关于AIGC人工智能、思维方式、知识拓展，能力提升等。投稿/合作： @inside1024_bot
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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推荐 reverse-skill，装进 Codex、Cursor、Claude Code 后，碰到 APK、前端代码、固件等目标，它会自动判断分析路线、选择工具、规划下一步。
最狠的不是帮你跑几个命令，而是把逆向工程里的“路径感”直接打包了。
GitHub：https://github.com/zhaoxuya520/reverse-skill
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项目叫 AI Hedge Fund，让不同投资风格的 Agent 一起分析股票：巴菲特、芒格、格雷厄姆、彼得·林奇、Michael Burry、Damodaran 等都有对应策略模型，再交给估值、基本面、技术面、情绪和风险模块综合判断。
现在还支持自己组建基金、选择策略、设置调仓周期，然后直接跑历史回测。官方定位是研究和教育项目，并非荐股或自动实盘交易。
以前是一个人研究股票，现在是拉一桌“投资大佬”给你开投委会。
GitHub： https://github.com/virattt/ai-hedge-fund
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AI 推理放到边缘或云端后，机器人成功率更高，还能跑更大的模型，续航甚至提升超 100%。
机器人以后可能不需要背着一块越来越大的 GPU 到处跑。
真正的挑战，只剩一个：网络延迟能不能稳得住。
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二逼意识形态化的产物。作者既不懂计算机，也不懂AI。
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Jev 的创始人说，现在很多产品想摆脱 human-in-the-loop，让产品真正自动化，但这是不可能的。因为大模型的训练方式就是对齐人类偏好，只要大模型的目标还是让人类满意，那就不可能让人摆脱 human-in-the-loop。这个观点还挺有启发性的。
@aigc1024
@aigc1024
最近的思考：
personal agent和上一轮agent我会委托给它的事情多了两类：
一类是高委托成本的小事
一类是长期跟踪的目标
有很多小事以前委托成本是大于执行成本的。
比如我要约一个会议，需要说清楚参会人和联系邮箱，我就懒得让codex搞，而是会选择自己用Google Calendar book，而在Today这样带着人际关系记忆的personal ai里，我的委托成本就迅速降低到一两句就行。
所以我经常让today帮我约会或者沟通。
长期跟踪的目标我也很难让codex或者GPT做。比如学语言，我需要主动的提醒，长程的记忆，持续的计划，便捷的渠道。而GPT还是围绕task设计的，一个session结束，那这个事情就结束了。
@aigc1024
personal agent和上一轮agent我会委托给它的事情多了两类：
一类是高委托成本的小事
一类是长期跟踪的目标
有很多小事以前委托成本是大于执行成本的。
比如我要约一个会议，需要说清楚参会人和联系邮箱，我就懒得让codex搞，而是会选择自己用Google Calendar book，而在Today这样带着人际关系记忆的personal ai里，我的委托成本就迅速降低到一两句就行。
所以我经常让today帮我约会或者沟通。
长期跟踪的目标我也很难让codex或者GPT做。比如学语言，我需要主动的提醒，长程的记忆，持续的计划，便捷的渠道。而GPT还是围绕task设计的，一个session结束，那这个事情就结束了。
@aigc1024
我反复强调，学生没有任何错，全部责任归于学校运营和全体教职。
在AI native时代，如果不能把课程大刀阔斧地完成自我改革，不能拥抱AI，不能用AI Agent一门一门课地改造课程，改造所有学术训练的根本逻辑和流程，
那么大学就会灭亡， 所有教授就会失业，这是最血淋淋的现实。
所有大学必须进入倒计时状态，如果一所高等教育机构（大学、研究院、学院）在倒计时24个月内无法完成这种转型，那么这所大学就永远无法完成这种转型，就会逐渐走向没落和衰亡。
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刚看完阿里巴巴 CEO 吴泳铭在云栖大会的演讲回放，分享 10 点我最有感触的观点。
1、AGI 只是起点，终点是能自我迭代的超级智能 ASI，机器将成为思考的主力，智能将变成可规模化供给的商品。
2、别再拿像不像人来衡量 AI，蒸汽机不是人造肌肉，火车也不是更快的马。机器智能是另一个物种，不是人类脑力的山寨版，图灵测试曾是金标准，但那套尺子已经不够用了。
3、今天机器思考总量还不到人类的 3%，终局判断是人类的 1000 倍以上，中间还有几万倍增长空间，物理世界里机械动力已接近承担 99.9% 的体力活，思考也会走向同一比例。
4、新生儿早衰症全球可能就几百患者，按现有商业逻辑没人愿意砸几十年做药。当思考成本趋近于零时，可以让上百万 Agent 不眠不休跑实验，这些本不划算的事才会有更多人关注。
5、物理商品有人口上限，智力需求没有。一个人一天也就喝几杯咖啡，但一个创意可以调动上百万 Agent。思考消耗跟人口脱钩，跟机器智能的深度和供给规模挂钩。
6、今天的 Vibe Coding，很像 1882 年的电灯，只替代已有工作，是创造不了真正的新时代的，机器智能时代的代表性产品还没出现。
7、1900 年电器已进家庭，但当年全球一年发电量，放到今天只够全世界用两小时。我们如今正站在这个位置，基础设施远没铺够，需求远没释放。
8、机器智能三大基石：AI 模型，AI 芯片，AI 云。先建电站和电网，新产品才会层出不穷，阿里的长期战略就是押这三块。
9、Token 是电，芯片是发电机，云是把电送到每个插座的电网。只有好的大脑还不够，还要多模态对齐人类文化审美，人才能像跟人一样跟 AI 说。
10、机器抢走那些不得不做的活，人才能去做真正想做的事。工业革命之后才催生了奥运会，世界杯，照相机的出现催生了印象派和抽象艺术。留声机也没让歌手失业，流行音乐成了更大众的艺术。AI 越强，人类更强，这一切才刚刚开始。
@aigc1024
1、AGI 只是起点，终点是能自我迭代的超级智能 ASI，机器将成为思考的主力，智能将变成可规模化供给的商品。
2、别再拿像不像人来衡量 AI，蒸汽机不是人造肌肉，火车也不是更快的马。机器智能是另一个物种，不是人类脑力的山寨版，图灵测试曾是金标准，但那套尺子已经不够用了。
3、今天机器思考总量还不到人类的 3%，终局判断是人类的 1000 倍以上，中间还有几万倍增长空间，物理世界里机械动力已接近承担 99.9% 的体力活，思考也会走向同一比例。
4、新生儿早衰症全球可能就几百患者，按现有商业逻辑没人愿意砸几十年做药。当思考成本趋近于零时，可以让上百万 Agent 不眠不休跑实验，这些本不划算的事才会有更多人关注。
5、物理商品有人口上限，智力需求没有。一个人一天也就喝几杯咖啡，但一个创意可以调动上百万 Agent。思考消耗跟人口脱钩，跟机器智能的深度和供给规模挂钩。
6、今天的 Vibe Coding，很像 1882 年的电灯，只替代已有工作，是创造不了真正的新时代的，机器智能时代的代表性产品还没出现。
7、1900 年电器已进家庭，但当年全球一年发电量，放到今天只够全世界用两小时。我们如今正站在这个位置，基础设施远没铺够，需求远没释放。
8、机器智能三大基石：AI 模型，AI 芯片，AI 云。先建电站和电网，新产品才会层出不穷，阿里的长期战略就是押这三块。
9、Token 是电，芯片是发电机，云是把电送到每个插座的电网。只有好的大脑还不够，还要多模态对齐人类文化审美，人才能像跟人一样跟 AI 说。
10、机器抢走那些不得不做的活，人才能去做真正想做的事。工业革命之后才催生了奥运会，世界杯，照相机的出现催生了印象派和抽象艺术。留声机也没让歌手失业，流行音乐成了更大众的艺术。AI 越强，人类更强，这一切才刚刚开始。
@aigc1024
这套自然拼读颜色好看，能够吸引孩子的兴趣，总结的也全面，可以边学边练
🔗：https://pan.quark.cn/s/8bf8f10c201c
@meiriyishu
