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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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截至目前我认为：
1. 每个中国人都应该试着去凭借自己的兴趣擅长来赚钱，直接面向社会创造价值，而非认为打工是唯一选项；
2. 每个中国人都应该了解 AI 的基础能力，避免被 AI 欺骗、骚扰和利用；
3. 每个有进取心的中国人都应该掌握 AI 编程能力，并且利用 AI 编程解决自己和他人的问题；
1. 每个中国人都应该试着去凭借自己的兴趣擅长来赚钱，直接面向社会创造价值，而非认为打工是唯一选项；
2. 每个中国人都应该了解 AI 的基础能力，避免被 AI 欺骗、骚扰和利用；
3. 每个有进取心的中国人都应该掌握 AI 编程能力，并且利用 AI 编程解决自己和他人的问题；
只有提示词：帮我做一个给六年级学生的AI科普性质PPT，需要简单介绍下transformer的机制以及一些基础的AI使用技巧，用火影忍者风格介绍……
notebooklm的结果我真的惊了……
推荐一篇让我读完后背脊发凉，又热血沸腾的访谈。
当大家还在争论AI会不会取代人类时，一位23岁的瑞典高中辍学生，已经靠着ChatGPT深入学习，硬生生把机器学习、编程学到了博士级水平，并加入了OpenAI的Sora团队。他证明了一个惊人的事实：在AI时代，大学已不再垄断基础知识。所谓的“学科门槛”，在正确、深度的使用AI面前不复存在。
文中详细拆解了他的“由上而下”的学习流，非常硬核。如果你觉得手中的AI只是个聊天机器人，强烈建议读读这篇，会重塑你的认知。在AI时代，主动性（Agency）+ AI深度使用能力大于一切，向AI Native的年轻人看齐
宇树做了十几年机器人，而特斯拉还不到 5 年，所以宇树机器人一定比特斯拉技术强？
从网上能看到的机器人硬件整花活来看：宇树机器人各种翻跟头、功夫和拳击等，绝对比特斯拉机器人那些慢慢悠悠走路、跳舞和盛爆米花酷炫很多。
不过要想搞懂机器人的技术，推荐看看Cathy Wood 木头姐的演讲，她说历史上有两次大创新对生产力有巨大影响：
第一次大创新：在十九世纪末到二十世纪初，主要由三个创新平台推动：内燃机、电力和电话。
反映到数据上就是 GDP 的增长，在此前的400 年，GDP 平均每年只增长0.6%，但第一次大创新之后，人类 GDP 连续 125 年增长为 3%，翻 5 倍。
第二次大创新：就是现在，有五种创新平台：机器人、能源存储、人工智能、区块链、多组学测序。
木头姐说这五大创新平台会让过去 125 年的GDP 从每年 3%的增长 ，提升到7%以上，再翻两倍多。
而且这五大技术平台是可以互相交叉促进的，比如特斯拉的 Robotaxi，就是机器人+能源存储+人工智能这三大技术平台的交叉促进。
当然今天我们聊的特斯拉和宇树机器人，也属于这三大平台交叉。
所以我们比较特斯拉和宇树的机器人，不能只看机器人本身，还要看能源存储、人工智能等其他技术。#人工智能 ##特斯拉##宇树#
完整内容看视频：
http://t.cn/AXyMFRR5
从网上能看到的机器人硬件整花活来看：宇树机器人各种翻跟头、功夫和拳击等，绝对比特斯拉机器人那些慢慢悠悠走路、跳舞和盛爆米花酷炫很多。
不过要想搞懂机器人的技术，推荐看看Cathy Wood 木头姐的演讲，她说历史上有两次大创新对生产力有巨大影响：
第一次大创新：在十九世纪末到二十世纪初，主要由三个创新平台推动：内燃机、电力和电话。
反映到数据上就是 GDP 的增长，在此前的400 年，GDP 平均每年只增长0.6%，但第一次大创新之后，人类 GDP 连续 125 年增长为 3%，翻 5 倍。
第二次大创新：就是现在，有五种创新平台：机器人、能源存储、人工智能、区块链、多组学测序。
木头姐说这五大创新平台会让过去 125 年的GDP 从每年 3%的增长 ，提升到7%以上，再翻两倍多。
而且这五大技术平台是可以互相交叉促进的，比如特斯拉的 Robotaxi，就是机器人+能源存储+人工智能这三大技术平台的交叉促进。
当然今天我们聊的特斯拉和宇树机器人，也属于这三大平台交叉。
所以我们比较特斯拉和宇树的机器人，不能只看机器人本身，还要看能源存储、人工智能等其他技术。#人工智能 ##特斯拉##宇树#
完整内容看视频：
http://t.cn/AXyMFRR5
机器人模组？机器人？场景的数字化？场景的运营
最近跟机器人公司接触比较多，会注意到出现了4种商业模式。一种是专注在把机器人里某些模组做好的，比如专注机器视觉的软硬件解决方案，还有专注做机器人整机的，也有专注在某一个场景内线上和线下数字化的，比如零售场景或者酒店场景。还有专注做场景运营的，比如零售场景的运营。
模式不同对能力要求不同。要求的能力维度也是不同的。但总体是维度要求越来越高。
技术，技术*产品，技术*产品*业务knowhow，技术*产品*业务knowhow*运营。
最近跟机器人公司接触比较多，会注意到出现了4种商业模式。一种是专注在把机器人里某些模组做好的，比如专注机器视觉的软硬件解决方案，还有专注做机器人整机的，也有专注在某一个场景内线上和线下数字化的，比如零售场景或者酒店场景。还有专注做场景运营的，比如零售场景的运营。
模式不同对能力要求不同。要求的能力维度也是不同的。但总体是维度要求越来越高。
技术，技术*产品，技术*产品*业务knowhow，技术*产品*业务knowhow*运营。
Amazon创始人杰夫·贝索斯刚刚给出了迄今最清晰的一段解释，为什么当前的 AI 热潮不像互联网泡沫，以及为什么它的重要性远比人们想象的更大：
“当人们变得非常兴奋的时候，就像今天对人工智能的兴奋一样，会发生第二件事：几乎所有实验都会拿到资金。每一家公司都会拿到投资。无论是好点子还是坏点子。在这种狂热氛围中，投资者很难分辨哪些是好想法，哪些是坏想法。所以，这种情况今天大概率也正在发生。
“但这并不意味着 AI 是假的。AI 是真实存在的，而且它将改变每一个行业。事实上，从这一点来看，它是一种非常不寻常的技术。人们常说，AI 是一种“横向赋能层”。
“今天，我们谈论“AI 原生公司”，比如 OpenAI、Anthropic、Mistral 等等。这在当前这个阶段是很正常的。但这并不是 AI 产生的最大影响。AI 最大的影响，是它将作用于世界上每一家企业。它会提升产品质量，提高生产效率。这一点很难真正想象清楚，但它是真实的，而且一定会发生。”
“现在说到股市——当我们谈论泡沫时，通常指的是估值、市值这些东西——比如：六个人的团队，刚成立没多久，就能在 200 亿美元估值下融到几十亿美元？这是一种非常反常的行为。投资者通常不会在没有产品的情况下，给一个只有六个人的团队投几个十亿美元。这极其罕见，而今天，这正在发生。”
但是，工业泡沫的好处在于——这是“工业泡沫”，而不是“金融泡沫”。我来解释一下这个区别。
“如果回头看，90 年代经历过一次生物科技泡沫。当时有一大批制药创业公司，用全新技术设计药物。全世界都很兴奋，投资界也非常疯狂。从结果上看，整体来说，他们大多亏了钱。但我们也确实得到了一些挽救生命的药物。”
“而像银行系统的泡沫、金融危机那样的泡沫——比如 2008 年的那种——那纯粹是坏事。
社会应该尽量避免金融泡沫。但工业泡沫则没那么糟，甚至可能是件好事。因为当尘埃落定，当你看清最终谁是赢家时，社会能从这些技术发明中受益。那些救命的药物依然存在。”
“而这一次，AI 也是一样。”
“当人们变得非常兴奋的时候，就像今天对人工智能的兴奋一样，会发生第二件事：几乎所有实验都会拿到资金。每一家公司都会拿到投资。无论是好点子还是坏点子。在这种狂热氛围中，投资者很难分辨哪些是好想法，哪些是坏想法。所以，这种情况今天大概率也正在发生。
“但这并不意味着 AI 是假的。AI 是真实存在的，而且它将改变每一个行业。事实上，从这一点来看，它是一种非常不寻常的技术。人们常说，AI 是一种“横向赋能层”。
“今天，我们谈论“AI 原生公司”，比如 OpenAI、Anthropic、Mistral 等等。这在当前这个阶段是很正常的。但这并不是 AI 产生的最大影响。AI 最大的影响，是它将作用于世界上每一家企业。它会提升产品质量，提高生产效率。这一点很难真正想象清楚，但它是真实的，而且一定会发生。”
“现在说到股市——当我们谈论泡沫时，通常指的是估值、市值这些东西——比如：六个人的团队，刚成立没多久，就能在 200 亿美元估值下融到几十亿美元？这是一种非常反常的行为。投资者通常不会在没有产品的情况下，给一个只有六个人的团队投几个十亿美元。这极其罕见，而今天，这正在发生。”
但是，工业泡沫的好处在于——这是“工业泡沫”，而不是“金融泡沫”。我来解释一下这个区别。
“如果回头看，90 年代经历过一次生物科技泡沫。当时有一大批制药创业公司，用全新技术设计药物。全世界都很兴奋，投资界也非常疯狂。从结果上看，整体来说，他们大多亏了钱。但我们也确实得到了一些挽救生命的药物。”
“而像银行系统的泡沫、金融危机那样的泡沫——比如 2008 年的那种——那纯粹是坏事。
社会应该尽量避免金融泡沫。但工业泡沫则没那么糟，甚至可能是件好事。因为当尘埃落定，当你看清最终谁是赢家时，社会能从这些技术发明中受益。那些救命的药物依然存在。”
“而这一次，AI 也是一样。”
