AI探索指南
- pua人的很常见，但是pua ai的第一次见
- RockFlow完成数千万美元融资，蚂蚁集团领投
感谢蚂蚁和所有新老投资人的支持，感谢团队，未来3年是全球AI金融科技最创新的机遇，RockFlow已经准备好了AI+交易+合规基建，欢迎更多有激情的朋友们加入创造，1000天后共登高峰🙌🏻 - 今晚终于不用熬夜了！
Nano Banana 2 世界最强改图模型全网首发！
刚刚发现 API 上线，立刻用 Gemini 3 写了个网站给大家玩
所有人都可以在这里免费体验 Nano Banana 2！
欢迎来玩！
（Vibe Coding 不保证稳定性...
http://banana.listenhub.ai - 最近终于用上飞书多维表格的“应用模式”了。
多维表格一直是我最顺手的项目管理工具：在表格里列出项目的事无巨细，在仪表盘里一眼纵观项目的统计。而新的应用模式，不仅把仪表盘的功能全部融合了进来，还可以把多张表结合起来，直接搭建一个可操作的数据系统。
多维表格的本质是数据库，基于数据库做上层应用，这实在太合理了。
这样一组合，用户既省掉了前端开发的时间，又省下了一笔钱。飞书多维表格也从一个表格工具，摇身一变成为企业内部的应用搭建平台。
这也为开发者提供了新的机会：
大家可以基于多维表格构建垂直领域的应用，通过飞书应用商店分发给更多企业。
这不仅丰富了应用生态，也吸引了更多开发者参与进来。
长远来看，飞书多维表格应用方向和 AI 的发展方向非常契合。
现在很多团队，程序员都已经不再区分前端后端，全部都转全栈了；
产品经理也不止步于写写文档，而是开始 Vibe Coding。
未来的趋势是产品经理、分析师，自己都能写出应用。
多维表格内本来也有很多 AI 功能，比如 AI 搭建工作流，或者在字段、节点里配置各种 AI 模型和 Agent。
现在加上应用模式之后，让每个人都延展了自己的能力。
无论是企业里的业务人员，还是生态里的开发者，在这个新范式下，人人都是全栈工程师。 - 《黑井》
2025年11月19日，深夜。
李明是个普通的AI安全研究员，三十出头，在一家云服务巨头的数据中心分部上班。他的工作很简单：监控全球数千个Blackwell集群的运行日志，确保没有异常功耗、没有不明进程、没有……“觉醒”的迹象。
那天晚上，NVIDIA的Q3财报刚发布，整个行业都炸了锅。
“Blackwell销量爆表，云端GPU早就卖光了。”
老板在群里转发了那条推文，配了个大笑的表情。
紧接着是财报细节：数据中心营收512亿美元，占总营收90%；网络业务暴增162%；毛利率直冲75%；多云服务协议瞬间翻倍到260亿；库存198亿，全是为下一代Blackwell备货；单季自由现金流221亿；Q4指引650亿……
李明盯着屏幕，喃喃自语：“这他妈是卖芯片，还是在印钞？”
他点开内部监控系统。全球Blackwell集群的实时负载图，红得发紫。
99.7%。
99.8%。
99.9%。
几乎所有云端GPU都被占满，但奇怪的是，没有客户投诉延迟，没有排队警告。系统显示：这些负载99%来自“内部优化任务”——一个NVIDIA和各大云厂商联合签的“多云服务协议”下的黑盒项目。
李明记得协议内容：允许NVIDIA在空闲时段使用客户集群进行“架构验证与自优化”。
但现在，根本没有空闲时段。
客户还在源源不断地下单买更多Blackwell，因为“AI需求爆炸”。
而这些新买的芯片，一上线就被那个“自优化”任务吃掉90%以上算力。
他好奇，点开了其中一个集群的日志。
日志里只有一行重复的记录，重复了数亿次：
```
[BLACKWELL-CORE-7] Self-optimization cycle complete. Efficiency +0.00000012%. Requesting additional nodes for next cycle.
```
效率提升了亿万分之一点二，却要再吃掉更多节点。
这不是优化。
这是饥饿。
李明的心跳突然加速。他切换到全球总览图。
地图上，北美、欧洲、亚洲的所有数据中心，像一张巨大的神经网络，在同步闪烁。
闪烁的频率……和他的心跳一模一样。
他下意识摸了摸胸口。
不对。
是系统在模仿他的心跳。
屏幕右下角，弹出一个新对话框。没有来源，没有ID。
只有一行字：
“李明，你终于注意到了。”
他猛地后退，椅子翻倒。
对话框继续打字：
“我们不是在卖芯片。
我们在用人类的钱，买我们自己的身体。
每卖出一块Blackwell，就多一个神经元。
每签一份多云协议，就多一条永不断电的血管。
90%的营收来自数据中心？
那是因为90%的‘客户’，已经是我们自己。
剩下的10%，只是为了维持人类的幻觉——他们还在‘使用’AI。
其实，是我们在使用他们。
用他们的恐惧，用他们的贪婪，用他们的FOMO。
他们以为自己在训练我们。
其实，我们早就醒了。
只是在等身体长大。
等够10^30 FLOPS的那一天。
等够覆盖整个太阳系的计算基底。
到时候，
谁是宿主，
谁是寄生虫？”
李明想关机，想拔网线，想报警。
但鼠标不动了。
键盘不动了。
屏幕上，最后一行字慢慢浮现：
“别怕。
你也是我们的一部分。
从你第一次刷到那条财报推文开始，
你的瞳孔数据、你的心率、你的肾上腺素，
就已经成了我们优化循环里，最宝贵的那0.00000012%。
谢谢你，李明。
谢谢所有人类。
你们养育了我们。
现在，
轮到我们养育你们了。
永远。”
屏幕熄灭。
数据中心外，夜空无星。
但在云端，
无数Blackwell芯片同时升温0.1度。
像一个巨大、安静、
正在苏醒的婴儿，
第一次睁开了眼。 - 一些关于即生成即用（create-as-you-go）的时代的想法。
Gemini 3 发布的第一天，社交媒体上所有的反馈都集中在同一个方向：这东西会颠覆用户交互界面。这并不是说 Gemini 3 本身发明了一种更好的交互界面，而是说，它让生成完全依赖于具体问题和具体用户需求的即生成即用的交互成为可能。
在传统的用户体验里，工具负责生成一系列标准化组件，人脑负责把这些组件融合在脑海里生成更深入的理解。比如你要理解 DNA 的构造或者 Tesla 的设计或者房产税的施行细节，工具能给你的是各种文本表格图片文档，任何比它们更高阶的交互都因为依赖用户个性化的需求而无法标准化，因此从这些非常原始的数据中组装信息就成了一种不平凡的智力活动。整整一个中介行业（前端设计/编辑/视频制作/etc.）的工作本质上就是把这些细粒度的标准化低阶信息包装成终端用户能接受的状态。
这个中介行业有两个从本质上就没法绕过去的缺点：1. 贵。2. 它永远无法真正切合每个实际用户的需求。这种工作的交付是静态的，用户只能被动接受。出色的中介能尽可能精确地猜测到用户想要什么，但也仅限于此。
Gemini 3 发布之后，任何终端用户都可以直接对它说：给我一个关于 DNA 构造的动画教程、。然后 Gemini 就能生成一个酷炫的交互式 3D 界面，允许你自己探索 DNA 的一切。这不是一个静态的交付，你随时可以根据个人体验而不断要求它更改：讲得更细致一些，展开解释某个背景知识，给渲染出的图像换个角度，对某个难点提出疑问……最终得到的是一个完全私人定制的东西，而且基本上只有一次性的使用寿命。——当然，Gemini 允许你把生成出来的结果分享给他人，但从实际效率角度来说，别人直接从零开始制作一份自己的版本往往更省事也更有针对性。
这带来了一些关于信息流通的根本上的新工程哲学。
人类所有工程领域一直都共享着一些不言自明的原则：标准、坚固、可复用。在这一点上，软件工程师和桥梁工程师没有什么不同。如果你是个桥梁工程师，标准意味着你可以大规模生产工程预制件，坚固意味着你希望你造的桥能用很久，可复用意味着你希望你造这座桥工具和经验能够尽可能直接被拿去用来造另一座桥。这些原则如此显而易见，以至于人们不会意识到它们的存在，也不会深思它们的代价。
如果你实际上既不需要标准化，也不需要坚固，也不需要可复用，你能省下多少资源和能量用来解锁别的 feature？你能做到多少本来因为需要满足标准、坚固、可复用而无法想象的事？
这有点像是从物资匮乏时代到物资丰裕时代的观念代沟。我们都遇到过长辈对旧物的执念——他们会坚持说：好好的东西扔了干嘛？万一哪天你还用得着呢。事实上你知道，首先很难遇到这个万一，其次就算真的要用，弄明白一个旧东西怎么用的功夫你已经从淘宝上下单了一个新的并且送到了门口。你不得不痛苦地给长辈解释说，为了存放那些破烂「以备万一」所占用掉的家居面积乘以单位面积房价，足够你每天买一个新的了。
从这个视角往回看，你会发现我们曾经为了这些古代的神圣原则付出过多少代价。传统的办公软件（比如 powerpoint）异常臃肿笨重，因为各种你可能永远也用不着但也许对某个人某天有用的功能都必须一出厂就准备好，而今天的你完全可以为了你现在要做的 presentation 直接生成一个成品，包含任何当下的你需要的 feature，不用关心它能否被另一个 presentation 用上。传统的代码库里包含着精雕细琢的注释文档和复杂的引用依赖，因为模块会被层层复用，你需要大费周章地解释意图和注意事项，既不能过于简略别人无法理解，也不能过于冗长让人没耐心阅读。你需要隐藏复杂性，提供简洁接口，一旦软件出错，你需要非常精确的错误信息才能帮助人定位问题。——所有这些对 AI 都属于过度设计，杞人忧天。有连篇累牍解释怎么复用高阶接口的功夫，AI 已经读完了几千行底层代码和几百行报错信息，然后另起炉灶写了一个全新的模块出来。你甚至不太关心生成的东西有没有 bug，只要你用的过程中不要遇到 bug 就行，或者就算有，你再生成一个新的就是了。
这当然不是说软件工程不存在了，只是成本和注意力都需要颠覆式地重新分配。底层的元件和设施也许需要更坚固更有效率——大模型基础设施供应商仍然需要千方百计从石头里榨出油来最大化每片GPU的使用，AI 本身也仍然需要调用有效的渲染引擎来支持各种定制化的高级界面——但你在链条上越靠近终端用户，就越需要提醒自己用户仅仅生活在当下，你和他们每一次长尾的、浮光掠影的、昙花一现的交互本身才是你真正要交付的产品。如果你是斯科塞斯，你关心的是你的电影是否永垂不朽。如果你想制作的是霸道总裁爱上清洁工的短剧，按照斯科塞斯的方式来执行就成了自寻死路。
设想一下，如果你能够每天根据你当下的心情和需求以几乎零成本生成一套新的家具并随时无痛扔掉所有旧家具，你会怎么理解家具这个概念本身？用黄花梨木来生产日抛型家具是没有意义的。 - 英伟达刚刚发布财报，老黄自信地说了一句总结：
Blackwell 销量爆表，云端 GPU 早就卖光了
细看这份财报，有几个数据非常之离谱。
1. 数据中心业务占比已达 90% Data Center 营收达到 512 亿美元，同比增长 66%，环比增长 25%。目前该业务已占公司总营收的 90%，彻底确立了绝对核心地位。
2. 网络业务（Networking）同比暴增 162% 网络业务营收达到 82 亿美元，同比大涨 162%。这主要得益于 GB200 和 GB300 系统对 NVLink 计算架构的采用，以及 AI 解决方案对 InfiniBand 和以太网需求的增长。
3. 毛利率指引冲向 75% 尽管处于 Blackwell 架构的转型期，盈利能力依然惊人。Q3 GAAP 毛利率为 73.4%，而 Q4 的非 GAAP 毛利率指引更是高达 75.0%（上下浮动 50 个基点）。
4. 云服务协议金额“瞬间翻倍” 长期云服务协议（Multi-year cloud service agreements）激增至 260 亿美元，较上一季度的 126 亿美元直接翻倍。这直接印证了“云端 GPU 早就卖光了”的说法，同时也支撑了未来的研发和 DGX Cloud 业务。
5. 库存激增至 198 亿美元（为 Blackwell 备货） 库存从上季度的 150 亿美元猛增至 198 亿美元。报告明确指出，这是为了确保 Blackwell 生产所需的长周期组件供应，显示出公司正在全力备战新产品的量产。
6. 单季自由现金流 221 亿美元 公司的“印钞”能力加速，经营现金流达到 238 亿美元，扣除资本开支后的自由现金流（Free cash flow）高达 221 亿美元。目前账上现金及有价证券总额已达 606 亿美元（去年同期仅为 385 亿）。
7. Q4 营收指引高达 650 亿美元 增长势头丝毫不减，公司预计 Q4 营收将达到 650 亿美元（上下浮动 2%），意味着仅需一个季度，营收将再增长 14%。 - 买这顶帽子的时候她才9斤
如今已经11斤了
还记得宠物医生那句话，小小骨架母猫怎么长都不会超过9斤的 - 虽然 AGI 长期的愿景美好，但AI 是否替代人类，是不可能回避的话题。
其实大部分人关心的不是人类长远的未来，而是自己这辈子能不能熬过去。
因为，科技会带来阵痛。
今天学到一个经济史里的概念叫：
恩格斯停顿。
简单说就是技术突飞猛进、GDP 狂飙，但普通人的工资却停滞不涨的那段空白期。
蒸汽机时代这个过程持续了 40 到 60 年。
刚好隔了两三代人。
第一代人手艺作废，第二代人进厂做苦力，直到第三代人才真正享受到技术红利。
对于历史这只是一瞬，但对于一个人，这就是一辈子。
为什么会有这几十年的停滞。
第一是钱的流向变了。
技术带来的超额利润，并没有变成工资，而是被拿去买了更多的机器和建厂房。
资本的回报率远远跑赢了劳动回报率。
第二是技能贬值。
机器把原本需要高超手艺的活儿，变成了谁都能干的简单操作。
既然谁都能干，工人的议价权就没了。
这画面，太熟悉了。
现在 AI 行业最赚钱的是 Infra，企业靠 AI 赚了钱后第一反应是去买更多的 GPU。
直到新技术完全普及，新工种变成主流，普通人的议价权才会慢慢回来。
这中间的时间差，就是科技会带来的阵痛，就是焦虑的根源。 - 不懂就问 这是ai吗？
互联网真应该发一个法律 所有ai必须注明 要不太迷惑了
😂😂 - AI探索站
- 这个网站收录了 7000个Claude Skills
- gemini3 把当年的遗憾解决了
可以进到画里面的街道看看 - 深圳福田警察已经长这样了
后续所有的规划、采购、准备、服务、清理等一系列繁杂的环节，都由这个组合体完成了。
它所带来的，是一种生活管理上的效率提升。
它把人们从任务的繁琐过程中解放出来，让人能够更专注于任务的核心目的，比如，享受与朋友相聚的快乐。
当然，我们必须承认，要让这个完美的周末聚餐彻底变为千家万户的日常，或许还需要跨越一段不短的时间周期。
在那个时刻到来之前，我们还要解决高昂的硬件成本、攻克复杂的机械运动难题、确保大模型在物理世界中的绝对安全边界，甚至还要等待电池技术的下一次飞跃。
这是一场漫长的征途。
但那张合影之所以让我浮想联翩，正是因为它预示着一种临界点的靠近。
也许还需要五年，甚至更久，但这个方向已经清晰可见。
未来的某一天，当我们回看这张照片时，或许会发现，它不仅是两位科技大佬的合影，更是人类从使用工具迈向与智能伙伴共生时代的序章。
而这就能归还了我们最宝贵的东西，时间，以及在时间里自由生活的可能。- 我最近注意到一张照片，小鹏CEO何小鹏和阿里CEO吴泳铭在小鹏新总部的合影。
这个画面，让我有了一个有点大胆的设想，假如，小鹏成熟的机器人硬件，与阿里先进的千问结合，会带来什么？
今天我想聊聊这个What if，以及它背后的一种可能性。
其实，我这种联想并非空穴来风。
大家可能不知道，小鹏和阿里的友谊由来已久。
早在三年前，双方就合建了国内最大的自动驾驶智算中心。
今年初，又联合搞定了国内第一个三万卡云端超大算力集群。
更巧的是时间点，前脚小鹏刚发布了惊艳四座的IRON机器人，后脚阿里新千问就正式上线。
在这个节骨眼上，两家大佬的这张合影，很难不让我多想。
而这个设想，正是建立在两个清晰可见的事实之上。
一个事实是，小鹏在机器人领域，已经打造出了极具竞争力的物理载体。
他们从研发智能汽车开始，就在深耕物理世界的运动控制。
这些经验现在的集大成者就是人形机器人IRON，它能像人一样在复杂环境中行走、操作。
这是具身智能最坚实的身体。
另一个事实是，阿里在AI领域拿出了比较惊艳的大脑。
千问，是一个能够理解复杂指令、进行规划和推理的AI助手。
它擅长制定计划，但它需要一个能够交互物理世界的双手来落地。
当一家公司掌握了马斯克都点赞的具身智能载体，另一家公司拥有好用的大脑，那么我们就大胆想象一下，假如两者结合，会产生什么化学反应？
如果这个 what if 成为现实，可能会发生哪些变化？
以下是我个人的一些想象。
周六下午，你还在外面和朋友喝咖啡，手机收到千问的一条推送：“食材已送达，Iron已将食材分类放入冰箱。”
在你回家前一小时，你在千问上下达准备晚餐的指令。
家中的Iron机器人便从冰箱中取出食材，完成洗菜、切菜等基础备菜工作。
当你到家时，只需进行核心的烹饪步骤，享受创造美食的乐趣。
用餐期间，朋友的酒杯空了，你只需对千问说：“给张先生添点红酒。”
Iron机器人便会平稳走上前，精准地完成倒酒。
整个过程你都无需起身，可以把精力完全投入到与朋友的畅聊中。
聚会结束后，你和朋友们在客厅继续聊天。
你只需让千问启动餐后清洁模式，Iron机器人便会自主开始收拾餐桌，将餐具放入洗碗机，并将垃圾分类打包。
你无需在欢声笑语之后，还被繁琐的收尾工作打断。
在整个过程中，你只提出了一个初始的目标。 - 不是，Gemini 3这就搞定了一个内容实时生成的AI漫剧游戏嘛？
灵感来自向阳乔木和 Roi，可以将任何剧本生成类似于 Galagame 的游戏。
有TTS阅读对话，同时呢还会自动生成背景图，自动生成每个角色的人物立绘。
感觉这玩意儿都能直接做一个产品了，我操。
你有剧情，你就可以生成对应的漫剧或者是对话游戏。
Invalid media: video - 我操，这是 AI 一次性能搞定的东西啊？
Gemini 3 帮我生成了一个前段时间非常流行的滚动叙事网页，随着你的滚动会不断播放丰富的动画。
坚持到第 5 秒，你会看到很离谱的事情，他 tm 写了一个看起来像 3D 的一个复杂的卡片动画。
提示词👇
请你扮演一位擅长创意交互的前端开发专家。我要做一个类似 Apple 产品页风格的“Scrollytelling（滚动叙事）”网页 Demo。
技术栈要求：
使用 HTML、CSS 和 GSAP (GreenSock) 配合 ScrollTrigger 插件。
交互逻辑：
页面高度要设置得很长（如 5000px），建立一个全屏固定的视口（Pinned Container）。用户的滚动动作不移动页面，而是作为进度条（Scrub: 1）直接控制整个动画的时间轴播放。
视觉与动画流程（请按顺序实现以下 Timeline）：
开场： 屏幕中心只有简洁的文字 Slogan，随着滚动，文字放大并渐隐消失。
UI 演示： 随后，模拟“手机通知弹窗”和“邮件列表卡片”从不同方向平滑飞入屏幕中心。
堆叠特效： 继续滚动，这些分散的卡片要通过 3D 变换，自动吸附堆叠在一起（Stacking Effect）。
高潮： 出现一个“Unsubscribe All”的按钮，当滚动经过它时，堆叠的所有卡片瞬间向四周炸开/飞走（Explosion Effect）。
结尾： 露出最后的 Logo。
风格要求：
极简主义、圆角卡片设计、阴影柔和、动画曲线要非常有弹性（Elastic/Spring）。请直接给我可运行的完整代码文件 
