3 月 06
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腾讯元宝破圈，残酷的流量竞争，有的时候就是这么朴实无华。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。大家有没有看到腾讯元宝的广告？如果你现在使用微信，使用任何一个腾讯家的工具，或者使用B站，使用很多这样的流量投放平台，你都会看到腾讯元宝的广告，简直是铺天盖地。现在全流量都在投放，但是最近的话，阿里通义也在开始投放广告，投的要比原来多很多。同时呢，原来投的比较多的像Kimi，现在已经稍微有一点点哑火了。因为DeepSeek出来了以后，Kimi说咱们是不是得稍微寻思寻思，这么投下去还是个头不？所以他们投的少了。豆包呢，现在投放的也相对来说比较少。原因也很简单，就是投放广告这帮人相互之间都认识。现在腾讯这样去投放的话，那他的KPI一定是总榜第一。如果豆包里这个时候不知好歹，一定要往上怼的话，这不是互相找不痛快吗？所以还是要让兄弟单位的小伙伴们可以完成他的KPI，排行榜第一这个位置，各家轮流坐就好了嘛，为什么一定是你呢？所以现在豆包跟Kimi投放下降，腾讯元宝在疯狂投放，阿里也在投一点点。
什么叫疯狂投放呢？腾讯元宝在半个月里头花了2.81亿人民币，等于一天2,000万人民币直接扔出去了。大家要注意这种投放的事情，你一定是说在一个极短的时间内砸特别多的钱，才能够保证说大街小巷，抬头低头全都能看见，才能达到这种叫全覆盖的效果。当然你再给更多的钱的话，这个覆盖可能就会产生反效果，大家会觉得反。所以2.81亿在半个月之内把它花完，基本上已经是达到中国流量市场的一个极限了。单日最高广告素材投放量，什么叫广告素材？就是不同的视频，这个视频跟那视频长得不一样，这叫俩广告素材。那么他投了多少呢？1.1万组。原来我们讲过，老外投广告经常半年换一套素材，腾讯投广告一天1.1万组素材扔出去，你也不用担心看烦了的事情。如果所有素材长得都一样，一看这个视频，就知道是推什么什么东西了。
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2 月 05
Luke FanAIGC AI Agent, AI agent方向, AI代金券机制, AI任务优化, AI分析工具, AI创新瓶颈, AI劳务派遣制度, AI商业化, AI商业模式, AI市场前景, AI市场变革, AI开放性, AI手动规划, AI技术, AI技术应用, AI技术演变, AI技术进化, AI技术革新, AI新方向, AI旧势力, AI时代竞争, AI普世性, AI核心问题, AI综合能力, AI舆论制高点, AI行业垄断, AI行业竞争, AI财报分析, AI资源整合, Claude 3.5, Deep Research, DeepSeek, DeepSeek影响, Gemini 2.0, GPT-4, Meta, OpenAI, OpenAI代金券, OpenAI最新动态, SB OpenAI Japan, Softbank AI, 大手企业AI改革, 孙正义, 开源大模型, 微软与OpenAI合作, 微软云代金券, 日本AI, 日本AI困境, 日本AI市场分析, 日本AI应用案例, 日本AI掉队, 日本AI未来, 日本AI行业现状, 日本企业AI应用, 日本科技创新, 日本移动运营商, 星际之门, 未来AI行业趋势, 水晶智能, 科技创新, 自动规划, 谷歌AI, 资本运作, 软银
SB OpenAI日本公司宣布成立，这怎么听怎么像是在骂人呢？大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲SB OpenAI日本公司到底是一个什么样的情况。
孙正义上台宣布Softbank OpenAI Japan这个公司成立了，所以这个SB不是骂人，它是软银Softbank的意思。今年我们发现OpenAI的声音连续不断，这是为什么呢？原因也很简单，老大的位置不是很稳固了。你要想在这一个行业里面当老大，要么你技术特别好大家都服气，比如像谷歌这样的，各个行业里头，只要跟计算机技术有关的，大家都知道谷歌的技术最好；要不然你垄断，比如像苹果这样，或者像Meta这样的，在社交媒体里我直接垄断了，大家知道你是老大。
如果技术也被人质疑了，花了好多钱训练出一堆模型来，别人也都可以达到了Claude 3.5、Sonnet、Gemini 2.0、Flash这样的模型，其实现在已经跟GPT-4相差仿佛了。你新发布了一大堆乱七八糟的模型呢，都是很小众的高端产品，对于大众来说无感。在这种情况下，你的技术就会被人质疑。
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1 月 28
范, 路AIGC, DeepSeek大模型 AI Agent公司, AI Agent生态, AIGC领域, AI云计算, AI产业标准, AI协作方式, AI大模型, AI开源, AI开源项目, AI推理能力, AI数据偏见, AI显卡优化, AI显卡禁令, AI研发成本, AI蒸馏微调, AI闭源模型, AMD MI 300, AMD显卡兼容, Anthropic压力, Claude模型, DeepSeek, DeepSeek R1, Deepseek V3, DeepSeek代码, DeepSeek原创性, DeepSeek影响, DeepSeek成果, DeepSeek数据来源, DeepSeek美国市场, DeepSeek英文论文, Deepseek训练成本, DeepSeek论文, Huggingface, Kimi 1.5, Meta AI发展计划, Meta震惊, Minimax 01, OpenAI竞争, Oracle云计算, PyTorch开源工具, 中文社交媒体, 中美AI竞争, 中美科技博弈, 亚马逊AI, 人工智能创新, 华为AI标准, 大模型训练路径, 字节跳动AI, 开源模式, 开源胜利, 微软AI, 英伟达显卡, 谷歌AI, 谷歌AI研究, 豆包1.5, 通义千问, 闭源与开源
DeepSeek突然出圈，引发了中文圈的争吵。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。
DeepSeek在前面，我们已经出了一期视频，去讲它到底是怎么回事了。那么，DeepSeek最近肯定是更加的出圈。首先，DeepSeek V3，据说训练成本只有557万美金，震惊了扎克伯格，震惊了Meta。Meta说：“我们有好多的老大，他们的年薪都超过557万美金了。人家训练了个模型才用了557万美金，那我花了这么多钱去组建AI团队，花了这么多钱去囤显卡，是不是亏了？”现在就有这样的声音出来。
而且，最新的DeepSeek R1，也就是它的推理模型，推理能力已经接近o1了。蒸馏微调出来的这些小模型，已经在很多领域里头超越了o1 Mini。在这儿多补充一句，什么叫蒸馏微调的小模型？像我的电脑上，也是跑了一个DeepSeek R1-32B的模型。这个模型是怎么来的？它实际上是由DeepSeek R1去输出数据，然后拿输出的数据再去调通义千问2.5-32B的这个模型，最后得到的结果。这就是DeepSeek R1-32B，他在我的电脑上做各种推理，效果相当不错。
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