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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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测不了，信号太弱。纯事实性内容（比如“牛顿最著名的著作叫《自然哲学的数学原理》……”）水印也没什么发挥空间，因为下一个词几乎没有选择余地。你让 Claude 校对一篇文章只改语法标点，大部分词还是你的，水印可能根本不够形成可检测的信号。
轻度编辑大概率不会完全去掉水印。但如果把每个词都换一遍，水印就没了，当然到这个程度，这段文字算不算 AI 生成的本身也值得商榷了。
至于为什么全球统一加水印而不只在欧盟范围内执行，Anthropic 给出的理由是他们目前没有一个可靠的方式按地区区分是否施加水印。所以干脆全球统一上线，后续再评估是否调整。
检测端还没有完全就位。Anthropic 表示很快会推出水印检测 API，但具体时间和使用方式还在敲定中。这也呼应了 Alex Cui 之前提到的一个关键问：检测器是公开还是内部使用，会直接影响水印的实际安全性。
顺便说一下，签署这份欧盟透明度行为准则的不止 Anthropic 一家，总共有大约 190 个签署方。水印不是 Claude 独有的事情，其他大模型厂商也会陆续跟上各自的方案。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
轻度编辑大概率不会完全去掉水印。但如果把每个词都换一遍，水印就没了，当然到这个程度，这段文字算不算 AI 生成的本身也值得商榷了。
至于为什么全球统一加水印而不只在欧盟范围内执行，Anthropic 给出的理由是他们目前没有一个可靠的方式按地区区分是否施加水印。所以干脆全球统一上线，后续再评估是否调整。
检测端还没有完全就位。Anthropic 表示很快会推出水印检测 API，但具体时间和使用方式还在敲定中。这也呼应了 Alex Cui 之前提到的一个关键问：检测器是公开还是内部使用，会直接影响水印的实际安全性。
顺便说一下，签署这份欧盟透明度行为准则的不止 Anthropic 一家，总共有大约 190 个签署方。水印不是 Claude 独有的事情，其他大模型厂商也会陆续跟上各自的方案。
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Anthropic 的篇官方技术说明，解释 Claude 文本水印的具体工作方式。
Claude 用的是 Google DeepMind 2024 年发表在《Nature》上的 SynthID-Text 方案，往上追溯可以到 Scott Aaronson 2022 年的提案。这一脉方案的共同特征是在模型选词时，用密钥改变随机数的来源，从而在输出中留下统计痕迹。
Anthropic 举了个例子帮助理解。假设模型写到“今天天气很冷，而且……”，下一个词可能是“阴沉”，也可能是“灰蒙蒙的”，对读者来说意思差不多。正常情况下，模型用一个随机数在这些候选词里选一个。加了水印之后，选词过程还是随机的，但随机数的来源变了，变成由密钥和前面的词共同决定。文本读起来完全一样，但事后拿着密钥去核对选词序列，就能算出这段是 Claude 写的概率。
Anthropic 在文中特别强调了一点：水印不会让模型选它本来不会选的词。模型不会因为水印而突然用一个生僻词（文中举的例子是 nubilous，一个几乎没人用的“阴天”的同义词）。水印只在模型本就犹豫的那些选择上起作用。
然后是大家最关心的：会不会降低输出质量？
Anthropic 说他们内部测试没有观察到水印对内容质量、创意水平或可读性的影响。他们援引了 Google DeepMind 的数据作为佐证：Google 在 Gemini 的实际流量中给一部分用户提供了带水印的模型，对比用户的点赞点踩反馈，两组没有统计显著差异。同时在受控实验中，人类评估者把带水印和不带水印的回答放在一起对比，也看不出区别。
打个比方：想象你在玩大富翁，本来每回合掷骰子决定走几步。现在改成查圆周率的小数位来决定，从某一位开始，依次读下去。对玩家来说，每一步还是随机的，游戏体验没有变化。但如果有人事后看走步的完整序列，再对照圆周率，就能判断这盘游戏用的是圆周率而不是骰子。
关于代码，Anthropic 的解释是：水印只在选哪个词都行的地方起作用。代码大量地方必须精确，“2+2=”后面只能跟 4，水印无从施加。所以代码的水印密度天然就比自然语言低。不过在代码注释、变量命名这些有选择余地的地方，水印仍然可以嵌入。
还有一个之前没怎么讨论的重要信息：水印不携带任何用户身份信息。不能追溯到具体的用户、组织或对。水印只回答一个问，“这段文字是否可能经过 Claude 处理”，仅此而已。
文章中也提到了水印的局限。短文本检
Claude 用的是 Google DeepMind 2024 年发表在《Nature》上的 SynthID-Text 方案，往上追溯可以到 Scott Aaronson 2022 年的提案。这一脉方案的共同特征是在模型选词时，用密钥改变随机数的来源，从而在输出中留下统计痕迹。
Anthropic 举了个例子帮助理解。假设模型写到“今天天气很冷，而且……”，下一个词可能是“阴沉”，也可能是“灰蒙蒙的”，对读者来说意思差不多。正常情况下，模型用一个随机数在这些候选词里选一个。加了水印之后，选词过程还是随机的，但随机数的来源变了，变成由密钥和前面的词共同决定。文本读起来完全一样，但事后拿着密钥去核对选词序列，就能算出这段是 Claude 写的概率。
Anthropic 在文中特别强调了一点：水印不会让模型选它本来不会选的词。模型不会因为水印而突然用一个生僻词（文中举的例子是 nubilous，一个几乎没人用的“阴天”的同义词）。水印只在模型本就犹豫的那些选择上起作用。
然后是大家最关心的：会不会降低输出质量？
Anthropic 说他们内部测试没有观察到水印对内容质量、创意水平或可读性的影响。他们援引了 Google DeepMind 的数据作为佐证：Google 在 Gemini 的实际流量中给一部分用户提供了带水印的模型，对比用户的点赞点踩反馈，两组没有统计显著差异。同时在受控实验中，人类评估者把带水印和不带水印的回答放在一起对比，也看不出区别。
打个比方：想象你在玩大富翁，本来每回合掷骰子决定走几步。现在改成查圆周率的小数位来决定，从某一位开始，依次读下去。对玩家来说，每一步还是随机的，游戏体验没有变化。但如果有人事后看走步的完整序列，再对照圆周率，就能判断这盘游戏用的是圆周率而不是骰子。
关于代码，Anthropic 的解释是：水印只在选哪个词都行的地方起作用。代码大量地方必须精确，“2+2=”后面只能跟 4，水印无从施加。所以代码的水印密度天然就比自然语言低。不过在代码注释、变量命名这些有选择余地的地方，水印仍然可以嵌入。
还有一个之前没怎么讨论的重要信息：水印不携带任何用户身份信息。不能追溯到具体的用户、组织或对。水印只回答一个问，“这段文字是否可能经过 Claude 处理”，仅此而已。
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是因为很多人没凑近看过美女？
还是因为很多人喜欢用放大镜看美女？
流量背后一定是戳中了某种普遍的人性欲望！！
就像有人喜欢看脚、有人喜欢看腿。
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驱动的是真实 Excel 应用，公式、透视表、图表、宏全保留。31 个工具覆盖 326 项操作，Power Query、DAX、VBA 都能调。
改完 Excel 窗口实时刷新，不满意再补一句继续改。
支持 Claude Code、Codex、GitHub Copilot 等 Agent 工具，需要 Excel 2016 以上版本。
🔗 这里：https://github.com/sbroenne/mcp-server-excel
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Awesome List of AI Agents 这个合集，作者挑出了 200 多个 Agent 方向的项目。
开头直接列了 Top 10 和上升最快的 10 个，每条都写清楚项目是干什么的，附带功能说明和当前 Star 数，不用点进去就能判断值不值得看。
https://github.com/slavakurilyak/awesome-ai-agents
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这是一本会让人怀疑自己以前白学语法的书。
很多人卡在语法，不是记不住规则，而是从头到尾都在用“中文脑”理解英文。背了一堆固定搭配，还是不知道为什么这样用。
阅读🔗：https://pan.quark.cn/s/50bcb42d215b
@meiriyishu
B站今天上线了测试模型能力的「AI无限竞技场」，我愿称之为本月最佳整活。
之所以用整活二字，是因为所有测评项目都是由B站UP主手搓出来的，理论上并不像传统刷型Benchmark那么严谨。
但从今年以来模型评测的风向转变来看，所谓的严谨，其实是最不要紧的。
要知道，现在市面上参考价值最高的LMArena——也就是AA竞技场——是由用户匿名投票投出来的，这意味着榜单充满了人类的主观偏好，不问对错，只看答案讨喜与否。
所以从严谨性上，哪怕LMArena一度遭遇了很多业内人士的轮番炮轰，但这不耽误它依然是模型评测最大的参照系。
说白了，哪有那么多人每天用模型去解专业数学，评价到底好不好用，最后还不是得看大伙的真实需求吗。
那么问来了，既然LMArena已经如此权威，那为什么B站还要大费周章地再做一个呢？
这就涉及到评分机制的问了，由于LMArena并没有设置任何参与门槛，所以理论上，所有人都可以用脚投票。
我记得年初Surge AI还喷过这一点，说你们的用户压根不会仔细读，扫两眼就选出答案了，这对模型厂商不公平啊......
但在B站，只有UP主可以参与测评，好不好不能选几道就盖棺定论了，得拿作品说。
更何况，因为各模型训练语料不同，老外觉得好用，并不代表我们也认为好用。
这就能解释得通，为什么B站的「AI无限竞技场」与LMArena榜单出入非常大，单是前10名里国产模型就占据了一半，仅有GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1这些公认「六边形战士」是重合的。
要知道，那些B站参与测评的UP主已经在实打实用模型解决问了。
注意啊，我指的不单是做网页、解决屎山代码这些主流Coding场景，UP们整出来的大活，还包括考建模、打麻将、当媒婆、对「新三国」暗号等等......
我之前就说过，AI行业当下最要紧的，是去AI味，凭什么做模型就得对着别人的榜单和任务定向优化，反而忽略我们自己最需要的场景，中文社区的真实反馈，这不就来了吗。
更重要的是，B站榜单的实时排名，既会不断刺激模型厂商进步，也相当于给模型的发展历史进行社区化「归档」，完成取之用户、用之用户的良性循环。
我自己是很愿意见到这种场面的，看的人越多，就越能减少一些常识性误解，这对普通人之于AI的认知，助益莫大。
看AI、学AI、搞产品、测模型，眼看着B站的生态，是越来越完善了。
@aigc1024
之所以用整活二字，是因为所有测评项目都是由B站UP主手搓出来的，理论上并不像传统刷型Benchmark那么严谨。
但从今年以来模型评测的风向转变来看，所谓的严谨，其实是最不要紧的。
要知道，现在市面上参考价值最高的LMArena——也就是AA竞技场——是由用户匿名投票投出来的，这意味着榜单充满了人类的主观偏好，不问对错，只看答案讨喜与否。
所以从严谨性上，哪怕LMArena一度遭遇了很多业内人士的轮番炮轰，但这不耽误它依然是模型评测最大的参照系。
说白了，哪有那么多人每天用模型去解专业数学，评价到底好不好用，最后还不是得看大伙的真实需求吗。
那么问来了，既然LMArena已经如此权威，那为什么B站还要大费周章地再做一个呢？
这就涉及到评分机制的问了，由于LMArena并没有设置任何参与门槛，所以理论上，所有人都可以用脚投票。
我记得年初Surge AI还喷过这一点，说你们的用户压根不会仔细读，扫两眼就选出答案了，这对模型厂商不公平啊......
但在B站，只有UP主可以参与测评，好不好不能选几道就盖棺定论了，得拿作品说。
更何况，因为各模型训练语料不同，老外觉得好用，并不代表我们也认为好用。
这就能解释得通，为什么B站的「AI无限竞技场」与LMArena榜单出入非常大，单是前10名里国产模型就占据了一半，仅有GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1这些公认「六边形战士」是重合的。
要知道，那些B站参与测评的UP主已经在实打实用模型解决问了。
注意啊，我指的不单是做网页、解决屎山代码这些主流Coding场景，UP们整出来的大活，还包括考建模、打麻将、当媒婆、对「新三国」暗号等等......
我之前就说过，AI行业当下最要紧的，是去AI味，凭什么做模型就得对着别人的榜单和任务定向优化，反而忽略我们自己最需要的场景，中文社区的真实反馈，这不就来了吗。
更重要的是，B站榜单的实时排名，既会不断刺激模型厂商进步，也相当于给模型的发展历史进行社区化「归档」，完成取之用户、用之用户的良性循环。
我自己是很愿意见到这种场面的，看的人越多，就越能减少一些常识性误解，这对普通人之于AI的认知，助益莫大。
看AI、学AI、搞产品、测模型，眼看着B站的生态，是越来越完善了。
@aigc1024
AI感染病毒全面失控，人类和AI开战，AI成为人类世界的绝对禁忌……
这个设定太绝了！
除了创意，更绝的是人性的温度和光辉。
作者在视频结尾。
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这个设定太绝了！
除了创意，更绝的是人性的温度和光辉。
作者在视频结尾。
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Remote control 是 Codex 和 Claude Work 产品不成熟带来的机制。这个功能在非 coding 场景没有必要存在，用网页和 APP 就够了，就像 Manus 一样。现在 Grok Bot 受到很多好评，同样的道理。
@aigc1024
@aigc1024
有位兄弟把自己的 AI 学习笔记开源了，拿 Pi-Agent SDK 当案例，一章章把源码拆开讲。10 个章节，从架构设计、Agent 循环、模型调用，到工具系统、上下文压缩、会管理全覆盖。
每章讲透三个点：是什么、怎么写、为什么这么写。
提供 TypeScript 和 Python 双版本，选你熟悉的语言跟就行。支持网页在线、Markdown、PDF 三种阅读方式，离线慢慢看也方便。
🔗 https://github.com/buchidonggua/dg-ai-notes
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推荐一个 VoiceStudio，丢进去几秒自己的声音样本，就能克隆出相似的音色、语气和说节奏。
更爽的是支持本地运行，自己的录音不用上传到第三方平台。拿来做短视频配音、播客、课程旁白，省事很多。
以前 AI 克隆的是脸，现在连声音也越来越难分真假了。
用别人声音前记得取得授权，别拿去冒充真人。
GitHub：https://github.com/debpalash/VoiceStudio
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我觉得computer use对行业的误导性很强。用户容易自然认为，可以让 AI 来操纵自己的电脑。但大部分电脑操作都不适合AI来做。OpenAI 做的 demo 场景，其实也还是有很多是通过代码完成，而非鼠标操作。Computer use 只是模型能力的添头，但一段时间内可能让人误以为是主要使用方式——误以为人怎么用电脑，AI就可以且应该怎么用。
@aigc1024
@aigc1024
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他们被叫做“赏金猎人”！
说，强如Astra和Fable，AI能不能找的到这种级别的Bug？
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