaling Policy）本質是給自己設限——模型能力超過某個閾值，必須增加對應安全措施才能發布。
Mythos可能是第一個真正觸發高級別安全審查的模型。
Anthropic可能短期會非常謹慎。"有限客戶早期訪問"+"聚焦網絡安全防禦者"。不是面向消費者的全量發布。
長期來看，AI能力曲線可能不是線性的。"Step change"意味著跳躍——上一個模型到這個模型不是10%提升，是質變。

李昌钰博士走了！
記得最有名的一個案子是丈夫把妻子殺了然後用碎木機肢解，最後還是被博士通過血液運動飛濺給抓住了

當你無法說服你媽對於「就業穩定的思維僵化」
這時候只能和claude聊聊，讓他出一個pdf了
既然我劝不了我媽，只能AI來劝我媽了

白宮官推的一連串迷惑行為，讓我感覺他這個號是不是被駭客入侵了。
有人試過撥打過這個454-70這個號碼嗎？

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OnlyFans老闆走了，43歲，癌症。
Leonid Radvinsky，大多數人沒聽過這個名字，但他可能是過去五年最會賺錢的互聯網老闆之一，2018年花了不到5000萬美元買下OnlyFans 75%股份，到2024年，光分紅就拿了7.01億美元一年。
Forbes估算他去世時身家在47億到78億美元之間。他幾乎不接受採訪，沒有公開社交媒體，連員工都很少見到他。一個真正的幕後玩家。
但我今天想聊的不是他的人生故事，我想聊OnlyFans的商業模式。
這個平台本質上做了一件事：站在創作者和粉絲中間，抽20%，創作者負責內容生產、粉絲維護、流量獲取，平台提供支付通道和基礎設施。
然後拿走每一筆交易的五分之一。2023年平台總交易額超過65億美元，公司利潤超過10億。
Radvinsky一個人拿走4.72億美元的分紅。
這個結構乾淨到讓人嫉妒。沒有庫存，沒有內容審核的大量成本（創作者自負），沒有版權糾紛。
甚至不需要推薦算法。說白了，這就是一台收租機器。
你可以覺得這個行業爭議很大，但從商業結構看，Radvinsky做了三件事做對了：
第一，找到了支付基礎設施極差的領域（成人內容），解決了最核心的痛點。
第二，讓創作者承擔幾乎所有運營成本，平台只做管道。第三，從不出面，從不品牌化自己，讓平台等於品類。
43歲走了，留下來一台年賺10億的

你們搞法律AI大模型的就是法奸
你們搞導演AI大模型的就是導奸
你們搞投研AI大模型的就是投奸
你們搞地產AI大模型的就是地奸
你們搞加密AI大模型的就是加奸
你們搞美股AI大模型的就是美奸
你們搞體檢AI大模型的就是體奸
你們搞詐騙AI大模型的就是炸奸

去年9月，OpenAI发了一篇论文
论文作者是OpenAI的Adam Tauman Kalai、Edwin Zhang、Ofir Nachum，加上Georgia Tech的Santosh Vempala
他们建立了一个数学框架，核心发现是这个不等式：
生成错误率 ≥ 2 × 判断错误率
假设AI在判断"1+1等于几"这件事上有1%的概率判断错误。那它在生成回答时，出错的概率至少是2%
为什么会放大？因为一个错误的判断会衍生出多个错误的生成。比如AI判断1+1=3，那它同时犯了两个错：说1+1=3是对的，说1+1=2是错的。一个判断错误，至少两个生成错误
如果你回答"我不知道"，得0分。如果你瞎猜，哪怕只有10%的概率蒙对，期望得分是0.1分。理性选择？猜。 所以AI不是"学会了说谎"。AI是被训练体系逼着猜的
我做AI自动化做了大半年了。我的整个内容系统——从数据抓取到写作到配图——全是AI在跑
这篇论文改变我什么认知了吗？ 说实话，核心认知没变
我一直知道AI会犯错，我的系统设计里每个环节都有人工校验。 但有一件事变清晰了：幻觉不是bug，是feature
所以正确的做法不是等AI变得完美，而是在工作流里假设AI一定会犯错，然后设计兜底机制。
我的做法：
1. 所有AI生成的数据，必须有原始链接可以交叉验证
2. 写作内容里的具体数字，发布前必须人工确认
3. 不