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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，当下，立刻，马上
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顺带着还能卖Claude账号或者API
做课程都寒碜，费劲巴拉录课拉社群搞直播还不够累的
就这么洗，洗出一万块钱，就继续投资把那些付费的skills买来再继续分发
marketing skills，什么writing skills，什么design skills，挨个整
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弄上个分销链路 什么闲鱼淘宝拼多多 就让他们去嗷嗷卖
AI都是做产品赚钱？等产品出来skills都凉没了
23年卖账号，24年卖prompt，25年卖workflow，年年都有新东西
啥也不干，就信息聚合，当大自然的搬运工，闷声赚钱
别人再在推特吹skills的时候 你已经赚完这波钱了
等人们开始意识过来想挣钱的时候
你就github搞个awesome skills引流导航站
弄个页面赚广告费
妥妥降维打击
气死这帮喝汤都喝不上热乎的人
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绝大多数人都没意识到宇树科技 App Store 的真实意图是什么，只是单纯的构建具身智能的开发环境吗？这只是最小的一步，可以说这是机器人替代服务行业一线员工的开端。
看似机器人理发师、化妆师、健身教练离我们还远，但比机器人保姆近的多。估计就这 10 年内。
那些专业的服务行业人员，会是这些机器人的源数据集。只要数据够干净够多，就可以无限填补专业人士所谓的“手感”、“直觉”。
维特根斯坦说“对于那些无法言说，都应当保持沉默”，话没错，不过真正的原因在于语言的模糊性，以及人对于信息的解码力和执行力。而解码力和执行力在机器面前不是问题，因为机器人的语言是数。
看似机器人理发师、化妆师、健身教练离我们还远，但比机器人保姆近的多。估计就这 10 年内。
那些专业的服务行业人员，会是这些机器人的源数据集。只要数据够干净够多，就可以无限填补专业人士所谓的“手感”、“直觉”。
维特根斯坦说“对于那些无法言说，都应当保持沉默”，话没错，不过真正的原因在于语言的模糊性，以及人对于信息的解码力和执行力。而解码力和执行力在机器面前不是问题，因为机器人的语言是数。
社交-直播软件-360全景相机-360全景运动相机
面向用户群也是先做 Prosumer（专业摄影师）开始，等技术成熟了再 2C
硬件和 AI 一样
技术不成熟的时候都是先给专业用户
技术成熟了才能 2C
这是个非常朴素的规律了
很多人没意识到，这个世界上最好用的编程软件 Claude Code 也是一个套壳软件，他的两位作者被 Cursor 挖走，两周后，又被 Claude 挖回来了。
多花了一点点钱，人没损失，还把 Cursor 的一些东西也学回来了，这就是没有竞业的好啊。
多花了一点点钱，人没损失，还把 Cursor 的一些东西也学回来了，这就是没有竞业的好啊。
据，比如我实验室花了几年时间策展的那个包含 5000 万张照片的数据集，我们称它为 ImageNet。
当这些元素结合在一起，计算机的视觉能力不仅比以往更强，也开启了现代 AI 的新世纪。自那以后，我们走过了很长的道路。那是十年前，只标注物体就成了一种突破，就像初现曙光的三叶虫看到的第一缕光。但神经网络算法的速度和准确度很快就提高了。年复一年，我们实验室举办的 ImageNet 年度挑战赛，都在评估这些算法的性能，每次提交的结果都刷新了记录。如你所见，这张图展示了每年的进步和一些里程碑模型，实在是让人惊叹。
但我们并不止步于此。我们以及其他实验室进一步研发出了可以切分对象，甚至识别视频中它们动态关系的模型，就像你在这里看到的。当然，还有更多新的发展在等着我们。
** 未来的发展
我记得我第一次公开展示了第一个能用人类的自然语言描述图像和照片的计算机视觉算法，就是自动图像字幕编写。那是我和我的优秀学生 Andrej Karpathy 合作的时候。我提议让 Andrej 试试反过来操作，用一个句子去生成一张照片。Andrej 回应说，“哈哈，那不可能。”然而，就如你从他最近的推特上看到的，没过几年，不可能变成了可能。这一切都归功于最新的生成式 AI 中所用到的扩散模型的发展。
AI 程序现在能够根据人类输入的任何句子创造出全新的照片或视频。你们中的许多人可能已经看到了 OpenAI 以及其他公司最近所创造的美丽成果——Sora 但是，在没有大量 GPU 的支持下，我和我的学生、合作者在 Sora 发布前的几个月，就创造出了一个叫做 Walt 的生成模型。这只是其中的一部分成果。你可以看到，我们仍有很大的进步空间，我们会犯错误。看看那只猫的眼睛，它甚至在水下游动时都没有打湿。我把它戏称为“猫灾”。我希望有人能为我编出更好的 AI 笑话。
不过，如果过去是序曲，我们会从这些错误中学习，并创造出我们想象的未来。在那个未来，我们希望充分发挥 AI 的所有能力。多年来，我一直强调，拍照并不等同于看到并理解它。现在，我想再补充一点，仅仅看到是不够的。看，是为了行动和学习。当我们在 3D 空间和时间中对世界采取行动，我们会学习，我们会更好地看和行动。
** 空间智能
大自然创造了一个由空间智能驱动的观察与行动的良性循环。为了解释你的空间智能在不断发挥作用，我们来看看这张照片。如果你看这张照片有想去做点什么的冲动，请举手。如果在现实生活中，你真的碰到过这种情况，就请保持举手。在过去的瞬间，你的大脑观察到了玻璃的几何形状，它在 3D 空间中的位置，以及它与桌子，猫，和周围所有事物的关系，然后你预测了接下来可能会发生的事情。然后，你可能会向那个玻璃杯扑去，以保护你的地毯免受污染。
这种行动的冲动是具有空间智能的生物所天生具有的，它将我们的感知与行动联系在一起。所以，要想让 AI 超越目前的能力，我们需要的不仅仅是能看或者说话的 AI。我们需要的是 AI 能做出行动。就像自然界使我们所做的那样。
** 近期进展与未来展望
事实上，我们在这方面正在取得令人振奋的进展。我们在空间智能方面的最近的里程碑正在催生出一种良性循环，这种循环使计算机能够看到，做，学习，然后更好地看到并做。但是，这并不容易。动物进化出空间智能需要数百万年，相比之下，语言的进化只需要几十万年。而且，这种进化依赖于眼睛利用光线将 2D 图像投射到视网膜上，大脑再将这些图像转化为 3D。
最近，Google 的一个计算机视觉研究团队就实现了这一点。他们创建了一个算法，只需要一组照片，就能把数据转化为 3D 形状或场景。这里有更多这项工作的示例。同时，我的学生和同事受到斯坦福这项工作的启发，更进一步，他们创建了一个只需要一张图片就能生成 3D 形状的算法，就像你现在看到的。这里有一些最近工作的更多示例。
** 文字输入制作视频
我记得我们之前用过文字输入来制作视频。密歇根大学的一组研究人员找到了一种方法，可以把一行文字转化为 3D 房间布局。你现在看到的就是一个例子。同时，斯坦福的我的同事们及其学生，已经开发出一种算法，能够把一张图片转化为无数个可能的空间，供观众探索。这些原型是未来可能性初露头角的标志。
人类将以数字形式捕获我们的整个世界，并能模拟我们世界的丰富性和细微差别，这是一种可能性。自然在我们个体的心智中隐性完成的，现在空间智能 AI 有望在我们的集体意识中实现。随着空间智能的进步加速，这个虚拟周期的新纪元正在我们眼前展开。这种往返式的过程正在推动机器人学习的发展，这是任何需要理解并直接与 3D 世界互动的实体智能系统的关键组成部分。
** 机器人学习
十年前，我所在的实验室开发出的 ImageNet，这是一个包含数百万高质量图像的数据库，帮助计算机学会看。现在，我们正用行为和动作教计算机如何在 3D 世界中活动。我们现在不再手动创建训练样本，而是使用模拟环境，比如 NVIDIA Omniverse 提供的环境，它由 3D 空间模型驱动，提供无尽的变化和交互。
你现在看到的是在模拟环境中训练机器人的无穷可能性的一小部分示例，这是在我的实验室领导的一个名为 Behavior 的项目。在机器人语言智能方面也取得了令人兴奋的进
展，这结合了视觉和空间智能。使用基于大语言模型的输入，我的学生和合作伙伴在首批展示机器人手臂可以根据口头指令执行各种任务的团队中。
比如这一条，让机器人打开抽屉，但要注意瓶子。或者这一条，要求机器人拔掉手机充电器。这是一种不常见的拔插方式，但也可以接受。还有这一条，让机器人做三明治。嗯，我通常会希望我的三明治里面的内容要丰富一些，但这个三明治的制作还算是个好开端。
** AI 与人类互动
在 5.4 亿年前的原始海洋中，看见和感知环境的能力引发了寒武纪大爆炸与其他生命形式互动。今天，那束光开始照亮数字思维，就像曾经照亮我们祖先的思维一样。空间智能技术让机器能够相互交互，与人类交互，以及与 3D 世界交互，无论是真实的还是虚构的。随着这个未来的形态逐渐显现，我们可以设想，它会对很多生命产生深远的影响。
** 医疗健康应用
就拿医疗健康来说。过去十年里，我的实验室已迈出了重要的一步，在将 AI 技术应用于影响病人康复和医护人员疲劳问题方面。我和我的学生们，斯坦福医学院的同事，以及合作的医院一起，正在试点智能传感器，这些设备可以检测到医生是否在进入病人房间时正确洗手，可以跟踪手术中的器械，或者在病人身体处于危险，比如摔倒时，及时提醒护理团队。
我们认为这些技术是一种环境智能的形式，这些额外的“眼睛”可以产生改变。但我更希望看到更多对患者，医生和看护者互动的帮助，他们也迫切需要更多的“手”。想象一下，有自动化机器人运送医疗物资，这样护理人员就能有更多高质量的时间陪伴病人。或者，增强现实技术引导外科医生进行更安全、更高效、更少侵入性的手术。
想象一下，那些严重瘫痪的病人能够用他们的思想去控制机器人。没错，就是用脑波，这样他们就能做到那些我们认为理所当然的日常任务。你现在其实已经初见未来的一角。在我实验室的这个试点研究中，你可以在视频中看到，一个机器人手臂正在做日本的壽喜燒饭。这个过程完全是通过大脑电信号控制的，这些信号非侵入式地通过 EEG 帽子收集，而无需在人的大脑中植入芯片或电极。这整个机器人的行动都是通过远程大脑控制完成的。
** 结语
在五亿年前，视觉的出现不仅将黑暗的世界照亮，也开启了一个深远的进化过程，这是动物世界中智能的发展。人工智能在过去的十年中取得的惊人进步同样令人震惊。但是，真正的数字寒武纪大爆发只有在计算机和机器人都发展出我们所有人所拥有的空间智能时，才能实现其最大的可能性。
现在是时候让我们的数字伙伴学会如何理解并与这个我们称之为家的三维空间进行互动，以及为我们大家创造许多新的世界去探索了。实现这个未来的道路并非平坦，需要我们共同努力，发展始终以人为核心的技术。如果我们做得恰当，那么由空间智能驱动的电脑和机器人不仅将成为实用的工具，更能作为我们值得信赖的伙伴，它们能提升我们的效率，丰富我们的人性，尊重每个人的尊严，同时提升我们的整体繁荣。
我最期待的未来，是 AI 变得更具洞察力、更加空间感知，与我们一同满足好奇心，追求更好的方式，以创造一个更美好的世界。
谢谢。
@aigc1024
当这些元素结合在一起，计算机的视觉能力不仅比以往更强，也开启了现代 AI 的新世纪。自那以后，我们走过了很长的道路。那是十年前，只标注物体就成了一种突破，就像初现曙光的三叶虫看到的第一缕光。但神经网络算法的速度和准确度很快就提高了。年复一年，我们实验室举办的 ImageNet 年度挑战赛，都在评估这些算法的性能，每次提交的结果都刷新了记录。如你所见，这张图展示了每年的进步和一些里程碑模型，实在是让人惊叹。
但我们并不止步于此。我们以及其他实验室进一步研发出了可以切分对象，甚至识别视频中它们动态关系的模型，就像你在这里看到的。当然，还有更多新的发展在等着我们。
** 未来的发展
我记得我第一次公开展示了第一个能用人类的自然语言描述图像和照片的计算机视觉算法，就是自动图像字幕编写。那是我和我的优秀学生 Andrej Karpathy 合作的时候。我提议让 Andrej 试试反过来操作，用一个句子去生成一张照片。Andrej 回应说，“哈哈，那不可能。”然而，就如你从他最近的推特上看到的，没过几年，不可能变成了可能。这一切都归功于最新的生成式 AI 中所用到的扩散模型的发展。
AI 程序现在能够根据人类输入的任何句子创造出全新的照片或视频。你们中的许多人可能已经看到了 OpenAI 以及其他公司最近所创造的美丽成果——Sora 但是，在没有大量 GPU 的支持下，我和我的学生、合作者在 Sora 发布前的几个月，就创造出了一个叫做 Walt 的生成模型。这只是其中的一部分成果。你可以看到，我们仍有很大的进步空间，我们会犯错误。看看那只猫的眼睛，它甚至在水下游动时都没有打湿。我把它戏称为“猫灾”。我希望有人能为我编出更好的 AI 笑话。
不过，如果过去是序曲，我们会从这些错误中学习，并创造出我们想象的未来。在那个未来，我们希望充分发挥 AI 的所有能力。多年来，我一直强调，拍照并不等同于看到并理解它。现在，我想再补充一点，仅仅看到是不够的。看，是为了行动和学习。当我们在 3D 空间和时间中对世界采取行动，我们会学习，我们会更好地看和行动。
** 空间智能
大自然创造了一个由空间智能驱动的观察与行动的良性循环。为了解释你的空间智能在不断发挥作用，我们来看看这张照片。如果你看这张照片有想去做点什么的冲动，请举手。如果在现实生活中，你真的碰到过这种情况，就请保持举手。在过去的瞬间，你的大脑观察到了玻璃的几何形状，它在 3D 空间中的位置，以及它与桌子，猫，和周围所有事物的关系，然后你预测了接下来可能会发生的事情。然后，你可能会向那个玻璃杯扑去，以保护你的地毯免受污染。
这种行动的冲动是具有空间智能的生物所天生具有的，它将我们的感知与行动联系在一起。所以，要想让 AI 超越目前的能力，我们需要的不仅仅是能看或者说话的 AI。我们需要的是 AI 能做出行动。就像自然界使我们所做的那样。
** 近期进展与未来展望
事实上，我们在这方面正在取得令人振奋的进展。我们在空间智能方面的最近的里程碑正在催生出一种良性循环，这种循环使计算机能够看到，做，学习，然后更好地看到并做。但是，这并不容易。动物进化出空间智能需要数百万年，相比之下，语言的进化只需要几十万年。而且，这种进化依赖于眼睛利用光线将 2D 图像投射到视网膜上，大脑再将这些图像转化为 3D。
最近，Google 的一个计算机视觉研究团队就实现了这一点。他们创建了一个算法，只需要一组照片，就能把数据转化为 3D 形状或场景。这里有更多这项工作的示例。同时，我的学生和同事受到斯坦福这项工作的启发，更进一步，他们创建了一个只需要一张图片就能生成 3D 形状的算法，就像你现在看到的。这里有一些最近工作的更多示例。
** 文字输入制作视频
我记得我们之前用过文字输入来制作视频。密歇根大学的一组研究人员找到了一种方法，可以把一行文字转化为 3D 房间布局。你现在看到的就是一个例子。同时，斯坦福的我的同事们及其学生，已经开发出一种算法，能够把一张图片转化为无数个可能的空间，供观众探索。这些原型是未来可能性初露头角的标志。
人类将以数字形式捕获我们的整个世界，并能模拟我们世界的丰富性和细微差别，这是一种可能性。自然在我们个体的心智中隐性完成的，现在空间智能 AI 有望在我们的集体意识中实现。随着空间智能的进步加速，这个虚拟周期的新纪元正在我们眼前展开。这种往返式的过程正在推动机器人学习的发展，这是任何需要理解并直接与 3D 世界互动的实体智能系统的关键组成部分。
** 机器人学习
十年前，我所在的实验室开发出的 ImageNet，这是一个包含数百万高质量图像的数据库，帮助计算机学会看。现在，我们正用行为和动作教计算机如何在 3D 世界中活动。我们现在不再手动创建训练样本，而是使用模拟环境，比如 NVIDIA Omniverse 提供的环境，它由 3D 空间模型驱动，提供无尽的变化和交互。
你现在看到的是在模拟环境中训练机器人的无穷可能性的一小部分示例，这是在我的实验室领导的一个名为 Behavior 的项目。在机器人语言智能方面也取得了令人兴奋的进
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比如这一条，让机器人打开抽屉，但要注意瓶子。或者这一条，要求机器人拔掉手机充电器。这是一种不常见的拔插方式，但也可以接受。还有这一条，让机器人做三明治。嗯，我通常会希望我的三明治里面的内容要丰富一些，但这个三明治的制作还算是个好开端。
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2025 年 AI 工程师阅读清单https://ai.feishu.cn/wiki/DDNewUKOSi5S9BknxFMcVdnFn8f
不成熟的阅读建议：
1. 不用每篇都精读，选择自己工作相关的，或者感兴趣的，精读几篇其实就不错了
2. 用notebooklm来辅助阅读，多提问，尤其适合菜鸡
3. 最好结合自己的使用体验，以及业务实践，来理解原理。不要为了学习而学习。
4. 最好有实践的具体的手感，也有抽象的底层的理解
2025 年 AI 工程师阅读清单https://ai.feishu.cn/wiki/DDNewUKOSi5S9BknxFMcVdnFn8f
不成熟的阅读建议：
1. 不用每篇都精读，选择自己工作相关的，或者感兴趣的，精读几篇其实就不错了
2. 用notebooklm来辅助阅读，多提问，尤其适合菜鸡
3. 最好结合自己的使用体验，以及业务实践，来理解原理。不要为了学习而学习。
4. 最好有实践的具体的手感，也有抽象的底层的理解
如果你能对每条IM消息进行编程。
事情的起因是，今天打算发送一张图片给微信好友，但是担心对方在上班，万一当众把图片打开就社死了。
于是想到，要是IM软件可以让你在发送图片的时候，自定义图片的显示效果就好了，例如对方看到图片是有一层模糊效果的，需要手指滑动才能看到原图片。
这个时候灵光一现，何必只是图片呢，只是这个效果呢？如果对于每一条消息，用户都能选择如何显示以及会有什么效果呢？
用户在发送消息时，可以由AI推荐效果，也能由用户自己输入。接着 AI 就可以根据文字描述写好代码，最好代码就能随消息一起发送出去，并显示在屏幕上。
有了这个想法后，就在 ai studio 上让 gemini 写了一个 demo，就是视频的这个样子了。
事情的起因是，今天打算发送一张图片给微信好友，但是担心对方在上班，万一当众把图片打开就社死了。
于是想到，要是IM软件可以让你在发送图片的时候，自定义图片的显示效果就好了，例如对方看到图片是有一层模糊效果的，需要手指滑动才能看到原图片。
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用户在发送消息时，可以由AI推荐效果，也能由用户自己输入。接着 AI 就可以根据文字描述写好代码，最好代码就能随消息一起发送出去，并显示在屏幕上。
有了这个想法后，就在 ai studio 上让 gemini 写了一个 demo，就是视频的这个样子了。
