AI探索指南

关于AIGC人工智能、思维方式、知识拓展，能力提升等。投稿/合作： @inside1024_bot
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件

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  1. AI探索指南

    Claude Code 的国产平替终于来了朋友们

    Claude Code 的国产平替终于来了朋友们
    早晨看到后立刻安装体验
    配置简单，速度飞快，不会封号，爽起来了。

    Qwen Code 虽然是基于 Gemini CLI 进行二次开发，但进行了 prompt 和工具调用协议适配 ，能最大程度激发 Qwen3-Coder 在 Agentic Coding 任务上的表现。

    安装非常简单，详见公众号文章
    https://mp.weixin.qq.com/s/feoAQV5qJoJ5xfZIEDinKw

  4. AI探索指南

    Vibe Coding 产品的时代变了朋友们

    Vibe Coding 产品的时代变了朋友们

    MiniMax Agent 获得大幅更新，现在支持前端和后端服务一起生产了

    我一句话就搞定了一个完整的 AI 算命产品。

    支持登录注册、两种算命方式、还能预约真人大师和购买会员，算的结果不要当真，图一乐就行

    如果对 AI 算命感兴趣的话可以来试试，每个用户会有 3 次试用机会，3 次试用结束会要求登录。

    另外支付逻辑是写好的，但是我没有申请自己的 Stripe 账户，所以会支付失败。

    你可以在这里尝试天机神算：https://9f6jzycxnkop.space.minimax.io

    下面是具体的创建过程介绍：

    刚开始他很清楚自己不会算八字和六爻，所以非常谦虚的开始了学习，这要是其他类似的 Agent 估计就开始瞎编了。

    八字这里他直接找了一个开源项目学习他的算法，六爻因为比较简单，本质是随机数，他就直接写了。

    完成了核心算法之后，他开始最难的两部分了，如何存储用户信息以及如何加入支付逻辑和支付系统。

    这时候数据库 MiniMax Agent 用的是常见的 Supabase ，但是整个数据库创建和连接过程及其优雅.

    直接在新建页面登录账号后点击授权按钮，就结束了不需要你寻找各种 API 和翻看后台。

    Stripe 也是类似，只需要你填写你的 Stripe API Token 就行，完全不需要跳出页面就可以搞定。

    在做好左右准备之后他就直接开始设置数据库和构建对应的算法和项目了，这部分没什么好说的。

    然后在完成项目之后他会主动进行代码测试和利用 Browser use 进行可视化测试，去点击每个网页的按钮查看实现效果和逻辑完整性。

    最后的结果非常令人惊喜，他几乎一次性完成了所有主要的核心流程，包括八字和六爻的计算，试用逻辑、支付弹窗以及登录注册逻辑。

    我刚开始测试的时候基本没有管真人预约这部分，我就没想他能做，结果没想到，他这都做好了，在填写完信息之后他会告诉你预约成功了，工作人员会跟你联系。

  6. AI探索指南

    谷歌也宣布自己得了 IMO 2025 的金牌#ai创造营#

    谷歌也宣布自己得了 IMO 2025 的金牌#ai创造营#

    他们这个是 IMO 委员会评估认证过的，没有像 Open AI 那样抢跑

    委员会的评价是：“可以确认，Google DeepMind 达到了备受期待的里程碑，获得了 42 分中的 35 分——金牌分数。他们的解答在许多方面令人惊叹。IMO 评分员认为这些解答清晰、准确，大多数易于理解。”

  7. AI探索指南

    Pika 也开始走 C 端路线了，上线了一个视频特效 APP#ai创造营##ai视频#

    Pika 也开始走 C 端路线了，上线了一个视频特效 APP#ai创造营##ai视频#

    上传一张自拍照，AI 就能快速将其转化为各种风格的视频
    选择任意音频，Pika 会让“AI 版的你”与之同步表演
    以尝试不同发色、服装、场景和灯光，甚至改变周围环境
    可以用自己的自拍和喜欢的片段进行混剪
    只需输入主题，AI 就能帮你生成视频脚本

  8. AI探索指南

    K2 的技术报告也发布了#ai创造营#

    K2 的技术报告也发布了#ai创造营#

    专家数量：384个专家，每次前向激活8个，提升了稀疏性和性能。

    注意力机制：采用多头潜在注意力（MLA），隐藏维度7168，注意力头数64（相比同类模型减少一半，提升长文本推理效率）。

    优化器：创新性地提出了MuonClip优化器，将高效的Muon算法与QK-Clip权重裁剪机制结合，解决了大规模训练中的不稳定问题，防止注意力logit爆炸。

    数据处理：预训练数据覆盖Web文本、代码、数学和知识四大领域，采用合成重写（rephrasing）技术提升token利用率，尤其在知识和数学领域通过多样化重写增强泛化能力。

    训练规模：预训练总计15.5万亿高质量token，采用4096-token上下文窗口，后期通过YaRN方法扩展到128k上下文。

    稀疏性Scaling Law：实验表明，在激活参数数固定的情况下，增加专家总数（提升稀疏性）能显著降低训练和验证损失，提升模型表现。

    推理优化：减少注意力头数，降低长文本推理的计算开销，提升实际应用效率。

    硬件：基于NVIDIA H800 GPU集群，采用多级并行策略和高效的激活存储与重计算技术，保证大模型训练的可扩展性和稳定性。

    这里查看：github.com/MoonshotAI/Kimi-K2/blob/main/tech_report.pdf

  15. AI探索指南

    时尚 AI Agent 也来了，感觉比目前很多品类的 Agent 都要更有用！

    时尚 AI Agent 也来了，感觉比目前很多品类的 Agent 都要更有用！

    Gemsmo 可以按需生成穿搭、每个单品都可购买，还可以按照自己的身材虚拟试穿。

    用 Gensmo 给自己生成了一套宝可梦穿搭，分别搭配泡泡蛙、呱头蛙、甲贺忍蛙！大家更喜欢哪一套呢~

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