AI探索指南

关于AIGC人工智能、思维方式、知识拓展，能力提升等。投稿/合作： @inside1024_bot
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件

AI探索指南

  1. AI探索指南

    AI时代，8GB内存的 iPhone 也不够用了

    AI时代，8GB内存的 iPhone 也不够用了。
    苹果最近把AI完整支持名单放出来了，想用“满血版”AI，门槛直接卡在12GB内存。也就是说，只有18 Pro系列、17 Pro系列和iPhone Air能解锁完整功能。少那4GB，你只能拿到基础版，也就是个阉割版。
    同样升个iOS 27，不同机型体验直接分成三拨：12GB用户有满血 AI，8GB用户凑合用。iPhone 15及以下机型最惨，系统能升，AI功能没份。
    随着AI功能越来越多和越来越强，8GB迟早也会被淘汰。

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  2. AI探索指南

    推荐一个 Windows 上很有潜力的开源终端：Pebrel，作者眼馋 Mac 上那些漂亮终端，干脆自己 Vibe Coding 了一个

    推荐一个 Windows 上很有潜力的开源终端：Pebrel，作者眼馋 Mac 上那些漂亮终端，干脆自己 Vibe Coding 了一个。
    它不只是颜值高，功能也挺猛：
    GPU 加速 + 分屏、会持久化、SSH 管理、命令管理、任务通知都有，还专门针对 AI CLI 做了适配，可以识别 Kimi CLI、CodeBuddy 等工具的运行状态。
    最爽的是窗口关了会还在，跑 Agent、SSH 长任务不用担心手滑关窗口。
    再加上毛玻璃、透明主，终于有点 Mac 现代终端那味了。
    Windows 天天跑 Claude Code / Codex / 各种 AI CLI 的，可以试试。
    GitHub：https://github.com/Kuddev/pebrel

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  3. AI探索指南

    想系统学 AI Agent，微软这套免费教程基本可以当“大学课程”刷了

    想系统学 AI Agent，微软这套免费教程基本可以当“大学课程”刷了。
    AI Agents for Beginners 在 GitHub 已接近 7.2 万 Star，一共 18 个单元，从入门一路覆盖到实战：
    ① 工具调用、Agentic RAG、规划
    ② 多 Agent 协作、记忆、上下文工程
    ③ Computer Use、部署与安全
    每节都有教程 + 短视频 + Python 示例，代码直接拿来跑，还能用 GitHub Models 免费额度练手。
    不想今天看一篇、明天找一个视频，这套直接按顺序学就行。
    https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners

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  4. AI探索指南

    月活百万的 AI 热点站 AIHOT，正式把“后台”掀开给大家看了

    月活百万的 AI 热点站 AIHOT，正式把“后台”掀开给大家看了。
    平时你看到的只是
    ⁠AIHOT 上每天整理好的 AI 热点，这次作者直接把背后的整套系统开源了。
    从信息采集、AI 精选评分、内容聚簇，到生产环境实际使用的 Prompt，能公开的基本都放出来了。
    对做 AI 资讯站、热点监控、内容聚合、自媒体选的人来说，最值得看的不是前端，而是它这套“每天怎么从海量信息里筛出热点”的方法。
    这已经不只是一个开源项目，更像是一套跑过百万月活的 AI 内容站实战模板。
    https://github.com/KKKKhazix/AIHOT

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  5. AI探索指南

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  7. AI探索指南

    Personal Agent 与 Codex 的本质区别：Codex 帮你干活，Personal Agent 帮你操心

    Personal Agent 与 Codex 的本质区别：Codex 帮你干活，Personal Agent 帮你操心。
    Codex 替你陷进工作的细节，但事情依然靠你推着走：你得惦记进展，你得留意变化，你得在合适的时候推进些什么。虽然手上的活少了，但你心里操心的事一点都没少，你的心力带宽依然被占用。
    而 Personal Agent 能让你把“操心”本身也交出去。
    突然有个想法，手里实在没空，就交给一个 agent 去探索。有件事需要长期关注，就让另一个 agent 专门盯着。不必每次都等自己腾出精力，事情才能开始。
    在 https://Sumus.im，我觉得最有趣的用法，就是每天早上让 agent 们向你汇报进展。工作上的、生活上的，昨天交代的、前几周随口提起的……
    你可能都快忘了，但每一件值得操心的小事它都还记着，并且还在推进。
    @aigc1024

  8. AI探索指南

    所以MBZUAI的崛起速度非常快，其中很重要的原因，就是直接把AI冠冕堂皇地写进学校名字里了

    所以MBZUAI的崛起速度非常快，其中很重要的原因，就是直接把AI冠冕堂皇地写进学校名字里了。
    CS和AI这两个概念已经足够久远了，至少大半个世纪了，写进学校名字里完全没有任何问。
    现在这批新型研究型大学，就应该改变思维，把CS和AI理直气壮写进官方名字，就为了抢生源，不仅不丢人，而且很光荣。

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  10. AI探索指南

    在昨晚 OpenAI 宣布企业套餐里加入 GLM 5.3 等开源模型之后，A\\ 立即发布报告，严肃批评了 GLM 5.3 等开源模型的安全问

    在昨晚 OpenAI 宣布企业套餐里加入 GLM 5.3 等开源模型之后，A\\ 立即发布报告，严肃批评了 GLM 5.3 等开源模型的安全问。
    这个报告的信息量不大，但看完之后满脸问号。。。
    报告先说 GLM-5.3 是「迄今发布的网络安全能力最强的开源模型」。
    比美国前沿模型落后约4个月。
    他们测试了几个模型，这些模型包括 Opus 4.6，Kimi K3，DeepSeek Flash，但 GLM 5.3 是唯一一个具备漏洞利用能力的模型。
    然后提到 GLM 5.3 其实自带了安全护栏。
    但是因为它是开源的，任何开源模型都可以通过一种拒绝行为削减技术，abliteration 来重新配置模型，专门移除拒绝行为，训练出不安全的 GLM 5.3 版本，制作一次约4400美元成本。
    简单说就是开源模型天然可以改权重，都不安全。
    对这个移除拒绝行为abliteration 的模型进行评测，发现这个版本确实很不安全。
    对于原版的带安全护栏的 GLM 5.3，通过欺骗性提示词、预填充思考等方式，可以欺骗模型参与到危险的任务中。
    而 Claude 不提供预填充思考功能，也不开源，无法被 abliteration，所以非常安全。
    报告最后呼吁，让更多企业和机构用上安全的闭源模型刻不容缓。
    。。。
    这个报告看起来是在讨论模型安全，实则带着积分自我兜售的意思。
    开源模型自带了安全护栏，然后你通过训练把它的安全护栏去掉，以此论证开源模型并不安全。
    如果觉得开源模型不安全，大可以开源一个安全的给大家用。
    也可以选择积极地参与到开源模型的安全建设里，一起为安全做出努力。
    你也可以选择把自己的模型开放给全世界，不要天天封号。
    卖模型就卖模型，还要占据个道德的高地。
    @aigc1024

  11. AI探索指南

    一个很容易被忽略的场景和趋势：

    一个很容易被忽略的场景和趋势：
    AI 正变成 GPU 图形渲染流程里的一个步骤。
    有人用 TypeGPU 跑了一个 448×448 的单目深度模型，在 M4 Pro 上大概 8ms 就能跑完一次推理（中间还要做约 250 次 GPU 调度）。
    但重点不在 8ms，而在后面这件事：
    模型算出来的深度图（Depth Buffer），可以直接拿去做光照计算（Lighting Pass）。
    整个过程不需要：
    GPU → CPU → GPU 来回搬数据
    不需要额外复制一份结果
    不需要跨框架同步
    也不需要把 AI 推理和图形渲染拆成两套系统再做复杂对接
    AI 推理、光照计算、最终绘制，都在同一个 GPU 流程里完成。
    这意味着一件事：
    AI 和传统图形渲染之间那道“分界线”正在消失。
    以前的渲染流程大概是：
    几何建模 → 光栅化 → 光照 → 后处理
    未来可能变成：
    几何建模 → AI 推理 → 光照 → AI 推理 → 后处理
    比如深度估计、材质生成、光照预测、超分辨率、降噪、补帧……这些能力不再是“渲染完之后再调用的外挂”，而是可能直接变成渲染流程的一部分。
    AI 正在变成 GPU 的原生能力之一。
    模型不再是外部工具，而是渲染管线里的一个步骤；推理结果也不再是“输出”，而是下一步计算的输入。
    当 AI 推理快到只有几毫秒，而且数据全程不离开 GPU 时，很多以前觉得“没必要用 AI”的实时图形场景，现在突然都变得可行了。
    这可能才是端侧小模型真正开始大规模进入实际应用的起点。

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  13. AI探索指南

    三个月前我写了一个纽约客配图风格的橙线插画 Skill，到现在已经有 400 多 Stars

    三个月前我写了一个纽约客配图风格的橙线插画 Skill，到现在已经有 400 多 Stars。
    很多朋友都在用这个 Skill 或修改之后的版本，为他们的文章配插画。
    这个 Skill 也不仅能做插画，还可以直接做插画风格的 HTML，今年夏天我在出海去的分享就是用这个 Skill 直接制作完成的。
    一副插画，讲一个故事，相比密密麻麻的信息图 PPT，简单的东西反而更能获得大家的注意力。
    今天这个 Skill 也上架到了百度搭子的生态计划，尝试做一下商业化。
    把自己的服务内置到 Skill 里让各个 Agent 去调用，是一种新的产品推广方式。
    百度搭子现在在构建生态，也承诺永不抽佣，不存在互联网时代的 App Store 分成逻辑。
    如果是 Skill 的开发者可以试试
    大家可以在技能广场里在这里找到这个橙线插画 skill
    @aigc1024

  14. AI探索指南

    聊 AI 炒股，很多人的第一反应就是：

    聊 AI 炒股，很多人的第一反应就是：
    “帮我看看这只票能不能买？”
    这哪叫投研，这分明是让 AI 去算命。
    真正管用的思路，是先把数据、选股、分析、回测、复盘这套能力给 Agent 装上，让它自己去查数据、跑策略、做研究。
    挑出了 6 个股票投研 Skill / 开源项目：
    1️⃣ a-stock-data：A股行情、资金流、龙虎榜、研报等数据
    https://github.com/simonlin1212/a-stock-data
    2️⃣ global-stock-data：美股、港股、SEC、财报、期权等数据
    https://github.com/simonlin1212/global-stock-data
    3️⃣ finance-quant-skills：整合 AKShare、Tushare、Backtrader 等量化工具
    https://github.com/lzwme/finance-quant-skills
    4️⃣ easy-tdx：A股、港股、美股、期货行情与指标分析
    5️⃣ tickflow-stock-panel：本地选股、盯盘、回测、复盘工作台
    https://github.com/shy3130/tick-stock-panel
    6️⃣ TradingAgents-Astock：多 Agent 协作分析 A 股，让不同“分析师”互相辩论
    别再让 AI 猜涨跌了，把工具和数据喂齐，让它踏踏实实干投研的活。
    当然，回测和 AI 分析都不等于未来收益，最后那一笔交易决策，还是得你自己扛。

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  15. AI探索指南

    马斯克在白宫回应 AI 抢工作：人人都会有"全民高收入"，工作会变但不会消失

    马斯克在白宫回应 AI 抢工作：人人都会有"全民高收入"，工作会变但不会消失
    9 月 29 日，特朗普在白宫外接受媒体提问时，马斯克站在后排。一名记者问：全世界的人都在担心 AI 抢走自己的工作，尤其是坐在电脑前办公的岗位，这些人以后做什么？特朗普点名让马斯克回答。
    马斯克开口说"AI 的好处"，随即改口成"SI，抱歉，超级智能"，特朗普在旁边说了声"谢谢"。按 USA TODAY 的视频说明，特朗普当天宣布要签行政令，把政府文件里的"人工智能"统一改称"超级智能"。
    马斯克说，他认为最可能的结果是一个"富足时代"：不只是全民基本收入，而是"全民高收入"。全民基本收入是指政府无条件给每个人发一笔基本生活费，他的说法比这更进一步。
    他还提到医疗：有了机器人和超级智能，世界上每个人得到的医疗都会比在场所有人现在得到的更好，包括他自己。
    记者接着追问：如果没有工作呢？马斯克说工作会变，而且一直在变。他举例说，"计算员"以前是一种职业，整栋楼的人都在做计算，比如算银行利息，现在这些事由电脑来做，也没人想回去干那份工作。所以他预计岗位会演变，并提到现在"对人的需求非常大"。
    他最后说，最可能的结果是一个对人非常有利的未来，"如果你能看到未来，那会是你想要的未来"。

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  17. AI探索指南

    这居然是模型实时生成的画面！！！

    这居然是模型实时生成的画面！！！
    我还以为是体控游戏！
    摄像头通过动作采集输入信息，模型实时生成赛车（或其他）画面。
    去网站看了一下，目前可以体验赛车场景，实际体验和想象中区别蛮大的。
    期待后面会有更棒的体验！

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