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
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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日企的伟大之处，跟日企打过交道的人都懂：
他们的软件难用到反人类！
流程复杂到离谱，
却能硬生生拒绝所有新IT技术，
年复一年重复着枯燥操作。
真哪天AI把全球服务器全黑了，
大部分企业直接原地崩盘，
日企反而能笑到最后，
毕竟他们没什么重度依赖的后端，
重写一万个Excel就能重启事业。
哈哈哈哈
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
他们的软件难用到反人类！
流程复杂到离谱，
却能硬生生拒绝所有新IT技术，
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全新旗舰品牌，正式启航
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https://mp.weixin.qq.com/s/TMGKfSIBVjj4psLghLkMjw
林峰侥幸发现ZCode的安全漏洞，是因为电脑硬盘太小。他愿意刨根问底，又常年写技术博客、有开发者关注。缺任何一样，风险都可能存在更久。
会受数据安全影响的，不只开发者。目前，腾讯、阿里、字节正在打 AI 办公助理大战，争夺上亿用户。Muse 为首的一波personal agent有望吸纳更海量的信息——相信在几个月内，这也会成为国内大厂对未来的 “新洞察”。
更多的数据，更大的诱惑，更严峻的问。一位研究员跟我说，“你只能祈祷公司有良心”。
在《Why Privacy Matters》中，隐私法学者 Neil Richards 提到：隐私关乎权力。掌握人的信息，能让人获得支配他人的力量。
Welcome to the brave new world.
@aigc1024
AI时代，8GB内存的 iPhone 也不够用了。
苹果最近把AI完整支持名单放出来了，想用“满血版”AI，门槛直接卡在12GB内存。也就是说，只有18 Pro系列、17 Pro系列和iPhone Air能解锁完整功能。少那4GB，你只能拿到基础版，也就是个阉割版。
同样升个iOS 27，不同机型体验直接分成三拨：12GB用户有满血 AI，8GB用户凑合用。iPhone 15及以下机型最惨，系统能升，AI功能没份。
随着AI功能越来越多和越来越强，8GB迟早也会被淘汰。
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苹果最近把AI完整支持名单放出来了，想用“满血版”AI，门槛直接卡在12GB内存。也就是说，只有18 Pro系列、17 Pro系列和iPhone Air能解锁完整功能。少那4GB，你只能拿到基础版，也就是个阉割版。
同样升个iOS 27，不同机型体验直接分成三拨：12GB用户有满血 AI，8GB用户凑合用。iPhone 15及以下机型最惨，系统能升，AI功能没份。
随着AI功能越来越多和越来越强，8GB迟早也会被淘汰。
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它不只是颜值高，功能也挺猛：
GPU 加速 + 分屏、会持久化、SSH 管理、命令管理、任务通知都有，还专门针对 AI CLI 做了适配，可以识别 Kimi CLI、CodeBuddy 等工具的运行状态。
最爽的是窗口关了会还在，跑 Agent、SSH 长任务不用担心手滑关窗口。
再加上毛玻璃、透明主，终于有点 Mac 现代终端那味了。
Windows 天天跑 Claude Code / Codex / 各种 AI CLI 的，可以试试。
GitHub：https://github.com/Kuddev/pebrel
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AI Agents for Beginners 在 GitHub 已接近 7.2 万 Star，一共 18 个单元，从入门一路覆盖到实战：
① 工具调用、Agentic RAG、规划
② 多 Agent 协作、记忆、上下文工程
③ Computer Use、部署与安全
每节都有教程 + 短视频 + Python 示例，代码直接拿来跑，还能用 GitHub Models 免费额度练手。
不想今天看一篇、明天找一个视频，这套直接按顺序学就行。
https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners
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平时你看到的只是
AIHOT 上每天整理好的 AI 热点，这次作者直接把背后的整套系统开源了。
从信息采集、AI 精选评分、内容聚簇，到生产环境实际使用的 Prompt，能公开的基本都放出来了。
对做 AI 资讯站、热点监控、内容聚合、自媒体选的人来说，最值得看的不是前端，而是它这套“每天怎么从海量信息里筛出热点”的方法。
这已经不只是一个开源项目，更像是一套跑过百万月活的 AI 内容站实战模板。
https://github.com/KKKKhazix/AIHOT
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最稳大平台，点击以下链接认证
😍 世博联盟-联盛担保1000万U😍 okapy钱包-ok28担保上押300万U😍 8G国际娱乐官方福利群 公开透明
Codex 替你陷进工作的细节，但事情依然靠你推着走：你得惦记进展，你得留意变化，你得在合适的时候推进些什么。虽然手上的活少了，但你心里操心的事一点都没少，你的心力带宽依然被占用。
而 Personal Agent 能让你把“操心”本身也交出去。
突然有个想法，手里实在没空，就交给一个 agent 去探索。有件事需要长期关注，就让另一个 agent 专门盯着。不必每次都等自己腾出精力，事情才能开始。
在 https://Sumus.im，我觉得最有趣的用法，就是每天早上让 agent 们向你汇报进展。工作上的、生活上的，昨天交代的、前几周随口提起的……
你可能都快忘了，但每一件值得操心的小事它都还记着，并且还在推进。
@aigc1024
所以MBZUAI的崛起速度非常快，其中很重要的原因，就是直接把AI冠冕堂皇地写进学校名字里了。
CS和AI这两个概念已经足够久远了，至少大半个世纪了，写进学校名字里完全没有任何问。
现在这批新型研究型大学，就应该改变思维，把CS和AI理直气壮写进官方名字，就为了抢生源，不仅不丢人，而且很光荣。
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CS和AI这两个概念已经足够久远了，至少大半个世纪了，写进学校名字里完全没有任何问。
现在这批新型研究型大学，就应该改变思维，把CS和AI理直气壮写进官方名字，就为了抢生源，不仅不丢人，而且很光荣。
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在昨晚 OpenAI 宣布企业套餐里加入 GLM 5.3 等开源模型之后，A\\ 立即发布报告，严肃批评了 GLM 5.3 等开源模型的安全问。
这个报告的信息量不大，但看完之后满脸问号。。。
报告先说 GLM-5.3 是「迄今发布的网络安全能力最强的开源模型」。
比美国前沿模型落后约4个月。
他们测试了几个模型，这些模型包括 Opus 4.6，Kimi K3，DeepSeek Flash，但 GLM 5.3 是唯一一个具备漏洞利用能力的模型。
然后提到 GLM 5.3 其实自带了安全护栏。
但是因为它是开源的，任何开源模型都可以通过一种拒绝行为削减技术，abliteration 来重新配置模型，专门移除拒绝行为，训练出不安全的 GLM 5.3 版本，制作一次约4400美元成本。
简单说就是开源模型天然可以改权重，都不安全。
对这个移除拒绝行为abliteration 的模型进行评测，发现这个版本确实很不安全。
对于原版的带安全护栏的 GLM 5.3，通过欺骗性提示词、预填充思考等方式，可以欺骗模型参与到危险的任务中。
而 Claude 不提供预填充思考功能，也不开源，无法被 abliteration，所以非常安全。
报告最后呼吁，让更多企业和机构用上安全的闭源模型刻不容缓。
。。。
这个报告看起来是在讨论模型安全，实则带着积分自我兜售的意思。
开源模型自带了安全护栏，然后你通过训练把它的安全护栏去掉，以此论证开源模型并不安全。
如果觉得开源模型不安全，大可以开源一个安全的给大家用。
也可以选择积极地参与到开源模型的安全建设里，一起为安全做出努力。
你也可以选择把自己的模型开放给全世界，不要天天封号。
卖模型就卖模型，还要占据个道德的高地。
@aigc1024
这个报告的信息量不大，但看完之后满脸问号。。。
报告先说 GLM-5.3 是「迄今发布的网络安全能力最强的开源模型」。
比美国前沿模型落后约4个月。
他们测试了几个模型，这些模型包括 Opus 4.6，Kimi K3，DeepSeek Flash，但 GLM 5.3 是唯一一个具备漏洞利用能力的模型。
然后提到 GLM 5.3 其实自带了安全护栏。
但是因为它是开源的，任何开源模型都可以通过一种拒绝行为削减技术，abliteration 来重新配置模型，专门移除拒绝行为，训练出不安全的 GLM 5.3 版本，制作一次约4400美元成本。
简单说就是开源模型天然可以改权重，都不安全。
对这个移除拒绝行为abliteration 的模型进行评测，发现这个版本确实很不安全。
对于原版的带安全护栏的 GLM 5.3，通过欺骗性提示词、预填充思考等方式，可以欺骗模型参与到危险的任务中。
而 Claude 不提供预填充思考功能，也不开源，无法被 abliteration，所以非常安全。
报告最后呼吁，让更多企业和机构用上安全的闭源模型刻不容缓。
。。。
这个报告看起来是在讨论模型安全，实则带着积分自我兜售的意思。
开源模型自带了安全护栏，然后你通过训练把它的安全护栏去掉，以此论证开源模型并不安全。
如果觉得开源模型不安全，大可以开源一个安全的给大家用。
也可以选择积极地参与到开源模型的安全建设里，一起为安全做出努力。
你也可以选择把自己的模型开放给全世界，不要天天封号。
卖模型就卖模型，还要占据个道德的高地。
@aigc1024
一个很容易被忽略的场景和趋势：
AI 正变成 GPU 图形渲染流程里的一个步骤。
有人用 TypeGPU 跑了一个 448×448 的单目深度模型，在 M4 Pro 上大概 8ms 就能跑完一次推理（中间还要做约 250 次 GPU 调度）。
但重点不在 8ms，而在后面这件事：
模型算出来的深度图（Depth Buffer），可以直接拿去做光照计算（Lighting Pass）。
整个过程不需要：
GPU → CPU → GPU 来回搬数据
不需要额外复制一份结果
不需要跨框架同步
也不需要把 AI 推理和图形渲染拆成两套系统再做复杂对接
AI 推理、光照计算、最终绘制，都在同一个 GPU 流程里完成。
这意味着一件事：
AI 和传统图形渲染之间那道“分界线”正在消失。
以前的渲染流程大概是：
几何建模 → 光栅化 → 光照 → 后处理
未来可能变成：
几何建模 → AI 推理 → 光照 → AI 推理 → 后处理
比如深度估计、材质生成、光照预测、超分辨率、降噪、补帧……这些能力不再是“渲染完之后再调用的外挂”，而是可能直接变成渲染流程的一部分。
AI 正在变成 GPU 的原生能力之一。
模型不再是外部工具，而是渲染管线里的一个步骤；推理结果也不再是“输出”，而是下一步计算的输入。
当 AI 推理快到只有几毫秒，而且数据全程不离开 GPU 时，很多以前觉得“没必要用 AI”的实时图形场景，现在突然都变得可行了。
这可能才是端侧小模型真正开始大规模进入实际应用的起点。
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AI 正变成 GPU 图形渲染流程里的一个步骤。
有人用 TypeGPU 跑了一个 448×448 的单目深度模型，在 M4 Pro 上大概 8ms 就能跑完一次推理（中间还要做约 250 次 GPU 调度）。
但重点不在 8ms，而在后面这件事：
模型算出来的深度图（Depth Buffer），可以直接拿去做光照计算（Lighting Pass）。
整个过程不需要：
GPU → CPU → GPU 来回搬数据
不需要额外复制一份结果
不需要跨框架同步
也不需要把 AI 推理和图形渲染拆成两套系统再做复杂对接
AI 推理、光照计算、最终绘制，都在同一个 GPU 流程里完成。
这意味着一件事：
AI 和传统图形渲染之间那道“分界线”正在消失。
以前的渲染流程大概是：
几何建模 → 光栅化 → 光照 → 后处理
未来可能变成：
几何建模 → AI 推理 → 光照 → AI 推理 → 后处理
比如深度估计、材质生成、光照预测、超分辨率、降噪、补帧……这些能力不再是“渲染完之后再调用的外挂”，而是可能直接变成渲染流程的一部分。
AI 正在变成 GPU 的原生能力之一。
模型不再是外部工具，而是渲染管线里的一个步骤；推理结果也不再是“输出”，而是下一步计算的输入。
当 AI 推理快到只有几毫秒，而且数据全程不离开 GPU 时，很多以前觉得“没必要用 AI”的实时图形场景，现在突然都变得可行了。
这可能才是端侧小模型真正开始大规模进入实际应用的起点。
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很多朋友都在用这个 Skill 或修改之后的版本，为他们的文章配插画。
这个 Skill 也不仅能做插画，还可以直接做插画风格的 HTML，今年夏天我在出海去的分享就是用这个 Skill 直接制作完成的。
一副插画，讲一个故事，相比密密麻麻的信息图 PPT，简单的东西反而更能获得大家的注意力。
今天这个 Skill 也上架到了百度搭子的生态计划，尝试做一下商业化。
把自己的服务内置到 Skill 里让各个 Agent 去调用，是一种新的产品推广方式。
百度搭子现在在构建生态，也承诺永不抽佣，不存在互联网时代的 App Store 分成逻辑。
如果是 Skill 的开发者可以试试
大家可以在技能广场里在这里找到这个橙线插画 skill
@aigc1024
