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Web3 Degen | 山寨币分析与交易见解 | #表情币交易者
不受欢迎的观点:没有单一的AI在所有方面都是最好的。
我在每天使用这四个后,诚实的排名:
研究 + 真相:
Grok > Claude > ChatGPT > Gemini
后端开发:
Claude > Grok > ChatGPT > Gemini
前端开发:
Gemini > Claude > ChatGPT > Grok
日常任务:
Claude > ChatGPT > Grok > Gemini
2026年的元宇宙不是选择最好的模型。
而是知道为不同任务打开哪个模型。
你的呢?
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“AI不会取代开发者。”
你说得对。
使用AI的开发者会。
差距已经在形成。它只会继续扩大。
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没有人计划这一切。它就这样发生了。求职者开始使用AI来撰写简历。招聘人员开始使用AI来筛选简历。现在它只是两个AI互相交谈,而人类在等待中寻求答案,看看他们是否得到了这份工作。简历没有消亡。它在两端都被自动化了。
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"AI不会取代开发者。"
你说得对。
但是使用AI的开发者会。
差距已经开始形成。而且只会继续扩大。
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这才是TurboQuant真正重要的地方。不是基准测试。不是论文。你办公桌上的16GB Mac Mini刚刚成为了一台严肃的AI机器。内存减少6倍。速度快8倍。零精度损失。这不是渐进式的改进。这是突破硬件瓶颈。
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他们没有杀死Sora。商业模式杀死了它。每天在人们喜爱但不愿付费的东西上烧掉1000万-1500万美元。那不是产品。那是一个昂贵的演示。这是现在大多数人遗漏的部分:
-> 病毒式传播不是商业模式。
-> 数百万
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没有人计划过这一切。它就这样发生了。
候选人开始用AI写简历。
招聘人员开始用AI筛选简历。
现在就变成了两个AI互相对话,而人类等待着看自己是否被录用。
简历没有消亡。它在两端同时被自动化了。
而结果对所有人来说都变得更糟了。
> 候选人花数小时将"完美"的申请打磨成深不见底的黑洞。
> 招聘人员被数百份听起来完全一样的"完美"申请淹没。
信号消失了。一切都是噪音。
> 现在被录用的人不是简历最好的人。
> 他们是在AI筛选他们之前找到办法和真人说上话的人。
内部推荐。直接私信。当面出现。构建可见的东西。
简历本身就已经是衡量才能的糟糕指标。
AI只是让它变得完全无用了。
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OpenAI正在犯谷歌犯过的同样错误。什么都做。什么都赢不了。Sora失败了。应用商店实验正在关闭。Operator不清楚自己是什么。每周都有新产品在3个月内消失。与此同时Claude只是悄悄地
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这才是TurboQuant真正重要的地方。不是基准测试,也不是论文。你桌上的16GB Mac Mini现在变成了一台真正的AI机器。内存减少六倍,速度快八倍,完全没有精度损失。这不是一个渐进式的改进,而是硬件壁垒在实时瓦解。这实际上解锁了:→ 高质量的AI可以完全本地运行,免费且私密 → 更大的上下文窗口,不会减慢速度 → 真正的AI在你的手机上,而不是缩水版 → 每次推理的成本持续下降 而Google把它免费提供给了所有人。他们本可以将其保留在内部,用来扩大他们的基础设施与其他人的差距,但他们没有。这才是值得关注的地方——不仅是他们构建了什么,更是他们选择如何使用它。2026年正逐渐成为计算瓶颈不再是话题的年份。
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我过去大部分开发时间都用在写我已经知道怎么写的代码上。同样的模式。同样的样板代码。第40次同样的设置。Claude Code在一周内改变了这一切。现在我把时间花在真正重要的10%上..架构决策、产品设计。
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他们没有杀死Sora。
是商业模式杀死了它。
每天在一些人喜欢但不愿意付费的东西上烧掉一千万到一千五百万美元。这不是一个产品。这只是一个昂贵的演示。
大多数人现在遗漏的部分是:
-> 病毒式传播不是商业模式。
-> 数百万的观看次数也不是可持续的。
-> “人们喜欢它”不等于“人们为它付费”。
OpenAI做出了明显的决定……将计算资源从实验中抽离出来,投入到ChatGPT、编码工具和人们每天打开的产品中。
因为这些才是有人信用卡账单上的项目。
Sora不是被竞争对手杀死的。它是被当前整个AI行业正在发生的转变所杀死的。
我们正从“这太疯狂了”转向“这能赚钱”。
你今天看到的大多数AI产品都无法在这个转变中存活下来。
Sora只是第一个引起你注意的。
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ChatGPT是AI领域的Internet Explorer。每个人都在用它。没人认为它是最好的。如果你真正关心输出质量:
→ Claude Opus 4.6用于逻辑、推理、写作
→ Gemini用于研究和任何涉及图像的任务
→ Deepseek如果你想要开源且不想要
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OpenAI在犯谷歌曾经犯过的同样错误。
什么都做。什么都赢不了。
Sora失败了。应用商店实验正在关闭。Operator对自己是什么感到困惑。每周都有新产品在3个月内消失。
与此同时,Claude只是悄悄地在代码方面变得更好。
Kimi融资$1B ,正在蚕食高效模型市场。
Gemini拥有多模态。
OpenAI拥有2年的领先优势和一条畅通的车道。
这是他们真正需要的唯一路线图:
→ GPT-6..不是增量。显然优于一切。就是这样。
→ GPT-6 nano..便宜快速到足以让Kimi和GLM变得无关紧要。
就这一份清单。
两个模型。一个使命。
通往超级智能的最直接路径不会经过视频应用和商店。
专注是护城河。OpenAI正在烧毁他们的。
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与 Claude 一起度过的 10 天。以下是我学到的内容:→ 算法交易入门 → 最佳高频交易论文的要点 → 大型语言模型(LLMs)如何工作以及如何训练它们 → 高级交易策略 → 如何将一个 div 居中。最后一项花的时间比那些高频交易论文还长。真的。我们不再需要大学了。
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我以前大部分开发时间都在写我已经知道怎么写的代码。
同样的模式。同样的样板代码。第40次做同样的设置。
Claude Code在一周内改变了这一切。
现在我把时间花在真正重要的10%上..架构决策、产品思维、接下来要构建什么。
代码仍然会被写出来。只是不再由我来敲了。
人们害怕AI会抢走开发者的工作。
它抢走了我的。具体来说,是我多年来一直在自动驾驶模式下做的那部分。
需要实际思考的部分?那部分变得更大了。
事实证明这正是我最初成为开发者的初衷。
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ChatGPT是AI领域的Internet Explorer。
每个人都在用它。没人认为它是最好的。
如果你真的在意输出质量:
→ Claude Opus 4.6 用于逻辑、推理、写作
→ Gemini 用于研究和任何涉及图像的任务
→ Deepseek 如果你想要开源且不想付费
→ Perplexity 用于即时答案及信息源
→ Grok 4 用于实时知识和X集成
ChatGPT赢在分发渠道。它抢先上市了。
这与在任何工作中都是最佳工具不是一回事。
为合适的任务选择合适的模型是个没人谈论的技能。
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和 Claude 相处 10 天。以下是我学到的:
→ 算法交易 101
→ 最佳 HFT 论文的要点
→ LLM 如何工作以及如何训练
→ 高级交易策略
→ 如何居中一个 div
最后一个比 HFT 论文花的时间还长。真的。
我们不再需要大学了。
4 年和 $200K vs 10 天和 $20/月。
这不符合逻辑。
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