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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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现在可以自由选择用户界面还是命令行了
支持自动化脚本编写、文档更新、安全审查触发等任务,提升开发效率
可在任何终端环境下使用
以在终端中实时引导和调整 AI agent 的行为,支持自定义规则
支持在终端中直接审查,可一键保留或撤销更改
除了那个很离谱的 52.8>69.1 的问题
有人发现他们的 SWE-bench 少跑了23道题
如果算上这部分,其实 GPT5 还不如 Claude 4 sonnet
那为什么不跑这23道题呢?
我想,他大约忘了,作文原是自己要说的话,叫机器代说,不过是借了别人的嘴,日久天长,怕连舌头也会缩起来的。
聪明的人造了工具,糊涂的人拜它为神。
我怕我们正站在祭坛前,脸上带着愉快的笑。
1. 最强最认真的全栈工程师,水平很高,改bug认真,不会乱改一气,前端审美和代码能力不如 Claude
2. 幻觉很低,医疗健康类可信度高,代码靠谱
3. 写作能力严重下降,情商下降,难道是智商提升的代价?
4.长上下文精细度很高,这点其实很重要
5. 价格很低,Claude 什么时候降价?
最近我很关注机器人,看完王兴兴宇树的万字访谈,对话祥峰投资郑俊聪,我总结了3点收获:
收获一:四足机器人和双足机器人各有优势
王兴兴和我们大小马之前嘉宾傅盛和哲伦班长的观点类似:非人形机器人更快进入人类家庭生活。
虽然现在双足的人形机器人更火,但很可能会更晚进入家庭,原因有3点:
原因1、大家对人形机器人期待更高,因为更像人,稍微出错大家容忍度比较低。
如果是四足机器人,更像猫猫狗狗,只要有些一定的智能和功能大家就愿意接受,参考扫地机器人。
原因2、人形机器人一旦出错,重心高后果更严重,而四足机器人明显更稳。
原因3、人形机器人容易出现恐怖谷效应,可能有伦理问题。
当然,王兴兴也在访谈中提到,随着技术进步,这些问题都可能被解决掉。事实上,大模型出来之后,他迅速意识到双足的机会来了,并推出了双足机器人!
宇树从刚成立就专注机器人上,当时这个赛道并不热,而祥峰投资从5年前,也就是宇树早期2020年Pre-A+轮和2024年C轮都投资了宇树,最近宇树快上市,眼光不错,希望之后有机会邀请祥峰郑俊聪总来大小马播客聊聊。
收获二:宇树像10年前的大疆?
这个类比很有意思,早年我第一份工作:2014年在互联网公司战投部,其中一项工作就是看无人机赛道。
当时我们把市面上所有能买到的无人机都深度测试了一遍:大疆、零度、亿航等等,当时我明显感觉:虽然都叫无人机,但体验差别是非常大的,只有大疆稳定性最好,最靠谱。
10多年过去了,无人机赛道上大疆遥遥领先,几乎没对手。
当时的无人机,确实很像现在的机器人:你很容易就能撺出来一个机器人,但要想做出稳定靠谱的机器人,且软硬件配合好,再结合人工智能,真帮消费者解决问题,那是难上加难。
近期我们也会把市面上能买到的消费机器人买来深度体验,感兴趣可以关注我。
收获三:宇树“农村包围城市”?
5年前波士顿动力的机器人最火,当时王兴兴就表示:宇树要“农村包围城市”,做低成本、高可靠性和实用性的机器人,先满足一些简单的、客户能接受的市场点。
创业最怕做“大而全”,王兴兴还说到一个观点很有意思:
“做产品很多时候追求的是:抓住客户愿意买单的核心需求点就行,“够用”。其他很多方面能省则省、能简化就简化。就像手机,要是把电池容量做得特别大,结果手机又大又重,客户并不买账,而且成本也会很高。所以很多时候,不是追求个别部分的最优,而是要追求整体最优。”
这话我很赞同,但如果这话放到汽车行业,又会有很多头脑简单的人喷“鸡贼”了,这种人明显不懂商业。
做产品、做公司和做投资,很多时候是“取舍”的艺术:不做什么,比做什么更重要。
推荐原文:http://t.cn/A6FkmZBs
收获一:四足机器人和双足机器人各有优势
王兴兴和我们大小马之前嘉宾傅盛和哲伦班长的观点类似:非人形机器人更快进入人类家庭生活。
虽然现在双足的人形机器人更火,但很可能会更晚进入家庭,原因有3点:
原因1、大家对人形机器人期待更高,因为更像人,稍微出错大家容忍度比较低。
如果是四足机器人,更像猫猫狗狗,只要有些一定的智能和功能大家就愿意接受,参考扫地机器人。
原因2、人形机器人一旦出错,重心高后果更严重,而四足机器人明显更稳。
原因3、人形机器人容易出现恐怖谷效应,可能有伦理问题。
当然,王兴兴也在访谈中提到,随着技术进步,这些问题都可能被解决掉。事实上,大模型出来之后,他迅速意识到双足的机会来了,并推出了双足机器人!
宇树从刚成立就专注机器人上,当时这个赛道并不热,而祥峰投资从5年前,也就是宇树早期2020年Pre-A+轮和2024年C轮都投资了宇树,最近宇树快上市,眼光不错,希望之后有机会邀请祥峰郑俊聪总来大小马播客聊聊。
收获二:宇树像10年前的大疆?
这个类比很有意思,早年我第一份工作:2014年在互联网公司战投部,其中一项工作就是看无人机赛道。
当时我们把市面上所有能买到的无人机都深度测试了一遍:大疆、零度、亿航等等,当时我明显感觉:虽然都叫无人机,但体验差别是非常大的,只有大疆稳定性最好,最靠谱。
10多年过去了,无人机赛道上大疆遥遥领先,几乎没对手。
当时的无人机,确实很像现在的机器人:你很容易就能撺出来一个机器人,但要想做出稳定靠谱的机器人,且软硬件配合好,再结合人工智能,真帮消费者解决问题,那是难上加难。
近期我们也会把市面上能买到的消费机器人买来深度体验,感兴趣可以关注我。
收获三:宇树“农村包围城市”?
5年前波士顿动力的机器人最火,当时王兴兴就表示:宇树要“农村包围城市”,做低成本、高可靠性和实用性的机器人,先满足一些简单的、客户能接受的市场点。
创业最怕做“大而全”,王兴兴还说到一个观点很有意思:
“做产品很多时候追求的是:抓住客户愿意买单的核心需求点就行,“够用”。其他很多方面能省则省、能简化就简化。就像手机,要是把电池容量做得特别大,结果手机又大又重,客户并不买账,而且成本也会很高。所以很多时候,不是追求个别部分的最优,而是要追求整体最优。”
这话我很赞同,但如果这话放到汽车行业,又会有很多头脑简单的人喷“鸡贼”了,这种人明显不懂商业。
做产品、做公司和做投资,很多时候是“取舍”的艺术:不做什么,比做什么更重要。
推荐原文:http://t.cn/A6FkmZBs
可以搭配前几天的 Claude Code 最佳实践一起食用,详细的内容有:
协调多个 Claude 子 Agent 同时处理代码库的不同部分
在 GitHub 问题中标记 Claude,并让它自主创建、审查和合并拉取请求
将杂乱的 Jupyter 笔记本转变为干净、可用于生产的仪表板
使用 Playwright 等 MCP 工具,这样 Claude 就能发现你的 UI 出了什么问题,并自主修复它
课程地址:https://learn.deeplearning.ai/courses/claude-code-a-highly-agentic-coding-assistant/lesson/66b35/introduction
从最开始只有视频和图像工具,到现在支持 图像生成、视频生成、唇形同步、音效生成、视频图像超分、故事 Agent 等功能,视频和图像模型都在头部,还有即梦 Action 和 AI 音效唇形同步等工具,几乎覆盖了全链路AI 内容生产的需要。
而且在内容生态上即梦应该是这些平台中最关注的一个了,无论是在在产品上还是在产品之外。
产品上即梦的首页探索页面是所有同类产品最成功和活跃度最高的,我现在几乎每天都会来看看,每次都会发现非常优秀的作品,可以一直给我惊喜,作品的发布链路和探索页面的结合流程非常的顺畅,而且一直有各种活动引导大家去发布内容。
在产品之外的创作者生态方面。
即梦对于创作者和超级创作者的扶持也超级给力,除了即梦本身的积分支持外,还会有剪映之类的这种辅助工具的支持,而且创作者可以在发现页面相互启发和交流,极大的丰富了平台的内容生态。
他们也会帮我们这种创作者对接一些资源,跟创作者一起探索变现路径。
以前很多朋友也咨询我怎么样才能成为这些平台的超级创作者享受一些权益,我都没办法回答。
因为整个行业这方面的成长路径都不太透明,看起来就是大家只想要大牛,但是不想培养大牛。
即梦这次要跳出来改变这个现状,最近他们更是扩大了对于创作者的扶持力度,推出创作者成长计划,一步步帮有潜力有天赋的创作者成长为超级创作者。
整个计划分为潜力新星、进阶探索和超创三部分,详细的每个等级的权益和扶持内容可以看图里的部分。
介绍一下整个计划的特色:
分层激励,权益精准匹配:整体覆盖了潜力信息、进阶创作者和超级创作者三个主要的成长路径,从最基础的积分等创作激励到顶级的资源倾斜都有,完全覆盖了从创作-成长-突破的闭环。
多维度的收益激励叠加:主要的激励措施包括了积分奖励(最高每条 2 万积分)、流量扶持(多平台都有+现金(最高2000元每人每周))、生态资源(商单、展映、模型提前测试),不止关注收益还关注你的影响力。
稀缺资源对接:除了这些常见的平台奖励外,创作者成长计划还有字节整个体系提供的各种稀缺和高价值资源,比如国际影节、字节系商单等平时几乎不可能接触到的资源。
全类型创作覆盖:这次的成长计划面向了全类型创作者,视频和平面图片创作者都可以参加,改变了行业上重视频轻平面的问题。
扫描下面二维码直接报名。(使用邀请码【1001】可优先审核,但请记住:比快速通过更重要的,是你终于决定让世界看见你的那一刻。)
内容到这里就结束了,我是歸藏欢迎加入即梦 AI创作者成长计划,希望不久的将来能在超创群看到各位。
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他们也会帮我们这种创作者对接一些资源,跟创作者一起探索变现路径。
以前很多朋友也咨询我怎么样才能成为这些平台的超级创作者享受一些权益,我都没办法回答。
因为整个行业这方面的成长路径都不太透明,看起来就是大家只想要大牛,但是不想培养大牛。
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在 GitHub 问题中标记 Claude,并让它自主创建、审查和合并拉取请求
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课程地址:learn.deeplearning.ai/courses/claude-code-a-highly-agentic-coding-assistant/lesson/66b35/introduction