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“认真试试黎曼猜想。”
它先想了 650 个方案，全部失败。然后继续干了一天半，调动大约 60 个子智能体，跑了 2400 条命令，写了数百个 Python 脚本。
最后，Claude 当然没把这道 167 年的世纪难解出来。但是，它在黎曼猜想旁边的一道关键问上，真的往前推了一大步：
数学家此前只能证明至少 41.6% 的非平凡零点落在临界线上。
Claude 把这个下界直接推到了 67.2%。
从三分之一到 41.6%，人类走了近半个世纪！！
更有意思的是，整个过程中，人类给它最多的指令大概就是：
“继续。”
“相信自己。”
🖊️ AI 已经开始走进那种过去只有极少数顶级数学家才能抵达的地方了。
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有些personal ai特别像大厂里超积极巨主动的下属，当这些“下属”进入生活的时候，我感觉我没有被异化到能心安理得甚至舒服地接受这些向上管理。
@aigc1024
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ComfyUI_MiniMaxH3_Director 把 MiniMax H3 常用玩法整理成现成工作流，导入 ComfyUI 就能直接用。
不用自己从零搭节点、调流程，更像是给 AI 视频生成做了一套可视化导演台，特别适合想快速折腾 H3 工作流的人。
https://github.com/huangserva/ComfyUI_MiniMaxH3_Director
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《AI Agents - The Definitive Guide》把 Agent 开发从原理一路写到实战，12 章内容配了 35 个 Jupyter Notebook，代码全部开源。
从 CoT、ToT、ReAct，到多 Agent 协作、记忆系统，再到评测、成本核算等真正落地时会碰到的问，都有对应代码可以直接跑。
https://github.com/Nicolepcx/ai-agents-the-definitive-guide
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它是非官方的 CapCut / 剪映命令行工具，最大的亮点是直接读写本地草稿。Agent 剪完以后，打开剪映，视频、字幕、音频等轨道还是可编辑的，可以继续手动精修。
玩法也很爽：原始视频丢进去 → 自动删除静音空白 → Whisper 生成字幕 → 自动套字幕样式 → 生成剪映草稿。
最后你只需要打开剪映检查一下，再自己点导出。
AI 负责干脏活，剪映负责最后精修，这才是 Agent 剪视频比较舒服的玩法。
GitHub：https://github.com/renezander030/capcut-cli
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案例是，它关注到我有研究过 infra，然后发现了相关新闻，就整理了下推送给我。
这种设计真的蛮好的，但我的 concern 是：
1）成本。
不知道它要在后台做多少工作，才能推出这么一条信息。这部分成本如果由公司承担，长期负担太重；由用户承担，又很容易被 challenge 是不是存在浪费。（延伸一下，这种产品的定价也蛮难的。
2）信息源的质量。
公开数据太容易被污染了，远没有企业、个人、订阅这些渠道的置信度高。这或许可以通过一些机制解决？但缩小搜索范围，可能又会影响到产品体验。
@aigc1024
一个本地面板直接搞定：全 A 选股 + 实时盯盘 + 策略回测 + AI 复盘。
内置 18 种策略，MA、MACD、RSI、KDJ 一键扫全市场；回测连 T+1、手续费、滑点、止损都算进去，盘后还能自动扒出连板梯队、概念轮动、炸板翘板。
更爽的是，日 K 不填 Key 也能用，AI 还能接 DeepSeek、通义、Ollama。
🔗：https://github.com/shy3130/tickflow-stock-panel
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Glass失败了，因为用户不知道该怎么用，以及能用来干嘛。Vision Pro卖不动，因为用户觉得它只是一个更贵、更重的家庭娱乐设备。
但如果用户已经习惯在手机上用Muse了，那AI眼镜就不再是一个新东西，只是一个更便捷的交互入口。你不必学习如何上手使用，不必主动解锁屏幕，不必从一堆App中找到你要使用的那个。
当这个迁移完成的时候，Meta就不再只是个靠广告生存的应用公司了。
当下苹果和Google是既得利益者，它们需要保护现有的入口，但扎克伯格没有什么可失去的。
因为对他来说最坏的结果是继续做应用层，跟今天没有任何区别，而最好的结果是成为下一个平台级入口。
这才是Muse真正的战略意义，它是Meta在AI时代的一个支点。通过这个支点，扎克伯格想撬动的不仅是AI助手市场，还有下一代计算平台的控制权。
这场战争，才刚刚拉开序幕。
@aigc1024
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