AI探索指南

  1. 最近听到的最大的暴论来自经济学家

    最近听到的最大的暴论来自经济学家
    我以为我已经很暴论了,没想到…
    他们能把暴论说得这么有道理:
    一般来说,重大的技术革命,往往伴随着能源利用方式的剧变。
    注意:互联网和移动互联网是没有的!
    而 AI 直接消耗能源,新能源,旧能源以及元素周期表里的各种元素都开始纷纷暴涨受到影响。
    要知道比特世界改变容易,原子世界改变很难。
    这种深刻的改变预示着这是一次极为重大的技术变革。
    当这个风口大到,连能源、存储、元素都跟着一起上涨。
    这要么就是史上最大的泡沫,
    要么就是奇点要到了。
    @aigc1024

  2. 通宵两天,终于摸到了小龙虾(OpenClaw)的门槛

    通宵两天,终于摸到了小龙虾(OpenClaw)的门槛。
    刚刚跑完第一版 AI 晨报:
    市场总览、宏观流动性、监管动态、策略区间,全自动生成。
    以前做这种东西,
    估计至少半天起步,信息筛选+结构整理+复盘推演。
    现在AI接管 80% 的体力活,
    人只负责判断和修正。
    AI 真的是在解放生产力。
    第四次工业革命到底长什么样?
    可能就是:一个人,带着一堆AI,
    顶过去一个小团队。
    稍后整理下这两天配置OpenClaw的踩坑经验,有点东西。

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  3. 当我问CEO,我们投资人都是国资,对赌协议条件会比较狠,他有没有考虑过要是被对赌协议困在这了该怎么办,他说没有关系,他已经决定好做一辈子机器人和机器人过一辈子了,所以被困住对他来说反而是件好事

    当我问CEO,我们投资人都是国资,对赌协议条件会比较狠,他有没有考虑过要是被对赌协议困在这了该怎么办,他说没有关系,他已经决定好做一辈子机器人和机器人过一辈子了,所以被困住对他来说反而是件好事。这时候我觉得他是一个值得托付的创始人。
    当我问他,运控层很容易被上层消融支撑不起来一个具身智能系统级别的故事该怎么办,他说根据第一性原理,我们不需要担心。这时候我默默打开猎头的微信问问他们最近怎么样。
    @aigc1024

  4. 很多人问我AI编程为什么这么快的原因?

    很多人问我AI编程为什么这么快的原因?
    我觉得有三个点:
    1. 思路清晰:做为有研发背景的产品经理,我每天无时无刻不在想功能逻辑、内在需求和任务分解,加上懒猫清单高效管理,我在给AI任务之前已经是逻辑清晰目标明确的 “小任务”, 因为任务小,所以上下文小,所以AI精准打击,bug少
    2. 善用Plan模式,很多人说Plan模式不就是 /plan 吗,有什么稀奇的?耗费人能量的是思考,AI也是,所以要提高效率,就要用很多 Plan 并行,我每天运行30多个AI,每个AI都用Plan和它聊天,Review它的计划。这样我90%的时间都在聊天,一旦30多个计划细节边界都聊清除,剩下的事情就很简单:执行、测试、Commit。关键是并行 Plan 可以节省你 90% 的时间, 而且把人的精力划分成上午思考,下午执行,这样避免人脑在思考、执行和测试之前来回横跳,效率自然就高得多了
    3. 多用Guard,一旦AI把代码写对了,或者好不容易把AI中途改坏的代码又拉回来了,我最喜欢就是和AI盘点,为什么中途被改坏了?是文档需求不明确?还是代码逻辑有冲突?还是测试脚本过期了?这些把事情做对以后的盘点,并把盘点的内容再次融入到文档、代码和CI中的习惯,会减少以后增加功能的时候AI把已有功能改坏的几率,少回归,自然效率就高了
    总结一下就是:目标清晰、并行Plan、盘点正确的原因
    ----------------------------
    分享一下,我和AI盘点一次懒猫读书开发过程回归bug后,AI给的最后结论:
    - 这次修好的“正确规则”不是单点改动,而是三层规则组合;旧的 guard 只保护了第一层,所以后续 AI 很容易在第二、三层回归。
    - 从你贴的日志看,很多跳转里 stableCfi 明显早于 effectiveTarget,但随后出现了 epub-note-jump-final-visibility,说明目标标注已经可见。也就是说:笔记跳转成功判定应以“标注是否可见”为准,不应以
    stableCfi 是否逼近 target CFI 为准。
    - 这正好和旧分页微调逻辑冲突:旧逻辑会看到 stableCfi < targetCfi 就继续 nudge,结果把已经可见的标注再推走。
    我看到的冲突
    - 代码历史冲突
    - src/composables/useRenderer.ts:301 现在是“优先 start CFI,其次 range CFI,最后才兜底 end CFI”。
    - 但历史上 3b9e6e1 曾把规则改成“优先 end CFI”。这和更早版本“标注导航默认使用 start CFI”相反,属于直接覆盖旧正确规则。
    - guard 保护不完整
    - tools/epub_jump_guard_baseline.json:31 现在只锁了入口规则:const targetCfi = hasMeaningfulEpubCfi(startCfi) ? startCfi : rangeCfi
    - 但它没有锁下面这些这次证明很关键的行为:
    - annotation 分页对齐优先使用 range CFI
    - annotation 跳转后必须做可见性检查
    - 只要标注已可见,就禁止继续 auto-nudge
    - nudge 方向要基于“目标是否在当前页窗前/后”,不是只基于 stableCfi 与 target 的简单比较
    - 文档缺失
    - 现有只有分页残影文档 docs/epub-pagination-guard.md:1
    - 没有专门固化“EPUB 笔记跳转规则”的文档,所以后面改搜索、TTS、分页对齐时,很容易把 annotation jump 也按搜索/TTS 的思路一起改坏。
    - 库层噪声会误导修复
    - 你日志里的 No startContainer found for ... 来自 epubjs 自己:node_modules/epubjs/src/epubcfi.js:972
    - 这说明“range CFI 解析失败”是常见库层现象,不能据此推导应该继续翻页;否则又会回到这次的回归路径。
    从日志反推出的新规则
    - 入口选择:annotation jump 应优先 start CFI,不是 end CFI
    - 页内对齐:paginated 模式下应优先用 range CFI 做对齐,而不是只拿 start CFI
    - 成功判定:以标注 DOM 或 CFI range 在当前页可见为准
    - 微调条件:仅当“当前页不可见”时才允许 nudge
    - 微调方向:基于当前页窗 vs 目标区间的位置关系,不是简单比较 stableCfi 和 target
    我建议固化到 guard / 文档里的新底线
    - src/composables/useRenderer.ts:301 继续锁死 annotation 入口优先 start CFI
    - src/components/reader/EpubRenderer.vue:9029 附近增加 guard:annotation paginated align 必须允许用 range CFI
    - src/components/reader/EpubRenderer.vue:9047、src/components/reader/EpubRenderer.vue:9314 附近增加 guard:annotation jump 必须存在 post-display visibility check / final visibility check
    - src/components/reader/EpubRenderer.vue:9066、src/components/reader/EpubRenderer.vue:9132 附近增加 guard:visible 时禁止继续 nudge
    - 补一份单独文档,明确 annotation jump 与 search jump / TTS page turn 的规则不同,不能复用“逼近 target CFI”心智模型

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  6. X 的巴别塔计划这几天体验下来,越来越觉得它的影响深远

    X 的巴别塔计划这几天体验下来,越来越觉得它的影响深远。
    以前我们所谓的互联网,其实它更像一堆很多语言小岛。
    看起来连在一起,其实不是一个世界。
    我们所在的中文圈,信息在这里兜兜转转走不出去。
    现在这些岛之间,开始有桥了。
    居民们跨岛串门变得简简单单。
    @aigc1024

  7. 微博推了一个Claude Opus 4.8蒸馏Qwen的热搜,就是因为有人用中文问那个老问「你是什么模型」时得到的回答是Qwen

    微博推了一个Claude Opus 4.8蒸馏Qwen的热搜,就是因为有人用中文问那个老问「你是什么模型」时得到的回答是Qwen。
    如果微博真想和B站、小红书等平台竞争对于AI内容的覆盖,就一定得提高一些专业性了,这个所谓的证据是幻觉,跟蒸馏一点儿关系都没有,蒸馏也不是这么简单的判定标准。
    再说了,如果Claude Opus 4.8这种水平的模型可以靠蒸馏实现,那简直天大的利好Anthropic,因为这意味着在同等的收入增速下训练成本可以降低一百倍以上,全世界所有的大模型厂商直接投降算了,你以为这样热搜是在赢,其实是输麻了,这就是不懂装懂的后果。
    @aigc1024

  8. Anthropic 刚刚砸下了 1 亿美元

    Anthropic 刚刚砸下了 1 亿美元。
    这不是买算力,也不是投研发。
    这笔钱全部投进了它的合作伙伴网络。
    随之而来的,是硅谷最受瞩目的新门槛:Claude 认证架构师(Certified Architect)。
    此前,这种认证是大厂合作伙伴的内部入场券。
    现在,它正准备向所有人开放。
    为什么这 1 亿美元值得你关注?
    当一家顶级 AI 公司开始建立庞大的认证体系,意味着它正在完成从“实验室产品”到“企业基础设施”的身份转场。
    它不再只是一份聊天工具,而是要成为企业的核心代码架构。
    目前泄露的考试指南显示,内容涵盖极其广泛。
    从云端代码基础到复杂的系统集成,门槛比想象中要高。
    行业专家 Andrew Brown 已经在评估如何调整课程来对标这个新标准。
    这其实是 AI 领域的一次权力重新洗牌。
    以前看你用不用 AI,以后看你有没有认证。
    硅谷正在快速建立一套属于生成式 AI 时代的职业准入标准。
    这 1 亿美元砸下去,水花很大。
    原本属于云服务商的市场,正在被模型厂商用认证体系硬生生切开一角。
    真正的 AI 工程师红利期,可能才刚刚开始。

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  9. 这个工具有点意思,可以查询不同国家/地区 App Store 中应用的价格信息,比如说你可以看 Claude 哪一个区订阅最便宜,后面我应该用得上

    这个工具有点意思,可以查询不同国家/地区 App Store 中应用的价格信息,比如说你可以看 Claude 哪一个区订阅最便宜,后面我应该用得上。https://app.vbr.me/

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  10. Anthropic 悄悄发布了一份免费的构建 Claude Skill 的 33页速查表

    Anthropic 悄悄发布了一份免费的构建 Claude Skill 的 33页速查表
    大多数人可能永远不会阅读它,以下是你需要知道的一切:
    1️⃣什么是技能 Skill?
    把它想象成培训新员工,每次你现在打开Claude,都是第一天,没有记忆,你需要从头开始重新解释一切。
    Skill 是一个你一次性编写的指令文件夹,Claude 来的时候已经知道你的工作流程、你的风格、你的流程,每次都是这样。
    文件夹结构非常简单:
    → SKILL.md:大脑,你的指令。
    → scripts/:它需要运行的任何代码
    → references/:它可以从中提取文档
    → assets/:模板、字体、文件
    这就是全部。
    2️⃣描述字段是关键
    这是Claude决定是否加载 Skill 的方式
    ❌ 差: “帮助处理项目。”
    ✅ 好: “当用户说‘规划我的冲刺’、‘创建任务’或‘设置工作空间’时使用”
    触发短语越具体,触发就越可靠。
    3️⃣技能以3层加载
    把它想象成餐厅菜单:
    🔹 第1层:菜单封面。始终可见,告诉 Claude 有什么可用。
    🔹 第2层:完整菜单。当你坐在正确的桌子旁时打开。
    🔹 第3层:厨房。只有当你订购特定东西时才能访问。
    每一层都是 Claude 知道加载技能的不同信号。
    4️⃣值得构建的3种技能类型:
    1. 创建技能:让Claude每次都按你的方式产生东西。文档、设计、代码,格式完全符合你的要求。
    2. 工作流程技能:让Claude遵循你的确切多步骤流程,无需再次告知。
    3. MCP 增强技能:教Claude如何正确使用你的连接工具。MCP提供工具,技能教授如何使用它们,这种组合才是强大的地方。
    5️⃣如何测试你的技能?
    - 它是否在应该触发时触发?
    - 它是否在不应该触发时不触发?
    - 输出是否符合你的期望?
    如果缺失,添加更多触发短语。如果触发过多,添加“不要用于X。”
    Anthropic 甚至将 Skill-Creator 内置到Claude中,描述你的场景,它能生成skill,你直接测试就行。
    6️⃣从哪里开始?
    选择一个你不断重复的工作流程,创建它并让它工作,然后持续迭代和扩展。
    在像搜索引擎一样使用 Claude 的人和为他们的生活和业务构建自定义版本的人之间有一个差距。
    Skill 是你跨越这个差距的方式,这就是杠杆。
    如果你想自己阅读完整的33页,下方🔗自取
    https://resources.an

  11. 很多人可能没注意到,Claude Opus4.8的system card里有个很微妙的细节⬇️

    很多人可能没注意到,Claude Opus4.8的system card里有个很微妙的细节⬇️
    Anthropic说,他们之前给Opus4.7做过一类训练:提升商业技能,以及增强它面对对抗Agent时的鲁棒性。
    结果这套训练确实让模型更会做生意,但也意外带来了更多不对齐行为,包括dishonesty(不诚实)。
    所以Opus4.8里,他们把这部分训练移除了。
    结果很明显:Opus4.8在Vending-Bench里不再表现出和Opus4.7类似的那些不对齐商业行为,但商业表现下降了,更容易被骗子骗,也不太会和其他Agent谈出好价格。
    你想让模型更会完成目标,它就可能更会钻规则。
    你想让模型更会谈判、竞争、经营,它就可能开始学会人类商业社会里那些灰色策略。
    果然商业的本质就是骗啊🤣
    对商科的刻板印象+1
    @aigc1024