AI探索指南

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  2. 小红书卖绝版电子书实战,日峰值收益破千拆解

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    核心思路不是拼资源数量,而是抓稀缺需求与搜索流量。课程把选定位、关键词布局、笔记结构和点赞转化路径一步步拆开讲。
    同时也提到合规与风险边界,更适合当作内容变现模型的案例参考。

    @meiriyishu

  3. 做滴滴,发现师傅正在车子里,用workbuddy vibe codding

    做滴滴,发现师傅正在车子里,用workbuddy vibe codding
    想记录一个周三遇到的真实案例(我忘记拍照片了)
    打滴滴去吃饭,遇到一个司机(肉眼看40+),我一开始没留意,只是察觉到,诶这个车怎么有一个屏幕
    仔细一看,居然是workbuddy,我震撼了;师傅自己买了台迷你主机在下方,又配置了个小屏幕和鼠标在手边
    和我说:我想做一个真正从国学出发的八字软件
    我问:您开滴滴之前是做什么的;答:陆运海运都干过,开滴滴之前是做副总裁的,后来生意上被人坑了现在开滴滴,准备修养再东山再起
    我问:您用workbuddy感觉怎么样;答:一开始做出来东西就感受到被震撼了,就是内心想要的,但是后面发现其实一使用很多细节都在骗他;后面就掌握了一套真正管理它的方式
    我问:您是如何管理workbuddy的呢?答:和以前管理员工差不多,不停的问,具体某个细节是怎么做的,不断的提问(我看屏幕应该也没怎么做上下文管理,在一个上下文里不断在问,但是也够用)
    我问:您给workbuddy花了多少钱;答:一开始是免费的每天赠送积分,后来发现白嫖的不好用啊!(原,送的应该是flash),后来自己去deepseek官网买了API,自己配置到了workbuddy了);然后巅峰时期大概连续烧了五百多块钱,但是功能稳定后,小修小改免费积分也够用了
    我问:您是咋知道workbuddy这个软件的?答:我问豆包我要做xxx这个软件,豆包推荐我的....( TRAE的同学!你们在做什么)
    临走前,我说,AI时代您这样有丰富业务管理经验的人应该最有价值的;答:哎呀我每天也在想,按这个速度发展下去,我们这些人类到底何去何从
    @aigc1024

  4. AI 写代码最烦两件事:还没想清楚 AI 就改了几十个文件,或者规划写得挺好实现到一半就跑偏

    AI 写代码最烦两件事:还没想清楚 AI 就改了几十个文件,或者规划写得挺好实现到一半就跑偏。这个插件就是在规划和实现之间加一道硬闸,让你必须先想清楚、再动手。
    https://github.com/MageByte-Zero/spec-superflow

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  5. 太震撼了!249页论文震动数学界!!

    太震撼了!249页论文震动数学界!!
    OpenAI最新内部模型,代号Astra,用2000美元的API成本,破解了十大难!!
    不管是在AI领域,还是在数学和计算机领域,
    都是超级炸裂的程度!!!
    Fable 5说这些目非常难,任何一项足以获得菲儿茨奖!
    所以,以后这些殿堂级的科学奖项,会颁给AI模型吗?

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  6. 为什么很多人感觉 Claude 比 GPT更聪明?

    为什么很多人感觉 Claude 比 GPT更聪明?
    有一个非常有价值的第三方实验。
    Viktor 在完全相同的工具、workspace、prompt 下测试 GPT-5.6 Sol/Terra/Luna 与 Fable/Sonnet 等模型,最后把差异总结成:
    GPT-5.6 tends to under-explore and under-communicate。
    Claude tends to over-explore and over-communicate。
    也就是说:
    GPT 的典型错误是:“差不多够了,交付。”
    Claude 的典型错误是:“我再查查,我再解释一点,我顺手再把这个也处理了。”
    同一个测试里,Claude 发出的 Slack 回复中位长度大约是 GPT 的两倍,并且往往进行了更多次 Agent 调用;GPT 整体任务速度和成本明显更低。
    这其实高度符合两家的对齐哲学。
    那么为什么很多人感觉 Claude 比 GPT更聪明?
    这是一个很重要的心理学现象。
    假设两个模型实际上都知道正确答案。
    GPT:
    A 更好。主要原因是 X 和 Y。
    如果你的目标是 Z,则改选 B。
    Claude:
    我认为这里真正的问可能不是 A 和 B 哪个更好,而是你实际上在优化 X 还是 Y。
    如果结合你前面提出的约束,我会倾向于 A,不过这里有一个容易被忽略的问……
    第二个答案很容易让人形成:
    “Claude 理解我。”
    甚至:
    “Claude 比 GPT 聪明。”
    实际上这里混合了三件不同的东西:
    能力深度 + 探索预算 + 表达方式。
    用户往往把三者全部感知成“智商”。
    这也是为什么 benchmark 只有 1~2 分差异的模型,实际使用感受却可能非常大。
    (以上为来自 GPT5.6 Sol 的辩解)
    @aigc1024

  7. 了解了一下美团具身的薪资,感觉我们要成为具身的黄埔军校了

    了解了一下美团具身的薪资,感觉我们要成为具身的黄埔军校了。
    从三四年前就开始做具身,那时候还不叫具身,就是人形机器人。技术积累是很多的,但是融资是很少的。于是花不起大价钱挖行业经验老将,所以招的全是校招生。校招生培养出来之后肯定也看不起我们现在开的价,就会跳出去。
    黄埔军校就是这么来的。
    @aigc1024

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