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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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AI已经快把数学干废了。
前阵子AI直接产出720篇论文，解开几百个数学难，结果还全部正确。
很多数学家直接破防，张口就批判，说AI算得不好。
可搞笑的点就在这，他们拿不出更好答案，就只会挑小毛病。
以后，纯动脑推演的工作，会大幅贬值。
很多脑力活，以后就是十几块电费就能搞定的事。毕竟大部分公司，根本不需要菲尔兹奖大佬。
真正值钱的是什么？动手能力。
AI再厉害，也不会帮你修屋顶，不会给你下厨做饭。实打实落地实操的本事，才是硬底牌。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
前阵子AI直接产出720篇论文，解开几百个数学难，结果还全部正确。
很多数学家直接破防，张口就批判，说AI算得不好。
可搞笑的点就在这，他们拿不出更好答案，就只会挑小毛病。
以后，纯动脑推演的工作，会大幅贬值。
很多脑力活，以后就是十几块电费就能搞定的事。毕竟大部分公司，根本不需要菲尔兹奖大佬。
真正值钱的是什么？动手能力。
AI再厉害，也不会帮你修屋顶，不会给你下厨做饭。实打实落地实操的本事，才是硬底牌。
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虽然需要工作的人最喜欢抱怨工作辛苦，但是社会学的研究发现，有工作的人的幸福指数是显著要高的
从某种意义上来说，工作是一种变得更加幸福的权力，这个权力里，稳定的收入只是一部分，更多的来自时间结构、集体目标、社会接触、身份、规律的活动
也许多年以后回看，打工人曾经这么抱怨工作辛苦，是一种严重的凡尔赛了
@aigc1024
从某种意义上来说，工作是一种变得更加幸福的权力，这个权力里，稳定的收入只是一部分，更多的来自时间结构、集体目标、社会接触、身份、规律的活动
也许多年以后回看，打工人曾经这么抱怨工作辛苦，是一种严重的凡尔赛了
@aigc1024
我在思考为什么日本的商品不贵，服务却很贵
AI 给了我一个非常好的解释：鲍莫尔成本病
1966 年，经济学家鲍莫尔盯着一个奇怪的现象：莫扎特时代的弦乐四重奏，四个人，三十分钟；两百年后还是四个人，还是三十分钟。乐手的生产率一个百分点都没涨，社会其他行业却翻了几十倍。结果只有一个：听一场现场演奏，越来越贵。
他管这个叫成本病。病根一句：商品能上生产线，服务不能。你生产一枚芯片，今年比去年快百分之四十；你剪一个头，一次只能剪一个头，两百年都是这个速度。
这个病今天有了一个最纯粹的样本：日本。去日本旅游的人都说便宜，东西确实便宜，饭盒、药妆、杂志，比中国还便宜。但只要你想请人给你做点什么，按摩、装修、搬家、办手续，价格立刻回到发达国家的水平。
物价比中国便宜，服务比中国贵很多。所有成熟经济到最后都长这样：商品那半边被生产率打穿，服务那半边还是手艺。
这个理论也可以完美解释为什么软件已经没有价值了。
以及可以帮助我们推演后面什么才有价值。
@aigc1024
AI 给了我一个非常好的解释：鲍莫尔成本病
1966 年，经济学家鲍莫尔盯着一个奇怪的现象：莫扎特时代的弦乐四重奏，四个人，三十分钟；两百年后还是四个人，还是三十分钟。乐手的生产率一个百分点都没涨，社会其他行业却翻了几十倍。结果只有一个：听一场现场演奏，越来越贵。
他管这个叫成本病。病根一句：商品能上生产线，服务不能。你生产一枚芯片，今年比去年快百分之四十；你剪一个头，一次只能剪一个头，两百年都是这个速度。
这个病今天有了一个最纯粹的样本：日本。去日本旅游的人都说便宜，东西确实便宜，饭盒、药妆、杂志，比中国还便宜。但只要你想请人给你做点什么，按摩、装修、搬家、办手续，价格立刻回到发达国家的水平。
物价比中国便宜，服务比中国贵很多。所有成熟经济到最后都长这样：商品那半边被生产率打穿，服务那半边还是手艺。
这个理论也可以完美解释为什么软件已经没有价值了。
以及可以帮助我们推演后面什么才有价值。
@aigc1024
推荐一个开源项目：lanshu-create-ai-presenter-video，专门用 AI 数字人制作口播视频。
做短视频最麻烦的是什么？不想露脸，又不想天天录音、拍摄、剪辑。
这个项目就是冲着这个痛点来的，尝试把数字人口播视频的制作流程自动化，减少重复操作。
以后做口播视频，可能真的不用自己天天对着镜头念稿了。
GitHub： https://github.com/cclank/lanshu-create-ai-presenter-video
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做短视频最麻烦的是什么？不想露脸，又不想天天录音、拍摄、剪辑。
这个项目就是冲着这个痛点来的，尝试把数字人口播视频的制作流程自动化，减少重复操作。
以后做口播视频，可能真的不用自己天天对着镜头念稿了。
GitHub： https://github.com/cclank/lanshu-create-ai-presenter-video
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孔明大师兄，参与制作30+部红果上线漫剧。手把手带你从剧本选、角色资产、分镜运镜到即梦AI生成、配音剪辑成片，覆盖仿真人+古风+解说三大风格，118课时全流程打通，学完直接能接商单变现。
想快速量产AI漫剧的创作者，直接跟着这套硬核实战课上手。
🔗：https://pan.chatgptgi.com/8XlTN828
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一位美国大学计算机老师发愁：AI时代，编程课还教不教手写代码？他去问一线工程师朋友，答案相当扎心。😅
这位工程师是全办公室最后一名程序员，整个团队都被裁光了。自打Claude 4.5上线，AI无人值守干活也靠谱了：他现在一个月亲手敲代码的时间，也就一天左右；过去俩月的活儿，几天搞定；连代码审查都交给AI，人只看被标记的关键部分。
更残酷的是逻辑：公司裁掉初级开发，只留能指挥AI、扛得住架构的资深老兵。他甚至预言，几年后产品经理带一队AI智能体🤖就能产出软件，底层怎么实现的都无所谓。
程序员站在世界之巅的日子，真到头了？大学还坚持教手写Python，是打基础，还是耽误下一代？
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这位工程师是全办公室最后一名程序员，整个团队都被裁光了。自打Claude 4.5上线，AI无人值守干活也靠谱了：他现在一个月亲手敲代码的时间，也就一天左右；过去俩月的活儿，几天搞定；连代码审查都交给AI，人只看被标记的关键部分。
更残酷的是逻辑：公司裁掉初级开发，只留能指挥AI、扛得住架构的资深老兵。他甚至预言，几年后产品经理带一队AI智能体🤖就能产出软件，底层怎么实现的都无所谓。
程序员站在世界之巅的日子，真到头了？大学还坚持教手写Python，是打基础，还是耽误下一代？
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最近有个感触，随着物质，和信息生产力（AI带动的）的不断飙升和加速。现代人实际上最重要的一门功课事，学会不断做“减法”，否则会被噪音淹没。
要学会主动做减法，主动开始屏蔽很多信息，新闻，和自媒体号，以及减少和控制接触信息的频率。
买东西和服务的时候，也要仔细想一下，是不是下个3-5年会继续用？ 还是只是一时冲动？或者对方在贩卖你一种FOMO。
除了极少数职业必须跟踪热点和信息以外，实际上90%媒体上看到的信息对于大部分人而言，都属于可看，可不看的。甚至大部分只会让人更加悲观和负面。
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要学会主动做减法，主动开始屏蔽很多信息，新闻，和自媒体号，以及减少和控制接触信息的频率。
买东西和服务的时候，也要仔细想一下，是不是下个3-5年会继续用？ 还是只是一时冲动？或者对方在贩卖你一种FOMO。
除了极少数职业必须跟踪热点和信息以外，实际上90%媒体上看到的信息对于大部分人而言，都属于可看，可不看的。甚至大部分只会让人更加悲观和负面。
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看了看他制作的 AI 视频，利用 AI 重制了一系列经典老电影，有的成片时长甚至达到了 1 小时 33 分钟。
除了千鹤道长的形象，还有林正英、午马、陈友、冯淬帆、文才等经典面孔，做得惟妙惟肖，让人瞬间梦回童年。
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收购 AI 模型路由平台 OpenRouter
对比 OpenRouter 几个月前（5月）仅 13 亿美元的估值，此次溢价极高。
创始人将分得约 15 亿美元，投资人获得约 60 亿美元。
OpenRouter的团队目前仅有 90 人...
业务完全不受影响： 产品名称、现有架构、路线图和使命保持原样，现有用户的 API 对接方式完全不需要改动。
OpenRouter 拥有超 1000 万开发者和企业用户，聚合了 400+ AI 模型，每天处理的推理量超过 10 万亿（10+ Trillion）tokens，成立以来推理量每年保持至少 10 倍的增长。。。
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以前做一条电影级产品视频，分镜、动效、音效、剪辑全得自己一点点折腾。
现在推荐一个开源 Skill：video-shotcraft，直接把 Claude Code / Codex 变成 AI 视频导演。
1️⃣ 内置 157 张分镜卡 + 214 种视觉风格
2️⃣ 自带 Ink Press 成片模板，36 秒 1080P 直接参考
3️⃣ 做完还能导出剪映草稿继续精修
最爽的是 214 个动效都有在线 Gallery，先看效果，喜欢哪个直接让 Agent 抄作业。
在线预览：https://vincentwei1021.github.io/video-shotcraft/
GitHub：https://github.com/Vincentwei1021/video-shotcraft
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现在推荐一个开源 Skill：video-shotcraft，直接把 Claude Code / Codex 变成 AI 视频导演。
1️⃣ 内置 157 张分镜卡 + 214 种视觉风格
2️⃣ 自带 Ink Press 成片模板，36 秒 1080P 直接参考
3️⃣ 做完还能导出剪映草稿继续精修
最爽的是 214 个动效都有在线 Gallery，先看效果，喜欢哪个直接让 Agent 抄作业。
在线预览：https://vincentwei1021.github.io/video-shotcraft/
GitHub：https://github.com/Vincentwei1021/video-shotcraft
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今天上午和朋友讨论智能体布设算法，有一个感受越来越强烈：
我们对智能体的讨论，大多还停留在“智能体自身有多聪明”，少部分开始关注环境适配，但对智能体进入真实社会后面临的制度、组织和经济问，讨论还远远不够。
举个例子：一个机器人为什么在医院里无法稳定运行？
可能是机器人自身的感知、决策能力不足；也可能是电梯、门禁、通道等设施不支持；还可能是医院内部的管理权限、责任划分、运营机制没有建立。
看似都是机器人无法部署，背后却是三种完全不同的问。
我更倾向于从三个层面理解智能体：
第一层，智能体层：能不能做。 感知、认知、决策、行动，决定智能体自身的能力边界。
第二层，环境层：做不做得成。 空间、设施、接口、交互与反馈机制，决定能力能否在现实世界发挥作用。
第三层，社会层：能不能被接受并持续运行。 法律、责任、组织协作、经济激励和社会规则，决定智能体能否真正进入生产生活体系。
这三个层面不是简单并列，而是相互嵌套、相互塑造。
智能体有能力，不代表环境支持；环境支持，不代表组织愿意使用；组织愿意使用，也不代表商业上能够持续。
这也是我认为未来智能体产业一个值得关注的变化：
过去，我们主要研究如何让智能体适应世界；未来，还必须研究如何让环境和社会系统适应智能体。
智能体的规模化部署，最终不只是一个算法问，更是技术、空间、组织与经济规则的协同设计问。
@aigc1024
我们对智能体的讨论，大多还停留在“智能体自身有多聪明”，少部分开始关注环境适配，但对智能体进入真实社会后面临的制度、组织和经济问，讨论还远远不够。
举个例子：一个机器人为什么在医院里无法稳定运行？
可能是机器人自身的感知、决策能力不足；也可能是电梯、门禁、通道等设施不支持；还可能是医院内部的管理权限、责任划分、运营机制没有建立。
看似都是机器人无法部署，背后却是三种完全不同的问。
我更倾向于从三个层面理解智能体：
第一层，智能体层：能不能做。 感知、认知、决策、行动，决定智能体自身的能力边界。
第二层，环境层：做不做得成。 空间、设施、接口、交互与反馈机制，决定能力能否在现实世界发挥作用。
第三层，社会层：能不能被接受并持续运行。 法律、责任、组织协作、经济激励和社会规则，决定智能体能否真正进入生产生活体系。
这三个层面不是简单并列，而是相互嵌套、相互塑造。
智能体有能力，不代表环境支持；环境支持，不代表组织愿意使用；组织愿意使用，也不代表商业上能够持续。
这也是我认为未来智能体产业一个值得关注的变化：
过去，我们主要研究如何让智能体适应世界；未来，还必须研究如何让环境和社会系统适应智能体。
智能体的规模化部署，最终不只是一个算法问，更是技术、空间、组织与经济规则的协同设计问。
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https://github.com/s1dashu/ip-as-logo-skill
这是一个遵循开放 Agent Skills 格式的紧凑技能，兼容 Codex、Coze、Doubao、YouMind、Manus、Gemini Apps、Replit Agent 等支持内置图像生成的智能体，不绑定某个具体产品。
把简短化剪影、圆润几何形态、复杂度上限、超轻新拟物光影这四件事写成硬性约束，默认先给三种设计方向，用户确认后每个方向再出六个独立候选。
主体默认挑大众熟悉的动物，物件、机器、奇幻生物、冷门动物要走默认路线必须给出明确的产品理由。
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