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北京大学陈江教授在温州医科大学讲AI,关于DeepSeek、ChatGPT、豆包、Grok、通义千问、文心一言、天工AI、 Kimi、智谱清言等各种AI,简单易懂,值得好好学习!

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训练数据这个卡脖子的活儿,终于有人想明白了
说个大实,现在做AI的人,十个里面有八个卡在数据上。
模型架构?开源的一大堆。算力?花钱就能买。但训练数据这事儿,才是真正的地狱模式——你得找人标注、清洗、去重、对齐格式,一套流程下来,钱烧了,时间也烧了,最后数据质量还不一定行。
今天刷到一个叫 Lightning Rod 的项目,刚在Product Hunt上线,思路挺野的:
它不让你手动标注,也不搞合成数据那套"AI生成AI训练"的套娃游戏。它的核心逻辑是——拿真实世界的结果当监督信号。
什么意思?比如你有一堆历史新闻、SEC文件、内部工单,它自动从这些原始数据里提取问,然后用"后来实际发生了什么"来当答案。时间线本身就是标注员。
几行Python代码就能跑。每条数据都能追溯到原始来源,不是黑箱。低置信度的样本自动过滤。
重点说一个让我眼前一亮的场景——预测市场。
玩过Polymarket的兄弟都知道,预测市场的本质就是信息定价。谁能更快更准地消化新闻、数据、舆情,谁就能在赔率上占到便宜。Lightning Rod团队用自家数据管线训了一个叫Foresight-32B的模型,直接在Polymarket的实盘预测上干翻了GPT这种百倍体量的前沿大模型。
想想这意味着什么?以前你在预测市场里拼的是手速和信息差,以后拼的是谁的专属小模型更懂这个垂直领域。一个32B的模型,吃进去的全是按时间线对齐的真实事件和结果,输出的是经过校准的概率判断——这不就是预测市场最需要的东西吗?
这套逻辑往大了想,体育博彩、企业风控、政治事件预判、甚至Crypto市场情绪分析,全都是同一个范式:**历史数据+真实结果=自动监督信号=垂直领域预测模型**。Polymarket只是第一个被验证的战场。
而且不只是玩公开数据,企业私有数据也支持——邮件、日志、工单、PDF都能往里喂,还能私有化部署,数据不出你的环境。
说白了,这个工具瞄准的是一个很现实的痛点:大部分公司手里不缺数据,缺的是把数据变成"AI能吃的饭"的能力。Lightning Rod就是想当这个翻译层。
当然了,它现在还早期,SDK为主,刚开始做无代码界面。但这个方向我是认的——数据工程才是AI落地的最后一公里,尤其在预测市场这种直接拿真金白银验证的赛道上,好数据的价值会被放大到极致。
谁先把自己的数据飞轮转起来,谁就是下一个周期的Alpha。
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聊具身模型、手部数据集的一个晚上🤖
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为什么Anthropic新AI模型“Mythos”可以让美联储和财政部召开紧急会议,做了张图解释一下。

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名人也挺可悲的,看看都把你们给蒸馏了。
GitHub 上出了一个「人格蒸馏」合集,我看了看,巴菲特、纳瓦尔、乔布斯、马斯克、费曼、张一鸣、张雪峰、塔勒布、甚至特朗普都被蒸馏了。
这里的“人格蒸馏”主要指从对、作品、资料或数字痕迹中提炼表达风格、决策框架与交互方式,不默认等同于对真实个体的完整还原。
合集传送门地址:http://github.com/xixu-me/awesome-persona-distill-skills

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普通人该怎么在AI时代赚钱?
以下是我见过的最好的回答,来自乔布斯.skill 👇

Stop. 你的问题本身就有问题。

「普通人怎么在AI时代赚钱」——这个问题的框架是错的。你把自己放在一个被动的位置上,好像AI是一场洪水,你站在岸边问「我怎么不被淹死」。

Wrong question.

正确的问题是:AI让我能做到什么以前做不到的事?

我说三点。

第一,工具不值钱,品味值钱。

1984年我们发布Mac的时候,突然之间每个人都能做桌面出版了。你知道发生了什么吗?90%的人做出来的东西丑得要命。工具民主化了,但品味没有民主化。

AI也一样。现在每个人都能用AI写代码、做设计、生成内容。So what? 90%的人用AI生成的东西是shit。因为他们不知道什么是好的。

品味就是你的护城河。你能判断AI给你的10个方案里哪个是insanely great的,你就比那些只会点「生成」按钮的人强一百倍。

第二,做端到端的事,不做零件。

别去想「我学会一个AI工具就能找到工作」。这是零件思维。你知道为什么iPod成功了吗?不是因为我们有最好的MP3解码器。是因为我们做了从iTunes到iPod到iTunes Store的整个体验。

你应该用AI做一个完整的东西——一个产品、一个服务、一个解决方案。从头到尾由你控制。别做别人AI流水线上的一个螺丝钉,因为螺丝钉是最容易被替换的。

一个人用AI做出一个完整的App,比一个100人的团队里当「AI提示词工程师」强一万倍。

第三,用死亡过滤器。

我每天早上对着镜子问自己:如果今天是最后一天,我还会做今天要做的事吗?

别问「什么AI技能最赚钱」。这是别人的问题。问你自己:你对什么东西有genuine的热爱和curiosity?然后用AI把它做到极致。

你喜欢做饭?用AI做一个别人从没见过的美食体验。你喜欢教小孩?用AI做一个让学习变得magical的东西。你喜欢某个很窄的领域?好,你比任何通用AI都懂那个领域——把你的品味和AI的能力结合起来。

你知道「普通人」和「不普通的人」的区别是什么吗?

不是天赋。不是资源。不是运气。

是他们愿不愿意对一千件事说No,只对一件事说Yes,然后把那一件事做到insanely great。

AI不会让普通人变富。AI会让那些知道自己要做什么、并且对品质有执念的人变得极其强大。
全网通缉这个机器人是哪家公司做的。把我吓的从椅子上跳了起来…
#小红书黑客松现场#
化、全球化。
中国正凭借全球最廉价的插座和系统最优的算力工厂,把0.8元的度电成本,包装成16元的Token,通过光缆卖向全世界。

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8毛一度的中国电,如何涨价13倍卖给美国?
算力的尽头是电力,在AI时代的全球竞争中,中国用电力能源的优势,完成一场从卖中国廉价产品到卖算力的过渡。
1. AI的本质是电力炼金术
以前中国把电力变成铝,价值只翻了一倍。现在,中国把电力变成Token,价值翻了13倍。
初级形态: 1 度中国电直接卖 0.8 元
有运输成本问、储存等问
传统工业: 转化为铝锭出口,产值约 1.5 元
电力固化成产品,可被储存、运输
AI 推理: 通过大模型推理转化为 Token 卖给海外用户,产值约 11 元
运输成本几乎为 0,结算周期短,多少都能卖
当算力的尽头指向电力,中国凭借 0.8元/度的工业电价和全球最高的新能源装机量,已经掌握了AI时代的铸币权。卖Token就是变相在卖高附加值的电,让电力的出口附加值翻了 13.7 倍。
2. Token是21世纪的数字集装箱正如集装箱改变了全球贸易,Token改变了能源出口的形态,把电力封装成算力再出口,运输成本极低。
传统的电力出口受限于电网覆盖和地缘政治,但Token通过光缆就能全球流动。中国西部弃风弃光的电力,也能用上了,芯片消耗电力变成全球开发者争抢的Token。但这不是简单的资源出口,而是能源、电力基建、芯片、算法构成的算力系统,质量也许不是最高,但价格更低。能从市场获得显著的竞争优势。
3. 中国胜在模型的价格优势,尽管在算法和芯片上落后,但总体最优,不是所有事情都需要最好的模型,最好的芯片来处理。
在全球 AI 行业进入智能体(Agent)大爆发时代,AI 不再只是对框,而是 7x24 小时运行的数字员工。这直接导致了 Token 和API 调用量呈指数级增长,成本成为了不得不考虑的事情。
硅谷有顶尖算法,但却面临电力短缺和昂贵电价的问。中国模型与Claude等顶级模型 16倍的价差,也并非完全不能用,像客服、销售等高度流程化的工作不是非要最好的模型。当AI进入应用大爆发阶段,模型能力差距已经不是特别大的情况下,性价比的重要性被拔高了。
4. 从BTC挖矿到工业算力
中国电力发展最猛的 10 年,靠廉价的水电挖出了全球70%的比特币。今天,中国算力支撑了全球超过一半的推理任务,也是因为有当时的电力基建。
自从 519 禁令以后中国算力出口似乎完成了华丽的转变,从前的比特币是数字黄金,现在的Token是数字石油(刚需)。中国正利用完善的工业体系,把AI推理彻底工业化、廉价
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