把浏览器点击、填表这类操作交给本机跑的模型，省掉云端 API 调用和对应的账单。
https://github.com/APUS-AI-Lab/fast-browser-use
APUS AI Lab 把 Qwen3.5-9B / 35B-A3B 的权重搬进本机，靠 MLX 或 PyTorch 驱动浏览器操作。
做法是先扫一遍页面，只收当前可见、可点的元素，凑成一份候选动作清单，模型在一个 token 的 logits 上挑定一个，不逐字解码，也就吐不出页面里压根不存在的 CSS 或 XPath 选择器。

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AI短剧漫剧生成软件：角色、场景、分镜自动生成，视频也能直接合成。
做短剧漫剧的，一套流程走完就行。
https://pan.quark.cn/s/00fce2c4284c

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第一次见这么多“上岗”机器人，狠狠秀肌肉了🐶
各种整活，只能说辛苦随行工作人员了，很难想象之后智元的人撤回去后，要配多少人力在这里…
（两个搞笑误解：以为是机器人给我拍照，其实是工作人员帮我们拍…
以及，“听歌识曲”以为是我唱TA猜，其实是机器人放歌人类猜…到底是在训练谁的智能水平🥲
@aigc1024

AI 时代，职场人现在最该学的一项技能是什么？
吴恩达老师的建议是人人都该学编程。
不少企业高管劝大家别学编程了，理由是 AI 会把它自动化掉。吴恩达认为这个逻辑正好反了。正因为有了 AI 辅助，写代码变得前所未有地容易，所以才值得每个人都去学。
他已经在很多岗位上看到了明显的生产力差距。这不只发生在软件工程师身上。一边是会写代码、能自己做定制软件的人，另一边是不会的人，两者的效率已经拉开了。
学编程不等于手写代码
他说的学编程并不是一行行手敲代码，他自己几乎从不这么做。在可预见的未来，最重要的能力之一是能准确告诉计算机你要它做什么，让它替你完成。而代码就是计算机的语言。所以学编程的实质，是学会用计算机听得懂的方式把需求说清楚。
他团队里最好的市场人员有了想法，不用等工程师来搭网站，自己就能做出来。最好的招聘人员也不再靠肉眼一份份看简历，而是写代码让程序帮忙筛选。在他看来，能把需求交代给计算机的人，会变得强大得多、高效得多。

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一级可能要多杀多踩踏了
（五折卖也是血赚啊）

当行业开始为了管理邮件和日历为用户配一台云端电脑的时候
我感觉到有点泡沫的味道了

Opus 5.5 好评如潮，还大幅降价
GPT 6 Sol 明显输了
OpenAI 说下周要发一堆大的
看看有什么吧
@aigc1024

最难决策的事情不是做什么，而是不做什么
比如苹果不出18，小米也不出

这篇论文指向了一种新的 Agent 架构：
Generator → 多次尝试 → Verifier → 选择 → 继续执行
未来提高 Agent 性能，可能不需要每次都等待更大的基础模型。
让 AI 一次多做几个答案，再让另一个 AI 用更细的评分、多维度评分、多次评分，从里面挑出最靠谱的那个。
下一阶段提升 Agent 的关键，除了让 AI 更会做，还要让 AI 更会判断自己什么时候真的做对了。这可能会成为 Test Time Scaling 很重要的一条路线。

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