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一大早睡醒,wildcard(野卡)被ban了。用的时候就感觉到这个支付方式不长久,太容易被用来洗钱了,所以一直没有往里面放太多钱。
看到群里有小伙伴都在问wildcard没了后面该怎么支付,分享一个我稳定用了两年的海外支付方式。
办一张visa的外币信用卡,我办理的是招商的全币种国际信用卡。然后用这个信用卡绑定Google Pay,海外支付的时候直接使用Google Pay支付。
基本上能解决90%以上的支付需求,也不会因为是国内的visa卡而出现不让支付的场景。
我这两年的海外付费AI产品都是这么支付的,简单好用,又稳定。
昨晚 Kimi K2 开源还有一个对于 LLM 训练非常重要的启发。#ai创造营#

之前很多人怀疑 Muon 优化器没办法训练 K2 这种超大规模的模型,月之暗面证明了是可以的。

kimi 用基于 Muon 的 MuonClip 优化器将可以训练的模型规模推到了万亿这个级别。

在 15.5 万亿的 Token 规模上进行训练,训练过程非常稳定。

模型的损失(loss)或梯度没有出现异常的剧烈上升,保持的非常漂亮且平稳的曲线。

而且 Muon 这么重要的研发成果居然都没有发表论文,仅仅是一篇博客文章,说明 AI 行业的技术评审机制在变化。

另外评论里 Prashant 提出这个比喻也让人对未来充满了信心,以往衡量模型大小的单位是 B,现在我们终于进入了 T 时代。
AI探索指南
昨晚试了一下 Kimi K2,前端能力上非常强! 可以替换掉 Claude Code 的默认模型,用 K2 驱动 Claude Code,再也不用担心封号,搭配超划算价格,我直接爽用! 先看测试结果,后面附上如何在 Claude Code 中使用 K2 的教程,完整提示词在这里:https://mp.weixin.qq.com/s/S5SKpzQ8GFGzv6dO6efnFA 先来藏师傅的经典提示词,这次加上了 PPT 逻辑,让整个页面支持类似 PPT 的翻页。 不是很多朋友想要 PPT 提示词吗,现在来了。…
首先我们需要去月之暗面的开发者(https://platform.moonshot.cn/console/account)后台创建一个 API Key。
进去以后随便充值个几块钱,然后去 API Key 管理这个侧边栏新建一个 Key 记好。
然后你需要安装 Claude Code 了,打开你苹果或者 Windows 的终端,安装前需要安装 Node.js,输入下面的命令。
安装完成 Node.js 后,我们安装 Claude Code,继续在终端中输入,如果最后输出了 Claude Code 的介绍和版本号说明就安装成功了。
这期间你可能会遇到各种问题,相信我,复制你的终端输出结果扔给 GPT-o3,他都能帮你搞定。
这时候我们已经安装成功了,接下来我们需要把 Claude Code 里面原来的 API 请求地址和 Key 给他替换掉。
先创建一个你想要写代码的文件夹,然后打开终端,输入“cd+空格+文件夹路径”按住 shift 把文件夹拖到终端里面就会自动展示路径了,直接回车就行。然后输入这两个命令:

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=你的月之暗面 API Key
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.moonshot.ai/anthropic

我最近经常跟朋友们说。

海外的 Agent 的编程产品如火如荼,每天都有新的出现。
国内到现在也没有一个在工具调用和前端能力都符合要求可以驱动 Agent 的模型,感觉被锁死了,不自觉的有点悲观。

但现在我试完这个开源的 K2,我感觉自己又恢复了信心。我意识到它填补了一个关键空白:工程实用性。

K2 当然在世界范围不是最强的模型,但它是又一个让我觉得"能用来干活"的国产开源模型。
昨晚试了一下 Kimi K2,前端能力上非常强!

可以替换掉 Claude Code 的默认模型,用 K2 驱动 Claude Code,再也不用担心封号,搭配超划算价格,我直接爽用!

先看测试结果,后面附上如何在 Claude Code 中使用 K2 的教程,完整提示词在这里:https://mp.weixin.qq.com/s/S5SKpzQ8GFGzv6dO6efnFA

先来藏师傅的经典提示词,这次加上了 PPT 逻辑,让整个页面支持类似 PPT 的翻页。
不是很多朋友想要 PPT 提示词吗,现在来了。
效果超出预期了,即使是 Gemini 和 Opus 4 也时常有超出页面高度的问题。
K2 一次成功,而且还为每一个卡片加上了回弹和缓动效果,图表都加上了动效,非常适合展示汇报内容。

然后整一下藏师傅的日签网站吧,基本上就是看简单的前端能力和构建网页的美学素质。
直接来看结果,这个质量和效果基本跟 Claude Sonnet 4 差不多,所有功能都能够使用,而且他还做了简单的文案排版。
看到这个我舒了一口气,国内很多模型的前端能力连这个都搞不定,现在终于可以往下测试上重量了。

然后就是一个偏视觉能力的的考察项目,让他整个点阵动画。
在当时这个提示词除了 DeepSeek 0528 之外是全军覆没的,基本都无法运行。
直接看结果,第一次就正确运行,同时上面的动画模式和形状选择切换也没问题。
下面的其他调整选项第一次没有生效,跟他说完修复了一次也好了,夜间模式也能正常搞定。

来整一个真的能干活的带有复杂逻辑的产品,比如一个极简的 Markdown 笔记编辑器。
K2 首次生成的结果在功能上处理的很好,基本上所有的功能都可用,都是生效的,没有 Bug。
就是渲染的 Markdown 样式有点感人,我就跟他说样式各种格式的样式渲染太差了,再改一下吧。
然后基本上就改好了,所有的样式都没啥问题。
除了那个表格背景色,这个好说,这么复杂的功能和样式处理第一次搞成这样已经超出预期了。

如何在 Claude Code 中使用 K2

这次的 K2 模型不止兼容了常见的 Open AI 调用方式,还兼容了 Anthropic 的模型调用。
这就是说你可以将 K2 替换为为 Anthropic 提供服务的模型,不用担心封号和费用彻底爽用 Claude Code了。
最近经过 @潘乱 提醒,发现 iPhone 的语音备忘录可以直接分享到飞书妙计了
这样录音内容可以直接转成文本,特别方便
再到设置里把操作按钮设置成语音备忘录
直接长按录音就可以了
劲省999买录音笔的钱,还能减少几十g的重量

其实备忘录内置了语音转文本,但是Apple的AI太烂了,完全看不懂…p3可以看到
我去 Windsurf CEO 和一堆核心成员集体加入 Deepmind 了

没想到一直说 Open AI 收购,最后跑谷歌了,还在续费 Windsurf 的赶紧退订#ai创造营#
刚刚玩模型
一不小心搞出来一个太极粒子宇宙
配上古琴的背景音乐
再加点自动移动、翻转、缩放
似乎是种全新的放空方式
艰难爬升两位,老六了
一用户在 YouMind 天使群分享的 aha moment
我也有点震惊了
我们最近对 Claude 绘图做了一些优化
没想到效果这么好

暑假就得多玩玩
欢迎用 YouMind 制作攻略
AI + 你一起
比任何旅游 Agent 都靠谱
对 Kimi 来说,一个新的里程碑来了。
就在刚刚, Kimi 发了个 1T 大的模型。。。
总参数量 1T 啊,竟然还是开源的,这部署压力有点大 😂
不过激活参数只有32B,可以说是相当极限的 MoE

模型指标的三大强项:
自主编程 Agentic Coding
工具调用 Tool Use
数学推理 Math&Reasoning

几个指标都大幅超过 DeepSeek V3

在实际场景中,模型的代码能力表现惊艳
官方演示了粒子银河、山川峡谷
不仅完成度高,而且审美在线

Agent 工具调用能力提升
Kimi K2 现已具备稳定的复杂指令解析能力,可将需求自动拆解为一系列格式规范、可直接执行的 ToolCall 结构。

你可以将其无缝接入 owl、Cline、RooCode 等 Agent/Coding 框架,完成复杂任务或自动化编码。

使用方式和定价
打开 http://kimi.com 网页版或下载 Kimi APP
模型已经上线 Kimi 开放平台 https://platform.moonshot.cn

计费方案如下:
每百万输入 tokens:4 元
每百万输出 tokens:16 元
kimi(月之暗面)放大招了!#ai创造营#

开源了 1T 参数的 K2 模型,具备极强的代码生成和 Agentic 能力。

我正在测试相信我,代码能力不会让你失望!

基准测试中取得开源模型 SOTA成绩,尤其在代码、Agent、数学推理任务上表现突出。

价格也非常便宜,每百万输入 4 元,输出 16 元。

现在可以在 kimi 体验

模型训练细节:

预训练阶段使用 MuonClip 优化器,替代传统 Adam,提升了大规模模型训练的稳定性和 token 利用效率。

支持 15.5T token 的平稳训练,无 loss spike,提升了模型的可扩展性。

构建了覆盖数百领域、数千工具的多轮工具使用场景合成 pipeline,提升了模型在复杂任务中的泛化能力。

引入自我评价机制的通用强化学习,解决不可验证任务的奖励稀缺问题,提升泛化任务表现。

支持 OpenAI 和 Anthropic 两种 API 格式,兼容主流推理引擎(如 vLLM、SGLang、ktransformers),易于集成和部署。
✈️这次闪现上海的36小时,未免也太充实了!

👩‍🏫🧑‍💻在 Dyna Robotics 上海办公室,举办了第一期 Dyna Talk, 邀请了两位超级优秀的清华同学:

👩‍🎓Han Zhang (incoming Stanford PhD),分享了她最新的研究成果 DexUMI 和 DOGlove,还有硬件整活那些事儿,这么硬核的东西都能分享得笑声不断,对硬件passion 真是太有感染力了!

🧑‍💻Leo Wang (incoming Maryland U PhD),分享如何成为一名机器人领域的小红书“网红”。

🔥🧠报名太多,邀请到场的30多个观众,汇聚了来自清华、上交、CMU、Georgia Tech 等顶尖高校的博士和研究者,以及来自各个具身公司的从业者,Nvidia, Seed 等大模型研究员……

💫 更难得是,我组织了这么多次tech events, 研究员浓度这么高的场合E人比例还真么高,也真是绝无仅有……从来没见过interaction 这么活跃的talk,提问都停不下来!

🏸 活动结束后跟同学们回到久违的羽毛球场打完球,回去继续参加 After dinner,一直到十点多餐厅打烊还意犹未尽。

从学术、创业、世界模型,聊到生活,怎么大家连兴趣爱好的bar 都是竞赛级别的也真是绝了!

🤖This is only EP01! Dyna Talk 后面还有好多精彩的speakers line up, 敬请期待~
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