AI探索指南

  1. 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

    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。

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  2. 就在刚刚,最新一期播客《前川:RSI 时代的问解法》已经录制完成了,听完大聪明这期播客的朋友,记得关注播客更新,前川设想了一种奇妙的方式解决大聪明的虚无问

    就在刚刚,最新一期播客《前川:RSI 时代的问解法》已经录制完成了,听完大聪明这期播客的朋友,记得关注播客更新,前川设想了一种奇妙的方式解决大聪明的虚无问。
    转发
    : 两年前大聪明说他感到一种虚无感,但是这两年大聪明是我见过过的最充实的人。
    战胜虚无的第一步是勇敢地面对它。
    如今越来越多的人也开始感觉到虚无,我找到大聪明给大家一些过来人的经验。
    本期内容非常精彩,欢迎收看收听。
    ---
    科技的进步越来越快,AI 已经发展到了 RSI 的自我迭代阶段,人们也开始以 SI 的命名来取代 AI。
    在 RSI 之后,人类的命运是什么?
    人类所不断追寻的意义,又是什么?
    对于这个问,每个人都有自己的答案。
    人类创造了很多科幻作品来阐述自己想象中的故事。
    战锤,群星,沙丘,赛博朋克。
    这期播客,我和赛博禅心主理人大聪明一起聊聊这些平行世界的故事。
    以及在平行世界里感到虚无的人们,如何寻求意义。
    大聪明说现实世界很难改变,但是讲个故事要容易得多。
    一个酒吧只是一个背景板,来的人多了就成了故事。
    一个故事只是一个起点,相信的人多了就成了现实。
    这就是俺寻思之力。
    这期播客是一场思想实验,并不适合所有人听,如果在收听过程中感到不适可随时关闭。
    即便听了,也请不要太认真。毕竟,自己快乐才是最重要的。
    祝大家国庆快乐。
    以下为本期播客里讲到的五个故事
    https://mp.weixin.qq.com/s/djFFK5bQDxciTR-U6z384g
    音频版本也非常精彩,欢迎去小宇宙收听
    https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6abda1f7e742e36efcbd50c6
    @aigc1024

  3. GitHub 上挖到一个狠货:AI Berkshire,直接把 Claude Code / Codex 变成你的私人投研团队

    GitHub 上挖到一个狠货:AI Berkshire,直接把 Claude Code / Codex 变成你的私人投研团队。
    它把巴菲特、芒格、段永平、李录四套价值投资方法论做成了 Skills,让多个 AI Agent 从商业模式、护城河、管理层、估值等角度互相“吵架”,最后再给出结论。
    里面已经塞了 20 个 Skills:个股深度研究、财报分析、行业筛选、持仓管理、投资 Checklist、异动归因……基本把投研流程包圆了。
    一个人 + Codex / Claude Code,真能整出一个小型投研部。
    ⁠https://github.com/xbtlin/ai-berkshire

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  4. 提供一套开源框架,把 AI 生成的模型资产和 three.js 引擎拼起来,做出滚动驱动、能交互的电影感 3D 落地页

    提供一套开源框架,把 AI 生成的模型资产和 three.js 引擎拼起来,做出滚动驱动、能交互的电影感 3D 落地页。
    https://github.com/blendi-remade/dioramas
    仓库里躺着 20 个能直接跑的 3D 网站示例,不收费也不要求注册账号,代码是 MIT,生成的模型和图按 CC BY 4.0 发布。
    做法是先在 fal 上让 Nano Banana 2 出白底产品图,交给 Meshy 7.1 图生 3D,得到 6 万到 25 万三角面的 PBR 模型,再用 scripts/optimize.mjs 焊接、meshopt 压缩、贴图转 WebP,把 25 MB 压到 3–8 MB。

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  5. 有个开源 AI 投研项目 Augur,玩法相当硬核:不是让一个 AI 看股票,而是凑齐 18 位投资大师开一场投委会

    有个开源 AI 投研项目 Augur,玩法相当硬核:不是让一个 AI 看股票,而是凑齐 18 位投资大师开一场投委会。
    巴菲特、段永平、张磊、Ray Dalio、Cathie Wood 这些不同流派各管各分析、各管各打分,最后再拉齐共识。更狠的是,它不只丢给你一个结论,而是把谁看多、谁看空、分歧卡在哪儿全摊开。
    比起单模型自问自答,这种多 Agent 互相挑刺、再磨出共识的路子,确实更值得琢磨。
    仅适合作为投研辅助,AI 分析不等于投资建议。
    https://github.com/BruceLanLan/augur

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  6. 想让 AI 帮你改游戏但不知道从哪下手,这套技能包把侦察引擎、读代码、生成贴图模型、进游戏验证这一串步骤串好了,你只需要在最后点发布

    想让 AI 帮你改游戏但不知道从哪下手,这套技能包把侦察引擎、读代码、生成贴图模型、进游戏验证这一串步骤串好了,你只需要在最后点发布。
    https://github.com/rehan-remade/universal-modder
    把游戏 Mod 的活拆成十个 Agent Skill 交给编码 Agent 干,Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI 这些读 AGENTS.md 的都能用。里面配了 12 份引擎手册,Unity、Unreal、Godot、Source、Bethesda、RE Engine 各有对应套路,先侦察引擎版本和加载器,再逆向读代码,接着用 fal 生成精灵图、贴图、3D 模型和音效,Blender 把 3D 模型按游戏视角渲成精灵帧。

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  7. GPT-6 Astra Ultrafast 跑在 NVIDIA Blackwell 上,token 生成速度最高是 Astra Standard 模式的 8 倍,现在 OpenAI API 已经能调,符合条件的 ChatGPT Work 和 Codex 用户也能用

    GPT-6 Astra Ultrafast 跑在 NVIDIA Blackwell 上,token 生成速度最高是 Astra Standard 模式的 8 倍,现在 OpenAI API 已经能调,符合条件的 ChatGPT Work 和 Codex 用户也能用。
    这个 8x 不是换了更大的模型换来的,是推理侧的优化去吃 Blackwell 架构的能力。同一套模型,换个模式,延迟敏感的场景体感差别会比较明显。

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  8. Claude Code 现在连“自己长什么样、怎么干活”都能改了

    Claude Code 现在连“自己长什么样、怎么干活”都能改了。
    Anthropic 开放 Mods:你只要用自然语言描述需求,Claude 就能帮你改界面、改行为、加新功能,再打包成插件分享给别人。
    以后软件可能越来越像游戏 MOD:每个人都有一个为自己量身定制的 Claude。

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  9. 我是能不用worktree就不用worktree,要么不同任务用branch分支,要么就直接同一个分支多任务,一般不太用担心冲突,首先只要任务类型不一样冲突可能性较小

    我是能不用worktree就不用worktree,要么不同任务用branch分支,要么就直接同一个分支多任务,一般不太用担心冲突,首先只要任务类型不一样冲突可能性较小。
    另外现在 Harness 比如说 Claude Code、Codex 都很聪明,遇到冲突会等另一个执行完。
    使用 worktree 主要是在做耗时较长的 PoC 场景,只是验证一下,同时要做其他任务,完了就删除目录。

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  10. 兄弟们,传统爬虫这套玩法,怕是真要被 AI Agent 整个重写一遍了

    兄弟们,传统爬虫这套玩法,怕是真要被 AI Agent 整个重写一遍了。
    来推荐个已经火起来的开源项目 browser-use,它干的不是单纯帮你“抓网页”,而是让 AI 像真人一样去操作浏览器。
    点击、滚动、填表、登录、翻页,这些都能甩给 Agent。以前碰上动态渲染、复杂交互的站点,传统爬虫得堆一堆规则,现在 AI 能直接看页面、读懂页面,再自己盘算下一步怎么走。
    最狠的地方不是“能爬”,是它开始自己判断路该怎么走。
    往后很多浏览器自动化任务,可能真不用一条条把流程写死了。
    GitHub:https://github.com/browser-use/browser-use

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  11. 现在独立开发者要多看失败的故事,少看晒图和成功的故事,祛祛魅,要做十个 1000元/月的应用才能每月赚一万块,并且开始阶段实现一个 1000元/月的都寥寥无几,这比上班赚一万块难多了

    现在独立开发者要多看失败的故事,少看晒图和成功的故事,祛祛魅,要做十个 1000元/月的应用才能每月赚一万块,并且开始阶段实现一个 1000元/月的都寥寥无几,这比上班赚一万块难多了。

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  12. GitHub 上有个 4.4 万 Star 的英语学习指南,我翻了一圈,确实有点东西

    GitHub 上有个 4.4 万 Star 的英语学习指南,我翻了一圈,确实有点东西。
    它最反常识的地方就是:别再把学英语等同于背单词、刷。
    作者更强调大量可理解输入、听读结合,再配合 AI 和科学的学习方法,尽量像习得母语一样建立真正的英语能力。
    https://github.com/byoungd/English-level-up-tips

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  13. 2026世界杯官方指定投注平台

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