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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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谷崎润一郎不愧是大小说家，感受力极强，能把散文写出小说的质感
AI 说看这本书能理解东亚文化的“美”
作者可是连电灯都不喜欢的反科技派
他可能做梦都没想到自己会被 AI 推荐吧
@aigc1024
这两天借鉴 deepseek-harness ，试着开发了一个极简的桌面 AI 知识库客户端（取名 Easy Seek）。
虽然已经有太多同类型的 AI 客户端可以直接用，但是总觉得那些产品太重、太复杂，安装也多有不便。
所以 ES设计为一个最简单的可以在本地做知识库问答的客户端。不搞 npm、pip 或docker，就是纯 windows exe 安装，连本地向量数据库也是 exe 直接后台拉起。
整个开发下来还是有很多心得体会：
首先，克制是很重要的。AI coding 下，功能取舍真的很难，要时不时克制自己想加功能的冲动，特别是想加那种～对技术或开发人员来说顺理成章，但对普通使用者来讲一头雾水的功能选项。
在保证完整功能的前提下，让界面看起来简洁高效，不需要帮助或者培训也能直接上手使用并且做到顺手，也是很难的一个点。个人体会就是要把自己当成一个小白，当成这个软件的第一个天使用户，自己用得顺手是最起码的。
还有就是一些基础功能，比如说知识库，想要在本地客户端中很完整地实现，也是有很多细小的技术点需要一一攻克。之前使用 Dify、Ragflow 等知识库产品的经验在这个时候就有了很大的帮助。
有一说一，现在 DeepSeek Pro 的能力真的很强了，之前这种规模的长程编程任务只能用 Claude 或者 GPT 来实现，现在 DeepSeek Pro 也可以胜任了。美中不足的还是价格略高，涨价之后，还好有缓存命中，到目前为止，软件版本 0.0.2 基本的功能会、agent、知识库功能都具备，绝大多数代码使用 DeepSeek Pro，大约消耗了 165M token，花了 80 块钱左右，马马虎虎，还可以接受。
@aigc1024
虽然已经有太多同类型的 AI 客户端可以直接用，但是总觉得那些产品太重、太复杂，安装也多有不便。
所以 ES设计为一个最简单的可以在本地做知识库问答的客户端。不搞 npm、pip 或docker，就是纯 windows exe 安装，连本地向量数据库也是 exe 直接后台拉起。
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在保证完整功能的前提下，让界面看起来简洁高效，不需要帮助或者培训也能直接上手使用并且做到顺手，也是很难的一个点。个人体会就是要把自己当成一个小白，当成这个软件的第一个天使用户，自己用得顺手是最起码的。
还有就是一些基础功能，比如说知识库，想要在本地客户端中很完整地实现，也是有很多细小的技术点需要一一攻克。之前使用 Dify、Ragflow 等知识库产品的经验在这个时候就有了很大的帮助。
有一说一，现在 DeepSeek Pro 的能力真的很强了，之前这种规模的长程编程任务只能用 Claude 或者 GPT 来实现，现在 DeepSeek Pro 也可以胜任了。美中不足的还是价格略高，涨价之后，还好有缓存命中，到目前为止，软件版本 0.0.2 基本的功能会、agent、知识库功能都具备，绝大多数代码使用 DeepSeek Pro，大约消耗了 165M token，花了 80 块钱左右，马马虎虎，还可以接受。
@aigc1024
黄仁勋最近公开表示，在他看来，马斯克目前拥有AI领域最独特的优势。
特斯拉拥有全球最大的自动驾驶真实世界数据之一；xAI正在建设全球顶级AI算力集群；Optimus则把AI进一步延伸到机器人领域。
黄仁勋提到，收集真实世界数据非常昂贵，而马斯克拥有巨大的优势。
AI竞争正在从模型能力，逐渐走向基础设施能力。算力、数据、能源和制造能力，都需要长期投入，也很难在短时间内复制。
每一次产业革命，基础设施都会不断积累优势。AI时代，或许也正在走向同样的方向。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
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Ox 牛来可能是整个 8 月最惊喜的大模型了
deepseek v4-flash-vision-exp 根本不能打
强烈推荐试用 Ox 牛来
免费7天，以下平台，均已上线
Cola
Openrouter
Hermes
Opencode
@aigc1024
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不愧是“源神”！被Qwen 3.8 27B刷屏了！
清一色的本地部署玩家，对这个同时具备视觉、推理、Tool Use、Agent 能力，并且支持 262K 原生上下文的开源模型，更是不吝赞美！
目前看来，27B 应该是“本地 AI 的黄金尺寸”！！
因为这个尺寸卡在一个很微妙的位置：
小到消费级电脑能跑，大到已经足以承担真正的生产力任务。
之前那些为了打游戏买了4090和5090的朋友，真的是赚麻了！！
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很多企业不是缺 AI 模型，而是不知道怎么把 AI 真正落到业务里。
FDE 做的事情，就是站在客户和技术之间，理解业务问，把模型能力变成能创造价值的产品。
这本开源书系统拆解了 FDE 的工作方式：如何发现需求、解决真实问、推动 AI 部署、帮助客户持续产生价值，并结合 Palantir、OpenAI、Anthropic 等案例总结实践经验。
未来 AI 时代，稀缺的可能不只是会造模型的人，而是能让 AI 在真实世界发挥作用的人。
适合 AI 产品、创业者、工程师了解
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而且卖给了Anthropic😅
据纽约时报，三位消息人士透露，Meta 正洽谈将自有AI数据中心算力出租给Anthropic，这份为期两年的合作协议规模最高可达100亿美元。
消息人士称，Anthropic在6月提出该合作方案，Meta目前正在评估，交易细节仍在调整。
从数据来看，Meta的算力储备确实惊人。至2026年，Meta数据中心可用容量将达5GW...
但是其 AI 模型近两年一直进展缓慢....
大量算力处于闲置状态...
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