r/stocks
还有谁对 Claude Fable 印象深刻吗？这对半导体似乎是利好。
作者对 Claude 减少幻觉和自主调用工具的能力印象深刻，认为 AI 的进步扩大了 AI 的潜在市场，对半导体是利好。
- 先进的 AI 模型通过识别自身局限并自主使用外部工具，正在克服幻觉问题。
- AI 模型中幻觉的减少和自我意识的增强将显著扩大 AI 的总潜在市场 (TAM)。
- AI 能力的持续提升推动了对底层算力的更高需求，使半导体公司受益。
例如，我问了一个关于棋局的问题，它没有像之前的模型那样胡编乱猜，而是自行下载了一个叫 Stockfish 的国际象棋求解器，安装到它的操作系统上（我确定这个术语不准确，但你明白我的意思），运行它，然后解释了 Stockfish 为什么会那样做。它能够意识到这个问题很难回答，并且主动找到并利用了一个工具，这让我印象非常深刻。我对编码完全零了解，还让它为我创建了一个教练应用，整个过程大约花了30分钟。幻觉问题是限制人工智能总可寻址市场的最大障碍之一，而我看到这些模型越来越有自我意识了。
不。目前最大的放大器不是模型本身，而是工具调用和智能体框架；主要的专有框架是通用的，效率极低，而且没有动力让它们变得更高效（更便宜）；它们是消耗token的怪兽。像Fable这样的模型只会有助于开发者快速原型设计出更好的框架，以及更高效的、适应特定用例的智能体框架，从而大幅削弱那些依赖大家使用其低效（昂贵、高利润）通用框架和模型、运行在过高定价芯片上的大玩家。然后（中国人）就会用Mythos将其提炼成自己的模型，运行成本低50倍；接着DeepSeek会用这个来改进自己的模型，内存使用减少95%；最后所有人都会忘记他们为什么要在无法承受价格战的高价IPO上梭哈。
我非常看好聪明人用这些模型能做些什么。商业案例是建立在脱离现实的希望之上的。智能体编程无疑已经改变了游戏规则，更好的模型固然很棒（但信不信由你，你并不需要那么多推理能力，而且你应该有意压缩上下文，并将推理模型限制在软件开发生命周期的特定阶段）。
你说商业案例是忽悠（hopium），主要指的是像Antropic这样的公司会被开源模型碾压，还是说连放射学、药物发现、物理AI、材料科学、数学、化学、法律、文档摘要、客户服务等应用也是如此？
没错，对于那些拥有专有模型且可能稍微好一点但成本高出 30-50 倍、并且面向大众消费的巨头来说，资本支出并不合理。说实话，大多数任务你甚至不需要最好的模型，而且很多时候你根本不应该用 LLM 来编排逻辑流程——当你可以用可测试、可验证的工具来引导它们的时候。看，总体而言，这个领域是货真价实的，而且发展很快。但我们不需要最新的 SOTA 模型来满足 90% 人的需求（跟他们的假 AI 女友聊天）。
这是一个非常有趣的评论。谢谢你的分享。
客户是最近两天用Fable发给你的，还是用更旧的模型？
还有，我听说像cocounsel/harvey这类AI工具的采用率开始变得显著了，你在实践中完全没有看到吗？
这些律师以为自己不会被替代。短期来看？可能说得对。一旦 AI 把细节搞对，他们就得滚蛋了。
没错，律师正是最容易让 AI 替代的岗位之一。任何靠文档/书籍/经验堆砌的知识领域，都到了被替代的成熟时机。
我敢打赌一大笔钱，10年后律师的数量和现在一样多。
这人的回应听起来像是：“是啊，我侄子用 Photoshop 5.0 画了些恐龙，画得跟屎一样，所以 CGI 永远取代不了传统动画。”
“喂给Claude”可以有很多含义。
Claude有很多模型和许多不同的努力等级。
如果你的客户用的是免费版，那确实他用的是个垃圾旧模型。
不管用了什么模型，你必须意识到这明显是用户错误，对吧？
“我好朋友的孩子让 AI 做了件事，结果 AI 给出了一个愚蠢的回答，AI 毫无用处。”
训练和运行这些模型所需的集群网络也在以难以置信的速度增长。ALAB和MRVL因此飙升。
Fable和Mythos完全相同，只是内置了防护栏。如果你尝试用Fable做任何与网络安全相关的事，它会回退到Opus 4.8。
不在我的活动领域...一些股市研究、市场概览、制作带有图表的Excel文件。只是稍微快一点，但token使用量和结果质量像Opus 4.6。
国际象棋测试早就成了 AI 的试金石，但找到并下载一个好程序然后运行它，这事儿并非 AI 独有。你也一样能做到。
真正看涨的是：Claude 能帮你编写你自己的分析软件，也许只是一个简单的网页应用。找到你感兴趣的股票，丢进你的自定义应用里，你就能立刻得到一份完全按你要求定制的分析，这是任何通用网站目前做不到的。
这个版块应该被定义为邓宁-克鲁格效应
你在说我吗？我说我个人觉得这令人印象深刻，它代表了进步，并且“似乎”对半导体来说是利好，我没有做出任何疯狂的确信断言。我甚至在一条评论中说过，我缺乏技术方面的专业知识，所以很难评估模型能力如何为企业创造价值。
令人印象深刻的部分不是它使用了 Stockfish，而是它把模型当作协调者而不是真相来源。这可能是这些系统变得有用的地方：知道何时直接回答，何时调用工具，何时停止假装。半导体角度是真实的，但更大的转变是工作流需求，因为每个有用的代理步骤都会转化为更多的算力、更多的内存以及围绕模型的基础设施。
我问了一个关于国际象棋局面问题
这到底跟股票有什么关系？
我在主帖里解释过。可能限制 AI 市场规模的最大因素是它的幻觉问题，如果 AI 只会胡编乱造，你就无法把人从工作流中剔除。过去，AI 会自信地对我提出的问题产生错误的幻觉回答。而在这里，它意识到了自身的局限性，想出了解决方案，自行下载了一个工具，然后给了我正确的答案。
我问它为什么这么做，它明确表示没有 Stockfish 它对答案没有信心，所以它想确保正确。这是自我意识、问题解决能力和工具使用能力。对我来说，这似乎是朝着正确方向迈出的重要一步。关键限制在于，对于 AI 来说，国际象棋比许多工作任务更容易解决。
他们问的具体问题并不重要，这只是对其能力的一次测试，尽管范围有点窄。