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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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在测评成绩上大幅优于 Opus 4.8，同时相当多的测评成绩都高于 Fable 5。
终于有个能用的模型了！
要再不出，我感觉 Claude Max 都没必要续订了，性价比过低，4.8 跟屎一样
@aigc1024
这次 Anthropic 做得最狠的一件事，是让 Opus 5 的能力基本追到 Fable 5，价格却还和 Opus 4.8 一样。
Opus 5 的 API 价格是每百万 Token 输入 5 美元、输出 25 美元。Fable 5 分别是 10 美元和 50 美元，刚好贵一倍。
跑分不用全看，挑几个和日常使用关系比较大的就够了。
在复杂编程任务里，Opus 5 开到最高强度，只比 Fable 5 的最好成绩低 0.5%，完成一次任务的成本只有一半。
让 AI 自己操作电脑时，Opus 5 花了 Fable 5 三分之一多一点的成本，成绩反而更高。让它从头到尾跑完一项工作，通过率也比第二名高了差不多 50%。
换成平时能感受到的变化，就是把一个复杂任务交给它以后，中途需要提醒和接手的次数有机会更少。
这次我更在意的也是这一点。官方案例里，Opus 5 修复问时会继续找到真正的原因，还会补上容易遗漏的情况。发现没有现成数据可以验证代码，它就自己搭了一套测试。
不过，Fable 5 的能力上限还是更高。以前用它，很多时候是在为那一点上限付双倍价格。现在日常做产品、写代码、查资料和跑自动化流程，我会直接用 Opus 5。只有少数特别难、确实需要追求最高能力的任务，我才会继续用 Fable 5。
前沿能力正在从少数高价任务，慢慢变成每天都能用的工具。这才是 Opus 5 这次更新最有价值的地方。
@aigc1024
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每个 AI 实验室都执迷于错误的方面，包括Claude 也是。AI 公司最大的竞争力，不是模型，而是组织。
模型可以被追赶，组织能力才是真正的护城河。谁能持续吸引人才、快速迭代、不断创新，谁才可能长期站在 AI 最前沿。
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最近越来越觉得，相比讨论哪个大模型参数更高、榜单排名更靠前，我更关心的是：AI 最终能被用来做什么？
很多人把 AI 看作新一轮工业革命的重要技术。但真正改变工作和生活的，可能不只是大模型本身，而是它进入软件开发、内容创作、企业管理、工业生产和日常工具之后，产生的各种具体应用。
所以我建了一个「AI 应用落地兴趣交流群」。
不是什么正式研讨会，也不卖课、推培训。主要想认识一些同样对 AI 应用感兴趣的人，一起聊聊：
AI 工具、智能体、工作流、AI 编程、效率提升、行业应用，以及自己尝试过的小项目、真实体验和踩坑过程。
不要求是专业开发者，也不要求已经做出成熟产品。哪怕只是对某个 AI 应用方向感兴趣、有一个还没实现的想法，也可以来交流。
希望它不会变成新闻搬运群或广告群，而是一个大家能够分享真实使用体验、互相启发的小群。
感兴趣可以评论或点赞我。
@aigc1024
很多人把 AI 看作新一轮工业革命的重要技术。但真正改变工作和生活的，可能不只是大模型本身，而是它进入软件开发、内容创作、企业管理、工业生产和日常工具之后，产生的各种具体应用。
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不是什么正式研讨会，也不卖课、推培训。主要想认识一些同样对 AI 应用感兴趣的人，一起聊聊：
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@aigc1024
钱本质不是少用，而是用对的模型、对的档位、干净的上下文干沉淀过的事，会过日子 199 档也够用。
@aigc1024
@aigc1024
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01. 日常问答、改写、翻译、总结全部交给 K2.6，它在会入口免费，把付费的 K3 严格留给需要交付成品的重任务。
02. K3 集群一次能跑几千次工具调用，是额度吞金兽，只有海量搜索、批量处理、超长文写作才值得动用。
03. K2.6 的免费仅限网页和 App 会入口，把它放进 Kimi Work 当 Agent 跑，照样从会员额度池里扣钱。
04. 图片、视频、音频生成插件都要走 K3 计费，先把提示词打磨到位再点生成，反复返工就是最贵的浪费。
05. 思考强度就是模型内心独白的预算，档位越高 Token 越多，请把默认档锁在“标准”，不够用再临时升级。
06. 先用标准档低成本试错，答得不好只损失几分钱；一上来就开极致档，答非所问时浪费的是几十倍成本。
07. 进阶和极致档不但更贵还明显更慢，复杂任务可能跑几个小时，只有质量压倒成本时才值得开这两档。
08. 模型每轮都要重读全部历史对，对越长每轮越贵，养成一事一窗的习惯，做完一件立刻开新窗口。
09. 长对做到一半主动让 Kimi 生成几百字的交接摘要，带着摘要开新窗，比无限续聊省一大截 Token。
10. 删除对里的历史消息并不能释放上下文，这是官方明确的误区，想减负只有开新会这一条路。
11. 超大文件先拆小再分次发送，第一轮就触顶等于白烧一次大钱，长文档先出目录只送相关章节深聊。
12. 长文输出让 Kimi 先给大纲、你确认后再分节写，避免一次生成几千字废稿，也方便中途随时纠偏。
13. 把周报、纪要、术等高频流程做成自定义技能，一次写好永久复用，不用每轮重新解释要求。
14. 调试好的提示词存进常用语一键调用，这是最被低估的功能，省打字时间更省反复试错的 Token。
15. 背景资料、写作风格、角色设定放进项目和记忆，新对自动带背景，别再每轮粘贴同样的长篇背景。
16. 每天重复做的事交给定时任务，一次配置自动运行，比每天手动开一段长对描述同样需求省得多。
17. 所有会员功能共享一个额度池、按月刷新不结转，记住月初别挥霍、月末别浪费，重任务要提前排预算。
18. 心里要有杆秤：一次深度研究约百分之五到十额度，一份简单 PPT 约百分之一二，K3 任务比 K2.6 贵得多。
19. 定期在设置订阅页看余额、刷新时间和使用明细，发现异常消耗立刻复盘是哪类任务偷偷吃掉了额度。
20. 省
我很难评价，
他声称用fable找到的反例，但是我个人认为这是一次非常随机的小概率的反例的碰撞，普通人很难复现。
就Jacobian conjecture这个问的这次碰撞反例，我认为没有太大的推广意义，很难复现，很难用这种碰撞的方式去找其他领域的大大小小各种猜想的反例。
这对于这个猜想是个巨大的进步， 但是对于“系统性指挥AI Agent解决数学问”这一个工程问上帮助不大。
我说得非常克制了，我已经说完了。
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他声称用fable找到的反例，但是我个人认为这是一次非常随机的小概率的反例的碰撞，普通人很难复现。
就Jacobian conjecture这个问的这次碰撞反例，我认为没有太大的推广意义，很难复现，很难用这种碰撞的方式去找其他领域的大大小小各种猜想的反例。
这对于这个猜想是个巨大的进步， 但是对于“系统性指挥AI Agent解决数学问”这一个工程问上帮助不大。
我说得非常克制了，我已经说完了。
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这个模型在动漫人物等场景的美学方面超越了 GPT Image 2
另外也同步上线了图像编辑功能
遇到图片局部有问的情况，就指哪儿改哪儿
欢迎来体验 🙏
http://ListenHub.app
@aigc1024
MediaPipe + Flux.2 4B + 4090
Changing your face in the blink of an eye with AI
Free & Local power ❤️
@aigc1024
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@aigc1024
Codex 更新了，现在你可以在 Codex 里直接使用 GPT Live 实时的语音模型。
相较于手机端来说，这个体验简直太爽了！
你完全可以脱离键盘等任何输入设备，纯语音跟 Codex 交互。
比如你戴个带个 AirPods，就可以在家里的任何地方和它对，用语音询问它生成的结果。
它还可以帮你执行 Codex 上的任何命令，这意味着你所有的 vibe coding 都可以脱离键盘和按键，只靠说来完成了。
它会一直处于待命状态。如果你像官方演示那样，放个投影或者把电脑连接到电视上，就可以边干活、边玩游戏或做其他事。
即使是上厕所，你都能随时掌握你的 Codex 进度。我刚才简单试了一下，真的很爽！
@aigc1024
相较于手机端来说，这个体验简直太爽了！
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它会一直处于待命状态。如果你像官方演示那样，放个投影或者把电脑连接到电视上，就可以边干活、边玩游戏或做其他事。
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@aigc1024
