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2. 深度学习训练营（Deep Learning Bootcamp）
https://introtodeeplearning.com/
3. 人工智能（Artificial Intelligence）
→ 解决问题的方法论 + 机器学习基础。
https://ocw.mit.edu/courses/6-034-artificial-intelligence-fall-2010/
4. 机器学习导论
→ 那些你真正会用到的
https://openlearninglibrary.mit.edu/courses/course-v1:MITx+6.036+1T2019/about
5. 如何 AI 化（几乎）任何事物（How to AI Almost Anything）
→ AI + 创意（音乐、艺术、系统设计）。
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6.
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近期对 AI 编程的一些认识：
一、编辑器即将消失，Cursor 或将没落。
事实就是，现在已经没多少人去动手敲代码了，工程师们大量使用 Codex 和 Claude Code 来处理编码工作，然后通过 Git 对比新旧代码，如果没问就直接提交。
二、代码质量变得廉价，将来没人会在意 AI 编程的“屎山”问。
AI 编程会带来明显的性能和代码膨胀问。但“屎山”是源自人类自身脑容量的局限，而不是 AI 的局限。以 GPT 5.4 举例，单次可以处理高达 1M 的上下文。
所以，你所认为的屎山，在 AI 面前可能从从容容。另外现有的硬件可以毫不费力的运行这些 AI 生产的软件，所以“屎山”不是问，它只是工程师们的洁癖。
三、编程技能变得廉价，没有编码经验的人，使用 AI 编程的生产效率更高。
俗说，乱拳打死老师傅，从古法编程过来的人，学过设计模式、快速排序的 N 种写法，以及所谓的程序设计艺术等等。但现在它们都不再奏效了，有了 AI，没人会在乎这些。
反而是没有编程概念的新手，不关注代码质量，只关注结果，往往能 Vibe 的更快更好。这对小型项目来说，是完全没问的。
四、软件变得廉价，越来越多的软件公司正在倒闭
AI 编程让人人都有了生产软件的能力，这在过去是程序员们的特权，但现在每个人都有掌握 AI 编程这个杠杆的权力。
可以预见，随着AI 大语言模型的迭代，这些杠杆能撬动的价值只会越来越高。你只要掌握这种杠杆，不需要刻意学习专业技能，就能变得越来越强。
软件将会变成快消品，变得价格低廉，生命周期短，同时也更强调精细化竞争。
AI探索指南 | Hermes爱马仕 & OpenClaw小龙虾🦞
一、编辑器即将消失，Cursor 或将没落。
事实就是，现在已经没多少人去动手敲代码了，工程师们大量使用 Codex 和 Claude Code 来处理编码工作，然后通过 Git 对比新旧代码，如果没问就直接提交。
二、代码质量变得廉价，将来没人会在意 AI 编程的“屎山”问。
AI 编程会带来明显的性能和代码膨胀问。但“屎山”是源自人类自身脑容量的局限，而不是 AI 的局限。以 GPT 5.4 举例，单次可以处理高达 1M 的上下文。
所以，你所认为的屎山，在 AI 面前可能从从容容。另外现有的硬件可以毫不费力的运行这些 AI 生产的软件，所以“屎山”不是问，它只是工程师们的洁癖。
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反而是没有编程概念的新手，不关注代码质量，只关注结果，往往能 Vibe 的更快更好。这对小型项目来说，是完全没问的。
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AI 编程让人人都有了生产软件的能力，这在过去是程序员们的特权，但现在每个人都有掌握 AI 编程这个杠杆的权力。
可以预见，随着AI 大语言模型的迭代，这些杠杆能撬动的价值只会越来越高。你只要掌握这种杠杆，不需要刻意学习专业技能，就能变得越来越强。
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有一个很魔幻的想法是未来人类是不是只负责活着就行
我去社区食堂吃饭
里面各种机器人在炒菜
称盘自动计算饭钱
支付宝自动扣款
工作人员负责检查机器是否有不work的时候
人类的工作机会越来越少
干的事也越来越体力化
然后大家默默吃饭玩着手机，安安静静的
感觉人类唯一的目标就成了 吃饭 睡觉 基础生理需要
啊好恐怖好无趣
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人类的工作机会越来越少
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然后大家默默吃饭玩着手机，安安静静的
感觉人类唯一的目标就成了 吃饭 睡觉 基础生理需要
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ColaOS 内测 26 天后，Mac 版本终于趋于稳定
我们已经为所有的 waitlist 里的 Mac 用户发放了邀请
如果还没有收到可以检查下垃圾箱
Windows 兼容比预期的要复杂一些，预计在 5 月下旬开放内测
这两天和新榜的朋友深入地聊了这 26 天的故事和思考
这是一些笔记分享给大家
https://mp.weixin.qq.com/s/NvgNv5FOJkyYovFq-g5KFA
我们已经为所有的 waitlist 里的 Mac 用户发放了邀请
如果还没有收到可以检查下垃圾箱
Windows 兼容比预期的要复杂一些，预计在 5 月下旬开放内测
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换效率高
4️⃣ AI 工具部署特别顺滑
5️⃣ 网络环境配置简单
6️⃣ 续航无敌
7️⃣ 外观确实好看
我这种技术一般的人，效率都提升这么多
很难想象那些真正的技术大神：
Mac + AI + OpenClaw生产力有多恐怖
MacBook 真的不是消费，是投资
如果你做自媒体，AI，编程，创业
我真的建议你买一台
哪怕是最便宜的neo也可以啊，现在好像就两千多
你用了之后就会理解：
为什么那么多人离不开 Mac了！！！
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4️⃣ AI 工具部署特别顺滑
5️⃣ 网络环境配置简单
6️⃣ 续航无敌
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Mac + AI + OpenClaw生产力有多恐怖
MacBook 真的不是消费，是投资
如果你做自媒体，AI，编程，创业
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哪怕是最便宜的neo也可以啊，现在好像就两千多
你用了之后就会理解：
为什么那么多人离不开 Mac了！！！
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前两天有发这么一条推文，那mac到底好在哪里了
昨天参加深圳的Hackathon，技术大佬全是苹果
有香港大学的博士，有鹅厂的员工，他们就是纯技术流
后续我也写一个分享这些Hackathon的推文
我就拿这两天的深度体验，来说一下它究竟好在哪儿了
当然，我只是一个小白，不过真的好用太多太多太多了
第一：苹果生态真的太顺滑了
如果你本来就用 iPhone，Mac和手机几乎是无缝联动
电脑上可以直接看到手机的消息、通知
甚至可以把手机镜像到电脑上操作
很多事情不用再来回切设备
第二：触控板真的是 Mac 的灵魂
我以前是那种必须用鼠标的人
几乎所有笔记本我都不用触控板
因为真的太难用了
结果用了 Mac 之后我才发现：
我之前用的那些触控板到底是什么玩意儿
四指左右一划，多个窗口随便切，效率直接拉满
第三：语音转文字太离谱了
最近手机vx上有一个语音转文字非常好用
结果Mac也有，太方便了我靠了
现在我直接说 → 自动转文字 → 发送
打字时间直接省掉一大半
真的方便到离谱
第四：AI + Mac 的组合，真的太夸张
我现在基本所有配置都是：直接问 ChatGPT
比如刚拿到 Mac，我问 GPT：
Mac 新手应该装哪些工具？
它直接给我一套完整方案：
Homebrew（macOS 包管理器）
VS Code（代码编辑器）
Raycast（超级快捷启动器）
然后 GPT 给我命令：
我复制 → 粘贴 → 回车，软件就装好了
这体验真的太爽了
第五：部署 AI 项目变得极其简单
最近很火的 OpenClaw，我直接跟 Codex 说：
帮我部署一下，检查一下，然后运行
基本就是自然语言几句
它就给我搞定了，真的离谱
第六：网络环境太友好了
以前 Windows / 安卓折腾代理配置真的很麻烦
现在 Mac + 小火箭：一分钟
静态 IP、节点绑定、按需连接全搞定
随时打开电脑，就能直接上网
效率提升太多了
第七：续航真的无敌
我之前用的是游戏本续航1.5 小时，MacBook有20小时
现在我出门一整天，会议，写东西，跑 AI，做项目
晚上回家再充电就行
第八：外观真的帅
我昨天去深圳参加一个黑客松，现场几乎清一色MacBook，没有别的电脑
总结一下 Mac 为什么这么好用：
1️⃣ 生态联动（iPhone + Mac）
2️⃣ 触控板体验极强
3️⃣ 多任务切
2026年，我啥也不干，就死磕一件事：把AI用到极致。
直接四个AI一起上阵，我只负责发号施令、整合结果。不用纠结技术，不用死记指令，几分钟就能搞定以前大半天的工作量。
具体方法简单到离谱：
1.查阅资料。先让Kimi专门负责查资料、整理信息、读文档，各种繁琐耗时的脏活累活全丢给它，帮助快速提炼重点。
2.形成初稿。让豆包主攻写文案、出内容、写脚本，不管日常表达还是口语化稿子，输出又快又稳还接地气。
3.修改润色。用通义千问帮忙理思路、做规划、搭框架，把工作和想法梳理得清清楚楚，增添逻辑性。
4.提升高度。最后交给ChatGPT优化润色、拔高质感，把普通初稿精修成干净利落的精品。
2026年拼的不是你多努力，而是你会不会用工具。会用AI，就能轻松甩开大多数人，省时又省力，赚钱做事都快人一步。
AI探索指南 | Hermes爱马仕 & OpenClaw小龙虾🦞
直接四个AI一起上阵，我只负责发号施令、整合结果。不用纠结技术，不用死记指令，几分钟就能搞定以前大半天的工作量。
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字里行间还有恰到好处的动效
把这个网址发给你的 Agent 安装即可：
https://github.com/op7418/guizang-ppt-skill
👺LTX2.3平替Seedance2.0？
目前视频AI模型的趋势就是朝着Seedance2.0的方向走，就是用AI去抹平剪辑的技能，让普通人也可以有机会做出专业的分镜剪辑，但是考虑到后置修改，如果是在商业视频，我还是会用分段的方式，把视频颗粒度做的更细致一点，这样有利于后期修改。
LTX2.3作为开源模型中表现不错的选手，同样可以做到语音和画面同步，目前对于英文支持会更好一点，可以跑单条20秒的视频，我的5090笔记本，20秒大约8分钟左右完成，但是时间长对于大幅动作会出现一些错误。
但是作为5-10秒的素材生成器，是不错的选择，毕竟免费。
AI探索指南 | Hermes爱马仕 & OpenClaw小龙虾🦞
目前视频AI模型的趋势就是朝着Seedance2.0的方向走，就是用AI去抹平剪辑的技能，让普通人也可以有机会做出专业的分镜剪辑，但是考虑到后置修改，如果是在商业视频，我还是会用分段的方式，把视频颗粒度做的更细致一点，这样有利于后期修改。
LTX2.3作为开源模型中表现不错的选手，同样可以做到语音和画面同步，目前对于英文支持会更好一点，可以跑单条20秒的视频，我的5090笔记本，20秒大约8分钟左右完成，但是时间长对于大幅动作会出现一些错误。
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