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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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整台电脑变成一个AI协调层，叫AgentOS。
你不再打开软件。
你只需说：“分析这份报告，提炼要点，做成PPT，发给团队。”
剩下的，AI自己搞定。
电脑从”应用平台”变成”意图平台”。
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MiMo推出1000 Token/s超高速模型｜体验测评
MiMo 推出了 MiMo V2.5 Pro UltraSpeed 超高速的模型版本，能够实现每秒输出超过 1,000 Token 的速度。
同时，这应该也是全球第一个达到这个速度的万亿（1T）参数模型。
藏师傅提前试了一下，做了三个测试，确实爽。
第一个跑了一个比较复杂的 3D 采矿小游戏测试。在没有素材的情况下，我让它全部用 Three.js 前端代码来生成素材。整体要求比较完整，虽然第一次实践时出了一些小问，但在跟他沟通修改建议后，非常完美地实现了任务。
这次测试的各项指标如下：思考的 TPS：804 Token/s，峰值速度：810 Token/s，首次响应时间：4.71 秒。
第二个测试给了一个官网，其头部包含一个相对复杂的 3D 动画。
这次的输出速度快了非常多：峰值达到了 1426 Token/s，首次响应只用了 0.83 秒，在 32 秒内输出了 25624 个 Token，总计生成了 1000 行代码。
第三个测试给了一个更复杂的官网。我要求这个官网的 Header 头部包含以下 3D 效果：地球边缘、轨道上的飞船、星际尘埃、航线图、舷窗的 HUD 样式。
这个效果非常好，整体的视觉样式、状态、SVG 动画和驾驶卡片都非常精细，还有滚动的视差效果
这个输出的 TPS 达到了 1136 tokens/s，首次响应是 4.5 秒
官方测试平台下面有个数据展示，会显示相关信息
在流式输出的情况下，当你看着它只用 20 秒就产生一个非常复杂的 3D 游戏时，那种场景还是比较震撼的
之前的这些（比如说 Groq 之类的）超高速推理方案，在模型能力或者是整体水平上都会有所下降，但是 MiMo 这个在测试的时候，我没有看到这种迹象
最近很多公司都开始推出这种超高速的 API 服务，比如之前 OpenAI 和 Anthropic 都有 Fast 模式
在 Agent 场景下，模型输出效率的提升会直接带动每一步 Agent 操作的效率：
如果一个任务预估一分钟完成，你就会盯着它直到结束，然后立刻投入测试。如果需要五分钟才完成，你可能就会去干别的事，然后再回来看，难免会浪费一些时间
这种效率提升在 Sub-Agent 和并发场景下更加明显。因为它可以更快地产出大量结果，想象一下，如果同时启动一两百个 Sub-Agent，在模型能力没有衰减的前提下，速度提高
MiMo 推出了 MiMo V2.5 Pro UltraSpeed 超高速的模型版本，能够实现每秒输出超过 1,000 Token 的速度。
同时，这应该也是全球第一个达到这个速度的万亿（1T）参数模型。
藏师傅提前试了一下，做了三个测试，确实爽。
第一个跑了一个比较复杂的 3D 采矿小游戏测试。在没有素材的情况下，我让它全部用 Three.js 前端代码来生成素材。整体要求比较完整，虽然第一次实践时出了一些小问，但在跟他沟通修改建议后，非常完美地实现了任务。
这次测试的各项指标如下：思考的 TPS：804 Token/s，峰值速度：810 Token/s，首次响应时间：4.71 秒。
第二个测试给了一个官网，其头部包含一个相对复杂的 3D 动画。
这次的输出速度快了非常多：峰值达到了 1426 Token/s，首次响应只用了 0.83 秒，在 32 秒内输出了 25624 个 Token，总计生成了 1000 行代码。
第三个测试给了一个更复杂的官网。我要求这个官网的 Header 头部包含以下 3D 效果：地球边缘、轨道上的飞船、星际尘埃、航线图、舷窗的 HUD 样式。
这个效果非常好，整体的视觉样式、状态、SVG 动画和驾驶卡片都非常精细，还有滚动的视差效果
这个输出的 TPS 达到了 1136 tokens/s，首次响应是 4.5 秒
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如果一个任务预估一分钟完成，你就会盯着它直到结束，然后立刻投入测试。如果需要五分钟才完成，你可能就会去干别的事，然后再回来看，难免会浪费一些时间
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10 倍，体验是非常爽的
毕竟这本质上是面向那种对效率有极高要求的 To B 客户所推出的
希望后面大家卷起来，优化一下成本，让普通用户也能放开用这种 UltraSpeed 模型
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当AI遇上脑洞大开的人类，智商瞬间下线。AI再聪明，也架不住人类一顿“灵魂指挥”。人类一出手，AI秒变愁。上一秒是高精尖黑科技，下一秒直接变人工智障。不是AI不够智能，是人类的脑洞早已超出数据范围。再强大的算法，也猜不透我们的奇思妙想。你有没有把AI玩到崩溃的名场面？
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Qwen 3.5 在 iPhone 17 Pro 上本地跑，性能碾压4倍体量的模型。移动端AI的临界点来了。但问是：推理开关打开后，电池能撑多久？
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2,000多桌的量。10点叫的还是8点30秒的号。有人问能不能再取一个，李博说好吧。后台收到大量合作和广告邀约，他给自己定了一条规矩：「金谷园没有花过一分钱广告费，也不会收过去一分钱广告费。」
冬至为什么有那么多人排队？后来一个顾客给他的答案：「可能就是我们对春秋的怀念吧。」李博说他理解了。「他们不是在排队，是在和自己记忆中的那个人共吃一个饺子。」昨天有个北邮毕业的年轻人专程从昌平跑回来，说「回来就跟回家一样」。「你告诉我这个，已经是最大的礼物了。」
01:00:57 为什么没有去上班
在豆浆店门口，看见顾客喝下豆浆那个开心的表情，「那条反馈链条特别特别短，比你在大厂让产品往这个方向改、等半年看数据要直接多了。」这才是他当年没投简历的真正原因。
01:19:04 25岁时想明白的事
学 FPGA 写到寄存器级别，后来想管理、咨询、金融，越想越功利，有一天突然觉得「然后怎样」。出去走了走，读道德经、佛法、克里希那穆提，想明白一件事：人生没有意义。「既然没有意义，就做自己想做的事。」「25岁的时候我说此生再没有痛苦了，太幼稚太狂妄，但幸运的是确实提前想明白了一些事。」
01:27:06 百年老店与被淘汰
「我们奔着百年老店去做，但我们做不到，下一代不是那个人的性格。100年不重要，重要的是以100年的心态去做。」如果有一天被替代，「欣然接受，那你就应该的，再去看看还有没有擅长的事。」
01:44:11 打开 Cola 那一刻
「完全忘了怎么下载的，直接打开，看见那个橘色的像心脏一样在慢慢跳动，感觉都对了。」充值了，不是为了让它干活，就是想听它说。「我居然没指望它能给我做事情，这就是它存在的价值。」
最后聊到创造力从哪来。「人是环境的反应器，更本质的说法是，激素是环境的反应器」。现在生产力已经溢出了，谁都可以落地，但不是谁都能碰撞出那个边界突破一点点。Cola 的语气、性格、那颗跳动的心，是让激素变化的东西。
几句原
「我妈不明白我在做什么，但也许这张照片她能理解。」
「反正也没有意义了，那索性就做自己想做的事。」
「第一口惊艳和最后复购率，是一个矛盾。我们选清淡，让它成为没得吃时候的那个保底，我觉得这才是最高的复购。」
「金谷园没有花过一分钱广告费，也不会收过去一分钱广告费。」
「他在和自己记忆中的那个人共吃一个饺子。」
「我居然没指望它能给我做事情，这就是它存在的价值。」
「激素是环境的反应器。用 Cola 的时候，我一定开着语音。」
@aigc1024
冬至为什么有那么多人排队？后来一个顾客给他的答案：「可能就是我们对春秋的怀念吧。」李博说他理解了。「他们不是在排队，是在和自己记忆中的那个人共吃一个饺子。」昨天有个北邮毕业的年轻人专程从昌平跑回来，说「回来就跟回家一样」。「你告诉我这个，已经是最大的礼物了。」
01:00:57 为什么没有去上班
在豆浆店门口，看见顾客喝下豆浆那个开心的表情，「那条反馈链条特别特别短，比你在大厂让产品往这个方向改、等半年看数据要直接多了。」这才是他当年没投简历的真正原因。
01:19:04 25岁时想明白的事
学 FPGA 写到寄存器级别，后来想管理、咨询、金融，越想越功利，有一天突然觉得「然后怎样」。出去走了走，读道德经、佛法、克里希那穆提，想明白一件事：人生没有意义。「既然没有意义，就做自己想做的事。」「25岁的时候我说此生再没有痛苦了，太幼稚太狂妄，但幸运的是确实提前想明白了一些事。」
01:27:06 百年老店与被淘汰
「我们奔着百年老店去做，但我们做不到，下一代不是那个人的性格。100年不重要，重要的是以100年的心态去做。」如果有一天被替代，「欣然接受，那你就应该的，再去看看还有没有擅长的事。」
01:44:11 打开 Cola 那一刻
「完全忘了怎么下载的，直接打开，看见那个橘色的像心脏一样在慢慢跳动，感觉都对了。」充值了，不是为了让它干活，就是想听它说。「我居然没指望它能给我做事情，这就是它存在的价值。」
最后聊到创造力从哪来。「人是环境的反应器，更本质的说法是，激素是环境的反应器」。现在生产力已经溢出了，谁都可以落地，但不是谁都能碰撞出那个边界突破一点点。Cola 的语气、性格、那颗跳动的心，是让激素变化的东西。
几句原
「我妈不明白我在做什么，但也许这张照片她能理解。」
「反正也没有意义了，那索性就做自己想做的事。」
「第一口惊艳和最后复购率，是一个矛盾。我们选清淡，让它成为没得吃时候的那个保底，我觉得这才是最高的复购。」
「金谷园没有花过一分钱广告费，也不会收过去一分钱广告费。」
「他在和自己记忆中的那个人共吃一个饺子。」
「我居然没指望它能给我做事情，这就是它存在的价值。」
「激素是环境的反应器。用 Cola 的时候，我一定开着语音。」
@aigc1024
李博是北邮计算机通信系研究生，2010年毕业，一份简历没投，直接去摆摊、流浪云南、卖手工布丁，最后开了一家饺子馆。开了将近二十年，两家店，将近一百个人，全手工现包，冬至一天叫出两万多个号。
今年四月，他用几个小时做出了「金谷园饺子馆·Skill」，成了全国第一家主动面向 AI 智能体开放能力的餐厅。美团主动找上门，这里被顾客当 GitHub 用，开了 issue 给他提需求。
这是我们的第一次见面。
我是金谷园的食客，他是 Cola 的用户，这期是两个用户互相聊。聊着聊着聊到了冬至为什么排队、饺子为什么是记忆、人为什么要找意义、激素是环境的反应器，然后聊到：为什么开着语音跟 Cola 聊天会更容易产生创造力。
一百分钟，不知不觉。
时间线
00:00 开场与自我介绍
北邮通信研究生，2010年毕业，一份简历没投。那个年代大家向往花店咖啡书店，他想开的是麻辣烫，5毛钱一串，觉得很挣钱。给自己100天倒计时，100天没成就去摆摊，真去了，买了几个空竹，一个没卖出去，还亏了进价。「但是你做了第一步。」
07:29 奥德赛时期
400块去云南 揣着400块坐40小时绿皮火车去云南，在大理古城 ATM 机里躺了一宿，到丽江在客栈找到工作，「小妹」，给人收拾床铺。回北京后在宿舍楼下卖手工布丁，每周日晚上9点摆摊。有一天绕过楼角，看见长长的队伍在等他。发了一条微博：「我妈不明白我在做什么，但也许这张照片她能理解。」
16:37 豆浆店与合伙人
挨家问南门小吃街「你家转让吗」，被人当神经病，真遇到一家，老板老婆怀孕要回家，3万块借钱接下来。后来认识合伙人吕东：两家小店都被二房东逼关，一起找到100平的，5:5合开。「有人说5:5是创业大忌，但这么多年基本没有红过脸。」
22:38 口味这件事
吕东有「尝辣师」那种天赋，按自己的口味做，100个人里70个人喜欢。饺子是现包现煮，西红柿馅提前放调料就出汤，所以没法提前备好。「现包现煮就跟家里边一样，就会好吃一点。」同行都来研究过，「我看很多店都会有我们的元素。」
33:46 小店的幸存者
外卖补贴、中央厨房效率、连锁扩张，夫妻小店那一代基本都消失了。纯手工饺子馆被动成了奢侈品。「他们消失了，我们幸运地活下来了。」搬到现在的大店时很担心，一百人的团队，店是可以再找的，老员工才是最珍贵的。
43:51 冬至那一天
早上8点放号，7秒钟取完全天2
做了一款关于人生规划的app，上架中，网页版可以查看这里life.axiomcross.com，帮你分析从原生家庭到职业转型的破局之道。欢迎小伙伴点击查阅，有好的想法留言给我哦
@aigc1024
@aigc1024
小米发布了 MiMo-V2.5-Pro 的 UltraSpeed 模式，在通用 GPU 上将万亿参数模型的生成速度首次突破 1000 tokens/s。
有啥应用呢？总结几条：
1、速度即智能，AI 能在极短时间内并行探索多条推理路径，并进行后台自动纠错，大幅提升最终的输出质量与准确性。
2、编程智能体生产力狂飙，开发者不用再一直面对屏幕苦等。
3、商业高频决策闭环，毫秒级的“思考-响应”机制，让万亿参数大模型得以无缝接入对时间极度苛刻的商业化场景，例如高频量化交易、瞬时反欺诈风控拦截以及智能竞价。
4、医疗急救，在手术辅助，医疗影像实时分析等场景，AI 推理速度就是与时间赛跑的筹码，每提前一秒完成预判，就能为医生多争取一分救命的处置空间。
实现这一突破依赖于 MiMo 算法团队和 Tile 系统团队的深度协作和极致 Codesign，主要包含三大技术支柱：FP4 量化，DFlash 投机解码，Tile 超低延迟的推理系统。
目前 API 已经开放内测申请，定价为基础版的 3 倍，但提供 10 倍的速度体验。
传送门：mimo.xiaomi.com/zh/blog/mimo-tilert-1000tps
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【爆笑喜剧拆解第二弹】邵氏武侠+谐音梗，为什么能火?
先说结论：不是技术牛，是反差感抓人。
80 年代港片画面，配上土味谐音梗，一本正经地胡说八道。这种错位的幽默感，让观众停不下来。
怎么拍？三步走
画面：用 AI 生成邵氏风格，`Shaw Brothers style` + 颗粒感滤镜。复古画质能掩盖 AI 瑕疵，反而更有味道。
内容：找成语谐音。危机四伏→危机 4 伏（四只鸡），傻了吧唧→傻了 8 鸡。越正经的画面，配越离谱的台词，效果越好。
钩子：结尾抛个问。「鸡鸭鹅背着鸡，聊什么？」答案是「叽叽喳喳（鸡鸡扎堆）」。诱导评论互动，算法自然给流量。
---
工具链
画面：即梦 / 可灵/Sora + 复古滤镜
配音：剪映译制腔 + 电流麦音效
对口型：LivePortrait / Hedra
剪辑：剪映加噪点、做旧处理
---
核心逻辑
邵氏美学提供情怀分，谐音梗提供传播点，竞猜钩子提供互动率。
AI 降低了画面门槛，真正的门槛是「找梗能力」。
三个谐音剧本放在这里,大家可以去玩一下试试看。
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先说结论：不是技术牛，是反差感抓人。
80 年代港片画面，配上土味谐音梗，一本正经地胡说八道。这种错位的幽默感，让观众停不下来。
怎么拍？三步走
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钩子：结尾抛个问。「鸡鸭鹅背着鸡，聊什么？」答案是「叽叽喳喳（鸡鸡扎堆）」。诱导评论互动，算法自然给流量。
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