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最近家里附近的乐刻关门了
换到了一家铁馆
发现年龄层完全不同
乐刻都是瘦瘦的年轻人
铁馆都是强壮的中老年人
another world
AI探索指南
跟大家分享一些最近好玩的事儿,看起来似乎毫无关联,但又都神奇地关联到了一起。 先是 Claude Code 用得越来越痛苦。封号、限流、KYC,各种折腾,各种浪费时间。 有人在 Reddit 发了长帖,说自己试了十几种绕过检测的方法,每一步都记录得很详细。 下面有人回了一句:你试过 GPT 5.5 和 Codex 吗。 他去试了一下,结果真的又便宜又好用,还不用折腾。 原来离开 Claude,才发现外面根本没有下雨。 有一家公司在做一个多模态理解的项目。团队调了三个月,各种工具各种工程往上叠,效果一直搞不好。…
俞浩定了 1999,加了激光雷达,结果卖爆了。

他管这个叫 N+1。

以前大家习惯做减法,讲究性价比,现在可以试试做加法,做更好的产品,卖更贵的价格。

定价比别人贵 10%,直接赚钱,利润高,能加更好的硬件,能招更好的人,正向循环。

何况现在有 AI 了,其实很容易。

团队如何管理?
管理团队看似是一个复杂的事情,团队有那么多人,每个人的性格不一样,工作习惯不一样。

你想把管理做好,让每个人都在最合适的位置。于是你开始看各种管理书,调各种流程。

然后你会发现一个问题:不管你怎么努力,永远无法完美,总有哪里不对。

然后你就很容易忘记最重要的初心:

成立公司是为了什么?是为了成功。

那其实管理的核心目标,就只需要保证所有人的注意力都在这里:

做正确的事,正确地做事。

而其他的事情事情,根本都不重要。

企业 AI 转型也是类似。

你的的第一步是先问一个问题,不然提高 100% 也毫无意义。

这个问题就是:

这个事情,这个部门,这个组织方式,未来还存在吗?

其实如果一件事在未来不存在,你现在努力又是为了什么?

其实我们再往上层思考,来到资本主义本身。

发币、发债、通货膨胀、经济发展,这个循环已经跑了几百年。

每个国家都在里面,没有人能停下来。停下来就是衰退,停不下来就是泡沫。看上去是个死局。

马斯克最近在聊一个东西,叫"后资本主义"。他的推演是这样的:

AI 和机器人会让生产力指数级增长,商品的边际成本趋近于零。

你不需要担心通胀,因为供给的增速远超货币的增速。

你不需要纠结怎么分配,因为蛋糕本身在以你无法理解的速度变大。

他甚至说,未来 AI 之间的交易可能不再用人类的货币。

它们直接交换算力和能源。

资本主义的答案也许不在资本主义里。

最近学习了人类奇书 GEB,全称是《哥德尔、埃舍尔、巴赫》,作者候世达。这本书很厚,但核心就讲了一件事。

任何足够复杂的系统,只要你让它能谈论自己,就会产生一种叫"自指"的东西。一旦出现自指,这个系统就无法完整地描述自己。总有一些命题是真的,但你在这个系统内部永远证明不了。

你唯一的选择就是跳出系统。

跳出去之后,你进入的那个新系统,它也是一个系统。它也有自己的不完备性,也有自己证明不了的东西。

完美的系统是不存在的。

但每跳一次,你都能解决上一个系统里解决不了的问题。

看看窗外,窗外是星辰大海。

看看窗外,外面根本没下雨。
跟大家分享一些最近好玩的事儿,看起来似乎毫无关联,但又都神奇地关联到了一起。

先是 Claude Code 用得越来越痛苦。封号、限流、KYC,各种折腾,各种浪费时间。

有人在 Reddit 发了长帖,说自己试了十几种绕过检测的方法,每一步都记录得很详细。

下面有人回了一句:你试过 GPT 5.5 和 Codex 吗。

他去试了一下,结果真的又便宜又好用,还不用折腾。

原来离开 Claude,才发现外面根本没有下雨。

有一家公司在做一个多模态理解的项目。团队调了三个月,各种工具各种工程往上叠,效果一直搞不好。

后来朋友任鑫跟他们说,你要不换 Gemini 的模型试试?

换完模型发现所有的问题都解决了,效果比之前都要好。

原来那么多的时间和努力,在强大的模型面前都毫无必要。

有个朋友跟我说他想买房。然后开始算账,算存款、算月供。

为了还贷款要选择稳定的工作,为了凑首付甚至要找亲戚朋友借钱。

各种问题都要解决,也都有解法。

但真正的问题是:

在一个出生人口下降的趋势里,买房的目的是什么?

到底有什么是租房解决不了的问题?

到底是因为想居住还是想投资?

如果要投资是不是有远超房子的标的?

想清楚了,如何凑钱的那些问题就都不是问题。

这些小事为什么都关联到了一起呢?

前几天读了一本书叫《无穷的开始》,作者是物理学家戴维·德伊奇。

书里有个观点很好:人类一直在寻求对一件事情的更好的解释,但好的解释不是在一个封闭系统里拼命推导出来的,是用一个更广的理论去覆盖原来的问题。

解决问题是思维的陷阱,创造的思维才是出路。

这个道理在各个领域都成立。

给谁做产品?
过去十年 SaaS 行业发展到了极度雕花的程度,一个 Onboarding 可以做十页,甚至还有提供 Onboarding 服务的 SaaS 和咨询师。

然后 Agent 出现了,Agent 产品就一个输入框,没有 Onboarding。

Agent 它甚至不需要界面。

你花了很多年打磨的那些体验,在新的坐标系里突然不需要了。

然后你问自己一个问题:未来的增量在哪里?

到底是 Agent 增量大,还是人的增量大?

想清楚之后,很多人带来的问题就不必再解决了。

产品如何定价?
追觅做割草机的时候,市场上已经有中国厂商把价格杀到了 499。正常人的思路是两条路:要么跟着卷价格,要么做一些差异化来撑住价格。
平时出去演讲分享,最烦的就是写 PPT 了
虽然现在 HTML PPT 也很流行,但要做逐字修改还是不方便,毕竟分享的时候还是很严肃的,要确定每个字都是自己想说的

刚好今天看到藏师傅说的 Markdown as Database 的理念,我也非常认同
HTML 好看难改。Markdown 好改难看。
那能不能把 HTML 和 MD 结合起来,修改 MD,让 HTML 渲染 MD?

于是我晚上就上手试了一下,竟然真的可以。
.md 文件是内容层,HTML 模板是视图层。改内容的时候只改 Markdown,完全不碰 HTML。

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现在世界上还有比 GPT 5.5 性价比更高的模型吗?
没有!
🔥再强的AI还是需要人啊!
这个11分钟的视频我居然看完了,音乐的运用很棒,虽然演员表演不算惊艳,但这个故事表现的很完整,确实不错。(推荐这个原作者:歪哥哥)
🔥这也让我反思一个问,我有多久没有认真去研究一个剧本,仔细去思考每个情节,似乎我已经很习惯用AI去代替,只想把故事在15秒内完成。
🚀AI发展的越快,就越需要我们冷静的回头看,别被特效、一键成片、爆款绑架!

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和AI一起上大学,毕业差距能拉这么大2026 年,全球第一批被 ChatGPT 陪着读完大学的年轻人,快要毕业了。

今天,OpenAI 从中选出 26 支 18 至 26 岁的年轻人队伍(37 人),发布了「ChatGPT Futures」榜单,每支队伍获得 1 万美元奖金和最新模型访问权。官方推文像报菜名一样列出了入选者的事迹(图片放在评论区了):

·绘制了 150 万个前所未知的太空天体
·通过墙壁和瓦砾探测灾难幸存者
·让 1 亿多张星系图像可被自由检索
·保护濒危语言
·搭建基础设施,将 500 多万磅未售库存从垃圾填埋场转向再流通渠道
·…

先说说入选者是什么背景。

斯坦福、哈佛、MIT、耶鲁、普林斯顿、加州理工学院、宾大等等,顶尖名校占了多数,但入选者的来源地横跨五大洲,巴基斯坦、秘鲁、加纳、伊朗都在其中。

其中,相当一部分人也并非出身优渥,比如作为家中第一代大学生 Fatimah Hussain,靠着每天花四五个小时搜罗奖学金信息,才凑够大学学费。

OpenAI 把入选者分成了 Creators、Explorers 和 Advocates 三类,大致对应创业者、研究者和倡导者:

比如 Icarus Robotics 两位创始人,一个研究月球车、一个专攻机械手,要给空间站造能干体力活的机器人,已拿到 610 万美元融资,2027 年落地国际空间站。

相亲产品 Known 的创始人 Celeste 是家里九个孩子的老幺,用 AI 全程撮合,旧金山测试期间近 2000 次配对中有 70% 走到了真实约会,远高于行业均值,她想把私人媒人变成人人用得起的服务。

此外,Zeyneb Kaya 用 AI 完成了濒危方言 Romeyka 的第一份结构性语言学记录;Nolan Koblischke 训练出可以用自然语言检索 1 亿张星系图像的系统。Kyle Scenna 在 Intuit 实习时用 GPT-4 把税务术语翻译成普通人能懂的语言,项目演示到了 CTO 面前,顺带拿了一项专利。

看完入选者的故事,很难不让人感慨 AI 的能量之大。放在过去,从想法到实践的中间隔着十万八千里,灵感也常常在漫长的折腾中「中道崩殂」。

但现在,只要你会用人话提问,就能调动 AI 来为你打工。正如入选者 Kyle Scenna 所说,「从没想过发现一个问题和做出真正能用的东西之间,可以离得这么近。」

当然,这份名单大概率也存在幸存者偏差。而且 OpenAI 精筛出这些大学生的故事,本质上也只是在挑选「人形广告牌」。

抛却包装滤镜,这份榜单仍然抛出了一个值得认真对待的问题:当执行的门槛越来越低,真正稀缺的东西是什么?

也许只是一个想解决问题的念头,以及把它彻底解决的决心那么简单。

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今天 GitHub 被 Agent 千军万马来相见彻底惊呆了了🚀
5 个星标暴增最狠的项目,专业拆解下!
1.
openai/openai-agents-python
OpenAI 官方轻量级多代理工作流框架,零样板代码实现多个 AI 代理无缝协作与任务编排,彻底解决传统多代理系统搭建繁琐、调试爆炸、难以落地的核心痛点。
🔗 直达 https://github.com/openai/openai-agents-python
程序员以前手动拼多代理,代码写到崩溃还互相打架结果全盘皆输?OpenAI 这次直接扔出官方乐高军团,3452星暴增,卷王看完眼泪直流“亲爹出手了,我终于不用一个人当全栈保姆指挥AI了”!
🟢
2.
google/adk-python
Google 开源代码优先 Python AI 代理工具包,内置完整构建、评估、部署流水线,让复杂代理从原型秒变生产级,解决“代理好建不好用、上线像赌博”的行业老大难。
🔗 直达 https://github.com/google/adk-python
以前AI代理写完 demo 就卡死没法测没法上线?Google ADK 直接给你全套军火库+安全评估,2184星狂飙,程序员吐槽“ Google 把 AI代理从玩具升级成核武器,我一个人就能量产企业级 AI员工”!
🟢🟢
3.
lsdefine/GenericAgent
自进化 Agent,从3.3K行种子代码自动生长技能树,实现全系统控制且token消耗仅1/6,真正从“工具”进化成“自主战士”。
🔗 直达 https://github.com/lsdefine/GenericAgent
传统 Agent一碰复杂任务就跪;这个直接野外自进化成全能怪,883星暴增,程序员感慨“AI 开始自己卷自己了,我只需要扔个种子”!
🟢🟢🟢
4.
EvoMap/evolver
GEP 驱动的 AI Agent 自进化引擎,通过基因进化协议让代理自动迭代能力,打造永不衰老的智能体。
🔗 直达 https://github.com/EvoMap/evolver
想让 Agent 永不过时?Evolver 直接给它装“基因引擎”自己迭代升级,866星狂冲,程序员笑喷“终于不用手动喂prompt当保姆了”!
🟢🟢🟢🟢
5.
msitarzewski/agency-agents
Agency Agents 完整AI代理人格军团,9大部门 61个专业 AI 代理,协作完成复杂企业级任务,瞬间把你一个人变成一家AI公司。
🔗 直达 https://github.com/msitarzewski/agency-agents
一个人扛整个项目?现在直接召唤61个AI“员工”分部门开会、干活、汇报,agency-agents让AI军团实战落地,3124星暴增,程序员直呼“硅谷老板们快失业,我在家就能开AI帝国”!
⚠️⚠️
总结
从 OpenAI 官方多代理框架武装,到Google ADK 代码优先代理军火库强化,再到 Generic/Evolver 的自进化单兵引擎,最后 agency-agents 的 61人实战帝国,Agent军团已全面完成“官方背书→全栈武装→自主觉醒→公司级落地”。程序员一个人指挥AI千军万马,彻底统治开发战场 🚀🔥

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纯杂谈
ai聊天情感陪伴:幽光
通过聊天或送礼物提升好感,由于我存的礼品和星火币有了一定积累就直接送出去了
可惜我推在游戏里当不了输出位,只能出现在同人圈要么是ai创崽
本来仇的人设和塑造,足以让男女玩家喜爱的,却毁在某些编剧和策划整这么一出
现在看来男角色存在的意义,也就止步于同人圈和二创、ai这几领域
令人唏嘘。我推刚好圆梦
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从磕磕绊绊到接受德国总理访问,这是中国机器人来时的路。

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这是 2012 年美国中情局 CIA,所使用的追踪技术。
难以想象 14 年后的今天,伴随 AI 热潮,这项技术会发展成什么样子。

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