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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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不管怎么说，我觉得智谱请的传播代理商还是有两把刷子的。
Ox Alpha匿名打榜在我的视角里应该是没有取得预期成效的，天了噜，2026年都快过完了，还来这套操作，真把大伙当天生的捧哏啊。
绝就绝在很快找到了新的炒作抓手，就是碰瓷谷歌，构建出一个「谷歌员工都在含糊其辞的暗示Ox是自家模型」的叙事，然后开始在x上开启各种嘲讽嘴脸。
这不就是欺负没梯子没Token的人呗，但凡有一线模型的用量做一场事实核查就能发现，总共就两个谷歌员工提了一嘴Ox，一个是DeepMind的科学家Swaroop Mishra问有没有试过Ox，另一个是Gemini的研究员Evan Otero在玩梗说「如果Ox Alpha就是我们一路上交到的朋友呢？」
现在都逮着Evan Otero喷，觉得他是在蹭热度，姑且不论谷歌的人有什么动机去给一个迟早会揭晓面目的模型穿自家衣服，最好笑的是这些人似乎已经听不懂「真正的宝藏是沿途交到的朋友」这个文本meme了，史蒂芬·金难道死很久了吗？
把语言模型用出花来，用得教程与攻略齐飞，却连人类最基础的语言巧思都接不住了，多少是有些悲哀的。
@aigc1024
Ox Alpha匿名打榜在我的视角里应该是没有取得预期成效的，天了噜，2026年都快过完了，还来这套操作，真把大伙当天生的捧哏啊。
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这不就是欺负没梯子没Token的人呗，但凡有一线模型的用量做一场事实核查就能发现，总共就两个谷歌员工提了一嘴Ox，一个是DeepMind的科学家Swaroop Mishra问有没有试过Ox，另一个是Gemini的研究员Evan Otero在玩梗说「如果Ox Alpha就是我们一路上交到的朋友呢？」
现在都逮着Evan Otero喷，觉得他是在蹭热度，姑且不论谷歌的人有什么动机去给一个迟早会揭晓面目的模型穿自家衣服，最好笑的是这些人似乎已经听不懂「真正的宝藏是沿途交到的朋友」这个文本meme了，史蒂芬·金难道死很久了吗？
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@aigc1024
Tonghuashun Financial-API brings A-share market snapshots, daily K-lines, financials and sector data to REST, Python, CLI and MCP, making it easy to plug into Cursor, Claude and AI Agent workflows.
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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。
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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。
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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
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
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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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
