关于AIGC人工智能、思维方式、知识拓展，能力提升等。投稿/合作： @inside1024_bot
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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Anatomy 应该是这周最火的 Skill
能将复杂的机械结构变成一个风格非常独特的等轴立体动画。
然后我在想，用这个风格做那种科普视频是不是很爽？
于是结合了 Grok bot，还用即梦生成了一些图片和视频，
最后用这个 skill 做了个“芯片是如何制造的”科普视频，讲解得挺清楚的
https://github.com/wheresryan22/anatomy
@aigc1024
能将复杂的机械结构变成一个风格非常独特的等轴立体动画。
然后我在想，用这个风格做那种科普视频是不是很爽？
于是结合了 Grok bot，还用即梦生成了一些图片和视频，
最后用这个 skill 做了个“芯片是如何制造的”科普视频，讲解得挺清楚的
https://github.com/wheresryan22/anatomy
@aigc1024
到现在都难以相信，Apodex 居然开源了！！
我一度认为非常有商业价值的产品！
还记得第一次用它，惊艳程度不亚于我第一次用Manus！
这次，Apodex 开源正式发布了新版本 Apodex 1.1，
并且提出了一个我非常认可的概念：
AI的能力单位，不应该是一次回答，而应该是一项完整任务。
什么意思？一个AI真正想进入工作流，至少要做到几件事：
理解目标、进入真实环境、维持长任务状态、根据中间结果不断调整计划、任务失败后修复、最后交付一份可以核查的成果。
最近刚好在做一个AI项目，是一个工作台，需要评估不同模型组合选型的成本，
为了测试Apodex能做到什么程度，我把模型价格、评测数据和具体场景需求给到它，让它根据我的需求，为四类业务场景完成 AI 模型/API 选型，统一不同厂商的价格口径，计算月度成本，同时满足性能、上下文、工具能力、预算和供应商集中度约束。
它拿到的是不同格式、不同统计口径的数据，有些数据可能不够准确，有些需要清洗，有些需要重新计算。
Apodex没有上来就写报告，它先在Task Board里拆解整个任务，然后根据任务自动组织Agent Team。
第一轮，它已经完成了数据清洗、价格标准化、模型筛选和成本测算，
然后我临时补充了新的需求：
没错，在任务中我可以随时“插”，补充新的文件和想法。
*中文内容生成的月请求量，从 12 万提高到 24 万；
*深度研究中 30% 的场景，必须转到自建环境；
*长文档审阅全部涉及敏感文件，也必须本地运行；
*月预算不变；
普通AI看到这一堆新的需求，一般都会重新跑一遍。
但Apodex并没有！它保留了原始数据、价格归一化方法、峰谷计价规则和已经验证的计算口径，没有变化的部分原样保留，只是重新调整了变化的部分！
它可以在任务过程中动态调整任务计划！！
这个可能是这个版本最大的一个更新！Apodex 1.1 就像是在维护一个持续变化的任务状态：
它要读取真实文件、拆解工作、推进计算，还要接收中途反馈，判断保留仍然成立的成果，只修正受影响的部分，最后把结果交付成可以继续使用和核查的文件。
这可能才是复杂任务型 Agent 真正应该具备的工作能力。
最后，它交付了两份不同粒度的报告，以及一个包含 18 个工作表的 Excel 成本模型；其中专门新增了“变更与场景”“云 API 重算”“本地候选筛选”“本地 TCO 缺失假设”“保留 vs 受影响”5
我一度认为非常有商业价值的产品！
还记得第一次用它，惊艳程度不亚于我第一次用Manus！
这次，Apodex 开源正式发布了新版本 Apodex 1.1，
并且提出了一个我非常认可的概念：
AI的能力单位，不应该是一次回答，而应该是一项完整任务。
什么意思？一个AI真正想进入工作流，至少要做到几件事：
理解目标、进入真实环境、维持长任务状态、根据中间结果不断调整计划、任务失败后修复、最后交付一份可以核查的成果。
最近刚好在做一个AI项目，是一个工作台，需要评估不同模型组合选型的成本，
为了测试Apodex能做到什么程度，我把模型价格、评测数据和具体场景需求给到它，让它根据我的需求，为四类业务场景完成 AI 模型/API 选型，统一不同厂商的价格口径，计算月度成本，同时满足性能、上下文、工具能力、预算和供应商集中度约束。
它拿到的是不同格式、不同统计口径的数据，有些数据可能不够准确，有些需要清洗，有些需要重新计算。
Apodex没有上来就写报告，它先在Task Board里拆解整个任务，然后根据任务自动组织Agent Team。
第一轮，它已经完成了数据清洗、价格标准化、模型筛选和成本测算，
然后我临时补充了新的需求：
没错，在任务中我可以随时“插”，补充新的文件和想法。
*中文内容生成的月请求量，从 12 万提高到 24 万；
*深度研究中 30% 的场景，必须转到自建环境；
*长文档审阅全部涉及敏感文件，也必须本地运行；
*月预算不变；
普通AI看到这一堆新的需求，一般都会重新跑一遍。
但Apodex并没有！它保留了原始数据、价格归一化方法、峰谷计价规则和已经验证的计算口径，没有变化的部分原样保留，只是重新调整了变化的部分！
它可以在任务过程中动态调整任务计划！！
这个可能是这个版本最大的一个更新！Apodex 1.1 就像是在维护一个持续变化的任务状态：
它要读取真实文件、拆解工作、推进计算，还要接收中途反馈，判断保留仍然成立的成果，只修正受影响的部分，最后把结果交付成可以继续使用和核查的文件。
这可能才是复杂任务型 Agent 真正应该具备的工作能力。
最后，它交付了两份不同粒度的报告，以及一个包含 18 个工作表的 Excel 成本模型；其中专门新增了“变更与场景”“云 API 重算”“本地候选筛选”“本地 TCO 缺失假设”“保留 vs 受影响”5
张表。
整个过程，特别丝滑。
这也是Apodex 1.1这次最核心的变化：进入真实任务的执行过程。
而所谓真实任务的执行，其实就是你随时可以甩给AI新的资料和要求，而它会有条不紊的把任务进行下去，直到交付给你完整可验证的结果！
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
整个过程，特别丝滑。
这也是Apodex 1.1这次最核心的变化：进入真实任务的执行过程。
而所谓真实任务的执行，其实就是你随时可以甩给AI新的资料和要求，而它会有条不紊的把任务进行下去，直到交付给你完整可验证的结果！
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鉴定当代科技大傻逼的10个问：
1. 相信春晚宇树科技的机器人里有一个AI模型；
2. 相信中国大模型厂商（deepseek、阿里、六小虎）卖API实际上是卖电力，是工业克苏鲁+基建狂魔的碾压红利——美国现在太缺电了，OpenAI连灯都用不起，美国AI把全球电能全用完了，美国AI只有死路一条；
3. 相信中国春节是全球科技峰会，国产大模型突发式发布模型碾压OpenAI，宇树科技再爆黑科技，全球瞩目，以后全世界不看OpenAI发布会、不看苹果发布会，光看中国春晚就够了；
4. 相信AI目前最大的短缺是发电厂、内存、存储、铜、银这些因素，整个OpenAI和AI行业忙得团团转，OpenAI高管集体给发电厂磕头，求他们赶紧供电，整个硅谷和华尔街惊呼“建发电站、扩张存储芯片产能、全球抢铜矿这三件事，比训练GPT-6还难100倍”；
5. 相信中国AI在工业碾压全世界，中国AI不拼大模型，中国AI只拼制造业，江浙沪和深圳已经全是黑灯工厂，大到iPhone生产线，小到服装厂玩具厂，里面有10万个宇树科技机器人在里面24小时上班——中国制造业早就不用人了，开始进入赛博朋克时代；
6. 相信deepseek太牛逼了，模型一发布，硅谷哭了，白宫黄了，华尔街崩盘了，英伟达、Google、OpenAI排着队破产，被deepseek直接一锅端，全被干死了；
7. 相信大模型100%全靠数据，中国数据太多了，中国数据全球第一多，中国人到处造数据，美国人没有数据，所以中国大模型必赢，OpenAI天天搞不到数据在家快急死了，未来只有死路一条；
8. 相信中国新能源车碾压欧美，中国独创式研发了汽车的沙发彩电大冰箱，中国发明了车机系统，欧美日韩车厂打破脑袋也想不到这么厉害的发明，在全球市场被打得节节败退——美国人做梦都想买一台零重力座椅的中国国产新能源车；
9. 相信中国无人驾驶吊打特斯拉，特斯拉在中国连第四梯队都进不去，华为鸿蒙智驾领先特斯拉10年以上，全球无人驾驶最强的就是华为鸿蒙；
10. 相信中国AI未来一定会打败美国，无数事业单位、行政机关、国企里面早就全部署deepseek开源一体机了，现在每个单位都有1000个AI agent在里面智能化无人化办公，中国AI落地远比美国快，美国人绝大多数还没用过ChatGPT，已经对中国deepseek AI一体机馋疯了。
相信以上任何一条，基本可以断定是一个三本文科师范毕业的低智商、低学历、低认知的大傻逼。
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1. 相信春晚宇树科技的机器人里有一个AI模型；
2. 相信中国大模型厂商（deepseek、阿里、六小虎）卖API实际上是卖电力，是工业克苏鲁+基建狂魔的碾压红利——美国现在太缺电了，OpenAI连灯都用不起，美国AI把全球电能全用完了，美国AI只有死路一条；
3. 相信中国春节是全球科技峰会，国产大模型突发式发布模型碾压OpenAI，宇树科技再爆黑科技，全球瞩目，以后全世界不看OpenAI发布会、不看苹果发布会，光看中国春晚就够了；
4. 相信AI目前最大的短缺是发电厂、内存、存储、铜、银这些因素，整个OpenAI和AI行业忙得团团转，OpenAI高管集体给发电厂磕头，求他们赶紧供电，整个硅谷和华尔街惊呼“建发电站、扩张存储芯片产能、全球抢铜矿这三件事，比训练GPT-6还难100倍”；
5. 相信中国AI在工业碾压全世界，中国AI不拼大模型，中国AI只拼制造业，江浙沪和深圳已经全是黑灯工厂，大到iPhone生产线，小到服装厂玩具厂，里面有10万个宇树科技机器人在里面24小时上班——中国制造业早就不用人了，开始进入赛博朋克时代；
6. 相信deepseek太牛逼了，模型一发布，硅谷哭了，白宫黄了，华尔街崩盘了，英伟达、Google、OpenAI排着队破产，被deepseek直接一锅端，全被干死了；
7. 相信大模型100%全靠数据，中国数据太多了，中国数据全球第一多，中国人到处造数据，美国人没有数据，所以中国大模型必赢，OpenAI天天搞不到数据在家快急死了，未来只有死路一条；
8. 相信中国新能源车碾压欧美，中国独创式研发了汽车的沙发彩电大冰箱，中国发明了车机系统，欧美日韩车厂打破脑袋也想不到这么厉害的发明，在全球市场被打得节节败退——美国人做梦都想买一台零重力座椅的中国国产新能源车；
9. 相信中国无人驾驶吊打特斯拉，特斯拉在中国连第四梯队都进不去，华为鸿蒙智驾领先特斯拉10年以上，全球无人驾驶最强的就是华为鸿蒙；
10. 相信中国AI未来一定会打败美国，无数事业单位、行政机关、国企里面早就全部署deepseek开源一体机了，现在每个单位都有1000个AI agent在里面智能化无人化办公，中国AI落地远比美国快，美国人绝大多数还没用过ChatGPT，已经对中国deepseek AI一体机馋疯了。
相信以上任何一条，基本可以断定是一个三本文科师范毕业的低智商、低学历、低认知的大傻逼。
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PDF、EPUB、Word、PPT、网页都能喂进去，它会先把材料完整读一遍、建好知识库，再生成学习页面。
最要紧的是：AI 说的每句都能倒回去查出处。PDF 精确到页码、PPT 精确到第几张、EPUB 精确到章节，不用再纠结"这到底是书里写的，还是 AI 编的"。
Claude Code、Codex、Copilot CLI 都能装。
AI 总结不可怕，可怕的是总结完你找不着原文。
GitHub：https://github.com/dmoshehun-prog/learn-from-materials
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作者拿 AI 把《史记》57.7 万字重新拆解了一遍，做成了一张能搜、能点、能跳、能推理的历史知识图谱。
眼下已经整理出 1.4 万+ 实体、3198 个历史事件、7600+ 事件关系、130 条"史记地铁图"时间线，Wiki 更是超过 2 万个页面。
最爽的是：点开一个人物，能顺着人物 → 事件 → 地点 → 时间 → 原文一路挖下去。
以前读《史记》全靠脑子记人物关系，现在直接像逛 Wikipedia 一样逛《史记》。
Github:https://github.com/baojie/shiji-kb
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• 现实级渲染
• 全能参考：超越文本、图像、音频和视频现在支持文档、电子表格、幻灯片、网页等更多参考内容。
• 支持的输入格式：doc · xls · ppt · pdf · txt · key · pages · numbers · md · url
• 480p: $0.05 / sec
• 720p: $0.10 / sec
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