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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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根据路透社统计，目前信息科技股占 S&P 500 的市值比重已经达到 39.4%，不仅创下历史新高，甚至超过了 2000 年互联网泡沫顶峰时接近 35% 的纪录。
而且这个39.4% 其实还是一个被严重低估的数字。
因为按照 GICS 的行业分类，Amazon 被划入“非必需消费”，Alphabet 和 Meta 被划入“通信服务”。也就是说，这三家事实上处于全球数字经济、云计算和 AI 浪潮核心位置的超级科技公司，根本没有被统计进“信息科技股”里。
如果把 Amazon、Alphabet、Meta 也纳入更广义的科技与 AI 巨头口径，相关科技公司的市值占比已经超过整个 S&P 500 中的50%，远超历史记录。
这意味着今天的美股，已经在相当程度上变成了一场对“科技巨头 + AI + 算力需求持续爆发”的超级押注。
一旦未来几年算力需求不及预期，或者 AI 最终创造的收入与现金流无法覆盖今天天量的 CapEx，整个美股大盘都会被拖入惨烈的熊市中。
（数据来源：Reuters)
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它把 AI 编码 CLI 当一等公民对待：Claude Code、Codex 有各自图标和活动状态，通知会标出是哪个分屏在跑，点一下直接跳回去，AI 的回答能丢进内置阅读器看 Markdown 和公式。
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Higgsfield 又制作了一部完整的超长AI电影
这可能是 AI 电影真正开始进入长片时代的一个节点
片长110 分钟
4 周制作
花费200 万美元
Higgsfield 和 Cully Games 用 AI 完成了一部长达 110 分钟的剧情长片
有趣的是该AI电影由真人演员参与，但是并不是真的参演， 而是使用了他们的肖像授权进行AI制作…
而且他们将整个制作过程完全公开：每条Prompt、每个素材、每个角色，免费可复用。
过去两年，我们看到的大多数 AI 视频还停留在几秒、几十秒的 Demo，大家比的是画质、运镜和生成效果。
现在，AI 已经开始进入一部完整电影的生产流程，而且还有真人演员参与。
从「生成几个惊艳的镜头」，到「真正制作一部 110 分钟的电影」，这个变化来得比想象中快得多。
AI 电影真正值得关注的阶段，可能才刚刚开始。
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@meiriyishu
作者用 AI 把《史记》57.7 万字重新拆了一遍，做成了一张可以搜索、点击、跳转、推理的历史知识图谱。
目前已经整理出 1.4 万+实体、3198 个历史事件、7600+事件关系、130 条“史记地铁图”时间线，Wiki 更是超过 2 万个页面。
最爽的是：点开一个人物，可以顺着人物 → 事件 → 地点 → 时间 → 原文一路挖下去。
以前读《史记》靠脑子记人物关系，现在直接像逛 Wikipedia 一样逛《史记》。
Github:https://github.com/baojie/shiji-kb
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PDF、EPUB、Word、PPT、网页都能喂给它，它会先完整读取材料、建立知识库，再生成学习页面。
最关键的是：AI 说的每句都能往回查出处。 PDF 精确到页码、PPT 精确到第几张、EPUB 精确到章节，不用再纠结“这句到底是书里写的，还是 AI 编的”。
Claude Code、Codex、Copilot CLI 都能装。
AI 总结不可怕，可怕的是总结完你找不到原文。
GitHub：https://github.com/dmoshehun-prog/learn-from-materials
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vibe-coding-cn 不是简单整理几个 Prompt，而是从零开始教你怎么用 Codex、Claude Code、Cursor、Gemini CLI 把一个想法真正做成产品。
从环境配置、需求拆解，到 Prompt、Skill、Context、Workflow、质量门禁、Git、测试与复盘，基本把 AI 编程完整流程讲了一遍。
https://github.com/tradecatlabs/vibe-coding-cn
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AI数据中心并不只有芯片，还需要从电网接入、配电，到机架供电的一整套电气系统。而全球约四分之一的数据中心都在使用ABB的技术，公司还在与英伟达合作，开发面向吉瓦级AI数据中心的新一代电力架构。
AI的尽头，不只是算力，也是电力。
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https://github.com/obot-platform/obot
Obot 是 Obot AI 开源的 AI 治理平台。它用 MCP 和 LLM 网关，把 Claude Code、Codex、Cursor、VS Code 等客户端接到获准使用的模型和服务上。
团队可以自行部署 MCP Server 和 Agent，并用身份、权限、凭据和审计功能管住整个链路。
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这次全世界受到AI影响最大的国家产业之一是印度🇮🇳IT外包行业。
印度过去30年的核心优势是：
美国一个工程师太贵，同样的工资，我可以给你10个便宜的印度工程师。
AI正在把这个优势削弱，因为现在美国客户会问：
我为什么需要10个人？2个人+ AI 能不能完成？
而且还没有任何嘴炮。
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