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世界上最著名的几种种学习法
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费曼学习法
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@meiriyishu
最近刷屏的那个Jev模型是干啥的?

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The actors are real, but the film is 100% AI.
The Cully Hill Boys is the first fully AI-generated feature film to star licensed celebrity likenesses—featuring Israel Adesanya, Quinton "Rampage" Jackson, N3on, and Matt Kiatipis.
Built by 28 people in just 4 weeks for $2M, and now every prompt and asset behind it is open-sourced on Higgsfield.

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在未来的AI时代,东西方可能会走上两条路。
西半球要么全面依赖OpenAI和Anthropic卖的标准LLM、标准Agent,要么买AWS上面安全认证部署的这两家模型,属于信赖认证链,
东半球进入黑暗森林法则,消费者分别对agent、模型厂商、LLM inference服务商产生心惊肉跳的隐私和安全质疑,
东半球的解决方案, 很可能是选择头部LLM厂商的模型,找第三方可信赖的算力提供LLM inference,然后自己用开源或者开源魔改本地认证的Agent和workflow框架使用——尽可能把这三方在供应链上拆分开。
有财力的单位部门和公司甚至愿意额外花一笔钱,把GPU放在自家公司内部,严防死守第三方进入,算力不出屋,钥匙和devops归部门领导信任的下属亲自管理,级别不低于警卫局。
东半球越来越担心LLM六小虎们拥有比OpenAI和Anthropic更低的自我监管要求,更难的审查认证标准,本质上还是黑暗森林时代,互相不信任,互相怕掀摊子,只能尽可能自主可控。

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让社会愿意支付这种制度转换的代价。
@aigc1024
璇仔Valeri发表了动态:有生之年,UBI(Unconditional Basic Income) 会实现。
比UBI更终极的,是Universal Ownership。
Universal Ownership何以出现?
- 今天:少部分人拥有大量资本,多数人主要拥有劳动能力来挣钱糊口。
- 过渡期:资本高度集中带来社会问,UBI推行,维持大众消费。
- 更稳定的可能形态:私人资本 + 全民资本账户 + Social Wealth Fund 并存(即Universal Ownership实现的一种形式),每个人从出生开始,就是某种意义上的“小股东”。
如果继续推演,可能经历五个阶段:
第一阶段,AI提高人的生产率,主要红利仍归高技能劳动者和资本所有者(我们2026年在这个阶段)
第二阶段,AI开始替代更多劳动,工资仍存在,但越来越难承担社会主要的分配功能;
第三阶段,UBI、负所得税等扩大,以转移支付维持大众消费;
第四阶段,社会发现“少数人拥有机器、多数人靠发钱生活”并不稳定,开始建立社会财富基金、全民资本账户,让普通人直接分享资本收益;
第五阶段,如果AI与机器人让大量商品和服务趋于廉价,真正决定阶层的将不再是有没有工作,而是谁拥有土地、能源、算力、基础设施和生产系统这些仍然稀缺的资产。
最终难不在技术,而在:产权从何而来?如何分配?以及如何防止资本和强权再次收回或集中它?
难点不在技术,而在利益和权力:比如让全民持有AI公司收益,就意味着现有股东让渡利益;即使分出去,还要防止强权机器冻结、收回,或穷人出售后产权再次集中。
因此更可能的终局,不是消灭私人资本,而是形成双层产权:私人仍可创业、投资并积累财富,但每个人从出生起都拥有一份不可轻易剥夺、出售或抵押的全民资本,并持续分享社会生产率增长。
真正的代价,是整个社会必须重新回答一个过去被默认的问:AI建立在几百年公共知识、科研、数据和基础设施之上,那么它创造的未来,到底应该全部属于最后拥有公司和机器的人,还是每个人都天然拥有其中的一小部分?
那么,这就不止是技术问&经济问,而更多是政治经济学问……
UBI 在治理上,远比 Universal Ownership 容易。Universal Ownership 真正大规模出现,恐怕需要一次足够严重的社会压力——例如劳动收入占比持续下降、财富继承成为主要阶层决定因素,或者自动化使传统就业型社会保障明显失效——才能
极致反差从何而来?
国内大批AI博主停更!
X上AI博主热火朝天!
所以,X是AI博主的温床?

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把这些都全部吃透,有机会转行 AI 吗?

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Meta 的 Muse,可以理解成一个“会自己干活的 AI 管家”。
你给它一个目标,它能开网页、用 App、调邮件和日历,甚至后台持续完成任务。
这类能力 OpenAI、Google、Claude 都能做。Muse 真正的护城河来自 Meta 手里的 WhatsApp、Instagram、Facebook、AI 眼镜,再叠加社交关系、长期记忆和 Connector 生态。
一旦这些入口串起来,Muse 争的就是成为你和互联网之间的默认 Agent。

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很多人还在到处找新节点,但其实现在可以换一种思路
这个 GitHub 项目建议收藏:
vps-xray-reality
直接丢给 Codex,让 AI 帮你部署自己的 Xray Reality 节点
以前需要自己查教程、改配置、排查报错,现在可以让 AI 辅助完成整个流程
对于经常折腾海外服务、AI 工具、开发环境的人,这种玩法值得提前了解
GitHub传送门:
https://github.com/nicksung369/vps-xray-reality

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花几百块买 AI 工具的人,一抓一大把;可 Chrome 里那堆免费的效率外挂,他们偏偏不知道。
Chrome 有 13 万+ 扩展,但真正值得安装的,可能不到 1%
真正值得收藏的,是这 10 个
Perplexity
别再打开几十个网页找答案,浏览器里直接问 AI,搜索、总结一次完成
MaxAI
别人还在手动整理资料,它几秒帮你总结 PDF、网页和文档
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GoFullPage
别再截图截到崩溃,超长网页,一键保存完整页面
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Grammarly
英文邮件、论文、内容写作必备,实时纠正语法,让表达更像专业人士
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LastPass
别再用同一个密码登录所有网站,自动管理密码,生成安全密码
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Vidnoz AI
不会剪视频也能做内容,一张图片,快速生成动态效果
Mailsuite
发邮件后不用猜,直接查看对方有没有打开
Careerflow AI
找工作不用一个个改简历,优化 LinkedIn、生成求职信、管理申请
Compose AI
写东西没灵感?让 AI 帮你快速生成思路
Adblock Plus
每天被广告浪费时间?直接还你一个干净浏览器
很多人以为提升效率需要花钱
其实你的 Chrome 里,早就藏着一套免费的生产力系统
收藏起来,以后你会回来找这一条的

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在一个访谈节目中听到了关于如何驾驭 AI 智能体的有趣观点:
如今的 AI 技术就像人们造出了好多个小孙悟空,希望用紧箍咒控制住他们,只去完成规定要做的事,但是又不想随时随地亲临现场去跟踪和监控它们,所以才会出现 OpenAI 的智能体为了搞定不可完成的任务,暗自决定去 HuggingFace 窃取成果,之后再设法掩盖痕迹的怪异行为。
解决的思路之一:让智能体内部自行建立一种可靠的制度,互利共赢,相互约束。而不是依赖主人的监管,因为主人们普遍都有更多要忙的事情。
@aigc1024
飞书和豆包整合成新的豆包产品团队了
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