AI探索指南

  1. 俞浩定了 1999,加了激光雷达,结果卖爆了

    AI探索指南
    跟大家分享一些最近好玩的事儿,看起来似乎毫无关联,但又都神奇地关联到了一起。 先是 Claude Code 用得越来越痛苦。封号、限流、KYC,各种折腾,各种浪费时间。 有人在 Reddit 发了长帖,说自己试了十几种绕过检测的方法,每一步都记录得很详细。 下面有人回了一句:你试过 GPT 5.5 和 Codex 吗。 他去试了一下,结果真的又便宜又好用,还不用折腾。 原来离开 Claude,才发现外面根本没有下雨。 有一家公司在做一个多模态理解的项目。团队调了三个月,各种工具各种工程往上叠,效果一直搞不好。…
    俞浩定了 1999,加了激光雷达,结果卖爆了。

    他管这个叫 N+1。

    以前大家习惯做减法,讲究性价比,现在可以试试做加法,做更好的产品,卖更贵的价格。

    定价比别人贵 10%,直接赚钱,利润高,能加更好的硬件,能招更好的人,正向循环。

    何况现在有 AI 了,其实很容易。

    团队如何管理?
    管理团队看似是一个复杂的事情,团队有那么多人,每个人的性格不一样,工作习惯不一样。

    你想把管理做好,让每个人都在最合适的位置。于是你开始看各种管理书,调各种流程。

    然后你会发现一个问题:不管你怎么努力,永远无法完美,总有哪里不对。

    然后你就很容易忘记最重要的初心:

    成立公司是为了什么?是为了成功。

    那其实管理的核心目标,就只需要保证所有人的注意力都在这里:

    做正确的事,正确地做事。

    而其他的事情事情,根本都不重要。

    企业 AI 转型也是类似。

    你的的第一步是先问一个问题,不然提高 100% 也毫无意义。

    这个问题就是:

    这个事情,这个部门,这个组织方式,未来还存在吗?

    其实如果一件事在未来不存在,你现在努力又是为了什么?

    其实我们再往上层思考,来到资本主义本身。

    发币、发债、通货膨胀、经济发展,这个循环已经跑了几百年。

    每个国家都在里面,没有人能停下来。停下来就是衰退,停不下来就是泡沫。看上去是个死局。

    马斯克最近在聊一个东西,叫"后资本主义"。他的推演是这样的:

    AI 和机器人会让生产力指数级增长,商品的边际成本趋近于零。

    你不需要担心通胀,因为供给的增速远超货币的增速。

    你不需要纠结怎么分配,因为蛋糕本身在以你无法理解的速度变大。

    他甚至说,未来 AI 之间的交易可能不再用人类的货币。

    它们直接交换算力和能源。

    资本主义的答案也许不在资本主义里。

    最近学习了人类奇书 GEB,全称是《哥德尔、埃舍尔、巴赫》,作者候世达。这本书很厚,但核心就讲了一件事。

    任何足够复杂的系统,只要你让它能谈论自己,就会产生一种叫"自指"的东西。一旦出现自指,这个系统就无法完整地描述自己。总有一些命题是真的,但你在这个系统内部永远证明不了。

    你唯一的选择就是跳出系统。

    跳出去之后,你进入的那个新系统,它也是一个系统。它也有自己的不完备性,也有自己证明不了的东西。

    完美的系统是不存在的。

    但每跳一次,你都能解决上一个系统里解决不了的问题。

    看看窗外,窗外是星辰大海。

    看看窗外,外面根本没下雨。

  2. 跟大家分享一些最近好玩的事儿,看起来似乎毫无关联,但又都神奇地关联到了一起

    跟大家分享一些最近好玩的事儿,看起来似乎毫无关联,但又都神奇地关联到了一起。

    先是 Claude Code 用得越来越痛苦。封号、限流、KYC,各种折腾,各种浪费时间。

    有人在 Reddit 发了长帖,说自己试了十几种绕过检测的方法,每一步都记录得很详细。

    下面有人回了一句:你试过 GPT 5.5 和 Codex 吗。

    他去试了一下,结果真的又便宜又好用,还不用折腾。

    原来离开 Claude,才发现外面根本没有下雨。

    有一家公司在做一个多模态理解的项目。团队调了三个月,各种工具各种工程往上叠,效果一直搞不好。

    后来朋友任鑫跟他们说,你要不换 Gemini 的模型试试?

    换完模型发现所有的问题都解决了,效果比之前都要好。

    原来那么多的时间和努力,在强大的模型面前都毫无必要。

    有个朋友跟我说他想买房。然后开始算账,算存款、算月供。

    为了还贷款要选择稳定的工作,为了凑首付甚至要找亲戚朋友借钱。

    各种问题都要解决,也都有解法。

    但真正的问题是:

    在一个出生人口下降的趋势里,买房的目的是什么?

    到底有什么是租房解决不了的问题?

    到底是因为想居住还是想投资?

    如果要投资是不是有远超房子的标的?

    想清楚了,如何凑钱的那些问题就都不是问题。

    这些小事为什么都关联到了一起呢?

    前几天读了一本书叫《无穷的开始》,作者是物理学家戴维·德伊奇。

    书里有个观点很好:人类一直在寻求对一件事情的更好的解释,但好的解释不是在一个封闭系统里拼命推导出来的,是用一个更广的理论去覆盖原来的问题。

    解决问题是思维的陷阱,创造的思维才是出路。

    这个道理在各个领域都成立。

    给谁做产品?
    过去十年 SaaS 行业发展到了极度雕花的程度,一个 Onboarding 可以做十页,甚至还有提供 Onboarding 服务的 SaaS 和咨询师。

    然后 Agent 出现了,Agent 产品就一个输入框,没有 Onboarding。

    Agent 它甚至不需要界面。

    你花了很多年打磨的那些体验,在新的坐标系里突然不需要了。

    然后你问自己一个问题:未来的增量在哪里?

    到底是 Agent 增量大,还是人的增量大?

    想清楚之后,很多人带来的问题就不必再解决了。

    产品如何定价?
    追觅做割草机的时候,市场上已经有中国厂商把价格杀到了 499。正常人的思路是两条路:要么跟着卷价格,要么做一些差异化来撑住价格。

  3. 平时出去演讲分享,最烦的就是写 PPT 了

    平时出去演讲分享,最烦的就是写 PPT 了
    虽然现在 HTML PPT 也很流行,但要做逐字修改还是不方便,毕竟分享的时候还是很严肃的,要确定每个字都是自己想说的

    刚好今天看到藏师傅说的 Markdown as Database 的理念,我也非常认同
    HTML 好看难改。Markdown 好改难看。
    那能不能把 HTML 和 MD 结合起来,修改 MD,让 HTML 渲染 MD?

    于是我晚上就上手试了一下,竟然真的可以。
    .md 文件是内容层,HTML 模板是视图层。改内容的时候只改 Markdown,完全不碰 HTML。

    一份 Markdown,多种渲染形态:幻灯片、博客、简历、产品页……未来各种模板都可以消费同一份文件。

    这个功能已经内置到 ColaMD 的 1.5 版本里啦,虽然只有我平时最喜欢用的那个 PPT 模板,但是既然有一个了,就可以加无限个,开源软件,你让 AI 自己加模板就行

    欢迎大家体验哈,走过路过给个 Star 哈

    https://github.com/marswaveai/ColaMD

  4. 🔥再强的AI还是需要人啊!

    🔥再强的AI还是需要人啊!
    ⏰这个11分钟的视频我居然看完了,音乐的运用很棒,虽然演员表演不算惊艳,但这个故事表现的很完整,确实不错。(推荐这个原作者:歪哥哥)
    🔥这也让我反思一个问,我有多久没有认真去研究一个剧本,仔细去思考每个情节,似乎我已经很习惯用AI去代替,只想把故事在15秒内完成。
    🚀AI发展的越快,就越需要我们冷静的回头看,别被特效、一键成片、爆款绑架!

    AI探索 | Hermes/OpenClaw|优质资源|优质信息
    Media is too big
    VIEW IN TELEGRAM

  5. 和AI一起上大学,毕业差距能拉这么大2026 年,全球第一批被 ChatGPT 陪着读完大学的年轻人,快要毕业了

    和AI一起上大学,毕业差距能拉这么大2026 年,全球第一批被 ChatGPT 陪着读完大学的年轻人,快要毕业了。

    今天,OpenAI 从中选出 26 支 18 至 26 岁的年轻人队伍(37 人),发布了「ChatGPT Futures」榜单,每支队伍获得 1 万美元奖金和最新模型访问权。官方推文像报菜名一样列出了入选者的事迹(图片放在评论区了):

    ·绘制了 150 万个前所未知的太空天体
    ·通过墙壁和瓦砾探测灾难幸存者
    ·让 1 亿多张星系图像可被自由检索
    ·保护濒危语言
    ·搭建基础设施,将 500 多万磅未售库存从垃圾填埋场转向再流通渠道
    ·…

    先说说入选者是什么背景。

    斯坦福、哈佛、MIT、耶鲁、普林斯顿、加州理工学院、宾大等等,顶尖名校占了多数,但入选者的来源地横跨五大洲,巴基斯坦、秘鲁、加纳、伊朗都在其中。

    其中,相当一部分人也并非出身优渥,比如作为家中第一代大学生 Fatimah Hussain,靠着每天花四五个小时搜罗奖学金信息,才凑够大学学费。

    OpenAI 把入选者分成了 Creators、Explorers 和 Advocates 三类,大致对应创业者、研究者和倡导者:

    比如 Icarus Robotics 两位创始人,一个研究月球车、一个专攻机械手,要给空间站造能干体力活的机器人,已拿到 610 万美元融资,2027 年落地国际空间站。

    相亲产品 Known 的创始人 Celeste 是家里九个孩子的老幺,用 AI 全程撮合,旧金山测试期间近 2000 次配对中有 70% 走到了真实约会,远高于行业均值,她想把私人媒人变成人人用得起的服务。

    此外,Zeyneb Kaya 用 AI 完成了濒危方言 Romeyka 的第一份结构性语言学记录;Nolan Koblischke 训练出可以用自然语言检索 1 亿张星系图像的系统。Kyle Scenna 在 Intuit 实习时用 GPT-4 把税务术语翻译成普通人能懂的语言,项目演示到了 CTO 面前,顺带拿了一项专利。

    看完入选者的故事,很难不让人感慨 AI 的能量之大。放在过去,从想法到实践的中间隔着十万八千里,灵感也常常在漫长的折腾中「中道崩殂」。

    但现在,只要你会用人话提问,就能调动 AI 来为你打工。正如入选者 Kyle Scenna 所说,「从没想过发现一个问题和做出真正能用的东西之间,可以离得这么近。」

    当然,这份名单大概率也存在幸存者偏差。而且 OpenAI 精筛出这些大学生的故事,本质上也只是在挑选「人形广告牌」。

    抛却包装滤镜,这份榜单仍然抛出了一个值得认真对待的问题:当执行的门槛越来越低,真正稀缺的东西是什么?

    也许只是一个想解决问题的念头,以及把它彻底解决的决心那么简单。

    @inside1024

  6. 今天 GitHub 被 Agent 千军万马来相见彻底惊呆了了🚀

    今天 GitHub 被 Agent 千军万马来相见彻底惊呆了了🚀
    5 个星标暴增最狠的项目,专业拆解下!
    1.
    openai/openai-agents-python
    OpenAI 官方轻量级多代理工作流框架,零样板代码实现多个 AI 代理无缝协作与任务编排,彻底解决传统多代理系统搭建繁琐、调试爆炸、难以落地的核心痛点。
    🔗 直达 https://github.com/openai/openai-agents-python
    程序员以前手动拼多代理,代码写到崩溃还互相打架结果全盘皆输?OpenAI 这次直接扔出官方乐高军团,3452星暴增,卷王看完眼泪直流“亲爹出手了,我终于不用一个人当全栈保姆指挥AI了”!
    🟢
    2.
    google/adk-python
    Google 开源代码优先 Python AI 代理工具包,内置完整构建、评估、部署流水线,让复杂代理从原型秒变生产级,解决“代理好建不好用、上线像赌博”的行业老大难。
    🔗 直达 https://github.com/google/adk-python
    以前AI代理写完 demo 就卡死没法测没法上线?Google ADK 直接给你全套军火库+安全评估,2184星狂飙,程序员吐槽“ Google 把 AI代理从玩具升级成核武器,我一个人就能量产企业级 AI员工”!
    🟢🟢
    3.
    lsdefine/GenericAgent
    自进化 Agent,从3.3K行种子代码自动生长技能树,实现全系统控制且token消耗仅1/6,真正从“工具”进化成“自主战士”。
    🔗 直达 https://github.com/lsdefine/GenericAgent
    传统 Agent一碰复杂任务就跪;这个直接野外自进化成全能怪,883星暴增,程序员感慨“AI 开始自己卷自己了,我只需要扔个种子”!
    🟢🟢🟢
    4.
    EvoMap/evolver
    GEP 驱动的 AI Agent 自进化引擎,通过基因进化协议让代理自动迭代能力,打造永不衰老的智能体。
    🔗 直达 https://github.com/EvoMap/evolver
    想让 Agent 永不过时?Evolver 直接给它装“基因引擎”自己迭代升级,866星狂冲,程序员笑喷“终于不用手动喂prompt当保姆了”!
    🟢🟢🟢🟢
    5.
    msitarzewski/agency-agents
    Agency Agents 完整AI代理人格军团,9大部门 61个专业 AI 代理,协作完成复杂企业级任务,瞬间把你一个人变成一家AI公司。
    🔗 直达 https://github.com/msitarzewski/agency-agents
    一个人扛整个项目?现在直接召唤61个AI“员工”分部门开会、干活、汇报,agency-agents让AI军团实战落地,3124星暴增,程序员直呼“硅谷老板们快失业,我在家就能开AI帝国”!
    ⚠️⚠️
    总结
    从 OpenAI 官方多代理框架武装,到Google ADK 代码优先代理军火库强化,再到 Generic/Evolver 的自进化单兵引擎,最后 agency-agents 的 61人实战帝国,Agent军团已全面完成“官方背书→全栈武装→自主觉醒→公司级落地”。程序员一个人指挥AI千军万马,彻底统治开发战场 🚀🔥

    AI探索 | Hermes/OpenClaw|优质资源|优质信息

  7. 纯杂谈

    纯杂谈
    ai聊天情感陪伴:幽光
    通过聊天或送礼物提升好感,由于我存的礼品和星火币有了一定积累就直接送出去了
    可惜我推在游戏里当不了输出位,只能出现在同人圈要么是ai创崽
    本来仇的人设和塑造,足以让男女玩家喜爱的,却毁在某些编剧和策划整这么一出
    现在看来男角色存在的意义,也就止步于同人圈和二创、ai这几领域
    令人唏嘘。我推刚好圆梦

  8. 平时出去演讲分享,最烦的就是写 PPT 了

    平时出去演讲分享,最烦的就是写 PPT 了
    虽然现在 HTML PPT 也很流行,但要做逐字修改还是不方便,毕竟分享的时候还是很严肃的,要确定每个字都是自己想说的

    刚好今天看到藏师傅说的 Markdown as Database 的理念,我也非常认同
    HTML 好看难改。Markdown 好改难看。
    那能不能把 HTML 和 MD 结合起来,修改 MD,让 HTML 渲染 MD?

    于是我晚上就上手试了一下,竟然真的可以。
    .md 文件是内容层,HTML 模板是视图层。改内容的时候只改 Markdown,完全不碰 HTML。

    一份 Markdown,多种渲染形态:幻灯片、博客、简历、产品页……未来各种模板都可以消费同一份文件。

    这个功能已经内置到 ColaMD 的 1.5 版本里啦,虽然只有我平时最喜欢用的那个 PPT 模板,但是既然有一个了,就可以加无限个,开源软件,你让 AI 自己加模板就行

    欢迎大家体验哈,走过路过给个 Star 哈

    https://github.com/marswaveai/ColaMD

  9. Anthropic 发布了个新闻,说他们开了一家新公司,专门用于做企业级 AI 的落地

    Anthropic 发布了个新闻,说他们开了一家新公司,专门用于做企业级 AI 的落地。

    看到这个新闻的时候,我内心里有点激动,也有点感慨,因为本身自己现在也在做这样的事情,而且以我这么浅薄的认知,也能发现里面有巨大的商业机会。

    其实我刚从职场出来的时候,稍微是有一些迷茫。我也经常跟朋友谈论当时的思维转变。

    最早离职的时候做了十几万粉丝,出来以后坦白讲就是想当李一舟的🤣。曾经他说过一句话,他卖 AI 课一年赚 1000 万,有人抄他一年能赚 100 万,这就很不错。所以当时就暗下决心,无论他出什么课,接下来我就要立马复刻。

    但实际情况是,他真的转型开始卖一人公司课以后,我发现我也抄不下去,我也没有那么强的定力,可以像他一样每天直播几个小时,3 分钟一个循环。这些事情需要极强的心力和对自我意志的压迫,我还远远没修行到那个程度,所以去年有短暂的一段时间陷入迷茫。

    后来做求职博主,其实也赚钱,而且还挺赚钱,但那个又不是我内心里面真正想做的。后来我甚至收了几笔钱以后,都直接退回去了,因为我知道自己不喜欢那个东西。

    于是就天天在家闲着,思考要做些什么。

    其实那个时候我一直都在用 AI 编程独立开发做产品了,但那个时候只是把它当成玩具。此刻我也是把它当成一个玩具。很多人说怎么看我一直在卷工作,实际情况是对我来说 AI 编程就像玩游戏一样,有趣,吸引人,完事还能有产出,让人乐此不疲,特别上瘾。

    再到后来,随着跟不同行业的人增加了交流以后,我突然意识到了一个问题:原来我看待世界的方式是比较传统的方式。

    当我用一个增长黑客的视角去剖析整个世界的时候,我发现整个世界全都是红海。任何岗位任何业务链条都已经是成型了,大家都在自己的岗位上做着微小的迭代,把业务一点一点地往前推进。

    但这个逻辑没什么错误啊,它是对的。社会发展到现在这个程度,人口又非常饱和,而且中国人又很聪明,所以自然会是那样的一个局面。

    可是当我尝试用我的 AI 大脑去碰撞一些不同行业的企业家之后,我才突然意识到,原来 AI 可以改变的东西比我预想的要多得多。

    对于一个普通人来说,他可能只是能让你从一个不懂代码的人变成一个独立开发者。但是对于一家企业来说,它其实可以推动非常大程度的模式转型。

    而且在企业里面做转型也是更加困难的。因为有非常多阻力,比如来自组织的阻力,比如来自陈旧观念的阻力。即便是已经在公司拿到百万年薪的人,他们也未必真的奉行终身学习的理念。所以很有可能他们只是希望用自己的老方法解决时代的新问题。

    但很显然,时代是不会给任何人面子的。

    所以我慢慢意识到,AI 的落地应用,其实就像当年的短视频摧毁货架电商的思路是一样的。会从底层深处,直接改变游戏玩法。

    当年是你把店铺开在这,人们就会过来花钱,但现在不行。做一个店铺,无论是线上的还是实体的,你都必须要通过制作优质的内容,把客人吸引进来。

    这件事在之前做线下的时候也有很强的体感。真正能拿到流量的店,大概率是有一个用心做内容的主理人,在不断地拍短视频,宣传自己的理念,宣传自己的装潢,宣传自己可能不为人知的一面,由此来和素未谋面的人建立认知,吸引他们来店里消费。

    当我们不得不接受这个现实的时候,一定会发出感慨:太卷了,太烦了,这样的事情太令人抗拒了。为什么我不能把这个店开好,然后客人可以自己就过来呢?

    不得不接受的现实是,时代已经变了。要么跟上,要么就会被淘汰。

    而 AI 时代也是一样的。那些抗拒 AI 的人,也会面临同样的难题。为什么一定要用 AI 呢?为什么不能用老的方法来解决问题?但没有人会给这个答案。

    我们所有人其实都身处在商业世界里,而商业世界不讲情面,也不讲情分,只看如何达到最极致的效率。

    所以后来我跟朋友分享,自从切换了一个视角在看待这个世界以后,我发现任何行业都是蓝海了。任何你认为此刻已经成为固定形态的业务,都可以用 AI 重新做一遍,只是你投入的成本大小。

    就拿在线教育来说,前端获客的素材、销售用户的话术、团队的管理、用户练习题目的系统开发、课件制作、用户运营的系统和话术、用户学习反馈、数据分析、整个公司的经营、复购,你能想到的几乎一切的业务板块,都可以用 AI 重新做一遍。

    而且更可怕的是,AI 还在用非常快的速度进化着,我们到此刻也无法预测,明天 AI 会带给我们什么样的惊喜。

    所以虽然我们赶上了一个经济下行的时代(这个我必须要强调一下)甚至前天在跟一位身价过百亿的老板吃饭的时候,我问他,对于我们这种 30 出头的创业者有什么建议。大哥的建议是别创业。他觉得我们是这一代经济的牺牲品,因为我们已经进入了日本消失的 30 年的开头。

    我内心里有 50% 的认同,也有 50% 的不认同。

    我认同的是我们现在的经济形势确实没有曾经那么好。大板块的东西已成定局,资本的流转也已经被大企业都控制了起来。看起来很像韩国,你只能不断地卷,进了那几个最顶尖的大厂,就能有幸过上「辛苦的好日子」,进不去的话,就过「辛苦的坏日子」。

    另外 50% 的不认同是因为,我觉得只要你想要做一些事情,只要你希望自己不被时代丢下,而愿意主动去接触新鲜事物,包括有去尝试的勇气,其实有比较大的概率依然可以获得还不错的事业回报。

    这是我坚定相信的。

    看此刻,虽然跟前人相比或许机会少一点,更累了一些,但我们出发的起点也更高了一些。而跟后人相比,我们又站在了时代的变革十字路口。

    我实在想不到 5 年以后 AI 会发展到什么程度。到时候会不会又抹杀了一大批看似稳定的岗位,导致就业机会进一步减少。

    但我相信每个时代都有自己的解法。而我们现在的解法就是 AI。当然写到这也不能光写鸡汤,反正想呼吁的,我每天也都在呼吁了。

    去拥抱 AI,去接触 AI 编程,去试着梳理自己肉眼所能见到的工作流程,然后试着用 AI 去提效。

    不要只担心自己会不会被替代,然后听天由命。因为总有一天一部分人一定会被替代,或者说的严谨一点,是一部分岗位一定会被替代。

    与其后知后觉做一个被替代的角色,不如推自己一把,让自己去促成那个替代。这样活得也更有意思一点。对吧。

    与大家共勉。

  10. 过去一段时间,最值得的硬件投资可能就是我那个最低配的 Mac mini 了

    过去一段时间,最值得的硬件投资可能就是我那个最低配的 Mac mini 了。

    在年前买了以后,到现在几乎只关过一次机;在我出门旅游之类的时候,它一直运行得非常稳定,相当于一个自己的 Agent 服务器了。

    随着里面跑的东西越来越多,现在有时候感到有点捉襟见肘了,所以就换了一个 Mac Studio。

    结果发现 Mac Studio 现在供货也不足了,官方渠道买的话要等好久。