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寻求共识的成本是巨大的，意味着需要无数次对齐，也会产生无数次摩擦。
梁文锋会在团队内寻求共识，允许团队只有低于 50% 的战斗力“干正事”，也就是“自上而下”做事，而剩下的部分，都是“自下而上”地做事。
共识的好处是，能够凝聚群众的智慧，也可以形成合力，让力量叠加后的最终效果趋近于想达成的目标。
共识之下也必然存在妥协，AI 时代，一家公司能够持续往前跑，很大程度不在共识，而在非共识之下的个体差异性上，它能够“滋生”创新，也会最大化人的主观能动性。
这才是梁文锋团队持续保持稳定的根本，1）目标明确节奏清晰，2）有个体成长和发挥的空间，3）还能保持五点下班，😄
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Alpenglow 共识机制已在社区测试集群上线，运行于验证节点基础设施之上，正式进入上线主网前的测试阶段。这是 @solana 历史上最大规模的共识机制变更，@anza_xyz 目前正在邀请更多验证节点运营商参与社区集群测试。
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#小蝌蚪# 地推超强共识
持续建设中
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#金狗# 共识的越来越多，太阳老师 和 地推紫气东来 ，锦怡 ，泳惠，襄香，比特x，烤猫， 分享的都真好，主持人也非常专业小太阳老师，给建设共识的人点赞
一个社区真正的价值，不只是价格，而是越来越多的人愿意站出来分享，建设 布道。
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《WAIC 观察：拥挤的共识，巨大的泡沫》（作者 @Lyangminn）AI 产业核心在于数据、资金与融资能力，模型能力虽进步但护城河脆弱；大模型与具身智能存在成本与市场割裂，数据清洗、标注等成为潜在高利润赛道。资本推动中间商盈利，AI 应用需以数据、上下文、工作流与权限等护城河为核心，融资能力决定长期竞争力。 阅读全文：
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三条目前非共识
1️⃣ DAU 不值钱了，商业化质量才值钱
资本看的从 DAU、付费人数，换成了毛利率和续费率
毛利率回答「这生意能不能覆盖算力」，续费率回答「用户付过费还留不留」
能站着赚钱，才是真本事
2️⃣ 能力要结构化、要能复用
文里那家海艺是个好样本，把自己拆成五项能力：多模态生成、智能体互动、分发推荐、投流增长、商业化变现
先在一个产品里跑通，再抽象成模块，搬到下一个
验证周期从 36 个月，压到 6 个月，再压到 4 个月
3️⃣ AI 的规模是负担
互联网边际成本趋零，规模即壁垒
AI 每生成一次都要给算力交钱，付费用户越多，算力账单越高
光靠补贴换规模，扛不过长期商业化的检验
· 潮水退了才知道谁在裸泳
· 这一轮留下来的，是把单位经济算明白的那批
🔗 36氪原文链接：
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墙内现在已经共识了，墙国需要文科但是不需要文科生。。。理工科生可以选修文学、艺术等各种文科，水平相比于劣质文科生只高不低。。。文科生应该淘汰进历史的垃圾堆
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