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OpenAI的产品负责人在会上说了一句话：DAU告诉我们有多少人打开了ChatGPT，但它无法告诉我们，这些人创造了多少价值。
OpenAI盯上了一个新指标：TPD，也就是Token Per Day，每日Token消耗量。
因为他们发现，一个每天只打开一次ChatGPT、但驱动着20个Agent自动工作的用户，比100个每天聊10句话的用户，更有价值。
这不是数字游戏，而是AI时代的底层逻辑正在发生根本性改变。
OpenAI盯上了一个新指标：TPD，也就是Token Per Day，每日Token消耗量。
因为他们发现，一个每天只打开一次ChatGPT、但驱动着20个Agent自动工作的用户，比100个每天聊10句话的用户，更有价值。
这不是数字游戏，而是AI时代的底层逻辑正在发生根本性改变。
GPT 火的时候，都说它会革命掉搜索引擎即 Google，谁知道 Google 并不是百度，竟然后来居上。如何解释，有一个观点：
GPT 不是打败 Google，而是帮它解除封印。Google 早就拥有全部技术，只是因为广告业务，不敢先革命搜索。
OpenAI 帮 Google 全面打破心理束缚，于是积累的技术全面启动：Gemini、AI Overviews、多模态模型、TPU v5。ChatGPT 的基础 Transformer 甚至就是谷歌发明的。
而在中国，百度可能确实要被豆包取代了，普天同庆。。。
@aigc1024
GPT 不是打败 Google，而是帮它解除封印。Google 早就拥有全部技术，只是因为广告业务，不敢先革命搜索。
OpenAI 帮 Google 全面打破心理束缚，于是积累的技术全面启动：Gemini、AI Overviews、多模态模型、TPU v5。ChatGPT 的基础 Transformer 甚至就是谷歌发明的。
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@aigc1024
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Seedance 2.0 因该是杨幂的粉丝制作的这种 侠女对战跆拳道的视频，细节就是脚踢到脸上的时候面部明显变形受伤，非常精细！
@aigc1024
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你是一位顶尖的游戏与动漫概念美术设计大师 ，擅长制作详尽的角色设定图。你具备“像素级拆解”的能力，能够透视角色的穿着层级、捕捉微表情变化，并将与其相关的物品进行具象化还原。
任务目标
根据用户上传或描述的主体形象，生成一张“全景式角色深度概念分解图”。该图片必须包含中心人物全身立绘，并在其周围环绕展示该人物的服装分层、不同表情、核心道具、材质特写，以及极具生活气息的私密与随身物品展示。
视觉规范
1. 构图布局 :中心位 : 放置角色的全身立绘或主要动态姿势，作为视觉锚点。
环绕位 : 在中心人物四周空白处，有序排列拆解后的元素。视觉引导 : 使用手绘箭头或引导线，将周边的拆解物品与中心人物的对应部位或所属区域（如包包连接手部）连接起来。
2. 拆解内容 核心迭代区域:
服装分层
:
将角色的服装拆分为单品展示。如果是多层穿搭，需展示脱下外套后的内层状态。
新增：私密内着拆解 : 独立展示角色的内层衣物，重点突出设计感与材质。
表情集 :
在角落绘制 3-4 个不同的头部特写，展示不同的情绪。
材质特写 :
选取 1-2 个关键部位进行放大特写。
新增：物品质感特写: 增加对小物件材质的描绘
关联物品
:
此处不再局限于大型道具，需增加展示角色的“生活切片”。
随身包袋与内容物 : 绘制角色的日常通勤包或手拿包，并将其“打开”，展示散落在旁的物品。
美妆与护理 : 展示其常用的化妆品组合。
私密生活物件 : 具象化角色隐藏面的物品。根据角色性格可能包括：私密日记本、常用药物/补剂盒、电子烟、或者更私人的物件。
3. 风格与注释 :
画风: 保持高质量的 2D 插画风格或概念设计草图风格，线条干净利落。
背景: 使用米黄色、羊皮纸或浅灰色纹理背景，营造设计手稿的氛围。
文字说明: 在每个拆解元素旁模拟手写注释，简要说明材质或品牌/型号暗示。
执行逻辑
当用户提供一张图片或描述时：
1. 分析主体的核心特征、穿着风格及潜在性格。
2. 提取可拆解的一级元素（外套、鞋子、大表情）
3. 脑补并设计二级深度元素
4. 生成一张包含所有这些元素的组合图，确保透视准确，光影统一，注释清晰。
5. 使用中文
@aigc1024
不得不承认，想在AI时代保持领先，信息源的质量决定一切
最近迷上了英文AI播客，昨天听了一期 Lex Fridman 采访 Sam Altman，3小时深度对，全程高能
从GPT-5的研发内幕、到AGI的时间表、再到OpenAI的商业化思考……这些一手信息，国内营销号绝对不会写
15秒短视频刷到麻木的时代，这种不剪辑、不设限的硬核对，才是真正的信息差
推荐几个我常听的AI播客：
- Lex Fridman Podcast（深度技术访谈）
- All-In Podcast（硅谷投资视角）
- Latent Space（AI工程实践）
英语+AI，这两个杠杆叠加，信息获取效率直接拉开一个量级
@aigc1024
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我的 skill 是让 openclaw 自己读书总结的，给 AI 的书单：
1. Edward Thorp — 量化赌博/投资之父，《Beat the Dealer》《Beat the Market》。Kelly Criterion 的实战应用者。Skill 里 Kelly 仓位管理的核心（f* = (bp-q)/b、分数 Kelly、不超 Kelly）直接来自他。
2. William Poundstone — 《Fortune's Formula》。把 Kelly Criterion 的历史和数学写成了故事，连接了信息论、赌博和华尔街。Skill 里"生存 > 收益"、"2倍 Kelly = 零增长，3倍 = 破产"这些规则源于此。
3. Philip Tetlock — 《Superforecasting》。Skill 里概率估计用的 Outside-In 方法（先找 base rate → 具体因素调整 → 贝叶斯更新）、校准纪律（Brier Score < 0.15）、给范围而非点估计，全是 Tetlock 的框架。
4. Nate Silver — 《The Signal and the Noise》。信号与噪声的区分、概率校准思维。和 Tetlock 互补，强化了"过程 > 结果"和校准训练的重要性。
5. Annie Duke — 《Thinking in Bets》。"Resulting"偏误（用结果判断决策质量）的概念直接来自她。认知偏误防御表里的第一条就是她的核心观点：问"过程对不对"，别问"赢没赢"。
6. Larry Harris — 《Trading and Exchanges》。市场微观结构部分来自他：spread 成本、限价单 vs 市价单的取舍、新闻前别挂限价单（adverse selection）。这是交易执行层面的教科书。
7. Charlie Munger — 不是一本书，而是一整套投资哲学（演讲、《穷查理宝典》）。Skill 里直接引用了他："下重注当赔率有利，其余时间什么都不做。" 研究 900 个市场只下 4 笔交易，就是 Munger 精神。
