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这意味着这95%的用户甚至连每月20多美元的费用都不愿支付，或者说他们的问实际上免费版AI就能解决了。一旦强制收费，他们很可能会转向其他免费模型。
那么支撑这一切的海量算力与不断增加的数据中心成本，最终又该由谁来覆盖呢？
这其实是一道简单的数学：收入超过成本即为盈利，成本超过收入则为亏损。
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中秋国庆 · 双节盛典正式开启
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1.第一道关卡 色关
2.第二道关卡 钱关
3.第三道关卡 权关
4.第四道关卡 玩关
5.第五道关卡 情关
6.第六道关卡 渎关
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@meiriyishu - 本地读取 Claude Code 和 Codex 的会记录，把 token、模型和费用摊在一张自建面板上，多台机器汇到同一个 hub。
https://github.com/LockedinLabs-AI/agent-console
LockedIn Labs 出的这个面板，打开就能看到最近 1 小时到 30 天的 token 怎么拆成 cache read、cache write、output 和 uncached input，各模型与各机器分别花了多少钱，当下每分钟吃掉多少 token、折合每小时几美元，每条会一行 lane，外加上下文增长和缓存断裂的告警。
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有一句是，因为革命过于成功而让人们忘记了革命的原因。personal agent就是这个意思，由于移动互联网过于成功，而基本上否定了邮件——这个personal agent最主要的场景。
比如我这两天拿codex订德黑兰酒店，虽然已经很方便了，实现了自动砍价。但还是远远不如携程一键下单给人的确定感。
@aigc1024 - 推荐一个 A 股玩家可以收藏的开源项目：easy-stock，直接把 AI 投研做成桌面软件了。
它把平时炒股最费时间的几件事塞到一起：行情分析、市场情绪、财经资讯、AI 智能投研。
以前盯盘、翻新闻、做复盘要开好几个软件，现在可以直接交给 AI 辅助整理和分析，对散户来说省事不少。
最爽的是源码直接公开，自己电脑就能折腾。 不过项目仅限个人非商业使用，别忽略授权限制。
GitHub：https://github.com/jundizhou/easy-stock
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 🔥 生图自由！本地跑 AI 绘图，这两个模型建议直接收藏。
不想排队、不想上传图片到云端，想在自己电脑上跑，可以重点看看：
1️⃣ Qwen-Image 2.1 Viggle Turbo
Qwen-Image 2.1 的蒸馏加速版本，主打少步数快速出图，更适合低显存 / 统一内存设备折腾。
🔗 https://huggingface.co/Viggle/Qwen-Image-2.1-viggle-turbo
2️⃣ Z-Image-Turbo
Tongyi-MAI 推出的高速生图模型，主打 8 步生成 + 高画质，速度和效果兼顾。
🔗 https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
本地部署最大的爽点：数据留在自己电脑，生成额度自己说了算。
有 NVIDIA 显卡或者 Apple Silicon Mac 的，都可以研究下这两个。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 推荐一个真有点狠的开源项目：jianying-headless，直接让 Codex 在后台帮你剪视频。
它把剪映做成了无界面自动化工作流：素材丢给 Agent，后台就能生成剪映原生工程草稿，多轨、画中画、字幕都还是可编辑的。
更爽的是接入 ASR 后，可以自动处理口播卡壳、废、停顿和气口。AI 剪歪了也不怕，直接打开剪映，在生成的草稿上手动修两下就行。
AI 负责粗剪和对轴，人负责最后精修，这才是 Agent 剪视频最实用的形态。
GitHub：https://github.com/mcncarl/jianying-headless
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 一次经典的伪对冲案例。
多头押AI基建，空头押软件被AI颠覆，看着是对冲，其实赌的是同一件事，同一个方向：AI繁荣继续。
所以AI一单被怀疑，两边同时亏。439%的净值，450亿的规模，撑不过市场对同一个叙事的一波犹豫。六天，从全球最赚钱的基金，到被迫清仓。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 帮正在迷茫的人把"我不知道想要什么"拆成能下手的问，一步步变成可以验证的方向假设。
这是一个对式的 AI 工作流，不是心理测试。它一次只问一个问，先把"迷茫"拆成七种不同的卡住状态，再决定下一步是内省、查信息、缩减选项还是行动。判断方向靠三类证据：愿意认领的动机、普通一天过得合不合身、现实条件走不走得动。三类证据凑齐，才形成一个方向假设，默认只保留 2–3 个。
https://github.com/Jax-void02/becoming-lab
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 最近和 researchers 交流的一些 memo：
- 模型 researchers 大多认为 Jev 被高估了。它实质上是几年前的技术，并没有特别新的突破。之所以能火，可能只是因为最近确实没什么新的范式突破，而人们又需要信仰充值，于是“点兵点将”，刚好点到了它（xs，founder 的 OpenAI 背景，以及很吸睛的个人风格，可能也有贡献。
- Muse 这一波这么火，说明大家一直都有强烈的 Personal Agent 的需求。几个月前 OpenClaw 出来的时候，模型能力还没 ready。现在模型终于 ready 了，于是应用开始开花结果。
- 我们离真正不需要 human in the loop 的 RSI，可能还很遥远。RSI 现在也越来越像 AGI，就是大家都在谈，也都觉得它终将发生，但没人知道什么时候才能真的到来。
- 合成数据依然有很大市场。一个重要原因是，模型越来越难蒸馏了。比如大家能明显感觉到 GPT Astra 和 Opus 5.5 都做了大量 RL，而这条路线里真正拉开差距的很多 insights，并不能只靠蒸馏输出复现。
@aigc1024 - 把几百页的 PDF 直接甩给 AI，最大的坑就是：前头还认真读，后头就开始糊弄，最后总结全靠猜。
推荐一个开源项目 AI-reads-books，它干脆换了个“笨办法”：让 AI 真正一页一页把书读完。
每读一页就提取知识点存进本地知识库，读到一定页数再生成阶段总结，等整本书全部读完，最后把前面的知识和阶段总结串起来，生成完整总结。
GitHub：https://github.com/echohive42/AI-reads-books-page-by-page
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