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能不能发明个刷牙机器人
扔进嘴里两分钟,帮我把牙里里外外上上下下刷干净
然后拿出来它再把自己洗干净
【中国移动、华为、乐聚发布全球首款 5G-A 人形机器人】

3 月 6 日消息,世界移动通信大会(MWC2025)上,中国移动、华为、乐聚联合发布全球首款搭载 5G-A 技术的人形机器人。基于 5G-A 技术,人形机器人可实现大场景下高精度定位,且无需额外设备,可增强多机协作可靠性,拓展工业场景适用范围。5G-A 网络的高带宽能力支持大规模数据采集,为人形机器人的深度学习模型提供丰富的训练数据,可缩短开发周期,适配多行业多样需求。(证券时报)
无锡的具身智能公司,魔法原子,拿到1.5亿元天使轮融资

魔法原子(MagicLab)成立于2024年1月,专注于通用机器人和具身智能技术研发与落地应用,其产品包括通用人形机器人和仿生四足机器人等,覆盖工业、商业及家庭等多个场景。

2025年第一季度,魔法原子将正式发布新一代MagicBot人形机器人产品。魔法原子已经具备了整机大规模量产能力,公司预计于2025年交付数百台量产版MagicBot,2026年交付量将达到千台级别。
机器人全面接管生产之后,我们人类的定位是什么?
我当务之急是需要一个能叫我起床的机器人,到点不起就一盆冷水泼过来的那种。
我真的因为赖床耽误了太多时间😭
貌似东莞从过去的莞式服务重镇默默变成了“陪伴”服务机器人重镇,一种中式梦核赛博朋克。
机器人不是要取代人类么?我觉得我大部分工作都可以被机器人取代…今天连着盖章三百多个把手心给盖起泡了…这破工作谁爱干谁干。

这会填报信息也给我整暴躁了,只能一个一个单元格复制粘贴。什么笨蛋玩意儿啊!
你会和小爱同学说“请”字吗?
你会和 DeepSeek 说谢谢吗?
酒店机器人送餐,你会帮他关仓门吗?
豆包为什么老和元宝对着干呢?
Mutable AI - 一款更全面的 GitHub Copilot 替代品
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#Ai工具推荐
昨天manus刷屏了,我没有“蹭”到这波流量,为什么?简单说几个原因和观点:
1.没有用到有效内测码,对于没有亲自用过的产品,没有判断依据。
2.从宣发看:产品定位存在矛盾(中国团队打造但全英文界面且需海外登录方式)
3.从某些号的实测过程和结果看:像是现有技术的组合与整合(Computer Use、虚拟机、Agent等)
当然,技术集成好的产品也是一种创新,类似之前小米系产品直接点,就是调用多模型的能力+多工具融合+RPA能力封装出一个很强大一次性处理很多任务的大号Agent。

讲人话,假设之前设计出的大多数Agent是一个一个研发团队的产品经理,大概率处理是负责产品经理的活。
那么manus 这个Agent就是整个研发团队,从产品,设计,后台开发,架构,前端实现干的活都能干。
再比如,之前的Agent是招聘HR或者其他板块HR,那么manus 扮演整个HR部门加面试官。
完成任务时间很长,算力成本必然很高,产品定价是关键,比如一个月1500使用100次,我应该是不会买。

不如我自己设计多个Agent的ROI结论:
manus谈不上颠覆,也比肩不了deepseekdeepseek全民皆可用,不用理解提示词,普通用户也可以回复满意结果。成本低,目前基本免费。

1.manus不可能免费。
2.manus对于懂业务场景的人是一大神器,懂业务,有业务场景,能变现,考虑无非是  ROI问题。

3.manus团队的研发能力,本质是对工程技术能力和对各模型能力深度了解体现,当然manus团队真的善用API调用各种有效数据源,从测试结果和过程看,这么复杂庞大工作流集合在浏览器上跑很稳定。

4.deepseek是的技术创新在于对科学理论实践落地为应用。这点manus不是在一个层面比较,前者是我们一直不擅长的,路径高度真的不一样。

5.大厂都有能力做这样工具,而且大概率内部已经做过。

6.作者没有亲自测试过,以上是个人观点,希望被打脸。
我有朋友去 Manus上班了。
他告诉我,其实 Manus agent已经内测了。
真的非常强大吊打deepseek。
现在分享给你们:
KFC-CRAZY-THURSDAY-VWO50
我让 Manus 教我拍恐怖片,它先是打开 B 站现学了 20 多分钟,然后打开了搜狐的文章,看了一会儿后点了举报。😧😧😧
对 manus 感兴趣的朋友,一定要试下 Claude 官方提供的 computer use 官方示例程序,感觉也蛮好玩的(对我来说主要是不需要邀请码)

这个示例程序可以创建一个完全由 AI 控制的虚拟操作系统,然后我们用户可以在浏览器里与 AI 交互(配图左侧),并且实时查看到 AI 的系统界面(配图右侧)。

在这条帖子的配图里,我让 AI 根据最新的泽连斯基与川普的新闻,生成一个扮演泽连斯基外交的小游戏。
然后 AI 打开浏览器,检索了最近的新闻(图1)。
收集信息后 AI 写了一个 H5 问答游戏,并且自己用浏览器测试了一遍(图2)。
图三是我最终获得的游戏产出,和我看到 manus 生成的效果差别不是很大。

这里是示例程序仓库,可以直接 docker 运行,里面已经内置了一套轻量的虚拟环境(浏览器、操作系统、本地文件)等: https://github.com/anthropics/anthropic-quickstarts/tree/main/computer-use-demo
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