AI探索指南

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  2. 根据FT和路透社去年的报道,尽管ChatGPT坐拥海量用户,实际付费用户却仅占5%,其余95%均为免费用户

    根据FT和路透社去年的报道,尽管ChatGPT坐拥海量用户,实际付费用户却仅占5%,其余95%均为免费用户。
    这意味着这95%的用户甚至连每月20多美元的费用都不愿支付,或者说他们的问实际上免费版AI就能解决了。一旦强制收费,他们很可能会转向其他免费模型。
    那么支撑这一切的海量算力与不断增加的数据中心成本,最终又该由谁来覆盖呢?
    这其实是一道简单的数学:收入超过成本即为盈利,成本超过收入则为亏损。

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  3. 老品牌,值得信赖、相信品牌的力量

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  4. 中秋国庆 · 双节盛典正式开启

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  5. 本地读取 Claude Code 和 Codex 的会记录,把 token、模型和费用摊在一张自建面板上,多台机器汇到同一个 hub

    本地读取 Claude Code 和 Codex 的会记录,把 token、模型和费用摊在一张自建面板上,多台机器汇到同一个 hub。
    https://github.com/LockedinLabs-AI/agent-console
    LockedIn Labs 出的这个面板,打开就能看到最近 1 小时到 30 天的 token 怎么拆成 cache read、cache write、output 和 uncached input,各模型与各机器分别花了多少钱,当下每分钟吃掉多少 token、折合每小时几美元,每条会一行 lane,外加上下文增长和缓存断裂的告警。

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  7. 个人主义才能救AI

    个人主义才能救AI
    https://mp.weixin.qq.com/s/NgMqVokzcjj1ng68x5kVMg
    有一句是,因为革命过于成功而让人们忘记了革命的原因。personal agent就是这个意思,由于移动互联网过于成功,而基本上否定了邮件——这个personal agent最主要的场景。
    比如我这两天拿codex订德黑兰酒店,虽然已经很方便了,实现了自动砍价。但还是远远不如携程一键下单给人的确定感。
    @aigc1024

  8. 推荐一个 A 股玩家可以收藏的开源项目:easy-stock,直接把 AI 投研做成桌面软件了

    推荐一个 A 股玩家可以收藏的开源项目:easy-stock,直接把 AI 投研做成桌面软件了。
    它把平时炒股最费时间的几件事塞到一起:行情分析、市场情绪、财经资讯、AI 智能投研。
    以前盯盘、翻新闻、做复盘要开好几个软件,现在可以直接交给 AI 辅助整理和分析,对散户来说省事不少。
    最爽的是源码直接公开,自己电脑就能折腾。 不过项目仅限个人非商业使用,别忽略授权限制。
    GitHub:https://github.com/jundizhou/easy-stock

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  9. 🔥 生图自由!本地跑 AI 绘图,这两个模型建议直接收藏

    🔥 生图自由!本地跑 AI 绘图,这两个模型建议直接收藏。
    不想排队、不想上传图片到云端,想在自己电脑上跑,可以重点看看:
    1️⃣ Qwen-Image 2.1 Viggle Turbo
    Qwen-Image 2.1 的蒸馏加速版本,主打少步数快速出图,更适合低显存 / 统一内存设备折腾。
    🔗 https://huggingface.co/Viggle/Qwen-Image-2.1-viggle-turbo
    2️⃣ Z-Image-Turbo
    Tongyi-MAI 推出的高速生图模型,主打 8 步生成 + 高画质,速度和效果兼顾。
    🔗 https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
    本地部署最大的爽点:数据留在自己电脑,生成额度自己说了算。
    有 NVIDIA 显卡或者 Apple Silicon Mac 的,都可以研究下这两个。

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  10. 推荐一个真有点狠的开源项目:jianying-headless,直接让 Codex 在后台帮你剪视频

    推荐一个真有点狠的开源项目:jianying-headless,直接让 Codex 在后台帮你剪视频。
    它把剪映做成了无界面自动化工作流:素材丢给 Agent,后台就能生成剪映原生工程草稿,多轨、画中画、字幕都还是可编辑的。
    更爽的是接入 ASR 后,可以自动处理口播卡壳、废、停顿和气口。AI 剪歪了也不怕,直接打开剪映,在生成的草稿上手动修两下就行。
    AI 负责粗剪和对轴,人负责最后精修,这才是 Agent 剪视频最实用的形态。
    GitHub:https://github.com/mcncarl/jianying-headless

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  11. 突然悟了,today.ai选择在中秋国庆这个时间点搞推广,是不是因为它的精英受众,恰恰都在这个时候Gmail和Notion里有一堆国外旅游机票酒店日程……

    突然悟了,today.ai选择在中秋国庆这个时间点搞推广,是不是因为它的精英受众,恰恰都在这个时候Gmail和Notion里有一堆国外旅游机票酒店日程……
    过了这村就没这店了!
    @aigc1024

  12. 一次经典的伪对冲案例

    一次经典的伪对冲案例。
    多头押AI基建,空头押软件被AI颠覆,看着是对冲,其实赌的是同一件事,同一个方向:AI繁荣继续。
    所以AI一单被怀疑,两边同时亏。439%的净值,450亿的规模,撑不过市场对同一个叙事的一波犹豫。六天,从全球最赚钱的基金,到被迫清仓。

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  13. 帮正在迷茫的人把"我不知道想要什么"拆成能下手的问,一步步变成可以验证的方向假设

    帮正在迷茫的人把"我不知道想要什么"拆成能下手的问,一步步变成可以验证的方向假设。
    这是一个对式的 AI 工作流,不是心理测试。它一次只问一个问,先把"迷茫"拆成七种不同的卡住状态,再决定下一步是内省、查信息、缩减选项还是行动。判断方向靠三类证据:愿意认领的动机、普通一天过得合不合身、现实条件走不走得动。三类证据凑齐,才形成一个方向假设,默认只保留 2–3 个。
    https://github.com/Jax-void02/becoming-lab

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  14. 最近和 researchers 交流的一些 memo:

    最近和 researchers 交流的一些 memo:
    - 模型 researchers 大多认为 Jev 被高估了。它实质上是几年前的技术,并没有特别新的突破。之所以能火,可能只是因为最近确实没什么新的范式突破,而人们又需要信仰充值,于是“点兵点将”,刚好点到了它(xs,founder 的 OpenAI 背景,以及很吸睛的个人风格,可能也有贡献。
    - Muse 这一波这么火,说明大家一直都有强烈的 Personal Agent 的需求。几个月前 OpenClaw 出来的时候,模型能力还没 ready。现在模型终于 ready 了,于是应用开始开花结果。
    - 我们离真正不需要 human in the loop 的 RSI,可能还很遥远。RSI 现在也越来越像 AGI,就是大家都在谈,也都觉得它终将发生,但没人知道什么时候才能真的到来。
    - 合成数据依然有很大市场。一个重要原因是,模型越来越难蒸馏了。比如大家能明显感觉到 GPT Astra 和 Opus 5.5 都做了大量 RL,而这条路线里真正拉开差距的很多 insights,并不能只靠蒸馏输出复现。
    @aigc1024

  15. 把几百页的 PDF 直接甩给 AI,最大的坑就是:前头还认真读,后头就开始糊弄,最后总结全靠猜

    把几百页的 PDF 直接甩给 AI,最大的坑就是:前头还认真读,后头就开始糊弄,最后总结全靠猜。
    推荐一个开源项目 AI-reads-books,它干脆换了个“笨办法”:让 AI 真正一页一页把书读完。
    每读一页就提取知识点存进本地知识库,读到一定页数再生成阶段总结,等整本书全部读完,最后把前面的知识和阶段总结串起来,生成完整总结。
    GitHub:https://github.com/echohive42/AI-reads-books-page-by-page

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  16. 做安全、搞逆向的,这个 GitHub 仓库 reverse-skill 建议直接收了

    做安全、搞逆向的,这个 GitHub 仓库 reverse-skill 建议直接收了。
    它并不是把一堆链接随便堆着,而是把逆向工程、授权渗透、安全研究、CTF 等相关资料和 Skill 归整到一起,目录相当完整,适合想系统学安全的人慢慢啃。
    尤其眼下 Claude Code、Codex 这类 Agent 越来越强,这种能直接喂给 AI 的安全知识库,价值只会越来越高。
    这种仓库别光点赞,先 Fork 一份,说不定哪天真能用上。
    GitHub:https://github.com/zhaoxuya520/reverse-skill

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