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最近的新玩具,一个每隔一分钟记录几秒的全天候 AI 相机——Looki L1。
和传统的运动相机不一样,它的目标不是录制可以用来发社交媒体的漂亮画面,而是让 AI 可以记录并参与你在现实世界中的一切。
最基础的用法,就是全天佩戴它,打开 Story Mode。
然后你就可以在 App 里询问任何关于你生活的事情了!它会根据它在过去看到的内容生成记忆,再根据这些记忆来回答你的问题。
比如,你可以问它你这一周吃了哪些东西,见了哪些人,做了什么运动,等等。
App 还会自动标记 AI 认为的高光时刻,形成每日的记忆点,或在首页生成快剪视频。
你还可以直接触摸硬件和它对话,它同样可以调取此刻看到的画面和记忆来与你对话。比如,你可以在博物馆看展的时候,唤醒它来给你讲解。
就好像把 ChatGPT 带到了现实世界。
飞书应该做个AI时代的工作匹配平台,每个人最真实的工作表现完全可以通过飞书数据分析,产生自己的工作人格agent去匹配其他人和组织。现在的招聘平台和LinkedIn都没有的最真实的维度,除了ork完成度,文档写作能力,会议和文字语音沟通能力,每个人的职场性格、投入度和工作风格,这才是真正的自己。靠改写简历包装和培训面试获取来的工作,害人害己,导致无休止的互相抱怨,世界上的一切都是匹配问题,匹配的前提是真实表达,了解自己且诚实的人将拥有美好的人生。
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可以拿去试试,来评论区分享你的 AI 出的题

比如,下面几张图,完全是 AI 出的谜题,看你能猜中几个😏
有了这招,人类连搞抽象也比不过 AI 了~
论论这个AI,一打开 APP,它就开始自动帮你解读最前沿最有趣的论文,像播客一样把论文用语音讲出来。
如果你不交互,它就会一直讲一直讲。
很少见到这么主动的E人 AI。
它的声音是论论CEO的,性格也让我想起论论CEO。
我一开始以为是 onboarding,没想到是全部自动生成的。
播放的时候还会播放魔性动画。
所有的这些都跟以前的 APP 完全不同。
这对一个 AI4S 的 APP来说,简直太反差了。
谷歌发了一个很牛的深度研究论文

从他们的的测试结果来看,相对 OpenAI Deep Research展现出更高的质量与时延效率

核心思想是:把“凌乱的一稿”视为“有噪声”的中间态,通过迭代检索与基于新证据的修订,像扩散模型的去噪过程一样逐步打磨,最终得到高质量的研究报告。

提出“组件级自我进化”与“报告级检索去噪”两套可叠加的策略,分别提升流程中每个组件的质量与整篇报告的整体一致性。

用“草稿先行(draft-first)”驱动检索,使问题生成和证据发现更贴合当前写作缺口,避免信息碎片化或跑题。

这个项目现在已经可以在 Google Agentspace 上使用

详情:https://research.google/blog/deep-researcher-with-test-time-diffusion/
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看到一句话,“任何机器人开发的公司,现阶段在中国遇到的最大的挑战,就是中国用工成本还是很低的~”

其实吧,第一,大家对于机器人的界定和理论上还是有点区别,大家对于机器人的认知是要像人,我在百度百科上查了下,机器人是一种能够半自主或全自主工作的智能机器。也就是只要能自主动的机器都算。

第二是大家对于机器人干什么的感知和实际还是有点区别,传统认知还是像人一样灵活啥都能干,但实际的工况可能不需要啥都能干,他只需要干好一件事就行。

[笑脸]
就拿目前自动化程度最高的汽车行业来说,为了提升效率,他把好多复杂的工艺拆分成好多好多工序,每一个工序只要完成一两个动作即可,那么整体的效率就看用时最长的工序,也就是瓶颈节拍(木桶效应)。

比如一个焊接关节臂一次只焊几个或者十几个焊点。一次焊大几十个焊点也行,但影响整体效率。

特斯拉上海超级工厂,其生产效率在全球范围内处于领先地位,平均每30多秒就能下线一台新车。

总体来说,现在汽车行业黑灯工厂也能实现,逐步优化和一次性投入的经济性回收成本都是考虑的因素,就像自制和委外的关系,自制投入大可能便宜点,但委外贵点但不需要一次性投入。

同样有些有钱人不全款买房选择按揭,借钱投资,借鸡生蛋也是一个道理

所以效率和就业都是需要权衡的大问题。

😀
回到现在比较火的宇树科技的人形机器人或者四足机器人,具备如此丰富功能的机器人需要用在什么场景,才能实现利益最大化。当然一般工况就有点大才小用了。是去替代人干人干不了的事或者复杂危险的事还是去替代人本身,这也是一个很大的课题。

昨天看摔跤比赛,想起最近经常有看到人形机器人对打比赛的视频,能像人一样处理复杂事物去对打是能力,使用本身也很贵,在哪都一样。

😀
再回到工业上分序提效率的话题,人也是一样,专注做一件事的效率就很高,甚至前一段时间“进入心流状态”这个词很火。如果干一件事不断有别的事去影响分神也就不行了。

就像插电混动车,低速时电量充足电驱动,低电量时发动机转化电量且启动,中高速时发动机直驱,让发动机在高速时发挥最大效率,从而提高效率降低能耗,传统车发动机低速高速都驱动,自然油耗高点。

当然油耗还有发动机本身的热效率转化因素,最近奇瑞鲲鹏天擎发动机把热效率提升到48%,全球第一,硬核。

总之就是效率就是干活快,专心干活更快。
谷歌发了一个很牛的深度研究论文#ai创造营#

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用“草稿先行(draft-first)”驱动检索,使问题生成和证据发现更贴合当前写作缺口,避免信息碎片化或跑题。

这个项目现在已经可以在 Google Agentspace 上使用

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最近听的最有价值的播客,是 Claude Code 使用量全球榜一大哥,刘小排在koji的十字路口的播客。
听完的一些收获:
1. 刘小排发现,人们都说 AI 不赚钱,其实是榜单头部的 AI 产品基本都不赚钱。但这跟他的体感完全不同。只要你不乱花钱投放,降低营销和人力成本,从第一天就开始赚钱。
2. 别被 Claude Code 的 Code 这个单词所迷惑,它是一个通用 Agent 工具,从调研到写代码都可以做。
3. 只要在虚拟世界中,任何有标准操作程序(SOP)的事情都可以通过 Claude Code 实现自动化。
4. Claude Code 的价值在于其可控性,允许用户根据需要为其提供工具,从而实现无限级的扩展,这与 Manas 等内置工具受限的 Agent 不同。
5. 用 Claude Code 之前可以先读官方文档,很多功能比如7x24地跑都是官方宣传的功能,根本不是黑科技
6. 使用 Claude Code 如何避免屎山代码?你先在飞书里把需求文档写清楚,最好配上图,然后再和AI讨论一下需求的细节,需求不清楚的结果就是屎山代码。
7. 猎豹移动的产品方法论,核心在于 “简单”,即专注于一个功能并做到极致,而不是做加法
8. 他从猎豹移动学到的产品三段论是:预测、单点击穿、All-in,即预测市场趋势,找到一个点站稳脚跟,然后投入所有资源。
9. 在微软亚洲研究院实习时发现 “科技” 是两个词,即 “科学” 和 “技术”,并意识到自己做的是工程而非科学,这一认知影响了他日后的创业方向。
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