从参数狂飙到“思考算力”:Scaling Laws如何改写AI进化路线
这篇文章还原了YC Decoded对“Scaling Laws”的完整叙事:从GPT-2到GPT-3确立规模定律,从Chinchilla纠偏“只堆参数”的误区,再到OpenAI用推理模型与测试时算力开启新一轮扩展路径。你将理解:为什么AI并未撞墙,而是正在换一条更陡峭的增长曲线。
这篇文章还原了YC Decoded对“Scaling Laws”的完整叙事:从GPT-2到GPT-3确立规模定律,从Chinchilla纠偏“只堆参数”的误区,再到OpenAI用推理模型与测试时算力开启新一轮扩展路径。你将理解:为什么AI并未撞墙,而是正在换一条更陡峭的增长曲线。
这期YC Office Hours并没有教你“如何用AI做个炫酷产品”,而是反复强调一个反直觉的判断:AI不会拯救基本面糟糕的创业公司。YC合伙人通过真实案例、历史周期对比和具体行业拆解,讲清了在AI时代,创业者真正该怎么做。
Anthropic推出的Claude Computer Use,让AI第一次像人一样“看屏幕、点按钮、填表格”。这不仅是功能升级,而是软件范式的转折点:模型开始适配现实世界的工具,AI代理时代真正到来。
Y Combinator在最新一期Lightcone中提出了一个激进判断:垂直AI Agent将成为下一个超级创业浪潮,规模可能是SaaS的10倍。本文还原演讲核心逻辑,解释为什么这是一个“刚刚开始的革命”,以及它对创业者意味着什么。
YC最新一期节目围绕o1模型与未来10万亿参数AI展开,讨论了算力竞赛、AGI边界、创业机会与基础设施变化。本文提炼其中最有价值的判断、真实案例和反直觉洞见,帮助创业者理解:在超级智能逼近的时代,真正的机会在哪里。
很多B2B创业者在第一次被客户问到“多少钱”时都会愣住。YC合伙人Tom用一套极其务实的方法,教你如何用“价值”而不是“感觉”来定价,并解释了成本、竞争、销售模式如何共同决定一家公司的生死。
Y Combinator在《Tarpit Ideas: The Sequel》中重新审视“创意泥潭”。这不是一份坏点子清单,而是一套判断方法:为什么有些想法总让人着迷却反复失败,以及为什么AI正在让部分经典泥潭第一次出现裂缝。
Y Combinator的《Lightcone》讨论了一个激进命题:在大模型时代,软件公司是否会收敛到极小规模。视频不仅谈“AI写代码行不行”,更深入到编程的本质、数据建模的难点,以及为什么“学会编程”在AI时代反而更重要。
一场来自Y Combinator的圆桌讨论,把AGI的分歧摊在台面上:有人认为已然到来,有人坚持仍很遥远。比时间更重要的是定义、能力边界与伦理共识。
这是一个关于耐心、技术拐点与真实需求的故事。Casetext联合创始人Jake Heller用10年时间,把律师数周的工作压缩到几分钟,最终以6.5亿美元卖出公司。这篇文章带你理解:为什么大模型让法律行业发生质变,以及真正的AI产品是如何被“磨”出来的。