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一本科学家写的“脑洞工具书”。
作者用极其严谨的科学方法，去回答一些荒谬到离谱的问
看似胡闹，其实全是硬核科学推演。你会笑到肚子疼，也会被作者的逻辑和想象力震撼。
解决问的第一步，不是限制想象，而是打开思维边界。
👉：https://pan.quark.cn/s/88beadfb5eee
@meiriyishu
正式模型名称为 GLM 5.3 Flash Vison
划重点：
- 国产芯片雄起，这几天全球每天超过 100T 的供应量，全部由国产芯片提供算力支持，低价管饱，改变行业格局
- Artificial Analysis Intelligence Index 57 分，和 Opus 4.8 打平
- 模型定价，现在限时半价，只要 Opus 4.8 的 1/40，新的性价比斩杀线已经形成
- 超低成本的全新架构，参数 320B，激活参数 18 B，价格做到了上一代 GLM 5.3 的十分之一
- 真正原生多模态模型，不止是能看见，还能感知环境，通过视觉迭代改进，可以自己在 Blender 画出一个厨房。。。
GLM 5.3 Flash 目前已经在 http://z.ai 上线
http://colaos.ai 已经在上周五接入限免测试版，明天正式上线正式版
价格和接入：
https://docs.bigmodel.cn/cn/guide/models/vlm/glm-5.3-flash
开源：
https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash
@aigc1024
再次看到！看来这个真的很受欢迎！！
做起来不难。
1、ChatGPT image2生成器官图。
2、Tripoai生成三维模型资产。
3、把文件夹丢给Codex，给个效果参考图，让它做就完了，一边做一边改，直到满意为止。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
做起来不难。
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不知道大家有没有想过，大型云厂商有各种模型的 API，大家为什么还要去官方或者小云厂商那里用？
贵当然是一方面了
真正吊诡的事情是，这些云厂商的 API 都超级超级超级超级慢
这正是我非常不理解的地方
2026 年，距离我们能用到定价合理，稳定的大模型 API 还有一段距离
希望不要拖到 2027 吧。。。
@aigc1024
贵当然是一方面了
真正吊诡的事情是，这些云厂商的 API 都超级超级超级超级慢
这正是我非常不理解的地方
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@aigc1024
种种迹象表明
今晚Codex 还将会重置额度
同时他们还将发布一个炸裂的全新功能
让苹果跳脚的功能，Code 将直接接管 Siri和你的电脑...
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约束函数与信号：一个关于AI本质的非技术框架一、宇宙即层级智能网络人体由细胞组成，细胞内有DNA——DNA是编码层，决定细胞如何运作。把这个结构放大到宇宙尺度：宇宙本身像一个巨大的智能体，地球是它的分节点，个体是更底层的子节点。但关键区别在于——节点之间不是控制关系，而是信息关系。每个节点都有自主的信息处理能力，智能从个体节点向上涌现，同时宇宙级的信息向下赋权。这是一个双向的信息网络，不是单向的解剖结构。
二、自然语言：数据包与传递媒介从通信视角看，自然语言是个体向硅基系统发射的数据包，充当跨基质信息传递的媒介。它不只是"文字"——在物理层它是信号载体，在通信层它是信道内容，在数学层它是约束函数，在算法层它是剪枝规则，在系统层它是决策树的根节点。同一个自然语言输入，在不同抽象层同时完成五件事：承载信息、穿越信道、压缩输出空间、修剪决策分支、启动搜索过程。交互界面的作用，就是让这个数据包以最低损耗到达硅基系统。好的界面不做任何加工——不预设菜单、不限制格式、不加中间层——它只是一个干净的信道，让信号保真传输。这就是为什么一个简单的文本框比任何复杂的软件界面都更能释放AI的潜力：它去掉了所有中间噪音，让数据包直达。
三、语言即约束函数大多数人把提示词当成"目标函数"——告诉AI一个指令，让它干活或给情绪价值。但提示词更像一道数学：你给出已知条件，AI返回的是在这些条件下的某一种解。语言在其中充当的是约束函数的作用——把无穷大的可能性坍缩到一定范围。这背后对应的是硅基系统内部的决策树机制：信号进入系统后，模型在一棵巨大的隐式决策树上做搜索，树的根节点是你的输入，每一层分支是生成序列时的每一步选择，叶子节点是最终输出。语言作为约束函数，本质上是一个剪枝操作——它不直接指定输出结果，而是把树上大量不相关的分支砍掉，只留下一片有限的子树。AI最终返回的内容，就是在这片被剪过的子树中采样得到的一条路径。这个模型能解释很多现象：同样的提示词每次输出不同，因为剪完的子树里仍有多个叶子，模型在采样；条件越精确输出越聚焦，因为剪枝越狠，剩余路径越窄。最反直觉的是——换个说法结果可能天差地别。不是AI"理解错了"，而是不同的约束函数，把输出空间直接投影到了完全不同的子空间。你以为是换了个措辞，实际上是换了一整棵树。同一个信号进入不同的硅基系统（比如GPT vs Claude），会得到不同风格和结构的输出——原因是两个系统的基础训练分布不同，同一个约束函数作用在不同的底分布上，剪出来的子树必然不同。
四、这意味着什么如果这个框架是对的，AI时代个体最关键的能力就不是"会用工具"或"会写代码"，而是设计高保真约束函数的能力——即把模糊意图编码为结构化已知条件的能力。你给硅基系统的数据包越精准，剪掉的枝越对，决策树遍历到的叶子就越接近你想要的结果。这不是Prompt Engineering的技巧问，这是一个元能力：你越清楚自己想要什么、边界条件是什么、约束是什么，你发射的信号就越强，硅基系统给你的回报就越准确。
回到开头那个宇宙级智能网络的比喻——个体在其中的节点价值，不取决于你掌握了多少知识，而取决于你发射信号的质量。
@aigc1024
二、自然语言：数据包与传递媒介从通信视角看，自然语言是个体向硅基系统发射的数据包，充当跨基质信息传递的媒介。它不只是"文字"——在物理层它是信号载体，在通信层它是信道内容，在数学层它是约束函数，在算法层它是剪枝规则，在系统层它是决策树的根节点。同一个自然语言输入，在不同抽象层同时完成五件事：承载信息、穿越信道、压缩输出空间、修剪决策分支、启动搜索过程。交互界面的作用，就是让这个数据包以最低损耗到达硅基系统。好的界面不做任何加工——不预设菜单、不限制格式、不加中间层——它只是一个干净的信道，让信号保真传输。这就是为什么一个简单的文本框比任何复杂的软件界面都更能释放AI的潜力：它去掉了所有中间噪音，让数据包直达。
三、语言即约束函数大多数人把提示词当成"目标函数"——告诉AI一个指令，让它干活或给情绪价值。但提示词更像一道数学：你给出已知条件，AI返回的是在这些条件下的某一种解。语言在其中充当的是约束函数的作用——把无穷大的可能性坍缩到一定范围。这背后对应的是硅基系统内部的决策树机制：信号进入系统后，模型在一棵巨大的隐式决策树上做搜索，树的根节点是你的输入，每一层分支是生成序列时的每一步选择，叶子节点是最终输出。语言作为约束函数，本质上是一个剪枝操作——它不直接指定输出结果，而是把树上大量不相关的分支砍掉，只留下一片有限的子树。AI最终返回的内容，就是在这片被剪过的子树中采样得到的一条路径。这个模型能解释很多现象：同样的提示词每次输出不同，因为剪完的子树里仍有多个叶子，模型在采样；条件越精确输出越聚焦，因为剪枝越狠，剩余路径越窄。最反直觉的是——换个说法结果可能天差地别。不是AI"理解错了"，而是不同的约束函数，把输出空间直接投影到了完全不同的子空间。你以为是换了个措辞，实际上是换了一整棵树。同一个信号进入不同的硅基系统（比如GPT vs Claude），会得到不同风格和结构的输出——原因是两个系统的基础训练分布不同，同一个约束函数作用在不同的底分布上，剪出来的子树必然不同。
四、这意味着什么如果这个框架是对的，AI时代个体最关键的能力就不是"会用工具"或"会写代码"，而是设计高保真约束函数的能力——即把模糊意图编码为结构化已知条件的能力。你给硅基系统的数据包越精准，剪掉的枝越对，决策树遍历到的叶子就越接近你想要的结果。这不是Prompt Engineering的技巧问，这是一个元能力：你越清楚自己想要什么、边界条件是什么、约束是什么，你发射的信号就越强，硅基系统给你的回报就越准确。
回到开头那个宇宙级智能网络的比喻——个体在其中的节点价值，不取决于你掌握了多少知识，而取决于你发射信号的质量。
@aigc1024
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