AI探索指南

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    笑鼠了～这个月已经遇到第n个嘲笑李飞飞世界模型研究方向的人了

    笑鼠了～这个月已经遇到第n个嘲笑李飞飞世界模型研究方向的人了。一问ta，那你什么研究思路，ta一顿输出猛如虎，但完全不成体系，全是大词，听上去很厉害。再一问你们项目到什么阶段了，他回还没有项目和团队，连proposal或者任何doc文章都没有，只是想想。and批评别的项目，包括LeCun新项目，那真的是头头是道。
    @aigc1024

  4. AI探索指南

    英伟达正式发布了新的 AI 游戏渲染技术 DLSS 5，与常规的渲染方式不同，游戏先用低分辨率渲染，以节省显卡性能，然后再用 AI 模型，把画面放大并补充细节

    英伟达正式发布了新的 AI 游戏渲染技术 DLSS 5，与常规的渲染方式不同，游戏先用低分辨率渲染，以节省显卡性能，然后再用 AI 模型，把画面放大并补充细节。
    这样可以让游戏，看起来像电影，但显卡负担更小。

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  6. AI探索指南

    今天 ListenHub 的AI 视频功能正式上线啦，人类用户和 Agent 现在都可以调用 ListenHub 的服务生成视频

    今天 ListenHub 的AI 视频功能正式上线啦，人类用户和 Agent 现在都可以调用 ListenHub 的服务生成视频。
    目前已支持 HappyHorse、Seedance 2.0 等视频模型。
    输入一个想法，或使用参考图、参考视频，即可一键生成视频。
    人类使用：
    ListenHub 官网： https://listenhub.ai/zh/app/ai-video
    Agent 使用：
    listenhub-cli：https://github.com/marswaveai/listenhub-cli
    skills： https://github.com/marswaveai/skills
    openapi： https://listenhub.ai/docs/zh/openapi/api-reference/ai-video
    @aigc1024

  8. AI探索指南

    越来越多人玩本地大模型，不想用在线大模型烧 Token、成本高，都想自己电脑离线部署

    越来越多人玩本地大模型，不想用在线大模型烧 Token、成本高，都想自己电脑离线部署。
    但痛点特别明显：Hugging Face 上模型五花八门，根本不知道怎么选，下完才发现电脑带不动，白白浪费时间。
    不过，我倒是刷到了一个叫 llmfit，它就是专门解决这个问的。
    数据覆盖 NVIDIA、AMD、苹果芯片等绝大多数显卡，速度预估都有真实实测依据，编程、聊天不同场景权重也会自动区分，选模型完全不踩雷。
    运行一条命令，它就会自动识别你的显卡、显存、内存配置，内置四维评分体系，从模型质量、运行速度、硬件适配、上下文长度综合打分，把所有适配模型按优劣排序，还标注好推荐量化方案、占用大小和预估运行速度。
    选好模型后一键就能下载，完美对接 Ollama、llama.cpp、LM Studio 等主流本地运行工具，全平台系统都支持，还有一键安装脚本。
    工具还自带硬件模拟功能，不用改电脑配置，就能提前模拟不同显存内存，看升级硬件后能跑哪些模型，准备装机升级的人特别好用。
    它还能集成进 OpenClaw 这类 Agent 工具里，直接对询问自己电脑能跑什么模型，工具会自动检测、选型、配置环境，全程不用手动折腾。
    某种程度上，它补上的正是本地模型普及里最关键的一环：不是教你怎么部署，而是先帮你搞清楚，你到底适合部署什么。

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  9. AI探索指南

    高盛-中国具身智能/人形机器人年中复盘：距离商业化落地更进一步

    高盛-中国具身智能/人形机器人年中复盘：距离商业化落地更进一步
    高盛团队于2026年5月前往深圳、北京密集调研了 14 家中国机器人及具身智能公司。具身智能模型、数据工厂、触觉传感器、灵巧手、工业机器人、物流机器人和整机厂。被调研公司包括：梅卡曼德、优必选、千寻智能、银河通用、星海图、极智嘉、逐际动力、灵心巧手、帕西尼、越疆科技、埃斯顿、自变量、戴盟机器人、卧安机器人。
    核心结论
    1. 技术迭代：从单一VLA到多模态融合
    - 行业讨论已从单一的视觉-语言-动作（VLA）模型，转向 VLA + 世界模型 深度融合的多模态执行架构。
    - 部分头部企业进一步探索加入触觉模态的 VTLA（视觉-触觉-语言-动作）架构。
    - 模型参数规模向 400亿-800亿 区间扩容。
    2. 数据采集：从通用方案转向以人为中心
    - 行业共识转向以人为中心、第一视角采集，兼顾自然动作与高密交互。
    - 部分企业依托政府支持建设规模化数据工厂。
    - 部分通过穿戴设备、VR等分布式部署采集数据。
    3.商业化节奏：2027-2029年才是规模化拐点
    - 短期集中在工业搬运、分拣、物流等标准化场景。
    - 目前以概念验证（POC）为主，尚未大规模落地。
    - 业内普遍预计 2027-2029年在积累千万小时高质量数据后实现规模化部署。
    - 降本路径以规模效应 + 全栈自研为主。
    商业化进度上,高盛态度审慎:尽管前景乐观,但大规模商业部署仍需耐心。目前大多数应用处于概念验证(POC)阶段,业界普遍预期大规模部署将在2027至2029年之间实现;高质量的真实世界数据仍是制约行业发展的关键瓶颈。
    整体来看，这是一份给火热的人形机器人赛道"浇了一勺理性温水"的报告——承认进步，但强调大规模部署仍需耐心。
    资金流向方面,共同基金已开始向机器人相关供应链轮动,但配置仍处于早期阶段,主要集中在零部件而非整机。
    @aigc1024

  12. AI探索指南

    硅谷掀起了一波对 AI infra 的并购浪潮

    硅谷掀起了一波对 AI infra 的并购浪潮。IBM 110 亿美元收购了做实时流数据的 Confluent，英伟达 9 亿美元收购做 GPU 超级互联和弹性内存池的 Enfabrica，高通收购了做 NPU 推理引擎的 Nexa AI，Meta 收购了做端侧 AI 的 Dreamer……
    这次和两个被硅谷大厂迅速收购的 infra 创业团队交流，明确了科技大厂当前的一个明确并购需求：巨头现在极度缺“时间”和“工程落地能力”。
    初创团队不建议去卷基础大模型，花期太短，某家巨头新模型一发布、一开源，你很可能就成了过眼云烟。
    但如果你做对了巨头生态里缺失的那块 Infra 拼图，无论是能帮硬件厂干完模型部署的“脏活累活”，或是帮巨头的推理效率提升一点，直接就能被溢价连人带代码买走。
    打不赢巨头，就去做巨头通向 AGI 路上最缺的那块砖，两年二三十倍估值速生速收，也是当前创业公司可以迅速完成闭环的一种“闪电战”打法。
    这在硅谷至少是非常有效的模式。
    @aigc1024

  13. AI探索指南

    硅谷那帮人，讲了一整年AI

    硅谷那帮人，讲了一整年AI。
    结果，还不如马克·库班几句说得清楚。
    AI到底是什么？
    一个工具。
    一种学习方式。
    这是有史以来最大规模的知识民主化。
    但库班警告，这东西会把人分成两种。
    第一种人，用AI，是为了让自己什么都不用学。
    第二种人，用AI，是为了让自己有机会学会一切。
    一边是思想上的懒汉。
    一边是知识上的探险家。
    这条线，未来可能比贫富差距还重要。
    它决定了谁是工具的主人，谁会变成工具的奴隶。
    你会是哪一种？
    或者一个更尖锐的问：
    那些大公司和教育系统，希望你成为哪一种？

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  14. AI探索指南

    其实很多人说AI解放生产力，但是按照绝大多数人的AI架构能力和技术感觉，其实解放不了多少生产力

    其实很多人说AI解放生产力，但是按照绝大多数人的AI架构能力和技术感觉，其实解放不了多少生产力。实实说，这个东西它还是比较难。
    他作为一个玩具，他确实是足够吸引人。但是你说能用到工作上真的给你产生多大的效益，我觉得还是比较看个人。

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  15. AI探索指南

    最近和大厂朋友聊天时，常常能感受到他们对于公司要求使用AI提效，以及担心自己职业安危的焦虑

    最近和大厂朋友聊天时，常常能感受到他们对于公司要求使用AI提效，以及担心自己职业安危的焦虑。
    但是在说起具体的AI使用经验时，基本上还是停留在豆包、千问、元宝这些对式的AI上。
    所以我觉得我能提供的最最有效的建议，就还是先解决网络问，先把codex和Claude Code用上。
    在生产力场景下，用过这两个产品和没用过的，对AI的理解还完全是两回事。
    @aigc1024

  16. AI探索指南

    最近学到的无用但有趣的冷知识

    最近学到的无用但有趣的冷知识
    我们现在用的终端，全称是终端模拟器 terminal emulator
    等一下，为什么叫模拟器？
    终端模拟器之所以得名，是因为它们最初是模仿独立计算机终端的程序，而这些终端是通过线缆连接至主机的专用显示器和键盘设备的。
    所以今天的 TUI/GUI 之争，其实就是皮肤的 taste 而已
    @aigc1024

  17. AI探索指南

    佛教的研究母是「苦」，苦是来源于人类动物性的永不满足

    佛教的研究母是「苦」，苦是来源于人类动物性的永不满足。
    永不满足自然会带来痛苦，但同时也会带来把事情做成的执念。
    欲望是大象，每个人都是骑象人，我们都是大象的 harness。
    如果只是斩断欲望，人生未免太过无趣。
    不如学会驾驭大象，信步闲庭。
    @aigc1024

  18. AI探索指南

    ColaOS 正在招聘 Agent OS 的交互设计师和 Agent QA 岗位

    ColaOS 正在招聘 Agent OS 的交互设计师和 Agent QA 岗位
    这两个岗位都会很有趣，OS 设计师几乎是把一切推翻重来，可以主导一个系统的交互定义
    Agent QA 则是要把 Agent 用到极致，才能跟上今天工程师的节奏，甚至能以评估的方式推动他们工作
    工作地点北京海淀，交互设计师支持远程，QA必须本地
    图片是 JD，感兴趣的朋友欢迎来聊聊
    另外其实也在招聘 Agent 产品
    但是这个岗位的要求和以前的产品完全不一样
    首先需要具备定义问的能力
    所以没有 JD，可以自行定义：
    究竟什么是 Agent 产品？
    答案就是最好的介绍信。
    联系邮箱 k
    @aigc1024