AI探索指南

  1. Token 分配的艺术

    Token 分配的艺术
    Opus 4.5 诞生到 Fable 5 的仅仅半年,AI 生态的基础层已经飞跃了 N 次;但大多数人还停在 Chat 时代。核心的分野只有一个:你是否真正懂得 Token 经济学。
    最重要的基本功,是你亲手摸过多少个 SOTA 模型和应用层,以及把它们组合之后会长出什么。“理解”听上去是个主观的词——但它和”在一座超大城市里长住过”是同一回事:没有数千小时的深入体验,你只是个观光客。
    再往上,是 Harness 和业务建构本身。这些东西无法脱离实战。正如费曼那句:「凡我不能创造的,我便不曾真正理解。」
    Jacob Bank 说得极准:风险就是停滞。不是不确定让你危险,是原地不动让你危险。
    大公司还在按桌游的规则玩——排名、职级、晋升通道,热火朝天。只是那张桌子,摆在一艘正在下沉的船上。固定薪水、固定预算、固定工具链——大公司给你的是一份包餐。如果你从不需要练”分配”这块肌肉,因为分配是别人替你做的。在那套系统里,你不是分配资源的人,你就是被分配的那个 Token。
    而另一边,AI Native 团队、新一代企业家、科学家和创作者,在做一件完全不同的事:不是把 AI 塞进旧流程,而是以算力为轴,重造工作流、重造整个业务的运作方式。
    回到基本:编排,正在成为这个时代最核心的读写技能。
    @aigc1024

  2. Token 分配的艺术

    Token 分配的艺术
    Opus 4.5 诞生到 Fable 5 的仅仅半年,AI 生态的基础层已经飞跃了 N 次;但大多数人还停在 Chat 时代。核心的分野只有一个:你是否真正懂得 Token 经济学。
    最重要的基本功,是你亲手摸过多少个 SOTA 模型和应用层,以及把它们组合之后会长出什么。“理解”听上去是个主观的词——但它和”在一座超大城市里长住过”是同一回事:没有数千小时的深入体验,你只是个观光客。
    再往上,是 Harness 和业务建构本身。这些东西无法脱离实战。正如费曼那句:「凡我不能创造的,我便不曾真正理解。」
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  6. agapebot.com|AI情感陪伴仿生机器人赛道品牌域名|爱加倍仿生机器人

    agapebot.com|AI情感陪伴仿生机器人赛道品牌域名|爱加倍仿生机器人
    2026年,仿生人形伴侣机器人这个赛道,最近的市场信号应该不需要我多说:优必选消费级品牌“优世界”U1系列发布后,预售数据屡创行业纪录,短短几周内订单突破万台,行业内多家公司年内也密集完成大额融资。这说明一件事:消费者对“情感陪伴+仿生外观”这个组合的买单意愿,比很多人预期的要强。
    目前占位的头部玩家只有少数几家,后续会有大量新品牌进场——卡位需要一个语义清晰、传播成本低的品牌起点。有个域名 agapebot.com(可对应中文品牌“爱加倍仿生机器人”):Agape(爱加倍)+ Bot(仿生机器人),语义直接对应"情感陪伴+仿生外观"这一细分品类的核心内核。.com稀缺后缀,双词组合,好记易传播,无商标冲突风险。
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    @aigc1024

  7. 资深黑客松参赛者分享:AI黑客松参赛经验

    资深黑客松参赛者分享:AI黑客松参赛经验
    北京时间2026年7月11日(周六)14:00—15:00,EonveraX AGI LAB将联合连续创业者、前腾讯技术专家、累计5万美元黑客松奖金获得者——袁海天,举办“AI黑客松参赛经验”专线上分享会。
    本场分享将围绕:
    1、AI黑客松各类赛事情况
    2、参加AI黑客松需要哪些准备
    3、如何能够在AI黑客松相关比赛中突出重围,取得好名次并获得奖金
    4、自由问答(Q&A)
    名额有限,欢迎相关有参赛需求的企业、学生及AI从业人员关注我们并留言「黑客松」。
    @aigc1024

  8. 同一个任务给4个模型,Fable 5 全胜,但贵了 Opus 4.8 六倍

    同一个任务给4个模型,Fable 5 全胜,但贵了 Opus 4.8 六倍
    任务:3个 HTML5 物理场景,断桥脱轨、峡谷碰撞、怪兽卡车
    Fable 5:$3.12,A+,无穿模
    GPT 5.5:$1.14,最接近 Fable
    Opus 4.8:$0.56,效果一般
    GLM 5.2:$0.08,最便宜,没赢一局
    质量和价格还没法兼得,你会怎么选?

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  10. Agent 就行

    Agent 就行。其实完全不是。
    一开始,我们会先写一个大概的 Spec,交给 Agent 去实现。
    等第一个版本做出来,自己真正用了一遍之后,往往又会发现:原来我真正想要的,并不是这个。哈哈哈,我就经常经历这样的过程。
    于是再回过头修改 Spec,把之前没有想清楚、没有表达清楚的地方补充进去,再让 Agent 继续开发。
    如果发现 Agent 总是在同一个地方犯错,比如某个用户流程总是走不通,或者某类输入总是处理不好,这时候就需要补充一套 Eval,把这些容易踩坑的场景固定下来,作为以后每次开发都必须通过的测试。
    或者这么讲,第二层 Loop 就是不断校准自己的认知,并将这些理解逐步沉淀进系统之中。
    5、我记得去年参加一个活动时,大家讨论过一个:如果 AI 的品味越来越好,是不是以后我们只需要说一个想法,它就能把整个产品做出来,人几乎不用再介入?
    吴恩达说自己不太喜欢品味这个词。他觉得,相比 AI,人类真正的优势不是品味,而是拥有更多的上下文。
    比如,我们知道用户是谁,知道他们的真实使用场景,也知道他们到底在为什么事情烦恼。这些信息很多都不在模型的上下文里。
    只要人手里还有 AI 不知道的信息,就必须有人参与到这个 Loop 中,把这些关键信息持续注入系统。所以,Developer Feedback Loop 很难完全自动化。
    6、最外层的 Loop,说白了就是获取真实世界的反馈。前面两层 Loop,解决的都是实现层面的问。
    而到了这一层,关注的是这个产品方向到底对不对,以及我们接下来要做哪些功能。
    通过了解用户的反馈、分析数据或者研究竞品的产品等等方式,我们需要不断修正自己的产品判断。
    诸如这个功能到底有没有必要做?用户真正的痛点是不是这个?产品是不是应该换一种交互方式?甚至,我们是不是一开始就选错了方向?
    真实世界的反馈会不断影响开发者的判断。开发者再把新的理解更新到 Spec 中,交给 Agent 继续开发。这就是三层 Loop 之间的关系。
    7、非常透彻。所有对 Loop Engineering 有所困惑的同学,都应该看看这篇文章。
    文章链接:https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-359
    最后,再画蛇添足一句,我感觉这些新词,真的就是换了种说法而已。之所以能爆火,核心还是因为这些概念,精准击中了目前 AI 行业正在发生的变化。
    要我说,Loop Engineering 就是递归式的自我提升。Keep Building。
    @aigc1024

  11. 吴恩达三言两语,就把 Loop Engineering 说清楚了

    吴恩达三言两语,就把 Loop Engineering 说清楚了。
    吴恩达果然厉害。前两天在他的 Newsletter 中,短短几句就把 Loop Engineerring 这个新词的本质说清楚了。刚看完他的文章,结合着说下我的理解。
    1、如果用一句来总结的,Loop Engineering 讨论的其实是,如何让 AI 像工程师一样,一边干活、一边验收、一边返工,直到达到要求。
    一个程序员标准的写代码流程是这样的:写完代码、运行程序,然后发现 Bug,紧接着修改代码,继续测试,直到没问为止。
    现在越来越多的 AI Coding Agent 已经能够自己完成这个过程。
    给它一份产品需求文档(Spec),再给它一套评测标准(Eval),Agent 就会进入循环:写代码 → 运行测试 → 发现问 → 修改代码 → 再测试。
    如果测试没通过,它会继续改。如果功能不符合需求,它也会继续改。整个过程不需要人工介入。
    2、Loop Engineering 这个词听起来挺唬人,但核心思想其实并不复杂。
    以前我们给 AI 提需求,更多是在描述想做什么。现在还需要提前告诉它,什么叫成功、什么叫完成,以及如何自动判断有没有完成。
    这也是 Spec 和 Eval 存在的意义。有了这些标准,Agent 才能自己写代码、自己测试、自己修 Bug,形成真正的闭环。
    3、吴恩达认为,如果把视角放到整个软件开发流程里,大家最近讨论的 Loop Engineering,只是一小部分。
    所以他专门画了下面这张图,把软件开发拆成了三个嵌套在一起的 Loop。
    在 Coding Loop 之外,还有第二层循环,叫 Developer Feedback Loop。
    简单理解,就是开发者不断调整产品的过程。Agent 负责实现需求,开发者负责修正需求。
    当我们看到一个功能真正做出来之后,经常会发现自己一开始想的和真正想要的并不是一回事。
    于是开发者会重新修改需求,再交给 Agent 继续开发。这个循环的速度通常比 Coding Loop 慢得多,可能几十分钟,甚至几个小时才会发生一次。
    但它决定的是产品会长成什么样。其实这部分讲的就是 Builder 要决定做什么,以及产品会长什么样。
    诸如一个按钮放在左边还是右边,Agent 可以帮我们实现,但判断还得自己做。
    4、在这层 Loop 还有个误区,很多人以为,开发者脑子里只要有了清晰的产品愿景,剩下的事情交给