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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
单一技术能力强，本质上类似于上一代的“程序员能力强”。
技术能力当然重要，但只有 AI 能力、没有合作能力、商业能力和组织能力的人，很难真正把事情做大。商业最终还是要落实到人的特点和属性上：你能不能理解客户，能不能进入组织，能不能协调利益，能不能拿下项目，能不能把不同的人和资源组织到同一个结果上。
FDE 也是一样。
如果 FDE 最终只是依靠技术本身获得增长，当然存在机会；但如果追求的是全面的、爆发性的增长，最终一定要把技术能力嫁接到真正的大盘上——进入刚需，进入大项目，进入企业核心业务。
因为技术本身不是商业闭环。
技术 × 刚需 × 大项目 × 组织渗透，才可能形成真正的大规模增长。
真互联网公司与伪互联网公司的区别
判断一家企业是不是真正的互联网公司，我认为有一个非常简单的标准：
互联网到底只是你的销售渠道，还是已经成为你的生产资料、组织方式和商业模式本身？
这是真互联网公司和“伪互联网公司”的核心区别。
早期互联网浪潮里，大量企业都宣称自己是互联网公司。
但实际上，很多公司只是把互联网当成新的获客渠道。
以前在线下开店，现在开淘宝店；
以前发传单，现在投搜索广告；
以前打电获客，现在通过短视频获客。
渠道发生了变化，但公司的生产方式、成本结构和商业模式并没有发生根本变化。
这类企业本质上仍然是：
传统业务 + 互联网渠道。
真正的互联网公司则完全不同。
互联网不是它的渠道，**互联网本身就是产品和生产体系的一部分。**
例如 Google。
Google 不是“通过互联网销售搜索服务”。
Google Search 本身就只能建立在互联网的信息网络之上。互联网一旦消失，它原有的产品形态和商业模式也就无法按照原来的方式成立。
币安也是非常典型的互联网原生企业。
SaaS、Platform 等模式同样属于互联网革命更深层次的产物。
所以真正的问始终是：
如果把互联网拿掉，你的公司还能不能以基本相同的方式继续经营？
如果答案是“可以，只不过获客效率降低了”，那么互联网对你而言主要还是渠道。
如果答案是“不能，整个产品、组织方式或者商业模式都会失去成立基础”，那么你才更接近真正的互联网原生企业。
今天的 AI 正在重复当年的互联网故事
现在同样的问正在 AI 时代重新发生。
今天大量公司都在说自己是 AI 公司。
但你的业务只是让 AI 帮你润色了一下邮件、生成了几张图片、写了一些文案、提高了一点客服效率，并不意味着你是一家真正的 AI 公司。
因为用了 AI，不等于 AI 已经嵌入你的业务发展曲线。
真正应该问的是：AI 有没有进入你的生产函数？
如果把 AI 从你的公司里拿掉，你只是写邮件慢一点、做 PPT 慢一点、客服多招几个人，那么 AI 仍然只是一个效率插件。
但如果把 AI 拿掉以后，你的获客体系无法按照原来的规模运行，Workflow 无法继续执行，产品能力发生变化，组织需要重新增加大量人员，单位收入对应的人力成本明显上升，甚至整个商业模式都需要重新设计——
这才意味着 AI 真正进入了企业的生产函数。
所以：真正的互联网公司，互联网不是渠道，而是产品和生产体系的一部分。
真正的 AI 公司，AI 也不应该只是工具，而应该成为产品、生产资料和组织系统的一部分。
为什么边际成本是一个非常重要的判断标准
新技术革命真正可怕的地方，并不是“速度快了一点”，而是它有机会改变企业的**边际成本曲线**。
传统企业扩大业务，通常意味着同步增加销售、运营、客服、研发和管理人员。
收入增长，组织规模也跟着增长。
它表现出来的是非常明显的线性扩张。
而互联网、软件和 AI 带来的结构性变化，是：
业务规模继续增长，但新增一个单位业务所需要增加的人力、时间和组织成本可能越来越低。
这才是真正意义上的技术杠杆。
因此判断 AI 有没有真正改变一家企业，不应该只看：
“用了多少 AI 工具？”
而应该看：
收入增长以后，人是不是必须按照过去的比例继续增长？
如果收入增长 10 倍，组织也必须接近增长 10 倍，那么 AI 对这家企业的改变仍然有限。
如果收入可以增长 10 倍，而大量新增工作能够由软件、Workflow 和 Agent 承担，组织规模只需要增长很小的一部分，那么企业的生产函数才真正开始变化。
从 Assistance 到 Delegation
下一阶段最重要的变化，也因此不是“AI 更会聊天了”。
而是 AI 正在从 **Assistance（辅助）走向 Delegation（委托执行）**。
Assistance 的逻辑是：
人做事情，AI 帮人。
Delegation 的逻辑则开始变成：
人定义目标、权限、边界和验收标准，然后把越来越完整的任务交给 AI 执行。
这是完全不同的组织关系。
当 AI 只能帮员工写一封邮件的时候，它改变的是个人效率。
当 Agent 可以读取 CRM、研究客户、生成邮件、调用系统、跟踪状态、发现异常并把需要人工判断的问重新提交给人的时候，它开始改变的是岗位本身的任务结构。
再往后，它改变的就是组织结构。
所以未来企业内部一定会出现持续的人员重构：
一部分原有岗位被压缩，一部分人被重新配置，同时不断增加能够驾驭 AI、定义任务、协调系统、理解业务的新型人才。
不是简单的“AI 把所有人踢出去”，而是企业会持续重新计算：
哪些事情应该由人完成，哪些事情应该委托给机器，以及剩下的人应该具备什么能力。
@aigc1024
技术能力当然重要，但只有 AI 能力、没有合作能力、商业能力和组织能力的人，很难真正把事情做大。商业最终还是要落实到人的特点和属性上：你能不能理解客户，能不能进入组织，能不能协调利益，能不能拿下项目，能不能把不同的人和资源组织到同一个结果上。
FDE 也是一样。
如果 FDE 最终只是依靠技术本身获得增长，当然存在机会；但如果追求的是全面的、爆发性的增长，最终一定要把技术能力嫁接到真正的大盘上——进入刚需，进入大项目，进入企业核心业务。
因为技术本身不是商业闭环。
技术 × 刚需 × 大项目 × 组织渗透，才可能形成真正的大规模增长。
真互联网公司与伪互联网公司的区别
判断一家企业是不是真正的互联网公司，我认为有一个非常简单的标准：
互联网到底只是你的销售渠道，还是已经成为你的生产资料、组织方式和商业模式本身？
这是真互联网公司和“伪互联网公司”的核心区别。
早期互联网浪潮里，大量企业都宣称自己是互联网公司。
但实际上，很多公司只是把互联网当成新的获客渠道。
以前在线下开店，现在开淘宝店；
以前发传单，现在投搜索广告；
以前打电获客，现在通过短视频获客。
渠道发生了变化，但公司的生产方式、成本结构和商业模式并没有发生根本变化。
这类企业本质上仍然是：
传统业务 + 互联网渠道。
真正的互联网公司则完全不同。
互联网不是它的渠道，**互联网本身就是产品和生产体系的一部分。**
例如 Google。
Google 不是“通过互联网销售搜索服务”。
Google Search 本身就只能建立在互联网的信息网络之上。互联网一旦消失，它原有的产品形态和商业模式也就无法按照原来的方式成立。
币安也是非常典型的互联网原生企业。
SaaS、Platform 等模式同样属于互联网革命更深层次的产物。
所以真正的问始终是：
如果把互联网拿掉，你的公司还能不能以基本相同的方式继续经营？
如果答案是“可以，只不过获客效率降低了”，那么互联网对你而言主要还是渠道。
如果答案是“不能，整个产品、组织方式或者商业模式都会失去成立基础”，那么你才更接近真正的互联网原生企业。
今天的 AI 正在重复当年的互联网故事
现在同样的问正在 AI 时代重新发生。
今天大量公司都在说自己是 AI 公司。
但你的业务只是让 AI 帮你润色了一下邮件、生成了几张图片、写了一些文案、提高了一点客服效率，并不意味着你是一家真正的 AI 公司。
因为用了 AI，不等于 AI 已经嵌入你的业务发展曲线。
真正应该问的是：AI 有没有进入你的生产函数？
如果把 AI 从你的公司里拿掉，你只是写邮件慢一点、做 PPT 慢一点、客服多招几个人，那么 AI 仍然只是一个效率插件。
但如果把 AI 拿掉以后，你的获客体系无法按照原来的规模运行，Workflow 无法继续执行，产品能力发生变化，组织需要重新增加大量人员，单位收入对应的人力成本明显上升，甚至整个商业模式都需要重新设计——
这才意味着 AI 真正进入了企业的生产函数。
所以：真正的互联网公司，互联网不是渠道，而是产品和生产体系的一部分。
真正的 AI 公司，AI 也不应该只是工具，而应该成为产品、生产资料和组织系统的一部分。
为什么边际成本是一个非常重要的判断标准
新技术革命真正可怕的地方，并不是“速度快了一点”，而是它有机会改变企业的**边际成本曲线**。
传统企业扩大业务，通常意味着同步增加销售、运营、客服、研发和管理人员。
收入增长，组织规模也跟着增长。
它表现出来的是非常明显的线性扩张。
而互联网、软件和 AI 带来的结构性变化，是：
业务规模继续增长，但新增一个单位业务所需要增加的人力、时间和组织成本可能越来越低。
这才是真正意义上的技术杠杆。
因此判断 AI 有没有真正改变一家企业，不应该只看：
“用了多少 AI 工具？”
而应该看：
收入增长以后，人是不是必须按照过去的比例继续增长？
如果收入增长 10 倍，组织也必须接近增长 10 倍，那么 AI 对这家企业的改变仍然有限。
如果收入可以增长 10 倍，而大量新增工作能够由软件、Workflow 和 Agent 承担，组织规模只需要增长很小的一部分，那么企业的生产函数才真正开始变化。
从 Assistance 到 Delegation
下一阶段最重要的变化，也因此不是“AI 更会聊天了”。
而是 AI 正在从 **Assistance（辅助）走向 Delegation（委托执行）**。
Assistance 的逻辑是：
人做事情，AI 帮人。
Delegation 的逻辑则开始变成：
人定义目标、权限、边界和验收标准，然后把越来越完整的任务交给 AI 执行。
这是完全不同的组织关系。
当 AI 只能帮员工写一封邮件的时候，它改变的是个人效率。
当 Agent 可以读取 CRM、研究客户、生成邮件、调用系统、跟踪状态、发现异常并把需要人工判断的问重新提交给人的时候，它开始改变的是岗位本身的任务结构。
再往后，它改变的就是组织结构。
所以未来企业内部一定会出现持续的人员重构：
一部分原有岗位被压缩，一部分人被重新配置，同时不断增加能够驾驭 AI、定义任务、协调系统、理解业务的新型人才。
不是简单的“AI 把所有人踢出去”，而是企业会持续重新计算：
哪些事情应该由人完成，哪些事情应该委托给机器，以及剩下的人应该具备什么能力。
@aigc1024
一个社群当然是需要新的观点和新的人。所以，小登群希望吸纳新成员，能够在做产品一线有独特且深刻的domain knowledge，加入后内部有巨多的水下信息和业务合作机会（没有任何一个加入的人不承认这一点），我们对人的要求比较高，希望是年轻人中有勇气面对真实世界的人。
联系邮箱: thedailydeng
@aigc1024
联系邮箱: thedailydeng
@aigc1024
什么？这是真的吗？
这也太遥遥领先了吧！！
Google Photos 居然自带衣橱功能！！
然后，还能AI试穿！
从来没用过这个APP，我赶忙下载试试，
这个功能好像还在灰度测试中。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
这也太遥遥领先了吧！！
Google Photos 居然自带衣橱功能！！
然后，还能AI试穿！
从来没用过这个APP，我赶忙下载试试，
这个功能好像还在灰度测试中。
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Claude Code 新上线 Projects，可以把一个任务自动拆成多个线程并行执行，线程之间共享上下文，你离开电脑后它也能继续干活。
这意味着 AI走向真正的“项目制”：你只需要交代目标，Claude 自己拆任务、并行推进、同步信息、持续执行。
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这意味着 AI走向真正的“项目制”：你只需要交代目标，Claude 自己拆任务、并行推进、同步信息、持续执行。
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GPT 5.6 Sol 推理强度我默认用 xhigh，GPT 这点还不错，就算 xhigh 也不会过度推理。
Fable 5 我用 high，大部分时候medium，更高推理强度不见的更聪明，但是一定更慢更费 token。
Opus 4.6 我用 max 最多，写作任务足够
Opus 5 我现在一般也只用 high，Fable 5/sonnet5/opus5推理强度越多越是性价比不高
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Fable 5 我用 high，大部分时候medium，更高推理强度不见的更聪明，但是一定更慢更费 token。
Opus 4.6 我用 max 最多，写作任务足够
Opus 5 我现在一般也只用 high，Fable 5/sonnet5/opus5推理强度越多越是性价比不高
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这个free-ai-resources-x，把411份免费学习资源归拢到一块儿，全部人工审核筛选过，按30多个类别细细分好。资源大多出自斯坦福、Google、DeepMind、Hugging Face这些机构的公开课和教程。
基础、机器学习、深度学习、CV、NLP、AI Agent，全都罩得住。
最香的是附了学习路径：零基础从Python和数学起步，一路顺到实战项目。想深耕某个方向也有对应路线，做聊天机器人、计算机视觉、模型部署，都能摸到门路。
🔗：https://github.com/CelaDaniel/free-ai-resources-x
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通过结构化的问答+流程编排,让 AI 帮你从零到一写完一整部长篇中文小说,主打解决写小说"半途而废"这个痛点。
先回答几个问(材、主角、核心冲突),它自动生成大纲和人物档案,然后直接进入全自动创作模式,逐章往下写,写完了自动检查纠错。
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同事问我对 Jev 在 Broswer use 领域的应用有什么看法？
答（一些比较初步的感受，不代表未来观点不会变）：
Jev 我理解是用有限的分类输出，代替自回归生成结构化文本，所以快了。
目前看起来有几个限制：
第一，每次调用前需要准备好候选选项，虽然可以动态生成，但候选难以枚举或者数量太多时，就需要额外处理，常规的文本生成更不是它的适用范围；
第二，分类不是百分之百准确的，和 LLM 一样，也受限于模型能力、训练质量等影响；
所以具体到 Broswer use 这样的通用任务，我觉得还是要讨论讨论。
具体可以从两个维度分析：单次动作的可选范围，以及单次动作的推理难度。
从可选范围来看，一个页面的可交互元素，乘以每个元素的可交互方式，比如点击、输入、拖拽等，如果全部平铺，很容易把选项撑爆。Jev 目前单个 Choice 最多支持 255 个选项。把操作和目标拆开可以缓解，但某一类操作的目标仍然可能太多。
从推理难度来看，浏览器任务里有大量操作，单步推理难度是不高的。Jev 更适合的 System 1 任务，我凭感觉可能占很大比例，大多数情况下应该超过 90%。
举个例子，在网页上购物，商品、金额等都已经确认，走到结算这一步，页面上有个支付按钮，需要点它，确实就只是 System 1 难度的动作。
但换个例子，页面上有一道复杂的数学选择，只有三个选项。这时候选谁，就无法离开 System 2 进行推理。选项少，不代表问简单。
当然，Jev 分类这种输出形式本身不意味着没有推理能力。但 Jev 官方确实列出了多跳推理、精确数值处理等弱项。但考虑到浏览器是一个通用容器，需要调动 System 2 能力的任务一定是无法避免的。
那么，选项撑爆和 System 2 介入这两个问要如何解决？
选项撑爆
可以通过工程手段把候选分页，留出“下一页”“上一页”；也可以逐级选择，比如先选页面区域，再下钻到具体元素，最后选择操作。还可以先给候选打分，筛选后再做最终选择。这些方式可以配合使用。
System 2 介入
可以给模型一个类似“不确定”的选项，或者根据概率和置信度，让 LLM 接管。理论可行，但可靠性需要验证
另外，动作拆分的粒度也很重要。如果把鼠标操作拆成方向加步长，靠多轮交互逐步修正，点一个按钮可能要来回很多轮，不一定比 LLM 更快。
公司里应该有部分同事，包括我，是从上一个时代的 AI 公司过来的。我们当时做的很多工作，核心就是训练模型做分类，所谓的模式识别。
因此上面列出这些问，大都在上一代模型和系统里就有一些解决思路，总体上就是先缩小候选范围，再逐级细分。我个人其实觉得这些方案并不优雅，因为分组、筛选、纠错、升级的复杂度最后还是落到了外围工程上。
相较于传统分类模型，Jev 当然有巨大进步，可以理解自然语言描述，处理运行时定义的候选，还能并行回答多个问。但在具体任务上的表现，是否能追平专门为该任务训练的分类模型，我持怀疑态度。对于方向加步长这样的低层控制任务，我也没有看到足够的公开评测来证明它的泛化表现。
具体到 Broswer use，如果既要维护分类模型的候选空间，又要编排它和 LLM 的分工，处理不确定性、模型切换和失败恢复，这种组合，在我看来，似乎不如直接用一个速度很快的 LLM 来得优雅。
当然，架构是否优雅不优先于实际业务表现。多模型组合省下的推理时间，能不能覆盖候选处理、额外轮次和模型切换的开销，最终还是要看任务成功率、总延迟和总成本。
@aigc1024
答（一些比较初步的感受，不代表未来观点不会变）：
Jev 我理解是用有限的分类输出，代替自回归生成结构化文本，所以快了。
目前看起来有几个限制：
第一，每次调用前需要准备好候选选项，虽然可以动态生成，但候选难以枚举或者数量太多时，就需要额外处理，常规的文本生成更不是它的适用范围；
第二，分类不是百分之百准确的，和 LLM 一样，也受限于模型能力、训练质量等影响；
所以具体到 Broswer use 这样的通用任务，我觉得还是要讨论讨论。
具体可以从两个维度分析：单次动作的可选范围，以及单次动作的推理难度。
从可选范围来看，一个页面的可交互元素，乘以每个元素的可交互方式，比如点击、输入、拖拽等，如果全部平铺，很容易把选项撑爆。Jev 目前单个 Choice 最多支持 255 个选项。把操作和目标拆开可以缓解，但某一类操作的目标仍然可能太多。
从推理难度来看，浏览器任务里有大量操作，单步推理难度是不高的。Jev 更适合的 System 1 任务，我凭感觉可能占很大比例，大多数情况下应该超过 90%。
举个例子，在网页上购物，商品、金额等都已经确认，走到结算这一步，页面上有个支付按钮，需要点它，确实就只是 System 1 难度的动作。
但换个例子，页面上有一道复杂的数学选择，只有三个选项。这时候选谁，就无法离开 System 2 进行推理。选项少，不代表问简单。
当然，Jev 分类这种输出形式本身不意味着没有推理能力。但 Jev 官方确实列出了多跳推理、精确数值处理等弱项。但考虑到浏览器是一个通用容器，需要调动 System 2 能力的任务一定是无法避免的。
那么，选项撑爆和 System 2 介入这两个问要如何解决？
选项撑爆
可以通过工程手段把候选分页，留出“下一页”“上一页”；也可以逐级选择，比如先选页面区域，再下钻到具体元素，最后选择操作。还可以先给候选打分，筛选后再做最终选择。这些方式可以配合使用。
System 2 介入
可以给模型一个类似“不确定”的选项，或者根据概率和置信度，让 LLM 接管。理论可行，但可靠性需要验证
另外，动作拆分的粒度也很重要。如果把鼠标操作拆成方向加步长，靠多轮交互逐步修正，点一个按钮可能要来回很多轮，不一定比 LLM 更快。
公司里应该有部分同事，包括我，是从上一个时代的 AI 公司过来的。我们当时做的很多工作，核心就是训练模型做分类，所谓的模式识别。
因此上面列出这些问，大都在上一代模型和系统里就有一些解决思路，总体上就是先缩小候选范围，再逐级细分。我个人其实觉得这些方案并不优雅，因为分组、筛选、纠错、升级的复杂度最后还是落到了外围工程上。
相较于传统分类模型，Jev 当然有巨大进步，可以理解自然语言描述，处理运行时定义的候选，还能并行回答多个问。但在具体任务上的表现，是否能追平专门为该任务训练的分类模型，我持怀疑态度。对于方向加步长这样的低层控制任务，我也没有看到足够的公开评测来证明它的泛化表现。
具体到 Broswer use，如果既要维护分类模型的候选空间，又要编排它和 LLM 的分工，处理不确定性、模型切换和失败恢复，这种组合，在我看来，似乎不如直接用一个速度很快的 LLM 来得优雅。
当然，架构是否优雅不优先于实际业务表现。多模型组合省下的推理时间，能不能覆盖候选处理、额外轮次和模型切换的开销，最终还是要看任务成功率、总延迟和总成本。
@aigc1024
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Notion 这个公司
就是典型的在屎上雕花的典范
AI 本来可以让其焕然一新，他们不是从底层重新构建基于AI的文档能力
反而不断的在他们哪些难用的破玩意上面乱加功能，几乎每隔几天就要弄个垃圾功能出来，恶心用户
自己还沾沾自喜
希望大家作为反面教材引以为戒
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就是典型的在屎上雕花的典范
AI 本来可以让其焕然一新，他们不是从底层重新构建基于AI的文档能力
反而不断的在他们哪些难用的破玩意上面乱加功能，几乎每隔几天就要弄个垃圾功能出来，恶心用户
自己还沾沾自喜
希望大家作为反面教材引以为戒
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Jev 这个模型太牛逼了，值得好好研究，对游戏、推荐系统、投资交易、agent Harness、数据处理，都有极大的价值。
简单来说，这个大模型不是输出文字，只输出判断，比如是否，选 a 还是选 b。速度极快，成本极低。
但奇怪，好像国内对这个模型的反响和关注度还不够。
https://typesafe.ai/
@aigc1024
简单来说，这个大模型不是输出文字，只输出判断，比如是否，选 a 还是选 b。速度极快，成本极低。
但奇怪，好像国内对这个模型的反响和关注度还不够。
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@aigc1024
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这套合集汇集了当年天涯论坛卧虎藏龙的52本精品书籍，涵盖“煮酒论史”、“莲蓬鬼”等精华板块。
无论你是想看懂历史真相，还是想提升思维高度，看这一套就够了。
🔗：https://pan.quark.cn/s/88e6757d16c5
@meiriyishu
OpenStock 想做的事情很直接：把原本散落在各种付费行情软件里的东西，尽量塞进一个免费开源的平台。
实时股价、TradingView K 线和技术指标只是基础，它还把 Reddit、X、财经新闻，甚至 Polymarket 的市场情绪放到一起看。
还有个功能我挺喜欢：把自己的股票加进 watchlist，Gemini 每天根据持仓关注方向生成一份 AI 新闻摘要，直接发到邮箱。
https://github.com/Open-Dev-Society/OpenStock
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做办公、学习、资料整理的人，工具用对了真的能省很多时间。
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