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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
OpenAI最新内部模型，代号Astra，用2000美元的API成本，破解了十大难！！
不管是在AI领域，还是在数学和计算机领域，
都是超级炸裂的程度！！！
Fable 5说这些目非常难，任何一项足以获得菲儿茨奖！
所以，以后这些殿堂级的科学奖项，会颁给AI模型吗？
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
为什么很多人感觉 Claude 比 GPT更聪明？
有一个非常有价值的第三方实验。
Viktor 在完全相同的工具、workspace、prompt 下测试 GPT-5.6 Sol/Terra/Luna 与 Fable/Sonnet 等模型，最后把差异总结成：
GPT-5.6 tends to under-explore and under-communicate。
Claude tends to over-explore and over-communicate。
也就是说：
GPT 的典型错误是：“差不多够了，交付。”
Claude 的典型错误是：“我再查查，我再解释一点，我顺手再把这个也处理了。”
同一个测试里，Claude 发出的 Slack 回复中位长度大约是 GPT 的两倍，并且往往进行了更多次 Agent 调用；GPT 整体任务速度和成本明显更低。
这其实高度符合两家的对齐哲学。
那么为什么很多人感觉 Claude 比 GPT更聪明？
这是一个很重要的心理学现象。
假设两个模型实际上都知道正确答案。
GPT：
A 更好。主要原因是 X 和 Y。
如果你的目标是 Z，则改选 B。
Claude：
我认为这里真正的问可能不是 A 和 B 哪个更好，而是你实际上在优化 X 还是 Y。
如果结合你前面提出的约束，我会倾向于 A，不过这里有一个容易被忽略的问……
第二个答案很容易让人形成：
“Claude 理解我。”
甚至：
“Claude 比 GPT 聪明。”
实际上这里混合了三件不同的东西：
能力深度 + 探索预算 + 表达方式。
用户往往把三者全部感知成“智商”。
这也是为什么 benchmark 只有 1～2 分差异的模型，实际使用感受却可能非常大。
（以上为来自 GPT5.6 Sol 的辩解）
@aigc1024
有一个非常有价值的第三方实验。
Viktor 在完全相同的工具、workspace、prompt 下测试 GPT-5.6 Sol/Terra/Luna 与 Fable/Sonnet 等模型，最后把差异总结成：
GPT-5.6 tends to under-explore and under-communicate。
Claude tends to over-explore and over-communicate。
也就是说：
GPT 的典型错误是：“差不多够了，交付。”
Claude 的典型错误是：“我再查查，我再解释一点，我顺手再把这个也处理了。”
同一个测试里，Claude 发出的 Slack 回复中位长度大约是 GPT 的两倍，并且往往进行了更多次 Agent 调用；GPT 整体任务速度和成本明显更低。
这其实高度符合两家的对齐哲学。
那么为什么很多人感觉 Claude 比 GPT更聪明？
这是一个很重要的心理学现象。
假设两个模型实际上都知道正确答案。
GPT：
A 更好。主要原因是 X 和 Y。
如果你的目标是 Z，则改选 B。
Claude：
我认为这里真正的问可能不是 A 和 B 哪个更好，而是你实际上在优化 X 还是 Y。
如果结合你前面提出的约束，我会倾向于 A，不过这里有一个容易被忽略的问……
第二个答案很容易让人形成：
“Claude 理解我。”
甚至：
“Claude 比 GPT 聪明。”
实际上这里混合了三件不同的东西：
能力深度 + 探索预算 + 表达方式。
用户往往把三者全部感知成“智商”。
这也是为什么 benchmark 只有 1～2 分差异的模型，实际使用感受却可能非常大。
（以上为来自 GPT5.6 Sol 的辩解）
@aigc1024
https://github.com/MemTensor/memmy-agent
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了解了一下美团具身的薪资，感觉我们要成为具身的黄埔军校了。
从三四年前就开始做具身，那时候还不叫具身，就是人形机器人。技术积累是很多的，但是融资是很少的。于是花不起大价钱挖行业经验老将，所以招的全是校招生。校招生培养出来之后肯定也看不起我们现在开的价，就会跳出去。
黄埔军校就是这么来的。
@aigc1024
从三四年前就开始做具身，那时候还不叫具身，就是人形机器人。技术积累是很多的，但是融资是很少的。于是花不起大价钱挖行业经验老将，所以招的全是校招生。校招生培养出来之后肯定也看不起我们现在开的价，就会跳出去。
黄埔军校就是这么来的。
@aigc1024
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今天在线下花了5小时分别和两位朋友聊天，收获很多
再次让我确认线下的深度交流就是这个时代最稀缺的最有价值的东西
AI 模型看似什么都懂，却永远无法和我们进行真正的思想碰撞
AI 永远不可能吞噬一切
未来我们应该多组织这样的线下聊天
这毫无疑问是珍贵的快乐体验
@aigc1024
再次让我确认线下的深度交流就是这个时代最稀缺的最有价值的东西
AI 模型看似什么都懂，却永远无法和我们进行真正的思想碰撞
AI 永远不可能吞噬一切
未来我们应该多组织这样的线下聊天
这毫无疑问是珍贵的快乐体验
@aigc1024
http://xhslink.cn/o/6g6bb13LMSX
今天看到去年11月底认识好友发的小红书帖，内心涌流着一些东西。
不知不觉距离SheNicest第一次上海黑客松过去已经8个月了，那是第一次向大家宣告SheNicest的全球最大的野心，这过程中有人离开，有人继续留下也，有新的人加入，好恍惚一幕幕都像过往电影，现在回过头原来已经走这么远了，看着我们的江山一点点打下，某种程度我们真的是这个行业的开拓者，从女性黑客松刚开始被质疑充满不确定到走到如今更多女性走入科技领域，我想说SheNicest早已经不是一家做女性黑客松的品牌了，我们想要定义下一代女性科技产品。这次SheNicest全球最大黑客松我们一定会证明另一件事情打破了消费品牌和科技品牌的隐形壁垒。这次野人先生，山下有松，珀莱雅等知名消费品牌也愿意相信我们，核心参与参与进来，所以请大家报名我们这次黑客松活动！我不想说这次多么牛现场体验多么好，但是请相信一个年轻的团队对做成这件事的坚定和夜以继日勤奋的7个月努力，以及锋芒与自我的来回拉扯都是为了最后这事儿能成。
请相信我们，也相信自己，相信这个世界会因为我们变得好一点再好一点。
@aigc1024
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玄幻、修仙、穿越、都市……以前要一个团队，现在一套流程就能搞定。
这份教程把 AI 3D 漫剧 从剧本、人物、分镜到成片，全流程拆得明明白白。
想做动画短剧、AI 漫剧，直接照着学，比自己摸索快得多。
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AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
这个 AI 提示词有点狠：直接让 10 年后的你回来劝你。
把你的现状和习惯告诉 AI，再加一句：
“根据我现在的选择，模拟两条 10 年人生路线：一条保持现状，一条改变最关键的行为。分别让 10 年后的我写封信，告诉现在的我最大的差别、最可能后悔的事，以及今天就能开始的最小改变。”
真建议试一次。
@aigc1024
把你的现状和习惯告诉 AI，再加一句：
“根据我现在的选择，模拟两条 10 年人生路线：一条保持现状，一条改变最关键的行为。分别让 10 年后的我写封信，告诉现在的我最大的差别、最可能后悔的事，以及今天就能开始的最小改变。”
真建议试一次。
@aigc1024
微软官方免费课：21节从零搞定生成式AI。
Generative AI for Beginners，已拿下113k+ Star。用21节课带你从基础概念一路做到实际应用。
内容覆盖Prompt工程、模型选择、文本/图像生成、Function Calling、RAG、向量数据库、AI Agent、微调、小模型与开源模型等全链路。
每节都有理论+短视频+可跑代码，支持Python和TypeScript，可接OpenAI API、Azure OpenAI，也能用Foundry Local本地离线跑。
支持简体中文等50+语言，零基础也能系统入门AI应用开发，直接上手真实项目。
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一位刚走 OpenAI 的软件工程师面试完全流程的候选人在 Reddit 上分享了详细经历。面试共五到六轮，整体偏向分布式系统能力，和传统大厂刷算法的路子差别很大，面试加了一个新环节：考你指挥 AI 写代码的能力。
招聘电先聊你对 AI 方向的判断，建议提前读 OpenAI 的公司章程。然后两轮各 60 分钟的技术面：一轮写代码（带版本管理的键值存储），一轮系统设计（有容错机制的任务调度器）。
接着是 48 小时的 take-home 项目，要交付一个能跑的系统。这位候选人拿到的是分布式 webhook 投递，要实现重试逻辑和死信队列。做完后面试官逐行过代码，每个设计决策都得解释。
现场面试四轮：两轮编程（一轮渐进式多阶段，一轮偏系统底层，考 Python 的生成器、异步和并发），一轮系统设计（目是"设计 ChatGPT"，重点看 GPU 分配、自动扩缩容和分布式协调），一轮行为面。行为面不收软技能套，要的是真实的技术领导力案例，在压力下怎么推动跨团队达成共识。
最有意思的是还在 beta 阶段的第六轮：Agentic Coding Round。给你一个现有代码库加一个靠手写搞不定的大问，要求你用 AI Coding Agent 来完成。不是所有候选人都会遇到这一轮，但方向很明确。
但它的存在已经说明了方向：在 OpenAI 眼里，“会驾驭 AI 工具写代码”正在从一个加分项变成工程师的基本功。对于正在准备 AI 公司面试的工程师来说，光刷 LeetCode 可能不够用了，怎么跟 AI 编程工具协作、怎么拆解大型问交给 Agent 去执行，这些能力可能很快会出现在更多公司的面试流程里。
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最有意思的是还在 beta 阶段的第六轮：Agentic Coding Round。给你一个现有代码库加一个靠手写搞不定的大问，要求你用 AI Coding Agent 来完成。不是所有候选人都会遇到这一轮，但方向很明确。
但它的存在已经说明了方向：在 OpenAI 眼里，“会驾驭 AI 工具写代码”正在从一个加分项变成工程师的基本功。对于正在准备 AI 公司面试的工程师来说，光刷 LeetCode 可能不够用了，怎么跟 AI 编程工具协作、怎么拆解大型问交给 Agent 去执行，这些能力可能很快会出现在更多公司的面试流程里。
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