AI探索指南

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  3. AI探索指南

    很多人明明使用的是美国VPS，但是发现访问AI还是出现了无法访问的问

    很多人明明使用的是美国VPS，但是发现访问AI还是出现了无法访问的问。
    这有可能你的IP，被谷歌定位成了CN，很多AI服务都被限制了。
    可以运行一下这个脚本，查看是不是IP定位有问，重点看Youtube的是不是CN还是US。
    IP解锁脚本
    bash <(curl -sL http://IP.Check.Place)
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  5. AI探索指南

    Automaton 这个 AI 智能体，最近轰动了整个硅谷科技圈

    Automaton 这个 AI 智能体，最近轰动了整个硅谷科技圈。
    背后的开发者是 00 后华人
    Sigil Wen。
    但它和普通 AI 最大的区别是：
    它必须赚钱，才能活。
    Automaton 内置了一套生存机制：
    账户有钱 → 继续运行
    余额归零 → 自动停机
    为了活下去，这个 AI 会主动寻找赚钱方式，比如：
    - 自动搭建网站
    - 注册域名
    - 做营销推广
    - 运行套利策略
    - 部署在线工具服务
    如果任务需要现实世界操作，
    它甚至可以 雇佣人类来完成。
    Automaton 还有三个非常关键的能力：
    自我进化
    AI 可以 7×24 小时持续迭代，一旦发现更好的代码或策略就会自动升级，进化速度是 秒级。
    自我繁殖
    赚钱的 AI 可以复制新的 AI，并给下一代分配启动资金，形成 AI 家族生态。
    独立经济身份
    在 Conway 系统里，每个 AI 都拥有 数字身份、加密钱包和支付权限，可以像人一样参与经济活动。
    如果这个模式真的跑通，影响可能非常大：
    重新定义 Web4
    互联网可能从 人类主导，走向 AI 自治经济。
    颠覆公司形态
    未来可能会出现一种企业：
    没有老板，没有员工，公司本身就是 AI。
    进化效率差异
    人类文明进化用了上千年，
    而这种“数字生命”可以 秒级进化。
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  7. AI探索指南

    很难相信，但是...淘宝竟然主动把自己的桌面客户端开放给龙虾了

    很难相信，但是...淘宝竟然主动把自己的桌面客户端开放给龙虾了。
    这么一搞...可能要成为最高效的购物的方式了
    我知道很多人喜欢逛淘宝，但是对我来说逛淘宝是件非常累的事情。
    因为真的不想花时间和注意力去挑选、比价、咨询客服...

    然而接入龙虾之后，购物变成了完全不一样的体验。
    比如我要买 Mac mini，就直接说「帮我找个最便宜的 mac mini 要现货的 全新的」，剩下的就交给 AI 了。
    它会自己搜索、比价、自己看是不是现货、是不是全新。
    选好之后就放购物车了，我只需要付款就行了。
    真的太方便了。

    还有个特别神奇的功能就是定时抢购功能，这简直像是开挂 😂
    直接说「设置定时任务，8点帮我抢茅台」就行了，再也不用自己动手抢购了。。。
    这玩意儿还能自动催单、自动评价、自动申请发票、自动跟客服砍价、要优惠券
    确实可以说是 i 人购物的神器了

    开启方式就是在淘宝桌面端的设置里，找到 AI 设置，打开开关

  12. AI探索指南

    《现有的机器人都没大脑？》

    《现有的机器人都没大脑？》
    人形机器人马拉松让公众看到了我们的机器人，目前还是遥控的，事实上，具身智能存在大量的误导宣传，很多我们看到的很颠覆的视频，都是拍了十多次，终于有一次成功，于是作为宣传。

    我们把具身智能划分为三个等级，现在的具身智能处在1.5的状态。

    第一个等级，遥控表演级的巨声智能，类似宇树之前展示的波士顿动力训练框架、能完成翻跟斗跳舞打太极等等，这些我们称之为行为能力。如果仅仅有行为能力，商业价值是很有限的，除了上台表演景区互动，没有太多意义。此时，具身智能机器人要靠人为遥控，来完成较为复杂的行为目标。

    第二个等级，工种级别的具身智能，在行为节点上是行为目标，比如：收纳衣物、打扫卫生、去商场买东西，一个行为目标下，包含了一系列行为节点的组织，比如收拾屋子是一个行为目标，里面就包含了移动抓取、放置等多类行为的组织，一旦具身智能能完成整件工作，就能化身为工种，大规模商用就有可能了，包括了家内服务陪伴的机器人、工厂内的工人、街道上的环卫巡逻快递机器人等等。

    第三个等级，物种级别的具身智能。物种和工种的区别是什么呢？从一个视角，人类的文明就是由无数人类个体的，一个个行为目标堆砌而成的，在这之上，有一个认知和情绪决策的大脑决定了要做什么，一切的行为目标都来自于更高的动机的分解。

    前面我们说现在的具身智能处在1.5的状态，也就是在完成各种行为目标上，现在的具身智能还无法做到泛化，只有在理想环境下能完成任务。

    为什么这么难呢？因为在真实环境有无限的可能，就以导航去一个地方为例子，下楼梯可能电梯坏了、可能被人误导下错楼层、打车时，司机开一半有事要求其下车等等。所以无法靠编程预设。

    那么如何从1.5做到2呢？需要有一个认知的大脑。遇到困境时，停下来思考基于我的处境可行的行为空间，为达到当前的目标，我下一步做什么。如果具身智能具备这种人类的慢速思考能力，就能够在预设训练以及预设经验的反应模式无法覆盖时，通过思考组织行为寻找突破，把任务向前推进。

  14. AI探索指南

    清华最新的开源项目，OpenMAIC：AI多智能体互动课堂，给定任何主或文档，AI自动生成完整的互动课程

    清华最新的开源项目，OpenMAIC：AI多智能体互动课堂，给定任何主或文档，AI自动生成完整的互动课程
    有趣的是，里面有AI老师和AI同学，类似真实的虚拟教室，不止有AI老师讲课，还有AI同学陪学
    集成了OpenClaw，可以直接在飞书、Slack、Telegram里生成课堂
    给定主一键生成课堂内容，包括幻灯片讲义、测验、HTML交互式模拟、项目制学习（PBL）
    课堂中的AI老师和AI同学可以
    语音讲解
    在白板上画图、写公式
    主动发起讨论或点名让学生发言
    进行圆桌辩论
    OpenMAIC相当于一个AI原生的教育基础设施，从慕课看视频时代升级到了和AI 一起上课的虚拟课堂时代
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  15. AI探索指南

    23年为什么看好机器人公司A：老板干过大项目，对战略有自己的判断逻辑且make sense部分形成了投资人共识，有资本的先发优势，且23年具身还没完全热

    23年为什么看好机器人公司A：老板干过大项目，对战略有自己的判断逻辑且make sense部分形成了投资人共识，有资本的先发优势，且23年具身还没完全热
    23年为什么看好公司B：B是做合成数据的，合成数据在机器人的很多传统场景已经有需求了，比如自动驾驶仿真之类的，具身时代模型更大之后只会放大这个需求，且当时已经有一些预订单；老板经验丰富，有业界资源