AI探索指南

  1. ⭕ 如何合理使用 token:以 Kimi 为例

    ⭕ 如何合理使用 token:以 Kimi 为例
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    01. 日常问答、改写、翻译、总结全部交给 K2.6,它在会入口免费,把付费的 K3 严格留给需要交付成品的重任务。
    02. K3 集群一次能跑几千次工具调用,是额度吞金兽,只有海量搜索、批量处理、超长文写作才值得动用。
    03. K2.6 的免费仅限网页和 App 会入口,把它放进 Kimi Work 当 Agent 跑,照样从会员额度池里扣钱。
    04. 图片、视频、音频生成插件都要走 K3 计费,先把提示词打磨到位再点生成,反复返工就是最贵的浪费。
    05. 思考强度就是模型内心独白的预算,档位越高 Token 越多,请把默认档锁在“标准”,不够用再临时升级。
    06. 先用标准档低成本试错,答得不好只损失几分钱;一上来就开极致档,答非所问时浪费的是几十倍成本。
    07. 进阶和极致档不但更贵还明显更慢,复杂任务可能跑几个小时,只有质量压倒成本时才值得开这两档。
    08. 模型每轮都要重读全部历史对,对越长每轮越贵,养成一事一窗的习惯,做完一件立刻开新窗口。
    09. 长对做到一半主动让 Kimi 生成几百字的交接摘要,带着摘要开新窗,比无限续聊省一大截 Token。
    10. 删除对里的历史消息并不能释放上下文,这是官方明确的误区,想减负只有开新会这一条路。
    11. 超大文件先拆小再分次发送,第一轮就触顶等于白烧一次大钱,长文档先出目录只送相关章节深聊。
    12. 长文输出让 Kimi 先给大纲、你确认后再分节写,避免一次生成几千字废稿,也方便中途随时纠偏。
    13. 把周报、纪要、术等高频流程做成自定义技能,一次写好永久复用,不用每轮重新解释要求。
    14. 调试好的提示词存进常用语一键调用,这是最被低估的功能,省打字时间更省反复试错的 Token。
    15. 背景资料、写作风格、角色设定放进项目和记忆,新对自动带背景,别再每轮粘贴同样的长篇背景。
    16. 每天重复做的事交给定时任务,一次配置自动运行,比每天手动开一段长对描述同样需求省得多。
    17. 所有会员功能共享一个额度池、按月刷新不结转,记住月初别挥霍、月末别浪费,重任务要提前排预算。
    18. 心里要有杆秤:一次深度研究约百分之五到十额度,一份简单 PPT 约百分之一二,K3 任务比 K2.6 贵得多。
    19. 定期在设置订阅页看余额、刷新时间和使用明细,发现异常消耗立刻复盘是哪类任务偷偷吃掉了额度。
    20. 省

  2. 我很难评价,

    我很难评价,
    他声称用fable找到的反例,但是我个人认为这是一次非常随机的小概率的反例的碰撞,普通人很难复现。
    就Jacobian conjecture这个问的这次碰撞反例,我认为没有太大的推广意义,很难复现,很难用这种碰撞的方式去找其他领域的大大小小各种猜想的反例。
    这对于这个猜想是个巨大的进步, 但是对于“系统性指挥AI Agent解决数学问”这一个工程问上帮助不大。
    我说得非常克制了,我已经说完了。

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  3. Codex 更新了,现在你可以在 Codex 里直接使用 GPT Live 实时的语音模型

    Codex 更新了,现在你可以在 Codex 里直接使用 GPT Live 实时的语音模型。
    相较于手机端来说,这个体验简直太爽了!
    你完全可以脱离键盘等任何输入设备,纯语音跟 Codex 交互。
    比如你戴个带个 AirPods,就可以在家里的任何地方和它对,用语音询问它生成的结果。
    它还可以帮你执行 Codex 上的任何命令,这意味着你所有的 vibe coding 都可以脱离键盘和按键,只靠说来完成了。
    它会一直处于待命状态。如果你像官方演示那样,放个投影或者把电脑连接到电视上,就可以边干活、边玩游戏或做其他事。
    即使是上厕所,你都能随时掌握你的 Codex 进度。我刚才简单试了一下,真的很爽!
    @aigc1024
    Media is too big
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  4. 做 AI 内容最亏的,不是不会写,而是每天先被信息流打散:这边 OpenAI 发了东西,那边 Anthropic 又上新,刷了两小时,最后只留下一句“今天没啥可发”

    做 AI 内容最亏的,不是不会写,而是每天先被信息流打散:这边 OpenAI 发了东西,那边 Anthropic 又上新,刷了两小时,最后只留下一句“今天没啥可发”。
    `AI 前哨`干的不是替你瞎编爆文,而是把这个前置动作收成一条流水线:盯官方一手动态,做中文策展,直接渲染成小红书竖图和公众号长图,再放到一个 GitHub Pages 审核页。你每天看到的不是一堆链接,而是可判断、可挑选、可二次加工的内容半成品。
    以前大家以为做 AI 资讯号的门槛是会写提示词。真正的门槛其实是:你有没有稳定信源、能不能避开重复新闻、能不能在热点凉掉前把它变成适合自己账号的表达。没有这套前哨,内容像临时捡;有了它,至少每天有一份待挑选的选盘。
    它现在默认抓 Anthropic 和 OpenAI 的公开动态,还能扩展来源。生成后,小红书是一组 6 张竖卡,公众号是封面加正文长图;最后发不发、怎么改标,仍然由人自己定。这一点反而靠谱:平台发布最后一步不自动替你按,避免把“自动化”做成批量复制。
    想用得别翻车,记住四件事:
    1. 别把卡片原样搬运。官方公告翻成中文,不等于已经是你的观点。至少补一句“这对谁有用、谁别追”,账号才有判断。
    2. 一定先锁信源。这个仓库的价值是“一手来源→中文内容”,不是把全网二手搬运再加工。你做设计、投资研究或创业,就加自己的可信来源。
    3. API Key 只放 Secrets。仓库本身是公开的,密钥和私密选不要塞进文件里。
    4. 别跳过审核页。今天模型把一个产品更新理解错了,发出去就是你账号背锅。先在手机上看卡片,再决定是否进草稿箱。
    说白了,以前是等热点砸到脸上才临时找角度;现在是每天先收到一盘经过筛选的“内容毛坯”,你只把精力花在最值钱的判断和表达上。
    适合盯 AI、科技和产品动态的个人号、公众号和小团队;只想一键批量发号的人别折腾。第一步就是先把它装成 Skill,跑一次 mock 预览,再接入自己的官方信源。
    https://github.com/yinjialu/ai-frontier-daily

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  5. 2026唯一目标:搞钱!

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    打破信息差,普通人逆袭就差这一步!
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    @meiriyishu

  6. Kimi K3 太贵了,199/月的年包会员,聊了一个,包括 5 个问,分别消耗这个月额度 0.21、0.17、0.31、0.65、3.58,合计 4.92,这意味着,每月额度也仅仅能聊 20 个,一个成本 10 块钱

    Kimi K3 太贵了,199/月的年包会员,聊了一个,包括 5 个问,分别消耗这个月额度 0.21、0.17、0.31、0.65、3.58,合计 4.92,这意味着,每月额度也仅仅能聊 20 个,一个成本 10 块钱。这只是 Chat 模式,输出为中文文本,要是写代码那更不经用。
    @aigc1024

  7. 果然发布了!

    果然发布了!
    Black Forest Labs 发布和开源 Flux 3 视频生成模型,功能非常强大:
    1. 基础生成:支持文生视频、图生视频(可以把图片作为参考,也可以作为起始帧)
    2. 视频参考生成:支持基于参考片段的视频生成(即从视频参考生成新视频)
    3. 视频与音频延长:支持输入视频和音频,并对两者进行延长
    4. 关键帧控制:支持基于关键帧的视频生成
    5. 多语言对与多样化排版:支持多语言对,并支持非常多的视觉风格和宽高比
    6. 智能剪辑:支持将单个片段智能串联成更多、更长的多镜头序列
    7. 文字与动画:支持生成文字和生成动画设计
    8. 图像输出:不仅能生成视频,也支持图像输出
    模型会开源,就是 Flux 3 Dev 模型,目前还不能访问,需要申请早期访问。未来几周会开放 API 的访问,之后会开放开源的 Flux 3 版本
    详情:bfl.ai/blog/flux-3
    @aigc1024

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  11. 1. 他当时已经无法当上OpenAI、Anthropic、Google的CTO了;

    1. 他当时已经无法当上OpenAI、Anthropic、Google的CTO了;
    2. 当时中国VC看到ChatGPT的成功,非常振奋,包括红杉、阿里风投在内的各种VC希望复刻出中国自己的OpenAI,沿着GPT family的技术路线前进;
    3. 中国大陆的几十家VC们零零散散凑钱,孕育出了LLM大模型六小虎,其中一只虎就是回国后的他。

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