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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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无锡的具身智能公司,魔法原子,拿到1.5亿元天使轮融资
魔法原子(MagicLab)成立于2024年1月,专注于通用机器人和具身智能技术研发与落地应用,其产品包括通用人形机器人和仿生四足机器人等,覆盖工业、商业及家庭等多个场景。
2025年第一季度,魔法原子将正式发布新一代MagicBot人形机器人产品。魔法原子已经具备了整机大规模量产能力,公司预计于2025年交付数百台量产版MagicBot,2026年交付量将达到千台级别。
魔法原子(MagicLab)成立于2024年1月,专注于通用机器人和具身智能技术研发与落地应用,其产品包括通用人形机器人和仿生四足机器人等,覆盖工业、商业及家庭等多个场景。
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Mutable AI - 一款更全面的 GitHub Copilot 替代品
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#Ai工具推荐
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昨天manus刷屏了,我没有“蹭”到这波流量,为什么?简单说几个原因和观点:
1.没有用到有效内测码,对于没有亲自用过的产品,没有判断依据。
2.从宣发看:产品定位存在矛盾(中国团队打造但全英文界面且需海外登录方式)
3.从某些号的实测过程和结果看:像是现有技术的组合与整合(Computer Use、虚拟机、Agent等)
当然,技术集成好的产品也是一种创新,类似之前小米系产品直接点,就是调用多模型的能力+多工具融合+RPA能力封装出一个很强大一次性处理很多任务的大号Agent。
讲人话,假设之前设计出的大多数Agent是一个一个研发团队的产品经理,大概率处理是负责产品经理的活。
那么manus 这个Agent就是整个研发团队,从产品,设计,后台开发,架构,前端实现干的活都能干。
再比如,之前的Agent是招聘HR或者其他板块HR,那么manus 扮演整个HR部门加面试官。
完成任务时间很长,算力成本必然很高,产品定价是关键,比如一个月1500使用100次,我应该是不会买。
不如我自己设计多个Agent的ROI结论:
manus谈不上颠覆,也比肩不了deepseekdeepseek全民皆可用,不用理解提示词,普通用户也可以回复满意结果。成本低,目前基本免费。
1.manus不可能免费。
2.manus对于懂业务场景的人是一大神器,懂业务,有业务场景,能变现,考虑无非是 ROI问题。
3.manus团队的研发能力,本质是对工程技术能力和对各模型能力深度了解体现,当然manus团队真的善用API调用各种有效数据源,从测试结果和过程看,这么复杂庞大工作流集合在浏览器上跑很稳定。
4.deepseek是的技术创新在于对科学理论实践落地为应用。这点manus不是在一个层面比较,前者是我们一直不擅长的,路径高度真的不一样。
5.大厂都有能力做这样工具,而且大概率内部已经做过。
6.作者没有亲自测试过,以上是个人观点,希望被打脸。
1.没有用到有效内测码,对于没有亲自用过的产品,没有判断依据。
2.从宣发看:产品定位存在矛盾(中国团队打造但全英文界面且需海外登录方式)
3.从某些号的实测过程和结果看:像是现有技术的组合与整合(Computer Use、虚拟机、Agent等)
当然,技术集成好的产品也是一种创新,类似之前小米系产品直接点,就是调用多模型的能力+多工具融合+RPA能力封装出一个很强大一次性处理很多任务的大号Agent。
讲人话,假设之前设计出的大多数Agent是一个一个研发团队的产品经理,大概率处理是负责产品经理的活。
那么manus 这个Agent就是整个研发团队,从产品,设计,后台开发,架构,前端实现干的活都能干。
再比如,之前的Agent是招聘HR或者其他板块HR,那么manus 扮演整个HR部门加面试官。
完成任务时间很长,算力成本必然很高,产品定价是关键,比如一个月1500使用100次,我应该是不会买。
不如我自己设计多个Agent的ROI结论:
manus谈不上颠覆,也比肩不了deepseekdeepseek全民皆可用,不用理解提示词,普通用户也可以回复满意结果。成本低,目前基本免费。
1.manus不可能免费。
2.manus对于懂业务场景的人是一大神器,懂业务,有业务场景,能变现,考虑无非是 ROI问题。
3.manus团队的研发能力,本质是对工程技术能力和对各模型能力深度了解体现,当然manus团队真的善用API调用各种有效数据源,从测试结果和过程看,这么复杂庞大工作流集合在浏览器上跑很稳定。
4.deepseek是的技术创新在于对科学理论实践落地为应用。这点manus不是在一个层面比较,前者是我们一直不擅长的,路径高度真的不一样。
5.大厂都有能力做这样工具,而且大概率内部已经做过。
6.作者没有亲自测试过,以上是个人观点,希望被打脸。
从我的视角上,Manus就是monica这家公司在抓机会能力上的最好体现,但这么解读monica太浅薄了,因为他们工程实践和agent workflow的积累是实实在在的,我参与到的就有23年9-10月首次在国内推出agent,这里面的todolist.md都是当时学习了各家agent方案之后的最佳实践,再到24年3月做gpts平台,24年初开始一直就在做浏览器的技术积累,积累大量对浏览器context利用的理解,23年11月开始做搜索,对于agent联网获取信息的能力也是有积累的。我没参与的部分,24年7月份通过roast获取社交流量的增长经验,24年11月coding产品中对于各模型coding能力的理解。确实每件事都是相对薄的一层,但这些积木在这个窗口形成的组合创新足够强也是事实。但也就是他们可能既有认知又有足够的工程能力在这个小窗口实现空袭。我觉得最恰当的例子可能是拼多多是一个如果没有黄峥team,有可能不会诞生的产品,因为阿里的怠惰,因为微信流量的窗口,因为团队的累积和努力。