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百姓网创始人:大语言模型吞噬一切,这话我信一半

百姓网创始人王建硕对“大语言模型吞噬一切”的观点持保留态度。他认为这种说法过于笼统,类似于过去“互联网吞噬一切”的预言,但事实上任何技术都无法真正覆盖所有领域。他强调大模型更像是一个重要的“基座”,如同电力或互联网基础设施,为上层应用提供基础的智能能力。 然而,仅有基座是不够的。他以电力为例:电本身不能洗衣服,需要与洗衣机结合才能发挥作用。同样,大模型的智能必须嵌入到面向具体场景的应用(如代码生成、设计、写作等工具)中,通过与操作系统、其他能力(如代码执行、数据访问)结合,才能解决实际问题。当前出现的一层“接口”或“连接器”(如Harness),正是为了将通用智能适配到特定任务。 他承认大模型会深刻影响并可能取代大量现有软件,尤其是那些由固化规则、表单和工作流构成的系统(如CRM、HIS等),因为这正是大模型所擅长的。但这不意味着吞噬一切。客户信息、实际执行能力、信任关系和物理世界要素等不会被替代。更重要的是,在吞噬掉部分旧有软件层之后,反而会催生出全新的、界面更流式、规则更灵活的新型软件,开启更大的创新空间。 王建硕指出,人们常因视野局限而高估技术的短期影响,低估其长期潜力。他主张应聚焦于大模型作为基座稳定后,上层各种具体应用所带来的巨大机会,而非纠结于是否“吞噬一切”。在技术变革中找到其中真正的机会,才是关键。

链捕手07/07 13:48

百姓网创始人:大语言模型吞噬一切,这话我信一半

链捕手07/07 13:48

Reddit一张神图疯传,2年后,你的笔记本就能跑Fable 5

近日,r/LocalLLaMA社区的一张趋势图引发热议。该图梳理了历代前沿AI模型从云端发布到在消费级硬件上实现同级本地运行的时间间隔:GPT-3级能力约37个月,GPT-3.5级约17个月,GPT-4级约24个月,Claude 3.5 Sonnet/GPT-4o级约21个月,平均周期约为24.8个月。 依据这一趋势线外推,发帖人预测,目前被视为前沿的Fable/Mythos 5级AI能力,预计将在2028年7月左右,实现在高端笔记本电脑上本地、实用化的运行。这意味着未来用户可能无需依赖云端服务、订阅或担心数据隐私,通过一次性硬件投入即可获得顶级AI能力。 支撑该预测的主要因素包括:模型端通过MoE架构、量化技术、更好的强化学习与数据配方持续提升效率,使同等能力所需算力不断下降;现实端开源模型的追赶速度加快,例如Gemma 4 31B等模型已在多项基准测试中逼近甚至超越早期的Claude Opus与GPT-4水平。 这一趋势预示着AI能力正从云端垄断加速向桌面端民主化扩散。尽管当前存在模型访问的地域性管制,但历史表明,前沿能力难以被长期限制在云端。对于开发者、硬件厂商及整个行业而言,本地化、隐私保护、离线工作流等方向将变得愈发重要。最终,这张图以一种乐观的视角指出:技术扩散的时间力量,可能正悄然改变着AI能力的获取格局。

marsbit07/07 07:30

Reddit一张神图疯传,2年后,你的笔记本就能跑Fable 5

marsbit07/07 07:30

尽管活跃地址跌至45天低点,卡尔达诺巨鲸仍在持续积累ADA

尽管卡尔达诺(Cardano)网络的每日活跃地址数降至45天低点,但持有超过10万ADA的大户(鲸鱼)钱包数量增长了1.2%。这表明在零售用户活动低迷时期,机构或大户投资者正在持续积累ADA。 这一数据分歧是核心故事:鲸鱼可能在采取更长线的视角,而日常网络使用暂时冷却。这对市场结构而言可能是一个建设性信号,但并不等同于短期价格立即上涨的动力。 关键需要注意的是,这种积累现象不应被解读为价格即将反转的保证,而应视为一个长期趋势信号。加密货币市场擅长将单一数据点迅速放大为市场叙事,但更审慎的看法是:这是一个值得关注的信号,而非确定性预言。 对于交易者而言,此类故事的影响会扩散至相关交易领域,例如影响山寨币情绪、机构仓位布局,以及对资产供需支撑的判断。在流动性较薄的市场中,这些二阶效应可能与原始新闻本身同样重要。 下一步应关注此模式是否会得到后续资金流、链上指标、持仓量等数据的持续确认,以判断这是否会成为一个更持续的市场主题,抑或只是短期的仓位调整。当前市场正处于资金可能流出、轮动至更安全的加密资产或暂存稳定币寻求机会的复杂阶段,此信息为解读市场情绪增添了又一参考片段。

bitcoinist06/30 19:36

尽管活跃地址跌至45天低点,卡尔达诺巨鲸仍在持续积累ADA

bitcoinist06/30 19:36

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