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Media is too big
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两张图告诉你北京人有多惨
很难相信,但是...淘宝竟然主动把自己的桌面客户端开放给龙虾了。
这么一搞...可能要成为最高效的购物的方式了
我知道很多人喜欢逛淘宝,但是对我来说逛淘宝是件非常累的事情。
因为真的不想花时间和注意力去挑选、比价、咨询客服...

然而接入龙虾之后,购物变成了完全不一样的体验。
比如我要买 Mac mini,就直接说「帮我找个最便宜的 mac mini 要现货的 全新的」,剩下的就交给 AI 了。
它会自己搜索、比价、自己看是不是现货、是不是全新。
选好之后就放购物车了,我只需要付款就行了。
真的太方便了。

还有个特别神奇的功能就是定时抢购功能,这简直像是开挂 😂
直接说「设置定时任务,8点帮我抢茅台」就行了,再也不用自己动手抢购了。。。
这玩意儿还能自动催单、自动评价、自动申请发票、自动跟客服砍价、要优惠券
确实可以说是 i 人购物的神器了

开启方式就是在淘宝桌面端的设置里,找到 AI 设置,打开开关
郑州天塌了
刚摘得“微短剧之都”的帽子还没捂热乎
就要被Seedance生成的AI短剧直接降维碾压了
🔥最火AI视频模型 Seedance 2.0 学习资料包】 链接:
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智谱太抽象了,发布了 GLM5.1 但是没有写任何更新内容
比较实际的是这次直接开放给 Lite 用户了
短缺的显卡找到了?
可口可乐 CEO Quincey 辞职,说 AI 转型需要全新的领导者
???
《现有的机器人都没大脑?》
人形机器人马拉松让公众看到了我们的机器人,目前还是遥控的,事实上,具身智能存在大量的误导宣传,很多我们看到的很颠覆的视频,都是拍了十多次,终于有一次成功,于是作为宣传。

我们把具身智能划分为三个等级,现在的具身智能处在1.5的状态。

第一个等级,遥控表演级的巨声智能,类似宇树之前展示的波士顿动力训练框架、能完成翻跟斗跳舞打太极等等,这些我们称之为行为能力。如果仅仅有行为能力,商业价值是很有限的,除了上台表演景区互动,没有太多意义。此时,具身智能机器人要靠人为遥控,来完成较为复杂的行为目标。

第二个等级,工种级别的具身智能,在行为节点上是行为目标,比如:收纳衣物、打扫卫生、去商场买东西,一个行为目标下,包含了一系列行为节点的组织,比如收拾屋子是一个行为目标,里面就包含了移动抓取、放置等多类行为的组织,一旦具身智能能完成整件工作,就能化身为工种,大规模商用就有可能了,包括了家内服务陪伴的机器人、工厂内的工人、街道上的环卫巡逻快递机器人等等。

第三个等级,物种级别的具身智能。物种和工种的区别是什么呢?从一个视角,人类的文明就是由无数人类个体的,一个个行为目标堆砌而成的,在这之上,有一个认知和情绪决策的大脑决定了要做什么,一切的行为目标都来自于更高的动机的分解。

前面我们说现在的具身智能处在1.5的状态,也就是在完成各种行为目标上,现在的具身智能还无法做到泛化,只有在理想环境下能完成任务。

为什么这么难呢?因为在真实环境有无限的可能,就以导航去一个地方为例子,下楼梯可能电梯坏了、可能被人误导下错楼层、打车时,司机开一半有事要求其下车等等。所以无法靠编程预设。

那么如何从1.5做到2呢?需要有一个认知的大脑。遇到困境时,停下来思考基于我的处境可行的行为空间,为达到当前的目标,我下一步做什么。如果具身智能具备这种人类的慢速思考能力,就能够在预设训练以及预设经验的反应模式无法覆盖时,通过思考组织行为寻找突破,把任务向前推进。
我刚看到一个很疯狂的实验。
有人让 Claude 搭建了一个 “上帝视角” 终端: 里面有 56 个实时运行的 AI agents,用来模拟真实世界的市场参与者。
每个 agent 都有记忆、人格和行为模式, 会形成群体、产生意见领袖,并且实时改变观点。
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清华最新的开源项目,OpenMAIC:AI多智能体互动课堂,给定任何主或文档,AI自动生成完整的互动课程
有趣的是,里面有AI老师和AI同学,类似真实的虚拟教室,不止有AI老师讲课,还有AI同学陪学
集成了OpenClaw,可以直接在飞书、Slack、Telegram里生成课堂
给定主一键生成课堂内容,包括幻灯片讲义、测验、HTML交互式模拟、项目制学习(PBL)
课堂中的AI老师和AI同学可以
语音讲解
在白板上画图、写公式
主动发起讨论或点名让学生发言
进行圆桌辩论
OpenMAIC相当于一个AI原生的教育基础设施,从慕课看视频时代升级到了和AI 一起上课的虚拟课堂时代
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23年为什么看好机器人公司A:老板干过大项目,对战略有自己的判断逻辑且make sense部分形成了投资人共识,有资本的先发优势,且23年具身还没完全热
23年为什么看好公司B:B是做合成数据的,合成数据在机器人的很多传统场景已经有需求了,比如自动驾驶仿真之类的,具身时代模型更大之后只会放大这个需求,且当时已经有一些预订单;老板经验丰富,有业界资源
企业ai化变革,首先是政治问题,然后是业务问题,最后才是技术问题

政治问题也是利益分配的问题,旧的利益格局被打破,很多人从有用的状态直接被斩杀到无用的状态,为了保住自己的饭碗、自己的利益,得反对改革。

业务问题是原有的工作模式是否有流程化,还有数字化的基建。流程和数据都没有,是没法实现AI化的。 毕竟AI本质也只是提高了效率,原有的商业模式如果出了问题,效率再高也是徒劳。


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