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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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Sam Altman 说，他职业生涯回报最高的一年，恰恰是“没工作”的那一年。
他读了几十本教材，学核工程、AI、生物、投资，到处找有趣的人聊天、顺手帮忙。
当时几乎都没什么用。
后来，核能、AI、投资这些看似散乱的种子，全串起来了。有些回报，几年后才看得见。
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他读了几十本教材，学核工程、AI、生物、投资，到处找有趣的人聊天、顺手帮忙。
当时几乎都没什么用。
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基金经理历史业绩、择时能力、投资风格，以及是否存在抱团、搭便车、风格漂移、诚信风险等问，还会拉长周期验证业绩到底是实力还是运气。
股票分析工具一大堆，专门把基金经理本人扒一遍的确实少见。
适合买基金前做功课，但分析结果仅供参考，别直接拿 AI 结论当投资建议。
GitHub：https://github.com/wbh604/fund-guy-skill
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更有意思的是，他刚刚还在和中国讨论建立 AI 风险沟通机制。AI 已经从科技公司的战争，正式走进大国博弈的核心战场。
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推荐 reverse-skill，装进 Codex、Cursor、Claude Code 后，碰到 APK、前端代码、固件等目标，它会自动判断分析路线、选择工具、规划下一步。
最狠的不是帮你跑几个命令，而是把逆向工程里的“路径感”直接打包了。
GitHub：https://github.com/zhaoxuya520/reverse-skill
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项目叫 AI Hedge Fund，让不同投资风格的 Agent 一起分析股票：巴菲特、芒格、格雷厄姆、彼得·林奇、Michael Burry、Damodaran 等都有对应策略模型，再交给估值、基本面、技术面、情绪和风险模块综合判断。
现在还支持自己组建基金、选择策略、设置调仓周期，然后直接跑历史回测。官方定位是研究和教育项目，并非荐股或自动实盘交易。
以前是一个人研究股票，现在是拉一桌“投资大佬”给你开投委会。
GitHub： https://github.com/virattt/ai-hedge-fund
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AI 推理放到边缘或云端后，机器人成功率更高，还能跑更大的模型，续航甚至提升超 100%。
机器人以后可能不需要背着一块越来越大的 GPU 到处跑。
真正的挑战，只剩一个：网络延迟能不能稳得住。
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二逼意识形态化的产物。作者既不懂计算机，也不懂AI。
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Jev 的创始人说，现在很多产品想摆脱 human-in-the-loop，让产品真正自动化，但这是不可能的。因为大模型的训练方式就是对齐人类偏好，只要大模型的目标还是让人类满意，那就不可能让人摆脱 human-in-the-loop。这个观点还挺有启发性的。
@aigc1024
@aigc1024
最近的思考：
personal agent和上一轮agent我会委托给它的事情多了两类：
一类是高委托成本的小事
一类是长期跟踪的目标
有很多小事以前委托成本是大于执行成本的。
比如我要约一个会议，需要说清楚参会人和联系邮箱，我就懒得让codex搞，而是会选择自己用Google Calendar book，而在Today这样带着人际关系记忆的personal ai里，我的委托成本就迅速降低到一两句就行。
所以我经常让today帮我约会或者沟通。
长期跟踪的目标我也很难让codex或者GPT做。比如学语言，我需要主动的提醒，长程的记忆，持续的计划，便捷的渠道。而GPT还是围绕task设计的，一个session结束，那这个事情就结束了。
@aigc1024
personal agent和上一轮agent我会委托给它的事情多了两类：
一类是高委托成本的小事
一类是长期跟踪的目标
有很多小事以前委托成本是大于执行成本的。
比如我要约一个会议，需要说清楚参会人和联系邮箱，我就懒得让codex搞，而是会选择自己用Google Calendar book，而在Today这样带着人际关系记忆的personal ai里，我的委托成本就迅速降低到一两句就行。
所以我经常让today帮我约会或者沟通。
长期跟踪的目标我也很难让codex或者GPT做。比如学语言，我需要主动的提醒，长程的记忆，持续的计划，便捷的渠道。而GPT还是围绕task设计的，一个session结束，那这个事情就结束了。
@aigc1024
我反复强调，学生没有任何错，全部责任归于学校运营和全体教职。
在AI native时代，如果不能把课程大刀阔斧地完成自我改革，不能拥抱AI，不能用AI Agent一门一门课地改造课程，改造所有学术训练的根本逻辑和流程，
那么大学就会灭亡， 所有教授就会失业，这是最血淋淋的现实。
所有大学必须进入倒计时状态，如果一所高等教育机构（大学、研究院、学院）在倒计时24个月内无法完成这种转型，那么这所大学就永远无法完成这种转型，就会逐渐走向没落和衰亡。
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