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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
谷歌先出牌，数字很漂亮：营收1198亿美元、涨24%，谷歌云暴涨82%到248亿，云端积压订单堆到5140亿。可股价盘后反跌超4%。原因就一个：它把今年资本开支上调到1950至2050亿美元，单季capex翻倍到449亿，自由现金流甚至转负。云在狂奔，市场却只盯着那张越来越吓人的账单。
特斯拉紧接着挨刀，盘后跌3%到4%。营收超预期，交付也创了48万辆纪录，但利润露了馅：毛利率掉到16.8%、远低于预期的19.4%，经营利润率从4.1%崩到1.4%。说白了，这批车是靠降价和便宜贷款换来的，赚到的钱全烧进了机器人和Robotaxi。
两份财报凑一起，说的是同一件事：市场受够了先烧钱、回报以后再说。这个财报季的规律已经很清楚：台积电、奈飞、谷歌，营收一个个都赢了，却全因花钱太狠或增速放缓被砸。白天卖铲子的英伟达、博通在涨，晚上挖矿的谷歌、特斯拉在跌，聪明钱正把卖AI的和买AI的彻底分开。
下周微软、亚马逊、META接着交卷，剧本大概率还是这套：资本开支如今先被当成罪证，除非你能证明它真能变成利润。烧钱换故事的时代，这个夏天正被一份份财报亲手关掉。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
我把一本二十多万字的新书免费开源在 Github 了——《前置部署工程师：人工智能时代的客户价值交付秘籍》。
全本在线读，一分钱不收，地址在文末。
为什么要写这本书？从两组数字说起。
一组来自麻省理工学院：全球企业在生成式 AI 上烧了三四百亿美元，95% 的项目没能产生可衡量的回报。演示很惊艳，落地全阵亡。
另一组来自招聘市场：一个叫「前置部署工程师」（FDE）的岗位，发布量九个月涨了 800%。OpenAI 在招，Anthropic 在招，YC 一百多家创业公司在招。a16z 直接管它叫「科技行业最热门的岗位」。
两组数字放在一起，结论不难猜：模型已经不稀缺了，能把模型塞进客户真实业务里的人，才稀缺。
FDE 就是被创造出来填这道鸿沟的角色——驻扎在客户现场、把「产品能做的」和「客户需要的」接起来的工程师。Palantir 二十年前在情报机构的保密室里发明了它，如今 OpenAI 为它专门成立了一家估值百亿美元的「部署公司」。
在我看，它就是 AI 时代的前置位的「增长黑客」：一个新物种，一套方法论，一片还没人系统写过的空白。
这本书讲清楚三件事：这个角色从哪来、是什么；从找对问到规模化复制的完整打法；以及一百多个真实案例，所有数据和案例都在附录里注明了出处，欢迎核查。
也坦白说：这本书是我派 AI 做的深度调研和撰写，框架仿照我十年前写《增长黑客》的那套结构——依然觉得它适合研究和布道各种新岗位。
我原本把它当成自己的学习入门手册，期间驱使 AI 也迭代了好几版。写完觉得，锁在硬盘里有点可惜，于是索性开源免费分享。
如果你正在考虑工程师的转型方向，或者在琢磨 AI 到底怎么在企业里落地，它应该能帮你省下几十个小时的检索时间。
📖 仓库在这，全本免费，欢迎 Star：
https://github.com/xdash/FDE-the-Guidance-Book-of-Forward-Deployed-Engineer
会持续迭代，有想补充的案例或想挑错的，Issue 和分支都开着。
——
顺手说一句：十年前那本《增长黑客》的全文开源版，也在我 GitHub 上（zengzhangheike-the-book）。一本是过去，一本是未来，感兴趣的可以一起拿走。
@aigc1024
全本在线读，一分钱不收，地址在文末。
为什么要写这本书？从两组数字说起。
一组来自麻省理工学院：全球企业在生成式 AI 上烧了三四百亿美元，95% 的项目没能产生可衡量的回报。演示很惊艳，落地全阵亡。
另一组来自招聘市场：一个叫「前置部署工程师」（FDE）的岗位，发布量九个月涨了 800%。OpenAI 在招，Anthropic 在招，YC 一百多家创业公司在招。a16z 直接管它叫「科技行业最热门的岗位」。
两组数字放在一起，结论不难猜：模型已经不稀缺了，能把模型塞进客户真实业务里的人，才稀缺。
FDE 就是被创造出来填这道鸿沟的角色——驻扎在客户现场、把「产品能做的」和「客户需要的」接起来的工程师。Palantir 二十年前在情报机构的保密室里发明了它，如今 OpenAI 为它专门成立了一家估值百亿美元的「部署公司」。
在我看，它就是 AI 时代的前置位的「增长黑客」：一个新物种，一套方法论，一片还没人系统写过的空白。
这本书讲清楚三件事：这个角色从哪来、是什么；从找对问到规模化复制的完整打法；以及一百多个真实案例，所有数据和案例都在附录里注明了出处，欢迎核查。
也坦白说：这本书是我派 AI 做的深度调研和撰写，框架仿照我十年前写《增长黑客》的那套结构——依然觉得它适合研究和布道各种新岗位。
我原本把它当成自己的学习入门手册，期间驱使 AI 也迭代了好几版。写完觉得，锁在硬盘里有点可惜，于是索性开源免费分享。
如果你正在考虑工程师的转型方向，或者在琢磨 AI 到底怎么在企业里落地，它应该能帮你省下几十个小时的检索时间。
📖 仓库在这，全本免费，欢迎 Star：
https://github.com/xdash/FDE-the-Guidance-Book-of-Forward-Deployed-Engineer
会持续迭代，有想补充的案例或想挑错的，Issue 和分支都开着。
——
顺手说一句：十年前那本《增长黑客》的全文开源版，也在我 GitHub 上（zengzhangheike-the-book）。一本是过去，一本是未来，感兴趣的可以一起拿走。
@aigc1024
这种AI演技能看出来吗？眼泪看起来有点真实哈哈😂
提示词：
情绪层次：起始是"强撑的冷静"→ 中段是"泪水突破防线但身体纹丝不动"→ 末段是"绝望沉淀为一种空洞的决绝"。全程无台词，无大幅度动作，情绪像高压锅内的蒸汽。
微表情：
0-2秒：眼神死死盯着前方（镜头方向），瞳孔聚焦，眼眶已红但无泪，嘴角紧闭成一条直线，下颌骨微微突出（咬牙），面部肌肉完全紧绷
2-5秒：右眼眼角先出现泪膜堆积（眼球表面形成一层水膜反光），左眼随后，泪膜越来越厚但尚未溢出，鼻翼扩张一次（深吸一口气），下巴出现极细微的颤抖（几乎不可察）
5-8秒：左眼角一滴泪终于溢出，缓慢滑过脸颊（不是快速流下，是粘稠的、缓慢的），经过颧骨时反光，右眼泪膜仍在堆积，下颌绷紧到极致，嘴角出现极细微的下压（克制哭泣），喉结明显滚动一次
8-10秒：眼神从聚焦变为略微涣散（灵魂出窍感），泪水继续缓慢滑落但面部不再有任何新动作，只有呼吸导致的胸腔极轻微起伏，表情定格在"已经碎了但还在撑"的状态
肢体动作：
双手握枪，手臂伸直但非僵硬，肘关节有极微小的弯曲缓冲
右手食指搭在扳机护圈上（或轻扣扳机），指节因用力而微微发白
2-5秒时左手拇指有极轻微的摩挲枪身动作（一次）
5-8秒时双肩有极轻微的耸动（像压抑抽泣），幅度不超过5毫米
全程无大幅度手臂移动，无收枪，无转头
秒级时间轴： 0-2秒·死撑：男子举枪瞄准，眼神聚焦，面部肌肉全部绷紧，眼眶泛红但无泪。呼吸沉重且缓慢。机位有轻微不规则右移。画面像一张拉满的弓。 2-5秒·决堤前：泪膜开始在眼球表面积聚，右眼反光点被水膜扩散，鼻翼扩张深吸一口气，下巴出现几乎不可察的颤抖。他的脸开始"漏水"了，但握枪的手纹丝不动。这是从"人"到"机器"的撕裂瞬间。 5-8秒·滑落：左眼角第一滴泪终于溢出，缓慢滑过脸颊，经过胡茬区域时速度更慢。下颌绷紧到能看见咬肌线条，嘴角下压，喉结滚动。他没有眨眼，眼睛因泪水刺激而微微眯起。这是表演的核心——眼泪在流，杀意（或绝望）未散。 8-10秒·空洞：泪水继续滑向下巴，但新的表情不再产生。眼神从聚焦变为涣散，像灵魂已经离开身体，只剩肉体在执行最后的动作。面部肌肉从紧绷变为一种疲惫的松弛，但嘴角仍保持下压。画面静止，只有机位的呼吸感微动和那一滴泪的缓慢轨迹。
运动模式：手持固定（Handheld Static / Fixed with breathing）
运动幅度：极低（Minimal / S
提示词：
情绪层次：起始是"强撑的冷静"→ 中段是"泪水突破防线但身体纹丝不动"→ 末段是"绝望沉淀为一种空洞的决绝"。全程无台词，无大幅度动作，情绪像高压锅内的蒸汽。
微表情：
0-2秒：眼神死死盯着前方（镜头方向），瞳孔聚焦，眼眶已红但无泪，嘴角紧闭成一条直线，下颌骨微微突出（咬牙），面部肌肉完全紧绷
2-5秒：右眼眼角先出现泪膜堆积（眼球表面形成一层水膜反光），左眼随后，泪膜越来越厚但尚未溢出，鼻翼扩张一次（深吸一口气），下巴出现极细微的颤抖（几乎不可察）
5-8秒：左眼角一滴泪终于溢出，缓慢滑过脸颊（不是快速流下，是粘稠的、缓慢的），经过颧骨时反光，右眼泪膜仍在堆积，下颌绷紧到极致，嘴角出现极细微的下压（克制哭泣），喉结明显滚动一次
8-10秒：眼神从聚焦变为略微涣散（灵魂出窍感），泪水继续缓慢滑落但面部不再有任何新动作，只有呼吸导致的胸腔极轻微起伏，表情定格在"已经碎了但还在撑"的状态
肢体动作：
双手握枪，手臂伸直但非僵硬，肘关节有极微小的弯曲缓冲
右手食指搭在扳机护圈上（或轻扣扳机），指节因用力而微微发白
2-5秒时左手拇指有极轻微的摩挲枪身动作（一次）
5-8秒时双肩有极轻微的耸动（像压抑抽泣），幅度不超过5毫米
全程无大幅度手臂移动，无收枪，无转头
秒级时间轴： 0-2秒·死撑：男子举枪瞄准，眼神聚焦，面部肌肉全部绷紧，眼眶泛红但无泪。呼吸沉重且缓慢。机位有轻微不规则右移。画面像一张拉满的弓。 2-5秒·决堤前：泪膜开始在眼球表面积聚，右眼反光点被水膜扩散，鼻翼扩张深吸一口气，下巴出现几乎不可察的颤抖。他的脸开始"漏水"了，但握枪的手纹丝不动。这是从"人"到"机器"的撕裂瞬间。 5-8秒·滑落：左眼角第一滴泪终于溢出，缓慢滑过脸颊，经过胡茬区域时速度更慢。下颌绷紧到能看见咬肌线条，嘴角下压，喉结滚动。他没有眨眼，眼睛因泪水刺激而微微眯起。这是表演的核心——眼泪在流，杀意（或绝望）未散。 8-10秒·空洞：泪水继续滑向下巴，但新的表情不再产生。眼神从聚焦变为涣散，像灵魂已经离开身体，只剩肉体在执行最后的动作。面部肌肉从紧绷变为一种疲惫的松弛，但嘴角仍保持下压。画面静止，只有机位的呼吸感微动和那一滴泪的缓慢轨迹。
运动模式：手持固定（Handheld Static / Fixed with breathing）
运动幅度：极低（Minimal / S
ubtle）
运动特征：不规则微浮动，模拟人肩扛摄影机时的自然震颤
时长：10秒
严禁：任何推近、拉远、平移、环绕、摇摄等机械运动
特殊要求：如果工具支持，开启"面部微表情增强"或"细节保留"模式，确保眼泪滑落过程不被AI平滑掉，16:9。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
运动特征：不规则微浮动，模拟人肩扛摄影机时的自然震颤
时长：10秒
严禁：任何推近、拉远、平移、环绕、摇摄等机械运动
特殊要求：如果工具支持，开启"面部微表情增强"或"细节保留"模式，确保眼泪滑落过程不被AI平滑掉，16:9。
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🙋🏼♀️发个招聘 ｜ 硬件工程师（AI智能终端 / 可穿戴设备方向）｜ 25-35k，有相关经验就可以
我们是一家专注前沿 AI 应用的明星初创。我们正在研发最前沿的 Task Engineering 与 Proactive Agent（主动式智能体）应用，打造具备主动推送与上下文感知能力的 AI 协作伙伴。团队成员来自字节、清华等知名大厂与顶尖高校，全员"超级个体"；已获头部美元基金数百万美元融资。
岗位介绍
目前的产品方向包括：
- 桌面AI助手：基于树莓派、RK3588等计算平台，集成显示屏、摄像头、麦克风、扬声器、Wi-Fi和蓝牙等模块；
- 可穿戴AI设备：项链、胸针等轻量化形态，集成摄像头、麦克风、无线通信、电池及传感器，用于实现随身AI交互、语音助手和场景感知等功能。
我们希望找到一名具备完整硬件产品开发能力的工程师，参与产品从概念验证、硬件设计、样机调试到试产和量产的全过程。
岗位职责
1. 负责AI智能终端及可穿戴设备的整体硬件方案设计，包括系统架构、平台选型、接口规划和关键器件选型；
2. 负责基于树莓派、RK3588、ARM SoC或其他嵌入式平台的外围硬件设计与集成；
3. 负责产品原理图设计、PCB Layout指导或审核、BOM制作及硬件设计文档输出；
4. 负责摄像头、显示屏、触摸屏、麦克风、扬声器、Wi-Fi、蓝牙、USB及各类传感器的选型和硬件集成；
5. 负责MIPI CSI、MIPI DSI、USB、I²C、SPI、UA、I²S、SDIO等接口的设计和调试；
6. 负责电源系统设计，包括DC-DC、LDO、电池充放电、电量检测、电源时序、低功耗管理及保护电路；
7. 负责硬件样机的焊接、上电、调试和问定位，能够使用示波器、逻辑分析仪、万用表等仪器完成故障排查；
8. 配合软件、算法、结构和工业设计团队，完成摄像头、麦克风阵列、显示屏及其他硬件模块的联合调试；
9. 负责产品功耗、发热、信号完整性、EMC、ESD及可靠性相关问的分析和优化；
10. 参与可穿戴设备的小型化设计，处理有限空间内的PCB堆叠、天线、电池、摄像头、麦克风及结构装配问；
11. 对接PCB、SMT、模组、电池、结构件等供应商，推动打样、试产、问整改和生产测试；
12. 建立硬件测试方案、生产测试流程及故障分析机制，推动产品从原型样机进入小批量生产。
任职要求
1. 本科及以上学历，电子工程、通信工程、自动化、计算机硬件或相关专业；
2. 具有5年以上嵌入式硬件、消费电子、智能硬件或可穿戴设备开发经验；能力突出者可适当放宽年限要求；
3. 熟悉ARM SoC或嵌入式计算平台，具有树莓派、RK3588、瑞芯微、全志、NXP、TI或其他平台的实际项目经验；
4. 能够独立完成硬件方案设计、器件选型、原理图设计、PCB调试和样机问定位；
5. 熟悉常见数字电路和模拟电路，包括电源、时钟、复位、接口转换、音频、传感器及保护电路；
6. 熟悉MIPI CSI、MIPI DSI、USB、I²C、SPI、UA、I²S、SDIO等常见接口中的一种或多种；
7. 具有摄像头、显示屏、触摸屏、麦克风、扬声器、Wi-Fi或蓝牙模组的选型及调试经验；
8. 熟悉锂电池充放电、电源管理、低功耗设计及基本电池安全要求；
9. 能够熟练使用Allegro、Cadence、Altium Designer、PADS或其他EDA工具；
10. 具备较强的动手能力和问分析能力，能够独立完成硬件焊接、飞线修改、上电测试及故障排查；
11. 具备良好的沟通能力和文档能力，能够与软件、算法、结构、工业设计及供应链团队协同工作；
12. 能够适应初创公司的工作节奏，愿意参与产品快速迭代，并对最终产品结果负责。
加分项
1. 有智能音箱、智能屏、机器人、AI摄像头、AR眼镜、运动相机或可穿戴设备开发经验；
2. 有RK3588、RK3568、树莓派Compute Module或类似计算平台的载板设计经验；
3. 有MIPI摄像头、显示屏、麦克风阵列、音频Codec或回声消除相关硬件经验；
4. 有柔性PCB、刚挠结合板、小型化多层板或高密度PCB设计经验；
5. 有电池供电产品的低功耗优化、续航评估和热设计经验；
6. 熟悉Wi-Fi、蓝牙天线设计，具备射频调试或天线厂商对接经验；
7. 熟悉Linux系统启动过程、设备树、驱动配置，能够配合软件工程师完成硬件接口调试；
8. 有EMC、ESD、FCC、CE、SRRC或消费电子产品认证经验；
9. 有硬件产品从原型开发、EVT、DVT、PVT到量产的完整经历；
10. 熟悉摄像头和麦克风相关的隐私保护设计，例如硬件指示灯、物理断电、隐私开关和数据安全机制。
我们希望你具备
- 对AI硬件、智能终端和可穿戴产品有兴趣；
- 不只完成电路设计，也愿意关注产品体验和实际使用场景；
- 能够在需求不完全明确的情况下快速搭建原型、验证方案并持续迭代；
- 具有较强的责任意识，愿意参与一款新产品从零到一的过程。
投简历：lesleyfeng912
@aigc1024
我们是一家专注前沿 AI 应用的明星初创。我们正在研发最前沿的 Task Engineering 与 Proactive Agent（主动式智能体）应用，打造具备主动推送与上下文感知能力的 AI 协作伙伴。团队成员来自字节、清华等知名大厂与顶尖高校，全员"超级个体"；已获头部美元基金数百万美元融资。
岗位介绍
目前的产品方向包括：
- 桌面AI助手：基于树莓派、RK3588等计算平台，集成显示屏、摄像头、麦克风、扬声器、Wi-Fi和蓝牙等模块；
- 可穿戴AI设备：项链、胸针等轻量化形态，集成摄像头、麦克风、无线通信、电池及传感器，用于实现随身AI交互、语音助手和场景感知等功能。
我们希望找到一名具备完整硬件产品开发能力的工程师，参与产品从概念验证、硬件设计、样机调试到试产和量产的全过程。
岗位职责
1. 负责AI智能终端及可穿戴设备的整体硬件方案设计，包括系统架构、平台选型、接口规划和关键器件选型；
2. 负责基于树莓派、RK3588、ARM SoC或其他嵌入式平台的外围硬件设计与集成；
3. 负责产品原理图设计、PCB Layout指导或审核、BOM制作及硬件设计文档输出；
4. 负责摄像头、显示屏、触摸屏、麦克风、扬声器、Wi-Fi、蓝牙、USB及各类传感器的选型和硬件集成；
5. 负责MIPI CSI、MIPI DSI、USB、I²C、SPI、UA、I²S、SDIO等接口的设计和调试；
6. 负责电源系统设计，包括DC-DC、LDO、电池充放电、电量检测、电源时序、低功耗管理及保护电路；
7. 负责硬件样机的焊接、上电、调试和问定位，能够使用示波器、逻辑分析仪、万用表等仪器完成故障排查；
8. 配合软件、算法、结构和工业设计团队，完成摄像头、麦克风阵列、显示屏及其他硬件模块的联合调试；
9. 负责产品功耗、发热、信号完整性、EMC、ESD及可靠性相关问的分析和优化；
10. 参与可穿戴设备的小型化设计，处理有限空间内的PCB堆叠、天线、电池、摄像头、麦克风及结构装配问；
11. 对接PCB、SMT、模组、电池、结构件等供应商，推动打样、试产、问整改和生产测试；
12. 建立硬件测试方案、生产测试流程及故障分析机制，推动产品从原型样机进入小批量生产。
任职要求
1. 本科及以上学历，电子工程、通信工程、自动化、计算机硬件或相关专业；
2. 具有5年以上嵌入式硬件、消费电子、智能硬件或可穿戴设备开发经验；能力突出者可适当放宽年限要求；
3. 熟悉ARM SoC或嵌入式计算平台，具有树莓派、RK3588、瑞芯微、全志、NXP、TI或其他平台的实际项目经验；
4. 能够独立完成硬件方案设计、器件选型、原理图设计、PCB调试和样机问定位；
5. 熟悉常见数字电路和模拟电路，包括电源、时钟、复位、接口转换、音频、传感器及保护电路；
6. 熟悉MIPI CSI、MIPI DSI、USB、I²C、SPI、UA、I²S、SDIO等常见接口中的一种或多种；
7. 具有摄像头、显示屏、触摸屏、麦克风、扬声器、Wi-Fi或蓝牙模组的选型及调试经验；
8. 熟悉锂电池充放电、电源管理、低功耗设计及基本电池安全要求；
9. 能够熟练使用Allegro、Cadence、Altium Designer、PADS或其他EDA工具；
10. 具备较强的动手能力和问分析能力，能够独立完成硬件焊接、飞线修改、上电测试及故障排查；
11. 具备良好的沟通能力和文档能力，能够与软件、算法、结构、工业设计及供应链团队协同工作；
12. 能够适应初创公司的工作节奏，愿意参与产品快速迭代，并对最终产品结果负责。
加分项
1. 有智能音箱、智能屏、机器人、AI摄像头、AR眼镜、运动相机或可穿戴设备开发经验；
2. 有RK3588、RK3568、树莓派Compute Module或类似计算平台的载板设计经验；
3. 有MIPI摄像头、显示屏、麦克风阵列、音频Codec或回声消除相关硬件经验；
4. 有柔性PCB、刚挠结合板、小型化多层板或高密度PCB设计经验；
5. 有电池供电产品的低功耗优化、续航评估和热设计经验；
6. 熟悉Wi-Fi、蓝牙天线设计，具备射频调试或天线厂商对接经验；
7. 熟悉Linux系统启动过程、设备树、驱动配置，能够配合软件工程师完成硬件接口调试；
8. 有EMC、ESD、FCC、CE、SRRC或消费电子产品认证经验；
9. 有硬件产品从原型开发、EVT、DVT、PVT到量产的完整经历；
10. 熟悉摄像头和麦克风相关的隐私保护设计，例如硬件指示灯、物理断电、隐私开关和数据安全机制。
我们希望你具备
- 对AI硬件、智能终端和可穿戴产品有兴趣；
- 不只完成电路设计，也愿意关注产品体验和实际使用场景；
- 能够在需求不完全明确的情况下快速搭建原型、验证方案并持续迭代；
- 具有较强的责任意识，愿意参与一款新产品从零到一的过程。
投简历：lesleyfeng912
@aigc1024
用 AI 写东西，经常写得又长又空、句句模板，读着特别假。这个项目就是专门解决这个问的，把 AI 文改得像真人随便敲出来的。
两个实用技能：
- humanize：直接把 AI 写的文字丢进去，它会帮你改得有起伏、有细节、带点个人感觉，不会再那么四平八稳、官腔十足。
- ai-check：反过来检查文字，挑出哪里还有 AI 痕迹，一条条给你指出来。
不用额外模型，全靠一套研究论文提炼的真实规则。支持 Claude、ChatGPT、Cursor 等，一条命令就能装好，用着超级方便。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
最近 AIGC 图像/视频领域有 3 个硬信号：
Meshy 近 $400M B 轮，估值超过 $1.4B
PixVerse 完成 $439M 融资，估值超过 $2B
Google Images 把 AI 生图放进搜索入口
但普通创作者最该关注的，不是“哪个模型最强”。
是这 5 个拿来即用的判断。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
Software 可能会死，但 Service 不会
你永远无法 vibe coding 出来一个 service
你看 vibe coding 出来的东西，一个月后有几个还在提供 service？
service 才是本质的东西
而 sofware 和 agent 一样，都只是一种媒介
另外，梁文锋说的很直白了
既然是 service，那持续成本就是最重要的因素
如果 codex 贵 10 倍还会增长这么好吗？
如果你的 agent 比 codex 便宜 10 倍，你还需要差异化的 feature 吗？
@aigc1024
你永远无法 vibe coding 出来一个 service
你看 vibe coding 出来的东西，一个月后有几个还在提供 service？
service 才是本质的东西
而 sofware 和 agent 一样，都只是一种媒介
另外，梁文锋说的很直白了
既然是 service，那持续成本就是最重要的因素
如果 codex 贵 10 倍还会增长这么好吗？
如果你的 agent 比 codex 便宜 10 倍，你还需要差异化的 feature 吗？
@aigc1024
这句对我触动很大，因为我散步的时候是喜欢听播客的，因为觉得散步多少有些无聊。
读到这句之后，这句就一直在我的脑子里转，也改变了很多我的生活习惯。
比如我散步和骑车的时候，就不再听播客了，也不再听音乐了。
特别是骑行的时候，不听播客，不仅不会觉得无聊，还会进入一种物我两忘的境界，非常充实，非常快乐。
快乐原本是很简单的事情，我们都知道四个字，活在当下。
可说到容易，做到真的很难。
自己一个人录了一期小播客，来聊聊骑行与冥想，专注与快乐。
@aigc1024
大多数人以为李笑来只是"比特币首富"，没人告诉你的是：他可能是中国最早把 AI 和教育结合起来思考的人。
但这两年他不聊币了。
他在聊一个更大的问：AI 时代，你的孩子怎么办？
这套课《谈AI时代的家庭教育》一共 13 讲，音频 + PDF 全套：
- 孩子的未来会好吗？——完全无需焦虑
- 未来社会会更卷吗？——超越竞争
- 未来什么工作更吃香？——发现任务
- 作为家长，你最重要的能力是什么？——活在未来
- 如何转变教育观念？——从"设计论者"到"发展论者"
- 怎么判断孩子有没有"格外擅长"的技能？
说实，市面上讲 AI 教育的课一堆，但大多是焦虑贩卖。
李笑来这套不一样。他的核心观点是：别焦虑，别鸡娃，AI 会让竞争变少，不是变多。
这个判断，和 99% 的教育博主都不同。
不管你同不同意，至少值得听一下一个经历过互联网、比特币、AI 三波浪潮的人怎么想。
https://pan.quark.cn/s/5ca6520e6521
@meiriyishu
AI 正从“抢 GPU”进入“抢整个供应链”的阶段，越来越多企业开始签长期供货协议，这说明 AI 基础设施需求可能比市场预期更加持久，而不是短期泡沫。
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http://theroboradar.com/
RoboRadar｜全球具身智能情报库
这个行业跑得太快，而信息还散在几百个来源里——想知道某家公司融了多少、某款灵巧手多少自由度、某个技术路线上都有谁，往往要翻十几篇报道。
所以做了 RoboRadar：只收人形形态机器人与灵巧手（按形态而非应用场景），把公司、产品、技术、融资、人物结构化收录，互相关联，每天更新。融资金额做了归一化，可以直接横向比较。
不做资讯搬运，做的是能查、能比、能顺着线索往下挖的库。
theroboradar.com
@aigc1024
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