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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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Tesla Semi征服卡车司机
驾驶座居中，右侧盲区消失，屏幕360度环绕。
500英里续航，对手只有225。 30分钟充60%，快4倍。
售价不到30万，比竞品便宜10万。 自动挡，不用再跟13挡柴油机搏斗。
零件少，维护省。 加州货运公司抢着订。 开过的司机说：不想再回去开柴油车了。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
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Amazon让2847名工程师花8个月文档化所有代码模式，然后AI学会了，最后把这2847人开了。——但你有没有想过，这2847人其实是给自己写了一份"失业说明书"？
8个月文档化，2847人。这是人类历史上最大规模的"自我替代"实验。工程师用8个月时间，亲手把自己的经验喂给AI，然后被AI取代。这不是Amazon残忍，是这2847人自己选择的结局。
历史上每一次技术革命都一样。打字员被Word取代，售票员被自动售票机取代。但这一次不同：这次是工程师自己参与了自己的淘汰。8个月文档化，等于2847人在竞标自己的岗位。
恰恰是这种"温水煮青蛙"最可怕。Amazon给了8个月"带薪文档化"，工程师以为是工作，其实是"死亡倒计时"。当你以为在"提升效率"时，镰刀已经在磨了。
全球科技行业从业者1亿人。如果Amazon的模式推广，意味着5000万人要"文档化"自己的工作来训练AI。这不是失业潮，是"自我淘汰潮"。在AI时代，最危险的不是不学习的人，是过度学习AI工具的人。
所以你现在有两个选择：A）继续帮公司训练AI，等被开。B）现在开始建立AI之外的不可替代能力。
你选A还是选B？
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所以你现在有两个选择：A）继续帮公司训练AI，等被开。B）现在开始建立AI之外的不可替代能力。
你选A还是选B？
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“面对 Codex，我到底该从哪里开始？”这个包含 4 个项目的入门包可以解决这个问：
1) **制作**：制作一款游戏。然后让 AI 在浏览器中进行自我对弈。你会感受到这在 3 个月后的发展趋势。2) **研究**：告诉它：针对某个主进行全力以赴的深度研究。然后将其转化为电子表格。接着是文档。
最后是演示文稿。仅需一个提示词链，即可完成所有四种格式。3) **构建**：上传你网站的代码。说“用 Swift 为我构建一个移动应用”。它现在可以一次性生成完整的移动应用。任何可能存在的应用，都将会存在。4) **自动化**：列出你每天做的所有烦人琐事。
挑选最糟糕的一个。告诉你的智能体将其转化为自动化流程。思考一下：
- 制作 = 看到天花板
- 研究 = 看到范围
- 构建 = 看到速度
- 自动化 = 看到杠杆
这些无法通过言传，你必须亲身去感受。
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1) **制作**：制作一款游戏。然后让 AI 在浏览器中进行自我对弈。你会感受到这在 3 个月后的发展趋势。2) **研究**：告诉它：针对某个主进行全力以赴的深度研究。然后将其转化为电子表格。接着是文档。
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AI 自媒体圈太没非共识了
之前非常笃定 md 就是最好的格式
同时 for agents 就是未来
现在突然宣称 html 也是最好的
理由是 html 更适合阅读和交互
开始 for human 了
会不会往后发展
突然发现
SaaS 比 html 更适合表达
同时发现
数据库比 md 更适合存储
然后最终发现
SaaS 和 App 的春天又来了
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“安倍晋三第一次执政时期，文部科学省把科研经费资助方式改成了竞争制，结果导致基础研究经费被大幅削减，反而那些容易快速出成果、容易看见结果的研究更容易拿到补助。
但实际上，真正可能带来突破性创新的宝库，恰恰是基础研究。结果就是，越优秀的研究者越容易被海外高薪挖走，造成了“人才外流（脑力流失）”。”
“到底已经被拉开了多少年的差距呢……
想到日本技术力如今的样子，真的让人很失望”
“其实日本也没有强到不可动摇。很多事情真正恶化，是需要时间慢慢累积的。以前，我也从来没想过中国和韩国会发展成今天这样。”
“在嘲笑中国的这段时间里，双方的差距其实正被越拉越大啊”
“看到中国的机器人技术后，如果是真心感到懊悔，并暗自下定决心“总有一天要超越他们”，那还算有希望。但当我看到那些网右还在逃进幻想世界里，说什么“中国的机器人不过是玩具，日本才是世界第一”的时候，我就痛切地感觉到：啊，日本真的输了。”
英伟达发布最新技术，DLSS 5！先输出低分辨率游戏图像，然后用AI渲染成电影级画质。垃圾技术，不值一提。我天朝上国早已见识过拍灯泡渲染成月亮。不过是在玩我们玩剩下的！
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Claude 内部正在越来越多地使用 HTML 做一切文档，文中梳理了各类用法，非常实际有非常前瞻。
HTML is the new PPT
https://x.com/trq212/status/2052809885763747935?s=46&t=9C242iPwhhtbjr6pL2GHuA
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带 memory 的个人 agent，真是值得押注的赛道吗？
我自己近来反而有些谨慎：相信 memory 的价值，但对赛道空间存疑。哪怕我很早做了 Chat Memo（帮人汇总各个 AI 平台的对话记录），按理应该看好这条赛道。
memory agent，或者说 AI 人格助理，我把其价值拆为两类：
1）情绪、陪伴价值
2）基于对用户的长期记忆，提供超过普通 agent 的对话效率、乃至做事效率
⬇️
情绪价值这块，想到两种产品形态：
① 虚拟人框架，任何人都可以自定义自己的 AI 朋友、伴侣
② IP即产品，产品团队直接运营Kizuna AI类似的虚拟人格，用户订阅自己喜欢的 AI 朋友。
但虚拟人框架，一来高阶用户可选的制作方案很多，二来普通用户的自定义效果有限。Maybe 大部分用户还是倾向订阅别人做好的 IP。
可能最终还是拼 IP 形象设计与运营？和游戏、内容消费赛道重合
⬇️
长期记忆助理这块，乍看像知识、记忆管理。但实际上会和正在补 memory 能力的通用 agent 正面竞争。
看似有机会，但大体是两种逻辑：
① 现阶段通用 agent 现在还维护不好人的记忆，但用户现在就想有更懂自己的 agent。用户在其中对话，慢慢沉淀自己的 memory 数据。
当通用 agent 能导入 memory 时，直接导入并流失
② 要么先抢这段窗口期，吸引用户和资金，然后补上通用 agent 能力，重归通用 Agent 竞争圈
看起来最终还是拼 Agent 工程、token 成本控制力？
> 对此，某不愿透露姓名的朋友评论：① 黄聊 ② 被大厂干掉
——————
顺便提出两个无奖思考题：
① memory agent 赛道，最终是模型厂的产品独大，还是像笔记等产品赛道，因为用户体验不同，小产品各有机会？
② 用户为主流通用 agent 付费 100-500 元/月后，他们还会为小 agent 产品的独特智能体验再付费么？会有多大体量呢？
> 以上仅为抛砖讨论，希望能看到创业者、真实用户等不同角度的思考 🤔
我自己近来反而有些谨慎：相信 memory 的价值，但对赛道空间存疑。哪怕我很早做了 Chat Memo（帮人汇总各个 AI 平台的对话记录），按理应该看好这条赛道。
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1）情绪、陪伴价值
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② IP即产品，产品团队直接运营Kizuna AI类似的虚拟人格，用户订阅自己喜欢的 AI 朋友。
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看似有机会，但大体是两种逻辑：
① 现阶段通用 agent 现在还维护不好人的记忆，但用户现在就想有更懂自己的 agent。用户在其中对话，慢慢沉淀自己的 memory 数据。
当通用 agent 能导入 memory 时，直接导入并流失
② 要么先抢这段窗口期，吸引用户和资金，然后补上通用 agent 能力，重归通用 Agent 竞争圈
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① memory agent 赛道，最终是模型厂的产品独大，还是像笔记等产品赛道，因为用户体验不同，小产品各有机会？
② 用户为主流通用 agent 付费 100-500 元/月后，他们还会为小 agent 产品的独特智能体验再付费么？会有多大体量呢？
> 以上仅为抛砖讨论，希望能看到创业者、真实用户等不同角度的思考 🤔
有人刚刚开源了一整家 AI 公司。147 个智能体。12 个部门。工程、设计、营销、销售、财务、QA、支持。每个智能体都有其角色、工作流和交付物。这不是一个聊天机器人。这是一个团队。
Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini CLI, Windsurf。一条命令部署一切。始于一个 Reddit 帖子。88,000 个 Star。14,000 个 Fork 之后。MIT 协议。免费。
属于你。这本该价值每年 50,000 美元。
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🔸 LLM 理论上能做很多工作任务
🔸 但现实中真正被用到的范围，远小于理论能力
🔵 蓝色：某职业中，LLM 理论上可以完成的任务占比
🔴 红色：根据 Anthropic 自己的使用数据推算，AI 实际覆盖到的任务占比
AI 最容易切进去的还是计算机、金融、办公、法律等知识工作；但目前实际使用程度还远没有达到理论上限，职业世界里存在很大的“可做”和“已用”之间的差距。
所以这图真正有意思的地方，不是“AI 已经替代谁了”，而是：
→
能做 ≠ 已经在做
→ 几乎所有职业里，红条都明显短于蓝条
→ AI 的能力上限已经抬得很高，但真实落地还卡在很现实的问上。
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