AI探索指南

  1. 扎克伯格真正在赌的是你的下一个终端不再是手机

    扎克伯格真正在赌的是你的下一个终端不再是手机
    Meta的Muse火了之后,所有人都在讨论它能替你做什么,但几乎没人问一个更根本的问。扎克伯格为什么这么着急地推一个免费的AI助手,还同时在做AI眼镜、AI电子宠物?
    过去20年硅谷有一个没有明说的共识,手机只是计算史上的一个阶段性形态,并不是终点。真正的下一代平台应该比手机更小、更贴身、更主动,大概率是眼镜、手表、耳机、戒指这类可穿戴设备,它们才是未来的入口。
    这个共识从Google Glass时代就开始了,到Apple Watch、AirPods、Vision Pro......每一代产品都在往这个方向试探,但没有人真正做成。因为一个硬件入口要成立,前提是生态内有足够多的服务,且服务足够聪明,聪明到不需要你再掏出手机。
    这也是扎克伯格在焦虑的,他在PC互联网时代错过了,尽管Facebook很成功,但操作系统是微软和苹果的。他在移动互联网时代也错过了,就算Instagram和WhatsApp风靡全球,但操作系统是Google和苹果的。每一次平台更迭,真正制定规则的人都是做操作系统、做硬件、做入口的,Meta永远只能做有限游戏内的玩家。
    扎克伯格不想在AI时代再错过一次,所以他做了Muse。Muse不止是一个AI助手,也是一个操作系统的雏形。它有自己的浏览器、文件系统和终端,能替你操作几乎所有数字服务。你无需打开应用和点击屏幕,跟它简单交代一声就行。
    你现在在手机上用Muse只是暂时的,Muse真正该待的地方是眼镜。
    试想当你戴着一副配有摄像头、麦克风和扬声器的AI眼镜,你看到什么Muse就能看到什么,你听到什么Muse就能听到什么,你说句Muse就能在后台替你处理,这时你还需要再掏出手机打开各种应用吗?
    这才是扎克伯格真正想要的入口,他做了20年应用层,做到全球最大,但一直在别人的地盘上做生意。
    如果眼镜能成为下一代计算平台,Muse能成为下一代操作系统,扎克伯格就第一次掌握了底层入口。他可以决定用户怎么交互、开发者怎么接入以及数据如何流动,从遵守规则的人变成制定规则的人。
    所以对大多数人来说Muse是免费的,扎克伯格并不急于通过Muse赚钱,他要的是用户习惯。他希望人们能习惯跟一个AI助手对,习惯让它替你做事,习惯不再频繁亲手操作应用。当这个习惯建立起来之后,AI眼镜只会让你更方便地使用。
    这是一个非常聪明的策略,硬件是最难卖的,尤其是新形态的硬件。Google

  2. 逆向工程是不是也开始进入 AI Agent 时代了?

    逆向工程是不是也开始进入 AI Agent 时代了?
    x64dbg 很多人都知道,Windows 平台经典的开源调试/逆向工具。
    现在有人给它做了个 x64dbg MCP Server,可以把调试能力直接开放给 Claude Code、Codex 这类 Agent,让 AI 调用 x64dbg 辅助分析程序、下断点、读内存和执行调试操作。
    以前得自己盯着汇编一点点啃,现在连逆向都开始 Agent 化了。
    x64dbg:https://x64dbg.com/
    GitHub:https://github.com/duty1g/x64dbg-mcp-server

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  3. 让 AI 编码智能体搭出来的应用真正上线——域名、托管、数据库、登录、邮件、支付,全部跑在用户自己的账号上,之后可以整体交接或拆除

    让 AI 编码智能体搭出来的应用真正上线——域名、托管、数据库、登录、邮件、支付,全部跑在用户自己的账号上,之后可以整体交接或拆除。
    https://github.com/mikehasa/golive-skill

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  4. 一个数据咨询公司老板说,他一年半里经手和旁观的所有AI项目,成功率是0%

    一个数据咨询公司老板说,他一年半里经手和旁观的所有AI项目,成功率是0%。
    不是AI不行,是公司得失心疯了🤣
    他见过高管从没用过ChatGPT,转头就给一家营收20亿美元的公司写了套全押AI的战略;见过老板把不用AI、却是全公司业绩最好的人开掉;见过工程师被"token排行榜"考核——花的钱越多越优秀,于是他们让大模型自己跟自己空转对装样子,然后回去看Netflix,一个没被抓。真正被开的,只有那些公开质疑这套的人。
    他说这已经变成一种"分布式的枪毙式治理":谁先说真,谁先被同僚打死。

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  5. 我去,Opus 5.5 做这种前端的图像图形,做产品宣传视频太牛逼了!

    我去,Opus 5.5 做这种前端的图像图形,做产品宣传视频太牛逼了!
    让他给我这个 CodePilot 产品做了个宣传片,太猛了,一键生成的。
    简直吊打前几天的 GPT-6 Astra 的结果
    后面也会将这些经验用在我的这个 guizang-product-video-skilll 里面。
    然后一些比较差的模型也能得到比较好的效果。
    @aigc1024
    Media is too big
    VIEW IN TELEGRAM

  6. 感觉Personal AI这波又回归了移动互联网的肌肉记忆,看用户量,而不是看ARR,所以创投圈的中登们都很兴奋,之前让他们去卖Token实在是太难受了,技能和市场根本对应不上

    感觉Personal AI这波又回归了移动互联网的肌肉记忆,看用户量,而不是看ARR,所以创投圈的中登们都很兴奋,之前让他们去卖Token实在是太难受了,技能和市场根本对应不上。
    而且AI时代的用户量,量级单位又低了不止一个档位,Threads当初是达到了1亿的MAU,扎克伯格才好意思在财报上主动披露,否则哪儿够看啊,但Muse才刚50万日活,Meta就按捺不住激动全世界嚷嚷了。
    文艺复兴了兄弟们,市场究竟是否需要Personal AI不重要,重要的是那么多流离在外的P8、P9,他们刚需Personal AI啊。
    @aigc1024

  7. 大家都在盛赞 Opus 5.5 一句出产品宣传片

    大家都在盛赞 Opus 5.5 一句出产品宣传片
    一个文本模型,直接用纯代码的方式来做视频
    这些产品宣传片以前在供应商那里的报价是上万的
    效果还没有 Opus 5.5 的好
    而很多视频 Skill 也完全没有存在的必要了
    都被一个模型直接吃掉
    让我感慨的是,把一个功夫用到极致竟可以触类旁通
    这真是有点武侠小说里打通任督二脉的味道了
    @aigc1024

  8. 想系统学大模型,中文教材终于有一套质量不错的了,你知道吗?

    想系统学大模型,中文教材终于有一套质量不错的了,你知道吗?
    浙大团队开源了一本《大模型基础》,GitHub 已经拿下 16K+ Stars,六章 PDF 可以直接免费下载。
    从语言模型基础一路讲到 LLM 架构、Prompt 工程、参数高效微调、模型编辑、RAG,每章还整理了相关论文,想继续深入也有现成路线。
    比较有意思的是,每章都用不同动物作为示例背景,把一些抽象概念讲得更直观。项目还在持续更新,后续计划加入大模型推理加速、AI Agent 等内容。
    https://github.com/ZJU-LLMs/Foundations-of-LLMs

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  9. 让 AI 画流程图终于不用反复调半天了,这个 Skill 确实好用,你想试试吗?

    让 AI 画流程图终于不用反复调半天了,这个 Skill 确实好用,你想试试吗?
    推荐开源项目 Archify,专门给 AI Agent 增强架构图、流程图生成能力。你只需要描述业务逻辑,它就能帮你把复杂流程整理成清晰、专业的图。
    特别适合拿来画系统架构、业务流程、技术方案、数据流。
    https://github.com/tt-a1i/archify

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  10. 上次我说让 AI 很难跳出既定框架,有网友说是我提示词没写好,所以我最近换了一种写法,还真的有效果,简单来说就是让它基于要达到的目标,跳出框架,重新思考会有什么不一样的做法

    上次我说让 AI 很难跳出既定框架,有网友说是我提示词没写好,所以我最近换了一种写法,还真的有效果,简单来说就是让它基于要达到的目标,跳出框架,重新思考会有什么不一样的做法。
    上次我在 AI 帮我翻译完视频后,我给它提问:
    > 如果跳出当前架构,让你基于功能重新设计当前的翻译流程,你会采取什么不一样的做法?
    还别说,真的给了我一些不一样的思路。
    但是我看完觉得可能不太靠谱,不过口说无凭,那咱们用数据说吧。
    我让它去开个 Worktree (因为还有其他任务再跑,不好开分支)去验证下:
    > 用一个worktree去验证你的方案,然后对比当前方案,看是否在不牺牲质量的前提下有更好性能。
    等它验证完,发现并没有预期那么好,但是也不是完全没价值,可以部分借鉴它的方案。
    有个小插曲,其实一开始我没看懂它的意思,也不知道是好还是不好,然后我去开了个 sidechat(/btw),让它给我详细的解释了一下:
    > 解释一下新的方案:值得做吗?是部分改进当前还是完全改进?具体怎么改进,请通俗易懂的给我解释一下,最好结合具体的例子
    听它解释完我才明白,然后把解释的内容重新给它让它基于这些信息去实施了,对于提升质量还是有帮助。
    至于为什么要用 sidechat,是因为这类解释的事情没必要放到主上下文,只是了解一下,除非后续需要用到一些聊出来的信息。
    ---
    简单总结一下:
    1. 让 AI 根据目标跳出框架去思考,给出新的方案还是有帮助
    2. AI 给的方案不一定靠谱,还是得要有人工验证,最好是有数据为准,不能全盘接受
    3. 一些当前任务无关的问可以问 sidechat

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  11. 海德格尔说,关怀分为两种

    海德格尔说,关怀分为两种
    - 代庖式,把对方操心的事拿过来,替他办了。让对方变成被照顾的对象,继而依赖或者被支配。
    - 先行式,不替他操心,而是走在他前面照亮,让他看到那件事本就该他操心,让他成为能操心自己事的人。
    如果有机会,宁可做个后者这样的产品。
    毕竟能干活的助手,太多了。
    @aigc1024

  12. 2026世界杯官方指定投注平台

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