关于AIGC人工智能、思维方式、知识拓展，能力提升等。投稿/合作： @inside1024_bot
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
推荐一个开源项目 OpenMontage，最近直接冲上 GitHub 热榜，Star 已突破 4.2 万。
它不是普通的 AI 视频工具，而是把 Claude Code、Cursor、Codex 这些 AI 编程助手，直接变成一支视频制作团队。你只需要说一句人，它就能自动完成脚本、找素材、配音、字幕、剪辑、合成，全流程跑完。
更厉害的是，把一条爆款视频丢给它，它还能分析脚本结构、镜头节奏和画面风格，并给出多个不同方向的复刻方案。底层内置 12 条视频生产流水线、100+ 工具、700+ Agent Skills，从创意到成片几乎一站式完成。
如果你做短视频、自媒体，或者正在折腾 AI 工作流，这个项目值得收藏。
🔗 https://github.com/calesthio/OpenMontage
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而且一想平时能看到的舞蹈演出真是极少，这理论上还能有人做不到的动作，突然就有种摄影之于绘画的感觉了
@aigc1024
1. 关于定位
大家对于 personal agent 的很多定位是 "extension of yourself"。如果真的是你自身的延伸，那么它就不应该有独立的人格（personality），不应该有头像，更不应该是一个独立的个体。
2. 关于入口与 Computer Use
这一波很多人通过 computer use 调用第三方的非开放软件，来实现原本实现不了的功能。但如果你可以 computer use 别人，别人为什么不可以 computer use 你？那最终的入口到底会在哪里？
身上的一个位置往往只能佩戴一件硬件，而硬件是不会轻易被这样取代的，所以硬件可能会是最 persistent、最坚固的入口。
3. 关于运行环境
大家总希望 agent 能够 continuously running on the cloud，这个点我特别 buy in。但为什么它不能 continuously running in the real world，在你身边围绕着你？我觉得这是一个被大家忽略的奇怪盲点。
4. 关于随时随地的交互
大家总希望 anytime, anywhere 都可以 talk with agent，目前陆陆续续在 iMessage、WhatsApp、Slack、邮件等渠道都能实现对。但就像看 Dots 那个发布片一样，无论在什么地方都得对着一台亮着屏幕的手机，这其实是一种很奇怪的交互。我认为真正的 anytime, anywhere，最应该增加的是线下的入口、线下的 context 以及线下的交互
5. 最后刚完成的一个小的实验项目，已经可以通过 Ambi 去操作 Muse 和操作 Dots。也就是说，在线下可以通过一个入口来完成所有 Personal Agent 的使用。
@aigc1024
大家对于 personal agent 的很多定位是 "extension of yourself"。如果真的是你自身的延伸，那么它就不应该有独立的人格（personality），不应该有头像，更不应该是一个独立的个体。
2. 关于入口与 Computer Use
这一波很多人通过 computer use 调用第三方的非开放软件，来实现原本实现不了的功能。但如果你可以 computer use 别人，别人为什么不可以 computer use 你？那最终的入口到底会在哪里？
身上的一个位置往往只能佩戴一件硬件，而硬件是不会轻易被这样取代的，所以硬件可能会是最 persistent、最坚固的入口。
3. 关于运行环境
大家总希望 agent 能够 continuously running on the cloud，这个点我特别 buy in。但为什么它不能 continuously running in the real world，在你身边围绕着你？我觉得这是一个被大家忽略的奇怪盲点。
4. 关于随时随地的交互
大家总希望 anytime, anywhere 都可以 talk with agent，目前陆陆续续在 iMessage、WhatsApp、Slack、邮件等渠道都能实现对。但就像看 Dots 那个发布片一样，无论在什么地方都得对着一台亮着屏幕的手机，这其实是一种很奇怪的交互。我认为真正的 anytime, anywhere，最应该增加的是线下的入口、线下的 context 以及线下的交互
5. 最后刚完成的一个小的实验项目，已经可以通过 Ambi 去操作 Muse 和操作 Dots。也就是说，在线下可以通过一个入口来完成所有 Personal Agent 的使用。
@aigc1024
这两个开源项目必须让AI严肃学习！！
GitHub 有两个超火、超实用的项目，加起来超过50 万 Star！！
项目几乎没有代码，全是Markdown 文档！！
它们的作用很明确，就是教 AI 做事。
一个是 obra/superpowers，一个是 mattpocock/skills。
表面看，它们都是给 Claude Code、Codex 这类 Agent 用的 Skill / 工作流。
告诉 AI 遇到什么情况该做什么、先做什么后做什么、什么时候应该追问、什么时候应该拆任务、怎么验证结果、怎么做 Review。
Superpowers 最核心的思路，是不让 AI 一收到需求就直接开工。
你给一个任务，它会先逼着把事情讲清楚：
需求是什么？边界在哪里？有哪些方案？具体怎么实现？
然后再按照理解需求 → 设计方案 → 拆解任务 → 执行 → 测试 → Review，一步步往下走。
简直就是把成熟团队的SOP，迁移到AI上！
mattpocock/skills 更直接，作者是TypeScript的大佬，他把自己平时真正使用的一套 Agent Skills 开源了。
里面有研究、规划、教学、代码审查、项目初始化等各种能力。
比如研究 Skill，会告诉 AI优先查什么资料、哪些来源可信、怎么交叉验证、最后应该按照什么格式输出。
教学 Skill会规定：怎么判断用户水平、怎么安排内容、怎么记录学习进度、下一次怎么继续。
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频。这个名称太妙了。
访谈来源：20VC，主持人 Harry Stebbings 对 Higgsfield 创始人兼 CEO Alex Mashrabov，2026 年 9 月 28 日发布。
@aigc1024
访谈来源：20VC，主持人 Harry Stebbings 对 Higgsfield 创始人兼 CEO Alex Mashrabov，2026 年 9 月 28 日发布。
@aigc1024
1、B 端商业客户收入占比略超 50%，具备高频商业变现诉求的 OPC 收入占比 40%，纯移动端、娱乐性质的长尾用户占比低于 10%。总结起来是：赚有钱客户的钱。
2、Higgsfield的首月流失率约30%，但第12个月企业客户的NRR超过300%，留住的是真正有黏性的企业商用客户。其中有一个出海电商客户，从每月99美元升级到了年付600万美元。
3、Higgsfield的商业护城河有两个：帮助有钱的客户能赚到钱，将顶级影视工程管线开源构建出互相依赖的生态网络效应。
4、核心技术护城河是：自研的商拍图像模型、深度微调的开源模型、自研的动态模型路由器。这让综合毛利率稳定在80%以上。如果只依赖商业闭源大模型，综合毛利率会被压缩至20-30%。
5、2023年成立，到2025年把融资的1600万美元，消耗到只剩500万美元，意识到过度炒作和追求市场叙事是误区，开始全面转向产品驱动增长。浪子回头，金多多。
6、早期依赖agency做网红营销，后来得出了一个深刻教训：必须自己把握分发主权。
7、构建了超过150人的创意专家团队，吃自己的狗粮，确保全网顶尖的工业级 AI 视频成品来自 Higgsfield。
8、绝对不要因为 AI 强大，就去精简职能团队，这一度是 Higgsfield 的认知误区。目前公司的法务超过 10 人，客户成功和大客户支持团队超过 40 人。
9、全职员工平均月度消耗超过每人1万美元，有超级员工，一周就花掉了3万美元。
10、Higgsfield 的最底层 bet 是：全球数万亿美元的数字广告产业，正在被颠覆。Higgsfield 的终极目标，是成为全球企业进行新一代数字营销的内容生成与分发中枢。这是深水区，很多人没看懂，这就是宝贵的战略掩护机会。
11、未来全网超过90%的短视频内容，其底层管线必将完全由 AI 自动化驱动。剩下10%是承载深层思想碰撞的高保真深度内容，比如播客。
最后补充一个小知识：Higgsfield 的读音是希格斯菲尔德，是物理上的希格斯场。Ideas passing through Higgsfield gain mass as videos。一句解释是：这个宇宙中充满了一种神奇的希格斯场，它可以让身处其中的东西，从没重量，变得有重量。比如你的想法，通过Higgsfield，就能变成有“重量”的视
从剧本创作 → 角色/场景 → 智能分镜 → 图片生成 → 视频生成 → AI 配音 → 成片预览，基本都能在一个工作台完成，还支持接入不同的文本、图片、视频和语音模型。
GitHub： https://github.com/gzxx-2025/aid-studio
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你用的 AI 到底是不是它声称的那个模型？现在连“验模型”都有开源工具了。
ModelTrace 是一个本地运行的 AI 模型归因工具。它会让待测模型完成 3 组长整数生成挑战，再根据输出留下的“数字指纹”，判断更像哪个模型家族和具体版本。
目前指纹库已经覆盖 GPT、Claude 两大家族共 13 个模型，还能直接填 API 地址和 Key 自动检测。项目也明确提醒：结果只是候选库内的概率判断，不能作为模型被“降智”或替换的决定性证据。
更有意思的是，它还做了 Codex 插件，可以在任务运行过程中后台定期检测，出现异常再提醒。
经常用第三方 API、中转站的，这个项目挺值得玩。
GitHub：
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ModelTrace 是一个本地运行的 AI 模型归因工具。它会让待测模型完成 3 组长整数生成挑战，再根据输出留下的“数字指纹”，判断更像哪个模型家族和具体版本。
目前指纹库已经覆盖 GPT、Claude 两大家族共 13 个模型，还能直接填 API 地址和 Key 自动检测。项目也明确提醒：结果只是候选库内的概率判断，不能作为模型被“降智”或替换的决定性证据。
更有意思的是，它还做了 Codex 插件，可以在任务运行过程中后台定期检测，出现异常再提醒。
经常用第三方 API、中转站的，这个项目挺值得玩。
GitHub：
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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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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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: 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。
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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
