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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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致同行朋友：
具身对于绝大多数人都是新的，链条和技能树很长很杂，困难和挑战对所有人都是共性的，走的早走得快不一定走得远。
不要焦虑，不要混乱，不要自卑，不要被暂时昙花一现流行的东西吸走注意力，不要看太多自媒体的人云亦云，不要觉得落后而烦躁，不要觉得势单力薄缺这缺那。
要勇敢，要死磕，要深究，要坐冷板凳，要非共识，要像诺贝尔奖得主那样，在安静的角落深耕长线。
@aigc1024
有吸引力。PIMCO的Mohit Mittal说，如果债券能给到7%左右的收益率，那么股票至少要有10%以上的预期回报，才值得承担额外风险。
这个逻辑很现实。如果买这些公司的债券，每年就能拿到6%—7%，而且只要公司不出大问就行，那为什么还一定要用30倍、40倍PE去买它们的股票？
股票想跑赢债券，未来十年很多事情都必须同时顺利：AI需求继续高速增长、利润率不能掉太多、资本开支必须真正产生回报、竞争不能把价格打下来、融资成本不能继续上升，估值也不能大幅压缩。债券投资者的要求简单得多：公司别出事。
所以AI债务真正危险的地方，未必是突然爆雷。更可能是一个慢慢发生的过程：资本开支越来越高，自由现金流越来越弱，债务越来越多，融资成本越来越高，同时债券收益率越来越有吸引力。
最后市场会开始重新问一句：这么好的公司，我为什么还要给它30倍、40倍PE？
更关键的是，这几家公司已经占到S&P 500大约20%的市值。所以如果AI债务最终开始压缩Hyperscaler估值，影响的绝不只是几只科技股，而可能是整个美股指数。
现在很多人还在盯AI收入和EPS，但未来几年真正值得盯的，可能是另外三样东西：债务、自由现金流和融资成本。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
这个逻辑很现实。如果买这些公司的债券，每年就能拿到6%—7%，而且只要公司不出大问就行，那为什么还一定要用30倍、40倍PE去买它们的股票？
股票想跑赢债券，未来十年很多事情都必须同时顺利：AI需求继续高速增长、利润率不能掉太多、资本开支必须真正产生回报、竞争不能把价格打下来、融资成本不能继续上升，估值也不能大幅压缩。债券投资者的要求简单得多：公司别出事。
所以AI债务真正危险的地方，未必是突然爆雷。更可能是一个慢慢发生的过程：资本开支越来越高，自由现金流越来越弱，债务越来越多，融资成本越来越高，同时债券收益率越来越有吸引力。
最后市场会开始重新问一句：这么好的公司，我为什么还要给它30倍、40倍PE？
更关键的是，这几家公司已经占到S&P 500大约20%的市值。所以如果AI债务最终开始压缩Hyperscaler估值，影响的绝不只是几只科技股，而可能是整个美股指数。
现在很多人还在盯AI收入和EPS，但未来几年真正值得盯的，可能是另外三样东西：债务、自由现金流和融资成本。
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过去两年，市场都在谈AI能带来多少收入、多少利润，却很少有人认真看另一边：为了建设AI基础设施，美国科技巨头正在疯狂烧钱，而且越来越依赖发债。Barron’s最新这篇文章里，有几个数字很值得注意。
2026年至今，美国企业通过公开市场为AI融资4560亿美元，其中接近70%，也就是3090亿美元，来自投资级债券市场。这个数字已经是2025年全年的两倍多。而且这些债务主要集中在Alphabet、Amazon、Meta、Microsoft和Oracle几家公司身上。
为什么以前现金流这么好的科技公司，现在也开始大规模借钱？因为AI实在太烧钱了。GPU、数据中心、电力、网络、土地、冷却系统，每一样都需要巨额资本开支。Morgan Stanley直接指出，未来AI资本开支可能已经高到超过企业自身现金流能够轻松承担的程度。
这其实是一个很大的变化。过去大家把Microsoft、Google、Meta看成超级现金奶牛：利润高、现金流强、几乎不需要借钱。但AI正在把它们慢慢变成更重资产、更依赖资本投入的公司。
债券市场已经开始有反应。这些Hyperscaler在2035年到期的债券，目前平均收益率大约5.7%，比10年期美债高1.05个百分点。一年前，这个利差只有0.44个百分点。简单说，市场还愿意借钱给它们，但要求的风险补偿已经明显提高。
更值得注意的是CDS，也就是给公司债务买“违约保险”的价格。Oracle的5年CDS，一年前只有0.43%，现在已经涨到2.13%；Alphabet也从0.33%升到了0.56%。这当然不代表Google或者Oracle马上会违约。真正重要的是，信用市场已经开始问一个股票市场过去不太愿意问的问：AI到底还要烧多少钱？这些钱最后能赚回来多少？
所以法国兴业银行策略师Manish Kabra提出一句很有意思的：Watch CDS, Not EPS。别只盯着每股收益，也要开始盯这些公司的信用风险。因为最近CDS越涨，Hyperscaler的估值往往越容易下跌。
背后的逻辑并不复杂。以前市场看科技公司，主要看收入、利润和EPS。现在越来越要看Free Cash Flow，自由现金流。一家公司利润增长30%当然很好，但如果为了维持这个增长，每年还要继续砸几百亿美元建数据中心，那真正能留给股东的钱就没有看上去那么多。
还有一个问：债券现在本身已经很
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2万+的电脑，
1000+/月的AI订阅，
5小时+/天的时间投入，
10亿+/月的token消耗，
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模型、电影调色、HDR、过度锐化、
颗粒滤镜、全图模糊、豪华现代装修、末日废墟、
夸张广角、霓虹、怪物、血迹、刻意摆放的恐怖道具。
【参考图】
如果提供参考图，只参考它的成像质感、光线、色彩和日常氛围。
* 主可以只写一种感受，不必自己想好物体、场景和构图，比如：永远等不到的接待、被过度保护的童年、没有归处的回家路、已经失去对象的照料、不允许休息的生活等等。
@aigc1024
颗粒滤镜、全图模糊、豪华现代装修、末日废墟、
夸张广角、霓虹、怪物、血迹、刻意摆放的恐怖道具。
【参考图】
如果提供参考图，只参考它的成像质感、光线、色彩和日常氛围。
* 主可以只写一种感受，不必自己想好物体、场景和构图，比如：永远等不到的接待、被过度保护的童年、没有归处的回家路、已经失去对象的照料、不允许休息的生活等等。
@aigc1024
这组老式怪核风格的图片，感觉怎么样？
提示词：
【主】
{{在这里填写主}}
【生成任务】
根据主，自行选择一个具体的日常场所和设施，生成一张具有怪核、荒诞与压抑感的写实照片。
将主转化为一个能直接看见的空间矛盾，不需要文字说明或故事背景。
【创意规则】
使用“熟悉的日常场景＋正常设施＋一处关键功能错位”的结构。
画面绝大部分符合现实，只让一个关键关系出错。
根据主，自行选择一种异常：
设施仍在工作，但无法被使用；
入口存在，却无法正常抵达；
照料仍在继续，对象却已消失；
原本提供便利或保护的设施，反而造成阻碍；
生活用品被安置在明显不适合人的位置。
每张图只采用一种核心异常，不叠加多个奇观。
异常应当具体、清楚，第一眼像真实照片，细看才感到不对。
【场景与时代感】
中国普通旧住宅区及相关公共空间。
根据主选择楼道、屋顶、车库、街边、社区活动区、旧商业楼或公共服务室内。
普通建筑、普通设施，没有豪华设计。
环境稍旧，但仍有人维护、清洁和修补，保留生活照常进行的痕迹。
【画风与光线】
真实的日常随手拍摄影。
灰白阴天，平淡漫射光，正常曝光。
米灰建筑、灰绿色环境、暗色金属，搭配少量褪色的黄、绿、蓝或暗红色。
整体低饱和，颜色自然。
近处物体保持清楚，远处住宅楼因潮湿灰雾而略淡。
室内使用阴天窗光和普通灯具，不添加室内浓雾。
成像自然略柔和，但干净，没有刻意的颗粒和噪点。
【材质】
普通水泥、旧瓷砖、金属栏杆、木条、褪色塑料。
旧感来自局部真实磨损、水痕和修补。
不同材质保留各自特征，不给所有表面覆盖统一的脏污纹理。
【构图与空间】
自行选择最能说明异常的拍摄位置。
采用普通人站在地面、楼梯口或邻楼窗口能拍到的视角。
主体和证明异常的环境必须同时可见，例如墙脚、高空落差、封闭边界、入口或连接处。
保持真实物体尺度、统一透视和明确遮挡。
支架、链条、栏杆、门框与地面连接完整。
除主要求的核心异常外，不出现漂浮、穿模、错接或矛盾水位。
不要留下削弱创意的隐藏出口、正常旁路或额外平台。
【情绪】
冷静、孤独、压抑，带有无声的悲哀。
像这些不合理的设施已经存在多年，并且一直被认真维护。
通过物体的用途和空间关系制造不安，不依赖恐怖特效。
【输出要求】
一张独立的竖幅4:5照片。
画面无人。
不出现中文、英文、数字、门牌、标语、品牌、水印或伪文字。
必要的设备只保留无字符指示灯或简单图形。
【排除项】
插画、CGI渲染感、微缩模型、电影调色、HDR、过度锐化、
颗粒滤镜、全图模糊、豪华现代装修、末日废墟、
夸张广角、霓虹、怪物、血迹、刻意摆放的恐怖道具。
【参考图】
如果提供参考图，只参考它的成像质感、光线、色彩和日常氛围。
* 主可以只写一种感受，不必自己想好物体、场景和构图，比如：永远等不到的接待、被过度保护的童年、没有归处的回家路、已经失去对象的照料、不允许休息的生活等等。
@aigc1024
提示词：
【主】
{{在这里填写主}}
【生成任务】
根据主，自行选择一个具体的日常场所和设施，生成一张具有怪核、荒诞与压抑感的写实照片。
将主转化为一个能直接看见的空间矛盾，不需要文字说明或故事背景。
【创意规则】
使用“熟悉的日常场景＋正常设施＋一处关键功能错位”的结构。
画面绝大部分符合现实，只让一个关键关系出错。
根据主，自行选择一种异常：
设施仍在工作，但无法被使用；
入口存在，却无法正常抵达；
照料仍在继续，对象却已消失；
原本提供便利或保护的设施，反而造成阻碍；
生活用品被安置在明显不适合人的位置。
每张图只采用一种核心异常，不叠加多个奇观。
异常应当具体、清楚，第一眼像真实照片，细看才感到不对。
【场景与时代感】
中国普通旧住宅区及相关公共空间。
根据主选择楼道、屋顶、车库、街边、社区活动区、旧商业楼或公共服务室内。
普通建筑、普通设施，没有豪华设计。
环境稍旧，但仍有人维护、清洁和修补，保留生活照常进行的痕迹。
【画风与光线】
真实的日常随手拍摄影。
灰白阴天，平淡漫射光，正常曝光。
米灰建筑、灰绿色环境、暗色金属，搭配少量褪色的黄、绿、蓝或暗红色。
整体低饱和，颜色自然。
近处物体保持清楚，远处住宅楼因潮湿灰雾而略淡。
室内使用阴天窗光和普通灯具，不添加室内浓雾。
成像自然略柔和，但干净，没有刻意的颗粒和噪点。
【材质】
普通水泥、旧瓷砖、金属栏杆、木条、褪色塑料。
旧感来自局部真实磨损、水痕和修补。
不同材质保留各自特征，不给所有表面覆盖统一的脏污纹理。
【构图与空间】
自行选择最能说明异常的拍摄位置。
采用普通人站在地面、楼梯口或邻楼窗口能拍到的视角。
主体和证明异常的环境必须同时可见，例如墙脚、高空落差、封闭边界、入口或连接处。
保持真实物体尺度、统一透视和明确遮挡。
支架、链条、栏杆、门框与地面连接完整。
除主要求的核心异常外，不出现漂浮、穿模、错接或矛盾水位。
不要留下削弱创意的隐藏出口、正常旁路或额外平台。
【情绪】
冷静、孤独、压抑，带有无声的悲哀。
像这些不合理的设施已经存在多年，并且一直被认真维护。
通过物体的用途和空间关系制造不安，不依赖恐怖特效。
【输出要求】
一张独立的竖幅4:5照片。
画面无人。
不出现中文、英文、数字、门牌、标语、品牌、水印或伪文字。
必要的设备只保留无字符指示灯或简单图形。
【排除项】
插画、CGI渲染感、微缩模型、电影调色、HDR、过度锐化、
颗粒滤镜、全图模糊、豪华现代装修、末日废墟、
夸张广角、霓虹、怪物、血迹、刻意摆放的恐怖道具。
【参考图】
如果提供参考图，只参考它的成像质感、光线、色彩和日常氛围。
* 主可以只写一种感受，不必自己想好物体、场景和构图，比如：永远等不到的接待、被过度保护的童年、没有归处的回家路、已经失去对象的照料、不允许休息的生活等等。
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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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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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