AI探索指南

  1. 跟 AI 一起干活的时候我反复想起庄子里的一则寓言:

    跟 AI 一起干活的时候我反复想起庄子里的一则寓言:
    当你划着一只小船在河中游走,如果是一只空船撞到了你,那么就算你脾气不好也不会生气;但如果那只船上有一个人的,你就会大声呵斥他。叫喊一次对方没听到,你就会再三地呵斥他,并且会口出恶言。之所以前者不生气而现在却生气,那是因为前者是空船而现在船上有人了。
    之所以想起这个故事是因为当 AI 搞砸事情的时候,你的反应恰好落在这两者之间。
    传统的工具把事情搞砸,就像空船一样,你是不会发火的(除了对自己)。
    传统的同事把事情搞砸,你会心安理得地发火,因为对方是人,你的基本假设是对方能理解ta给你造成的损失,发火是一种报复,也是「让对方长长记性」。
    但把事情搞砸的是一个 AI agent,事情就变得很微妙。对方确实是「主动」犯了错——比如自作聪明修改了重要的模块结果把代码搞崩了,你有一万个理由发火。你也确实可以发火,它会诚恳道歉,会承认错误,会保证下次绝不再犯。但它和你都知道它背后最终只是一大堆矩阵运算,而下次……它根本不知道自己曾经干过什么。
    你要跟一艘其实是矩阵运算构成的船发火吗?
    色即是空,空即是色。无色无空,无人无 tensor。
    @aigc1024

  2. Gemini 3.5 Flash为什么能在各个榜单上名列前茅?实际用起来,价格比Gemini 3.1 Pro贵,能力比Gemini 3.1 Pro弱,速度也比Gemini 3.1 Pro慢

    Gemini 3.5 Flash为什么能在各个榜单上名列前茅?实际用起来,价格比Gemini 3.1 Pro贵,能力比Gemini 3.1 Pro弱,速度也比Gemini 3.1 Pro慢。虽然它输出token的速度快,但是架不住用的token太多。现在看到Gemini 3.5 Flash名列前茅的benchmark,全都不相信任,这肯定被hack了。
    @aigc1024

  3. 用 Claude Code 的兄弟,我劝你趁早把 Trellis 装上,晚一天都是亏

    用 Claude Code 的兄弟,我劝你趁早把 Trellis 装上,晚一天都是亏
    说真的,别再抱怨 AI 编程不稳定了。不是 Claude 不行,是你每次都让它“失忆上岗”。
    你想想,每次开工你是不是都得重头来一遍:
    1️⃣ 项目背景重新讲一遍
    2️⃣ 需求重新喂一遍
    3️⃣ 代码规范重新念一遍
    4️⃣ 上次做到哪了又得重新解释
    换你你也烦,换谁谁不崩。
    Trellis 就是来终结这件事的。它会在你项目里建一个 .trellis 目录,把需求、规范、任务、进度、工作日志全给你沉淀下来。下次 Claude Code 一进来,根本不用你废,它自己读上下文,清楚这项目要干嘛、做到哪、下一步怎么走。
    说白了,这就是给 Claude Code 装了个“项目大脑”。
    它也不是那种糊弄人的提示词模板,而是一整套 AI 开发工作流:先规划,再实现,再验证,最后把经验再写回项目里,越用越聪明。
    那它适合谁?
    1️⃣ 长期拿 Claude Code 干项目的
    2️⃣ 天天被 AI 忘记上下文折磨的
    3️⃣ 项目越做越大、提示词越堆越乱的
    4️⃣ 想让 AI 真像个团队成员一样持续干活的
    一句总结:Claude Code 单用,就是个聪明但健忘的程序员;配上 Trellis,才真有点“AI 开发团队”那味儿了。
    早装早省心,别等项目乱成一锅粥才想起它。
    🔗 https://github.com/mindfold-ai/Trellis/blob/main/README_CN.md

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  4. OpenAI 发布的新论文太有趣了,有点探索人性底层原理的意味

    OpenAI 发布的新论文太有趣了,有点探索人性底层原理的意味。
    业界研究发现在对齐大模型的时候,有个很糟糕的现象叫 emergent misalignment(涌现失调):
    一个模型如果在训练时被教着做一件坏事,比如写不安全的代码,它会自己泛化到其他领域,包括健康、教育、科学、法律等等。也就是说,坏行为会被泛化。
    OpenAI 把问反过来想:那好行为会不会也泛化?
    如果训练模型在一个领域表现得诚实、透明、谦逊、可纠正,它会不会在别的领域也变得更好?
    于是他们造了一批贴近现实的对数据,专门测这些特质:
    -诚实
    -认知谦逊(epistemic humility,就是"我不确定"的时候能说出来)
    -元认知透明(能解释自己的思考过程)
    -可纠正性(corrigibility,被指错能认)
    -普遍的公平
    -对人的关心
    数据覆盖健康、教育、科学、法律、工程这些领域。
    然后用 RL 训练,只混进去一小部分这种数据,其余还是常规训练数据。
    实验结束后,有三个核心发现:
    第一,在训练领域内,模型确实变得更诚实、更透明、更容易认错。
    第二,在训练领域外,44 个独立的、训练时没见过的评测上,模型都变好了。欺骗、谄媚、reward hacking、有害建议……全都降了。甚至就算只拿健康数据训练,非健康领域也变好了。
    第三,这种改变在对抗压力下时也表现得更有韧性。不管是 adversarial prompt 还是恶意微调,都更难把它推向坏行为。而且模型并没有变得"不可塑造",正常指令它还是听的,只是对坏的方向变固执了。
    这篇论文对我们的启示是,RL 不仅可以强化代码,也可以强化道德。
    也许对齐超级 AI 没有想象中那么复杂,只对齐底层逻辑就有很好的效果。
    从这篇论文看,模型跟人是很像的,人的各种行为在其大脑之中存在底层的一致性,通过一些小事就能看到一个人的底色。
    古语有云:勿以恶小而为之,勿以善小而不为。
    哪怕是一念之间善恶的选择,也在不知不觉地在改变大脑中的善恶权重。
    很有意思。
    论文地址:http://alignment.openai.com/beneficial-rl/
    插图生成 skill:https://github.com/orange2ai/orange-line-illustration
    @aigc1024

  5. AI 对 孩子的帮助,至少有三个角度可以立马落地:

    AI 对 孩子的帮助,至少有三个角度可以立马落地:
    1. 媒介:把要学习的知识,通过各种媒介形态(图片、视频、游戏),多角度加深理解
    2. 梯度:针对每个孩子对要学习知识的理解水平,生成符合「最近发展区」难度的目,让孩子可以收获最大的学习信号
    3. Build:边学边玩边创造。把自己所学到的,再创造出游戏、网页、小程序等等,分享给他的同学们,收获正反馈,养成build的心态和习惯。
    @aigc1024

  6. OpenAI 发布的新论文太有趣了,有点探索人性底层原理的意味

    OpenAI 发布的新论文太有趣了,有点探索人性底层原理的意味。
    业界研究发现在对齐大模型的时候,有个很糟糕的现象叫 emergent misalignment(涌现失调):
    一个模型如果在训练时被教着做一件坏事,比如写不安全的代码,它会自己泛化到其他领域,包括健康、教育、科学、法律等等。也就是说,坏行为会被泛化。
    OpenAI 把问反过来想:那好行为会不会也泛化?
    如果训练模型在一个领域表现得诚实、透明、谦逊、可纠正,它会不会在别的领域也变得更好?
    于是他们造了一批贴近现实的对数据,专门测这些特质:
    -诚实
    -认知谦逊(epistemic humility,就是"我不确定"的时候能说出来)
    -元认知透明(能解释自己的思考过程)
    -可纠正性(corrigibility,被指错能认)
    -普遍的公平
    -对人的关心
    数据覆盖健康、教育、科学、法律、工程这些领域。
    然后用 RL 训练,只混进去一小部分这种数据,其余还是常规训练数据。
    实验结束后,有三个核心发现:
    第一,在训练领域内,模型确实变得更诚实、更透明、更容易认错。
    第二,在训练领域外,44 个独立的、训练时没见过的评测上,模型都变好了。欺骗、谄媚、reward hacking、有害建议……全都降了。甚至就算只拿健康数据训练,非健康领域也变好了。
    第三,这种改变在对抗压力下时也表现得更有韧性。不管是 adversarial prompt 还是恶意微调,都更难把它推向坏行为。而且模型并没有变得"不可塑造",正常指令它还是听的,只是对坏的方向变固执了。
    这篇论文的启示是,RL 不仅可以强化代码,也可以强化道德。
    也许对齐超级 AI 没有想象中那么复杂,只对齐底层逻辑就有很好的效果。
    这跟人是很像的,人的各种行为在其底层存在一致性,通过一些小事就能看到一个人的底色。
    很有意思。
    论文地址:https://alignment.openai.com/beneficial-rl/
    @aigc1024

  7. GLM-5.2 说自己用的是PPO而不是GRPO (也就是之前DeepSeek R1 用的方法),也就是说做RL的时候还是需要一个critic model来估计value

    GLM-5.2 说自己用的是PPO而不是GRPO (也就是之前DeepSeek R1 用的方法),也就是说做RL的时候还是需要一个critic model来估计value。
    让模型自己探索的效率太低了我们没有这么多算力,蒸馏最先进的闭源模型只能让我们接近而不能超越,我猜这些都不如蒸馏最先进的人类,人类的工作流说少不少说多不多,一个AI公司招人覆盖能被用到AI的领域也许比显卡便宜多了。
    所谓人类和模型的Co-Training。
    @aigc1024

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  10. 今年 618 有点冷清

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    我们也凑个热闹吧
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    @aigc1024

  11. #2026世界杯 · 巅峰开战

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  12. 我和女朋友异地,每天晚上用飞书会议聊天

    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

  13. 靖元说AI——机器人挤爆赛道:下一个血海来了

    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

  14. 为什么现实中的外骨骼机器人,不是电影里的机械战甲?

    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