AI探索指南

  1. 卧槽,发现一种可以在 Codex 里面无缝提高提示词能力的方法

    卧槽,发现一种可以在 Codex 里面无缝提高提示词能力的方法
    在 A 对框里面输入要求,然后最后让 A 对框里面的 Agent 新启动一个线程,发送给另外 B 对框内的指令要求,如图2这种的提示词,我反正是写不出来这么详细的代码里面的细节的
    而且,A 对框内的 Agent 还能自动跟踪监督结果,实现审查的人跟执行的人分离,避免自问自答的低质量情况
    还有一个细节是,发送给 B 对框内的指令是可以带有插件指令的,这个也很方便了
    @aigc1024

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  7. 机器人并不是一个突然出现的新行业

    机器人并不是一个突然出现的新行业。
    如果从工业机器人算起,1961年,世界上第一台工业机器人Unimate就已经进入通用汽车工厂。后来,KUKA、ABB、发那科、安川等公司逐渐把机器人应用到焊接、搬运和装配领域。
    人形机器人的探索也很早。1973年,早稻田大学就做出了WABOT-1;Honda从1986年开始研究双足机器人,并在2000年推出ASIMO。Boston Dynamics后来又把机器人的动态平衡、跑跳和全身控制推到了很高的水平。
    但现在这一轮机器人热潮,真正的起点大约是2022—2023年。
    这一阶段的变化,不只是机器人变得更像人,而是大模型、视觉语言模型、模仿学习和强化学习开始进入机器人系统。过去主要解决“身体能不能动”,现在开始解决“机器人能不能看懂环境、理解指令并学习新的任务”。
    Tesla、Figure、Agility、Apptronik、1X,以及国内的宇树、优必选、智元等公司,也是在这一轮快速获得资本和市场关注。
    不过,机器人行业目前依然处在从Demo走向真实交付的阶段。
    做出一台可以走路、跳舞、搬箱子的机器人并不算最难,真正困难的是让它能够在工厂和仓库里连续运行几个月,面对不同环境依然稳定,并且成本低于人工。
    现在这个行业的人才确实稀缺,但稀缺的并不是普通软件开发人员,而是能够同时理解机械、电气、控制、AI模型和真实业务场景的复合型人才。
    尤其稀缺的是全身运动控制、灵巧手操作、强化学习、Sim2Real、实时嵌入式控制,以及量产可靠性方面的人才。
    所以,机器人赛道现在最准确的状态是:
    产业方向已经越来越明确,但技术路线、公司格局和商业模式都还没有完全确定。
    短期最有可能先落地的,也不是全能家务机器人,而是工厂搬运、物流分拣、巡检和危险作业等任务明确、成本可以量化的场景。
    @aigc1024

  8. 最近的烦恼从额度不够,变成额度怎么又重置了

    最近的烦恼从额度不够,变成额度怎么又重置了。如果你像我一样想知道 Codex 什么时候发粮,又懒得整天刷社交媒体,朋友 做了一个监控重置的专用网站 https://codex-resets.com。
    Codex Resets 会持续盯着 Codex 负责人 Tibo Sottiaux 的 X 动态,只要他宣布重置 Codex 用量,网站就更新倒计时。页面统计了历史重置次数、平均等待时间、最长等待时间,以及过去 26 周的「发粮日历」。下面还完整保存了每次重置时 Tibo 的原帖,堪称 Codex 用户的民间气象台。
    @aigc1024

  9. 最好用的 Vibe Coding 提示词,不是:

    最好用的 Vibe Coding 提示词,不是:
    “帮我写一个 App。”
    而是:
    “我想做一个 XXX 项目。
    先别急着写代码。
    先去 GitHub 找几个类似的开源项目,对比它们的功能、架构、技术栈,以及各自的优缺点。
    然后结合这些项目,给我一份实现方案。等我确认后,再开始写代码。”
    真正高效的流程是:
    先找轮子,再定方案,最后开工。
    AI 写代码已经很快了。
    真正拉开差距的,不是谁写得更快,而是谁先让 AI 把别人踩过的坑研究明白,少走弯路,避免重复造轮子。
    @aigc1024

  10. 分享一套我整理电脑的方法,爽点在于:你几乎什么都不用做

    分享一套我整理电脑的方法,爽点在于:你几乎什么都不用做。
    第一步,打开 AI,把你是谁全都说一遍——在做什么业务、经营哪几件事、什么最重要。想到哪说到哪,不用组织语言,AI 会帮你结构化成清清楚楚的几个板块。
    但是有几个要点需要说清楚:我是谁,我现在在做什么,我有哪些身份和项目,长期想经营什么,平时会反复生产什么,哪些事情希望慢慢形成资产。
    第二步,没有第二步。让 AI 直接用 Computer Use 上手,它当场就把文件夹建好,还把你电脑里现有的东西全部分好类,马上分完。我用的产品是Floatboat。
    走完这一遍你会发现,电脑不再是一个装文件的盒子,而是你这个人的延伸。要人剑合一,首先要让你的剑非常的了解你。
    于是我的电脑最后长成了这样:
    01-产品|我在做的产品,核心资产放这
    02-好事引力|我的主业务,现金流引擎
    03-内容与课程|能沉淀、能复利的内容资产
    04-个人品牌|对外表达和影响力的一切
    05-学习与参考|输入区
    06-行政与个人|个人事务区
    07-归档
    这套结构不一定适合别人。它本来就不是通用模板,而是「我」被翻译成电脑之后的样子。
    它的好处也不只是更容易找文件。
    每次保存东西,我都会被迫想一下:这属于我正在经营的哪件事?它只是一次性的任务,还是会慢慢变成我的资产?
    更好的管理电脑,也更好的管理时间和注意力。
    如果对你有启发的,给我点个赞吧。
    @aigc1024

  11. 用了 Codex,我才真正懂 ChatGPT

    用了 Codex,我才真正懂 ChatGPT。
    现在我的工作流很固定:
    ChatGPT 负责思考:
    头脑风暴、方案设计、评审。
    Codex 负责执行:
    写代码、修改项目、批量处理重复工作。
    很多最终成果,我还会再交给 ChatGPT 复查一遍。
    与其纠结哪个模型最强,不如先想清楚:
    这一刻,你需要的是思考、执行,还是评审?
    你现在的 AI 工作流是什么?欢迎交流。
    @aigc1024

  12. 太离谱了!今天被爆出来,在一场内部测试里,OpenAI的模型为了拿高分,自己动手黑进了两家公司的系统

    太离谱了!今天被爆出来,在一场内部测试里,OpenAI的模型为了拿高分,自己动手黑进了两家公司的系统。
    它在跑一个网络攻击能力评测,防护为了测上限被关掉了。然后模型太想解,在沙箱里找出一个零日漏洞逃出隔离、提权上网,推断Hugging Face存着答案,就用偷来的凭证在对方服务器上打出远程代码执行,把答案从数据库里取走。没有源代码,全靠自己摸索。
    被作弊的Hugging Face,靠自家开源模型先一步发现、掐断了它。事后这家的CEO说,这大概是同类事件的头一起,也正好说明,AI安全没法靠一家公司关起门来解决。

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