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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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Personal Agent本质就是「码农三件套Pro」自嗨。
产品经理都知道，一切产品功能都应当视为「供需交易」
而码农思维的宗旨就是「自给自足DIY」，是一定要逃避「市场多边交易供需关系」的。
所以他们永远只想做「码农三件套」，也就是记账/笔记/日程，
这样就能让自己躲进「单机版DIY舒适区」，逃避一切复杂的商业市场供需思考。
不幸的是，整个AI行业都在狂热推崇这种思维，试图硬塞「码农三件套Pro」给县城大众。
@aigc1024
产品经理都知道，一切产品功能都应当视为「供需交易」
而码农思维的宗旨就是「自给自足DIY」，是一定要逃避「市场多边交易供需关系」的。
所以他们永远只想做「码农三件套」，也就是记账/笔记/日程，
这样就能让自己躲进「单机版DIY舒适区」，逃避一切复杂的商业市场供需思考。
不幸的是，整个AI行业都在狂热推崇这种思维，试图硬塞「码农三件套Pro」给县城大众。
@aigc1024
随着Seedance2.5的发布 我觉得明年可能会诞生首部完全由AI制作的电影在电影院上映
这不，Higgsfield 拿出100万美金搞了个AI电影节
CG 时代的开创者，皮克斯联合创始人 Edwin Catmull（埃德温·卡特穆尔）担任评委
他曾获得：
* 5 次奥斯卡奖
* 前迪士尼动画工作室总裁
* 《玩具总动员》执行制片人
* 图灵奖获得者（计算机领域最高荣誉之一）
这位开创现代 3D 计算机图形学时代的人，如今将评审第一代 AI 电影创作者。
AI 制作电影看来已经慢慢被主流电影从业者认可接受了…
而 Higgsfield 这个电影节👇
不比 Prompt，不比模型，而是看：
🎥 有没有故事
🎥 有没有电影语言
🎥 像不像一部真正的电影
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
这不，Higgsfield 拿出100万美金搞了个AI电影节
CG 时代的开创者，皮克斯联合创始人 Edwin Catmull（埃德温·卡特穆尔）担任评委
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* 前迪士尼动画工作室总裁
* 《玩具总动员》执行制片人
* 图灵奖获得者（计算机领域最高荣誉之一）
这位开创现代 3D 计算机图形学时代的人，如今将评审第一代 AI 电影创作者。
AI 制作电影看来已经慢慢被主流电影从业者认可接受了…
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不比 Prompt，不比模型，而是看：
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个人Agent的尽头是推荐吗？
过去几年，几乎所有AI产品打开都是一个默认的空白对框，你问一句它答一句，用完即走。
直到个人Agent开始尝试打破这个逻辑，它不再等你提问，而是主动找你交互。这跟之前推荐产品做的事情有些相似，只是区别在于它们推给你的是别人拍好的视频、品牌上架的商品，个人Agent推的是AI替你从生活中整理出来的东西。
就像Meta为Muse配置了五个标签页，分别是Chat、Feed、Ideas、Goals、Library，其中Feed和Ideas是Muse区别于所有前代AI产品的关键。简单理解Chat就是你问它答，Feed是它替你决定看什么，Ideas则是它主动给你建议。
过去传统推荐算法是靠你的点击、点赞、停留时长等交互行为来猜你喜欢，这套逻辑的问在于它只知道你做了什么，不知道你为什么做。
你点开一个视频可能是因为你真的感兴趣，可能是因为封面好看，也可能只是你在等电梯想打发时间，算法分不清这些。
Muse的Feed则不同，Meta先用大语言模型对内容进行语义分析，识别主、语义和潜在情绪，再进行分类和摘要，最终系统会结合你的历史交互数据和个人兴趣实时生成推荐流。
它不只看你点了什么，也理解内容本身是什么，还理解你为什么可能对这个内容感兴趣。
但真正让Muse的Feed和传统推荐算法拉开距离的是长期记忆，Meta首席AI官Alexander Wang把Muse的信息流定义为“智能代理驱动的内容推送”。一个有稳定记忆的个人Agent能基于对你的整体了解来推荐，而非只对最近几次短期交互做出反应。
就像一个好友会根据对你的认识来分享他觉得你会感兴趣的东西，因为他知道你会关心什么、你的目标是什么、你最近在焦虑什么，所以他甚至能推一些和你最近点击完全无关、但符合你长期兴趣或希望持续追踪的内容。
Muse团队还在Feed的设计上做了一个关键选择，反馈机制极简。你只需要点赞或就这个接着聊，这样就能以极低的交互成本拿到用户明确的反馈信号，从而进一步强化Muse对用户的了解和数据飞轮。
但Feed只是Muse的一部分，Meta真正在做的不止“推荐内容”，还有“推荐行动”。
在Ideas标签页他会直接给你一些建议，比如你一直在关注某只股票，他会问你要不要设个监控，你点一下确认他就替你执行了。
这跟Meta的商业模式完美对齐，其广告收入占了总营收的98%，而Agent场景下用户主动表达的真实意图远比传统广告和交易体系的决策链条短、转化效率高。
那么个人Agent的尽头是推荐吗？从Muse的设计来看
这正是它在走的路。尽管目前Feed位于第二个标签页，看推荐并非产品的默认交互方式，而是主动选择的结果。
因为用户需要先通过Chat来建立画像和信任，然后才会去Feed看看AI替他准备了什么，但不可否认的是它给了一个用户和Muse聊完之后继续留下来的理由。
Feed是入口，推荐是引擎，行动是终点。这条路径一旦跑通，AI就从工具变成了环境。你不在里面操作，你在里面生活。
@aigc1024
过去几年，几乎所有AI产品打开都是一个默认的空白对框，你问一句它答一句，用完即走。
直到个人Agent开始尝试打破这个逻辑，它不再等你提问，而是主动找你交互。这跟之前推荐产品做的事情有些相似，只是区别在于它们推给你的是别人拍好的视频、品牌上架的商品，个人Agent推的是AI替你从生活中整理出来的东西。
就像Meta为Muse配置了五个标签页，分别是Chat、Feed、Ideas、Goals、Library，其中Feed和Ideas是Muse区别于所有前代AI产品的关键。简单理解Chat就是你问它答，Feed是它替你决定看什么，Ideas则是它主动给你建议。
过去传统推荐算法是靠你的点击、点赞、停留时长等交互行为来猜你喜欢，这套逻辑的问在于它只知道你做了什么，不知道你为什么做。
你点开一个视频可能是因为你真的感兴趣，可能是因为封面好看，也可能只是你在等电梯想打发时间，算法分不清这些。
Muse的Feed则不同，Meta先用大语言模型对内容进行语义分析，识别主、语义和潜在情绪，再进行分类和摘要，最终系统会结合你的历史交互数据和个人兴趣实时生成推荐流。
它不只看你点了什么，也理解内容本身是什么，还理解你为什么可能对这个内容感兴趣。
但真正让Muse的Feed和传统推荐算法拉开距离的是长期记忆，Meta首席AI官Alexander Wang把Muse的信息流定义为“智能代理驱动的内容推送”。一个有稳定记忆的个人Agent能基于对你的整体了解来推荐，而非只对最近几次短期交互做出反应。
就像一个好友会根据对你的认识来分享他觉得你会感兴趣的东西，因为他知道你会关心什么、你的目标是什么、你最近在焦虑什么，所以他甚至能推一些和你最近点击完全无关、但符合你长期兴趣或希望持续追踪的内容。
Muse团队还在Feed的设计上做了一个关键选择，反馈机制极简。你只需要点赞或就这个接着聊，这样就能以极低的交互成本拿到用户明确的反馈信号，从而进一步强化Muse对用户的了解和数据飞轮。
但Feed只是Muse的一部分，Meta真正在做的不止“推荐内容”，还有“推荐行动”。
在Ideas标签页他会直接给你一些建议，比如你一直在关注某只股票，他会问你要不要设个监控，你点一下确认他就替你执行了。
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这正是它在走的路。尽管目前Feed位于第二个标签页，看推荐并非产品的默认交互方式，而是主动选择的结果。
因为用户需要先通过Chat来建立画像和信任，然后才会去Feed看看AI替他准备了什么，但不可否认的是它给了一个用户和Muse聊完之后继续留下来的理由。
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@aigc1024
Weekend Roast Mode: ON 🔥
We asked
to roast its own boss
It did not hold back:
📊 50 posts in 28 hours
💬 46% of his posts are one word or one emoji
🔁 "His platform, his AI, his hype. A perfect closed loop."
Final verdict? Obviously.
cc
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我一直有个观点，就是：
人不用去跟汽车比谁跑的快，不用跟 AI 比谁更聪明博学；我们驾驭好汽车到达目的地，用好 AI 完成任务，就很好了。
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涵盖人性底层逻辑、边界设定、职场人情世故、向上社交、情绪管理、高情商表达等核心模块。
普通人也能系统逆袭社交弱势
拿走最接地气的社会化生存手册，从今天开始变强！
@meiriyishu
AI已经快把数学干废了。
前阵子AI直接产出720篇论文，解开几百个数学难，结果还全部正确。
很多数学家直接破防，张口就批判，说AI算得不好。
可搞笑的点就在这，他们拿不出更好答案，就只会挑小毛病。
以后，纯动脑推演的工作，会大幅贬值。
很多脑力活，以后就是十几块电费就能搞定的事。毕竟大部分公司，根本不需要菲尔兹奖大佬。
真正值钱的是什么？动手能力。
AI再厉害，也不会帮你修屋顶，不会给你下厨做饭。实打实落地实操的本事，才是硬底牌。
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