个人主义才能救AI
https://mp.weixin.qq.com/s/NgMqVokzcjj1ng68x5kVMg
有一句是，因为革命过于成功而让人们忘记了革命的原因。personal agent就是这个意思，由于移动互联网过于成功，而基本上否定了邮件——这个personal agent最主要的场景。
比如我这两天拿codex订德黑兰酒店，虽然已经很方便了，实现了自动砍价。但还是远远不如携程一键下单给人的确定感。
@aigc1024

推荐一个 A 股玩家可以收藏的开源项目：easy-stock，直接把 AI 投研做成桌面软件了。
它把平时炒股最费时间的几件事塞到一起：行情分析、市场情绪、财经资讯、AI 智能投研。
以前盯盘、翻新闻、做复盘要开好几个软件，现在可以直接交给 AI 辅助整理和分析，对散户来说省事不少。
最爽的是源码直接公开，自己电脑就能折腾。 不过项目仅限个人非商业使用，别忽略授权限制。
GitHub：https://github.com/jundizhou/easy-stock

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🔥 生图自由！本地跑 AI 绘图，这两个模型建议直接收藏。
不想排队、不想上传图片到云端，想在自己电脑上跑，可以重点看看：
1️⃣ Qwen-Image 2.1 Viggle Turbo
Qwen-Image 2.1 的蒸馏加速版本，主打少步数快速出图，更适合低显存 / 统一内存设备折腾。
🔗 https://huggingface.co/Viggle/Qwen-Image-2.1-viggle-turbo
2️⃣ Z-Image-Turbo
Tongyi-MAI 推出的高速生图模型，主打 8 步生成 + 高画质，速度和效果兼顾。
🔗 https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
本地部署最大的爽点：数据留在自己电脑，生成额度自己说了算。
有 NVIDIA 显卡或者 Apple Silicon Mac 的，都可以研究下这两个。

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推荐一个真有点狠的开源项目：jianying-headless，直接让 Codex 在后台帮你剪视频。
它把剪映做成了无界面自动化工作流：素材丢给 Agent，后台就能生成剪映原生工程草稿，多轨、画中画、字幕都还是可编辑的。
更爽的是接入 ASR 后，可以自动处理口播卡壳、废、停顿和气口。AI 剪歪了也不怕，直接打开剪映，在生成的草稿上手动修两下就行。
AI 负责粗剪和对轴，人负责最后精修，这才是 Agent 剪视频最实用的形态。
GitHub：https://github.com/mcncarl/jianying-headless

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有研究说，破折号反而是人类写作的特征
@aigc1024

突然悟了，today.ai选择在中秋国庆这个时间点搞推广，是不是因为它的精英受众，恰恰都在这个时候Gmail和Notion里有一堆国外旅游机票酒店日程……
过了这村就没这店了！
@aigc1024

一次经典的伪对冲案例。
多头押AI基建，空头押软件被AI颠覆，看着是对冲，其实赌的是同一件事，同一个方向：AI繁荣继续。
所以AI一单被怀疑，两边同时亏。439%的净值，450亿的规模，撑不过市场对同一个叙事的一波犹豫。六天，从全球最赚钱的基金，到被迫清仓。

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MiniMax H3的复刻能力相当不错
乍一看还没分辨出来，以为H3给了我原片
左边原片，右边复刻👇🏻

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帮正在迷茫的人把"我不知道想要什么"拆成能下手的问，一步步变成可以验证的方向假设。
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

把几百页的 PDF 直接甩给 AI，最大的坑就是：前头还认真读，后头就开始糊弄，最后总结全靠猜。
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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做安全、搞逆向的，这个 GitHub 仓库 reverse-skill 建议直接收了。
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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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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光看界面，就知道很实用了！！
剪映里的文字模版大都是要会员的，用AI什么样的样式模版搞不出来？？

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