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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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太震撼了！我看到这个消息，直接从床上跳了起来。
就在昨晚，GPT5.4正式发布。有多强呢？一句来说，就是GPT已经可以直接操作你的电脑了。
Open AI说，这是针对专业工作最强大、最高效的模型。它将通用推理、编程能力，还有AI智能体工作流，完美地结合在了一起。
我们来看个案例。
首先呢，它具备了原生计算机操作能力。就是它可以像人类一样看屏幕，然后通过鼠标和键盘，跨软件和网站，自动执行复杂的工作流。
你看啊，这是它正在操控浏览器，自动发送电子邮件，还可以快速填写网页表单。
其次呢，它不仅能编程，还能自己测试和优化，这个真的太夸张了。
比如你看，这个主公园的建设游戏，就是用一句生成的。关键是生成后，GPT正在自己试玩游戏，再根据体验，自行优化游戏内容。
最后，GPT5.4在处理表格、PPT和文档方面的表现，也大幅提升。生成的内容啊，更具有审美和实用性，并且幻觉显著减少，事实错误率降低了18%到33%。
从GPT3.5到GPT5.4，AI已经不再是一个聪明的聊天机器人，而是一个能够直接操作电脑、写代码，并且熟练使用各种工具的超级员工。
那随着AI越来越强，我们普通人的未来到底在哪里？是不是在不久的将来，大家都要失业了？
我相信这是很多人的困惑。
这个问啊，我说下我自己的看法。
未来普通人呢，有两种活法。
一种叫AI工长，另一个叫一人公司。
什么是AI工长呢？
就是公司在招聘的时候啊，招的不是你这个人，而是你和你背后的AI团队。公司看中的，是你流畅使用各种AI解决问的能力。
那什么是一人公司呢？
就是你带着你的AI团队，开始直接为这个社会创造价值、提供服务。公司不再是购买你的时间，而是直接购买你的服务。
我自己啊，就是一人公司的典范。
一定要把AI当成是你的员工，你是他的领导。你要指挥他去做事，而不是去焦虑AI是不是会替代我。
@aigc1024
就在昨晚，GPT5.4正式发布。有多强呢？一句来说，就是GPT已经可以直接操作你的电脑了。
Open AI说，这是针对专业工作最强大、最高效的模型。它将通用推理、编程能力，还有AI智能体工作流，完美地结合在了一起。
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其次呢，它不仅能编程，还能自己测试和优化，这个真的太夸张了。
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最后，GPT5.4在处理表格、PPT和文档方面的表现，也大幅提升。生成的内容啊，更具有审美和实用性，并且幻觉显著减少，事实错误率降低了18%到33%。
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那随着AI越来越强，我们普通人的未来到底在哪里？是不是在不久的将来，大家都要失业了？
我相信这是很多人的困惑。
这个问啊，我说下我自己的看法。
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什么是AI工长呢？
就是公司在招聘的时候啊，招的不是你这个人，而是你和你背后的AI团队。公司看中的，是你流畅使用各种AI解决问的能力。
那什么是一人公司呢？
就是你带着你的AI团队，开始直接为这个社会创造价值、提供服务。公司不再是购买你的时间，而是直接购买你的服务。
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@aigc1024
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你真正做的事只有三件：提需求、做实验、拍板。 AI时代，每个人都该养成封装Skill的习惯。
@aigc1024
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但对于基模来讲，真正应该看的KPI，一定是token消耗量（这点下面会说）。基模的愿景是成为AI大模型时代的水、电、煤，那token消耗量就是用水、用电、用煤量。追求DAU的KPI就会导致公司追求海量个人用户，但现实是：普通用户现在对AI的使用深度其实还不够。很多人只是问问题、写东西、偶尔生成内容。这确实能带来声量，但对模型的进化帮助有限，甚至可能是噪声。
也许大模型进化到下一阶段，载体就不是App形态呢？到那时，DAU带来的价值可能就只有品牌名字了。
所以，目前阿里千问App的DAU增长赶不上字节的豆包，在我看来现在没那么重要，全球60多亿人口，中国十多亿人口，AI应用才刚刚开始。
更何况微信都还没下场呢。国内大厂的AI竞争，严格来说才刚刚开始。
03
真正的胜负手：生态（即token消耗量）
真正决定胜负的，其实是生态。与其说林俊旸的离开是因为上面两点的短期乏力，不如说生态的失位，才是根本原因。
特别是龙虾火爆之后，minimax、moonshot、智谱接入之后带来的token消耗量暴涨，这意味着在全球开发者、自媒体中的影响力暴涨。阿里、字节、腾讯在干什么？没有第一时间去接入龙虾的生态窗口，这是很严重的战略失误。
大模型时代，全球开发者都可以创新，你无法预判下一个爆火的idea出自哪里。对基模来讲，重要的是能第一时间靠上去。
但可惜的是，阿里通义千问虽然在开源社区上做得很好，但是在生态连接上却不好。从24年到现在，巨大的基模相关的机会点：coding、agent、openclaw，可以说没有一个和通义千问是强相关的，这自然会导致在这些大机会点引发的token消耗量暴涨之时，模型能力增长变慢了。
生态爆发，会直接改变模型格局。Coding和Agent时期，带来Claude的暴涨，Gemini也乘势而起，给了OpenAI很大的压力，乃至现在美国大模型出现大乱战（最近马斯克狂批Claude的各种策略，何尝不是希望乱拳把老二拉下马自己上呢），而Openclaw这波生态，让minimax、moonshot、智谱的token消耗量直接完成了一次逆袭。当然从长期看，如果没有基模持续进化，这些公司很快也会面对大厂的价格战。
但是对阿里来说，真正的问题来自于战略判断：长期对生态机会的把握缺失，是比一个模型版本的落后、一个技术人才的流失，更值得警惕的问题。
写在最后：
AI行业有自己的优势，机会窗口出现得非常快，
也许半年、一年，巨大的机会就会出现。
只是窗口期越来越短，所有人都在拿放大镜看。
只因身在其中，你不能只做一个优秀的观众。
@Xinyang @yanjun
@瓦恁 @kyth
也许大模型进化到下一阶段，载体就不是App形态呢？到那时，DAU带来的价值可能就只有品牌名字了。
所以，目前阿里千问App的DAU增长赶不上字节的豆包，在我看来现在没那么重要，全球60多亿人口，中国十多亿人口，AI应用才刚刚开始。
更何况微信都还没下场呢。国内大厂的AI竞争，严格来说才刚刚开始。
03
真正的胜负手：生态（即token消耗量）
真正决定胜负的，其实是生态。与其说林俊旸的离开是因为上面两点的短期乏力，不如说生态的失位，才是根本原因。
特别是龙虾火爆之后，minimax、moonshot、智谱接入之后带来的token消耗量暴涨，这意味着在全球开发者、自媒体中的影响力暴涨。阿里、字节、腾讯在干什么？没有第一时间去接入龙虾的生态窗口，这是很严重的战略失误。
大模型时代，全球开发者都可以创新，你无法预判下一个爆火的idea出自哪里。对基模来讲，重要的是能第一时间靠上去。
但可惜的是，阿里通义千问虽然在开源社区上做得很好，但是在生态连接上却不好。从24年到现在，巨大的基模相关的机会点：coding、agent、openclaw，可以说没有一个和通义千问是强相关的，这自然会导致在这些大机会点引发的token消耗量暴涨之时，模型能力增长变慢了。
生态爆发，会直接改变模型格局。Coding和Agent时期，带来Claude的暴涨，Gemini也乘势而起，给了OpenAI很大的压力，乃至现在美国大模型出现大乱战（最近马斯克狂批Claude的各种策略，何尝不是希望乱拳把老二拉下马自己上呢），而Openclaw这波生态，让minimax、moonshot、智谱的token消耗量直接完成了一次逆袭。当然从长期看，如果没有基模持续进化，这些公司很快也会面对大厂的价格战。
但是对阿里来说，真正的问题来自于战略判断：长期对生态机会的把握缺失，是比一个模型版本的落后、一个技术人才的流失，更值得警惕的问题。
写在最后：
AI行业有自己的优势，机会窗口出现得非常快，
也许半年、一年，巨大的机会就会出现。
只是窗口期越来越短，所有人都在拿放大镜看。
只因身在其中，你不能只做一个优秀的观众。
@Xinyang @yanjun
@瓦恁 @kyth
这两天，阿里林俊旸离职的消息，在圈内动静很大。
聊瓜我不太擅长，但这件事能折射出阿里一些问题，是值得思考的。
先说结论吧，我认为是：阿里AI战略上出了问题。
为什么这么说？我们不妨跳出离职事件本身，代入一下AI基座模型牌桌上那些还有大量筹码玩家的视角，阿里、腾讯、字节、Google、OpenAI、Claude等等他们在关注什么？
AI基座大模型有三个事情很重要：
01
模型战争，本质是一场长期战争
从2022年开始大中小厂一起卷模型，如今只剩少数玩家。24年、25年，我和投资人探讨一个问题：业界很多声音说Scaling Law带来的模型性能增长斜率已经放平了。我的判断一直没变：模型能力还有巨大的提升空间。
原因很简单：过去模型吃掉的主要是互联网上能被搜索引擎抓到的公开数据（也就是几家巨头手里的存量）。但还有海量“沉默的数据”尚未被消化，比如现在大火的龙虾，吃的是：用户本地数据、个人生活轨迹里那些未被电子化的信息，这些数据里当然也包括多模态。
那在这个前提下，大厂之间模型竞争“你追我赶”其实是很正常的事情。阿里通义千问的模型能力在25年时还是国内第一领先，但在后面逐渐被赶上且速度不及预期、甚至被反超，这并非不可接受。毕竟短期领先，从来不是最重要的。要知道OpenAI作为行业先行者并且资源也是数一数二的，模型能力也被反超过，直到现在在很多方面也落后Claude。
一时的领先落后没那么重要，关键在于清晰的战略和持续长久的投入，就像Google的追赶甚至反超一样。所以，我们完全可以期待通义千问半年、一年后的表现，因为出问题的不是基模本身。
02
AI行业最大的KPI误区：DAU
我个人一直不认同：用DAU作为AI相关业务的KPI，这非常传统互联网，尤其是做基模的公司。但很奇怪，很多公司都在这么做，比如24年的minimax当时1000万DAU的目标，甚至OpenAI现在还会去说。在国内就更明显：豆包、千问、元宝几乎都在看这个指标。
最近专心搞 AI 基建，重点之一就是浏览器自动化，这也是小🦞能让很多小白高呼惊艳的大杀器。
调研了一圈之后，最后留下来的两个种子选手分别是 Agent-Browser 和 PinchTab 。
它们都说自己是给 Agent 用的新一代自动化工具，但用起来完全是两个物种。花了几天时间踩坑后，把我的一点小小的踩坑心得梳理一下，免得你们重蹈覆辙。
先说 Agent-Browser，这货真是个宝贝啊！不信你翻开 OpenClaw 看看也内置了它。
Vercel 这帮人做的 Agent-Browser，说白了就是给 Playwright 套了个"AI友好"的壳。最爽的是什么？你可以直接在和 AI 对的时候跟它说"点击登录按钮"，他就会自己去帮你探索到底应该点哪个按钮。
更妙的是，当你用 AI Coding（例如 Claude Code）帮你探索完自动化流程后，你可以让它再丝滑的转成 Playwright 生产代码。
这就像是先让 AI 先帮你画草图，等你满意了再让它你再把它变成工程图纸。整个过程行云流水，一个 Token 也不浪费。
再说 PinchTab，这玩意就是多自动化浏览器实例管理狂魔，还是能保存登录状态的那种！
PinchTab 是个 Go 写的独立服务，核心是一个 12MB 的二进制文件。执行之后会启动一个 HTTP 服务，然后 AI 就可以通过 curl 来通过调用这个服务去操控浏览器
它的设计哲学是："我不管你用什么语言，反正我就是个 HTTP 服务，你爱怎么调就怎么调。"
最大的卖点是多实例自动编排。如果你需要同时跑 10 个浏览器实例（比如管理 10 个不同 X 账户），用 Playwright 你得自己管端口、进程、配置文件路径……但 PinchTab 一行命令直接搞定：自动分配端口 9868、9869、9870，配置文件管理、健康检查全都内置。
这货还标榜自己能通过模拟人类的鼠标操作和点击操作习惯，进一步躲避网站的反爬虫检测。
我怎么越看这货越像是个搞灰产的神器？？？
如果你的工作流和我类似是这样的：
- "我就写个 TypeScript 脚本，单实例够用"
- "我主要用 Claude Code 帮我写代码"
- "我想要开发体验好，能快速迭代"
那就无脑直接上 Agent-Browser 吧，背靠 Playwright 和 Electron 两个爸爸，它就是为你而生的。
如果你是这样的：
- "我要同时管 10 个账户，每个都要独立浏览器"
- "我用 Python/Go，不想碰 Node.js"
- "我要部署成微服务，扔到 Docker 里"
那就从一开始就用 PinchTab 吧，这种轮子可不是 Vibe Coding 能随手搓出来的。
https://github.com/vercel-labs/agent-browser
@aigc1024
调研了一圈之后，最后留下来的两个种子选手分别是 Agent-Browser 和 PinchTab 。
它们都说自己是给 Agent 用的新一代自动化工具，但用起来完全是两个物种。花了几天时间踩坑后，把我的一点小小的踩坑心得梳理一下，免得你们重蹈覆辙。
先说 Agent-Browser，这货真是个宝贝啊！不信你翻开 OpenClaw 看看也内置了它。
Vercel 这帮人做的 Agent-Browser，说白了就是给 Playwright 套了个"AI友好"的壳。最爽的是什么？你可以直接在和 AI 对的时候跟它说"点击登录按钮"，他就会自己去帮你探索到底应该点哪个按钮。
更妙的是，当你用 AI Coding（例如 Claude Code）帮你探索完自动化流程后，你可以让它再丝滑的转成 Playwright 生产代码。
这就像是先让 AI 先帮你画草图，等你满意了再让它你再把它变成工程图纸。整个过程行云流水，一个 Token 也不浪费。
再说 PinchTab，这玩意就是多自动化浏览器实例管理狂魔，还是能保存登录状态的那种！
PinchTab 是个 Go 写的独立服务，核心是一个 12MB 的二进制文件。执行之后会启动一个 HTTP 服务，然后 AI 就可以通过 curl 来通过调用这个服务去操控浏览器
它的设计哲学是："我不管你用什么语言，反正我就是个 HTTP 服务，你爱怎么调就怎么调。"
最大的卖点是多实例自动编排。如果你需要同时跑 10 个浏览器实例（比如管理 10 个不同 X 账户），用 Playwright 你得自己管端口、进程、配置文件路径……但 PinchTab 一行命令直接搞定：自动分配端口 9868、9869、9870，配置文件管理、健康检查全都内置。
这货还标榜自己能通过模拟人类的鼠标操作和点击操作习惯，进一步躲避网站的反爬虫检测。
我怎么越看这货越像是个搞灰产的神器？？？
如果你的工作流和我类似是这样的：
- "我就写个 TypeScript 脚本，单实例够用"
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那就无脑直接上 Agent-Browser 吧，背靠 Playwright 和 Electron 两个爸爸，它就是为你而生的。
如果你是这样的：
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那就从一开始就用 PinchTab 吧，这种轮子可不是 Vibe Coding 能随手搓出来的。
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AI带你穿越地球的五次生物大灭绝
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它把所有你能想到的“世界正在发生什么”全塞进了一个界面。190多个新闻源，40多层跟地缘政治相关的数据，军事动向、能源流向、金融波动、基础设施状态，都在实时更新。冲突热点、航班航线、海运轨迹、卫星监测到的火点、市场波动、新闻动态，全部投影在一个旋转的3D地球上实时流动。
你看着那些光点、航线和色块，能直观感受到什么叫“世界的脉搏”。
真正让我停下来的不是这个界面有多酷，是它怎么用AI。
本地跑大模型，数据不用上传，新闻能关联前后文，还能基于这些数据给国家的稳定程度打分。你看着地图上某个区域颜色在变深，可以让AI解释这个颜色是怎么算出来的，或者结合前后文分析接下来可能发生什么。
我们习惯了在对话框里跟AI打交道，你问它答，像个随时待命的专家。但这个项目不一样，AI不在对话框里，它变成了整个界面的底层操作系统。那些人类根本看不过来的信息量，它消化完，直接变成地图上的颜色、亮度和轨迹。你不需要专门去问“最近有什么新闻”，新闻已经摆在了它该在的位置上。
这种看信息的方式，跟刷列表是两回事。信息按地理位置、影响大小、关联关系自然铺开，你像看天气图一样感知这个世界哪里在升温，哪里在波动。
更让我愣住的是这个项目的来历。作者是中东最大音乐流媒体平台Anghami的CEO，一个周末随手写的项目。他没做任何推广，今年2月底伊朗局势紧张那几天，日活突然冲到二十多万，总访问量突破两百万。有人在体育酒吧把它当背景屏，没比赛的时候就放着看世界在哪儿冒烟。
他的核心理念叫“零编辑”。没有人类编辑做判断，全靠一套信号聚合逻辑：一个信号是噪音，三四个信号在同一区域同时出现，才值得关注。比如某个地方同时出现互联网断网、军机绕飞、卫星火点，地图上那块颜色就会变深。
这个项目目前在GitHub上已经拿到超过2.4万个星标。而且不止一个版本，有侧重地缘政治的世界版，有盯着半导体和AI的科技版，还有追踪全球92家交易所的金融版。
以前这种级别的信息整合能力，大概只有国家机构才有。现在一个开源项目加上几行配置，一个人在自己电脑上就能跑起来。
而我们需要做的，只是告诉它该往哪看。
这让我思考，究竟什么是“价格”？
卖方的定价是基于成本，还是基于竞争？
这些都是表面现象。
一个商品其实卖多少钱都有人买。
它的价格，只需要符合买方的 ROI 就可以了。
买方的预期投入<=价格<=买方的预期收益
等价交换在某个点是可能的
大部分时候是不可能的
或者说因为商品对每个买家的价值是不同的，所以统一定价的商品，对所有人来说 ROI 都是不同的，等价交换只是一些偶然的点。
当你把价格定在免费，就是想过去最大的 DAU，这个已经 不 work 了，赔本买卖。
还是那句话，对自己好一点，要舍得用最好的模型。
因为，算力即权力，买到就是赚到。
最近疯狂使用 cc 套餐但是感觉越来越卡的人懂得我在说什么。
