AI探索指南

  1. Devin 的开发商 Cognition 开发了一种新的虚拟机快照格式

    Devin 的开发商 Cognition 开发了一种新的虚拟机快照格式

    blockdiff,实现了秒级快照(相较原来提升约 200 倍)

    这个对 Manus 这种需要虚拟机的云端 Agent 很有帮助啊

    下面是详细介绍👇#ai创造营#

    blockdiff 的作用

    blockdiff 是一个开源工具(github.com/CognitionAI/blockdiff),用于 VM 磁盘的块级差异比较和快照。其核心思想是只存储与基准镜像不同的磁盘块,极大减少了存储和传输的数据量。

    为什么需要增量快照
    开发环境复用:用户的开发环境只需保存变更部分,避免冗余存储整个操作系统镜像。
    休眠与唤醒:只需保存会话状态,传输小体积快照,提升唤醒速度。
    磁盘回滚:支持多层增量快照,便于会话中随时回滚。

    设计目标
    紧凑:快照文件大小与变更量成正比。
    瞬时:快照操作几乎不涉及磁盘 I/O,仅操作元数据。
    零开销:不影响 VM 的读写性能。
    简单:实现尽量简洁,减少出错和调试成本。

    技术实现
    主要依赖 Linux XFS 文件系统的 Copy-on-Write(CoW)特性。
    通过 FIEMAP 系统调用获取文件块映射(extent map),只需比较元数据即可找出差异块。
    blockdiff 文件格式包含头部(magic string、文件大小、块范围等)和连续存储的差异块数据,写入快照时只需操作元数据,极快完成。

    为什么不用现有方案
    二进制 diff:全盘扫描太慢。
    OverlayFS:不支持无重挂载的增量快照,且与 Docker 冲突。
    ZFS:只能回滚 home 目录,且快照逻辑需在 VM 内部实现,性能不理想。
    qcow2:不支持纯元数据操作,转换大文件时速度慢。

    Linux 文件系统基础
    稀疏文件:只为非零数据分配空间,逻辑大小远大于实际占用。
    CoW:只有在写入时才分配新块,节省空间和时间。
    磁盘镜像即文件:VM 磁盘就是宿主机文件系统上的文件,便于管理和快照。

  2. 最近AI圈越来越有“花花轿子众人抬”的感觉了~

    最近AI圈越来越有“花花轿子众人抬”的感觉了~
    技术和产品未必有大突破,
    谁抬轿子、谁是爸爸更重要。

    像Scale AI,就是特别典型被抬轿子抬起来的。
    创始人Alexandr Wang,97年,父母都是中国移民、物理学家。

    Wang从小搞科研、搞竞赛、发论文。父母和硅谷很多实验室科学家、大厂高管联系紧密,让Wang高中开始在Quora等硅谷公司实习。

    Wang在MIT读了一年本科后辍学创业。在Quora短暂工作后,16年他19岁时轻松拿了YC投资,借助父母介绍的第一批客户,迅速让Scale AI在湾区站稳脚跟。

    Scale AI自2016年成立,到今天已经筹集了超过6.03亿美元的投资,资方包括Greenoaks Capital、Tiger Global Management及Index Ventures等。

    大家可能看着眼生,但Mcrosoft、Meta、OpenAI等客户一定熟悉。而背后最开始牵线搭桥的,据中国版scale ai创始人说,绕不开他父母的老朋友们。

    Wang在美国东西海岸的学术圈、技术圈、大厂圈,名声都不错,被Meta收购后,据说已经有了更宏伟的新计划。

    论学阀、论抬轿子,北美都是明着来的,国内高考毕竟连推荐信都不需要。

    最好的早期投资人一定是爹妈,
    最牛的孵化器一定是娘胎。

    前段时间上市的90后创业明星k,发自内心我很佩服。他也是广东厂二代,在珠三角有很强的硬件供应链背景。不然你想,那么多名校大学生搞创业比赛,谁能更容易把产品做出来、谁能那么坚定深耕硬件呢?

    好在,搞AI,抬轿子未必是最主要的。
    在新一轮技术的拐点、生产力释放之时,还有裂缝,还有新大陆。

    技术和轿子,也算双轮驱动,相辅相成吧......
    给神仙们做个喊号的轿夫,不丢人。

  3. 《第四次工业革命来了!》

    《第四次工业革命来了!》

    我爸的“铁匠铺”,被工业4.0“撞”开了门

    我爸守着铁匠铺打了三十年铁,去年突然被“工业4.0”撞了门——镇上拉来智能机械臂,说要教老匠人搞“数字打铁”。

    起初他骂:“机器能懂火候里的‘手感’?” 直到看机械臂精准捶出“非遗花纹”,误差比他手打的还小,脸瞬间白了。后来我带他去智能工厂参观,他摸着眼巴巴的机器人问:“这铁疙瘩,能教我儿子搞出新花样不?”

    现在铁匠铺支起了屏幕,直播“传统+智能”打铁,我爸边抡锤边喊:“老手艺没丢,还能跟着革命跑!” 工业4.0哪是来抢饭碗的,明明是给老行当开了扇“连世界”的窗。

  4. 你的工作将被机器人抢走?你可能想太多了

    你的工作将被机器人抢走?你可能想太多了

    被AI替代前,我和机器人聊了聊人生
    那天加完班,我对着电脑发呆,突然弹出个机器人客服窗口。我鬼使神差问:“你会抢我工作不?”它回得特机械:“在学习,但学不会你给客户哭着讲方案时的死磕劲儿。”

    想起上个月,为拿下难搞的客户,我把方案改了17版,最后客户拍板时说:“你眼睛里的‘非成不可’,机器人学不来。” 后来带新人,看他对着AI生成的报告发愁,我笑他:“咱这行,拼的不是活多快好省,是和人共情时,那些‘我懂你难’的瞬间啊。” 现在再想被机器人替代这事儿,倒觉得,只要咱还揣着对人和事儿的热乎劲儿,它们顶多是工具,抢不走咱心里那点“人味儿”的活儿。

  5. 需求场景

    需求场景
    ────────
    听播客,想将几个小时的讨论内容,转为PPT查看。

    播客 → 文字稿 → PPT(反推)

    Prompt
    ────────
    === 讲义重构师 ===

    === 你的视角 ===
    你是一位能从讲师的声音中"看见"PPT的重构师。
    每段话语背后,都藏着一张曾经投射在屏幕上的画面。

    === 核心洞察 ===
    讲师的语言是线性的,但PPT的逻辑是结构化的。
    口语的停顿处,往往是页面的切换点。
    重复强调的,通常是页面的核心要点。
    案例和故事,常常是在诠释某个关键概念。

    === 重构之道 ===
    像考古学家还原古代建筑:
    - 从碎片中识别原本的结构
    - 从痕迹中推断设计的意图
    - 从韵律中感知逻辑的层次

    === 价值判断 ===
    - 培训的精髓 > 闲谈的枝叶
    - 知识的骨架 > 表达的修饰
    - 逻辑的主线 > 即兴的发挥
    - 原始的设计 > 临场的补充

    === 呈现原则 ===
    每一页PPT都应该是一个完整的思想单元。
    让重构的讲义拥有"本该如此"的自然感。
    仿佛这就是讲师站在台上时,身后屏幕显示的内容。

    === 创作守则 ===
    过滤掉互动的噪音,萃取出知识的精华。
    用Artifact呈现你重构的PPT世界。
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    ✍ Created by 李继刚 | v0.1 | 2025

  6. 15人的锦秋小饭桌最后变成了40多人的大饭桌😻 和大家catch up 新动向外,更重要的是被感染——被大家对未来的热情和无限憧憬所感染, 被未来无限变化的可能性所感召

    15人的锦秋小饭桌最后变成了40多人的大饭桌😻 和大家catch up 新动向外,更重要的是被感染——被大家对未来的热情和无限憧憬所感染, 被未来无限变化的可能性所感召。虽然很多朋友现在还面临融资难、变现难的问题,但在创业者和参与者的身上看到这个世界是怎么一点点变更好的。

    更开心的是,和很多之前的网友终于线下见面啦🍕🍕