AI探索指南

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  5. 把 AI 画的科研插图做成 PowerPoint 和 draw 里能直接编辑的对象,而不是一张不能改的图片

    把 AI 画的科研插图做成 PowerPoint 和 draw 里能直接编辑的对象,而不是一张不能改的图片。
    一个 Codex 插件,让 AI 在 PowerPoint 和 draw 里逐步画出可编辑的科研插图。核心要求是"能改"——文字、图形、表格、箭头都用原生对象,不能只贴一张大图。画图流程分四步:设计、绘图、审查、修正,每画完一个区域就检查一遍结构和渲染效果。
    https://github.com/icebird1998/scientific-illustrator

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  6. 今天豆包和飞书合并的大新闻里,带了一条字节大模型业务ARR上了40亿美金的信息

    今天豆包和飞书合并的大新闻里,带了一条字节大模型业务ARR上了40亿美金的信息。
    40亿美金是个什么概念呢,比智谱、月之暗面、阿里、DeepSeek的模型业务ARR加起来还要多。
    都是公开可查的数据:
    - 智谱7月披露的是10亿美金,半年增长15倍;
    - 月之暗面6月刚过3亿美金,不过那会儿Kimi K3还没出来;
    - 阿里发财报时说 6 月底预计到100亿人民币,也就是14亿美金左右;
    - DeepSeek大概是4亿-5亿美金的样子;
    继续参考的,AI大厂经常挂在嘴边的自己在OpenRouter调用量,整个OpenRouter,年化收入也才1.4亿美金。
    如果再把Token消耗算进来,豆包大模型日均消耗180万亿Token,相当于OpenRouter的20倍。
    卖得更多,卖得更贵,甚至每一个Token的价值都更高,藏是藏不住的。
    当然你要说Seedance作为视频模型贡献占比过半也是没毛病的,怎么,视频生产不也是生产力么?
    我看到的反而是,Seedance 2.0已经当了半年的SOTA,这半年来几乎没有遭到动摇,甚至据说 2.5版本很快就亮相了,继续扩大领先优势,但编程模型的王座已经换了好几茬了⋯⋯
    用巴菲特的投资理念来说,一门生意的稳定性,比什么都重要。
    至于飞书,新增客户的9成以上都同步采购了AI产品,所以多少也能理解飞书和豆包产品团队整合的决定了,能卖Token,还卖什么席位呢⋯⋯
    ToB 销售和服务上,火山引擎和飞书 GTM 以前各自为战,现在整合起来劲往一处使,本来就在中国公有云MaaS市场占到了半壁江山,往后再加上飞书/豆包企业版的商业化,AI真正赚钱的业务,全都抓在这个新成立的「创造力服务平台」手里了。
    另外就是,据我所知,字节的编程模型应该会在今年下半年出来,这是在内部优先级非常高的项目,可以重点观望。
    @aigc1024

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  8. 说两句字节这次的组织架构调整

    说两句字节这次的组织架构调整
    在26年中这个时点,对于AI业务的衡量标准有且其实只有一个:ARR;
    所有的什么交互次数(对,你们都知道我在说谁,我大概率下周会更新一期播客聊这个)、Token量、DAA(对,这个你们也知道我在说谁)、DAU/WAU/MAU都没有实际的意义;
    这次字节调整的官方说法是:AI TO B的战略升级,而在字节内部承担TO B的核心出口就是火山引擎和飞书 GTM 整合的“创造力服务平台”;
    从字节官方透露的信息来看,字节大模型业务 ARR 已经达到 40亿美元,大部分是由火山引擎 MaaS 业务贡献的,飞书 AI 产品商业化增长也很快;
    这个数字是什么概念?
    相当于国内其他模型厂商 ARR 总和:
    阿里云预计接近 15 亿$(100 亿人民币)
    智谱是10 亿$
    Deepseek是4-5 亿$
    Kimi是3 亿$
    可灵是5 亿$
    在产品角度看,当Agent(尤其是Workagent)成为所有人的共识之后,
    是独立产品还是放在IM里面,是分场景(code、设计)还是大一统?本质上其实没有标准答案;
    对于每一家厂商都会有自己的选择,且这种选择也是动态变化的;
    祝福。
    @aigc1024

  9. 难怪 Gemini 3.6 Flash 零个人在意,依然继承了 Gemini 3.1 Pro 的那股谄媚味、抓马感、油腻感、浮夸感、表演欲、做作感,不知道在激动些什么

    难怪 Gemini 3.6 Flash 零个人在意,依然继承了 Gemini 3.1 Pro 的那股谄媚味、抓马感、油腻感、浮夸感、表演欲、做作感,不知道在激动些什么。
    但正事呢?就不知道他干的怎么样了。
    @aigc1024

  10. 白天正股在观望里小幅收跌,标普跌0.14%、纳指跌0.54%

    白天正股在观望里小幅收跌,标普跌0.14%、纳指跌0.54%。英伟达逆势涨2.30%、博通涨2.67%撑着场子,但谷歌、微软、META、亚马逊集体走软,摆明了在给盘后财报让路。真正的主菜在收盘之后。
    谷歌先出牌,数字很漂亮:营收1198亿美元、涨24%,谷歌云暴涨82%到248亿,云端积压订单堆到5140亿。可股价盘后反跌超4%。原因就一个:它把今年资本开支上调到1950至2050亿美元,单季capex翻倍到449亿,自由现金流甚至转负。云在狂奔,市场却只盯着那张越来越吓人的账单。
    特斯拉紧接着挨刀,盘后跌3%到4%。营收超预期,交付也创了48万辆纪录,但利润露了馅:毛利率掉到16.8%、远低于预期的19.4%,经营利润率从4.1%崩到1.4%。说白了,这批车是靠降价和便宜贷款换来的,赚到的钱全烧进了机器人和Robotaxi。
    两份财报凑一起,说的是同一件事:市场受够了先烧钱、回报以后再说。这个财报季的规律已经很清楚:台积电、奈飞、谷歌,营收一个个都赢了,却全因花钱太狠或增速放缓被砸。白天卖铲子的英伟达、博通在涨,晚上挖矿的谷歌、特斯拉在跌,聪明钱正把卖AI的和买AI的彻底分开。
    下周微软、亚马逊、META接着交卷,剧本大概率还是这套:资本开支如今先被当成罪证,除非你能证明它真能变成利润。烧钱换故事的时代,这个夏天正被一份份财报亲手关掉。

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  11. 我把一本二十多万字的新书免费开源在 Github 了——《前置部署工程师:人工智能时代的客户价值交付秘籍》

    我把一本二十多万字的新书免费开源在 Github 了——《前置部署工程师:人工智能时代的客户价值交付秘籍》。
    全本在线读,一分钱不收,地址在文末。
    为什么要写这本书?从两组数字说起。
    一组来自麻省理工学院:全球企业在生成式 AI 上烧了三四百亿美元,95% 的项目没能产生可衡量的回报。演示很惊艳,落地全阵亡。
    另一组来自招聘市场:一个叫「前置部署工程师」(FDE)的岗位,发布量九个月涨了 800%。OpenAI 在招,Anthropic 在招,YC 一百多家创业公司在招。a16z 直接管它叫「科技行业最热门的岗位」。
    两组数字放在一起,结论不难猜:模型已经不稀缺了,能把模型塞进客户真实业务里的人,才稀缺。
    FDE 就是被创造出来填这道鸿沟的角色——驻扎在客户现场、把「产品能做的」和「客户需要的」接起来的工程师。Palantir 二十年前在情报机构的保密室里发明了它,如今 OpenAI 为它专门成立了一家估值百亿美元的「部署公司」。
    在我看,它就是 AI 时代的前置位的「增长黑客」:一个新物种,一套方法论,一片还没人系统写过的空白。
    这本书讲清楚三件事:这个角色从哪来、是什么;从找对问到规模化复制的完整打法;以及一百多个真实案例,所有数据和案例都在附录里注明了出处,欢迎核查。
    也坦白说:这本书是我派 AI 做的深度调研和撰写,框架仿照我十年前写《增长黑客》的那套结构——依然觉得它适合研究和布道各种新岗位。
    我原本把它当成自己的学习入门手册,期间驱使 AI 也迭代了好几版。写完觉得,锁在硬盘里有点可惜,于是索性开源免费分享。
    如果你正在考虑工程师的转型方向,或者在琢磨 AI 到底怎么在企业里落地,它应该能帮你省下几十个小时的检索时间。
    📖 仓库在这,全本免费,欢迎 Star:
    https://github.com/xdash/FDE-the-Guidance-Book-of-Forward-Deployed-Engineer
    会持续迭代,有想补充的案例或想挑错的,Issue 和分支都开着。
    ——
    顺手说一句:十年前那本《增长黑客》的全文开源版,也在我 GitHub 上(zengzhangheike-the-book)。一本是过去,一本是未来,感兴趣的可以一起拿走。
    @aigc1024

  12. 这种AI演技能看出来吗?眼泪看起来有点真实哈哈😂

    这种AI演技能看出来吗?眼泪看起来有点真实哈哈😂
    提示词:
    情绪层次:起始是"强撑的冷静"→ 中段是"泪水突破防线但身体纹丝不动"→ 末段是"绝望沉淀为一种空洞的决绝"。全程无台词,无大幅度动作,情绪像高压锅内的蒸汽。
    微表情:
    0-2秒:眼神死死盯着前方(镜头方向),瞳孔聚焦,眼眶已红但无泪,嘴角紧闭成一条直线,下颌骨微微突出(咬牙),面部肌肉完全紧绷
    2-5秒:右眼眼角先出现泪膜堆积(眼球表面形成一层水膜反光),左眼随后,泪膜越来越厚但尚未溢出,鼻翼扩张一次(深吸一口气),下巴出现极细微的颤抖(几乎不可察)
    5-8秒:左眼角一滴泪终于溢出,缓慢滑过脸颊(不是快速流下,是粘稠的、缓慢的),经过颧骨时反光,右眼泪膜仍在堆积,下颌绷紧到极致,嘴角出现极细微的下压(克制哭泣),喉结明显滚动一次
    8-10秒:眼神从聚焦变为略微涣散(灵魂出窍感),泪水继续缓慢滑落但面部不再有任何新动作,只有呼吸导致的胸腔极轻微起伏,表情定格在"已经碎了但还在撑"的状态
    肢体动作:
    双手握枪,手臂伸直但非僵硬,肘关节有极微小的弯曲缓冲
    右手食指搭在扳机护圈上(或轻扣扳机),指节因用力而微微发白
    2-5秒时左手拇指有极轻微的摩挲枪身动作(一次)
    5-8秒时双肩有极轻微的耸动(像压抑抽泣),幅度不超过5毫米
    全程无大幅度手臂移动,无收枪,无转头
    秒级时间轴: 0-2秒·死撑:男子举枪瞄准,眼神聚焦,面部肌肉全部绷紧,眼眶泛红但无泪。呼吸沉重且缓慢。机位有轻微不规则右移。画面像一张拉满的弓。 2-5秒·决堤前:泪膜开始在眼球表面积聚,右眼反光点被水膜扩散,鼻翼扩张深吸一口气,下巴出现几乎不可察的颤抖。他的脸开始"漏水"了,但握枪的手纹丝不动。这是从"人"到"机器"的撕裂瞬间。 5-8秒·滑落:左眼角第一滴泪终于溢出,缓慢滑过脸颊,经过胡茬区域时速度更慢。下颌绷紧到能看见咬肌线条,嘴角下压,喉结滚动。他没有眨眼,眼睛因泪水刺激而微微眯起。这是表演的核心——眼泪在流,杀意(或绝望)未散。 8-10秒·空洞:泪水继续滑向下巴,但新的表情不再产生。眼神从聚焦变为涣散,像灵魂已经离开身体,只剩肉体在执行最后的动作。面部肌肉从紧绷变为一种疲惫的松弛,但嘴角仍保持下压。画面静止,只有机位的呼吸感微动和那一滴泪的缓慢轨迹。
    运动模式:手持固定(Handheld Static / Fixed with breathing)
    运动幅度:极低(Minimal / S