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OpenAI的o1新发布，不出意外就是去年年底传言的Q*算法: Q learning和A*路径搜索的组合，所以O1应该也算是一种GPT4和搜索的组合，意味着每次推理上算力消耗会大得多 o1给我感受最深的一点是 System1(快思考)的scaling law时代可能即将结束了，system2(慢思考)的scaling law新时代要来临了

Agent最核心的是planning。o1怎么样？

我让 o1 做企业内的订票助手，planning非常详细，比人想得要周到。

我让o1指定"分析xxx企业竞争对手”这个问题，做planning。我感觉也是靠谱的 chatgpt.com/share/66e4cd95…

o1 出来后，所有通过拖拖拽拽画个Agent的流程编排的产品，赶紧变方向。 因为 #OpenAIo1 可以自己靠谱的指定做事流程了。

具体的planning的截屏。如果照这个流程做个agent，就会能获得靠谱一个报告。

Agent平台剩下的事情可能就是写很多工具了。但这个事情很简单，就是体力活

确实是的。而且工程上可以优化一下，让人类来标注多次产生结果，最后让它做一个事情的时候可以稳定下来Planning。那就在日常工作中可用了。 意味着：我们的很多工作，AI都可以接手了

《苦涩的教训：新解》 人工智能研究中的一个重要教训，是在人工智能研究中,利用大规模计算的通用方法最终会比依赖人类知识的方法更有效。 例如，在计算机下棋领域,最终战胜世界冠军的不是那些试图模仿人类思维的程序,而是能进行海量搜索的程序。

周日北半球最大的桑巴狂欢节(东京浅草举行)使用了Felo作为英文的live字幕。昨天有50万人到现场观看了这次时隔5年的桑巴狂欢节。 [庆祝][跳跳] JCom 中间介绍了Sparticle的Felo字幕。

【用AI连接商业】正在计划用GraphRAG做一套“商业问答”，把某国的全部企业、策略与产品、招聘、竞争与合作关系等用爬虫建设起整套知识图。 以后每次问答付费。 有想法的人一起?

AI开始写代码自我完善，这是奇点来临的代表性事件。

可能最需要一个做过“商业智能”的产品经理。顺序做如下场景： 1. 企业背调 2. 商务匹配 3. 竞品监控 4. 招聘匹配

不做国内，做海外

优先用AI爬虫，自建GraphRAG。直到遇到封闭数据，商务谈第三方

到联合国了，越来越高大上

面向当地也可以的

还有一个功能： 5. 批量联系 可以把对这些匹配的企业，批量联系，在海外是邮件和表单提交

Felo Subtitles是有100分钟这样的小时长包的

先从一个小的需求开始，已经看到一个JD的网站有百万的JD，爬虫抓取这些JD，然后给求人的公司的官网，去递交匹配的简历。在这个过程中，把JD和公司的信息抓取下来，做完这个点，再做新的点。 先需要一个产品经理，一个爬虫和RPA高手。