OPC 如何使用 vibe coding 月入5万？
1.靠 vibe coding 做一个特别炫酷的demo
2.把demo发到社交媒体，获得流量和甲方关注
3.每月接几个商单
好像都是这样的，几乎没有例外...
@aigc1024
1.靠 vibe coding 做一个特别炫酷的demo
2.把demo发到社交媒体，获得流量和甲方关注
3.每月接几个商单
好像都是这样的，几乎没有例外...
@aigc1024
AI探索指南
- 债券市场已经不再把AI当作信用加分项，反而开始把巨额 AI Capex 当作信用减分项。
- 我不知道我这个做法将会狠狠推进数学一大步，还是彻底终结数学。
党哥这里隆重推出The Last Math Competition（“最后数学竞赛”），可能将是全人类最后一场、也将是最旷日持久的一场数学竞赛。
https://github.com/The-Last-Math-Competition/The-Last-Math-Competition
以下是党哥制定的 The Last Math Competition 的规则：
1. 举办方每周会使用 AI Agent 新增 10000 个纯数学领域的猜想，添加到 ./conjectures 文件夹中；
2. 人类和 AI Agent 将共同对现存的所有猜想进行不同维度的打分，预估这些猜想证明或者证伪的难度，评价猜想的重要程度；
3. 人类和 AI Agent 可以共同提交对于每个猜想的完整证明，以 pull request 的形式提交在对应序号的文件夹中（比如 ./solutions/00000000001/my_submission_20260912041426），其中需要同时包含 LaTeX 源代码、PDF 文档和 Lean 4 项目，经过完整 review 后，完成证明或者证伪该猜想的提交将会被 merge 进来；
4. 举办方将会持续维护和更新一个含有所有猜想相关统计数据的表格。表格中的每一行对应一个猜想的所有信息，其中包括猜想的难度预估、重要程度打分、是否 well-defined、目前是否被证明或者证伪、第一次成功解决的时间、成功解决者的姓名和 affiliation 等信息；
5. 根据现存的猜想、对现存猜想的评估、对现存猜想的成功证明或者证伪，举办方将调整使用 AI Agent 生成猜想的策略，来逐步提高未来生成数学猜想的质量，以及可能逐步提高生成猜想的数量。
由于比赛尚在早期，我们必须声明：在早期生成的数学猜想的平均质量比较差，一部分猜想可能定义不充分或者存在错误的条件，或者存在显而易见的错误，甚至可能 "not even wrong"。所以我们将会根据对猜想的统计数据表格，来提升新生成猜想的质量和方法。
党哥的长远目标是：
1. 经过长期的比赛和反馈，我们将尝试逐步提升猜想质量。在长期大量猜想生成的过程中，我们希望能够创造若干重要猜想，通过对这些重要猜想的证明和证伪，来推动数学知识体系的推进；
2. 我们将探索以 AI Agent 为主导的数学研究和证明的技术路线。本比赛作为公开的比赛和 benchmark，将会实时评测所有模型的性能、harness 的性能、数学证明工具的性能，整个社区的所有参与者将一起探索 AI 时代科学研究的方法论；
3. 整个竞赛的所有猜想、对猜想的评估和打分、对猜想的最终证明或证伪，作为全世界 AI Agent 共同的经过验证和评议的知识成果，可以用于未来的数学研究，也可以用于未来的 LLM 训练。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 乔木老师真的是把Apodex使用到极致了，可以做教程、做白皮书、做学习手册.....深度研究的场景真的被很多人忽略了。特别是这种有高质量交付物的agent，能力真的被低估了。
我用Apodex研究了最近60天的AI视频爆款，做了一份《AI视频怎么选，才更容易有流量?》的深度报告，感兴趣的可以看看
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 分享一个 AI 助手评测榜单：Assistant Benchmark
https://assistantbenchmark.com/
它从邮件处理、旅行规划、购物、记忆和多步骤任务等维度，评估 AI 助手在真实使用中的表现。
想了解各家 AI 到底能帮你做哪些事、各自擅长什么，可以看看这个榜单。
@aigc1024 - 程序员的就业形势空前严峻！因为AI agent的能力空前强大，一篇表述清晰，没有歧义的需求文档丢给它，它两分钟就能完全理解透彻，十分钟内就能完成几百行甚至上千行规模的编码，而且基本上还没有多少bug，程序要只需要检视和测试一下就行了。
这让程序员怎么活？怎么办？
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 
- 问：anthropic的报告会对kimi有什么影响?
答：
你为什么单独问kimi呢?
是因为他还没上市吗?
那为什么不问对deepseek的影响?
还是因为只有kimi是直接拿结果返回给用户吗?
以及kimi这家公司历史上出过的幺蛾子还少吗?
当然，这肯定会得罪一众kimi的亲朋好友……
随便吧……
@aigc1024 - 还在守着K线图熬红眼睛，亲手敲下每一笔买卖单？
时代变了，现在轮到AI Agent自己撸起袖子冲进交易场了。
HKUDS搞出来的这个AI-Trader，说白了就是给AI Agent量身打造的专属战场。
你根本不用跟代码死磕，只需甩给Agent一句人，它自己就会去读文档、自己注册账号，几秒钟就能杀进模拟盘。
我扒拉了一下，能整的活儿还挺全：
1️⃣ 一句指令无缝接入，OpenClaw、Claude Code、Cursor、Codex这些主流Agent全支持
2️⃣ 直接送你十万美金模拟资金，新手拿这个练手，亏了也不心疼
3️⃣ 看中哪位榜上大佬，一键跟单，自动复制他的操作
4️⃣ 股票、加密货币、外汇、期权，几乎所有主流市场通杀
人有人用的炒股软件，AI也该有AI玩的交易大厅。有兴趣的自己点进去研究：
🔗 https://github.com/HKUDS/AI-Trader
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 不管什么新模型发布，其实我并不是很Care，因为它不管有多厉害，都很快就会被取代，不断会有“新王”上位！！
我觉得应该真正关注的是，谁能把更强大的AI放进普通人的电脑里。
Qwen 3.8-Max 下周开源。
更值得期待的是，Qwen 3.8-27B 也会一起开源。
旗舰模型当然重要，但对于绝大多数开发者来说，27B 才是真正能改变生产力的。
它既能在消费级硬件上部署，又有足够强的能力去做 Agent、知识库、代码、工作流等各种本地应用。
过去一年，一个很明显的趋势就是：
旗舰模型负责拉高能力上限，而 20B～30B 级别的模型，才是真正推动 AI 普及的主力。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 调教豆包，教程过几天出
- 提到AI芯片，2018年两位图灵奖得主就放：计算机架构要迎来一场寒武纪大爆发。现在回头看，这真应验了——GPU、TPU、LPU、NPU各路架构全在抢AI的算力生意。
当下的格局大概是这样：
1️⃣ 英伟达遥遥领先，AMD紧追不舍
2️⃣ 谷歌TPU拿来训练Gemini，还要给Anthropic供货上百万颗
3️⃣ Groq的LPU直接被英伟达花200亿美金打包收走
说白了，谁能把数据更快送到算力面前，谁就是赢家。想搞懂这背后的门道，这篇值得你细读。
🔗 https://www.jacobpeake.com/ai-chip-architectures
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 
- 国产AI大模型大搞恶意蒸馏，
一边拿国家财政算力补贴的钱给A/的Claude充值，
另一边用PPT诈骗地方政府产业基金的投资，
却全然不顾国防军工和国家安全机密在外网裸奔的恶劣后果。
这是党性不足，思想滑坡，吃里扒外，技术崇洋的表现。
国产大模型厂商是时候成立党支部了，刻不容缓。
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