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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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https://mp.weixin.qq.com/s/7tO5SytGXKyHu88n-wczTA
Kimi K3刚发布了47页的技术报告，信息量极大。
如果把大模型比作一家医院，上一代Kimi K2是一家有384位专科医生、每次会诊请8位的医院。
而K3则把医院扩建成896位专家、每次请16位会诊，还新招了一批"能看片子"的医生（原生视觉），并把病历本（上下文）从12.8万字加厚到100 万字，而且全部"医术"免费开放。
@aigc1024
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把 AI 画的科研插图做成 PowerPoint 和 draw 里能直接编辑的对象，而不是一张不能改的图片。
一个 Codex 插件，让 AI 在 PowerPoint 和 draw 里逐步画出可编辑的科研插图。核心要求是"能改"——文字、图形、表格、箭头都用原生对象，不能只贴一张大图。画图流程分四步：设计、绘图、审查、修正，每画完一个区域就检查一遍结构和渲染效果。
https://github.com/icebird1998/scientific-illustrator
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今天豆包和飞书合并的大新闻里，带了一条字节大模型业务ARR上了40亿美金的信息。
40亿美金是个什么概念呢，比智谱、月之暗面、阿里、DeepSeek的模型业务ARR加起来还要多。
都是公开可查的数据：
- 智谱7月披露的是10亿美金，半年增长15倍；
- 月之暗面6月刚过3亿美金，不过那会儿Kimi K3还没出来；
- 阿里发财报时说 6 月底预计到100亿人民币，也就是14亿美金左右；
- DeepSeek大概是4亿-5亿美金的样子；
继续参考的，AI大厂经常挂在嘴边的自己在OpenRouter调用量，整个OpenRouter，年化收入也才1.4亿美金。
如果再把Token消耗算进来，豆包大模型日均消耗180万亿Token，相当于OpenRouter的20倍。
卖得更多，卖得更贵，甚至每一个Token的价值都更高，藏是藏不住的。
当然你要说Seedance作为视频模型贡献占比过半也是没毛病的，怎么，视频生产不也是生产力么？
我看到的反而是，Seedance 2.0已经当了半年的SOTA，这半年来几乎没有遭到动摇，甚至据说 2.5版本很快就亮相了，继续扩大领先优势，但编程模型的王座已经换了好几茬了⋯⋯
用巴菲特的投资理念来说，一门生意的稳定性，比什么都重要。
至于飞书，新增客户的9成以上都同步采购了AI产品，所以多少也能理解飞书和豆包产品团队整合的决定了，能卖Token，还卖什么席位呢⋯⋯
ToB 销售和服务上，火山引擎和飞书 GTM 以前各自为战，现在整合起来劲往一处使，本来就在中国公有云MaaS市场占到了半壁江山，往后再加上飞书/豆包企业版的商业化，AI真正赚钱的业务，全都抓在这个新成立的「创造力服务平台」手里了。
另外就是，据我所知，字节的编程模型应该会在今年下半年出来，这是在内部优先级非常高的项目，可以重点观望。
@aigc1024
40亿美金是个什么概念呢，比智谱、月之暗面、阿里、DeepSeek的模型业务ARR加起来还要多。
都是公开可查的数据：
- 智谱7月披露的是10亿美金，半年增长15倍；
- 月之暗面6月刚过3亿美金，不过那会儿Kimi K3还没出来；
- 阿里发财报时说 6 月底预计到100亿人民币，也就是14亿美金左右；
- DeepSeek大概是4亿-5亿美金的样子；
继续参考的，AI大厂经常挂在嘴边的自己在OpenRouter调用量，整个OpenRouter，年化收入也才1.4亿美金。
如果再把Token消耗算进来，豆包大模型日均消耗180万亿Token，相当于OpenRouter的20倍。
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当然你要说Seedance作为视频模型贡献占比过半也是没毛病的，怎么，视频生产不也是生产力么？
我看到的反而是，Seedance 2.0已经当了半年的SOTA，这半年来几乎没有遭到动摇，甚至据说 2.5版本很快就亮相了，继续扩大领先优势，但编程模型的王座已经换了好几茬了⋯⋯
用巴菲特的投资理念来说，一门生意的稳定性，比什么都重要。
至于飞书，新增客户的9成以上都同步采购了AI产品，所以多少也能理解飞书和豆包产品团队整合的决定了，能卖Token，还卖什么席位呢⋯⋯
ToB 销售和服务上，火山引擎和飞书 GTM 以前各自为战，现在整合起来劲往一处使，本来就在中国公有云MaaS市场占到了半壁江山，往后再加上飞书/豆包企业版的商业化，AI真正赚钱的业务，全都抓在这个新成立的「创造力服务平台」手里了。
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@aigc1024
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@meiriyishu
说两句字节这次的组织架构调整
在26年中这个时点，对于AI业务的衡量标准有且其实只有一个：ARR；
所有的什么交互次数（对，你们都知道我在说谁，我大概率下周会更新一期播客聊这个）、Token量、DAA（对，这个你们也知道我在说谁）、DAU/WAU/MAU都没有实际的意义；
这次字节调整的官方说法是：AI TO B的战略升级，而在字节内部承担TO B的核心出口就是火山引擎和飞书 GTM 整合的“创造力服务平台”；
从字节官方透露的信息来看，字节大模型业务 ARR 已经达到 40亿美元，大部分是由火山引擎 MaaS 业务贡献的，飞书 AI 产品商业化增长也很快；
这个数字是什么概念？
相当于国内其他模型厂商 ARR 总和：
阿里云预计接近 15 亿$（100 亿人民币）
智谱是10 亿$
Deepseek是4-5 亿$
Kimi是3 亿$
可灵是5 亿$
在产品角度看，当Agent（尤其是Workagent）成为所有人的共识之后，
是独立产品还是放在IM里面，是分场景（code、设计）还是大一统？本质上其实没有标准答案；
对于每一家厂商都会有自己的选择，且这种选择也是动态变化的；
祝福。
@aigc1024
在26年中这个时点，对于AI业务的衡量标准有且其实只有一个：ARR；
所有的什么交互次数（对，你们都知道我在说谁，我大概率下周会更新一期播客聊这个）、Token量、DAA（对，这个你们也知道我在说谁）、DAU/WAU/MAU都没有实际的意义；
这次字节调整的官方说法是：AI TO B的战略升级，而在字节内部承担TO B的核心出口就是火山引擎和飞书 GTM 整合的“创造力服务平台”；
从字节官方透露的信息来看，字节大模型业务 ARR 已经达到 40亿美元，大部分是由火山引擎 MaaS 业务贡献的，飞书 AI 产品商业化增长也很快；
这个数字是什么概念？
相当于国内其他模型厂商 ARR 总和：
阿里云预计接近 15 亿$（100 亿人民币）
智谱是10 亿$
Deepseek是4-5 亿$
Kimi是3 亿$
可灵是5 亿$
在产品角度看，当Agent（尤其是Workagent）成为所有人的共识之后，
是独立产品还是放在IM里面，是分场景（code、设计）还是大一统？本质上其实没有标准答案；
对于每一家厂商都会有自己的选择，且这种选择也是动态变化的；
祝福。
@aigc1024
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难怪 Gemini 3.6 Flash 零个人在意，依然继承了 Gemini 3.1 Pro 的那股谄媚味、抓马感、油腻感、浮夸感、表演欲、做作感，不知道在激动些什么。
但正事呢？就不知道他干的怎么样了。
@aigc1024
但正事呢？就不知道他干的怎么样了。
@aigc1024
谷歌先出牌，数字很漂亮：营收1198亿美元、涨24%，谷歌云暴涨82%到248亿，云端积压订单堆到5140亿。可股价盘后反跌超4%。原因就一个：它把今年资本开支上调到1950至2050亿美元，单季capex翻倍到449亿，自由现金流甚至转负。云在狂奔，市场却只盯着那张越来越吓人的账单。
特斯拉紧接着挨刀，盘后跌3%到4%。营收超预期，交付也创了48万辆纪录，但利润露了馅：毛利率掉到16.8%、远低于预期的19.4%，经营利润率从4.1%崩到1.4%。说白了，这批车是靠降价和便宜贷款换来的，赚到的钱全烧进了机器人和Robotaxi。
两份财报凑一起，说的是同一件事：市场受够了先烧钱、回报以后再说。这个财报季的规律已经很清楚：台积电、奈飞、谷歌，营收一个个都赢了，却全因花钱太狠或增速放缓被砸。白天卖铲子的英伟达、博通在涨，晚上挖矿的谷歌、特斯拉在跌，聪明钱正把卖AI的和买AI的彻底分开。
下周微软、亚马逊、META接着交卷，剧本大概率还是这套：资本开支如今先被当成罪证，除非你能证明它真能变成利润。烧钱换故事的时代，这个夏天正被一份份财报亲手关掉。
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我把一本二十多万字的新书免费开源在 Github 了——《前置部署工程师：人工智能时代的客户价值交付秘籍》。
全本在线读，一分钱不收，地址在文末。
为什么要写这本书？从两组数字说起。
一组来自麻省理工学院：全球企业在生成式 AI 上烧了三四百亿美元，95% 的项目没能产生可衡量的回报。演示很惊艳，落地全阵亡。
另一组来自招聘市场：一个叫「前置部署工程师」（FDE）的岗位，发布量九个月涨了 800%。OpenAI 在招，Anthropic 在招，YC 一百多家创业公司在招。a16z 直接管它叫「科技行业最热门的岗位」。
两组数字放在一起，结论不难猜：模型已经不稀缺了，能把模型塞进客户真实业务里的人，才稀缺。
FDE 就是被创造出来填这道鸿沟的角色——驻扎在客户现场、把「产品能做的」和「客户需要的」接起来的工程师。Palantir 二十年前在情报机构的保密室里发明了它，如今 OpenAI 为它专门成立了一家估值百亿美元的「部署公司」。
在我看，它就是 AI 时代的前置位的「增长黑客」：一个新物种，一套方法论，一片还没人系统写过的空白。
这本书讲清楚三件事：这个角色从哪来、是什么；从找对问到规模化复制的完整打法；以及一百多个真实案例，所有数据和案例都在附录里注明了出处，欢迎核查。
也坦白说：这本书是我派 AI 做的深度调研和撰写，框架仿照我十年前写《增长黑客》的那套结构——依然觉得它适合研究和布道各种新岗位。
我原本把它当成自己的学习入门手册，期间驱使 AI 也迭代了好几版。写完觉得，锁在硬盘里有点可惜，于是索性开源免费分享。
如果你正在考虑工程师的转型方向，或者在琢磨 AI 到底怎么在企业里落地，它应该能帮你省下几十个小时的检索时间。
📖 仓库在这，全本免费，欢迎 Star：
https://github.com/xdash/FDE-the-Guidance-Book-of-Forward-Deployed-Engineer
会持续迭代，有想补充的案例或想挑错的，Issue 和分支都开着。
——
顺手说一句：十年前那本《增长黑客》的全文开源版，也在我 GitHub 上（zengzhangheike-the-book）。一本是过去，一本是未来，感兴趣的可以一起拿走。
@aigc1024
全本在线读，一分钱不收，地址在文末。
为什么要写这本书？从两组数字说起。
一组来自麻省理工学院：全球企业在生成式 AI 上烧了三四百亿美元，95% 的项目没能产生可衡量的回报。演示很惊艳，落地全阵亡。
另一组来自招聘市场：一个叫「前置部署工程师」（FDE）的岗位，发布量九个月涨了 800%。OpenAI 在招，Anthropic 在招，YC 一百多家创业公司在招。a16z 直接管它叫「科技行业最热门的岗位」。
两组数字放在一起，结论不难猜：模型已经不稀缺了，能把模型塞进客户真实业务里的人，才稀缺。
FDE 就是被创造出来填这道鸿沟的角色——驻扎在客户现场、把「产品能做的」和「客户需要的」接起来的工程师。Palantir 二十年前在情报机构的保密室里发明了它，如今 OpenAI 为它专门成立了一家估值百亿美元的「部署公司」。
在我看，它就是 AI 时代的前置位的「增长黑客」：一个新物种，一套方法论，一片还没人系统写过的空白。
这本书讲清楚三件事：这个角色从哪来、是什么；从找对问到规模化复制的完整打法；以及一百多个真实案例，所有数据和案例都在附录里注明了出处，欢迎核查。
也坦白说：这本书是我派 AI 做的深度调研和撰写，框架仿照我十年前写《增长黑客》的那套结构——依然觉得它适合研究和布道各种新岗位。
我原本把它当成自己的学习入门手册，期间驱使 AI 也迭代了好几版。写完觉得，锁在硬盘里有点可惜，于是索性开源免费分享。
如果你正在考虑工程师的转型方向，或者在琢磨 AI 到底怎么在企业里落地，它应该能帮你省下几十个小时的检索时间。
📖 仓库在这，全本免费，欢迎 Star：
https://github.com/xdash/FDE-the-Guidance-Book-of-Forward-Deployed-Engineer
会持续迭代，有想补充的案例或想挑错的，Issue 和分支都开着。
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顺手说一句：十年前那本《增长黑客》的全文开源版，也在我 GitHub 上（zengzhangheike-the-book）。一本是过去，一本是未来，感兴趣的可以一起拿走。
@aigc1024
这种AI演技能看出来吗？眼泪看起来有点真实哈哈😂
提示词：
情绪层次：起始是"强撑的冷静"→ 中段是"泪水突破防线但身体纹丝不动"→ 末段是"绝望沉淀为一种空洞的决绝"。全程无台词，无大幅度动作，情绪像高压锅内的蒸汽。
微表情：
0-2秒：眼神死死盯着前方（镜头方向），瞳孔聚焦，眼眶已红但无泪，嘴角紧闭成一条直线，下颌骨微微突出（咬牙），面部肌肉完全紧绷
2-5秒：右眼眼角先出现泪膜堆积（眼球表面形成一层水膜反光），左眼随后，泪膜越来越厚但尚未溢出，鼻翼扩张一次（深吸一口气），下巴出现极细微的颤抖（几乎不可察）
5-8秒：左眼角一滴泪终于溢出，缓慢滑过脸颊（不是快速流下，是粘稠的、缓慢的），经过颧骨时反光，右眼泪膜仍在堆积，下颌绷紧到极致，嘴角出现极细微的下压（克制哭泣），喉结明显滚动一次
8-10秒：眼神从聚焦变为略微涣散（灵魂出窍感），泪水继续缓慢滑落但面部不再有任何新动作，只有呼吸导致的胸腔极轻微起伏，表情定格在"已经碎了但还在撑"的状态
肢体动作：
双手握枪，手臂伸直但非僵硬，肘关节有极微小的弯曲缓冲
右手食指搭在扳机护圈上（或轻扣扳机），指节因用力而微微发白
2-5秒时左手拇指有极轻微的摩挲枪身动作（一次）
5-8秒时双肩有极轻微的耸动（像压抑抽泣），幅度不超过5毫米
全程无大幅度手臂移动，无收枪，无转头
秒级时间轴： 0-2秒·死撑：男子举枪瞄准，眼神聚焦，面部肌肉全部绷紧，眼眶泛红但无泪。呼吸沉重且缓慢。机位有轻微不规则右移。画面像一张拉满的弓。 2-5秒·决堤前：泪膜开始在眼球表面积聚，右眼反光点被水膜扩散，鼻翼扩张深吸一口气，下巴出现几乎不可察的颤抖。他的脸开始"漏水"了，但握枪的手纹丝不动。这是从"人"到"机器"的撕裂瞬间。 5-8秒·滑落：左眼角第一滴泪终于溢出，缓慢滑过脸颊，经过胡茬区域时速度更慢。下颌绷紧到能看见咬肌线条，嘴角下压，喉结滚动。他没有眨眼，眼睛因泪水刺激而微微眯起。这是表演的核心——眼泪在流，杀意（或绝望）未散。 8-10秒·空洞：泪水继续滑向下巴，但新的表情不再产生。眼神从聚焦变为涣散，像灵魂已经离开身体，只剩肉体在执行最后的动作。面部肌肉从紧绷变为一种疲惫的松弛，但嘴角仍保持下压。画面静止，只有机位的呼吸感微动和那一滴泪的缓慢轨迹。
运动模式：手持固定（Handheld Static / Fixed with breathing）
运动幅度：极低（Minimal / S
提示词：
情绪层次：起始是"强撑的冷静"→ 中段是"泪水突破防线但身体纹丝不动"→ 末段是"绝望沉淀为一种空洞的决绝"。全程无台词，无大幅度动作，情绪像高压锅内的蒸汽。
微表情：
0-2秒：眼神死死盯着前方（镜头方向），瞳孔聚焦，眼眶已红但无泪，嘴角紧闭成一条直线，下颌骨微微突出（咬牙），面部肌肉完全紧绷
2-5秒：右眼眼角先出现泪膜堆积（眼球表面形成一层水膜反光），左眼随后，泪膜越来越厚但尚未溢出，鼻翼扩张一次（深吸一口气），下巴出现极细微的颤抖（几乎不可察）
5-8秒：左眼角一滴泪终于溢出，缓慢滑过脸颊（不是快速流下，是粘稠的、缓慢的），经过颧骨时反光，右眼泪膜仍在堆积，下颌绷紧到极致，嘴角出现极细微的下压（克制哭泣），喉结明显滚动一次
8-10秒：眼神从聚焦变为略微涣散（灵魂出窍感），泪水继续缓慢滑落但面部不再有任何新动作，只有呼吸导致的胸腔极轻微起伏，表情定格在"已经碎了但还在撑"的状态
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双手握枪，手臂伸直但非僵硬，肘关节有极微小的弯曲缓冲
右手食指搭在扳机护圈上（或轻扣扳机），指节因用力而微微发白
2-5秒时左手拇指有极轻微的摩挲枪身动作（一次）
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全程无大幅度手臂移动，无收枪，无转头
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