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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
希望你是计算机背景，深度参与开源项目，性格开朗外向的技术爱好者，天天泡开源社区。优先考虑全职，特别优秀靠谱的实习生也可以～
求带GitHub链接来戳我～
zy.wu
@aigc1024
人形机器人看起来好像还在炒作周期里，观察了一年，感觉还有很长的路要走。智能体从炒作到落地可用，花了三年左右，人型机器人涉及到物理世界的迭代反馈，没那么快。毕竟自动驾驶炒作了很多年，而距离大规模普及看起来还有很长距离，毕竟很多往往不是技术问。
@aigc1024
@aigc1024
https://mp.weixin.qq.com/s/m9Q_YMwX_TNbs2KvxFWO8g
蒸馏，一个所有人都不用公开谈论，但是都默默关注的。
过去 一段时间，我向来自不同公司的人学习了蒸馏（可称为关于蒸馏的蒸馏）。这篇文章会梳理几个基础问：蒸馏是什么？大规模蒸馏如何实现？它的难度和门槛是什么？代价又是什么？
当然还有很重要的：蒸馏不是什么？——这是一个在出圈、扩散中，也被层层误解和曲解的概念。
一件有意思的事是，虽然大家不愿意公开谈论蒸馏，但我接触的多数人并不从心底认为蒸馏是可耻的。根源在于，目前对闭源模型的蒸馏是黑盒蒸馏，实际上大家利用的是模型在发布之后的使用阶段的产物。所以当 Anthropic 们来指责其他公司“蒸馏”它的时候，它也总是会被回旋镖击中：当年谁蒸馏了整个互联网和那么多人类书籍（还没付钱）。
*这是一次特别需要反馈的操作，希望更多从业者来交流你们的所见和态度。也许我们还能有更深入的 2.0 版本。
@aigc1024
同时又因为在这个阶段，广义上的“数据”的价值在边际上更加重要了；
所以除了模型层之外，越来越多的企业需要在模型后训练、强化学习环境搭建上做更多的“工程化”工作……
但所有这些事情本质上都没有绝对的标准答案，战略方针、目标、具体执行都是未知的……
最近红杉美国找了几家这些议上走的最远的公司组织了一次活动---Own Your Intelligence 。
YouTube上已经更新了四期视频， 分别涉及战略理念、模型后训练（Fireworks）、强化学习环境（Mercor）和垂直领域研发落地（Harvey），非常系统。
具体分享嘉宾和内容：
Sonya Huang (红杉)：立论核心逻辑，为什么企业必须拥有自己的模型权重与智能控制权？
Harvey (Gabe Pereyra)：法律 AI 垂直领域的超级范本，演示小团队如何低成本组建顶级 AI Research Lab。
Fireworks AI (Lin Qiao)：何时、以及如何对模型进行后训练落地。
Mercor (Brendan Foody)：拆解强化学习与高质量数据构建的底层细节。
地址：
https://www.youtube.com/playlist?list=PLaqC3GACblSs
PS：红杉这人脉～～～
@aigc1024
从指标看，有两项指标 超越 Fable，多项指标超越 Opus 4.8
Fable 依然是当下难以逾越的高山
但 V4 Pro 比 Fable 便宜 100 倍
（涨价前，应该不至于突然涨价10倍吧）
@aigc1024
页的证明，3 个审稿人看半年都可能漏掉一个隐含错误。AI 生成的证明尤其难审——因为它逻辑太长、步骤太细、完全不符合人类的直觉思维。
这次 OpenAI 彻底换了打法：每道都附带了 Lean 4 机器验证证书。
Lean 是什么？你可以把它理解为一个“数学编译器”。你把证明写成 Lean 能读懂的格式，它会一步一步按公理严丝合缝地检查。
中间跳了一步？报错。
逻辑有个缝？报错。
它不关心证明者是人类还是 AI，也不关心思路漂不漂亮——你的证明步骤严不严密，编译器说了算。
通过就是铁案，不通过就是废纸。没有灰色地带，不需要权威背书。
249 页论文全部公开，10 个 Lean 证书全部开源在 GitHub，连 AI 的推理路径都完整放了出来。你拿一台普通笔记本，跑两行命令就能亲自验证：
lake exe cache get && lake build All
Thomas Bloom这次亲自下场评价："Big news。也许不比单位距离证明的影响大，但从构造的角度来说，这很重要。"
一个更有意思的信号：Lean 4 正成为 AI 数学领域的“统一裁判”。 DeepMind 的 AlphaProof 用 Lean，OpenAI 的 Astra 也用 Lean。以后实验室之间不用再打嘴仗或靠公关稿吹牛，编译通过就行——科研验证，变成了代码的 CI/CD（持续集成/持续交付）。
三、2000 美元：推理算力通缩与“科研平权”
这篇博客里最惊人的一句，来自 Noam Brown 那句极度凡尔赛的表态：
“我们没有在每个问上花很多钱。”
总计算成本仅 2000 美元（按对外 API 费率计算）。
2000 美元是什么概念？这相当于一个普通高校课组一顿聚餐的费用。
它传递了一个极其犀利的信号：AI 做顶级前沿科学研究，正在从“只有科技巨头才玩得起的大推力轰炸”，迅速退化为“任何有微量 Funding 的实验室都能复现的标准工具”。
当“复杂逻辑推理”的算力成本呈现指数级通缩，意味着人类知识生产的边际成本正在归零。人类历史上第一次，阻碍科学突破的不再是“算力够不够”或“资源多不多”，而是“我们能不能提出足够好、足够精准的问”。
四、范式转移：人类科学的“编译时代”
数学这门人类最古老的学科，正在经历一场几百年未有的范式转移（Paradigm Shift）：
从“基于同行评审的社会契约”，进化为“基于机器验证的工程标准”。
过去，科学突破依赖于人类大脑的闪光、学术会议的辩论、期刊审稿人的信任链条；
现在，AI 负责在庞大的可能性空间里进行高强度的“直觉探索+逻辑构造”，Lean 负责进行无情的“自动化逻辑编译”。
当人类不再需要花费数年时间去“校验”一个证明，而是把精力全部放在“提问、建模与定义边界”上时，知识的生产速度将被重新定义。
2000 美元把门槛踩到了地板上，而 Astra 只是开场。欢迎来到人类科学的“编译时代”。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
这次 OpenAI 彻底换了打法：每道都附带了 Lean 4 机器验证证书。
Lean 是什么？你可以把它理解为一个“数学编译器”。你把证明写成 Lean 能读懂的格式，它会一步一步按公理严丝合缝地检查。
中间跳了一步？报错。
逻辑有个缝？报错。
它不关心证明者是人类还是 AI，也不关心思路漂不漂亮——你的证明步骤严不严密，编译器说了算。
通过就是铁案，不通过就是废纸。没有灰色地带，不需要权威背书。
249 页论文全部公开，10 个 Lean 证书全部开源在 GitHub，连 AI 的推理路径都完整放了出来。你拿一台普通笔记本，跑两行命令就能亲自验证：
lake exe cache get && lake build All
Thomas Bloom这次亲自下场评价："Big news。也许不比单位距离证明的影响大，但从构造的角度来说，这很重要。"
一个更有意思的信号：Lean 4 正成为 AI 数学领域的“统一裁判”。 DeepMind 的 AlphaProof 用 Lean，OpenAI 的 Astra 也用 Lean。以后实验室之间不用再打嘴仗或靠公关稿吹牛，编译通过就行——科研验证，变成了代码的 CI/CD（持续集成/持续交付）。
三、2000 美元：推理算力通缩与“科研平权”
这篇博客里最惊人的一句，来自 Noam Brown 那句极度凡尔赛的表态：
“我们没有在每个问上花很多钱。”
总计算成本仅 2000 美元（按对外 API 费率计算）。
2000 美元是什么概念？这相当于一个普通高校课组一顿聚餐的费用。
它传递了一个极其犀利的信号：AI 做顶级前沿科学研究，正在从“只有科技巨头才玩得起的大推力轰炸”，迅速退化为“任何有微量 Funding 的实验室都能复现的标准工具”。
当“复杂逻辑推理”的算力成本呈现指数级通缩，意味着人类知识生产的边际成本正在归零。人类历史上第一次，阻碍科学突破的不再是“算力够不够”或“资源多不多”，而是“我们能不能提出足够好、足够精准的问”。
四、范式转移：人类科学的“编译时代”
数学这门人类最古老的学科，正在经历一场几百年未有的范式转移（Paradigm Shift）：
从“基于同行评审的社会契约”，进化为“基于机器验证的工程标准”。
过去，科学突破依赖于人类大脑的闪光、学术会议的辩论、期刊审稿人的信任链条；
现在，AI 负责在庞大的可能性空间里进行高强度的“直觉探索+逻辑构造”，Lean 负责进行无情的“自动化逻辑编译”。
当人类不再需要花费数年时间去“校验”一个证明，而是把精力全部放在“提问、建模与定义边界”上时，知识的生产速度将被重新定义。
2000 美元把门槛踩到了地板上，而 Astra 只是开场。欢迎来到人类科学的“编译时代”。
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我再多说一句，昨天直播时提了一句，
在全中国范围内，除了清华、北大、复旦、交大、浙大，剩下所有学校的本科“人工智能专业”，都是诈骗，都是李鬼专业。
简单来说，这个档次的大学，开不了LLM的课，开不了AI Agent的课，开不全mlsys的课，
就开始往里疯狂兑水，什么传统deep learning、 baysian ML、各种古典RL、各种模式识别、图像处理、信号处理、各种垃圾数学、上个世纪的古典AI、蒙特卡洛、随机森林、贪心算法、模糊控制、大数据，还有一堆数学里面的各种分析和代数几何，
全往本科生专业的培养计划里面添加，让孩子学一堆没用的1960~2020年的所谓“AI”专业课，真正有用的课一门都没有上，
结果就是，这种本科专业彻底把孩子全毁了。
记住，全中国只有清华、北大、复旦、上交、浙大能大概开出来，剩下的学校没有一所有能力、有师资、有水平、有时间把这些课程开出来，那么就可以认为全都是垃圾，不如老老实实学个计算机。
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在全中国范围内，除了清华、北大、复旦、交大、浙大，剩下所有学校的本科“人工智能专业”，都是诈骗，都是李鬼专业。
简单来说，这个档次的大学，开不了LLM的课，开不了AI Agent的课，开不全mlsys的课，
就开始往里疯狂兑水，什么传统deep learning、 baysian ML、各种古典RL、各种模式识别、图像处理、信号处理、各种垃圾数学、上个世纪的古典AI、蒙特卡洛、随机森林、贪心算法、模糊控制、大数据，还有一堆数学里面的各种分析和代数几何，
全往本科生专业的培养计划里面添加，让孩子学一堆没用的1960~2020年的所谓“AI”专业课，真正有用的课一门都没有上，
结果就是，这种本科专业彻底把孩子全毁了。
记住，全中国只有清华、北大、复旦、上交、浙大能大概开出来，剩下的学校没有一所有能力、有师资、有水平、有时间把这些课程开出来，那么就可以认为全都是垃圾，不如老老实实学个计算机。
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