11 月 03
Luke Fan AIGC AI代理 , AI搜索工具 , Bing搜索 , ChatGPT app , ChatGPT搜索 , Chrome , Chrome插件 , Copilot , Google , Google 搜索 , GPT-4o , GPT聊天窗口 , O1模型 , OpenAI , OpenAI战略 , Perplexity , Plus用户 , SearchGPT , Teams用户 , 万圣节 , 严肃内容 , 产品功能 , 产品预览 , 人工智能 , 任务分解 , 使用体验 , 使用感受 , 信息丰富度 , 信息分类 , 信息整合 , 信息秩序 , 信息获取 , 信息过滤 , 候补名单 , 免费用户 , 内容审查 , 内容质量 , 原型产品 , 固件 , 大模型 , 小模型 , 幻觉 , 幻觉生成 , 引用追踪 , 技术原型 , 技术尝试 , 排序问题 , 插件 , 搜索引擎 , 搜索接口 , 搜索模式 , 搜索精度 , 搜索结果 , 数字助手 , 数据摘要 , 数据集成 , 数据鲁棒性 , 新闻源 , 样式 , 概念产品 , 深度搜索 , 版权 , 生成质量 , 用户体验 , 用户流量 , 用户群体 , 移动端 , 适应能力 , 限定产品 , 鬼故事 , 默认搜索引擎
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ChatGPT搜索，OpenAI在万圣节给大家讲的鬼故事。这是一个什么样的情况？大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲ChatGPT搜索。我使用一天以后的感受，以及为什么觉得它是一个万圣节的鬼故事。
11月1号，北京时间0:35，我收到了一封邮件。这个邮件上写了，说我们发布了ChatGPT搜索，这是OpenAI的官方邮件。首先感谢，我去注册了SearchGPT原型候补名单。这个里头大家注意有三个词：第一个是SearchGPT，第二个是原型产品，第三个叫waitlist。他首先感谢了这件事情，说我们很荣幸地宣布，这个ChatGPT搜索发布了，而且向您和所有候补名单上的用户开放访问权限。只要原来申请过的，现在还没有被批准的SearchGPT的候补名单里的这些人，通通都可以访问了。
现在，其实你即使不在候补名单里头，Plus用户和Teams用户都是可以使用的。免费用户可能要稍微等一等，但我不确定免费用户是不是可以在SearchGPT的候补名单里。这个事我不确定，如果是在里边，可能也能够使用。邮件是这么写的。
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10 月 15
Luke Fan AIGC AI Agent , AIGC泡沫 , AI技术发展 , Anthropic , API价格 , API开发 , Apple Intelligence , Canvas , Cloud Artifacts , GPT-4o , iPhone 16 , OpenAI融资 , Real Time API , Sora世界模型 , 不竞争条款 , 亏损 , 交通标识识别 , 付费用户 , 代码编辑 , 使用案例 , 兴盛资本 , 创新停滞 , 商业战略 , 商业模式 , 多人协作 , 多人协作平台 , 客服应用 , 小模型 , 市场竞争 , 开发者日 , 微软 , 技术发布 , 投后估值 , 投资分配 , 投资退出 , 提示词缓存 , 收入增长 , 政府合作 , 数据增长 , 文档处理 , 月活用户 , 期权池 , 未来预测 , 机器学习 , 模型蒸馏 , 涨价策略 , 特殊目的载体 , 用户体验 , 盈利模式 , 红杉 , 编程开发 , 股权激励 , 苹果 , 行业创新 , 行业前景 , 行业影响 , 行业挑战 , 行业衰退 , 视觉微调 , 认股权证 , 语言学习 , 语音识别 , 财务预测 , 超募 , 软银 , 领投方特权 , 马斯克XAI
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我们开始第二个故事。OpenAI完成融资，开始摆烂了吗？Day Dev Day都发了些什么奇怪的东西呢？
首先，官宣已经完成这轮融资了，是在9月底这几天官宣的。现在呢，他是实现了超募。什么叫超募？就是我原来说要募多少钱，但实际上得到的钱比这个多，就叫超募啊。他原来说我要募65亿美金，现在实际上是66亿美金，就是多1亿。也是募投后的估值，原来说的是1,500亿，但其实我相信那个数是错的。原来那1,500亿美金应该是投前估值。他现在结束这一轮投资以后的投后估值是1,570亿，所以呢，实际上多了70亿。
那你说怎么会多出70亿出来呢？这个很奇怪，你明明投了66亿，那多出4亿是什么来呢？这个呢大概率是期权池。做这种投资案的时候啊，如果你投前估值是1,500亿，那么投了66亿美金进去以后呢，他的投后估值一般应该是1,566亿。多出4亿来是会做一些其他处理。
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7 月 23
范, 路 AIGC 100亿参数 , 10亿参数 , 70亿参数 , AI Agent , AI模型策略 , Anthropic Cloud H3 , API代理 , API服务 , API调用 , GPT-3.5 , GPT-4o , GPT-4o MINI , OpenAI , Plus用户 , Plus订阅计划 , 个人服务器 , 中国市场 , 云端模型 , 产品发布 , 付费频道 , 价格便宜 , 价格策略 , 低价模型 , 免费用户 , 函数调用 , 分岔趋势 , 功能集成 , 参数未公开 , 台式机模型 , 合作伙伴 , 商业模型 , 商业策略 , 大模型市场 , 大模型替代 , 封禁中国IP , 小模型 , 小模型效能 , 工作流 , 工作站级别 , 市场占有率 , 市场反馈 , 市场竞争 , 市场趋势 , 市场需求 , 应用开发 , 开源模型 , 微型模型 , 技术优势 , 技术创新 , 技术挑战 , 技术程度 , 技术进步 , 技术领先 , 数据调用 , 未来计划 , 本地部署 , 模型升级 , 模型性能 , 浏览器插件 , 用户体验 , 用户分叉 , 用户反馈 , 用户吸引力 , 用户满意度 , 用户粘度 , 用户需求 , 田忌赛马 , 移动端模型 , 竞争对手 , 竞争策略 , 端侧使用 , 端侧竞争 , 经济考量 , 经济高效 , 视觉多模态识别 , 训练成本 , 谷歌Gemini Flash , 输入100万TOKEN , 输出100万TOKEN , 高性能模型 , 高效模型
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OpenAI在封禁中国IP访问其API之后，第一个大动作居然是发布了一个GPT4o mini。你发布了个小模型，这究竟是要卷死谁啊？中国团队是不是有机会弯道超车呢？大家好，这里是老范讲故事YouTube频道。Open AI第一次发布微型模型，以前的Open AI都是一个比一个大，因为原来人家讲的叫Scaring Law，就是这种伸缩法则，只要是变大，我一定会变强。而且，也嘲笑那些小模型说你们肯定不行啊，一定是大的好使。我自己原来也是很喜欢使用大模型，有大的不识小的，这是我原来挑选模型时候的基本原则。但是现在，Open AI开始卷小模型了。
Open AI的这个GPT4O mini有什么特点呢？第一个，快啊，小模型一定是比大模型跑得快的。另外，就是极其便宜，它这个里面输入的信息，100万TOKEN，15美分啊，非常非常便宜了。输出的信息呢，是100万TOKEN，60美分，也就相当于是100万4块多人民币啊，已经快要接近国内的这些模型的价格了。效能呢，也应该是比GPT3.5要强一些啊，这是GPT4O MINI的一个基本情况。
那么，这样的一个鼓励越大越好的公司，原来更多的人力肯定是去研究更大的模型去了。现在说不，我要上一个小的，而且这种小模型呢，跟一般的小模型还有区别。区别在于它可以支持Function Call，可以支持视觉多模态的识别。那么，这是GPT4O MINI比其他的普通小模型所独有的特点。
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7 月 16
Luke Fan AIGC AI产业发展 , AI产品市场化 , AI伴侣 , AI伴侣未来发展 , AI创业 , AI初创公司 , AI商业化 , AI市场前景 , AI应用 , AI技术 , AI模型训练 , AI研发 , AI行业收购 , AI行业趋势 , AI陪聊工具 , Character AI , Facebook , Meta , X.AI , 上市公司并购 , 上瘾问题 , 中国AI应用 , 互联网产品 , 互联网创业 , 产品推向市场 , 伦理问题 , 全栈AI , 全栈选手 , 创始人 , 创新创业 , 初创公司生存 , 变现能力 , 名誉权 , 商业化瓶颈 , 商业策略 , 大模型 , 小模型 , 市场竞争力 , 市场退出 , 市场退出机制 , 并购 , 广告投放 , 微调模型 , 心理依赖 , 情感类AI , 情感陪聊 , 技术伦理 , 技术创业 , 技术创新 , 投资人 , 投资风险 , 数字助手 , 数据安全 , 数据隐私 , 未来AI , 极限投放 , 模型升级 , 法律困境 , 海外竞争 , 游戏变现 , 版权问题 , 用户体验 , 用户依赖 , 用户保护 , 用户数据 , 科学家创业 , 科学家创业失败 , 科学家创业特质 , 科技伦理 , 科技创业失败原因 , 科技创新 , 科技行业 , 细节设计 , 终极用户体验 , 肖像权 , 股票收购 , 虚拟角色 , 虚拟角色聊天助手 , 谷歌 , 谷歌AI , 赛道竞争 , 隐私政策 , 青少年使用 , 青少年保护 , 青少年用户 , 风险投资 , 马斯克 , 马斯克AI
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大家好，欢迎收听老范讲故事YouTube频道。今天，咱们来讲一讲AI伴侣，就要倒在黎明前的黑暗之中了。咱们讲的AI伴侣是什么呢？是Correct点AI，这是现在欧美最流行的情感类AI陪聊工具。这呢，是一个科学家创业的项目。两个创始人，原来都是谷歌的科学家，算是AI的全站选手。什么叫全站选手？像我们讲全栈工程师，就是说你从后端到中间的中台，再到前端，你程序一个人全写了。AI呢，也是这样。你说我只会写前端啊，我不会训大模型，我用别人的模型，对吧？那你是做AI应用的啊。有些人说我就会训大模型啊，前端应用不会做啊，那你算后端。但Correct AI呢，算从前到后全是他自己的啊，模型也是自己训的，前面的整个的应用层，也都是他自己搭的。这个在现在的AI创业中，算是比较难得一见的吧。
他们呢，专门提供情感陪伴类的AI聊天助手啊。像有些AI聊天助手就是搜索用的啊，有些是助理类型的，我给你写个文字啊，给你画个画啊啊，还有一些呢，就是我可以有这种角色扮演，可以聊个天的，比如说你进去说我想跟伏地魔聊聊啊，我想跟哈利波特聊聊，或者我想去跟埃隆马斯克聊一聊啊，他专门干这个事。从用户数据来看呢，这个项目做的还是不错的啊，用户量也很大，大家也很喜欢。只是呢，从商业和现金流的角度上来说，打不正对吧。这个项目一直在赔钱啊，亏了很多钱，再融资也有些难度啊，所以现在他可能快要玩不转了。像类似这样的。
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