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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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在上期橘座，我和大聪明聊了一个思想实验，我们设想在一个超级智能时代里，人类可能的命运和个体的虚无感，似乎是一个很难解决的问。
但我当时就说大家不必担心，因为接下来我还会找前川来解决这些问。
大聪明说虚无，前川却说他最近越来越乐观了。
在湖边的咖啡馆，前川给我讲述了七个人类的故事。
前川：基因如何控制我们，我们就如何控制超级智能
https://mp.weixin.qq.com/s/q8DyzpOKmPWYC-JtPES2ag
@aigc1024
但我当时就说大家不必担心，因为接下来我还会找前川来解决这些问。
大聪明说虚无，前川却说他最近越来越乐观了。
在湖边的咖啡馆，前川给我讲述了七个人类的故事。
前川：基因如何控制我们，我们就如何控制超级智能
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@aigc1024
25岁的AI投资大神Leopold，其实就是AI投资圈的麻吉大哥，被定向收割了。
靠一篇165页的《Situational Awareness》在硅谷火了，被叫AI预言家。2024年直接拿这套叙事开了同名对冲基金，没什么传统投资履历，但人脉到位，钱来得快。
基金基本All-in AI基础设施——芯片、存储、电力、数据中心，顺手做空传统软件股。用了大概4倍杠杆。上半年回报439%，成立到现在十倍不止，规模一度吹到200多亿甚至更高。
然后7月AI硬件股集体大跌，他重仓的那些票很多直接腰斩级别。做空的软件股反而涨，两边一起打。杠杆一放大，银行开始追保。
市场上也有人盯上了。仓位集中又公开，直接对着他的票砸，加速下跌。典型的围猎。
29号晚上基金紧急找买家甩仓。一夜竞标，Citadel用超过一成的折价把大约160亿的公开股票仓位（多空全包）接走了，Millennium和Jane Street没抢过。
公开仓位基本清零，规模掉到100亿左右，还留着私募那部分，包括大概50亿的Anthropic。7月单月亏了67%左右，但全年还是正的，前面涨太狠。
后来他写信跟投资人说对不起，承认差点造成永久性损失，以后不再用银行杠杆。清仓完那些票反而反弹了。
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靠一篇165页的《Situational Awareness》在硅谷火了，被叫AI预言家。2024年直接拿这套叙事开了同名对冲基金，没什么传统投资履历，但人脉到位，钱来得快。
基金基本All-in AI基础设施——芯片、存储、电力、数据中心，顺手做空传统软件股。用了大概4倍杠杆。上半年回报439%，成立到现在十倍不止，规模一度吹到200多亿甚至更高。
然后7月AI硬件股集体大跌，他重仓的那些票很多直接腰斩级别。做空的软件股反而涨，两边一起打。杠杆一放大，银行开始追保。
市场上也有人盯上了。仓位集中又公开，直接对着他的票砸，加速下跌。典型的围猎。
29号晚上基金紧急找买家甩仓。一夜竞标，Citadel用超过一成的折价把大约160亿的公开股票仓位（多空全包）接走了，Millennium和Jane Street没抢过。
公开仓位基本清零，规模掉到100亿左右，还留着私募那部分，包括大概50亿的Anthropic。7月单月亏了67%左右，但全年还是正的，前面涨太狠。
后来他写信跟投资人说对不起，承认差点造成永久性损失，以后不再用银行杠杆。清仓完那些票反而反弹了。
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只要你想，比如说任天堂的那些老游戏，你完全可以自己反编译，然后在自己的设备上去玩，也可以疯狂拿它的素材去融合。
只要你不发行，感觉人人都可以有游戏玩。
比如说《光环3》已经被完全反编译了，可能以后想怎么改就怎么改，基于它来做自己的那部分模组，或者是发布到其他平台的版本
@aigc1024
这是我最近最常用的提示词之一：
「用你自己的，重述你认为我的目标是什么，以及我试图解决的问是什么。」
很多时候它复述完你才发现：
你以为你们聊的是同一件事，其实根本不是。
@aigc1024
柯洁已经找到破解 AI 的办法了，说现在随便下 AI 包赢的，还可以让它 9 个子。如果当时和 AlphaGo 下的时候也知道这个 bug，他是能赢的。
看了一下就是前期装弱智嘛，傻逼客高手，AI 无一例外都被偷吃了。
网友说 懂了，我上去下一半，柯洁再下一半就能打赢 AI，我们两个真厉害。
AlphaGo：其实没关系，缺乏这方面的训练数据，可以弥补的。
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看了一下就是前期装弱智嘛，傻逼客高手，AI 无一例外都被偷吃了。
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AlphaGo：其实没关系，缺乏这方面的训练数据，可以弥补的。
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推荐一个开源项目 OpenMontage，最近直接冲上 GitHub 热榜，Star 已突破 4.2 万。
它不是普通的 AI 视频工具，而是把 Claude Code、Cursor、Codex 这些 AI 编程助手，直接变成一支视频制作团队。你只需要说一句人，它就能自动完成脚本、找素材、配音、字幕、剪辑、合成，全流程跑完。
更厉害的是，把一条爆款视频丢给它，它还能分析脚本结构、镜头节奏和画面风格，并给出多个不同方向的复刻方案。底层内置 12 条视频生产流水线、100+ 工具、700+ Agent Skills，从创意到成片几乎一站式完成。
如果你做短视频、自媒体，或者正在折腾 AI 工作流，这个项目值得收藏。
🔗 https://github.com/calesthio/OpenMontage
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而且一想平时能看到的舞蹈演出真是极少，这理论上还能有人做不到的动作，突然就有种摄影之于绘画的感觉了
@aigc1024
1. 关于定位
大家对于 personal agent 的很多定位是 "extension of yourself"。如果真的是你自身的延伸，那么它就不应该有独立的人格（personality），不应该有头像，更不应该是一个独立的个体。
2. 关于入口与 Computer Use
这一波很多人通过 computer use 调用第三方的非开放软件，来实现原本实现不了的功能。但如果你可以 computer use 别人，别人为什么不可以 computer use 你？那最终的入口到底会在哪里？
身上的一个位置往往只能佩戴一件硬件，而硬件是不会轻易被这样取代的，所以硬件可能会是最 persistent、最坚固的入口。
3. 关于运行环境
大家总希望 agent 能够 continuously running on the cloud，这个点我特别 buy in。但为什么它不能 continuously running in the real world，在你身边围绕着你？我觉得这是一个被大家忽略的奇怪盲点。
4. 关于随时随地的交互
大家总希望 anytime, anywhere 都可以 talk with agent，目前陆陆续续在 iMessage、WhatsApp、Slack、邮件等渠道都能实现对。但就像看 Dots 那个发布片一样，无论在什么地方都得对着一台亮着屏幕的手机，这其实是一种很奇怪的交互。我认为真正的 anytime, anywhere，最应该增加的是线下的入口、线下的 context 以及线下的交互
5. 最后刚完成的一个小的实验项目，已经可以通过 Ambi 去操作 Muse 和操作 Dots。也就是说，在线下可以通过一个入口来完成所有 Personal Agent 的使用。
@aigc1024
大家对于 personal agent 的很多定位是 "extension of yourself"。如果真的是你自身的延伸，那么它就不应该有独立的人格（personality），不应该有头像，更不应该是一个独立的个体。
2. 关于入口与 Computer Use
这一波很多人通过 computer use 调用第三方的非开放软件，来实现原本实现不了的功能。但如果你可以 computer use 别人，别人为什么不可以 computer use 你？那最终的入口到底会在哪里？
身上的一个位置往往只能佩戴一件硬件，而硬件是不会轻易被这样取代的，所以硬件可能会是最 persistent、最坚固的入口。
3. 关于运行环境
大家总希望 agent 能够 continuously running on the cloud，这个点我特别 buy in。但为什么它不能 continuously running in the real world，在你身边围绕着你？我觉得这是一个被大家忽略的奇怪盲点。
4. 关于随时随地的交互
大家总希望 anytime, anywhere 都可以 talk with agent，目前陆陆续续在 iMessage、WhatsApp、Slack、邮件等渠道都能实现对。但就像看 Dots 那个发布片一样，无论在什么地方都得对着一台亮着屏幕的手机，这其实是一种很奇怪的交互。我认为真正的 anytime, anywhere，最应该增加的是线下的入口、线下的 context 以及线下的交互
5. 最后刚完成的一个小的实验项目，已经可以通过 Ambi 去操作 Muse 和操作 Dots。也就是说，在线下可以通过一个入口来完成所有 Personal Agent 的使用。
@aigc1024
这两个开源项目必须让AI严肃学习！！
GitHub 有两个超火、超实用的项目，加起来超过50 万 Star！！
项目几乎没有代码，全是Markdown 文档！！
它们的作用很明确，就是教 AI 做事。
一个是 obra/superpowers，一个是 mattpocock/skills。
表面看，它们都是给 Claude Code、Codex 这类 Agent 用的 Skill / 工作流。
告诉 AI 遇到什么情况该做什么、先做什么后做什么、什么时候应该追问、什么时候应该拆任务、怎么验证结果、怎么做 Review。
Superpowers 最核心的思路，是不让 AI 一收到需求就直接开工。
你给一个任务，它会先逼着把事情讲清楚：
需求是什么？边界在哪里？有哪些方案？具体怎么实现？
然后再按照理解需求 → 设计方案 → 拆解任务 → 执行 → 测试 → Review，一步步往下走。
简直就是把成熟团队的SOP，迁移到AI上！
mattpocock/skills 更直接，作者是TypeScript的大佬，他把自己平时真正使用的一套 Agent Skills 开源了。
里面有研究、规划、教学、代码审查、项目初始化等各种能力。
比如研究 Skill，会告诉 AI优先查什么资料、哪些来源可信、怎么交叉验证、最后应该按照什么格式输出。
教学 Skill会规定：怎么判断用户水平、怎么安排内容、怎么记录学习进度、下一次怎么继续。
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全新旗舰品牌，正式启航
时间沉淀实力•岁月见证信赖
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1.泰国大老板百家乐存50万出512万
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