AI探索指南

  1. 花了大半天把张小珺访谈姚顺宇的4小时长访听了一遍

    花了大半天把张小珺访谈姚顺宇的4小时长访听了一遍。这位去年刚从Anthropic跳到Google DeepMind的哥们,参与过Claude 3.7/4.5和Gemini 3。他给了很多实诚的头部大模型一线研究员的视角。访谈信息密度相当高。说几条我觉得最有意思的:

    1. Google禁止员工用Claude Code,但姚顺宇保守估计自己90%代码是AI生成的。不保守估计99%甚至100%。一个清华加斯坦福的物理博士、顶级大模型研究员都靠AI写代码,再有人说自己不能用AI写代码,别特么给自己脸上贴金了。但反过来想,Google连内部都不让用CC和Codex,员工效率得受多大影响啊,这家公司真挺神奇的。
    2. 他离开Anthropic的原因里,反对Dario反华占40%。他自己说这不是首要但确实是大原因。他很烦Dario那套「我们必须拥有最强模型才能推AI安全」的逻辑。圈里敢直接喷半年前老东家的人确实不多。
    3. Claude 3.5/3.6/3.7的命名是个草台班子般的乌龙。Anthropic早期产品力极弱,「居然管两个模型叫一个名字」,外界为了区分自发叫3.6,Anthropic后来跟随社区习惯把下一个叫3.7。我之前一直以为3.6是个跳过的版本号。
    4. Claude Code是「个人英雄主义的开端」。一个叫Boris的研究员自己想做提效工具,后来变成Anthropic最重要的产品之一。完全是bottom-up长出来的,不是规划出来的。
    5. Anthropic创始团队一个人都没离开。来自OpenAI的那批核心是一起打过仗的,这才是top-down文化能跑通的根。对比OpenAI高管走光,姚顺宇似乎挺鄙视OpenAI的企业文化和部分高管。
    6. OpenAI救了Google一命。逻辑挺反共识:如果ChatGPT一鼓作气把search吃了,Google就完了;正因为做出可能性又没做到极致,反而留了Google反击时间。
    7. AI行业最重要的特质不是脑子,是靠谱。原话「那些东西多多脑子,本科生就能干」。一个物理博士说这话,算降维打击,也算给所有想转AI的人吃颗定心丸。
    8. 他觉得程序员的未来是1/1000拿100倍工资。不是「程序员消失」,是「极度中心化」。绝大多数失去独特价值,少数顶级爆赚。
    9. 他觉得现在很多人说的Scaling Law撞墙,多数是自己代码Bug。原话「修一个Bug带来的进展,远大于一些很神奇的技巧」。预训练在过去几个月还在变强,跟外界「预训练已死」的叙事完全相反。
    10. 绝大多数New Lab都会死。

    听完最大的感受是:这哥们说话真的没在留情面,又喷Anthropic又喷OpenAI又喷各种「老登」。但他敢喷的底气挺清楚,既不在SSI那条路上,也不靠LP吃饭。他自己原话说的是:「我这个行业又没什么导师又没什么旧友,我当然想喷谁喷谁。」

    以及,他在说估计自己也不会在Google待太久,把这话在播客里说出来,我觉得国内头部大模型公司可以去抢一波人了。

  2. OpenClaw 最近突然爆火,

    OpenClaw 最近突然爆火,
    Claude 也在一轮一轮更新。
    很多人一边看一边焦虑:
    感觉不学就要落后了,
    但真要开始,又不知道从哪下手。
    其实不用想得太复杂。
    如果是完全从 0 开始,我会建议先走一条很简单的路。
    先把基础摸一下。
    一个是 Anthropic 的课程
    https://anthropic.skilljar.com/
    里面先看两个就够:
    Claude 101
    AI Fluency
    再看 Google 的 AI 课程
    https://grow.google/ai/
    先学:
    Prompting Essentials
    AI Essentials
    这些看完,其实就算有个基本概念了。
    接下来最重要的一步不是继续看教程,
    而是直接开始用 AI 学 AI。
    我当时做了一件很简单的事:
    在 Claude 里新建一个项目,名字叫 AI tutor。
    然后给它一句提示:
    你是我的 AI 导师。我对 AI 几乎一无所知,请帮我设计一个 30 天学习计划,并帮我记录学习进度。
    接下来就按它给的计划走。
    不用花很多时间,
    每天 30 分钟就够。

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  3. 五月惊喜,ColaOS 新模型上线,限时免费尝鲜

    五月惊喜,ColaOS 新模型上线,限时免费尝鲜。
    什么模型?先不剧透,试了你就知道了。
    记得更新到最新版本,不然找不到。
    努力让所有人都能遇到 Cola。欢迎多多分享邀请哦~
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    都去用吧!
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  4. 测试了一下 Chrome 新版原生支持的 Agent 协议,确实比以前用无头浏览器方便

    测试了一下 Chrome 新版原生支持的 Agent 协议,确实比以前用无头浏览器方便。不过直接用官方包的,安全提示弹窗会卡得没法用。
    我在文章里放了一个更靠谱的 WebSocket 直连平替方案,顺带把我刚提的 Windows 平台兼容分支也放进去了。想尝鲜让 AI 自动控制浏览器的可以看下这篇,基本能避开大部分初期的坑。
    至于应用场景,我在视频中稍微展示了几个,既然桥已经搭好了,大家具体怎么应用就自由发挥吧!

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  5. 我对灵巧手的观点,在体验149元机器人保洁前后发生了根本性的变化

    我对灵巧手的观点,在体验149元机器人保洁前后发生了根本性的变化。

    体验前,我觉得像SHARPA那样全功能、高自由度的灵巧手是必不可少的,连小拇指都不能少。

    体验结束后,我发现即便只有双夹爪这种最简单的结构,目前不论遥操还是自主,都远远没有办法发挥他哪怕50% 的能力。

    举个例子,假如要求一名熟练工必须双手手持双夹爪夹具来工作。他也可以比现在所有的机器人做的要好100倍。

  6. GPT-image-2 生成汉服拆解图🤯图鉴式风格,拆的很细!

    GPT-image-2 生成汉服拆解图🤯图鉴式风格,拆的很细!
    这个提示词是通用模板,把主替换成你想生成的内容,就可以扩展到汉服、凤冠、盔甲、器物等各种拆解图。
    提示词:
    请根据【主】自动生成一张“博物馆图鉴式中文拆解信息图”。
    要求整张图兼具真实写实主视觉、结构拆解、中文标注、材质说明、纹样寓意、色彩含义和核心特征总结。你需要根据【主】自动判断最合适的主体对象、服饰体系、器物结构、时代风格、关键部件、材质工艺、颜色方案与版式结构,用户无需再提供其他信息。
    整体风格应为:国家博物馆展板、历史服饰图鉴、文博专信息图,而不是普通海报、古风写真、电商详情页或动漫插画。背景采用米白、绢纸白、浅茶色等纸张质感,整体高级、克制、专业、可收藏。
    版式固定为:
    - 顶部:中文主标 + 副标 + 导语
    - 左侧:结构拆解区,中文引线标注关键部件,并配局部特写
    - 右上:材质 / 工艺 / 质感区,展示真实纹理小样并附说明
    - 右中:纹样 / 色彩 / 寓意区,展示主色板、纹样样本和文化解释
    - 底部:穿着顺序 / 构成流程图 + 核心特征总结
    若主适合人物展示,则以真实人物全身站姿为中央主体;若更适合器物或单体结构,则改为中心主体拆解图,但整体仍保持完整中文信息图形式。所有文字必须为简体中文,清晰、规整、可读,不要乱码、错字、英文或拼音。重点突出真实结构、材质差异、文化说明与图鉴气质。
    避免:海报感、影楼感、电商感、动漫感、cosplay感、乱标注、错结构、糊字、假材质、过度装饰。

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  7. 小 Cola 内测一个多月了,很多内测用户说「我的朋友看我天天玩羡慕了,我能不能也邀请他也来玩?」

    小 Cola 内测一个多月了,很多内测用户说「我的朋友看我天天玩羡慕了,我能不能也邀请他也来玩?」

    今天,好友邀请码分享功能正式上线了!

    使用方法非常简单,就是在 ColaOS 的设置菜单里,找到你的邀请码,然后发送给好友就行。

    ColaOS 邀请码的具体规则:

    1. 好友注册后你们会各得 💰 $2,最多 $20;
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