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
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
他们用加油站比喻 AI 订阅服务，像是你买油却不知道加了多少，车子（AI 工具）和油（推理服务）都由同一家公司控制，用户无法了解实际消耗和服务内容。
任何宣称自己是无限服务都是不可持续的，AI 推理本质上是像汽油、电力一样的商品。重度用户的使用成本远超订阅费用，导致服务商亏损，不得不设置隐藏限额或限制使用，最终用户体验受损。
服务商既造“车”又卖“油”，会通过隐藏用量、切换到更便宜的模型、制造稀缺等方式来保护自身利益，而不是用户利益。
Cline 只做“车”，用户自带“油”（API 密钥），一切开源、无加价，避免利益冲突。
订阅模式终将被经济规律淘汰，未来应选择利益与用户一致、架构透明的工具和平台。
昨晚，智谱突然发布了新一代的旗舰模型 GLM-4.5
GLM-4.5 在12个具有代表性的榜单中都拿到了不错的成绩，平均分排行中拿到世界第三，开源界第一。
GLM-4.5 模型特色：
- 综合评分：全球模型第三，国产第一，开源第一
- 在推理、代码、智能体综合能力达到开源模型 SOTA 水平
- 模型参数 355B，激活参数 32B，同等规模最佳性能
- 低成本、高速度，模型开源，推理速度极快，且 API 价格非常平民，输入 0.8元/百万 tokens，输出 2元/百万 token
配合这次模型发布的，还有一个叫「全栈开发」的 Agent，这个 Agent 可以最大程度发挥模型的代码能力。
这是我用它克隆抖音，来看一下整体的开发能力：
这个开放性的测试，可以检测 Agent 距离真实的抖音界面的差距有多大。
全栈开发 Agent 表现不错，抖音视频的播放、上下滑动、点赞、分享都做到了。
不足之处是评论不能提交。
如何使用：
直接使用：http://z.ai
API 调用 http://bigmodel.cn
模型还兼容 Claude Code 框架，可以修改参数使用。
Github 仓库：
https://github.com/zai-org/GLM-4.5
模型仓库：
HuggingFace： https://huggingface.co/collections/zai-org/glm-45-687c621d34bda8c9e4bf503b
ModelScope：https://modelscope.cn/collections/GLM-45-b8693e2a08984f
GLM-4.5 在12个具有代表性的榜单中都拿到了不错的成绩，平均分排行中拿到世界第三，开源界第一。
GLM-4.5 模型特色：
- 综合评分：全球模型第三，国产第一，开源第一
- 在推理、代码、智能体综合能力达到开源模型 SOTA 水平
- 模型参数 355B，激活参数 32B，同等规模最佳性能
- 低成本、高速度，模型开源，推理速度极快，且 API 价格非常平民，输入 0.8元/百万 tokens，输出 2元/百万 token
配合这次模型发布的，还有一个叫「全栈开发」的 Agent，这个 Agent 可以最大程度发挥模型的代码能力。
这是我用它克隆抖音，来看一下整体的开发能力：
这个开放性的测试，可以检测 Agent 距离真实的抖音界面的差距有多大。
全栈开发 Agent 表现不错，抖音视频的播放、上下滑动、点赞、分享都做到了。
不足之处是评论不能提交。
如何使用：
直接使用：http://z.ai
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模型还兼容 Claude Code 框架，可以修改参数使用。
Github 仓库：
https://github.com/zai-org/GLM-4.5
模型仓库：
HuggingFace： https://huggingface.co/collections/zai-org/glm-45-687c621d34bda8c9e4bf503b
ModelScope：https://modelscope.cn/collections/GLM-45-b8693e2a08984f
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启明论坛随记
1、创业：先跳下悬崖，后组装飞机
2、AI领域机会：思考将服务业做成制造业的机会（高质量、低成本、大范围覆盖）；所有不能闭环的辉煌都是暂时的
3、机器人落地场景判断方法论
- 高价值、有规模、有难度：分别对应有痛点和高付费意愿、可扩展、解决上一代机器人解决不好的问题
- 在技术发展路径上梯度为正：技术没有收敛，做太垂场景牺牲泛化性，关注技术可达（对错误有容忍）、规模大需求强（靠后端人力密集且价值更大场景）
4、自动驾驶启发for机器人
- AI只有被定义在时间、空间里，而非二维平面，才具备泛化性（时空概念）
- 快慢双系统是现有内存墙/硬件约束下的短期解决方案，而非长期方案
5、互联网巨头收购硬件公司没做成：互联网商业模式在信息分发供给，核心方法论在口碑、专注、极致、快速，不适合硬件（不同终端有墙、需要耐心）
6、AI硬件：抛掉AI得是好用的硬件，AI太花哨不见的成功，硬件层面创新还有很多工作
7、本体还有机会吗？
技术没有收敛，场景没有落地，如果第一笔能拿5e以上的团队可投，从人才画像供给看没有穷尽
1、创业：先跳下悬崖，后组装飞机
2、AI领域机会：思考将服务业做成制造业的机会（高质量、低成本、大范围覆盖）；所有不能闭环的辉煌都是暂时的
3、机器人落地场景判断方法论
- 高价值、有规模、有难度：分别对应有痛点和高付费意愿、可扩展、解决上一代机器人解决不好的问题
- 在技术发展路径上梯度为正：技术没有收敛，做太垂场景牺牲泛化性，关注技术可达（对错误有容忍）、规模大需求强（靠后端人力密集且价值更大场景）
4、自动驾驶启发for机器人
- AI只有被定义在时间、空间里，而非二维平面，才具备泛化性（时空概念）
- 快慢双系统是现有内存墙/硬件约束下的短期解决方案，而非长期方案
5、互联网巨头收购硬件公司没做成：互联网商业模式在信息分发供给，核心方法论在口碑、专注、极致、快速，不适合硬件（不同终端有墙、需要耐心）
6、AI硬件：抛掉AI得是好用的硬件，AI太花哨不见的成功，硬件层面创新还有很多工作
7、本体还有机会吗？
技术没有收敛，场景没有落地，如果第一笔能拿5e以上的团队可投，从人才画像供给看没有穷尽
