AI探索指南

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  2. AI探索指南

    玩点不一样的，迷离忧郁的松弛感手机抓拍照，同一个提示词，猜猜分别是哪个模型？经常玩的肯定能猜得出来😜

    玩点不一样的，迷离忧郁的松弛感手机抓拍照，同一个提示词，猜猜分别是哪个模型？经常玩的肯定能猜得出来😜
    提示词:
    古早忧郁型，手机拍摄风格，呈现超低分辨率，带轻微动态模糊，是随手一拍的拙劣快照。画面是近距离面部特写：冷白皮的女生超级白、瘦且漂亮，淡棕色长发自然散落在带黑点装饰的浅色柔软布料上，些许发丝轻遮眉眼，颈圈下挂着小巧吊坠，穿黑色斜露肩衣物，背景被布料包裹，整体带着朦胧的迷离松弛感，是平庸iPhone随手抓拍的不经意瞬间。1:1。

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  3. AI探索指南

    给 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 等编码智能体提供本地 MCP 代码质量评分循环

    给 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 等编码智能体提供本地 MCP 代码质量评分循环。
    https://github.com/NiazMorshed2007/jev-review
    一个本地运行的 MCP 服务器，基于 TypeSafe 的 Jev 评估服务为 AI 编码智能体提供结构化质量分数。通过 npx plugins add 直接从 GitHub 安装，支持 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode，运行时是本地 Node.js 20+ 进程，经 stdio 只暴露一个 jev_review 工具。

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  4. AI探索指南

    现在，可以用AI可以轻松复刻“胥渡吧”？

    现在，可以用AI可以轻松复刻“胥渡吧”？
    现在很多人都不知道，十多年前的初代网红，很多都超有意思的！！
    比如“胥渡吧”，都是一群配音咖，不光声音模仿的像，魔改后的配音居然还能对的上原作口型！
    还珠、白娘子、西游，很多二创都结合时事，真的超搞笑！
    现在的AI，可以1:1还原形象，可以克隆声音，可以直接生成口型配音，可以换人换脸。
    完全可以复刻出“胥渡吧”作品，就是不知道，现在这种魔改配音视频，还有没有市场？？

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  8. AI探索指南

    OpenAI 昨天甩出个 Astra for Law，直接把最强的 GPT-6 Astra 塞进律师桌上

    OpenAI 昨天甩出个 Astra for Law，直接把最强的 GPT-6 Astra 塞进律师桌上。
    内置法律搜索,2.3 亿网址的美国判例法条,每天更新。律师不用自己翻案例了,案情丢进去,相关判例和原文段落直接给你,还能自己核验。
    顶级律所也没闲着:Sullivan & Cromwell 做了个合同分析器,Cooley 拿去搞 IPO 上市准备。
    AI去年还在卷数学家,今年开始盯律师了。

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  9. AI探索指南

    适合vibe零基础的宝藏网站：VibeHub

    适合vibe零基础的宝藏网站：VibeHub
    一个面向Vibe Coding用户可视化术语图鉴网站,收录了前端、后端、AI、技术栈、Git、设计风格相关的术语,每个术语都配有一句生活化的使用场景描述，帮助不懂技术黑的用户通过大白反查准确的专业术语,从而更清楚地向 AI 表达开发需求。
    https://vibe-hub.org

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  10. AI探索指南

    型不需要报告更易读，也不需要更漂亮的 Slides 和网页来承载 context

    型不需要报告更易读，也不需要更漂亮的 Slides 和网页来承载 context。
    Eval 也会继续向右移动，最终只留下一个问：
    什么 State 值得被改变？
    一旦 State 被选定，它往往比中间产物更容易观测。真正困难的，不再是“怎么评”，而是“评什么”；不再是构造一个更好的 proxy，而是找到一个真正值得优化的世界状态。
    那会是一个人人都是 Eval 的时代。我们需要通过定义 State 的演进方向，继续维护人的价值。
    但那些 State 会是什么？
    是更长的健康寿命，是更低的洁净能源成本，是更快的科学迭代，是去火星，还是更丰富的艺术？
    我真的很好奇。
    @aigc1024

  11. AI探索指南

    Eval Moves Right———

    Eval Moves Right———
    从理解和照顾人的缺陷
    到定义下一个值得被改变的 state
    1. 长久以来，人对世界产生 impact 的方式是：
    Context → Human → Action → State Change
    人通过学习和吸收 context，将其转化为正确的 action，推动某个状态发生改变。
    2. 当有了 AI，我们阶段性地变成了：
    Context → Model → Human → Model → Action → State Change
    这个阶段，AI 最先爆发的use case是调研报告、Office 三件套和 Website。它们大致覆盖了 loop 的前半部分：
    Context → Model → Human
    因为人获取 context 的带宽很低，所以报告需要更易读，Slides 需要更美观，前端需要更炫酷。也因此出现了Eval角色：它位于 Model → Human 之间，目标是理解和照顾人的“缺陷”，让模型的输出更容易被人理解、信任和使用。
    但这些今天被当作“交付物”的东西，其实都只是中间表示。它们本身通常不改变 State，只是作为 context 的载体，帮助另一个决策主体找到正确的 action。
    3. Eval 会沿着 loop 向右移动
    随着 Agent 开始真正采取行动，Eval 会从 Model → Human 移动到 Model → Action。
    这个位置的 eval 关心 model 是否在 Harness 中采取了正确的行动：工具是否调用正确，任务是否完成，失败是否能够恢复，边界是否被遵守。
    这里的 Eval 需要理解和约束的，也不再只是人的缺陷，而是 Harness 的缺陷：环境不完整、工具会失败、反馈稀疏、规则与边界并不总是清晰。
    前两类 Eval 有一个共同点：它们都无法直接看到一个明确、可观测的 State。因此只能在模糊中构造代理指标去拟合 State。
    4. 理想的 impact loop 是：
    Context → Model → Action → State Change
    和人相比，AI 天然的高带宽、高并发和低延迟，会让整个 loop 比第一阶段更高效。长期来看，我们努力的方向，就是让 AI 强到足以把 Human 从执行 loop 中解放出来。
    当 Human 不再 in the loop，许多 effort 都会被节省。模

  12. AI探索指南

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  14. AI探索指南

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