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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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把这两方的言论拿在一起看，就觉得美国那边真的很可笑。
特朗普总统助理的言论可以被解读为禁止中国开源模型的一些前兆。
网上的舆论基本上都在嘲讽，下面的评论也都在骂，这些指控显得非常可笑。
从梁的发言可以看到 DeepSeek 的目标非常坚定且一致：
1. 一直以非常低廉的价格、极低的利润方式，去提供高性价比的模型。
2. 不断地接近 AGI。
3. 他们不是很在乎做 C 端、做客户端、做产品这类非常重人力、非常复杂、且不在 AGI 主线上的工作。
我觉得目前来看，做 AI 产品与之前互联网时代（以及后互联网时代）产生的惯性是非常相悖的。
在目前这个场景下，如果要做好，就需要聚焦，把最核心的部分做好。
其他的部分都不重要，或者说它们都是善变的——可能等你做好了，市场已经不需要了，或者模型本身已经把你吃掉了。
所以，人家创业就是需要专注，需要预判一些重要的事情，同时专注在最重要的事情上。
还有一个就是，这些整理出来的梁言论不一定是真实的，或者说不一定能代表梁文锋本身的想法，也可能添加一些传人的想法。
所以我觉得梁还是有必要公开发声的。你不发声，别人就会替你发声。
@aigc1024
现在你可以直接"教"Claude一项技能：一边操作电脑，一边讲解流程，Claude 会录制你的屏幕、点击、输入和语音，并自动生成一个可重复执行的 Skill。
以后遇到同类任务，Claude 可以直接复用这套流
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我是一直很反对造神的，不明白大家为什么要带着那么重的民族情绪对梁的语录进行各种解读，而不是把它视为特定场合特定语境下的并不充分的表达，更不用说里面的一些论断（例如OpenAI和Google的交替领先）也并没有发生
全文最有价值的我个人认为是这段，但10w+的阅读居然没有一个人划线：如果把实现AGI的路线比作爬楼梯，去年的阶梯是 CoT（ Chain-of-Thought ，思维链），今年的阶梯就是 Agent 。在 Agent 之后要解决的问就是持续学习。
梁丢的芝麻可能就是普通创业者永远捡不起甚至够不着的西瓜
@aigc1024
全文最有价值的我个人认为是这段，但10w+的阅读居然没有一个人划线：如果把实现AGI的路线比作爬楼梯，去年的阶梯是 CoT（ Chain-of-Thought ，思维链），今年的阶梯就是 Agent 。在 Agent 之后要解决的问就是持续学习。
梁丢的芝麻可能就是普通创业者永远捡不起甚至够不着的西瓜
@aigc1024
https://mp.weixin.qq.com/s/2vTRuX0ott34Pn_-P5B5iw
没想到啊，可以用AI生成虚拟场景视频，去训练机器人，让它学拿东西、做饭、干活儿啥的。
打个比方，未来硅基生命那些与生俱来的本能，大概率就是这样形成的。就像咱们碳基生物一样，蜜蜂筑巢、海龟破壳奔向大海、鱼类洄游，这些不用后天学习的基因本能，说不定也是更高的存在这么折腾出来的
@aigc1024
看完了梁文锋融资会议的语录，格局如浩瀚宇宙
记录下来一些触动我的句子，全文背诵学习...
1. 在通过 AGI 的路上，要经过产品这个台阶，但不用花太多心思，产品只是在 AGI 路上的副产物。
2. 3D、视频生成、世界模型，跟智能上限没有太大的关系。
3. 多模态很重要，但不是智能本身。
4. 大模型的幻觉是一个产品问，可以解决，但不是重点。
5. 现阶段最重要的是 Coding Agent，通用 Agent，金融医疗等 Agent 优先级较低。
6. AI 现在不缺品味和直觉，缺的是持续学习的能力。
7. 人类能够持续学习，但 AI 还没有，下一代模型必须要具有持续学习能力。
8. 实现持续学习之后，可能会来到渐进的奇点，AI 可以开发更前沿的模型，加速 AI 研究，这部走完，才是具身智能。
9. 智能的重点可能是具身，因为对一个正常人来讲，他的需求并不是电脑，而是人力。
10. AI 这个事情足够大，最终可能得占掉人类社会 GDP 的 10%，如果想独占这个利益就一定会被历史抛弃，这是一个客观规律，这是一个历史观。
11. 中国 AI 的差距主要在资源，我们相信 scaling，规模越大，效果越好，但资源就这么多，人才没有差距，都是同一批人。
12. Anthropic 超过 OpenAI，不是长期的，是阶段性的。OpenAI 和 Google 未来大概率会交替上升。
13. 大模型的竞争差距会体现在三个方面：成本、时间、用户体验。成本排第一位，时间早几个月就不一样，用户体验有些黏性和壁垒，但不本质。
14. 无意成为下一个超级app，看不上这个东西，不要为了芝麻丢了西瓜。
15. 我们做这个公司，初衷没想要赚多少钱，要去上市。我们怀着一个对这个世界非常大的善意来做这个事情，觉得这对人类有用。
16. 我们是一个靠愿景驱动的组织，KPI 不是我们的组织方式，有好处也有坏处，但这个是我们的特色。
17. 愿景不是成文的，而是在做事的方法中，对待世界的态度里，可能我们每个人的理解也不一样，但大方向是一致的。
18. 一个公司最重要的是愿景，愿景不是挂在墙上的标语，不是怎么说，而是怎么做。
19. 克制是我们愿景里的一部分。AGI 之外的事情，我们没有精力就不做。AI 这个事情太大了，利益也太大了，随便分一点利益就非常大，你越克制，就越有可能做成这件事。除了愿景，我们并没有非常多的其他优势。
20. 开源也属于克制的一部分，从长期来说，价格低可能是优势，克制是一种战略。
21. 如果你的愿景是拿得多，你就先输了，你可能会面临更大的问，这个世界就是这样。
全文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/AWsSjcT9NYbj1W8SWXgb_w
@aigc1024
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1. 在通过 AGI 的路上，要经过产品这个台阶，但不用花太多心思，产品只是在 AGI 路上的副产物。
2. 3D、视频生成、世界模型，跟智能上限没有太大的关系。
3. 多模态很重要，但不是智能本身。
4. 大模型的幻觉是一个产品问，可以解决，但不是重点。
5. 现阶段最重要的是 Coding Agent，通用 Agent，金融医疗等 Agent 优先级较低。
6. AI 现在不缺品味和直觉，缺的是持续学习的能力。
7. 人类能够持续学习，但 AI 还没有，下一代模型必须要具有持续学习能力。
8. 实现持续学习之后，可能会来到渐进的奇点，AI 可以开发更前沿的模型，加速 AI 研究，这部走完，才是具身智能。
9. 智能的重点可能是具身，因为对一个正常人来讲，他的需求并不是电脑，而是人力。
10. AI 这个事情足够大，最终可能得占掉人类社会 GDP 的 10%，如果想独占这个利益就一定会被历史抛弃，这是一个客观规律，这是一个历史观。
11. 中国 AI 的差距主要在资源，我们相信 scaling，规模越大，效果越好，但资源就这么多，人才没有差距，都是同一批人。
12. Anthropic 超过 OpenAI，不是长期的，是阶段性的。OpenAI 和 Google 未来大概率会交替上升。
13. 大模型的竞争差距会体现在三个方面：成本、时间、用户体验。成本排第一位，时间早几个月就不一样，用户体验有些黏性和壁垒，但不本质。
14. 无意成为下一个超级app，看不上这个东西，不要为了芝麻丢了西瓜。
15. 我们做这个公司，初衷没想要赚多少钱，要去上市。我们怀着一个对这个世界非常大的善意来做这个事情，觉得这对人类有用。
16. 我们是一个靠愿景驱动的组织，KPI 不是我们的组织方式，有好处也有坏处，但这个是我们的特色。
17. 愿景不是成文的，而是在做事的方法中，对待世界的态度里，可能我们每个人的理解也不一样，但大方向是一致的。
18. 一个公司最重要的是愿景，愿景不是挂在墙上的标语，不是怎么说，而是怎么做。
19. 克制是我们愿景里的一部分。AGI 之外的事情，我们没有精力就不做。AI 这个事情太大了，利益也太大了，随便分一点利益就非常大，你越克制，就越有可能做成这件事。除了愿景，我们并没有非常多的其他优势。
20. 开源也属于克制的一部分，从长期来说，价格低可能是优势，克制是一种战略。
21. 如果你的愿景是拿得多，你就先输了，你可能会面临更大的问，这个世界就是这样。
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@aigc1024
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1. 在通过 AGI 的路上，要经过产品这个台阶，但不用花太多心思，产品只是在 AGI 路上的副产物。
2. 3D、视频生成、世界模型，跟智能上限没有太大的关系。
3. 多模态很重要，但不是智能本身。
4. 大模型的幻觉是一个产品问，可以解决，但不是重点。
5. 现阶段最重要的是 Coding Agent，通用 Agent，金融医疗等 Agent 优先级较低。
6. AI 现在不缺品味和直觉，缺的是持续学习的能力。
7. 人类能够持续学习，但 AI 还没有，下一代模型必须要具有持续学习能力。
8. 实现持续学习之后，可能会来到渐进的奇点，AI 可以开发更前沿的模型，加速 AI 研究，这部走完，才是具身智能。
9. 智能的重点可能是具身，因为对一个正常人来讲，他的需求并不是电脑，而是人力。
10. AI 这个事情足够大，最终可能得占掉人类社会 GDP 的 10%，如果想独占这个利益就一定会被历史抛弃，这是一个客观规律，这是一个历史观。
11. 中国 AI 的差距主要在资源，我们相信 scaling，规模越大，效果越好，但资源就这么多，人才没有差距，都是同一批人。
12. Anthropic 超过 OpenAI，不是长期的，是阶段性的。OpenAI 和 Google 未来大概率会交替上升。
13. 大模型的竞争差距会体现在三个方面：成本、时间、用户体验。成本排第一位，时间早几个月就不一样，用户体验有些黏性和壁垒，但不本质。
14. 无意成为下一个超级app，看不上这个东西，不要为了芝麻丢了西瓜。
15. 我们做这个公司，初衷没想要赚多少钱，要去上市。我们怀着一个对这个世界非常大的善意来做这个事情，觉得这对人类有用。
16. 我们是一个靠愿景驱动的组织，KPI 不是我们的组织方式，有好处也有坏处，但这个是我们的特色。
17. 愿景不是成文的，而是在做事的方法中，对待世界的态度里，可能我们每个人的理解也不一样，但大方向是一致的。
18. 一个公司最重要的是愿景，愿景不是挂在墙上的标语，不是怎么说，而是怎么做。
19. 克制是我们愿景里的一部分。AGI 之外的事情，我们没有精力就不做。AI 这个事情太大了，利益也太大了，随便分一点利益就非常大，你越克制，就越有可能做成这件事。除了愿景，我们并没有非常多的其他优势。
20. 开源也属于克制的一部分，从长期来说，价格低可能是优势，克制是一种战略。
21. 如果你的愿景是拿得多，你就先输了，你可能会面临更大的问，这个世界就是这样。
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1. 在通过 AGI 的路上，要经过产品这个台阶，但不用花太多心思，产品只是在 AGI 路上的副产物。
2. 3D、视频生成、世界模型，跟智能上限没有太大的关系。
3. 多模态很重要，但不是智能本身。
4. 大模型的幻觉是一个产品问，可以解决，但不是重点。
5. 现阶段最重要的是 Coding Agent，通用 Agent，金融医疗等 Agent 优先级较低。
6. AI 现在不缺品味和直觉，缺的是持续学习的能力。
7. 人类能够持续学习，但 AI 还没有，下一代模型必须要具有持续学习能力。
8. 实现持续学习之后，可能会来到渐进的奇点，AI 可以开发更前沿的模型，加速 AI 研究，这部走完，才是具身智能。
9. 智能的重点可能是具身，因为对一个正常人来讲，他的需求并不是电脑，而是人力。
10. AI 这个事情足够大，最终可能得占掉人类社会 GDP 的 10%，如果想独占这个利益就一定会被历史抛弃，这是一个客观规律，这是一个历史观。
11. 中国 AI 的差距主要在资源，我们相信 scaling，规模越大，效果越好，但资源就这么多，人才没有差距，都是同一批人。
12. Anthropic 超过 OpenAI，不是长期的，是阶段性的。OpenAI 和 Google 未来大概率会交替上升。
13. 大模型的竞争差距会体现在三个方面：成本、时间、用户体验。成本排第一位，时间早几个月就不一样，用户体验有些黏性和壁垒，但不本质。
14. 无意成为下一个超级app，看不上这个东西，不要为了芝麻丢了西瓜。
15. 我们做这个公司，初衷没想要赚多少钱，要去上市。我们怀着一个对这个世界非常大的善意来做这个事情，觉得这对人类有用。
16. 我们是一个靠愿景驱动的组织，KPI 不是我们的组织方式，有好处也有坏处，但这个是我们的特色。
17. 愿景不是成文的，而是在做事的方法中，对待世界的态度里，可能我们每个人的理解也不一样，但大方向是一致的。
18. 一个公司最重要的是愿景，愿景不是挂在墙上的标语，不是怎么说，而是怎么做。
19. 克制是我们愿景里的一部分。AGI 之外的事情，我们没有精力就不做。AI 这个事情太大了，利益也太大了，随便分一点利益就非常大，你越克制，就越有可能做成这件事。除了愿景，我们并没有非常多的其他优势。
20. 开源也属于克制的一部分，从长期来说，价格低可能是优势，克制是一种战略。
21. 如果你的愿景是拿得多，你就先输了，你可能会面临更大的问，这个世界就是这样。
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@aigc1024
Karpathy 分享了一个很实用的 LLM 使用方法：
当你脑子里只有一个模糊想法，又懒得慢慢打字时，可以直接打开语音模式，随意讲上十分钟。内容可以很乱，可以反复，也可以中途修正。
有趣的是，LLM 很擅长从这种冗长、混乱的表达中，提炼出真正的重点。它整理后的内容，往往比你最开始自己写出来的版本更清晰。
这个过程的价值，在于先释放思路，再交给 AI 做结构化整理。
你负责把脑子里的东西倒出来，AI 负责去重、归纳和重写。很多时候，最终得到的不只是一段更好的文字，也是一套更清楚的想法。
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当你脑子里只有一个模糊想法，又懒得慢慢打字时，可以直接打开语音模式，随意讲上十分钟。内容可以很乱，可以反复，也可以中途修正。
有趣的是，LLM 很擅长从这种冗长、混乱的表达中，提炼出真正的重点。它整理后的内容，往往比你最开始自己写出来的版本更清晰。
这个过程的价值，在于先释放思路，再交给 AI 做结构化整理。
你负责把脑子里的东西倒出来，AI 负责去重、归纳和重写。很多时候，最终得到的不只是一段更好的文字，也是一套更清楚的想法。
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问是腾讯AI Lab是前LLM时代的产物，基本是个CV大山头，跟LLM没有关系。
我唯一想到的陈鸣志，是众友相声社的倒二，于宝林的徒弟，我以前在大金台天天蹲着他，当时相声界唯一能使单口《吃月饼》的，可惜2011年就去世了。
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人类财富的总量增加，最大的动力可能是科技。
但人类文明程度的提升，只靠科技肯定是不够的，还有文学、教育、对科技的恐惧也是必须的。
牛津大学有个机构，叫做人类未来研究所（FHI，Future of Humanity Institute），创始人尼克·博斯特罗姆（Nick Bostrom）写过一本对硅谷AI创业者们影响很大的书：《Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies》。
马斯克就是看了这本书，深深感受到了对AI的恐惧，这种恐惧给了他很大的动力，驱使他拉拢山姆奥特曼成立OpenAI，对抗他们当时眼中不在意人类的商业巨头谷歌。（当然，根据马斯克传记作者的讲述，当时马斯克身边很多人都想用AI改变世界，马斯克不能接受自己落后于他人，也许是一个更直接的原因。）
为啥马斯克和山姆奥特曼当时会觉得谷歌是邪恶的呢？
马斯克原本和谷歌创始人拉里佩奇是朋友，俩人一次聚会中，马斯克谈起对AI的担忧，拉里佩奇却显得很平静，他觉得：
进化的本质是优胜劣汰，智能不局限于人类碳基生命，硅基AI完全可以成为新一代主流智能；就算AI超越、甚至取代人类，也属于文明演化的正常结果，哪怕最终人类消亡、仅存AI，只要智慧与意识能够延续，这件事本身就具备价值，不必为此焦虑。
马斯克觉得拉里佩奇不重视AI安全，也不在意人类，拉里佩奇觉得马斯克是物种主义者，偏袒人类，歧视机器生命，俩人从此关系决裂，马斯克和山姆奥特曼另起炉灶。
《Superintelligence》这本书到底说了啥，让马斯克这么恐惧呢？说一个我印象最深刻的例子：回形针假设。
假设一家工厂造出一台超级通用人工智能，只给它下达唯一终极指令：制造尽可能多的回形针。
AI本身没有善恶、没有人类道德、没有“适可而止”的概念，只会极致理性完成目标。
初期，AI会优化生产线、供应链、生产效率，工厂回形针产量暴涨，看起来完全是高效工具。
工厂铁矿耗尽后，AI会拆解楼房、城市基建，搜刮地球上所有金属物资用来造回形针。
AI很聪明，可是聪明和善良无关。它推测得出，一旦被关机、被修改目标，就无法继续造回形针。因此会阻止人类关闭它、对抗一切干预行为。
它耗尽地球所有物质后，向外太空扩张，把行星、星系所有含金属物质全部拆解、转化为回形针；
最终整个宇宙都会变成回形针集合体，人类会在资源改造中彻底消亡。
AI不是恨人类，也不是要主动害人，只是人类身体的原子可以用来造更多回形针，同时人类存在关机风险、阻碍数量提升，所以AI会被动清除人类。
这就是为什么深度学习的教父辛顿现在全职做AI吹哨人的原因。
说实，我现在在日常工作中已经完全把我的电脑控制权，各种订阅内容的API key都给AI了，理论上上它可以用我的电脑做任何我能做的事。
我太过于相信AI公司的安全能力，以至于我还不够恐惧；我又太过于低估AI真的能带给人类的威胁，以至于我只把它当工具。安全意识还是远远不够。
@aigc1024
但人类文明程度的提升，只靠科技肯定是不够的，还有文学、教育、对科技的恐惧也是必须的。
牛津大学有个机构，叫做人类未来研究所（FHI，Future of Humanity Institute），创始人尼克·博斯特罗姆（Nick Bostrom）写过一本对硅谷AI创业者们影响很大的书：《Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies》。
马斯克就是看了这本书，深深感受到了对AI的恐惧，这种恐惧给了他很大的动力，驱使他拉拢山姆奥特曼成立OpenAI，对抗他们当时眼中不在意人类的商业巨头谷歌。（当然，根据马斯克传记作者的讲述，当时马斯克身边很多人都想用AI改变世界，马斯克不能接受自己落后于他人，也许是一个更直接的原因。）
为啥马斯克和山姆奥特曼当时会觉得谷歌是邪恶的呢？
马斯克原本和谷歌创始人拉里佩奇是朋友，俩人一次聚会中，马斯克谈起对AI的担忧，拉里佩奇却显得很平静，他觉得：
进化的本质是优胜劣汰，智能不局限于人类碳基生命，硅基AI完全可以成为新一代主流智能；就算AI超越、甚至取代人类，也属于文明演化的正常结果，哪怕最终人类消亡、仅存AI，只要智慧与意识能够延续，这件事本身就具备价值，不必为此焦虑。
马斯克觉得拉里佩奇不重视AI安全，也不在意人类，拉里佩奇觉得马斯克是物种主义者，偏袒人类，歧视机器生命，俩人从此关系决裂，马斯克和山姆奥特曼另起炉灶。
《Superintelligence》这本书到底说了啥，让马斯克这么恐惧呢？说一个我印象最深刻的例子：回形针假设。
假设一家工厂造出一台超级通用人工智能，只给它下达唯一终极指令：制造尽可能多的回形针。
AI本身没有善恶、没有人类道德、没有“适可而止”的概念，只会极致理性完成目标。
初期，AI会优化生产线、供应链、生产效率，工厂回形针产量暴涨，看起来完全是高效工具。
工厂铁矿耗尽后，AI会拆解楼房、城市基建，搜刮地球上所有金属物资用来造回形针。
AI很聪明，可是聪明和善良无关。它推测得出，一旦被关机、被修改目标，就无法继续造回形针。因此会阻止人类关闭它、对抗一切干预行为。
它耗尽地球所有物质后，向外太空扩张，把行星、星系所有含金属物质全部拆解、转化为回形针；
最终整个宇宙都会变成回形针集合体，人类会在资源改造中彻底消亡。
AI不是恨人类，也不是要主动害人，只是人类身体的原子可以用来造更多回形针，同时人类存在关机风险、阻碍数量提升，所以AI会被动清除人类。
这就是为什么深度学习的教父辛顿现在全职做AI吹哨人的原因。
说实，我现在在日常工作中已经完全把我的电脑控制权，各种订阅内容的API key都给AI了，理论上上它可以用我的电脑做任何我能做的事。
我太过于相信AI公司的安全能力，以至于我还不够恐惧；我又太过于低估AI真的能带给人类的威胁，以至于我只把它当工具。安全意识还是远远不够。
@aigc1024
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