AI探索指南

  1. Claude Code 这个功能我还蛮喜欢的,就是每次任务它会主动记录下在执行当前任务中发现的问,这些问和主线任务无关,但是值得记录下来后续解决,很像平时我们 Review 代码,发现一些问,但是不想影响当前合并,就创建一个任务跟踪起来

    Claude Code 这个功能我还蛮喜欢的,就是每次任务它会主动记录下在执行当前任务中发现的问,这些问和主线任务无关,但是值得记录下来后续解决,很像平时我们 Review 代码,发现一些问,但是不想影响当前合并,就创建一个任务跟踪起来。
    只是 Claude 桌面版在这里把后续任务变成了卡片,点击后就可以开始执行这些后续任务,可以选择当前对中继续,也可以新开对,或者云端启动任务。
    用起来也有些不方便的,比如像我这次,给我一下次5张卡片,得一个个去点,还得纠结是新开会还是当前会,新开会还不能选择模型。不过不嫌麻烦,也可以鼠标移到卡片上,就可以看到完整的任务细节,复制出来手动合并一下一次性交给 Claude Code 也是可以的。

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  2. 小红书上测试类虚拟产品,绝对是最被低估的赛道之一

    小红书上测试类虚拟产品,绝对是最被低估的赛道之一。刷到一个账号,开店344天,累计售出7.3万件,变现大概20万左右。
    店里卖的就是各种测试类产品,心理测试、性格测试、运势测试等等。
    最关键的是,现在有AI加持,哪怕你什么都不懂,通过AI对就能把整个流程跑通,门槛真的不算太高。
    而且不但这一个账号卖得不错,其他测试类的账号也都有不错的销量。

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  3. 有人把 57.7 万字的《史记》做成了一张“历史关系网”,这个项目是不是挺震撼?

    有人把 57.7 万字的《史记》做成了一张“历史关系网”,这个项目是不是挺震撼?
    推荐开源项目 shiji-kb,用 AI 从《史记》中抽取出 1.4 万+实体、3200+历史事件、7000+事件关系,再串成可以搜索、点击、跳转的知识图谱。
    最爽的不是数据量,而是读历史终于不用靠脑子硬记了:点一个人物,就能顺着人物 → 事件 → 地点 → 时间 → 原文一路挖下去。
    我尤其喜欢它的「史记地铁图」——把每篇史记画成一条线路,历史事件就是站点,谁和谁在同一时期干什么,一眼就能看明白。
    两千多年前的一本史书,被 AI 做成了可以“逛”的数据库。
    GitHub:https://github.com/baojie/shiji-kb

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  4. 所有错过了成立下一个AI Lab训练大模型的黄金窗口期、又蹬不动agent看不懂前沿技术的80~90后技术老登们,几乎无一例外地选择了具身智能、VLA、世界模型这些垃圾诈骗方向继续融资

    所有错过了成立下一个AI Lab训练大模型的黄金窗口期、又蹬不动agent看不懂前沿技术的80~90后技术老登们,几乎无一例外地选择了具身智能、VLA、世界模型这些垃圾诈骗方向继续融资

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  5. 作为一名文字工作者,我一直有个困惑:

    作为一名文字工作者,我一直有个困惑:
    为什么AI写出来的文字,和我手写出来的相比,就是差点什么呢?
    今天看到了特德姜 2024 年发表在《纽约客》上的一篇文章,解答了我这个疑问。
    当我们自己写字的时候,一万字的小说本质上就是你做了一万次选择,每一个字用什么,接下来用什么逻辑接上,最后怎么收尾…
    但当你只是用Prompt让AI生成一段的时候,你可能只做了 100 个字,哪怕是 1000 个字的选择,来生成你一万字的小说,那么AI也帮你选了另外 9000 次。
    想一想,9000 次没有边际的选择,有多少种排列组合的可能?会距离你内心原本的期待有多远?
    正是这种做出了大量选择的努力,让文字有了灵魂。
    当照相机刚出来的时候,没人把这个工具产出的内容当做艺术,因为看起来就是按一下快门就产出了。可是后来人们才意识到,光线、视角、构图…这些选择的差异,确定了你是一名记录生活的业余爱好者,还是一位摄影大师。
    24 年的时候有一位美国导演,用OpenAI的DELLE做了上千次提示,生成的图片拿去了专业画廊展览,也赢得了不少赞叹。
    这也是为什么当你prompt得越精细、越努力,生成的内容就离你的期待越近,因为你做出了更多选择的努力。但AI不会额外努力,它会最大程度hack你定下的标准。
    另一个你独有而AI没有的,是你表达的意图。
    我在意大利看了不少文艺复兴时期的画作,也看了纽约MoMA博物馆里不少现代画作,我意识到每一个时代最顶尖的画家,都是打破了常规,跳出窠臼的。
    《最后的晚餐》其实是圣经里的经典材,可为什么只有那一幅出名呢?因为其他的画里耶稣头上都是有光环的,只有达芬奇把他头上的光环去掉了,让站在画前的你看到,他和我们一样,是会被欺骗、被陷害,无力抵抗的凡人。
    毕加索的《亚威农少女》和那个时代的女孩肖像截然不同,妓女们的脸借鉴了非洲面具,身体不再是柔和的线条,而是由笔直的几何形状勾勒,不再求真,而是传意。
    这些画家们都有自己想表达的意图,所以不愿意留在已有规则中,而大模型恰恰就是从训练数据里总结规律,找到相似的pattern,生成出平均水平的内容。
    也就是说,当你还有想强烈表达的意图,也愿意为了这个表达做出许多次辛苦选择的努力时,你就要相信,你仍不会被AI替代。
    @aigc1024

  6. 作为一名文字工作者,我一直有个困惑:

    作为一名文字工作者,我一直有个困惑:
    为什么AI写出来的文字,和我手写出来的相比,就是差点什么呢?
    今天看到了特德姜 2024 年发表在《纽约客》上的一篇文章,解答了我这个疑问。
    当我们自己写字的时候,一万字的小说本质上就是你做了一万次选择,每一个字用什么,接下来用什么逻辑接上,最后怎么收尾…
    但当你只是用Prompt让AI生成一段的时候,你可能只做了 100 个字,哪怕是 1000 个字的选择,来生成你一万字的小说,那么AI也帮你选了另外 9000 次。
    想一想,9000 次没有边际的选择,有多少种排列组合的可能?会距离你内心原本的期待有多远?
    正是这种做出了大量选择的努力,让文字有了灵魂。
    当照相机刚出来的时候,没人把这个工具产出的内容当做艺术,因为看起来就是按一下快门就产出了。可是后来人们才意识到,光线、视角、构图…这些选择的差异,确定了你是一名记录生活的业余爱好者,还是一位摄影大师。
    24 年的时候有一位美国导演,用OpenAI的DELLE做了上千次提示,生成的图片拿去了专业画廊展览,也赢得了不少赞叹。
    这也是为什么当你prompt得越精细、越努力,生成的内容就离你的期待越近,因为你做出了更多选择的努力。但AI不会额外努力,它会最大程度hack你定下的标准。
    另一个你独有而AI没有的,是你表达的意图。
    我在意大利看了不少文艺复兴时期的画作,也看了纽约MoMA博物馆里不少现代画作,我意识到每一个时代最顶尖的画家,都是打破了常规,跳出窠臼的。
    《最后的晚餐》其实是圣经里的经典材,可为什么只有那一幅出名呢?因为其他的画里耶稣头上都是有光环的,只有达芬奇把他头上的光环去掉了,让站在画前的你看到,他和我们一样,是会被欺骗、被陷害,无力抵抗的凡人。
    毕加索的《亚威农少女》和那个时代的女孩肖像截然不同,妓女们的脸借鉴了非洲面具,身体不再是柔和的线条,而是由笔直的几何形状勾勒,不再求真,而是传意。
    这些画家们都有自己想表达的意图,所以不愿意留在已有规则中,而大模型恰恰就是从训练数据里总结规律,找到相似的pattern,生成出平均水平的内容。
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  9. 一个自己部署的个人旅行应用,机票、酒店、打车全串在一起,跑在 Cloudflare Workers 上

    一个自己部署的个人旅行应用,机票、酒店、打车全串在一起,跑在 Cloudflare Workers 上。
    自己部署在自己 Cloudflare 账号里的旅行工具,数据都存在自己的 KV 里。可以手动加行程,也能接 Google Calendar 和 Gmail 自动导入,邮件里的预订确认 Claude AI 能自动解析。
    每个目的地自动显示天气、汇率、插头类型、急救电和实景照片。有年历视图、去过国家的世界地图、心愿单、行程分享链接、年度旅行总结。PWA 可以加到手机桌面,每周自动备份,数据完全在自己手里。
    https://github.com/giovannibrees/travel-roamradar

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  10. 哈佛工程开源的一套机器学习系统教材和配套练习:

    哈佛工程开源的一套机器学习系统教材和配套练习:
    AI 时代不缺会调模型和接API的人,缺的是能把模型做成又快、又省、又稳、又能上线系统的人。这套课补的就是这一层:数据、训练、推理、部署怎么串起来,显存、延迟、功耗和集群扩展会卡在哪,这套课程必须翻一翻
    https://github.com/harvard-edge/cs249r_book

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  12. 品牌运营 · 公平透明

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