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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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智谱不愧是后训练之神
GLM 5.3 的能力提升这么多，基座竟然和 GLM5.2 是同一个
这个 756B 的基座要被智谱薅秃噜皮了
他们的文章里说，不，其实还有很大的后训练空间...
再结合 DeepSeek V4 Flash 的情况，304B 的参数干掉了 GLM5.2
后训练确实伟大
我现在猜测 Luna 也就 500B 左右，OpenAI 也是后训练的神
@aigc1024
GLM 5.3 的能力提升这么多，基座竟然和 GLM5.2 是同一个
这个 756B 的基座要被智谱薅秃噜皮了
他们的文章里说，不，其实还有很大的后训练空间...
再结合 DeepSeek V4 Flash 的情况，304B 的参数干掉了 GLM5.2
后训练确实伟大
我现在猜测 Luna 也就 500B 左右，OpenAI 也是后训练的神
@aigc1024
https://github.com/letideafix/stop-slop
Stop Slop 是一个教 LLM 去掉 AI 腔的技能包，核心是 SKILL.md，配 references 目录拆成三份：要删的短语、要避的句式、改前改后的例子。
它点名禁用的有喉塞开头、强调词、商业腔、副词和空泛论断，结构上砍二元对比、被动语态、碎片化短句和煽动式排比。此外给了直接度、节奏、可信、像不像人、信息密度五个 1-10 分的评分维，凑不上 35 分就重写。
部署上可以挂成技能、丢进 Claude 项目知识、写进自定义指令或塞进 system prompt
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具身数采的鬼故事越来越多了。
最近一个在行业里流传的案例是：一家公司批量买回数据，团队里一半的人被拖去干同一件事：数据清洗。折腾了将近一个半月，数据终于能喂进模型、正式用于训练。但此时一算，数据的有效率只剩10%。
@aigc1024
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@aigc1024
马斯克在今天《经济学人》总编的采访中表达了对AI发展的高度乐观预期：
大约5年后（约2031年），AI的智能水平可能超过全人类智能的总和。
到那时，AI几乎能在所有事情上做得比人类更好（唯一可能的例外是“成为人类本身”）。
最可能的结果是进入一个“惊人丰裕的时代”——任何人都能得到自己能想到的任何东西，物质极大丰富。
他承认这听起来很夸张，但以2026年的现状来看，到2036年就能验证。
唯一可能打断这个进程的是大规模全球核战争等灾难；只要不发生第三次世界大战，人类就会走向这个丰裕时代。
他的核心观点是传递“乐观和兴奋”的未来愿景，而不是恐惧。
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大约5年后（约2031年），AI的智能水平可能超过全人类智能的总和。
到那时，AI几乎能在所有事情上做得比人类更好（唯一可能的例外是“成为人类本身”）。
最可能的结果是进入一个“惊人丰裕的时代”——任何人都能得到自己能想到的任何东西，物质极大丰富。
他承认这听起来很夸张，但以2026年的现状来看，到2036年就能验证。
唯一可能打断这个进程的是大规模全球核战争等灾难；只要不发生第三次世界大战，人类就会走向这个丰裕时代。
他的核心观点是传递“乐观和兴奋”的未来愿景，而不是恐惧。
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有了 AI 以后，判断自己有没有用好 AI，我觉得可以多问几个很现实的问：
睡眠质量更好了吗？
陪家人的时间更多了吗？
自己更健康了吗？
人际关系更好了吗？
工作更轻松了吗？
收入更多了吗？
这些可能比“每天用了多少 AI”“又学会了什么新工具”更接近真正的标准。
AI 本来应该是杠杆。
如果用了很久，现实生活并没有因此变好，甚至每天花更多时间追模型、折腾工具、优化工作流——
那可能这个人不是在燃烧 token。
而是这个人，才是被 AI 燃烧最多的那个 token。
@aigc1024
睡眠质量更好了吗？
陪家人的时间更多了吗？
自己更健康了吗？
人际关系更好了吗？
工作更轻松了吗？
收入更多了吗？
这些可能比“每天用了多少 AI”“又学会了什么新工具”更接近真正的标准。
AI 本来应该是杠杆。
如果用了很久，现实生活并没有因此变好，甚至每天花更多时间追模型、折腾工具、优化工作流——
那可能这个人不是在燃烧 token。
而是这个人，才是被 AI 燃烧最多的那个 token。
@aigc1024
我们把官方 DeepSeek Harness 打包成了一个开箱即用的桌面应用
不需要安装 Node.js，也不用再通过命令行启动
目前支持：
macOS Apple Silicon
Windows x64
本地运行
自动管理 Harness 服务
保留官方插件能力和 Web UI
GitHub：https://github.com/anywhere-labs/deepseek-harness-desktop
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如果要修改自己，也许最简单的办法还是直接改代码，而不是设计一套积木机制——意味着不通用，以及自由度仍然受限——应该是在模型和 harness 联合训练的时候让 AI 自己发现哪些适合做成什么积木？
@aigc1024
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