阿绎 AYi@AYi_AInotes · XAI 摘要
Cluely的CEO Roy Lee在NYU活动中，以500美元现金询问在场AI学生和工程师是否上线过公开项目，几乎无人举手。这揭示了AI圈的普遍现象：工程师们热衷讨论大模型、Agent等理论，却缺乏将知识转化为公开产品的执行力。LLM虽能解决大部分技术问题，但部署、用户体验和成本控制等实际工作才是关键。知识在AI时代已泛滥，真正稀缺的是执行力。呼吁工程师立即实践，做出哪怕不完美的公开产品。
说个扎心的真相，90%的AI工程师，其实什么都没做出来
Cluely的CEO Roy Lee在NYU做活动，当场掏500美元现金，问在场所有学AI的学生和工程师，谁在LinkedIn上真正上线过一个公开的项目，结果全场几乎没人举手。
太真实了，现在的AI圈就是这样，人人都能跟你聊大模型，聊Agent，聊世界模型，刷过几百篇论文，调过几十个demo，但你问他有没有上线过一个能让别人用的东西，大部分人都沉默了。
我们总以为AI时代拼的是谁懂的多，谁的技术深，其实根本不是。
LLM能帮你写80%的代码，能帮你解决大部分技术问题，但剩下那20%的脏活累活，部署，边缘case，用户体验，成本控制，才是真正能区分你和别人的地方。
所以别再当那个只会看教程的工程师了，去做去实践，去解决实际问题，，离线小模型App，自我迭代的代码Agent，个人生活OS，哪个都行。
不用等你学完所有东西，不用等完美，这个周末开干，下周就公开上线。哪怕做的很烂，哪怕只有几个人用，也比你藏在电脑里的一百个demo强一万倍。
在AI时代，知识已经变成了最不值钱的东西，到处都是教程，到处都是论文，真正稀缺的，是把知识变成公开可验证的产品的执行力。
别当那个坐在NYU教室里，连500美元都拿不到的人，动起来兄弟们