没钱就不要考虑读专硕了……。减少学硕扩大专硕的培养，方向是完全正确的，但问是大学有没有这个能力培养专硕，在国内大学和企业是完全脱节的，校企合作基本上停留在PPT上，即使国内最牛的清华、北大，也没有听说为华为、小米等科技企业解决过什么重大技术难，高校从院士到博导都是靠弄几篇论文混饭吃，在AI影响的当下，大学在前沿科技上与企业相比更无优势可言，至今没听说过哪个AI大模型是某个高校开发的，已经在知识、技术上明显落后的大学凭啥动不动就收数万元的学费，如今这么多大学生对考研趋之若鹜，不是大学生太傻，他们知道就是再多读几年大学也学不到啥东西，无非就是冲着那个文凭来的，因为文凭在很多吃皇粮的单位还是硬通货，以现在专硕的收费标准，两三年读下来连生活费、住宿费、学费至少也得20多万，再算上大学本科期间的费用，大学生还没有找着工作之前就已经破费了50万，这么大一笔钱很多年轻人就是工作10几年也不一定能把它赚回来，专硕可以说不适合穷人，非要读的你得先算一下这个经济帐，看看划算不划算……。

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美国二手书商最近发现一个怪现象：几十年没人买的学术书、法律书，甚至一本1972年的污水处理手册，突然被神秘公司大量扫货。有人偷偷往书里塞GPS，结果一路追到工业扫描厂。法院文件后来揭开谜底：Anthropic曾启动Project Panama，希望尽可能扫描大量实体书，做法就是切掉书脊、拆页、扫描，原书随后丢弃。听起来像书籍毁灭计划，但这些书大多不是珍贵古籍，而是冷门、低印量、网上找不到的长尾知识。AI公司把它们吸进模型，也许让沉睡知识重新被使用；可原本属于出版市场和图书馆体系的书，一旦变成训练数据，最终却掌握在少数科技公司手中

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实用开源项目推荐：Anthropic Cybersecurity Skills
给各种Agent"喂"了800多份网络安全实战手册,内容涵盖云安全、威胁狩猎、渗透测试、等 29 个领域,每份手册都写清楚了"什么时候该用这个技能、需要什么前置条件、具体怎么一步步操作，让 AI 在处理安全问时不再瞎猜命令,而是像一个资深安全分析师

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这一天来的也太快了😂
@aigc1024

发现一个很特别的问
好像X上搞自媒体的大部分人
都极度追求技术
比如分享各种AI技巧
使用各种AI软件
但很少有人分享如何去快速变现

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宇树上市那天早上集合竞价开始一分钟后我问朋友，然后就没有然后了🚬
@aigc1024

AI 已经在创造自己的词语了
解钉 是什么鬼
@aigc1024

全国首个具身智能机器人专用SIM卡在合肥瑶海发出
https://mp.weixin.qq.com/s/pQnoUHQ6tUC9gBWjEkpkGQ
全国首个具身智能机器人专用SIM卡在合肥瑶海发出
@aigc1024

Cola 入门套餐开启首月限时半价活动
第一个月只需要 34元，一杯星巴克的钱，真的不贵，比豆姐都便宜
活动限时三天，欢迎体验
用户群已经有人给他老婆订上了
一起努力，让每一个人都能用上 AI
@aigc1024

硅谷传奇投资人 Marc Andreessen 最近在一次访谈中指出，对于绝大多数普通人的日常 AI 需求，小模型，或者廉价大模型的极速版，其实已经完全够用了。
大多数人根本不需要“海量算力”，也不需要一个 IQ 超过 120 的超级 AI。
这也意味着未来消费端对算力的真实需求，很可能低于今天科技巨头如此庞大的算力投资所隐含的预期。

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月光说 dokie 是最后一个做 AI PPT 的
还是太天真了啊
town ai 今天支持做 ppt 啦
硅谷创投圈真的是敢为天下后
在 AI 圈子来看，好像有点可笑
不过在另外一个视角，大众对 ai 的认知还是接近于0
一切都刚刚开始
@aigc1024

其他男人只知道让 AGI 卷智商
这个男人要让 AGI 学会爱
Ilya 太棒了
@aigc1024

出现了行业吹哨人
一场“运动式创新”
该告一段落了

DeepSeek Flash 还挺让人意外的。。。
我以为这种小模型没啥独立思考能力，结果完全不谄媚，还跟我较劲...
而且速度真是快啊，快得可以让你原谅它的缺点
@aigc1024

Miro 被卖给了 Bending Spoons
这家公司在月初刚买了 Airtable
很多人还不知道它是谁，但应该所有人都知道 Evernote
2022 年 Evernote 就卖给它了
这家公司专门收购落魄的 SaaS 公司和互联网公司
投资人20倍估值投资，这家公司2倍估值收购
而更有意思的，这家公司它自己的估值也有 19 倍
这家公司的增长几乎全部来自收购
也是个神奇的公司了
@aigc1024

《三十不惑觉醒路》
专为30岁后觉醒的成年人打造，在经济下行、失业潮来临的当下，本书教你如何靠一个人也能持续赚钱，洞察趋势、寻找合法高收益通道，实现真正意义上的逆风翻盘。
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@meiriyishu

GPT 6 Astra 要来了

现在的 AI 榜单看多了真挺麻木的，大家基本都在已有参考答案的池子里卷。
TRACES 提的这个思路很对路。如果没有标准答案，AI 到底能不能自己把结论探索出来？
重点测寻找路径和自主试错，而不是只看一个冷冰冰的最终得分。大模型从做家走向科研助手，这步跨越确实该有新的基准了。

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