AI探索指南
- 我和女朋友异地，每天晚上用飞书会议聊天。飞书有文字纪要，所以我攒下了五六百篇我们的聊天。
我让 Claude Code 基于这些纪要去理解女朋友的偏好，帮我推荐礼物，推荐得特别好。大节日礼物、每次从北京出差带回去的几十块小礼物，它推荐的都特别准。比如女朋友喜欢甜酷风的东西，我自己都不知道——但她说过，她说过但是我没记下来，AI 能抽出来。她说过她的 AppleWatch 表带发黄了，她真的说过这句，我也记得，但我想不到要再买个新表带，AI 就知道。
她觉得脸上有些痘印，皮肤变得暗沉发黄，很苦恼，Claude Code 推荐了美容仪。我同时用了 ChatGPT、Claude、Gemini的 deep research，也用了 Claude Code去调研具体买哪款美容仪。Claude Code 效果比其他的都好——要知道，Claude Code 是没有专门为 Deep Research 适配过的（至少我当时还没有体验到），它只是简单地做一轮又一轮的搜索，但它只要有了上下文，哪怕只是做简单的的搜索，都比专门做深度搜索的工具更好，因为上下文能带来更精准的判断。它知道我女朋友脸部的各种细节描述，知道我女朋友的各种购物偏好。所以能推出更精准的美容仪。那些专门做深度搜索的工具就很差，因为它只有我说的那几百字。
大模型是预测。当你的上下文不充分，它的预测就是给你一个最平均的回答，也许这个平均的回答已经很好了。但当你给它的上下文足够充分，你会对它施加一个强大的引力和扭转，它会给你一个更好的回答——也许这个回答在大众的意义上并不是最好的，但它对你就是最好的。
@aigc1024 - 靖元说AI——机器人挤爆赛道：下一个血海来了
2025年中国人形机器人企业超140家、产品330款，占全球出货85%（Barclays）；价格两年暴跌72%（Unitree招股书），租金从2.5万元/天砸到2199元（北京新闻）——泡沫味已经出来了。
基于2026年Q2行业数据，但要认清一个边界：如果工业、物业等B端场景先跑通，这轮“价格先崩”的节奏，可能被短期托住。
这事说白了就一句人：货比需求跑得快，价格一定先跪。
先总结3点，
好事（表面）：成本从2.8万美元打到1.4万美元（GigaAI目标），看着像“iPhone时刻”。
坏事（真相）：应用场景还在幼儿园。说个不太好听的细节，很多“会做饭”的Demo，换个厨房就卡壳，这事没人敢拍长镜头。
矛盾：规模没起来，价格先卷死，现金流比技术先断。
再给你一个结论——
现在的人形机器人≈2018年的新能源车：不是拼谁最牛，是拼谁先熬死。
但也别一棍子打死，EV当年死了一批，也跑出了特斯拉和比亚迪，问不是赛道行不行，是你能不能活到最后。
那么，怎么判断？
别看技术，看现金流：谁能拿下工厂、物业订单，谁更可能活。
别看发布会，看降价速度：降得越狠，库存越急。
别迷信龙头，看退出率：玩家越多，淘汰越快。
本质就一句：
任何“未来感爆棚”的行业，只要供给爆炸+需求没跟上，本质都是资本绞肉机。
这条规律只在早期和资本过热阶段成立，一旦进入寡头期，玩法会切到效率和利润。
如果你真想下场，盯三个硬指标：
1，单机毛利能否转正
2，B端复购率是否超过30%
3，非结构化环境成功率能不能稳定
最后我还得替你问一句：这波机器人热，你是想抄底未来，还是被未来抄家？
@aigc1024 - 为什么现实中的外骨骼机器人，不是电影里的机械战甲？
提到“外骨骼机器人”，很多人脑子里冒出的第一幅画面，可能还是电影里的机械战甲。
厚重装甲、全身覆盖、力量暴增，穿上以后能举起汽车、飞檐走壁、执行高强度任务。画面很燃，想象很爽，传播效果也很好。
但现实中的外骨骼机器人，大多数并不是这种样子。
它们往往没有那么夸张，也不一定覆盖全身。
更多时候，它们只是穿戴在腰背、髋部、膝部、肩部、手臂或下肢附近，帮助人在某些动作里少一点负担、多一点稳定、多一点训练机会。
它没有电影里那么夸张，但也正因为不夸张，才更接近真实生活。
https://mp.weixin.qq.com/s/QOFnKGZz2IwQhks8qwoImg
@aigc1024 
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感谢Claude Code/Codex
都是共识
@aigc1024 - GitHub - alibaba/open-code-review: Open-source & free — Battle-tested at Alibaba's scale. Hybrid architecture code review tool: deterministic pipelines + LLM Agent, precise line-level comments, built-in fine-tuned ruleset (NPE, thread-safety, XSS, SQL injection), OpenAI & Anthropic compatible.
https://github.com/alibaba/open-code-review
阿里开源了一个代码审查工具，核心思路——"确定性规则 + AI Agent"混合架构，确定性规则管"绝对不能错"的硬约束，AI Agent 管"动态决策"的软能力。
@aigc1024 - 1. 非常快，至少 90% 敲电脑的岗位会永远消失。世界极速两极分化，只有两种人：超级个体，和其他所有人。
2. 一个 team 有 1+7 个左右超级个体，基本能解决业务上所有事。founder 和核心团队必须是超级个体，否则没戏。
3. 创业要选最大的业务,越大越好。业务不够大就根本不需要 n 个超级个体协作，一个人就够了。只有在巨大又巨难的业务里，超级个体之间的协作才会变成组织的指数级产出——做不到指数级，就不算超级个体。这就是 AI 原生的组织形态：透明、自主运行，行业会被重新洗牌。
4. 以前我以为金融交易是唯一一个 100 个人做 100 亿美金利润的生意，现在发现 5 个超级个体大概也能做到(想想都🙀)。因为这个时代超级个体的能力又被放大了至少 20 倍。
选最大的行业，用最少的人，分子分母同时优化。
@aigc1024 - 今天连GLM 5.1都用不了了，我已经回退到5-turbo
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