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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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字节技术副总裁洪定坤的分享，我来回看了好几遍，很有启发。
字节在 AI Coding 方面的实践还是很有代表性的，推荐所有做研发的同学都可以看看。应该会感同身受。
我看完记了一整页笔记，分享给大家。
我甚至觉得可以把这个分享理解为字节在 AI Coding 上的一些真实反思。
根据自己的理解，我把这个分享里对我有启发的几个判断展开来聊一聊。
其中会夹杂很多我自己的感触，想看原文的可以直接去找演讲全文。
反思一：AI 代码贡献率不该是 KPI
AI Coding 基本上都已经逐步进入了各个公司的生产流程。
很多人都在说自己的业务有 90% 的代码是 AI 生成的，乍一听，感觉很恐怖。
但其实，AI 对研发的提效没有外界想象的那么高。
洪定坤举了 TRAE 团队的例子。TRAE 本身就是做 AI 工具的，所以这个团队对 AI Coding 的采用非常积极。
过去半年里，他们有 94% 的代码都是 AI 贡献的。但人均需求吞吐率只提升了 60%，也就是之前的 1.6 倍。
这就有疑惑了，AI 写代码的速度至少是人的 10 倍以上，如果 90% 以上的代码都是 AI 产出的，效率至少应该提升 5 倍或者 10 倍吧？为什么只提高了 1.6 倍？
字节得出来的结论是，单一的指标，比如 AI 代码占比，根本没有办法代表真实的生产力。
如果把 AI 代码贡献率当成 KPI，结果就是大家都去优化 AI 的生成量，而不是优化交付能力。
看起来 AI 用了很多，但系统的效率并没有真正变好。
那为什么 90% 的代码都是 AI 写的，人效才提了 1.6 倍？一个很重要的原因是，写代码只是整个研发流程的一个环节。
写之前要理解需求、写 Spec，写完之后要验证功能、提交发布，这些环节如果还是传统方式，光把写代码加速了，整体效率提不上去。
洪定坤把字节在这方面的尝试叫做系统化的 AI Development，核心意思就是 AI 不能只管写代码，得让它进入更多的研发环节，整条链路都跑通，效率才能真正上来。
前两天出去的时候还跟别人争论这件事。现在还有不少公司在追踪员工到底用了多少 Token，说白了，这是在追踪过程。
更应该关注的是，用了这个工具之后，从结果层面去看，交付到底有没有变得更快、更可靠。
一个团队天天说自己 AI 工具用得贼溜，消耗了多少 Token，但没有什么有效的产出，那这到
https://mp.weixin.qq.com/s/23hV-7EVyk-r1-tsBykRuQ
现在回头看，RWKV 坚持的方向，正在被行业验证：
下一代大模型不能永远依赖越来越大的 KV cache。长上下文、高并发、多 Agent、端侧部署，本质上都需要更高效的状态式记忆机制：有限状态、线性递推、gating、delta rule、恒定推理开销。
RWKV-7 很早就公开提出并验证了 generalized delta rule、vector-valued gating、状态式推理、恒定内存等关键思路，并且开源了模型和代码。
后来大家在这个方向上继续研究，是好事。但也希望技术社区能更准确地呈现这条路线的源流。
@aigc1024
最近几个对模型的反直觉的观察
1. GLM 5.2 正在取代 Claude sonnet 和 Opus，成为付费用户最爱的模型
2. DeepSeek v4 Pro 依然是大众里最受欢迎的模型
3. GPT 5.5 虽然很强大， 但几乎没人用
观测的方式的是看 cola 的 token 消耗统计
这也侧面说明 cola 和 codex 用户（GPT5.5）的画像是完全不同的
@aigc1024
1. GLM 5.2 正在取代 Claude sonnet 和 Opus，成为付费用户最爱的模型
2. DeepSeek v4 Pro 依然是大众里最受欢迎的模型
3. GPT 5.5 虽然很强大， 但几乎没人用
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@aigc1024
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今天问了我的龙虾一个问
答案非常好
问“如果跨到十年后，再回看我现在，你会给我什么建议”
答：
你会后悔的是：明明已经看到主线，却因为舍不得支线，把最该长成树的东西养成了一片杂草。
1. 别再证明你聪明了，开始证明你能复利
2. 你要尽快从 “个人英雄” 切到 “系统主人”
3. 少做 “看起来高级” 的事，多做 “离钱近” 的事
4. 你的人生主线不是 “AI”，而是 “把复杂时代翻译成人能行动的方法”
5. 家庭和身体不是 “等事业稳定后再照顾” 的东西
@aigc1024
答案非常好
问“如果跨到十年后，再回看我现在，你会给我什么建议”
答：
你会后悔的是：明明已经看到主线，却因为舍不得支线，把最该长成树的东西养成了一片杂草。
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2. 你要尽快从 “个人英雄” 切到 “系统主人”
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@aigc1024
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岗位：端到端模型算法研究员
要求：博士优先，具备完整的Robotaxi/自动驾驶端到端模型研发、仿真测试、实车落地及量产迭代全栈经验；有世界模型、扩散模型在自动驾驶驾驶策略、场景生成、风险预测方向的落地研究经验。
Base：上海、北京
薪酬：150W
@aigc1024
要求：博士优先，具备完整的Robotaxi/自动驾驶端到端模型研发、仿真测试、实车落地及量产迭代全栈经验；有世界模型、扩散模型在自动驾驶驾驶策略、场景生成、风险预测方向的落地研究经验。
Base：上海、北京
薪酬：150W
@aigc1024
某具身智能公司疯狂买通稿和水军营销自己刚拿到地方zf大订单。实际看一下其他标方，典型的围标操作。
并且这个订单，地方为什么要花这么多钱买基本无法解决任何实际工作问的机器人？
现在的链条就是，地方建设机器人数据采集中心-大量采购某公司的机器人-放进数采中心采机器人运行数据-数据卖给具身智能公司旗下的数据平台。
没有任何人亏钱，但是一分钱可以为地方和具身智能公司账上提供三笔收入。
同时，目前各家具身公司的基座算法都不支持泛化迁移。这也就意味着，你用A型号的机器人采集的数据，只能用来喂给A型号机器人做调试，他不支持给B机器人用，甚至不支持给做了些许改良的A1.5型号机器人用。
经济要发展，还是得靠左脚踩右脚上天
@aigc1024
并且这个订单，地方为什么要花这么多钱买基本无法解决任何实际工作问的机器人？
现在的链条就是，地方建设机器人数据采集中心-大量采购某公司的机器人-放进数采中心采机器人运行数据-数据卖给具身智能公司旗下的数据平台。
没有任何人亏钱，但是一分钱可以为地方和具身智能公司账上提供三笔收入。
同时，目前各家具身公司的基座算法都不支持泛化迁移。这也就意味着，你用A型号的机器人采集的数据，只能用来喂给A型号机器人做调试，他不支持给B机器人用，甚至不支持给做了些许改良的A1.5型号机器人用。
经济要发展，还是得靠左脚踩右脚上天
@aigc1024
AI NEXT「疯享会」上海站来了，下周二见。这场会看到几类很具体的 AI 产品：
🔹从 Z 世代潮玩切入的AI 肩上宠物「Blinkko」
🔹押注 Agent 开发新范式的「Trellis」
🔹将 AI 陪伴与实体玩具相结合的「wander puffs」
🔹用 AI 普惠大学生职业规划的「艾迹」
闭门局，只聊一件事：你在用 AI 解决什么真实问？带着产品、故事和最近想不明白的问来。报名方式详见置顶评论~
@aigc1024
🔹从 Z 世代潮玩切入的AI 肩上宠物「Blinkko」
🔹押注 Agent 开发新范式的「Trellis」
🔹将 AI 陪伴与实体玩具相结合的「wander puffs」
🔹用 AI 普惠大学生职业规划的「艾迹」
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@aigc1024
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最近拿到一台 vivo X Fold6 测试。
测完之后最让我上头的功能叫原子工作台。左边开小红书，右边开我做的这个笔记 App，看到喜欢的东西，拖过去就自动成了笔记。
整个过程不用切 App，不用复制粘贴，不用截图发给自己。非常方便。
之前一直有个痛点，刷到有用的内容，要么截图发给自己，要么复制到备忘录里再整理，碎片信息散落在各处，回头找也找不到。我就想，既然 Fold6 能分屏，为什么不干脆 vibe coding 一个笔记 App 呢？
Fold6 这个原子工作台，能以任意角度分屏，组合任意的窗口，这个 app 就是为专门为这种“边看边收”的场景做的。
折叠屏的价值其实不是窗口变大，而是一块屏幕上同时开着多个窗口，人不用来回切换，不用切换 context。
现在左边看，右边收，随手拖进去就是一条结构化的笔记。信息一边收集一边整理一边归档，整个流程一气呵成。
体验下来 Fold6 可能是手机中最佳AI搭子，还有为大屏专门设计的OS系统OriginOS 6 Fold。大屏让 AI 的输出有地方放，分屏让 AI 和你的操作可以同时进行，不用来回复制粘贴。
还有一个特别实用的点，你可以把这个工作流一键保存到桌面，成为一个快捷方式。后面随时点一下就能快速打开这个组合，直接用。你设置好之后，以后每次想用的时候一秒就能调出来，非常省事。
这种随时拖、随手整理的方式，能极大提升生产力。
@aigc1024
测完之后最让我上头的功能叫原子工作台。左边开小红书，右边开我做的这个笔记 App，看到喜欢的东西，拖过去就自动成了笔记。
整个过程不用切 App，不用复制粘贴，不用截图发给自己。非常方便。
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体验下来 Fold6 可能是手机中最佳AI搭子，还有为大屏专门设计的OS系统OriginOS 6 Fold。大屏让 AI 的输出有地方放，分屏让 AI 和你的操作可以同时进行，不用来回复制粘贴。
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这种随时拖、随手整理的方式，能极大提升生产力。
@aigc1024
Codex 有个很适合长期项目的玩法：
给它写一份 AGENTS.md。
直接输入：
「请根据当前项目，帮我生成一份简洁实用的 AGENTS.md。内容包括项目结构、运行命令、测试命令、代码风格、禁止事项、完成标准和 review 标准。不要写空，只写会影响你之后行为的规则。」
这一步做完后，后面每次开新任务，Codex 通常会稳一点。
因为你不用反复解释：
测试怎么跑；
哪些文件别动；
PR 要注意什么；
这个项目有哪些默认约定。
很多时候，AI coding 不稳定，不是模型不会写代码，而是项目规则每次都要重新猜。
AGENTS.md 的价值就在这里：
把容易反复说的，沉淀成项目级工作约定。
本质上，这是给 coding agent 写一份「项目说明书」。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
给它写一份 AGENTS.md。
直接输入：
「请根据当前项目，帮我生成一份简洁实用的 AGENTS.md。内容包括项目结构、运行命令、测试命令、代码风格、禁止事项、完成标准和 review 标准。不要写空，只写会影响你之后行为的规则。」
这一步做完后，后面每次开新任务，Codex 通常会稳一点。
因为你不用反复解释：
测试怎么跑；
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这个项目有哪些默认约定。
很多时候，AI coding 不稳定，不是模型不会写代码，而是项目规则每次都要重新猜。
AGENTS.md 的价值就在这里：
把容易反复说的，沉淀成项目级工作约定。
本质上，这是给 coding agent 写一份「项目说明书」。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
