AI探索指南
- 这么多年来，我一直是一个观点，各家LLM公司的CEO都在大谈特谈AGI，喊“目标AGI”，实际上心照不宣，都知道AGI是个美丽的、善意的谎言。
既是喊给员工听的，也是喊给投资人听的，也是喊给市场和用户听的，“目标AGI”就是一个树立起来的信仰，没有这个目标，大家就不知道往哪里去。
大家都知道， “AGI”这个目标并不存在，公司的目的是为了凝聚资本、GPU和模型训练，跟上节奏，跟上AI Agent时代的新技术和新发现，但是这条路线目前看不清，只能跟着走。
于是就把一大堆开拓性质的工作、竞赛性质的LLM训练、探索、保障不掉队、挖人、融资等等一系列指标，打包成一个“AGI”的信仰大礼包，告诉大家“这是我们正在追求的东西”。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 何同学这个视频是 AI，还是真的用了这么多 iPhone 实物。
非常好奇，看了几遍也真分不清，到底是不是 AI
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息Media is too bigVIEW IN TELEGRAM 
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@meiriyishu - Jev 这个决策模型非常有意思。
它不做长文生成，只做三类事：
1. 布尔判断（要不要联网、要不要退出循环）
2. 枚举选择（Agent 走 fast / plan、调哪个模型、分发给哪个 Bot）
3. 候选打分（给多个选项打分，再按分数排序）
TypeSafe 把 Jev 定位成 System One：靠快、直觉式的判断做决策。对应的是偏 System Two 的生成式模型——慢而细地推理，再输出文本。
几个很经典的落地场景：
1. 搜索意图识别
AI 搜索产品为了省搜索 API，一般会先打一枪 flash 模型做意图识别，根据 mode: chat / search 再决定要不要联网，用户往往要多等 1–2 秒。Perplexity 一类产品会把这类分流做成专用分类器，压到毫秒级。接入 Jev 后，用枚举选择 mode、或用布尔判断「要不要联网」，就能在不必自训小模型的前提下，把这道闸门做得更快、更便宜。
2. 本地模型网关
本地部署的 Agent（比如 OpenClaw），后面挂了一堆模型 API，token 成本很高。需要一层网关：日常对走 DeepSeek 之类的 flash，写代码走 Claude 之类的 SOTA。用 Jev 做枚举选择，可以把 query 快速路由到够用且更合适的模型。
3. 多 Agent 协作
不同 Bot 能力不同。群里发布任务后，Leader 要按成员能力分派。用 Jev 做候选打分，就能挑出更匹配的一组 Bot 来协作完成任务。
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Jev 已在 OpenRouter 上线，但不兼容 OpenAI Chat Completions 格式，要用 Decisions API 自行拼 state + questions。
大家的 Agent 产品都可以接起来了。✌️
@aigc1024 
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： @GF8G- 绝大部分AI短剧的天塌了！！
广电总局表态，真人剧是精品创作的主力！要大力扶持！！
实施真人微短剧精品创作计划，真金白银扶持，指导平台开真人剧专区。
总局这个表态其实没有打压AI短剧，但根据多个平台一刀切的习惯，AI短剧怕是没有那么舒服了！
只有真正意义上的好的AI剧作，才有生存的空间。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 体（subagent），运行了 2400 条命令，写了数百个 Python 脚本。这些子智能体之间分工明确：2 个负责核心数学思路，13 个为它们提供想法，30 个尝试但未能提出新思路，13 个做验证，2 个帮忙写论文。
整个过程中 Jarred 的参与基本限于给 Claude 打气，发的消息大多是“继续”和“相信自己”。
Anthropic 说，这种鼓励似乎帮助 Claude 克服了“我真的能在这种级别的问上有所推进吗”的自我怀疑。
这已经是 Claude 今年第二次在数学领域搞出大新闻了。三周前，Anthropic 的数学家 Levent Alpöge 用 Claude Fable 5 找到了 Jacobian 猜想（Jacobian Conjecture）的反例，推翻了这个 87 年历史的代数几何猜想的一般形式。那次的反例简洁到人类数学家一天之内就能手动验证。
两次事件有一个共同点：Claude 做的不是解，而是原创性的数学研究，是在数学家们几十年没能推进的前沿问上找到了新路径。
Anthropic 也明确表示，Claude 使用的技术不太可能直接导向黎曼猜想的最终证明，但这个结果展示了 AI 模型在数学能力上的进步速度。
Anthropic 公布了 Claude 的完整论文、Lean 形式化证明、简明证明笔记，以及 Claude 自己描述思路演化过程的附录，都可以在 Anthropic 官网的研究页面找到。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - Anthropic 今天宣布，一个未公开的研究版 Claude 在尝试证明黎曼猜想的过程中，虽然没能证明猜想本身，却在一个相关问上取得了重大突破：
它把黎曼 ζ 函数的非平凡零点落在临界线上的已知比例下界，从 41.6% 提高到了 67.2%。
黎曼猜想是数学界最著名的未解难之一，1859 年提出，至今 167 年无人能证明或推翻。它的核心主张是：黎曼 ζ 函数的所有非平凡零点都落在复平面上一条特定的竖直线上，数学家称之为“临界线”。
如果这个猜想成立，素数的分布就有了一种深层的规律性。这个问列在克雷数学研究所的七大千禧年问之中，悬赏 100 万美元。
既然全面证明太难，数学家们退而求其次：
能不能至少证明有多大比例的零点确实在这条线上？
这个方向上的进展，过去 80 年是这样的：
- 1942 年 Selberg 首次证明有正比例的零点在线上，但比例很小；
- 1974 年 Levinson 证明至少三分之一；
- 1989 年 Conrey 推到五分之二；
- 此后又经历了几代数学家的努力，到 2020 年 Pratt 等人才把这个数字推到 41.7%。
换句说，从 33% 到 41.7%，人类花了将近 50 年。Claude 一步跳到 67.2%，跨度接近 26 个百分点，是这个问历史上最大的一次单步提升。
Claude 的发现建立在前人的工作之上。它结合了 Baluyot、Goldston、Suriajaya 和 Turnage-Butterbaugh 近年发表的一系列成果，以及数学家 Bombieri 在 2000 年的一篇论文。这些工作本身已经为突破铺好了路，而 Claude 找到了把它们拼在一起的方法。
Anthropic 的两位数学家 Levent Alpöge 和 Ralph Furman 审查验证了 Claude 的证明，外部专家 Brian Conrey 和 Dan Goldston 也在短时间内审阅了论文。Claude 还用 Lean（一种形式化证明语言）写出了可机器验证的证明。
过程本身和结果一样有故事。Anthropic 的一位员工 Jarred Sumner（不是数学家）在 Claude Code 中对 Claude 说了一句“认真试试黎曼猜想”，然后就把数学决策交给了模型。
Claude 先生成了 650 个想法，全部失败。被鼓励再试一次后，它花了一天半时间协调大约 60 个子智能 - AI 国学爆款视频教程｜独家起号玩法，当天就能看到效果
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AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - Mindjourney 收购了一家算命公司：Co–Star
传统星座运势一般只看出生月份（太阳星座），而 Co–Star 需要精确到出生的具体分钟和出生地点。
它结合了 NASA 的行星数据 和专业占星师的方法，用 AI 算法实时跟踪天体轨迹，帮你生成超精准的性格分析和未来运势预测。😅
而且你可以在 App 里社交、交友，随时查看他们的星盘和运势，甚至能测算你们俩是不是“天生一对”或者今天适不适合聊天。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 扫地机器人最近整天报警雷达卡住
我还以为是进蟑螂了
原来是电机这里有个很多余的盖板
这个盖板留了个缝隙进猫毛
里边还有好几个棱帮忙团猫毛
猫毛在里边被团个一个大疙瘩
塞住了转轴
拆掉盖板裸奔之后再也不报警了
美的这扫地机器人的结构设计不行
🤡
@aigc1024 
- 离谱，95年存银行10000元，30 年后到现在只能取到 13000 元，有网友算了一下，如果你是欠银行 1 万元，30 年后你要还 66 万元……
让 AI 回测 1995 年 1 月买 1 万美元标普 500，分红全再投资：
- 标普 500：分红再投资大约 29.8 万
- 英特尔：48.54万 年化 13.0%
- 纳斯达克 100：73.99万 年化 14.5%
- 苹果：1188 万 年化 25.0%
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 我发现，几乎所有想靠 AI 赚钱的人，最后都会经历这五个阶段。
第一阶段：钻研技术。天天研究新模型、新工具、插件，skill，越学越兴奋。最容易产生一种幻觉：我懂了这么多别人不懂的东西，肯定能赚到钱。
于是进入第二阶段。
第二阶段：搞“一人公司”。觉得自己会 AI，就不应该再用传统方式做生意。运营、设计、程序员、客服，全部让 AI 干。一个人、一台电脑，顶一个团队。结果做了一阵才发现：Token 越烧越多，订阅费越来越高，钱却没赚到多少。这时候才明白：AI 只能提高效率，但如果你做的东西没人要，效率越高，只是更快地生产垃圾。于是进入第三阶段。
第三阶段：开始搞流量。你发现，产品再好，没人看见也没用。于是开始研究自媒体、标、短视频、算法、完播率、互动率、涨粉。以前研究的是：“AI 怎么用？”后来研究的是：“怎么让更多人看到我？”然后你会发现，AI 变现翻来覆去就那么几种：卖课、咨询、社群、定制开发、卖资料。于是进入第四阶段。
第四阶段：开始教别人赚钱。把自己踩过的坑、研究过的方法打包成产品。开始讲：“普通人怎么靠 AI 赚钱。”“我是怎么用 AI 涨粉的。”“一个人怎么靠 AI 做公司。”结果又发现，教人赚钱这条赛道早就挤满了。用户也被各种“副业”“搞钱”“认知课”割麻了。于是进入第五阶段。
第五阶段： 就是彻底佛系了，对AI去魅了。
极少人进入第六阶段：找到一个真正适合自己、有人愿意付钱，而且可以长期做的方向。把技术、流量、产品和商业模式真正串起来。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - GPT-6 Astra 在 Minecraft 里一路打到 AI 新纪录，却被一只苦力怕炸光家当。
它立刻给自己写下规则：关键物品永远随身带。
结果接下来几小时只顾种土豆，还把甘蔗都当成苦力怕。
这就是 Agent 的真实难：一次失败，就可能让系统过度纠偏，从此困在错误规则里。
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