AI创业者的惨痛教训：押注模型准确性是产品陷阱，利用模型灵活性才是答案

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随着越来越多AI产品落地，很多投资人心中都有一个疑问：到底什么样的AI应用才值得投资？关于这个问题，我们或许能在Andon Labs联合创始人（YC 24W孵化）Lukas Petersson的一篇文章中找到答案。最近，Lukas Petersson在YC Hacker News发布了一篇文章，内容是其在调研了100多个YC校友项目并复盘了Richard Sutton著名的文章《痛苦的教训》后提出：现在大量AI产品在当前模型的局限性上投入过多精力，但从长期看，创业公司更应该押注那些能够充分利用大模型自主性与灵活性的机会。这个文章一经发布就引发了广泛的讨论。今天，乌鸦君就为您编译了这篇文章，以下是该文章的核心观点：1）从历史角度来看，通用方法总能在人工智能领域胜出。2）现在人工智能应用领域的创始人正在重蹈过去人工智能研究人员所犯的覆辙。3）更出色的人工智能模型将催生通用型人工智能应用。与此同时，围绕人工智能模型的软件附加值将会减少