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的剪影。古代航标塔与现代港口的霓虹交相辉映。画面在宏大的港口全景中瞬间慢动作定格。 屏幕浮现一行高级的中英文花字(可选):泉州:活着的世遗之城。QUANZHOU: A LIVING WORLD HERITAGE CITY.

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关于AI产品,想靠AI产品赚钱的国内真走不通
1.想办法搞到用户的数据库,他们聊的那些行业的潜规则、他们个人的真实经历、以及他们个人的那些详细数据、他们的八字信息
2.做大 B 端的企业培训
3.整个链条上的 AI 服务
4.....
再往后的三条我就不说了
会藏在我的某个帖子里面,害线下有机会也聊聊吧
等我十天之后想起来就放到这个这里
其实很多人都在想
我要做一个 AI 产品
一定要做一个多么多么伟大的 AI 产品
但是其实没有财力的
我觉得现在入局就是一个很错误的选择
你有能力拿到百万千万的融资
当我没说
现在的AI产品,如果不能有团队快速迭代
全部都是中间态
claude code是
openclaw是
全都是风口期的钱
一人公司我到现在还没见到真的
但是一人传媒公司倒是不少,2015年就见到了

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我这两天做了一个小项目: GitHub Opportunity Miner ,一个从 GitHub issues 里挖创业机会的 Agent。
很多人想做产品、想创业,最难的不是技术实现,而是判断:这个需求到底是不是真的?
GitHub issues 其实是一个很真实的需求池。
里面经常有人说:
“部署到生产环境太难了。”
“有没有 hosted version?”
“我们团队需要权限管理。”
“本地能跑,但上线后完全没法 debug。”
“有没有 dashboard 可以看 trace?”
“企业环境下 SSO / RBAC 怎么办?”
我的这个 Agent 会做三件事:
1. 从 GitHub issues 里找真实开发者痛点
2. 过滤安装失败、一次性 bug 这类低价值噪音
3. 生成有证据链的创业机会卡
比如它分析 RAG evaluation,可能会发现:
很多团队不是不会用 RAG,
而是上线前不知道怎么评估效果,
失败案例很难复现,
也很难追踪到底是 query、document、prompt 还是 model step 出了问。
这背后可能就是一个机会:
面向 AI 团队的 RAG 评估与调试 dashboard。
我最看重的是 evidence-first。
它会先问:
有没有真实 issue 证据?
这个痛点是不是反复出现?
是不是生产环境里的问?
有没有商业化缺口?
证据不够,就不建议急着 build。
目前基础版已经开源,还很早期。
我想验证AI 能不能不只是生成想法, 而是帮我们更系统地发现真实需求?
欢迎交流!
repo: https://github.com/whitesungun876/Opportunity-Mining-Agent
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笑鼠了~这个月已经遇到第n个嘲笑李飞飞世界模型研究方向的人了。一问ta,那你什么研究思路,ta一顿输出猛如虎,但完全不成体系,全是大词,听上去很厉害。再一问你们项目到什么阶段了,他回还没有项目和团队,连proposal或者任何doc文章都没有,只是想想。and批评别的项目,包括LeCun新项目,那真的是头头是道。
@aigc1024
Codex 成瘾患者
正在接受治疗...
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英伟达正式发布了新的 AI 游戏渲染技术 DLSS 5,与常规的渲染方式不同,游戏先用低分辨率渲染,以节省显卡性能,然后再用 AI 模型,把画面放大并补充细节。
这样可以让游戏,看起来像电影,但显卡负担更小。

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今天 ListenHub 的AI 视频功能正式上线啦,人类用户和 Agent 现在都可以调用 ListenHub 的服务生成视频。
目前已支持 HappyHorse、Seedance 2.0 等视频模型。
输入一个想法,或使用参考图、参考视频,即可一键生成视频。
人类使用:
ListenHub 官网: https://listenhub.ai/zh/app/ai-video
Agent 使用:
listenhub-cli:https://github.com/marswaveai/listenhub-cli
skills: https://github.com/marswaveai/skills
openapi: https://listenhub.ai/docs/zh/openapi/api-reference/ai-video
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Google和豆包一样,面临着给太多人提供免费服务必须降智的问,所以AI Overview效果不好。
@aigc1024
越来越多人玩本地大模型,不想用在线大模型烧 Token、成本高,都想自己电脑离线部署。
但痛点特别明显:Hugging Face 上模型五花八门,根本不知道怎么选,下完才发现电脑带不动,白白浪费时间。
不过,我倒是刷到了一个叫 llmfit,它就是专门解决这个问的。
数据覆盖 NVIDIA、AMD、苹果芯片等绝大多数显卡,速度预估都有真实实测依据,编程、聊天不同场景权重也会自动区分,选模型完全不踩雷。
运行一条命令,它就会自动识别你的显卡、显存、内存配置,内置四维评分体系,从模型质量、运行速度、硬件适配、上下文长度综合打分,把所有适配模型按优劣排序,还标注好推荐量化方案、占用大小和预估运行速度。
选好模型后一键就能下载,完美对接 Ollama、llama.cpp、LM Studio 等主流本地运行工具,全平台系统都支持,还有一键安装脚本。
工具还自带硬件模拟功能,不用改电脑配置,就能提前模拟不同显存内存,看升级硬件后能跑哪些模型,准备装机升级的人特别好用。
它还能集成进 OpenClaw 这类 Agent 工具里,直接对询问自己电脑能跑什么模型,工具会自动检测、选型、配置环境,全程不用手动折腾。
某种程度上,它补上的正是本地模型普及里最关键的一环:不是教你怎么部署,而是先帮你搞清楚,你到底适合部署什么。

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