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事情是这样的：如果因为大型语言模型（LLMs）之间的竞争，导致智能被商品化，彼此争相超越，价格不断下降，那么就像是一场价格战。如果这种智能现在变得如此便宜，正如山姆·阿尔特曼所说的那样，便宜到可以像电一样计量，那么如果构建像OpenAI的Claw或Hermes这样的LLM代理的框架变成开源，并且其性能优于任何初创公司提供的产品，那么数据就成为了最终的护城河。归根结底，每个超级智能或通用人工智能（AGI）实际上只擅长某些特定的任务。如果这一点成立，那么影响它们训练的数据，如果预训练的过程持续进行而没有出现零训练的LLM，那么影响这些LLM的数据将成为决定它们擅长哪些任务的主要因素。因此，数据就成为了最终的护城河。对此你有什么看法？（这是我在Hacker News上的第一篇帖子 :))

Canary 监控任何网址，并在发生变化时提醒您——包括竞争对手定价、API 端点、文档、招聘信息板和状态页面。变化根据信号强度评分，分值范围为 1 到 10，并由人工智能进行总结。 该项目由我独立开发，登陆页面今天已上线。自动化爬虫在 GitHub Actions 上运行，每小时将实际检测到的变化发布到 Bluesky，每天发布到 X。 canary-landing-one.vercel.app 欢迎就架构方面的问题进行咨询——我特别自豪于 URL 去重的方法，使得一次爬取可以服务多个订阅者。