AI探索指南

  1. Personal Agent 这一波特别像 2012 年的滴滴,它会是上游模型厂商往下游进行补贴战的一个出口

    Personal Agent 这一波特别像 2012 年的滴滴,它会是上游模型厂商往下游进行补贴战的一个出口。
    腾讯已经布局了 Manus 和 Today。在接下来,他们可能会掀起其他云厂商和上游一起去 either 自己做,或者补贴下游这样的应用方来铺 Personal Agent。
    因为 Personal Agent 赛道是一个非常贵的赛道,吃这些 context 需要非常多的 token 和钱,所以这不是一个创业公司靠自己的钱可以搞定的。接下来也会看到 Instinct、Rabbit OS 3 以及 Elys上游的云厂商或者模型公司合纵连横的局面。 我一直在想,这一波中国的创业机会很特别,它不是经典意义上的 copy to China,因为做这些应用的人大概率都是要做全球竞争的。比如 如果按照主要用户和付费来源的,Manus 是 copy to LatAm,Genspark 是 copy to Japan Korea,并没有直接都 copy to China,因为在中国他们都没办法做这些产品。
    Personal Agent 这件事情,目前大家应该是站在差不多的起跑线
    当然,在这一波浪潮里很重要的一个点,是中国“硬”的部分反而是很原创的。从消费电子角度来讲,Plaud 也好、Looki 也好,Vonder也好,Nirva也好,都是原创的产品,并没有说 copy from US,甚至大部分都比大厂和国外的公司上得早,这里面会有一些很有意思的东西,并且在个人助理或者极致个性化方面,会和软件玩家殊途同归
    所以这个战局需要一个软硬件都有能力下功夫、同时能拉着上游模型厂商一起搞补贴的团队,且又需要是一个能够自己 post-train 小模型去不断降本,并且把定价权拉在自己手里的模型团队才行
    @aigc1024

  2. bo 宣布,明天 Codex 200 美元的会员按照 API 额度算的话,会降低一半额度

    bo 宣布,明天 Codex 200 美元的会员按照 API 额度算的话,会降低一半额度。

    这也就是为什么之前传言他们会出 500 美元,估计 500 美元的额度跟现在的 200 美元是一样的吧。

    他找补了一下,说 GPT-6 sol 和 Luna 的价格降了 50%,所以如果你用 o 和 Luna 的话,其实本质上没有降。

    这太扯淡了,等于你从明天开始,如果你是 200 美元的话,你的 GPT 6 Astra 额度会减半

  3. Google 发布了第八代 TPU

    Google 发布了第八代 TPU
    最核心的变化:以前一颗芯片什么活都干,这次拆成了两颗,各管一头。
    - TPU 8t — 专门用来训练模型
    - TPU 8i — 专门用来推理,跑模型
    为什么要拆? 因为这两件事要的东西已经彻底不一样了:
    训练要的是"能一次吞下海量数据",慢一点无所谓;
    而跑模型要的是"反应快"——你问一句它得立刻答上来。
    现在 AI 进入了Agent时代(AI 自己一步步干活、反复思考),一个任务要来回想很多轮,每轮慢一点点,加起来用户就等不了了。
    TPU 8t(训练):定位为:万亿参数级大模型预训练, 一组 9600 颗芯片,121 exaflops 算力、2 PB 共享内存, 峰值性能是上一代的 3 倍
    TPU 8i(推理): 后训练 + 实时推理,通信密集任务延迟最多少一半

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  4. 我花半天做完了 cue 的片子!

    我花半天做完了 cue 的片子!
    fun fact: 涛哥发布前9pm 才把 brief 给我!!
    当时我脑中闪过各种 ai 视频营销 hook
    “老板来需求,明天要个发布视频,你有24小时”
    🆘怎么做得完啊!
    还好,用 manus 打磨了几小时我就做完了🥳
    特别喜欢这次的灵动的配乐和小动画
    (精心设计!!!!就是这个 vibe!!)
    没错!这是在 manus 里做的!
    manus studio 读我们的会议纪要、notion、slack、figma、repos、我的 memory 等等…各种把它串起来变成我的灵感导师,和我打磨创意、分镜头和成片效果
    最后效果超好,x 也成功百万了
    人生中第二个百万播放视频✌️
    我觉得重点不在于做出来片子
    而且它能符合品牌调性、宣发要求
    这有千百万个细节和 context
    是 manus 才能做好的
    ai 不会替代人的创意,它会辅助人,让人的创意放大百倍
    我已经用 manus 剪了我的 vlog 了哈哈太爽了
    @aigc1024

  5. 最近参观了一些 AI 用得很成熟的团队,也研究过一些很优秀的agent和工作台

    最近参观了一些 AI 用得很成熟的团队,也研究过一些很优秀的agent和工作台。发现照搬过来完全行不通。
    原因是违反了Gall定律了。
    【Gall 定律:一个能正常运行的复杂系统,一定是从一个能正常运行的简单系统演化而来的。从零设计的复杂系统永远无法运行,也无法修补成可运行的状态。】
    这很好地解释了为什么“抄最佳实践”经常失效。
    我们看到的是别人已经长成的系统,却看不到它是怎么一步步长出来的。
    那些流程、规则、Skill、Agent,很多都不是一开始规划好的,而是在业务里先跑一个简单版本,再根据一个个真实问慢慢加出来的。
    所以现在我研究优秀的 AI 团队,不关注他的大而全的工作台。而是:“他最开始解决的那个小问是什么?下一步为什么会多出这个东西?”
    成熟系统可以用来理解方向,但自己的 AI 系统,还是得从一个真正能跑的小系统开始。
    复杂是长出来的,不是规划/抄出来的
    @aigc1024

  6. 给想用 AI 做短片的人一套现成的影片风格提示词和可复现的纯代码制作流程,省掉自己调风格和搭渲染管线

    给想用 AI 做短片的人一套现成的影片风格提示词和可复现的纯代码制作流程,省掉自己调风格和搭渲染管线。
    https://github.com/lemomo-ai/lemo-opuscar
    Lemo-Opuscar 收了 39 种影片风格,每种都给一份 STYLE.md 提示词,再附一支成片当参照,风格按手绘、东方传统、版画、排版、信息图、卡通、游戏、电影时代、材质 3D 分好组。

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  7. 一个面向AI时代产品人的免费学习网站:PMaker

    一个面向AI时代产品人的免费学习网站:PMaker
    系统覆盖"学AI"(大模型原理、提示词工程、RAG、Agent与Skill、成本安全)和"做产品"(从发现需求、定义产品、设计结构交互界面,到与AI协作、验证迭代)两大板块,适合想系统学习如何用AI把想法做成真实产品的产品经理和独立开发者。
    https://pmaker.space/

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  8. 我靠,AI连世界杯决赛比分都预测中了?

    我靠,AI连世界杯决赛比分都预测中了?
    说实,看到“AI准确预测世界杯决赛比分”,我第一反应是:
    会不会只是赛后挑中了一个成功案例?
    但我翻完
    的完整记录后,反而是它前面预测错的部分更让我感兴趣。两场半决赛都错了,季军赛也错了,而且官方没有删记录,直接承认预测偏差。
    然后,7月16日,决赛前三天,Apodex重新对西班牙和阿根廷做了一次完整推演:
    西班牙获胜,最可能1:0。
    三天后,西班牙真的在加时赛1:0击败阿根廷。
    但真正有意思的,不只是比分中了。

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  9. 我靠,AI连世界杯决赛比分都预测中了?

    我靠,AI连世界杯决赛比分都预测中了?
    说实,看到“AI准确预测世界杯决赛比分”,我第一反应是:
    会不会只是赛后挑中了一个成功案例?
    但我翻完
    的完整记录后,反而是它前面预测错的部分更让我感兴趣。两场半决赛都错了,季军赛也错了,而且官方没有删记录,直接承认预测偏差。
    然后,7月16日,决赛前三天,Apodex重新对西班牙和阿根廷做了一次完整推演:
    西班牙获胜,最可能1:0。
    三天后,西班牙真的在加时赛1:0击败阿根廷。
    但真正有意思的,不只是比分中了。

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  10. 最近5年,坐过不同网约滴滴车,真的是感觉花不同的钱,买完全不同的体验

    最近5年,坐过不同网约滴滴车,真的是感觉花不同的钱,买完全不同的体验。
    普通款:车内偏脏,异味重,经常有烟味和汗臭味,司机态度大多数冷漠,大声打电和语音的也多,飙车行驶是常态。
    优享:车内相对干净,异味少,偶尔有轻微烟味,但不重。司机态度稍微好些,飙车行驶也多。
    专车:车内非常干净,基本上没异味,没烟味,司机服务态度好,车速大多平稳,车内还免费送两瓶百岁山矿泉水。
    豪华车:在专车所有特点的基础上,有更大空间,坐着更舒服,司机服务态度最好,说时有更多尊称语气。

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