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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这是一个对式的 AI 工作流,不是心理测试。它一次只问一个问,先把"迷茫"拆成七种不同的卡住状态,再决定下一步是内省、查信息、缩减选项还是行动。判断方向靠三类证据:愿意认领的动机、普通一天过得合不合身、现实条件走不走得动。三类证据凑齐,才形成一个方向假设,默认只保留 2–3 个。
https://github.com/Jax-void02/becoming-lab
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最近和 researchers 交流的一些 memo:
- 模型 researchers 大多认为 Jev 被高估了。它实质上是几年前的技术,并没有特别新的突破。之所以能火,可能只是因为最近确实没什么新的范式突破,而人们又需要信仰充值,于是“点兵点将”,刚好点到了它(xs,founder 的 OpenAI 背景,以及很吸睛的个人风格,可能也有贡献。
- Muse 这一波这么火,说明大家一直都有强烈的 Personal Agent 的需求。几个月前 OpenClaw 出来的时候,模型能力还没 ready。现在模型终于 ready 了,于是应用开始开花结果。
- 我们离真正不需要 human in the loop 的 RSI,可能还很遥远。RSI 现在也越来越像 AGI,就是大家都在谈,也都觉得它终将发生,但没人知道什么时候才能真的到来。
- 合成数据依然有很大市场。一个重要原因是,模型越来越难蒸馏了。比如大家能明显感觉到 GPT Astra 和 Opus 5.5 都做了大量 RL,而这条路线里真正拉开差距的很多 insights,并不能只靠蒸馏输出复现。
@aigc1024
- 模型 researchers 大多认为 Jev 被高估了。它实质上是几年前的技术,并没有特别新的突破。之所以能火,可能只是因为最近确实没什么新的范式突破,而人们又需要信仰充值,于是“点兵点将”,刚好点到了它(xs,founder 的 OpenAI 背景,以及很吸睛的个人风格,可能也有贡献。
- Muse 这一波这么火,说明大家一直都有强烈的 Personal Agent 的需求。几个月前 OpenClaw 出来的时候,模型能力还没 ready。现在模型终于 ready 了,于是应用开始开花结果。
- 我们离真正不需要 human in the loop 的 RSI,可能还很遥远。RSI 现在也越来越像 AGI,就是大家都在谈,也都觉得它终将发生,但没人知道什么时候才能真的到来。
- 合成数据依然有很大市场。一个重要原因是,模型越来越难蒸馏了。比如大家能明显感觉到 GPT Astra 和 Opus 5.5 都做了大量 RL,而这条路线里真正拉开差距的很多 insights,并不能只靠蒸馏输出复现。
@aigc1024
推荐一个开源项目 AI-reads-books,它干脆换了个“笨办法”:让 AI 真正一页一页把书读完。
每读一页就提取知识点存进本地知识库,读到一定页数再生成阶段总结,等整本书全部读完,最后把前面的知识和阶段总结串起来,生成完整总结。
GitHub:https://github.com/echohive42/AI-reads-books-page-by-page
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它并不是把一堆链接随便堆着,而是把逆向工程、授权渗透、安全研究、CTF 等相关资料和 Skill 归整到一起,目录相当完整,适合想系统学安全的人慢慢啃。
尤其眼下 Claude Code、Codex 这类 Agent 越来越强,这种能直接喂给 AI 的安全知识库,价值只会越来越高。
这种仓库别光点赞,先 Fork 一份,说不定哪天真能用上。
GitHub:https://github.com/zhaoxuya520/reverse-skill
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跟党走 Skill
把 A 股板块的政策、权威媒体、市场资金、公司与 ETF 数据封装成 AI Agent 可直接查询、组合和二次开发的 Skill,每项关键判断保留来源、日期和证据链。
https://github.com/MobiusQuant/Gendangzou-skill
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把 A 股板块的政策、权威媒体、市场资金、公司与 ETF 数据封装成 AI Agent 可直接查询、组合和二次开发的 Skill,每项关键判断保留来源、日期和证据链。
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有一个大傻逼告诉我,说商科比计算机厉害多了,
说计算机的学生只会写代码,不会跟人沟通,全是哑巴,马上就要被AI一锅端团灭死无葬身之地了,
而学商科的人,天天研究企业发展、企业战略、商业分析的课程,精通与人沟通,人人都是超级大企业家,永远不会被AI淘汰。
https://www.youtube.com/watch?v=k7_gig_OdsM
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说计算机的学生只会写代码,不会跟人沟通,全是哑巴,马上就要被AI一锅端团灭死无葬身之地了,
而学商科的人,天天研究企业发展、企业战略、商业分析的课程,精通与人沟通,人人都是超级大企业家,永远不会被AI淘汰。
https://www.youtube.com/watch?v=k7_gig_OdsM
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Next Token 词元之外 更新第四期
Opus 5.5 越界进入视频领域,Muse 爆火美国,以及中国到底有没有 AI 产品经理?
B 站视频播客首发,欢迎收听
https://www.bilibili.com/video/BV1AAaa6VE88/?vd_source=339aa02448f0dd40b27966b0b61d0cc5
小宇宙也同步上线,收听地址
https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab95070e742e36efcbbe1f2
@aigc1024
Opus 5.5 越界进入视频领域,Muse 爆火美国,以及中国到底有没有 AI 产品经理?
B 站视频播客首发,欢迎收听
https://www.bilibili.com/video/BV1AAaa6VE88/?vd_source=339aa02448f0dd40b27966b0b61d0cc5
小宇宙也同步上线,收听地址
https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab95070e742e36efcbbe1f2
@aigc1024
https://github.com/swy2018/Aurora-Audio-Studio
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第一次,我以为AI搞黄只是小打小闹、随性而发,
没想到人家已经变成产业,做出了规模!
第二次,我以为开源视频模型会是生产主力,
没想到闭源才是,而且友友说还有不受审查的特供版!
第三次,原帖冲到200万,无意间好像成了“推广大使”,
而我的初衷只是想讨论AI视频模型!
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一句,只说了主,没有给任何效果描述。
Opus 5.5 做出来的视频,音效、节奏、转场和动效,已经秒杀很多所谓“专业”的 AI 视频 Agent 。
但也没必要吹得太夸张。
这种能力目前很大一部分,本质上还是模型理解需求之后,自动写代码、调动画参数、拼时间轴。
代码动效,太容易被复制了!
可能下个版本,GPT就能追上来!
真正要学习“AI视频”,还是要多学习基本功。
不管是“生成视频”、“拍摄视频”还是这种“代码动画”。
相比“一句做视频”,更该去学的是:
什么时候该用什么画面?
镜头什么时候切?
音乐什么时候起?
信息怎么铺垫,高潮怎么制造,视觉注意力怎么引导?
模型越来越强,工具越来越傻瓜,差距会重新回到基本功上。
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Opus 5.5 做出来的视频,音效、节奏、转场和动效,已经秒杀很多所谓“专业”的 AI 视频 Agent 。
但也没必要吹得太夸张。
这种能力目前很大一部分,本质上还是模型理解需求之后,自动写代码、调动画参数、拼时间轴。
代码动效,太容易被复制了!
可能下个版本,GPT就能追上来!
真正要学习“AI视频”,还是要多学习基本功。
不管是“生成视频”、“拍摄视频”还是这种“代码动画”。
相比“一句做视频”,更该去学的是:
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12 套视觉主、1020 个版式页面、8576 个可调控件,雷达图、瀑布图、热力图、桑基图、甘特图等图表也都安排上了。
甚至连 SWOT、波特五力、PEST、商业模式画布这些分析模型都有。
以后让 AI 做 PPT,不只是“能生成”,而是开始往专业咨询级排版靠了。
GitHub:https://github.com/chuspeeism/dashi-ppt-skill
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