AI探索指南

关于AIGC人工智能、思维方式、知识拓展，能力提升等。投稿/合作： @inside1024_bot
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件

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  2. AI探索指南

    能不能让英国也加入这个世界人工智能合作组织，

    能不能让英国也加入这个世界人工智能合作组织，
    让英国这些qs top 50（包括剑桥和牛津）的民办三本文科水硕们集体交换到深职院，学一年的AI Agent开发，
    省得让这些大傻逼们天天在英国各大城市修垃圾课、雇人写作业、用chatgpt写论文、吃饱了没事儿干排队喝蜜雪冰城吃麻辣香锅了。

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  3. AI探索指南

    Agent-Native 终端 Termany 开源了

    Agent-Native 终端 Termany 开源了。🎉
    主要特点：
    1. 基于页面的多层级 filetree，管理项目更方便
    2. workspace + page + tab + pane 的组合，无限多开 Agent 工作窗口
    3. 搜索面板快速定位窗格、内置快捷键与快捷操作
    4. 多类型窗口切换：终端、文件、Git 差异、对、浏览器
    5. 多 Agent 管理，cli 快捷命令，acp 对，自定义模型
    6. Agent 状态显示、Token 统计、Session 检索，系统负载监控
    7. 多语言、多主，兼容 codex 的自定义主
    8. 其他更多 Agent 相关特性
    欢迎体验，感谢 Star👇
    https://github.com/thinkany-ai/termany
    @aigc1024

  4. AI探索指南

    🚀 28个真实可跑项目！AI Agent实战圣经开源

    🚀 28个真实可跑项目！AI Agent实战圣经开源
    李博杰新书《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》全开源！仓库包含全书正文+PDF+10章配套代码，核心公式：Agent = LLM + 上下文 + 工具。
    - 28个可跑项目，从基础上下文消融、工具调用，到Coding Agent、自我进化、多Agent协作、多模态实时交互，全是生产级实操
    - 小模型也能干大事：0.6B本地部署+强工具能力演示
    - 上下文/KV Cache/压缩/记忆/RAG实战，效果直观对比
    - 代码+PDF免费下，亲手跑一遍就懂工程竞争力在哪
    真正把原理讲透、代码跑通的稀缺货。想系统学Agent的别错过！

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  6. AI探索指南

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  7. AI探索指南

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  9. AI探索指南

    Claude 前一段时间把每周限额临时提升了 50%，客观说效果还是挺好的，要是用 Opus 4.8 的比 GPT 5.6 还耐用，不过架不住 Codex 一天天重置

    Claude 前一段时间把每周限额临时提升了 50%，客观说效果还是挺好的，要是用 Opus 4.8 的比 GPT 5.6 还耐用，不过架不住 Codex 一天天重置。
    这个活动本来要到期了，现在延期一个月了，感觉一个月后可能要变成常态了。

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  10. AI探索指南

    球速体育 相信品牌的力量，老品牌，值得信赖

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  11. AI探索指南

    如何构建一台经验智能机器？

    如何构建一台经验智能机器？
    https://mp.weixin.qq.com/s/14lYd7XIeWBCgSkuWRG2OQ
    这篇文章深入探讨了如何构建能从经验中持续学习的智能机器，揭示了参数迭代与提示词迭代的双路径，并展望了智能体通过群体协作实现能力跃迁的未来。转发语：从集中训练到持续进化，Mind Lab提出「经验智能机器」的突破性框架，让AI真正在行动中成长。
    @aigc1024

  12. AI探索指南

    最近体验了一批打造AI公司的产品，也不是正经评测，就是想试试

    最近体验了一批打造AI公司的产品，也不是正经评测，就是想试试。
    常见的做法是需要配置一些智能体，给它们身份和技能，然后会有一个人机共用的群聊空间和/或一个人机共用的issue看板，有的还有公司level的OKR、看板、自动化任务等等。非常理解这么设计的理由，但实际用起来，还是完不成任务🤦‍♂️ 精美的草台班子具象化了……
    也许，精心钻研的组织方式始终只是个壳，并不本质。
    以我目前的认知（很可能会变），本质只有两个，【智能提升】和【对接世界】。人也是一样，【心智成熟】和【社会化】。
    在现在这个阶段，后者甚至更重要，连人机验证都过不去，一篇帖子都发不出来的agent就不要浩浩荡荡组个团队了吧……
    @aigc1024

  14. AI探索指南

    仅次于 Fable 的模型，到底有几个？

    仅次于 Fable 的模型，到底有几个？
    模型在正式发布之前，大家都是仅次于 Fable，一旦都发布了，就只有一个仅次于 Fable 了。
    hhh
    刚好，今天 Cola 也上线了一个仅次于 Fable 的模型，July ，今日对会员限时免费，欢迎体验。
    本来想对所有人开放体验的，可是没想到这个仅次于的 Fable 的模型，会员都喜欢用，现在已经都要排队使用了，建议大家还是错峰使用。
    看来这个模型有点东西，至少也是个 Opus 级别的模型吧。
    别的不说，这个模型的思考深度和回复长度都跟 Fable 很像。
    @aigc1024

  18. AI探索指南

    昨天 Twitter 上讨论最热的一条内容，超过了两千万次浏览

    昨天 Twitter 上讨论最热的一条内容，超过了两千万次浏览。
    Anthropic 的一个数学家用 Fable 5 随手证明了一个雅可比猜想的反例。
    这个猜想 87 年来一直没有人能证明是对是错，甚至还上过 21 世纪 18 大数学难名单。
    随后，OpenAI 的人在他们内部的 Codex 版本（不联网的版本）中，也独立证明了类似的反例。
    这说明这确实是 Fable 5或者更高等级的 GPT 模型可以独立证明出来的数学难。
    而且 有意思的事，这个问一直是张益唐博士的博士论文想要解决的问。
    当时张益唐因为他教授提出的一个引理，试图从这个方向去解决这个，结果一直无法证明，导致毕业后长期找不到工作，只能在快餐店打工，甚至无家可归。
    后来他靠证明“素数间的有界间隙”才一举成名。
    很有意思的是，当年他的导师给了他一个错误的引理去证明这事，而现在 AI 随手就给解决了。顺便大家还讨论了一下学术界“有毒导师”的问。
    这明明是一个非常难的数学问，但这哥们儿就随手发了一条，里面只有一串公式，没有什么期刊，也没有什么论文，甚至连 Twitter 的字符限制都没超过，而且还获得了两千万的浏览量。从传播学上也是一个非常值得讨论的例子。
    @aigc1024

  19. AI探索指南

    为想亲手掌控 LLM 对代码库做了什么的人，提供一个可视化工作台式的 AI 编码 agent，可检视每次工具调用、用分支线程来回溯、直接编辑上下文

    为想亲手掌控 LLM 对代码库做了什么的人，提供一个可视化工作台式的 AI 编码 agent，可检视每次工具调用、用分支线程来回溯、直接编辑上下文。
    https://github.com/juggler-ai/juggler

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