别再只挑「最聪明」的模型:五个生意都用按任务选模型+沉淀经验
PrajwalTomar_ · x · 2026-09-16
Prajwal Tomar 在其 TokenRhythm 系列线程的最后一贴总结:多数人还在寻找一个「最聪明的模型」,但这是错误的游戏。他运营 5 门生意,做法是为每类任务选合适的模型,并用系统沉淀每次运行的经验教训。
如果这个闭环跑通,日常 AI 使用会变成复利式优势。他还在客户交付前用 OpenSquilla 测试了一个 AI 构建的 MVP,它发现了一个生产环境风险并定位到具体代码;被质疑后能自我修正、修复问题并重跑测试成功,且整个过程可见而不只是最终答案。
「编程与Agent」频道最新
- Transformers.js v4.3.0 发布:浏览器内强制模型输出合法 JSON — nicodotdev · 2026-09-16
- 研究发现:Agent 记忆笔记越堆越多,表现反而越用越慢 — sujingshen · 2026-09-16
- GitHub 上爆火的 5 个开源 AI Agent 项目盘点 — Shruti_0810 · 2026-09-16
- 开发者把 Codex 语音搬进 CarPlay,开车路上也能写代码 — athyuttamre · 2026-09-16
- 开发者打造非传统 LLM 决策接口:并行提问返回概率与打分 — DevDminGod · 2026-09-16
- 开源项目 Neko Master 上线:本地网关流量实时可视化审计面板 — tom_doerr · 2026-09-16