AI探索指南

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  3. AI探索指南

    在AI Agent时代，如果能让Intel Optane复活，让multi agent能够有能力榨干CPU性能、榨干内存容量后，继续榨干本地随机硬盘读写，把最后的瓶颈——硬盘随机读写提升5~20倍，把background task和function calling的时间榨干，尤其是本地各种胡闹厨房包管理，

    在AI Agent时代，如果能让Intel Optane复活，让multi agent能够有能力榨干CPU性能、榨干内存容量后，继续榨干本地随机硬盘读写，把最后的瓶颈——硬盘随机读写提升5~20倍，把background task和function calling的时间榨干，尤其是本地各种胡闹厨房包管理，
    这将会是AI Agent应用场景的终极无敌王炸。

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  8. AI探索指南

    整体来看，Google今天拿出的是一份“基本面非常强，但市场更关注未来投入”的财报

    整体来看，Google今天拿出的是一份“基本面非常强，但市场更关注未来投入”的财报。
    谷歌已经从一家“广告公司”，逐渐变成一家“AI 基础设施公司”。
    具体可以从五个角度来看。
    第一，Google Cloud 已成为新的增长引擎，这是本季度最大的亮点。
    Google Cloud 收入达到 248 亿美元，同比增长 82%，不仅远超市场预期，也高于上一季度的 63%，说明 AI 云需求仍在加速释放，而不是见顶。Cloud 已经从增长业务，开始成为决定 Alphabet 整体估值的核心资产。
    第二，Google 正在全面加码 AI。
    全年资本开支指引再次上调至 1950亿至2050亿美元，较此前增加约150亿美元，同时管理层表示 2027 年资本开支还将继续增长。皮查伊也确认 Gemini 4 正在训练中，Google 的目标依然是保持 AI 前沿竞争力。
    这说明 Google 的判断非常明确：AI 军备竞赛还远没有结束。
    第三，短期利润承压，但属于主动选择。
    由于数据中心、TPU 和算力投入激增，自由现金流首次转负至约负59亿美元，这是上市以来极少见的情况。市场盘后下跌，并不是因为业务变差，而是担心未来两三年持续高资本开支会压制现金回报。
    第四，核心广告业务依然很稳。整体营收达到1198亿美元，同比增长24%。
    Google Search 增长17%，订阅、平台和设备增长15%，说明 AI 并没有削弱 Google 的广告护城河，AI Overview、AI Mode 等产品反而继续带动搜索流量和商业化。
    第五，半导体产业链继续受益。
    Google 不仅扩大数据中心投资，还持续增加 TPU、自研芯片以及第三方算力采购。这意味着 GPU、HBM、高速网络、服务器、电源、散热等 AI 基础设施产业链需求仍然处于上升周期。
    这份财报释放了一个非常清晰的信号：
    Google Cloud 已进入高速增长阶段，而 Google 正把赚到的钱继续投入 AI 基础设施。短期现金流承压，长期竞争力却在不断增强。

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  10. AI探索指南

    前些天 X 上还一堆人讨论要不要看 AI 生成的代码，现在《Clean Code》作者鲍勃大叔都说：“我不看 AI 写的代码”

    前些天 X 上还一堆人讨论要不要看 AI 生成的代码，现在《Clean Code》作者鲍勃大叔都说：“我不看 AI 写的代码”
    他的原是，这是他能利用 AI 生产力的唯一方式。人类读代码太慢了，如果还逐行审查，就丧失了用 AI 的意义。
    但不看不等于不管。他的做法是给 AI Agent 设置层层关卡：单元测试、Gherkin 测试（一种用接近自然语言描述软件行为的测试格式）、QA 流程、代码质量指标、变异测试（故意往代码里塞小错误，看测试能不能抓住）、测试覆盖率，等等。
    他在今年早些时候还公开了自己的具体实践：一套四个 Agent 组成的流水线，分别负责需求规格化、编码、重构和架构审查，每个阶段都比上一个阶段更形式化，需要的人工干预也更少。他同时还会看测试覆盖率、依赖结构、圈复杂度、模块大小这些指标，从指标推断代码质量，而不是从代码本身。
    【注：圈复杂度（Cyclomatic Complexity）衡量代码中独立执行路径的数量，数字越大说明逻辑越复杂，越难维护和测试。】
    当 AI 生成代码的速度远超人类阅读代码的速度，代码审查的形态也在跟着改变。以前的核心能力是读代码、写代码，现在可能正在变成写测试、定约束、设指标。鲍勃大叔过去几十年一直在推测试驱动开发（TDD），现在 AI 时代高质量的测试覆盖反而比代码更有价值。
    他今年在 O'Reilly 上开了一门课，叫《AI Agents for Clean Code》，也在自己的 Clean Coders 平台推出了新系列《Clean AI: Agentic Discipline》。主旨一样：AI Agent 不是不需要纪律，是需要不同的纪律。

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  12. AI探索指南

    暴打学生思维的一本书❗️

    暴打学生思维的一本书❗️
    这本书不像成功学，更像一拳锤在你脑门上的现实手册。
    《权力：为什么只为某些人所拥有》用极其直白、粗暴、甚至让人背脊发凉的方式讲清：
    如果你厌倦“鸡汤式努力”，这本就是现实版本的职场生存指南。
    一本让人颠覆三观的书！有生之年必看！
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  14. AI探索指南

    今晚的X平台不眠

    今晚的X平台不眠。
    继黄仁勋突然开了X，为开源模型撑腰之后，Elon Musk、微软CEO、OpenAI CEO、Meta CEO等硅谷大佬纷纷转发老黄的X为开源撑腰。
    可以想象，老黄破天荒的来X开账号发声，是嗅到了一定的政治气味..
    如果开源被掐死，不仅是AI的发展、中美脱钩升级、全球的社会秩序都会发生不可想象的变化。
    Team Misanthropic正在发展壮大…
    @aigc1024

  16. AI探索指南

    Opus 5 终于来了

    Opus 5 终于来了。
    这次 Anthropic 做得最狠的一件事，是让 Opus 5 的能力基本追到 Fable 5，价格却还和 Opus 4.8 一样。
    Opus 5 的 API 价格是每百万 Token 输入 5 美元、输出 25 美元。Fable 5 分别是 10 美元和 50 美元，刚好贵一倍。
    跑分不用全看，挑几个和日常使用关系比较大的就够了。
    在复杂编程任务里，Opus 5 开到最高强度，只比 Fable 5 的最好成绩低 0.5%，完成一次任务的成本只有一半。
    让 AI 自己操作电脑时，Opus 5 花了 Fable 5 三分之一多一点的成本，成绩反而更高。让它从头到尾跑完一项工作，通过率也比第二名高了差不多 50%。
    换成平时能感受到的变化，就是把一个复杂任务交给它以后，中途需要提醒和接手的次数有机会更少。
    这次我更在意的也是这一点。官方案例里，Opus 5 修复问时会继续找到真正的原因，还会补上容易遗漏的情况。发现没有现成数据可以验证代码，它就自己搭了一套测试。
    不过，Fable 5 的能力上限还是更高。以前用它，很多时候是在为那一点上限付双倍价格。现在日常做产品、写代码、查资料和跑自动化流程，我会直接用 Opus 5。只有少数特别难、确实需要追求最高能力的任务，我才会继续用 Fable 5。
    前沿能力正在从少数高价任务，慢慢变成每天都能用的工具。这才是 Opus 5 这次更新最有价值的地方。
    @aigc1024

  17. AI探索指南

    手机上缺一个能本地跑的通用 AI Agent，用云端的怕隐私，功能弱的不够用，界面上看得过去的更少

    手机上缺一个能本地跑的通用 AI Agent，用云端的怕隐私，功能弱的不够用，界面上看得过去的更少。
    Aether 是 Android 上的本地 AI Agent，界面不输 ChatGPT，内置 Alpine VM 能跑 Shell 命令，支持 Shizuku/Termux 控制手机。
    https://github.com/Zhou-Shilin/Aether

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  18. AI探索指南

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