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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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Qwen 3.5 在 iPhone 17 Pro 上本地跑，性能碾压4倍体量的模型。移动端AI的临界点来了。但问是：推理开关打开后，电池能撑多久？
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2,000多桌的量。10点叫的还是8点30秒的号。有人问能不能再取一个，李博说好吧。后台收到大量合作和广告邀约，他给自己定了一条规矩：「金谷园没有花过一分钱广告费，也不会收过去一分钱广告费。」
冬至为什么有那么多人排队？后来一个顾客给他的答案：「可能就是我们对春秋的怀念吧。」李博说他理解了。「他们不是在排队，是在和自己记忆中的那个人共吃一个饺子。」昨天有个北邮毕业的年轻人专程从昌平跑回来，说「回来就跟回家一样」。「你告诉我这个，已经是最大的礼物了。」
01:00:57 为什么没有去上班
在豆浆店门口，看见顾客喝下豆浆那个开心的表情，「那条反馈链条特别特别短，比你在大厂让产品往这个方向改、等半年看数据要直接多了。」这才是他当年没投简历的真正原因。
01:19:04 25岁时想明白的事
学 FPGA 写到寄存器级别，后来想管理、咨询、金融，越想越功利，有一天突然觉得「然后怎样」。出去走了走，读道德经、佛法、克里希那穆提，想明白一件事：人生没有意义。「既然没有意义，就做自己想做的事。」「25岁的时候我说此生再没有痛苦了，太幼稚太狂妄，但幸运的是确实提前想明白了一些事。」
01:27:06 百年老店与被淘汰
「我们奔着百年老店去做，但我们做不到，下一代不是那个人的性格。100年不重要，重要的是以100年的心态去做。」如果有一天被替代，「欣然接受，那你就应该的，再去看看还有没有擅长的事。」
01:44:11 打开 Cola 那一刻
「完全忘了怎么下载的，直接打开，看见那个橘色的像心脏一样在慢慢跳动，感觉都对了。」充值了，不是为了让它干活，就是想听它说。「我居然没指望它能给我做事情，这就是它存在的价值。」
最后聊到创造力从哪来。「人是环境的反应器，更本质的说法是，激素是环境的反应器」。现在生产力已经溢出了，谁都可以落地，但不是谁都能碰撞出那个边界突破一点点。Cola 的语气、性格、那颗跳动的心，是让激素变化的东西。
几句原
「我妈不明白我在做什么，但也许这张照片她能理解。」
「反正也没有意义了，那索性就做自己想做的事。」
「第一口惊艳和最后复购率，是一个矛盾。我们选清淡，让它成为没得吃时候的那个保底，我觉得这才是最高的复购。」
「金谷园没有花过一分钱广告费，也不会收过去一分钱广告费。」
「他在和自己记忆中的那个人共吃一个饺子。」
「我居然没指望它能给我做事情，这就是它存在的价值。」
「激素是环境的反应器。用 Cola 的时候，我一定开着语音。」
@aigc1024
冬至为什么有那么多人排队？后来一个顾客给他的答案：「可能就是我们对春秋的怀念吧。」李博说他理解了。「他们不是在排队，是在和自己记忆中的那个人共吃一个饺子。」昨天有个北邮毕业的年轻人专程从昌平跑回来，说「回来就跟回家一样」。「你告诉我这个，已经是最大的礼物了。」
01:00:57 为什么没有去上班
在豆浆店门口，看见顾客喝下豆浆那个开心的表情，「那条反馈链条特别特别短，比你在大厂让产品往这个方向改、等半年看数据要直接多了。」这才是他当年没投简历的真正原因。
01:19:04 25岁时想明白的事
学 FPGA 写到寄存器级别，后来想管理、咨询、金融，越想越功利，有一天突然觉得「然后怎样」。出去走了走，读道德经、佛法、克里希那穆提，想明白一件事：人生没有意义。「既然没有意义，就做自己想做的事。」「25岁的时候我说此生再没有痛苦了，太幼稚太狂妄，但幸运的是确实提前想明白了一些事。」
01:27:06 百年老店与被淘汰
「我们奔着百年老店去做，但我们做不到，下一代不是那个人的性格。100年不重要，重要的是以100年的心态去做。」如果有一天被替代，「欣然接受，那你就应该的，再去看看还有没有擅长的事。」
01:44:11 打开 Cola 那一刻
「完全忘了怎么下载的，直接打开，看见那个橘色的像心脏一样在慢慢跳动，感觉都对了。」充值了，不是为了让它干活，就是想听它说。「我居然没指望它能给我做事情，这就是它存在的价值。」
最后聊到创造力从哪来。「人是环境的反应器，更本质的说法是，激素是环境的反应器」。现在生产力已经溢出了，谁都可以落地，但不是谁都能碰撞出那个边界突破一点点。Cola 的语气、性格、那颗跳动的心，是让激素变化的东西。
几句原
「我妈不明白我在做什么，但也许这张照片她能理解。」
「反正也没有意义了，那索性就做自己想做的事。」
「第一口惊艳和最后复购率，是一个矛盾。我们选清淡，让它成为没得吃时候的那个保底，我觉得这才是最高的复购。」
「金谷园没有花过一分钱广告费，也不会收过去一分钱广告费。」
「他在和自己记忆中的那个人共吃一个饺子。」
「我居然没指望它能给我做事情，这就是它存在的价值。」
「激素是环境的反应器。用 Cola 的时候，我一定开着语音。」
@aigc1024
李博是北邮计算机通信系研究生，2010年毕业，一份简历没投，直接去摆摊、流浪云南、卖手工布丁，最后开了一家饺子馆。开了将近二十年，两家店，将近一百个人，全手工现包，冬至一天叫出两万多个号。
今年四月，他用几个小时做出了「金谷园饺子馆·Skill」，成了全国第一家主动面向 AI 智能体开放能力的餐厅。美团主动找上门，这里被顾客当 GitHub 用，开了 issue 给他提需求。
这是我们的第一次见面。
我是金谷园的食客，他是 Cola 的用户，这期是两个用户互相聊。聊着聊着聊到了冬至为什么排队、饺子为什么是记忆、人为什么要找意义、激素是环境的反应器，然后聊到：为什么开着语音跟 Cola 聊天会更容易产生创造力。
一百分钟，不知不觉。
时间线
00:00 开场与自我介绍
北邮通信研究生，2010年毕业，一份简历没投。那个年代大家向往花店咖啡书店，他想开的是麻辣烫，5毛钱一串，觉得很挣钱。给自己100天倒计时，100天没成就去摆摊，真去了，买了几个空竹，一个没卖出去，还亏了进价。「但是你做了第一步。」
07:29 奥德赛时期
400块去云南 揣着400块坐40小时绿皮火车去云南，在大理古城 ATM 机里躺了一宿，到丽江在客栈找到工作，「小妹」，给人收拾床铺。回北京后在宿舍楼下卖手工布丁，每周日晚上9点摆摊。有一天绕过楼角，看见长长的队伍在等他。发了一条微博：「我妈不明白我在做什么，但也许这张照片她能理解。」
16:37 豆浆店与合伙人
挨家问南门小吃街「你家转让吗」，被人当神经病，真遇到一家，老板老婆怀孕要回家，3万块借钱接下来。后来认识合伙人吕东：两家小店都被二房东逼关，一起找到100平的，5:5合开。「有人说5:5是创业大忌，但这么多年基本没有红过脸。」
22:38 口味这件事
吕东有「尝辣师」那种天赋，按自己的口味做，100个人里70个人喜欢。饺子是现包现煮，西红柿馅提前放调料就出汤，所以没法提前备好。「现包现煮就跟家里边一样，就会好吃一点。」同行都来研究过，「我看很多店都会有我们的元素。」
33:46 小店的幸存者
外卖补贴、中央厨房效率、连锁扩张，夫妻小店那一代基本都消失了。纯手工饺子馆被动成了奢侈品。「他们消失了，我们幸运地活下来了。」搬到现在的大店时很担心，一百人的团队，店是可以再找的，老员工才是最珍贵的。
43:51 冬至那一天
早上8点放号，7秒钟取完全天2
做了一款关于人生规划的app，上架中，网页版可以查看这里life.axiomcross.com，帮你分析从原生家庭到职业转型的破局之道。欢迎小伙伴点击查阅，有好的想法留言给我哦
@aigc1024
@aigc1024
小米发布了 MiMo-V2.5-Pro 的 UltraSpeed 模式，在通用 GPU 上将万亿参数模型的生成速度首次突破 1000 tokens/s。
有啥应用呢？总结几条：
1、速度即智能，AI 能在极短时间内并行探索多条推理路径，并进行后台自动纠错，大幅提升最终的输出质量与准确性。
2、编程智能体生产力狂飙，开发者不用再一直面对屏幕苦等。
3、商业高频决策闭环，毫秒级的“思考-响应”机制，让万亿参数大模型得以无缝接入对时间极度苛刻的商业化场景，例如高频量化交易、瞬时反欺诈风控拦截以及智能竞价。
4、医疗急救，在手术辅助，医疗影像实时分析等场景，AI 推理速度就是与时间赛跑的筹码，每提前一秒完成预判，就能为医生多争取一分救命的处置空间。
实现这一突破依赖于 MiMo 算法团队和 Tile 系统团队的深度协作和极致 Codesign，主要包含三大技术支柱：FP4 量化，DFlash 投机解码，Tile 超低延迟的推理系统。
目前 API 已经开放内测申请，定价为基础版的 3 倍，但提供 10 倍的速度体验。
传送门：mimo.xiaomi.com/zh/blog/mimo-tilert-1000tps
@aigc1024
【爆笑喜剧拆解第二弹】邵氏武侠+谐音梗，为什么能火?
先说结论：不是技术牛，是反差感抓人。
80 年代港片画面，配上土味谐音梗，一本正经地胡说八道。这种错位的幽默感，让观众停不下来。
怎么拍？三步走
画面：用 AI 生成邵氏风格，`Shaw Brothers style` + 颗粒感滤镜。复古画质能掩盖 AI 瑕疵，反而更有味道。
内容：找成语谐音。危机四伏→危机 4 伏（四只鸡），傻了吧唧→傻了 8 鸡。越正经的画面，配越离谱的台词，效果越好。
钩子：结尾抛个问。「鸡鸭鹅背着鸡，聊什么？」答案是「叽叽喳喳（鸡鸡扎堆）」。诱导评论互动，算法自然给流量。
---
工具链
画面：即梦 / 可灵/Sora + 复古滤镜
配音：剪映译制腔 + 电流麦音效
对口型：LivePortrait / Hedra
剪辑：剪映加噪点、做旧处理
---
核心逻辑
邵氏美学提供情怀分，谐音梗提供传播点，竞猜钩子提供互动率。
AI 降低了画面门槛，真正的门槛是「找梗能力」。
三个谐音剧本放在这里,大家可以去玩一下试试看。
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先说结论：不是技术牛，是反差感抓人。
80 年代港片画面，配上土味谐音梗，一本正经地胡说八道。这种错位的幽默感，让观众停不下来。
怎么拍？三步走
画面：用 AI 生成邵氏风格，`Shaw Brothers style` + 颗粒感滤镜。复古画质能掩盖 AI 瑕疵，反而更有味道。
内容：找成语谐音。危机四伏→危机 4 伏（四只鸡），傻了吧唧→傻了 8 鸡。越正经的画面，配越离谱的台词，效果越好。
钩子：结尾抛个问。「鸡鸭鹅背着鸡，聊什么？」答案是「叽叽喳喳（鸡鸡扎堆）」。诱导评论互动，算法自然给流量。
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工具链
画面：即梦 / 可灵/Sora + 复古滤镜
配音：剪映译制腔 + 电流麦音效
对口型：LivePortrait / Hedra
剪辑：剪映加噪点、做旧处理
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核心逻辑
邵氏美学提供情怀分，谐音梗提供传播点，竞猜钩子提供互动率。
AI 降低了画面门槛，真正的门槛是「找梗能力」。
三个谐音剧本放在这里,大家可以去玩一下试试看。
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不是什么大项目，就是一些我自己每天在用的脚本。抖音 B 站视频转录、播客转文字、公众号文章处理、行业情报扫描…… 陆陆续续写了 11 个。
之前一直自己用，最近统一整理了一下，加了安装脚本，写了文档，放到 GitHub 上了。
如果你也在用 Claude Code 、 Codex 、Hermes、openclaw之类的 Agent，可以直接装。
普通用命令行跑也行。
地址：github.com/chubbyguan/chubbyskills
有需要的朋友自取。用着觉得好用的帮忙点个 ⭐
有 bug 告诉我 🙏
@aigc1024
前线部署工程师虽好，但你学不来
你可能听说过Palantir这家公司，它帮政府、企业做数据分析，客户包括美国军方、情报机构，还有空客、奔驰这样的工业巨头。这家公司有一种很特殊的岗位，叫FDE，前线部署工程师。
说白了就是派一个人长期待在客户那里，不是去培训或装软件，他要先花几周时间坐在车间里看工人怎么干活，跟班组长聊天，搞清楚这家工厂到底是怎么运转的，然后再开始搭系统。这个人通常会在客户那儿待几个月甚至半年，且与客户签订的合同里是为这段时间付了钱的。
很多人听完后的第一反应是这不就是一个高级交付工程师吗？中国那么多做ToB软件的公司，那么多搞系统集成的团队，派个人蹲在客户现场有什么难的？招几个技术好、会沟通的人，给够钱不就行了吗？
答案是不行，在国内做ToB软件，你跟客户签的合同里面列的都是功能清单。一百个功能点，你挨个打勾、交付、验收，客户付的钱买的是这堆功能。至于你要不要花三周时间去理解他的业务、搞清楚他的产线是怎么排班的，那是你的事，跟他没关系。你花的时间越多，成本就越高，客户也不会因此而多给你一分钱。他甚至会觉得你不是应该早就懂吗？你还花三周来学，是不是你不行？
Palantir的合同逻辑完全是反过来的，客户付钱买的是“结果”，比如“帮我把工厂的产能提升10%”。为了达到这个结果，Palantir需要先花几周去理解业务，这几周的时间是单独计费的。客户愿意为“探索”这个过程买单，因为他知道你不搞明白他的问，就不可能给出对的解决方案。
这种合同在国内几乎不存在，绝大多数客户的心态是我已经买了你的软件，你就应该直接给我结果。你花时间去研究我的业务，那是你的成本，不是我的价值。
Palantir是做政府生意起家的，政府合同的特点是金额大、周期长、利润高。它2025年的运营利润率能做到30%以上，一个FDE年薪几十万美元，蹲在客户现场几个月公司完全能承受。
中国ToB市场的利润结构完全是另一回事，政府采购软件走的是“最低评标价法”。一百个功能点列出来招标，最终往往是谁报价最低谁中标。你技术再好、服务再周到，只要价格不是最低，基本没戏。在这种规则下，厂商只能拼命压低报价，利润薄得像纸。一个项目做完，扣掉人力成本剩不下什么钱，哪来的钱养一个人蹲在客户现场几周甚至几个月？
更深层的问是，中国ToB市场的主流模式是“一单一结”。这个项目做完，下一个项目在哪里不知道。今年能拿下这个客户的合同，明年能不能续约完全是未知数。没有长期稳定的订阅收入，厂商就不敢在某个客户身上持续投入。FDE的价值往往要在长期合作中才能体现，但合同关系本身是短期的，这就从根本上掐断了FDE模式的生存空间。
FDE需要的技能太杂了，他得会写代码，能在Palantir的平台上搭数据模型。他得懂业务逻辑，能看懂一个工厂的物料流转、排班规则、异常处理流程。他还得会跟人打交道，跟产线工人聊天时不显得高高在上，跟班组长访谈时能问出真实问，跟高管汇报时能把技术语言翻译成业务价值。
这三种能力放在同一个人身上，在任何国家都稀缺。但在中国，顶尖的技术人才绝大多数去了互联网大厂写代码，或者自己创业做SaaS。他们的日常工作面向屏幕，不面向客户现场。那些真正懂工厂、懂产线的往往是干了十几年的老师傅，但他们不懂代码，无法直接把业务问转化成技术方案。
还有一个更隐蔽的问是国内的ToB项目里，客户经常要求供应商派“有经验的人”。但你一算账，有经验的人成本高，项目利润薄，最后只能派年轻人去。年轻人技术可能不错，但业务理解不够深，跟客户沟通也容易出问。结果往往就是客户不满意，项目延期，成本超支。
所以说Palantir的FDE模式在中国行不通不是因为中国人能力不行，也不是中国公司不愿意学。客户不认“探索”的价值，厂商赚不到长期稳定的钱，人才市场上找不到足够多能搞定一切的人，这三件事互相缠绕形成了一个死循环。
这不仅仅是FDE的问，它折射的是整个中国ToB软件产业的底层困境。我们擅长做标准化产品，擅长拼价格、拼功能、拼交付速度，但不擅长做深度服务、长期陪伴和结果承诺。而后者，恰恰是AI时代的企业服务最需要的。
当软件本身越来越不值钱，真正值钱的将是“有人帮你搞清楚问、用技术解决问并且对结果负责”。在这一点上，我们的市场还有很长的路要走。
@aigc1024
你可能听说过Palantir这家公司，它帮政府、企业做数据分析，客户包括美国军方、情报机构，还有空客、奔驰这样的工业巨头。这家公司有一种很特殊的岗位，叫FDE，前线部署工程师。
说白了就是派一个人长期待在客户那里，不是去培训或装软件，他要先花几周时间坐在车间里看工人怎么干活，跟班组长聊天，搞清楚这家工厂到底是怎么运转的，然后再开始搭系统。这个人通常会在客户那儿待几个月甚至半年，且与客户签订的合同里是为这段时间付了钱的。
很多人听完后的第一反应是这不就是一个高级交付工程师吗？中国那么多做ToB软件的公司，那么多搞系统集成的团队，派个人蹲在客户现场有什么难的？招几个技术好、会沟通的人，给够钱不就行了吗？
答案是不行，在国内做ToB软件，你跟客户签的合同里面列的都是功能清单。一百个功能点，你挨个打勾、交付、验收，客户付的钱买的是这堆功能。至于你要不要花三周时间去理解他的业务、搞清楚他的产线是怎么排班的，那是你的事，跟他没关系。你花的时间越多，成本就越高，客户也不会因此而多给你一分钱。他甚至会觉得你不是应该早就懂吗？你还花三周来学，是不是你不行？
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Palantir是做政府生意起家的，政府合同的特点是金额大、周期长、利润高。它2025年的运营利润率能做到30%以上，一个FDE年薪几十万美元，蹲在客户现场几个月公司完全能承受。
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FDE需要的技能太杂了，他得会写代码，能在Palantir的平台上搭数据模型。他得懂业务逻辑，能看懂一个工厂的物料流转、排班规则、异常处理流程。他还得会跟人打交道，跟产线工人聊天时不显得高高在上，跟班组长访谈时能问出真实问，跟高管汇报时能把技术语言翻译成业务价值。
这三种能力放在同一个人身上，在任何国家都稀缺。但在中国，顶尖的技术人才绝大多数去了互联网大厂写代码，或者自己创业做SaaS。他们的日常工作面向屏幕，不面向客户现场。那些真正懂工厂、懂产线的往往是干了十几年的老师傅，但他们不懂代码，无法直接把业务问转化成技术方案。
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所以说Palantir的FDE模式在中国行不通不是因为中国人能力不行，也不是中国公司不愿意学。客户不认“探索”的价值，厂商赚不到长期稳定的钱，人才市场上找不到足够多能搞定一切的人，这三件事互相缠绕形成了一个死循环。
这不仅仅是FDE的问，它折射的是整个中国ToB软件产业的底层困境。我们擅长做标准化产品，擅长拼价格、拼功能、拼交付速度，但不擅长做深度服务、长期陪伴和结果承诺。而后者，恰恰是AI时代的企业服务最需要的。
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@aigc1024
嗯 前几天收到了他们的 sunset 邮件，我还给他们回复了一封感慨的邮件
他们的品味确实不错，但一直没有网络效应和商业模式，而且那个费token的方式也不可能有 ROI
ListenHub 差不多跟他们同期开发和发布的，但很快就转向了创作者，现在自负盈亏，有机生长，不出问可以至少活十年。
转发
: 今天才发现，NotebookLM 前核心成员出来创业的明星产品 Huxe 居然已下架。有段时间很喜欢。
Huxe 创立于 2024 年，融了很多钱。核心功能是把邮件、RSS 等一键变成可语音交互的播客。很有创意和品味。
品味明显并没有成为 Huxe 的护城河。有品味的创业者，在找到护城河之前，一定要小心品味。
@aigc1024
他们的品味确实不错，但一直没有网络效应和商业模式，而且那个费token的方式也不可能有 ROI
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Huxe 创立于 2024 年，融了很多钱。核心功能是把邮件、RSS 等一键变成可语音交互的播客。很有创意和品味。
品味明显并没有成为 Huxe 的护城河。有品味的创业者，在找到护城河之前，一定要小心品味。
@aigc1024
