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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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以前拼谁更聪明，现在拼谁推理成本更低
Claude 还能撑多久？
成本下来之后，真正拉开差距的是：谁能用更低的成本做出更多成绩
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
做滴滴，发现师傅正在车子里，用workbuddy vibe codding
想记录一个周三遇到的真实案例（我忘记拍照片了）
打滴滴去吃饭，遇到一个司机（肉眼看40+），我一开始没留意，只是察觉到，诶这个车怎么有一个屏幕
仔细一看，居然是workbuddy，我震撼了；师傅自己买了台迷你主机在下方，又配置了个小屏幕和鼠标在手边
和我说：我想做一个真正从国学出发的八字软件
我问：您开滴滴之前是做什么的；答：陆运海运都干过，开滴滴之前是做副总裁的，后来生意上被人坑了现在开滴滴，准备修养再东山再起
我问：您用workbuddy感觉怎么样；答：一开始做出来东西就感受到被震撼了，就是内心想要的，但是后面发现其实一使用很多细节都在骗他；后面就掌握了一套真正管理它的方式
我问：您是如何管理workbuddy的呢？答：和以前管理员工差不多，不停的问，具体某个细节是怎么做的，不断的提问（我看屏幕应该也没怎么做上下文管理，在一个上下文里不断在问，但是也够用）
我问：您给workbuddy花了多少钱；答：一开始是免费的每天赠送积分，后来发现白嫖的不好用啊！（原，送的应该是flash），后来自己去deepseek官网买了API，自己配置到了workbuddy了）；然后巅峰时期大概连续烧了五百多块钱，但是功能稳定后，小修小改免费积分也够用了
我问：您是咋知道workbuddy这个软件的？答：我问豆包我要做xxx这个软件，豆包推荐我的....( TRAE的同学！你们在做什么）
临走前，我说，AI时代您这样有丰富业务管理经验的人应该最有价值的；答：哎呀我每天也在想，按这个速度发展下去，我们这些人类到底何去何从
@aigc1024
想记录一个周三遇到的真实案例（我忘记拍照片了）
打滴滴去吃饭，遇到一个司机（肉眼看40+），我一开始没留意，只是察觉到，诶这个车怎么有一个屏幕
仔细一看，居然是workbuddy，我震撼了；师傅自己买了台迷你主机在下方，又配置了个小屏幕和鼠标在手边
和我说：我想做一个真正从国学出发的八字软件
我问：您开滴滴之前是做什么的；答：陆运海运都干过，开滴滴之前是做副总裁的，后来生意上被人坑了现在开滴滴，准备修养再东山再起
我问：您用workbuddy感觉怎么样；答：一开始做出来东西就感受到被震撼了，就是内心想要的，但是后面发现其实一使用很多细节都在骗他；后面就掌握了一套真正管理它的方式
我问：您是如何管理workbuddy的呢？答：和以前管理员工差不多，不停的问，具体某个细节是怎么做的，不断的提问（我看屏幕应该也没怎么做上下文管理，在一个上下文里不断在问，但是也够用）
我问：您给workbuddy花了多少钱；答：一开始是免费的每天赠送积分，后来发现白嫖的不好用啊！（原，送的应该是flash），后来自己去deepseek官网买了API，自己配置到了workbuddy了）；然后巅峰时期大概连续烧了五百多块钱，但是功能稳定后，小修小改免费积分也够用了
我问：您是咋知道workbuddy这个软件的？答：我问豆包我要做xxx这个软件，豆包推荐我的....( TRAE的同学！你们在做什么）
临走前，我说，AI时代您这样有丰富业务管理经验的人应该最有价值的；答：哎呀我每天也在想，按这个速度发展下去，我们这些人类到底何去何从
@aigc1024
AI 写代码最烦两件事：还没想清楚 AI 就改了几十个文件，或者规划写得挺好实现到一半就跑偏。这个插件就是在规划和实现之间加一道硬闸，让你必须先想清楚、再动手。
https://github.com/MageByte-Zero/spec-superflow
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https://github.com/MageByte-Zero/spec-superflow
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OpenAI最新内部模型，代号Astra，用2000美元的API成本，破解了十大难！！
不管是在AI领域，还是在数学和计算机领域，
都是超级炸裂的程度！！！
Fable 5说这些目非常难，任何一项足以获得菲儿茨奖！
所以，以后这些殿堂级的科学奖项，会颁给AI模型吗？
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为什么很多人感觉 Claude 比 GPT更聪明？
有一个非常有价值的第三方实验。
Viktor 在完全相同的工具、workspace、prompt 下测试 GPT-5.6 Sol/Terra/Luna 与 Fable/Sonnet 等模型，最后把差异总结成：
GPT-5.6 tends to under-explore and under-communicate。
Claude tends to over-explore and over-communicate。
也就是说：
GPT 的典型错误是：“差不多够了，交付。”
Claude 的典型错误是：“我再查查，我再解释一点，我顺手再把这个也处理了。”
同一个测试里，Claude 发出的 Slack 回复中位长度大约是 GPT 的两倍，并且往往进行了更多次 Agent 调用；GPT 整体任务速度和成本明显更低。
这其实高度符合两家的对齐哲学。
那么为什么很多人感觉 Claude 比 GPT更聪明？
这是一个很重要的心理学现象。
假设两个模型实际上都知道正确答案。
GPT：
A 更好。主要原因是 X 和 Y。
如果你的目标是 Z，则改选 B。
Claude：
我认为这里真正的问可能不是 A 和 B 哪个更好，而是你实际上在优化 X 还是 Y。
如果结合你前面提出的约束，我会倾向于 A，不过这里有一个容易被忽略的问……
第二个答案很容易让人形成：
“Claude 理解我。”
甚至：
“Claude 比 GPT 聪明。”
实际上这里混合了三件不同的东西：
能力深度 + 探索预算 + 表达方式。
用户往往把三者全部感知成“智商”。
这也是为什么 benchmark 只有 1～2 分差异的模型，实际使用感受却可能非常大。
（以上为来自 GPT5.6 Sol 的辩解）
@aigc1024
有一个非常有价值的第三方实验。
Viktor 在完全相同的工具、workspace、prompt 下测试 GPT-5.6 Sol/Terra/Luna 与 Fable/Sonnet 等模型，最后把差异总结成：
GPT-5.6 tends to under-explore and under-communicate。
Claude tends to over-explore and over-communicate。
也就是说：
GPT 的典型错误是：“差不多够了，交付。”
Claude 的典型错误是：“我再查查，我再解释一点，我顺手再把这个也处理了。”
同一个测试里，Claude 发出的 Slack 回复中位长度大约是 GPT 的两倍，并且往往进行了更多次 Agent 调用；GPT 整体任务速度和成本明显更低。
这其实高度符合两家的对齐哲学。
那么为什么很多人感觉 Claude 比 GPT更聪明？
这是一个很重要的心理学现象。
假设两个模型实际上都知道正确答案。
GPT：
A 更好。主要原因是 X 和 Y。
如果你的目标是 Z，则改选 B。
Claude：
我认为这里真正的问可能不是 A 和 B 哪个更好，而是你实际上在优化 X 还是 Y。
如果结合你前面提出的约束，我会倾向于 A，不过这里有一个容易被忽略的问……
第二个答案很容易让人形成：
“Claude 理解我。”
甚至：
“Claude 比 GPT 聪明。”
实际上这里混合了三件不同的东西：
能力深度 + 探索预算 + 表达方式。
用户往往把三者全部感知成“智商”。
这也是为什么 benchmark 只有 1～2 分差异的模型，实际使用感受却可能非常大。
（以上为来自 GPT5.6 Sol 的辩解）
@aigc1024
https://github.com/MemTensor/memmy-agent
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了解了一下美团具身的薪资，感觉我们要成为具身的黄埔军校了。
从三四年前就开始做具身，那时候还不叫具身，就是人形机器人。技术积累是很多的，但是融资是很少的。于是花不起大价钱挖行业经验老将，所以招的全是校招生。校招生培养出来之后肯定也看不起我们现在开的价，就会跳出去。
黄埔军校就是这么来的。
@aigc1024
从三四年前就开始做具身，那时候还不叫具身，就是人形机器人。技术积累是很多的，但是融资是很少的。于是花不起大价钱挖行业经验老将，所以招的全是校招生。校招生培养出来之后肯定也看不起我们现在开的价，就会跳出去。
黄埔军校就是这么来的。
@aigc1024
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