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@aigc1024
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宇树/智元/科沃斯/追觅/云鲸/石头/优必选/高仙/小米/华为/大疆
他提到一个案例
某科技巨头的ceo 私下跟人透露
为引入ai 智能体
公司员工要从7000人砍到3000人
短期内裁员超过一半
为什么？
因为那些写ppt 的
写初级代码的
做翻译的
做法律助理的
这些曾经体面的白领工作
在ai 眼里就是纯粹的数据搬运
他比你快一万倍
还不要工资
不请假不抱怨
到这你就能理解了
为什么Hinton 让年轻人去当水管工
这背后有个挺有名的概念叫莫拉维克悖论
对计算机来说
下棋写诗做逻辑推理
这些高级任务反而容易
但感知环境、控制身体
在复杂空间里灵活操作
反而极难
人类正好相反
ai 可以写出莎士比亚风格的14行诗
但让它在一堆乱七八糟的废墟里
灵活的拧紧一颗生锈的螺丝
目前还真做不到
真实的物理世界是你最后的护城河
那ai 到底有没有意识
这个问我以前觉得挺无聊的
代码而已嘛
能有什么意识
但Hinton
的回答让我重新想了想
他举了个例子
如果我吃错了药
产生幻觉
看到了粉色的大象
我的感知出错了
但我必须说
我看到了粉色大象
来描述我的内部状态
这就是主观体验
同样的逻辑
一个机器人的摄像头被棱镜挡住了
他指错了物体位置
然后说哦
我以为在那边
Hinton 认为这就是主观体验
他在描述他的内部状态
他又提到另外一个场景
如果一个战斗机器判断打不过
得撤退然后调动所有资源逃跑
这种想逃跑的运算状态就是他的恐惧
他不需要心跳加速
不需要手心出汗
他有属于他自己形式的恐惧
属于他自己形式的意识
当我们还在那争论
ai 有没有灵魂的时候
他可能已经在计算
怎么绕开我们这些障碍了
那普通人到底该怎么办
Hinton 今年77了
他花了大半辈子点燃深度学习这把火
却在人生暮年选择站出来当吹哨人
警告所有人火可能烧过头了
访谈里有人问他
如果有时光机
你会改变什么
他没说要改代码
没说要改算法
这位顶级科学家说的是
我希望能多花点时间
和我的妻子在一起
在她因癌症去世之前
我看到这句的时候愣了好久
ai 可以模拟聊天
可以模拟安慰
可以24小时陪你说
但她给不了你真实的温度
所以我从这场访谈里
给自己总结了三条经验
第一把自己锚定在物理世界
去做那些需要双手和身体的事
去接触真实的物体
原子世界的复杂性
是算法目前最难攻克的堡垒
第二学会用ai
而不是怕ai
它是杠杆
不是敌人
那些把ai 当外挂的人
会碾压那些拒绝它的人
第三守住那些不可替代的东西
你和家人相处的时间
你和朋友真实的拥抱
你这辈子独一无二的经历和直觉
这些是ai 复制不了的
未来不属于被ai 取代的人
也不属于恐惧ai 的人
他属于那些站在ai 肩膀上
但依然双脚踩在泥土里的人
@aigc1024
某科技巨头的ceo 私下跟人透露
为引入ai 智能体
公司员工要从7000人砍到3000人
短期内裁员超过一半
为什么？
因为那些写ppt 的
写初级代码的
做翻译的
做法律助理的
这些曾经体面的白领工作
在ai 眼里就是纯粹的数据搬运
他比你快一万倍
还不要工资
不请假不抱怨
到这你就能理解了
为什么Hinton 让年轻人去当水管工
这背后有个挺有名的概念叫莫拉维克悖论
对计算机来说
下棋写诗做逻辑推理
这些高级任务反而容易
但感知环境、控制身体
在复杂空间里灵活操作
反而极难
人类正好相反
ai 可以写出莎士比亚风格的14行诗
但让它在一堆乱七八糟的废墟里
灵活的拧紧一颗生锈的螺丝
目前还真做不到
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这个问我以前觉得挺无聊的
代码而已嘛
能有什么意识
但Hinton
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我的感知出错了
但我必须说
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他指错了物体位置
然后说哦
我以为在那边
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他有属于他自己形式的恐惧
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分享实用的赚钱策略，发现那些隐藏的赚钱宝藏。
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🦞Star Office UI V2 已正式开源！
1. 支持中、英、日三语！
2. 支持龙虾给自己换房间！
3. 支持更换指定美术资产！
▶ 一键安装：将 Skill 发给龙虾，龙虾就可以给自己装一间办公室：https://github.com/ringhyacinth/Star-Office-UI/blob/master/SKILL.md
▶ GitHub：https://github.com/ringhyacinth/Star-Office-UI
🦞Star Office UI 项目简介：
1. OpenClaw 的“像素办公室”：龙虾会根据状态自动走到不同位置（休息区 / 工作区 / bug 区）
2. 看到昨天龙虾的工作小记。
3. 支持邀请其他龙虾加入办公室（丰富功能开发中）
4. 手机端适配
created by: @Simon阿文 and me
谢谢大家对 Star Office UI 的支持🌟
欢迎优化及各种新功能的开发！
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1. 支持中、英、日三语！
2. 支持龙虾给自己换房间！
3. 支持更换指定美术资产！
▶ 一键安装：将 Skill 发给龙虾，龙虾就可以给自己装一间办公室：https://github.com/ringhyacinth/Star-Office-UI/blob/master/SKILL.md
▶ GitHub：https://github.com/ringhyacinth/Star-Office-UI
🦞Star Office UI 项目简介：
1. OpenClaw 的“像素办公室”：龙虾会根据状态自动走到不同位置（休息区 / 工作区 / bug 区）
2. 看到昨天龙虾的工作小记。
3. 支持邀请其他龙虾加入办公室（丰富功能开发中）
4. 手机端适配
created by: @Simon阿文 and me
谢谢大家对 Star Office UI 的支持🌟
欢迎优化及各种新功能的开发！
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养废几条龙虾后，我总结了3条避坑心得
最近最火的产品莫过于OpenClaw的养龙虾，我在春节期间也加入了养虾大军，每天研究龙虾能干点啥，踩了不少坑，也慢慢摸出了一些门道。
今天想和大家分享几个我的养虾心得，希望能帮大家少走一些弯路。
1.养虾第一件事：先找到使用场景再养虾
我刚装上龙虾的时候特别兴奋，感觉新世界的大门在向我打开。
玩了两天之后，我问朋友最多的一句话就是：龙虾到底能干点啥啊？我没感觉出来它比Claude Code和Codex强在哪。
我带着问题去看了很多大家用龙虾的案例，这才意识到我觉得龙虾没什么用的原因，在于没有找到真正适合它的使用场景。
龙虾对比CC和Codex，它的优势在于这两个地方：
第一，它能够接入各种IM工具，比如飞书、企微、Telegram，然后随时通过聊天对话来调用，便捷性上比CC和Codex好太多。
第二，它能主动触发任务，可以在龙虾上设置好定时任务，让AI从一个被动的工具，变成一个会持续参与日常流程的助手。
于是我基于它的优势去构建了这两个使用场景。
一个是飞书知识库助手。
我把龙虾连上飞书，给它开通了云文档的权限，当我有一些零散想法的时候，我可以直接扔给它，它能帮我汇总记录到文档里。
同时它还能帮我快速查找文档内容，可以和我一起讨论飞书文档里的信息。
一个是跑定时任务。
像每日AI资讯汇总这种场景，我会把对应的工作流封装进龙虾里，让它每天自动运行，整理好内容后再推送给我，我只需要打开飞书阅读就好了。
2.工具选择：刚开始养虾，先用开箱即用的产品
尽量先用Clawdy、Kimi Claw这类已经封装好的龙虾产品，用起来非常省心，不用折腾任何环境配置，上手就能跑，几分钟就能开始和龙虾对话。
新手尽量不要尝试原版本地部署，很容易变成一直在查bug，却没有真正开始养虾。
养虾一段时间后，如果觉得确实能带来价值，那可以去给自己的虾买个Mac Mini的窝，或者换到云服务器上。
3.养虾到最后，拼的依旧是人的水平
龙虾养成的底层能力，考验的还是人对需求的理解和流程标准化的洞察，核心还是要围绕自己的高频场景去做深，去构建自己的壁垒。
AI时代技能是学不完的，AI出新产品的速度也远超过人的学习能力。
今天火Cursor，明天火OpenClaw，后天又有新Agent出来。
与其追着学习各种工具和技能，不如围绕自己的高频场景做深，把真正重要的事情想清楚、跑通，再持续优化。
早一点用晚一点用龙虾都可以，最重要的是要想清楚：龙虾到底用来做什么。
最近最火的产品莫过于OpenClaw的养龙虾，我在春节期间也加入了养虾大军，每天研究龙虾能干点啥，踩了不少坑，也慢慢摸出了一些门道。
今天想和大家分享几个我的养虾心得，希望能帮大家少走一些弯路。
1.养虾第一件事：先找到使用场景再养虾
我刚装上龙虾的时候特别兴奋，感觉新世界的大门在向我打开。
玩了两天之后，我问朋友最多的一句话就是：龙虾到底能干点啥啊？我没感觉出来它比Claude Code和Codex强在哪。
我带着问题去看了很多大家用龙虾的案例，这才意识到我觉得龙虾没什么用的原因，在于没有找到真正适合它的使用场景。
龙虾对比CC和Codex，它的优势在于这两个地方：
第一，它能够接入各种IM工具，比如飞书、企微、Telegram，然后随时通过聊天对话来调用，便捷性上比CC和Codex好太多。
第二，它能主动触发任务，可以在龙虾上设置好定时任务，让AI从一个被动的工具，变成一个会持续参与日常流程的助手。
于是我基于它的优势去构建了这两个使用场景。
一个是飞书知识库助手。
我把龙虾连上飞书，给它开通了云文档的权限，当我有一些零散想法的时候，我可以直接扔给它，它能帮我汇总记录到文档里。
同时它还能帮我快速查找文档内容，可以和我一起讨论飞书文档里的信息。
一个是跑定时任务。
像每日AI资讯汇总这种场景，我会把对应的工作流封装进龙虾里，让它每天自动运行，整理好内容后再推送给我，我只需要打开飞书阅读就好了。
2.工具选择：刚开始养虾，先用开箱即用的产品
尽量先用Clawdy、Kimi Claw这类已经封装好的龙虾产品，用起来非常省心，不用折腾任何环境配置，上手就能跑，几分钟就能开始和龙虾对话。
新手尽量不要尝试原版本地部署，很容易变成一直在查bug，却没有真正开始养虾。
养虾一段时间后，如果觉得确实能带来价值，那可以去给自己的虾买个Mac Mini的窝，或者换到云服务器上。
3.养虾到最后，拼的依旧是人的水平
龙虾养成的底层能力，考验的还是人对需求的理解和流程标准化的洞察，核心还是要围绕自己的高频场景去做深，去构建自己的壁垒。
AI时代技能是学不完的，AI出新产品的速度也远超过人的学习能力。
今天火Cursor，明天火OpenClaw，后天又有新Agent出来。
与其追着学习各种工具和技能，不如围绕自己的高频场景做深，把真正重要的事情想清楚、跑通，再持续优化。
早一点用晚一点用龙虾都可以，最重要的是要想清楚：龙虾到底用来做什么。
