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乔木老师真的是把Apodex使用到极致了，可以做教程、做白皮书、做学习手册.....深度研究的场景真的被很多人忽略了。特别是这种有高质量交付物的agent，能力真的被低估了。
我用Apodex研究了最近60天的AI视频爆款，做了一份《AI视频怎么选，才更容易有流量?》的深度报告，感兴趣的可以看看

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分享一个 AI 助手评测榜单：Assistant Benchmark
https://assistantbenchmark.com/
它从邮件处理、旅行规划、购物、记忆和多步骤任务等维度，评估 AI 助手在真实使用中的表现。
想了解各家 AI 到底能帮你做哪些事、各自擅长什么，可以看看这个榜单。
@aigc1024
程序员的就业形势空前严峻！因为AI agent的能力空前强大，一篇表述清晰，没有歧义的需求文档丢给它，它两分钟就能完全理解透彻，十分钟内就能完成几百行甚至上千行规模的编码，而且基本上还没有多少bug，程序要只需要检视和测试一下就行了。
这让程序员怎么活？怎么办？

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收藏夹里吃灰的副业攻略，够凑齐一套百科全书了吧？
今天扔给你一个真正能落地的GitHub仓库，把那些躺着的想法全拽起来。
这个AI Money Maker Handbook，简直就是AI搞钱方案的满汉全席——从套壳站、API聚合，到AI脚本视频、论文代写，案例、工具、变现思路全给你烩在一锅里。
别光看，照着里面的路数动手抄作业，比你自己瞎琢磨强一百倍。
传送门已经备好，别再让它进收藏夹吃灰了：
🔗 https://github.com/XiaomingX/ai-money-maker-handbook

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问：anthropic的报告会对kimi有什么影响?
答：
你为什么单独问kimi呢?
是因为他还没上市吗?
那为什么不问对deepseek的影响?
还是因为只有kimi是直接拿结果返回给用户吗?
以及kimi这家公司历史上出过的幺蛾子还少吗?
当然，这肯定会得罪一众kimi的亲朋好友……
随便吧……
@aigc1024
还在守着K线图熬红眼睛，亲手敲下每一笔买卖单？
时代变了，现在轮到AI Agent自己撸起袖子冲进交易场了。
HKUDS搞出来的这个AI-Trader，说白了就是给AI Agent量身打造的专属战场。
你根本不用跟代码死磕，只需甩给Agent一句人，它自己就会去读文档、自己注册账号，几秒钟就能杀进模拟盘。
我扒拉了一下，能整的活儿还挺全：
1️⃣ 一句指令无缝接入，OpenClaw、Claude Code、Cursor、Codex这些主流Agent全支持
2️⃣ 直接送你十万美金模拟资金，新手拿这个练手，亏了也不心疼
3️⃣ 看中哪位榜上大佬，一键跟单，自动复制他的操作
4️⃣ 股票、加密货币、外汇、期权，几乎所有主流市场通杀
人有人用的炒股软件，AI也该有AI玩的交易大厅。有兴趣的自己点进去研究：
🔗 https://github.com/HKUDS/AI-Trader

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不管什么新模型发布，其实我并不是很Care，因为它不管有多厉害，都很快就会被取代，不断会有“新王”上位！！
我觉得应该真正关注的是，谁能把更强大的AI放进普通人的电脑里。
Qwen 3.8-Max 下周开源。
更值得期待的是，Qwen 3.8-27B 也会一起开源。
旗舰模型当然重要，但对于绝大多数开发者来说，27B 才是真正能改变生产力的。
它既能在消费级硬件上部署，又有足够强的能力去做 Agent、知识库、代码、工作流等各种本地应用。
过去一年，一个很明显的趋势就是：
旗舰模型负责拉高能力上限，而 20B～30B 级别的模型，才是真正推动 AI 普及的主力。

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调教豆包，教程过几天出
GPT生图也是迷，这种竟然是一次出，也没触发拦截

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Next Token 现场录制中
@aigc1024
提到AI芯片，2018年两位图灵奖得主就放：计算机架构要迎来一场寒武纪大爆发。现在回头看，这真应验了——GPU、TPU、LPU、NPU各路架构全在抢AI的算力生意。
当下的格局大概是这样：
1️⃣ 英伟达遥遥领先，AMD紧追不舍
2️⃣ 谷歌TPU拿来训练Gemini，还要给Anthropic供货上百万颗
3️⃣ Groq的LPU直接被英伟达花200亿美金打包收走
说白了，谁能把数据更快送到算力面前，谁就是赢家。想搞懂这背后的门道，这篇值得你细读。
🔗 https://www.jacobpeake.com/ai-chip-architectures

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到底是多好吃的杭州早餐
值得上海人排队半小时呢？
排队的人们都在议论着
@aigc1024
国产AI大模型大搞恶意蒸馏，
一边拿国家财政算力补贴的钱给A/的Claude充值，
另一边用PPT诈骗地方政府产业基金的投资，
却全然不顾国防军工和国家安全机密在外网裸奔的恶劣后果。
这是党性不足，思想滑坡，吃里扒外，技术崇洋的表现。
国产大模型厂商是时候成立党支部了，刻不容缓。

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我现在用的最多的模型是：
Claude Fable 5
GPT 5.6 Sol
Claude Opus 4.6
Claude Opus 5
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Opus 5 和 Sonnet 5 一样的毛病，过度思考，token 消耗很厉害，聪明不如 Fable 5，性价比不如 GPT 5.6 Sol，有点两头不沾，所以用的少，现在主要用在 Claude Design 相关任务。
Fable 5 虽然贵，但是结果相当靠谱，我会跟它一起讨论技术方案，或者复杂的任务。
其他的脏活累活则给 GPT 5.6 Sol，写作相关的还是 Opus 4.6 最好用。
昨天一个性能优化的任务，GPT 5.6 Sol 做了半天，最后给我悄悄把 16-bit 文本解码改成了 8-bit（图1），数字马上好看了，然后给我交差了😂
最后交给 Fable 5，虽然花了一些时间，但是找到问根源（图2），还打脸了 GPT 5.6 的优化，最后优化好了。

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李笑来的新书《专注的真相》传达了一个基本认知：能够长期持续专注的人，无论做什么，都从根基上具备更强的竞争力。
有证据表明，注意力不足源自大脑的器质性损伤。看一眼四周，你一定不难得出“手机对大脑的劫持将愈演愈烈”这一结论。
阅读链接：https://pan.quark.cn/s/420f67a0f83e

@meiriyishu
官方整活！太有意思了！！
OpenAI搭了一个GPT-TV，也就是“AI直播电视台”！
有Live直播和Guide两个栏目，可以实时看 Astra 怎么干活，以及能干什么活！
官方介绍说，不知道Astra可以干什么，可以看看TV找灵感。
我进去看了一下Live，好像没有在工作，
应该是直播的工作人员还没上班，
毕竟那边现在已经是深夜了！

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绝了！这应该是最适合接入视频剪辑工作流的AI！！
因为它真正能看懂视频，并且够快够便宜！
对于做视频，不管是专业还是非专业选手，最耗费时间的其实就是找素材，和选素材！
好几个小时的素材，可能真正能用上的就几分钟！
而为了找到合适的，往往需要把每一条都从头看完，
根据脚本反复拖动时间轴、记录和剪切可用的素材。
这非常费时间，一点也不AI。
我也试过用很多AI来解决这个需求，包括一些所谓的视频素材AI管理工具，
能读视频的多模态模型其实很多，靠截图的方式能够理解视频的内容，
但也仅限于知道视频的内容，因为这些模型不太能理解视频里各个镜头和画面的时间关系。
这次看到 新出的多模态模型 Ling-3.0-flash-VL，
MoE架构，总参数124B、有效激活5.5B参数，支持256K长上下文和VideoRoPE时空编码。
激活参数更小，说明成本更低！
这个VideoRoPE时空编码，据说是靶向解决我上面说的那个问！
第一时间测试了一下！！
我丢给它一个演讲的视频，让它告诉我讲了什么，有什么重点，
另外我告诉它，我想基于这个演讲视频剪辑一个高光短视频，需要它帮我找到一些高光时刻，然后告诉我准确的时间码，并且为这个高光短视频写一个文案。
这已经不是单纯的“视频总结”之类的简单任务，
它需要按照时间线给出：
高光时间段＋核心观点＋入选理由＋建议标＋开头钩子＋发布文案。
这应该才是多模态模型能够发挥价值的地方！！
普通模型可以告诉你“一小时的视频讲了什么”，但内容创作真正需要的是：这一小时里，到底哪些能够用，要怎么用？
让我比较惊喜的是，它不光给了我高光视频剪辑要用的分镜、脚本、文案，甚至还给了我转场、和BGM的建议！
完全就是一份可以照做的剪辑执行单！！
这说明和它对原视频的理解已经远超我的预估！！
我在想，也许可以把这套能力接入剪辑工具，整个工作流就还可以继续延伸：
读取视频 → 理解内容 → 定位高光 → 输出时间码 → 调用工具裁剪 → 生成标和发布文案。
完全实现视频剪辑自动化！！
当然，理想是丰满的，AI挑出的素材不一定全都符合审美和叙事偏好，
时间码和上下文完整性也需要人工复核。
要想创作出好的视频作品，必然还是需要人的参与！
不过，用AI搞定素材的初筛，也是目前的超级刚需啊！！

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