AYi

@AYi_AInotes • 49,501 subscribers

大厂组织发展专家 × 心理学硕士（QS30） × AI 实用主义分享有用的 AI 实践，也分享工具之外的深度认知 AIGC | Prompt Engineering | 商业思维丨职场丨认知心理学 🐈 喜欢健身，玩游戏，和 4 只猫一起生活和工作

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说个所有AI创业者都不愿意承认的事实：现在做一个AI工具的门槛已经降到了地板，普通人做一个AI工具都只需要一天，但学会用它干成一件事，却至少得一个月，感觉像是AI时代的一个悖论😅 5.7M 阅读 23 万点赞的这条推，表面看是游戏圈在自嘲，视频展示的是一颗树莓 237 万个高斯点，做一筐扔进游戏直接 2 FPS，但如果把游戏开发四个字去掉，你会发现这是 2026 年所有 AI 工具用户的共同故事。我先先把这个梗讲透：原推作者 Dany Bittel 用 90 组焦点堆栈、每组 68 张照片，重建出来这颗树莓，总共 237 万个高斯点，这是一种叫 3D Gaussian Splatting 的新型 AI 重建技术，简称 3DGS，视觉效果有多吓人呢？每一颗小果粒的绒毛、表面光泽、半透明的果肉质感全都纤毫毕现，在 RTX 3060 Ti 这种中端显卡上还能跑 100+ FPS，前提是只有这一颗🙃 Naz 的笑点在这里，老哥迫不及待想看哪个独立游戏开发者一激动，把一整筐这种树莓当道具扔进游戏里，然后纳闷为啥游戏跑 2 FPS🤣 我觉得这个吐槽之所以 5.7M 阅读，是因为它戳中了游戏圈的集体回忆—— Monster Hunter Wilds 一颗八角茴香用了 2048 乘 4096 的纹理直接卡帧，Cities Skylines 2 给行人建了高精度牙齿模型，全都是一个小道具毁全局的真实事故。但这条推真正让我深入研究的还不是游戏开发的事，虽然我是个游戏爱好者，但对于游戏开发是个小白。 ayi干货输出开始！咱们把游戏开发四个字去掉，这个故事正在所有 AI 工具领域都能同步上演， AI 生成的图，单张精美绝伦，但批量做长素材时质量瞬间崩溃， AI 生成的视频，10 秒钟惊艳，1 小时长片的管线一团乱， AI 生成的代码，单个函数完美，扔进项目跑起来一堆隐藏依赖，共性是同一条规律：新工具让做出来这件事的门槛降了 100 倍，但用得动、跑得稳、能交付这件事的门槛反而升高了 10 倍。过去做不出来是因为没人能做，现在做出来是因为工具太好用，但优化、压缩、整合、降本的脏活累活没人帮你干，AI 工具时代真正稀缺的不再是创造力，而是生产工程能力。所以我觉得这条树莓推真正的价值，不是教育游戏开发者怎么做 LOD，是给所有正在被新工具喂得满嘴流油的人一个提醒： demo 级和生产级永远隔着一条河， AI 让前者变得免费，后者还是要你自己游过去的！

说个所有AI创业者都不愿意承认的事实：现在做一个AI工具的门槛已经降到了地板，普通人做一个AI工具都只需要一天，但学会用它干成一件事，却至少得一个月，感觉像是AI时代的一个悖论😅 5.7M 阅读 23 万点赞的这条推，表面看是游戏圈在自嘲，视频展示的是一颗树莓 237 万个高斯点，做一筐扔进游戏直接 2 FPS，但如果把游戏开发四个字去掉，你会发现这是 2026 年所有 AI 工具用户的共同故事。我先先把这个梗讲透：原推作者 Dany Bittel 用 90 组焦点堆栈、每组 68 张照片，重建出来这颗树莓，总共 237 万个高斯点，这是一种叫 3D Gaussian Splatting 的新型 AI 重建技术，简称 3DGS，视觉效果有多吓人呢？每一颗小果粒的绒毛、表面光泽、半透明的果肉质感全都纤毫毕现，在 RTX 3060 Ti 这种中端显卡上还能跑 100+ FPS，前提是只有这一颗🙃 Naz 的笑点在这里，老哥迫不及待想看哪个独立游戏开发者一激动，把一整筐这种树莓当道具扔进游戏里，然后纳闷为啥游戏跑 2 FPS🤣 我觉得这个吐槽之所以 5.7M 阅读，是因为它戳中了游戏圈的集体回忆—— Monster Hunter Wilds 一颗八角茴香用了 2048 乘 4096 的纹理直接卡帧，Cities Skylines 2 给行人建了高精度牙齿模型，全都是一个小道具毁全局的真实事故。但这条推真正让我深入研究的还不是游戏开发的事，虽然我是个游戏爱好者，但对于游戏开发是个小白。 ayi干货输出开始！咱们把游戏开发四个字去掉，这个故事正在所有 AI 工具领域都能同步上演， AI 生成的图，单张精美绝伦，但批量做长素材时质量瞬间崩溃， AI 生成的视频，10 秒钟惊艳，1 小时长片的管线一团乱， AI 生成的代码，单个函数完美，扔进项目跑起来一堆隐藏依赖，共性是同一条规律：新工具让做出来这件事的门槛降了 100 倍，但用得动、跑得稳、能交付这件事的门槛反而升高了 10 倍。过去做不出来是因为没人能做，现在做出来是因为工具太好用，但优化、压缩、整合、降本的脏活累活没人帮你干，AI 工具时代真正稀缺的不再是创造力，而是生产工程能力。所以我觉得这条树莓推真正的价值，不是教育游戏开发者怎么做 LOD，是给所有正在被新工具喂得满嘴流油的人一个提醒： demo 级和生产级永远隔着一条河， AI 让前者变得免费，后者还是要你自己游过去的！

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一个普通日本小伙，照着《一拳超人》漫画里的搞笑训练计划，连续干了 1095 天，总共 328,800 次动作，跑了 16,000 公里，任何一个健身教练看到这个计划都会说：没拉的动作、没休息日、没渐进超负荷，纯垃圾，但他的体型完胜 95% 花 $200刀一个月请私教的人，科学在实验室里赢了，在真实人生里输得一塌糊涂，因为实验室可以控制所有变量，唯独控制不了——周二早上起床你找什么借口不练。这个计划其实是一个漫画作者开的玩笑，但它无意间命中了一条铁律：把决策成本压缩到零，让所有决策摩擦力消失，那么坚持就是唯一剩下的东西，优化计划的人每天都在想“今天该练什么”，但他不需要，他只有一个指令——Go，他用所有的优化,换来了一个变量，一个能打败所有变量的变量，一个简单到你根本找不到任何借口不去做的计划。这才是真正的超级力量， 300亿健身产业靠卖复杂赚钱，靠卖App卖计划卖教练卖恢复协议赚钱，它们最害怕的就是你发现：原来最好的东西根本不需要花钱，原来最有效的方法就是最简单的方法！而且我觉得这个道理不止适用于健身，它适用于学习工作创业等等，适用于我们人生的几乎所有重要的事情。这才是 Saitama 训练计划真正让人头皮发麻的地方 hhh #健身 #原子习惯 #自我提升

一个普通日本小伙，照着《一拳超人》漫画里的搞笑训练计划，连续干了 1095 天，总共 328,800 次动作，跑了 16,000 公里，任何一个健身教练看到这个计划都会说：没拉的动作、没休息日、没渐进超负荷，纯垃圾，但他的体型完胜 95% 花 $200刀一个月请私教的人，科学在实验室里赢了，在真实人生里输得一塌糊涂，因为实验室可以控制所有变量，唯独控制不了——周二早上起床你找什么借口不练。这个计划其实是一个漫画作者开的玩笑，但它无意间命中了一条铁律：把决策成本压缩到零，让所有决策摩擦力消失，那么坚持就是唯一剩下的东西，优化计划的人每天都在想“今天该练什么”，但他不需要，他只有一个指令——Go，他用所有的优化,换来了一个变量，一个能打败所有变量的变量，一个简单到你根本找不到任何借口不去做的计划。这才是真正的超级力量， 300亿健身产业靠卖复杂赚钱，靠卖App卖计划卖教练卖恢复协议赚钱，它们最害怕的就是你发现：原来最好的东西根本不需要花钱，原来最有效的方法就是最简单的方法！而且我觉得这个道理不止适用于健身，它适用于学习工作创业等等，适用于我们人生的几乎所有重要的事情。这才是 Saitama 训练计划真正让人头皮发麻的地方 hhh #健身 #原子习惯 #自我提升

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Shopify刚放了个大招，绝大多数人估计半年后才会反应过来。手握3780亿美元年交易额，560万个店铺，Shopify把整个后台的读写权限，全开放给了所有AI Agent，产品、订单、库存、SEO、图片，想改什么改什么。他们片子里有个商家只说了一句帮我优化所有产品的SEO，Claude自动更新了32条商品，重写图片描述，设置元数据，还逐一核对了所有改动。一条指令搞定所有，不用找外包，不用月付200刀买插件，也不用雇人，卧槽真的太吊了(#ﾟДﾟ) 以前一个小Shopify店，每月光插件就要200-500刀，一次SEO审计至少2000刀，雇助理每小时50刀，现在这些全部坍缩成一行指令。 480万个活跃商家，大多管着10到200个商品，以前只能一个个手动改，现在有了Claude Code和MCP协议，每个独立创业者，都相当于拥有了一个五人运营团队。最狠的是，Shopify自己不做 Agent，他们搭了一套协议，让所有智能体都能变成Shopify Agent，这才是真正的平台级布局啊，真的牛逼

Shopify刚放了个大招，绝大多数人估计半年后才会反应过来。手握3780亿美元年交易额，560万个店铺，Shopify把整个后台的读写权限，全开放给了所有AI Agent，产品、订单、库存、SEO、图片，想改什么改什么。他们片子里有个商家只说了一句帮我优化所有产品的SEO，Claude自动更新了32条商品，重写图片描述，设置元数据，还逐一核对了所有改动。一条指令搞定所有，不用找外包，不用月付200刀买插件，也不用雇人，卧槽真的太吊了(#ﾟДﾟ) 以前一个小Shopify店，每月光插件就要200-500刀，一次SEO审计至少2000刀，雇助理每小时50刀，现在这些全部坍缩成一行指令。 480万个活跃商家，大多管着10到200个商品，以前只能一个个手动改，现在有了Claude Code和MCP协议，每个独立创业者，都相当于拥有了一个五人运营团队。最狠的是，Shopify自己不做 Agent，他们搭了一套协议，让所有智能体都能变成Shopify Agent，这才是真正的平台级布局啊，真的牛逼

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兄弟们，挖到一个好东西，必须分享出来，直接说结论：目前能跑原版Seedance 2.0、不排队、不降智、还能传真人照片生成真人视频的平台, 性价比最高的就是Rita, 总之强烈推荐，冲就完了！有好多兄弟私信问我,怎么好久没发AIGC内容了，说实话,字节Seedance 2.0一直在涨价、降智、吃相难看,我就懒得玩了。直到这两天被朋友安利了Rita, GamsGo旗下的AI工作流产品, 和字节官方合作直接接入原版Seedance 2.0, 白名单首批,参数无降配。趁着周末休息写提示词，跑了一条潘金莲和西门庆在汴京那个夜晚重逢的视频——水浒传和金瓶梅里最经典的两个人物,一盏烛火,男人托住女人的脸,女人闭眼前倾,所有未说出口的话都在那一帧里🌚 关于平台值不值得用, 我一直以来的的判断标准就三件事： 🎯 第一:模型有没有被偷偷降智 AI视频圈很多套壳平台跑出来的效果和官方差一截， Rita这版跑下来,男主侧脸的颌骨阴影、女主腮红的过渡层次、烛光在面部的反射,和我之前在字节官方测试时一模一样,没割韭菜 ⚡ 第二:要不要排队灵感来了等十分钟基本就凉了， Rita高并发,分钟级出片,我连续改了七版prompt一气呵成，用着真的很爽啊！ 💰 第三:贵不贵 Mega套餐月费11.99美元跑30条4秒视频，对我这种一晚上要试十几版的玩法,这点钱就是早餐钱，新用户注册送100积分,够你免费跑一条Seedance 2.0先验证下手感。跑完这个视频我最大的体感: 工具门槛降下来之后,真正的瓶颈,从工具回到了创意。以前做AI视频,三分之二的时间折腾工具、等渲染、算成本，现在反过来了——大把时间花在打磨prompt、调画面分镜、找文化重量点上。这才是创作本来的样子嘛！潘金莲西门庆这条只是开胃菜, 我还跑了一条李清照赵明诚归途那一刻的视频, 情绪密度更狠，完整prompt我下条单独发,想自己跑同款的兄弟蹲一下🌚 这个西门庆和潘金莲约会的提示词需要的兄弟评论区留言，链接放评论去了，大家赶紧冲！ #AIVideo #Seedance #Rita

兄弟们，挖到一个好东西，必须分享出来，直接说结论：目前能跑原版Seedance 2.0、不排队、不降智、还能传真人照片生成真人视频的平台, 性价比最高的就是Rita, 总之强烈推荐，冲就完了！有好多兄弟私信问我,怎么好久没发AIGC内容了，说实话,字节Seedance 2.0一直在涨价、降智、吃相难看,我就懒得玩了。直到这两天被朋友安利了Rita, GamsGo旗下的AI工作流产品, 和字节官方合作直接接入原版Seedance 2.0, 白名单首批,参数无降配。趁着周末休息写提示词，跑了一条潘金莲和西门庆在汴京那个夜晚重逢的视频——水浒传和金瓶梅里最经典的两个人物,一盏烛火,男人托住女人的脸,女人闭眼前倾,所有未说出口的话都在那一帧里🌚 关于平台值不值得用, 我一直以来的的判断标准就三件事： 🎯 第一:模型有没有被偷偷降智 AI视频圈很多套壳平台跑出来的效果和官方差一截， Rita这版跑下来,男主侧脸的颌骨阴影、女主腮红的过渡层次、烛光在面部的反射,和我之前在字节官方测试时一模一样,没割韭菜 ⚡ 第二:要不要排队灵感来了等十分钟基本就凉了， Rita高并发,分钟级出片,我连续改了七版prompt一气呵成，用着真的很爽啊！ 💰 第三:贵不贵 Mega套餐月费11.99美元跑30条4秒视频，对我这种一晚上要试十几版的玩法,这点钱就是早餐钱，新用户注册送100积分,够你免费跑一条Seedance 2.0先验证下手感。跑完这个视频我最大的体感: 工具门槛降下来之后,真正的瓶颈,从工具回到了创意。以前做AI视频,三分之二的时间折腾工具、等渲染、算成本，现在反过来了——大把时间花在打磨prompt、调画面分镜、找文化重量点上。这才是创作本来的样子嘛！潘金莲西门庆这条只是开胃菜, 我还跑了一条李清照赵明诚归途那一刻的视频, 情绪密度更狠，完整prompt我下条单独发,想自己跑同款的兄弟蹲一下🌚 这个西门庆和潘金莲约会的提示词需要的兄弟评论区留言，链接放评论去了，大家赶紧冲！ #AIVideo #Seedance #Rita

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兄弟们，做App最痛苦的部分终于被AI干掉了， Anything刚刚上线了一个功能，一键生成设计师级别的App Store截图， 15秒，从空白到4张完美适配规格的上架图，连App图标评分Get按钮都给你做好了，改文案只需要输一句话，点一下生成就完事，以前做过App的都懂，代码写完只是开始，做截图能把人逼疯，要找mockup，要调配色，要写卖点，还要适配十几个尺寸，要么花几百刀请设计师，要么自己抠三天Figma，现在这些全没了，我之前觉得AI写代码已经够离谱了，现在才发现，AI真正厉害的地方，是把那些没人愿意干的脏活累活全给你包了，从idea到上架的全链路，现在几乎没有任何门槛了，当然最后还是需要你的审美做最后把关，但这已经帮你省了90%的力气。也许这就是AI的魅力和价值所在吧😄

兄弟们，做App最痛苦的部分终于被AI干掉了， Anything刚刚上线了一个功能，一键生成设计师级别的App Store截图， 15秒，从空白到4张完美适配规格的上架图，连App图标评分Get按钮都给你做好了，改文案只需要输一句话，点一下生成就完事，以前做过App的都懂，代码写完只是开始，做截图能把人逼疯，要找mockup，要调配色，要写卖点，还要适配十几个尺寸，要么花几百刀请设计师，要么自己抠三天Figma，现在这些全没了，我之前觉得AI写代码已经够离谱了，现在才发现，AI真正厉害的地方，是把那些没人愿意干的脏活累活全给你包了，从idea到上架的全链路，现在几乎没有任何门槛了，当然最后还是需要你的审美做最后把关，但这已经帮你省了90%的力气。也许这就是AI的魅力和价值所在吧😄

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很多人总说AI没用，我觉得那是因为你光刷不用，真正能赚钱的人早就闷声发大财了。分享一个用 AI 做副业的路子，有点野，基本上算零门槛，见钱快(｀・ω・´)💰 为啥说零门槛：首先不用囤货不用开店不用露脸，一台电脑就能干，成本低到可以忽略不计。就用Rita平台不用排队不降智的Seedance2.0，加上目前最强的GPT-image-2，批量生成AI美女跳舞视频，这个主题任何平台都是流量密码。发小红书抖音还有支付宝视频号，这三个平台现在都有巨额创作者扶持，光流量分成就能覆盖所有token成本，还能剩不少。等粉丝起来了，内衣美妆品牌方抢着找你投商单，因为你报价比真人网红便宜十倍，他们根本不挑。这个赛道还在红利期，有执行力的赶紧去试吧💪 提示词：画幅：9:16竖屏，时长15秒，5个镜头，纯欲高级感，合规无违禁 --- 镜1｜0-3s 开场眼神杀（脸部特写）竖屏9:16，15秒连贯，24fps，8K超高清，真人写实电影质感，画面稳定不闪烁。顶级颜值东亚美女，精致清透妆容，大波浪卷发，皮肤细腻通透，眼神魅惑紧盯镜头。MENTE MA经典起手手势，双手从下巴轻抬至额头，动作丝滑卡点。柔和环形柔光，面部光影干净，眼神光明显，镜头轻微匀速推进，主体居中，第一人称互动感，色彩高级，细节拉满。 --- 镜2｜3-6s 上半身卡点（中近景）竖屏9:16，24fps，8K超高清，真人写实。完美身材比例，肩颈线条优越，修身黑色显瘦吊带， MENTE MA手势舞，手部交叉波浪动作，手臂随节奏流畅摆动，身体轻晃卡点，眼神持续看向镜头。暖调氛围光，侧光勾勒轮廓，镜头缓慢横移，动作连贯不穿模，主体居中。 --- 镜3｜6-9s 全身展示（全景）竖屏9:16，24fps，8K超高清，真人写实电影质感。顶级腰臀比，修长线条，修身长裤，体态优雅。MENTE MA完整手势循环，腰胯轻摆卡点，动作舒展自然。极简干净背景，柔和顶光+侧光，光影层次强，镜头匀速轻微拉远，动作丝滑无卡顿，人物不畸变。 --- 镜4｜9-12s 手部特写（细节）竖屏9:16，24fps，8K超高清，真人写实。手指修长精致，MENTE MA指尖定点手势，动作干净利落。手臂轻抬轻晃，氛围感拉满。柔光特写，浅景深，镜头轻微跟随手势，焦点清晰，画面高级不低俗，动作流畅。 --- 镜5｜12-15s 收尾定格（上半身特写）竖屏9:16，24fps，8K超高清，真人写实电影质感。顶级颜值美女，MENTE MA收尾定型手势，双手在胸前定点，眼神魅惑，浅笑收尾。镜头快速匀速推近，画面稳定，主体居中，最终定格，高级性感，氛围感拉满。 --- 负面提示词（必加）画面闪烁，动作卡顿，穿模，畸形手指，多余肢体，五官扭曲，崩脸，画质模糊，噪点，镜头晃动，主体出框，表情僵硬，低俗暴露，水印，字幕，多人，穿搭跳变，发型跳变，背景杂乱，画面畸变，色彩失真

很多人总说AI没用，我觉得那是因为你光刷不用，真正能赚钱的人早就闷声发大财了。分享一个用 AI 做副业的路子，有点野，基本上算零门槛，见钱快(｀・ω・´)💰 为啥说零门槛：首先不用囤货不用开店不用露脸，一台电脑就能干，成本低到可以忽略不计。就用Rita平台不用排队不降智的Seedance2.0，加上目前最强的GPT-image-2，批量生成AI美女跳舞视频，这个主题任何平台都是流量密码。发小红书抖音还有支付宝视频号，这三个平台现在都有巨额创作者扶持，光流量分成就能覆盖所有token成本，还能剩不少。等粉丝起来了，内衣美妆品牌方抢着找你投商单，因为你报价比真人网红便宜十倍，他们根本不挑。这个赛道还在红利期，有执行力的赶紧去试吧💪 提示词：画幅：9:16竖屏，时长15秒，5个镜头，纯欲高级感，合规无违禁 --- 镜1｜0-3s 开场眼神杀（脸部特写）竖屏9:16，15秒连贯，24fps，8K超高清，真人写实电影质感，画面稳定不闪烁。顶级颜值东亚美女，精致清透妆容，大波浪卷发，皮肤细腻通透，眼神魅惑紧盯镜头。MENTE MA经典起手手势，双手从下巴轻抬至额头，动作丝滑卡点。柔和环形柔光，面部光影干净，眼神光明显，镜头轻微匀速推进，主体居中，第一人称互动感，色彩高级，细节拉满。 --- 镜2｜3-6s 上半身卡点（中近景）竖屏9:16，24fps，8K超高清，真人写实。完美身材比例，肩颈线条优越，修身黑色显瘦吊带， MENTE MA手势舞，手部交叉波浪动作，手臂随节奏流畅摆动，身体轻晃卡点，眼神持续看向镜头。暖调氛围光，侧光勾勒轮廓，镜头缓慢横移，动作连贯不穿模，主体居中。 --- 镜3｜6-9s 全身展示（全景）竖屏9:16，24fps，8K超高清，真人写实电影质感。顶级腰臀比，修长线条，修身长裤，体态优雅。MENTE MA完整手势循环，腰胯轻摆卡点，动作舒展自然。极简干净背景，柔和顶光+侧光，光影层次强，镜头匀速轻微拉远，动作丝滑无卡顿，人物不畸变。 --- 镜4｜9-12s 手部特写（细节）竖屏9:16，24fps，8K超高清，真人写实。手指修长精致，MENTE MA指尖定点手势，动作干净利落。手臂轻抬轻晃，氛围感拉满。柔光特写，浅景深，镜头轻微跟随手势，焦点清晰，画面高级不低俗，动作流畅。 --- 镜5｜12-15s 收尾定格（上半身特写）竖屏9:16，24fps，8K超高清，真人写实电影质感。顶级颜值美女，MENTE MA收尾定型手势，双手在胸前定点，眼神魅惑，浅笑收尾。镜头快速匀速推近，画面稳定，主体居中，最终定格，高级性感，氛围感拉满。 --- 负面提示词（必加）画面闪烁，动作卡顿，穿模，畸形手指，多余肢体，五官扭曲，崩脸，画质模糊，噪点，镜头晃动，主体出框，表情僵硬，低俗暴露，水印，字幕，多人，穿搭跳变，发型跳变，背景杂乱，画面畸变，色彩失真

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越熟练用 Claude Code，反而越容易花最多时间在返工上很多人以为“prompt写得够清楚、context塞得够多”就能让Claude高效输出。结果呢？它还是直接开写、直接出bug、直接跑偏，最后你花80%的时间在来回纠错、澄清假设、推翻重来。作者用 Claude Code 满一年，Superpowers（Jesse Vincent 开源，125k+ GitHub stars，每周涨1.5-2万）是唯一让他速度、质量、挫败感同时大幅改善的插件。普通 Claude 直接“开始建”而不问问题、写计划，大部分时候都要花1小时 course-correct；Superpowers 强制模拟“好工程师”的真实流程（先探索上下文→逐一澄清问题→提出2-3种方案+权衡→分段写设计文档→自审→等待明确批准）。 14+ skills 按任务自动触发且 mandatory（跳过有12条开发者常用借口会被框架拒绝）；7阶段管道每阶段都有铁律（planning 里不允许 TBD/TODO、TDD 必须先写 failing test、debugging 3次失败就强制质疑架构）。这些结构不是锦上添花，而是把 raw prompting 的天花板彻底打破，让 Claude 真正像团队里的资深工程师一样思考和执行。对任何重度使用 Claude Code 的人来说，Superpowers 不是“又一个插件”，而是把 agentic workflow 从混乱拉到可预测、可维护、可规模化的分水岭。

越熟练用 Claude Code，反而越容易花最多时间在返工上很多人以为“prompt写得够清楚、context塞得够多”就能让Claude高效输出。结果呢？它还是直接开写、直接出bug、直接跑偏，最后你花80%的时间在来回纠错、澄清假设、推翻重来。作者用 Claude Code 满一年，Superpowers（Jesse Vincent 开源，125k+ GitHub stars，每周涨1.5-2万）是唯一让他速度、质量、挫败感同时大幅改善的插件。普通 Claude 直接“开始建”而不问问题、写计划，大部分时候都要花1小时 course-correct；Superpowers 强制模拟“好工程师”的真实流程（先探索上下文→逐一澄清问题→提出2-3种方案+权衡→分段写设计文档→自审→等待明确批准）。 14+ skills 按任务自动触发且 mandatory（跳过有12条开发者常用借口会被框架拒绝）；7阶段管道每阶段都有铁律（planning 里不允许 TBD/TODO、TDD 必须先写 failing test、debugging 3次失败就强制质疑架构）。这些结构不是锦上添花，而是把 raw prompting 的天花板彻底打破，让 Claude 真正像团队里的资深工程师一样思考和执行。对任何重度使用 Claude Code 的人来说，Superpowers 不是“又一个插件”，而是把 agentic workflow 从混乱拉到可预测、可维护、可规模化的分水岭。

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Seedance 2.0 The Best on the Planet 葫芦娃救爷爷大战蛇精葫芦娃长得有点着急蛇精过于美丽了

Seedance 2.0 The Best on the Planet 葫芦娃救爷爷大战蛇精葫芦娃长得有点着急蛇精过于美丽了

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情人节不谈恋爱，谈谈技术，美女换装一直是 AI 视频里的一生之敌要么衣服换了脸崩了，要么脸还在，衣服像贴纸一样飘，但这波 Seedance 2.0 的表现，确实让我手里的显卡烫得心服口服，来吧，给你 10 秒黑丝包臀裙的心动暴击，这几套私房装扮要是不能打动你来找我😉

情人节不谈恋爱，谈谈技术，美女换装一直是 AI 视频里的一生之敌要么衣服换了脸崩了，要么脸还在，衣服像贴纸一样飘，但这波 Seedance 2.0 的表现，确实让我手里的显卡烫得心服口服，来吧，给你 10 秒黑丝包臀裙的心动暴击，这几套私房装扮要是不能打动你来找我😉

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Seedance 2.0 这次是真的杀疯了，花了几分钟搓了一个刘邦白登之围的视频，出片质感直接历史大片级别啊，铁汁们看看这大雪漫天、兵临城下的效果，旌旗猎猎、雪原围城、匈奴骑兵压境的那种窒息感全出来了，这股肃杀劲儿我自己看了都起鸡皮疙瘩，

Seedance 2.0 这次是真的杀疯了，花了几分钟搓了一个刘邦白登之围的视频，出片质感直接历史大片级别啊，铁汁们看看这大雪漫天、兵临城下的效果，旌旗猎猎、雪原围城、匈奴骑兵压境的那种窒息感全出来了，这股肃杀劲儿我自己看了都起鸡皮疙瘩，

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Notion 今天凌晨发了一个开发者平台, 大家都以为它在追 AI Agent 风口, 但实际方向是有些反过来的, 它要让所有 Agent 来追它, 我盯着它官方文档里那个新的 CLI 工具看了一会儿,才慢慢回过味儿来, 这个 CLI 设计得很奇怪, 它自带 --help,自带 --docs,自带 --spec, 每个命令的元信息都精简到极致,token 占用低到反常, 说实话人类开发者用 CLI 哪需要这些, 熟了就肌肉记忆,谁会反复读自动生成的 spec 呢, 但 Agent 会啊,它进入一个陌生 CLI,要先扫一遍能干嘛,扫的就是这些自描述信息, 也就是说,Notion 这个 CLI, 从设计的第一天起就不是给人用的, 是给 Agent 用的, 他们官方话术更直接：说和你的 coding agents 一起构建, 这一句话翻译过来就是,未来用 Notion 的主力用户, 可能不是你,而是是你的 Agent, 更狠的是这套基础设施的完整度,数据同步,Notion 托管, 工具调用,Notion 托管,Agent 沙盒,Notion 托管, 全跑在 Vercel Sandbox 加 Firecracker microVM 上, 连第三方 Agent 接入都开了, Claude 直接进来,当原生工具用, 数据,工具,编排,上下文,全部在同一个 workspace 里,零损耗, 以前 Agent 最大的痛点,是上下文碎片化,工具调用不稳定,自己还要搭一套 infra, 现在 Notion 把这套东西全包了, 你的 Agent 只需要醒过来,在一个已经布置好的房间里干活, 很多人还在评估 Notion 涨没涨价,还在讨论 Obsidian 迁移和本地优先, 但真正的故事是,Notion 已经在 Agent 时代的操作系统这条赛道上,把第一块地基浇好了数据是血,Agent 是肌肉,Workers 是骨骼,CLI 是神经, 那些现在就把核心 workflow 搬进去的人, 和还在纠结要不要试用 ntn 的人, 未来 12 个月,差距可能比想象中要大得多。

Notion 今天凌晨发了一个开发者平台, 大家都以为它在追 AI Agent 风口, 但实际方向是有些反过来的, 它要让所有 Agent 来追它, 我盯着它官方文档里那个新的 CLI 工具看了一会儿,才慢慢回过味儿来, 这个 CLI 设计得很奇怪, 它自带 --help,自带 --docs,自带 --spec, 每个命令的元信息都精简到极致,token 占用低到反常, 说实话人类开发者用 CLI 哪需要这些, 熟了就肌肉记忆,谁会反复读自动生成的 spec 呢, 但 Agent 会啊,它进入一个陌生 CLI,要先扫一遍能干嘛,扫的就是这些自描述信息, 也就是说,Notion 这个 CLI, 从设计的第一天起就不是给人用的, 是给 Agent 用的, 他们官方话术更直接：说和你的 coding agents 一起构建, 这一句话翻译过来就是,未来用 Notion 的主力用户, 可能不是你,而是是你的 Agent, 更狠的是这套基础设施的完整度,数据同步,Notion 托管, 工具调用,Notion 托管,Agent 沙盒,Notion 托管, 全跑在 Vercel Sandbox 加 Firecracker microVM 上, 连第三方 Agent 接入都开了, Claude 直接进来,当原生工具用, 数据,工具,编排,上下文,全部在同一个 workspace 里,零损耗, 以前 Agent 最大的痛点,是上下文碎片化,工具调用不稳定,自己还要搭一套 infra, 现在 Notion 把这套东西全包了, 你的 Agent 只需要醒过来,在一个已经布置好的房间里干活, 很多人还在评估 Notion 涨没涨价,还在讨论 Obsidian 迁移和本地优先, 但真正的故事是,Notion 已经在 Agent 时代的操作系统这条赛道上,把第一块地基浇好了数据是血,Agent 是肌肉,Workers 是骨骼,CLI 是神经, 那些现在就把核心 workflow 搬进去的人, 和还在纠结要不要试用 ntn 的人, 未来 12 个月,差距可能比想象中要大得多。

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分享 5 个有免费额度的 seedance2.0官方渠道， seedance2.0 现在不能真人参考，不让用IP人物，没那么好玩了，但作为史上最强视频模型，对大部分普通人来说，用来做短视频起号，是门槛最低成本最低效率最高的 AI 工具了，这里提醒一点，免费使用的渠道不是 seedance2.0 满血版，具体效果见这个对比效果 5个官方渠道放评论区了，有啥问题欢迎留言交流👇

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holy shit， With Seedance 2.0, do we still need to pay actors exorbitant fees? Just look at the scene where Pan Jinlian and Ximen Qing meet—do you still have any doubts? 我尼玛，这以后还需要高价请演员吗？看看潘金莲和西门庆邂逅这一段，你还怀疑吗？◔‸◔?

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这周我的X创作者收益再次刷新了记录$1990，折合人民币1一万五千多。我知道这个数字单看不算什么，但有个对比可能会让你意外：很多粉丝量是我好几倍的大V，收益可能还不到我的一半。我的账号，从零到破2万followers，一共只用了三个半月。这段时间私信和评论区最多的两类问题：一是怎么做到的，二是怎么保持持续创作不断灵感。说实话，关于涨粉、运营、算法这些东西，X上大把教程，比我讲得详细的多了去了。我不想在这里把别人的口水话再重复一遍。那些都是术，是招式，你搜一搜就能找到，学一学就能上手。但真正让我拿到这个结果的，不是术，是底层的那套心法，或者说，是"道"。招式可以抄，心法抄不了，你能模仿一个人的发帖频率、排版格式、选题方向，但你模仿不了他脑子里那套做决策的逻辑。我一直觉得，招式决定你能不能起步，心法决定你能走多远。正好这周OPC一人公司的概念火了，我翻来覆去想了一下，干脆借这个机会把我自己这三个半月的实战底层心法全部开源出来，不讲怎么涨粉，讲我为什么能涨粉。

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分享 seedance2.0 绕开真人照片生成视频限制的方法 seedance2.0 限制上传真人照片以后可玩性和乐趣少了很多，很多合理需求也被挡住了，你想做一个产品宣传片，需要真人的出镜，你想生成一个短剧片段，需要保持角色的一致性，你只是想把自己的照片做成动态效果，不涉及任何违规内容，这些需求，都被一杆子打死了🤣 这几天玩下来发现两个绕开真人限制的办法，分享给大家👇

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论 seedance 2.0 对影视行业的打击有多大： 1️⃣ 摄像大哥：以前为了镜头能熬三天三夜，现在一句话搞定 2️⃣演员小姐姐：跑了 10 年龙套，刚有了露脸的机会，行业却要没了 3️⃣摄影师小哥哥：新相机要在家落灰了 4️⃣打光老大爷：打了 40 年光，以后再也没机会为好故事照亮了

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holy shit， GPT-5.4+Images V2+Codex，一个人就能做出完整的《愤怒的小鸟》了，还没转变怎么用AI思维的人，真的要被甩飞了🤯🤯🤯 还是昨天说的，不转变思想和用 AI 的方式，你越努力学习 AI，越早被淘汰🙃

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说个暴论，你的审美和品味就是你的提示词，并决定了你使用AI的上限。咱们看看这个案例，零游戏开发经验，两周时间，一个人，做出了一个完整可玩的3D外卖配送游戏🆒 主角是一只戴粉色头盔的卡皮巴拉，骑着电动车在城市里穿梭接单，订单会真实堆叠在后座，掉了就会失败，还有完整的手机App导航和超市捡货系统，很多人看完第一反应都是AI太厉害了，但其实并不是是AI的胜利，本质是人类品味的胜利，他没写几行代码，所有的逻辑模型贴图音乐音效，全都是AI生成的，他只做了3件事， 1️⃣告诉AI我想要一个卡皮巴拉送外卖的游戏， 2️⃣然后在AI生成的一万个版本里， 3️⃣选出那个看起来最好玩的，最后花两周时间一点点打磨细节，调参数摆道具改手感，其实这就是现在大家说的vibe coding，让AI接管了所有的执行层，人类只需要负责方向和品味，以前你得学会编程建模配乐剪辑，才能做出一个游戏，现在你只需要知道，什么东西是好的，很多人说这是作弊，但这才是真正的创意民主化呀，一年前需要一个小团队干几个月的活，现在一个普通人两周就能搞定，我相信未来会有无数这样的作品冒出来，创意会比技术重要一百倍甚至更多。这也回答了那个很多人都在问的问题， AI时代人类到底还有什么用❓ AI确实能生成一切，但它不知道的是什么东西看起来舒服，什么东西玩起来爽，什么东西能让人会心一笑，比如那些纯AI生成的游戏为什么不好玩，因为它们只有技术，没有灵魂，那什么是灵魂呢？我理解灵魂就是那个站在AI背后，做每一个微小选择的人，就是那个知道什么时候该停手，什么时候该再改一下的人，而且我觉得这只是一个开始，今天是浏览器3D游戏，那明天可能就是完整的App，后天甚至是3A级别的游戏原型，我们正在见证一个全新的创作时代，任何人都能把自己的脑洞，变成真正的产品，游戏链接放在评论区了，直接浏览器打开就能玩，建议大家去试试，你会真切地感受到，那个属于普通人的创作黄金时代，真的已经来了！ #AI #游戏开发 #vibecoding

说个暴论，你的审美和品味就是你的提示词，并决定了你使用AI的上限。咱们看看这个案例，零游戏开发经验，两周时间，一个人，做出了一个完整可玩的3D外卖配送游戏🆒 主角是一只戴粉色头盔的卡皮巴拉，骑着电动车在城市里穿梭接单，订单会真实堆叠在后座，掉了就会失败，还有完整的手机App导航和超市捡货系统，很多人看完第一反应都是AI太厉害了，但其实并不是是AI的胜利，本质是人类品味的胜利，他没写几行代码，所有的逻辑模型贴图音乐音效，全都是AI生成的，他只做了3件事， 1️⃣告诉AI我想要一个卡皮巴拉送外卖的游戏， 2️⃣然后在AI生成的一万个版本里， 3️⃣选出那个看起来最好玩的，最后花两周时间一点点打磨细节，调参数摆道具改手感，其实这就是现在大家说的vibe coding，让AI接管了所有的执行层，人类只需要负责方向和品味，以前你得学会编程建模配乐剪辑，才能做出一个游戏，现在你只需要知道，什么东西是好的，很多人说这是作弊，但这才是真正的创意民主化呀，一年前需要一个小团队干几个月的活，现在一个普通人两周就能搞定，我相信未来会有无数这样的作品冒出来，创意会比技术重要一百倍甚至更多。这也回答了那个很多人都在问的问题， AI时代人类到底还有什么用❓ AI确实能生成一切，但它不知道的是什么东西看起来舒服，什么东西玩起来爽，什么东西能让人会心一笑，比如那些纯AI生成的游戏为什么不好玩，因为它们只有技术，没有灵魂，那什么是灵魂呢？我理解灵魂就是那个站在AI背后，做每一个微小选择的人，就是那个知道什么时候该停手，什么时候该再改一下的人，而且我觉得这只是一个开始，今天是浏览器3D游戏，那明天可能就是完整的App，后天甚至是3A级别的游戏原型，我们正在见证一个全新的创作时代，任何人都能把自己的脑洞，变成真正的产品，游戏链接放在评论区了，直接浏览器打开就能玩，建议大家去试试，你会真切地感受到，那个属于普通人的创作黄金时代，真的已经来了！ #AI #游戏开发 #vibecoding

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seedance2.0出品太不稳定了哈哈，测试美女跳舞，刀马刀马手势舞，效果让人捉摸不透，最后的挑逗表情不像是 AI 啊， AI 也有情绪了吗🤔 有想要提示词的铁汁评论区留言呀

seedance2.0出品太不稳定了哈哈，测试美女跳舞，刀马刀马手势舞，效果让人捉摸不透，最后的挑逗表情不像是 AI 啊， AI 也有情绪了吗🤔 有想要提示词的铁汁评论区留言呀

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seedance 2.0 的25宫格屌炸天导入静态 25 宫格分镜让人看的热血沸腾

seedance 2.0 的25宫格屌炸天导入静态 25 宫格分镜让人看的热血沸腾

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苹果、Intel、AMD、高通，今晚大概率睡不好了。统治了 PC 整整 30年的 Wintel 王朝，今天被一个卖显卡的，连桌子一起掀了。 NVIDIA 的 RTX Spark，一块 3nm 的 SoC，把 ARM CPU、Blackwell GPU、128GB 统一内存焊进同一颗芯片，塞进 14mm 的超薄本，本地跑 120B 大模型， 1440p 满帧跑 3A，拔了电源帧数硬是一格没掉。但真正让那四家睡不着的，还不只是这些参数。过去三十年的 PC，像一群车厂在比谁的排量大，所有人盯着 CPU 跑分， Intel Inside 就是品质保证，竞争全在同一套规则里打。 NVIDIA 今天开进来一辆电动车，直接说规则换了，以后比的是 AI 算力和谁的软件生态更深，而它那张生态网，叫 CUDA，已经铺了二十年。这一下，每一家被点到的，都得正面回应： Intel 和 AMD 还能追性能、追制程，追不上的是那二十年攒下的开发者。苹果 2020 年就用 M 系列证明了 ARM 加统一内存能有多强，可它把 CUDA 拦在门外， NVIDIA 干脆绕开，在 Windows 这边复刻了一遍，还多带了苹果永远不肯给的东西，完整 GPU 生态、3A 游戏、CUDA 全栈。高通的 Snapdragon X 先跑了一年 Windows on ARM，没有 GPU 生态撑腰，整个故事还只讲了一半，没想到今天这个位置被人抢了当然，发布会上说的，和真正用起来之间，向来隔着一段距离。 ARM 版 Windows 的兼容层跑老软件掉多少、满载久了降不降频、这套东西最后卖什么价，老黄一个都没交代。但方向似乎已经钉死了，过去你买电脑，Intel Inside 是贴在机身上的那张品质标签，但是往后这张标签，得换人贴了。 NVIDIA 今天卖的不只是一颗芯片，还有下一个三十年 PC 行业的入场券。

苹果、Intel、AMD、高通，今晚大概率睡不好了。统治了 PC 整整 30年的 Wintel 王朝，今天被一个卖显卡的，连桌子一起掀了。 NVIDIA 的 RTX Spark，一块 3nm 的 SoC，把 ARM CPU、Blackwell GPU、128GB 统一内存焊进同一颗芯片，塞进 14mm 的超薄本，本地跑 120B 大模型， 1440p 满帧跑 3A，拔了电源帧数硬是一格没掉。但真正让那四家睡不着的，还不只是这些参数。过去三十年的 PC，像一群车厂在比谁的排量大，所有人盯着 CPU 跑分， Intel Inside 就是品质保证，竞争全在同一套规则里打。 NVIDIA 今天开进来一辆电动车，直接说规则换了，以后比的是 AI 算力和谁的软件生态更深，而它那张生态网，叫 CUDA，已经铺了二十年。这一下，每一家被点到的，都得正面回应： Intel 和 AMD 还能追性能、追制程，追不上的是那二十年攒下的开发者。苹果 2020 年就用 M 系列证明了 ARM 加统一内存能有多强，可它把 CUDA 拦在门外， NVIDIA 干脆绕开，在 Windows 这边复刻了一遍，还多带了苹果永远不肯给的东西，完整 GPU 生态、3A 游戏、CUDA 全栈。高通的 Snapdragon X 先跑了一年 Windows on ARM，没有 GPU 生态撑腰，整个故事还只讲了一半，没想到今天这个位置被人抢了当然，发布会上说的，和真正用起来之间，向来隔着一段距离。 ARM 版 Windows 的兼容层跑老软件掉多少、满载久了降不降频、这套东西最后卖什么价，老黄一个都没交代。但方向似乎已经钉死了，过去你买电脑，Intel Inside 是贴在机身上的那张品质标签，但是往后这张标签，得换人贴了。 NVIDIA 今天卖的不只是一颗芯片，还有下一个三十年 PC 行业的入场券。

744,040 views • 2 days ago

这可能是你这辈子能见到的最顶级的安保力量。就是这个北京街头刷屏的车队，拍摄的路人全程在喊卧槽，一长串黑色重型SUV，警灯闪烁，绵延几百米。全网都在刷这个场面有多夸张，但其实90%的人都看错了，这根本不是特朗普的主车队。只是整个安保体系里，最不起眼的后勤支援部分。这次特朗普访华， 7架C-17环球霸王提前飞抵北京，运来了500多吨物资和全部车辆。 2017年他第一次来，只来了3架。特勤局直接调动了100-200名精锐特工，贴身环绕的钻石阵型，重武装的反突击队，部署在所有高点的反狙击手，还有专门的电子战和反无人机小队。每一辆你看到的Suburban，都是8英寸厚装甲的移动堡垒，能扛AK-47和火箭筒，轮胎打爆了还能高速跑几公里，自带核生化密封舱和独立空气系统。以前的安保是保护人，现在的安保是移动的堡垒。是一整套能独立运行的作战系统。这还只是冰山一角，真正的主车队里，那辆9吨重的The Beast，连车窗玻璃都打不开，里面有总统专属血库，氧气，还有一整套武器库。 #特朗普访华 #安保

这可能是你这辈子能见到的最顶级的安保力量。就是这个北京街头刷屏的车队，拍摄的路人全程在喊卧槽，一长串黑色重型SUV，警灯闪烁，绵延几百米。全网都在刷这个场面有多夸张，但其实90%的人都看错了，这根本不是特朗普的主车队。只是整个安保体系里，最不起眼的后勤支援部分。这次特朗普访华， 7架C-17环球霸王提前飞抵北京，运来了500多吨物资和全部车辆。 2017年他第一次来，只来了3架。特勤局直接调动了100-200名精锐特工，贴身环绕的钻石阵型，重武装的反突击队，部署在所有高点的反狙击手，还有专门的电子战和反无人机小队。每一辆你看到的Suburban，都是8英寸厚装甲的移动堡垒，能扛AK-47和火箭筒，轮胎打爆了还能高速跑几公里，自带核生化密封舱和独立空气系统。以前的安保是保护人，现在的安保是移动的堡垒。是一整套能独立运行的作战系统。这还只是冰山一角，真正的主车队里，那辆9吨重的The Beast，连车窗玻璃都打不开，里面有总统专属血库，氧气，还有一整套武器库。 #特朗普访华 #安保

4,873,253 views • 21 days ago

Damn！老黄这波操作真TMD封神了，竟然复刻了乔布斯的第五口袋，这是要正式接过乔布斯的接力棒，做定义下一个计算时代人的节奏啊😲 昨晚Computex 2026，黄仁勋穿着他标志性的黑色皮衣复刻了乔布斯2005年最经典的"第五口袋"桥段，从牛仔裤的小表袋里掏出了N1X芯片，那一刻全场沸腾， 21年前，乔布斯也是从牛仔裤口袋里掏出了iPod Nano，说"现在我们知道这个口袋是干嘛的了" 他把1000首歌放进了你的口袋彻底改变了音乐产业， 21年后老黄从同一个口袋里掏出了N1X 说"这是人类有史以来最惊人的芯片" 他把整个数据中心放进了你的口袋即将彻底改变个人计算，没错这确实是一波对乔布斯的致敬，但没人看懂老黄背后真正的野心，这个复刻黄仁勋不是简单的抄作业，更像是一次权力交接的宣言，乔布斯定义了个人计算的第一个时代，而老黄正在定义个人计算的第二个时代， N1X到底有多恐怖？台积电3nm工艺 20核Arm CPU+6144个CUDA核心Blackwell GPU 128GB统一内存 1 Petaflop AI算力能本地流畅跑120B参数的大模型，能同时运行几十个Agent，能跑所有Windows应用和CUDA生态功耗只有45-80W，这意味着什么？意味着你的下一台电脑，不再是一个需要你亲手操作的工具而是一个24小时为你工作的AI员工，你出门的时候它在家里帮你写代码、做研究、处理邮件，你用手机给它发个指令，它就能在后台完成所有工作，这回英特尔和AMD肯定都要慌了，因为他们卖了几十年的CPU，突然变得不重要了，

Damn！老黄这波操作真TMD封神了，竟然复刻了乔布斯的第五口袋，这是要正式接过乔布斯的接力棒，做定义下一个计算时代人的节奏啊😲 昨晚Computex 2026，黄仁勋穿着他标志性的黑色皮衣复刻了乔布斯2005年最经典的"第五口袋"桥段，从牛仔裤的小表袋里掏出了N1X芯片，那一刻全场沸腾， 21年前，乔布斯也是从牛仔裤口袋里掏出了iPod Nano，说"现在我们知道这个口袋是干嘛的了" 他把1000首歌放进了你的口袋彻底改变了音乐产业， 21年后老黄从同一个口袋里掏出了N1X 说"这是人类有史以来最惊人的芯片" 他把整个数据中心放进了你的口袋即将彻底改变个人计算，没错这确实是一波对乔布斯的致敬，但没人看懂老黄背后真正的野心，这个复刻黄仁勋不是简单的抄作业，更像是一次权力交接的宣言，乔布斯定义了个人计算的第一个时代，而老黄正在定义个人计算的第二个时代， N1X到底有多恐怖？台积电3nm工艺 20核Arm CPU+6144个CUDA核心Blackwell GPU 128GB统一内存 1 Petaflop AI算力能本地流畅跑120B参数的大模型，能同时运行几十个Agent，能跑所有Windows应用和CUDA生态功耗只有45-80W，这意味着什么？意味着你的下一台电脑，不再是一个需要你亲手操作的工具而是一个24小时为你工作的AI员工，你出门的时候它在家里帮你写代码、做研究、处理邮件，你用手机给它发个指令，它就能在后台完成所有工作，这回英特尔和AMD肯定都要慌了，因为他们卖了几十年的CPU，突然变得不重要了，

140,259 views • 1 day ago

Damn，有点炸裂啊，一颗葡萄用了6660张宏观照片训练3DGS，模型只有43万个高斯点，压缩完不到50MB，但你可以在手机上看它360度旋转，连果肉里透出来的光都还原了，更炸的是老哥回复里那句话，有人问底部怎么拍到的，他甩了张gif说“Like this”，但玩笑归玩笑，真正重要的信息其实都藏在技术参数里： 90个焦点堆栈，每个74张，全角度覆盖，底部也拍进去了，半透明物体是3DGS最难搞的测试对象，他偏偏选了最难的那个，逻辑也很简单：最难的通了，比它简单的任何东西就已经在射程之内了，我理解这颗葡萄的本质不是炫技，而是一份写在技术参数里的产品化路线图，下一个被数字化的可能不是葡萄，可以是任何你舍不得让它烂掉的东西逻辑很简单，如果连葡萄这种最难的都跑通了，比它简单的任何东西，手办、珠宝、人脸、文物，都已经在射程之内，以前做这种级别的3D数字资产，需要专业扫描仪加建模师加后期手动修，成本和时间劝退绝大多数人，现在这套流程是，宏观镜头加照片堆，进3DGS自动训练，出来就是20到50MB的可分发模型，门槛从专业团队降到了一个人加一台相机，这是我觉得真正炸的地方， Dany自己还在开发miqula工具，明显在把这套流程进一步封装成产品，他用一颗葡萄，相当于给整个行业画了一张产品化路线图。

Damn，有点炸裂啊，一颗葡萄用了6660张宏观照片训练3DGS，模型只有43万个高斯点，压缩完不到50MB，但你可以在手机上看它360度旋转，连果肉里透出来的光都还原了，更炸的是老哥回复里那句话，有人问底部怎么拍到的，他甩了张gif说“Like this”，但玩笑归玩笑，真正重要的信息其实都藏在技术参数里： 90个焦点堆栈，每个74张，全角度覆盖，底部也拍进去了，半透明物体是3DGS最难搞的测试对象，他偏偏选了最难的那个，逻辑也很简单：最难的通了，比它简单的任何东西就已经在射程之内了，我理解这颗葡萄的本质不是炫技，而是一份写在技术参数里的产品化路线图，下一个被数字化的可能不是葡萄，可以是任何你舍不得让它烂掉的东西逻辑很简单，如果连葡萄这种最难的都跑通了，比它简单的任何东西，手办、珠宝、人脸、文物，都已经在射程之内，以前做这种级别的3D数字资产，需要专业扫描仪加建模师加后期手动修，成本和时间劝退绝大多数人，现在这套流程是，宏观镜头加照片堆，进3DGS自动训练，出来就是20到50MB的可分发模型，门槛从专业团队降到了一个人加一台相机，这是我觉得真正炸的地方， Dany自己还在开发miqula工具，明显在把这套流程进一步封装成产品，他用一颗葡萄，相当于给整个行业画了一张产品化路线图。

2,852,424 views • 17 days ago

同样站在 2009 年那个路口，有人只看见一块显卡，有人看见了往后二十年整个计算的样子。那年 Nvidia 市值 40 亿，是 Intel 的零头，所有人都笑黄仁勋不过是个卖游戏配件的。那时候 Nvidia 市值 40 亿，Intel 1000 亿，差了 25 倍。他说了句在场没人当回事的话：PC 的杀手应用是 Word 和 Excel，所以串行架构的 CPU 是王者，但未来电脑要处理的不是打字和算数，是图像、3D 虚拟世界、艺术表达。这些东西全是并行任务，CPU 搞不定。 17 年后，Nvidia 5 万亿，Intel 五千多亿，25 倍的劣势，变成了接近 10 倍的反超。但我看了两遍才发现，这条视频最狠的不是老黄预测对了 AI，他 2009 年根本没提 AI。他预测对的是另一件事：异构计算的必然性。 CPU 管串行，GPU 管并行，两个都要，但 GPU 的相关性在上升，这个判断后来成了现代计算的铁律——手机 SoC、AI PC、数据中心，全是这个逻辑。而且他在 2005-2006 年就把 CUDA 押上去了，一个显卡公司搞通用计算平台，投资人觉得他疯了。打个比方，就像在一片荒地上挖了口井，当年所有人都在笑，自来水不香吗你挖什么井，但十几年后城市盖起来了，才发现只有你这口井挖到了最深的蓄水层——所有房子的水管都只能接你这一口。 CUDA 就是这口井，黄仁勋挖了二十年。他没去追 Intel 的赛道，默默在在修自己的路，从图形到科学计算到深度学习到生成式 AI 到物理世界模拟——每一步迁移，这条路都在变宽，十七年后，所有的车都拐上了他修的这条路。远见从来不稀缺，酒桌上人人都有。稀缺的是认准之后，肯花十年时间，把一句没人信的判断，亲手浇筑成一条别人绕不过去的护城河。今天这个路口也站满了人，有人在盯更强的模型，有人在看下一个计算平台长在哪。我们最该盯的其实不是市值曲线，应该是创始人嘴里那个词，黄仁勋在访谈里反复说 relevance——他不纠结谁更大，只纠结自己做的事跟未来还相关吗。我觉得这句话比任何技术判断都值钱。 2009 年人人都说 Nvidia 就是个做显卡的，跟今天有人说某家 AI 公司就是个做 XX 的一模一样。但真正的 alpha，永远藏在对工作负载演进方向的预判里。

同样站在 2009 年那个路口，有人只看见一块显卡，有人看见了往后二十年整个计算的样子。那年 Nvidia 市值 40 亿，是 Intel 的零头，所有人都笑黄仁勋不过是个卖游戏配件的。那时候 Nvidia 市值 40 亿，Intel 1000 亿，差了 25 倍。他说了句在场没人当回事的话：PC 的杀手应用是 Word 和 Excel，所以串行架构的 CPU 是王者，但未来电脑要处理的不是打字和算数，是图像、3D 虚拟世界、艺术表达。这些东西全是并行任务，CPU 搞不定。 17 年后，Nvidia 5 万亿，Intel 五千多亿，25 倍的劣势，变成了接近 10 倍的反超。但我看了两遍才发现，这条视频最狠的不是老黄预测对了 AI，他 2009 年根本没提 AI。他预测对的是另一件事：异构计算的必然性。 CPU 管串行，GPU 管并行，两个都要，但 GPU 的相关性在上升，这个判断后来成了现代计算的铁律——手机 SoC、AI PC、数据中心，全是这个逻辑。而且他在 2005-2006 年就把 CUDA 押上去了，一个显卡公司搞通用计算平台，投资人觉得他疯了。打个比方，就像在一片荒地上挖了口井，当年所有人都在笑，自来水不香吗你挖什么井，但十几年后城市盖起来了，才发现只有你这口井挖到了最深的蓄水层——所有房子的水管都只能接你这一口。 CUDA 就是这口井，黄仁勋挖了二十年。他没去追 Intel 的赛道，默默在在修自己的路，从图形到科学计算到深度学习到生成式 AI 到物理世界模拟——每一步迁移，这条路都在变宽，十七年后，所有的车都拐上了他修的这条路。远见从来不稀缺，酒桌上人人都有。稀缺的是认准之后，肯花十年时间，把一句没人信的判断，亲手浇筑成一条别人绕不过去的护城河。今天这个路口也站满了人，有人在盯更强的模型，有人在看下一个计算平台长在哪。我们最该盯的其实不是市值曲线，应该是创始人嘴里那个词，黄仁勋在访谈里反复说 relevance——他不纠结谁更大，只纠结自己做的事跟未来还相关吗。我觉得这句话比任何技术判断都值钱。 2009 年人人都说 Nvidia 就是个做显卡的，跟今天有人说某家 AI 公司就是个做 XX 的一模一样。但真正的 alpha，永远藏在对工作负载演进方向的预判里。

112,583 views • 1 day ago

Damn，这个必须卧槽一下了，Karpathy 的 CLAUDE.md 只有 65 行，居然能把 AI 编程准确率从 65% 拉到 94%，以22 万星标登顶 GitHub 趋势榜，而且绝大多数开发者还没读过，里面没有一行奇技淫巧，4 条规则全是同一个方向： → 先想清楚再写代码陈述假设，不确定就问，杜绝猜测 → 从最简方案入手只写能解决问题的最少代码，不加任何多余抽象 → 像手术一样精准修改不碰与需求无关的代码，每行改动都对应明确要求 → 以目标驱动执行写第一行代码前，把模糊指令转化为可验证的成功标准 65 行，4 条规则，每一条都在对抗开发者“先写再说”的本能，本质上是把慢下来这件事变成硬规则，趁别人还没保存，赶紧先存好 👇

Damn，这个必须卧槽一下了，Karpathy 的 CLAUDE.md 只有 65 行，居然能把 AI 编程准确率从 65% 拉到 94%，以22 万星标登顶 GitHub 趋势榜，而且绝大多数开发者还没读过，里面没有一行奇技淫巧，4 条规则全是同一个方向： → 先想清楚再写代码陈述假设，不确定就问，杜绝猜测 → 从最简方案入手只写能解决问题的最少代码，不加任何多余抽象 → 像手术一样精准修改不碰与需求无关的代码，每行改动都对应明确要求 → 以目标驱动执行写第一行代码前，把模糊指令转化为可验证的成功标准 65 行，4 条规则，每一条都在对抗开发者“先写再说”的本能，本质上是把慢下来这件事变成硬规则，趁别人还没保存，赶紧先存好 👇

1,059,651 views • 12 days ago

Claude团队的工程师，已经彻底抛弃Markdown了。不是Markdown不好用，是AI变得太快，它已经跟不上了。以前AI写10行笔记，Markdown刚刚好，现在AI能一次性输出1000行计划、复杂流程图、完整代码审查，密密麻麻的纯文字墙谁有耐心看得完？作者自己都说，他从来没完整读完过100行以上的AI生成MD文件。更要命的是：现在都是AI写，我们只看不改。 Markdown最大的优点“易手动编辑”，现在已经彻底没用了。而HTML，才是AI时代真正的沟通语言，它能做到的事，Markdown想都不敢想： • 直接生成带颜色的表格、SVG流程图、可点击的原型 • 加滑块调参数、拖拽排序任务、实时预览Prompt效果 • 改完一键导出成代码或Prompt，喂回给AI继续迭代 • 发个链接别人点开就能看，不用下载任何工具作者直接放出了20个现成示例：从代码审查的彩色diff，到可拖拽的任务看板，从动画参数调试器，到一键生成的幻灯片。每一个都是能直接用的生产力工具。最爽的三个用法，现在就能抄： 1. 代码审查：让AI把PR生成带注释的彩色diff+模块调用图 2. 做计划：生成带时间线、风险表、流程图的交互式项目页 3. 临时工具：让AI写一个Prompt调参器，改完直接复制结果当然它也有缺点：多花一点token，生成时间长2-4倍，版本控制不如MD干净。但作者说：体验提升了10倍，这些代价完全值得。本质上不是格式之争，而是人机协作方式的升级。因为Markdown是给人写给人看的，而HTML是给AI写给人用的。随着当AI越来越聪明，我们需要的不再是文字墙，而是能互动、能操作、能思考的界面。现在打开Claude，输入“帮我做一个HTML文件……”，你会打开一个全新的世界。

Claude团队的工程师，已经彻底抛弃Markdown了。不是Markdown不好用，是AI变得太快，它已经跟不上了。以前AI写10行笔记，Markdown刚刚好，现在AI能一次性输出1000行计划、复杂流程图、完整代码审查，密密麻麻的纯文字墙谁有耐心看得完？作者自己都说，他从来没完整读完过100行以上的AI生成MD文件。更要命的是：现在都是AI写，我们只看不改。 Markdown最大的优点“易手动编辑”，现在已经彻底没用了。而HTML，才是AI时代真正的沟通语言，它能做到的事，Markdown想都不敢想： • 直接生成带颜色的表格、SVG流程图、可点击的原型 • 加滑块调参数、拖拽排序任务、实时预览Prompt效果 • 改完一键导出成代码或Prompt，喂回给AI继续迭代 • 发个链接别人点开就能看，不用下载任何工具作者直接放出了20个现成示例：从代码审查的彩色diff，到可拖拽的任务看板，从动画参数调试器，到一键生成的幻灯片。每一个都是能直接用的生产力工具。最爽的三个用法，现在就能抄： 1. 代码审查：让AI把PR生成带注释的彩色diff+模块调用图 2. 做计划：生成带时间线、风险表、流程图的交互式项目页 3. 临时工具：让AI写一个Prompt调参器，改完直接复制结果当然它也有缺点：多花一点token，生成时间长2-4倍，版本控制不如MD干净。但作者说：体验提升了10倍，这些代价完全值得。本质上不是格式之争，而是人机协作方式的升级。因为Markdown是给人写给人看的，而HTML是给AI写给人用的。随着当AI越来越聪明，我们需要的不再是文字墙，而是能互动、能操作、能思考的界面。现在打开Claude，输入“帮我做一个HTML文件……”，你会打开一个全新的世界。

1,389,205 views • 26 days ago

今天听到的最醍醐灌顶的一句话了，老黄说，真正会用AI的人都是极高认知的提问者，都是带着自己的认知去提问，让它帮你叩开未知的边界，而不是让它替你思考，也就是说，以道御术，前提是你能以术入道，没有自己的道，再好的工具在你手里也只是一个玩具而已，以下文章是我自己的一点道和术，跟大家共勉

今天听到的最醍醐灌顶的一句话了，老黄说，真正会用AI的人都是极高认知的提问者，都是带着自己的认知去提问，让它帮你叩开未知的边界，而不是让它替你思考，也就是说，以道御术，前提是你能以术入道，没有自己的道，再好的工具在你手里也只是一个玩具而已，以下文章是我自己的一点道和术，跟大家共勉

227,244 views • 9 days ago

17岁的Kai Trump（特朗普孙女），一句话戳破了整个美国教育系统最虚伪的谎言。她在播客里说，现在高中所有人都在用ChatGPT写论文，老师都气炸了。但她问，为什么不呢？学生就该用世界给你的资源。学校不该禁止它，该教大家怎么把它变成自己的优势。最讽刺的是，她自己GPA4.0，是实打实的优等生。所以这根本不是什么作弊的问题，纯粹是代际认知的鸿沟。老一辈把手写论文、死记硬背当成“真学习”。但对凯这一代AI原住民来说，ChatGPT就像他们小时候的计算器、图书馆、Google一样，是默认的基础设施。当年禁止学生用计算器学乘法的老师，现在看来可笑至极。今天禁止学生用ChatGPT写论文的老师，十年后也会是同一个笑话。其实真正危险的从来都不是AI，是教育系统一边假装AI不存在，一边逼着学生偷偷摸摸用它。结果就是，会用的学生偷偷把效率拉满，不会用的还在熬夜抄书。没有人教他们怎么提出高质量的问题，怎么验证AI的幻觉，怎么把AI的输出变成自己的深度洞见。而这些，才是未来10年最值钱的能力。我相信AI不会让学生变笨，它只会放大差距。会用AI的人，一个人能顶以前一个团队。不会用AI的人，会被时代甩得连尾灯都看不见。我们的教育还在教学生怎么在没有AI的世界里生存，但他们未来要面对的，是一个AI无处不在的世界。所以这种拒绝变革的教育，最终只会培养出一批“在AI时代不会用AI”的人。这才是对下一代未来最大的作弊。

17岁的Kai Trump（特朗普孙女），一句话戳破了整个美国教育系统最虚伪的谎言。她在播客里说，现在高中所有人都在用ChatGPT写论文，老师都气炸了。但她问，为什么不呢？学生就该用世界给你的资源。学校不该禁止它，该教大家怎么把它变成自己的优势。最讽刺的是，她自己GPA4.0，是实打实的优等生。所以这根本不是什么作弊的问题，纯粹是代际认知的鸿沟。老一辈把手写论文、死记硬背当成“真学习”。但对凯这一代AI原住民来说，ChatGPT就像他们小时候的计算器、图书馆、Google一样，是默认的基础设施。当年禁止学生用计算器学乘法的老师，现在看来可笑至极。今天禁止学生用ChatGPT写论文的老师，十年后也会是同一个笑话。其实真正危险的从来都不是AI，是教育系统一边假装AI不存在，一边逼着学生偷偷摸摸用它。结果就是，会用的学生偷偷把效率拉满，不会用的还在熬夜抄书。没有人教他们怎么提出高质量的问题，怎么验证AI的幻觉，怎么把AI的输出变成自己的深度洞见。而这些，才是未来10年最值钱的能力。我相信AI不会让学生变笨，它只会放大差距。会用AI的人，一个人能顶以前一个团队。不会用AI的人，会被时代甩得连尾灯都看不见。我们的教育还在教学生怎么在没有AI的世界里生存，但他们未来要面对的，是一个AI无处不在的世界。所以这种拒绝变革的教育，最终只会培养出一批“在AI时代不会用AI”的人。这才是对下一代未来最大的作弊。

692,437 views • 1 month ago

卧槽，6个月→15天！森马用AI把整个服装行业的底裤都扒了。真的兄弟们，看完森马的 AI 落地，我直接懵了，光2025年，AI就给森马带来几个亿的确收回款，节省视觉、营销、样衣研发等成本数千万，上新周期从 6 个月，直接压到了 15 天。这才是真正的AI落地啊，能对业务带来增量价值，而不是瞎折腾消耗token重复造轮子！很多人以为传统企业用 AI，就是拍个图写个文案，没想到森马直接把 AI 做成了全链路基础设施，覆盖供应链、库存、直播、运营、物流、客服、财务。整整 400 多个场景。连整个经营逻辑都重构了，最狠的是 AIGC 视觉，以前拍一组模特图要等两个月，改个背景换个动作，还要再等两个月，现在 AI 几分钟出图，效果不输实拍，成本几乎为零，所有款式全量覆盖，不用再只赌几个爆款，传统上新是串行的，一个环节等一个环节，现在 AI 介入后全并行推进，不用空等，不用排队，以上这些都是 2025 年已经跑通的真实案例，一年带来几亿回款，省了几千万的成本。通过森马这个案例让我们看到了，其实AI 不只是替代人工干活，还能挖出那些我们根本想不到的隐性成本，把以前不可能的事，变成日常。我感觉以后所有传统企业，都会被逼着走这条路啊。视频大家收好，非常值得收藏和学习！ #森马 #AI落地 #服装行业 #AIGC #企业数字化

卧槽，6个月→15天！森马用AI把整个服装行业的底裤都扒了。真的兄弟们，看完森马的 AI 落地，我直接懵了，光2025年，AI就给森马带来几个亿的确收回款，节省视觉、营销、样衣研发等成本数千万，上新周期从 6 个月，直接压到了 15 天。这才是真正的AI落地啊，能对业务带来增量价值，而不是瞎折腾消耗token重复造轮子！很多人以为传统企业用 AI，就是拍个图写个文案，没想到森马直接把 AI 做成了全链路基础设施，覆盖供应链、库存、直播、运营、物流、客服、财务。整整 400 多个场景。连整个经营逻辑都重构了，最狠的是 AIGC 视觉，以前拍一组模特图要等两个月，改个背景换个动作，还要再等两个月，现在 AI 几分钟出图，效果不输实拍，成本几乎为零，所有款式全量覆盖，不用再只赌几个爆款，传统上新是串行的，一个环节等一个环节，现在 AI 介入后全并行推进，不用空等，不用排队，以上这些都是 2025 年已经跑通的真实案例，一年带来几亿回款，省了几千万的成本。通过森马这个案例让我们看到了，其实AI 不只是替代人工干活，还能挖出那些我们根本想不到的隐性成本，把以前不可能的事，变成日常。我感觉以后所有传统企业，都会被逼着走这条路啊。视频大家收好，非常值得收藏和学习！ #森马 #AI落地 #服装行业 #AIGC #企业数字化

474,083 views • 23 days ago

holy shit😭 这是要干掉几百家公司的节奏啊Σ(ﾟдﾟ;)

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holy shit😭 这是要干掉几百家公司的节奏啊Σ(ﾟдﾟ;)

351,037 views • 19 days ago

几百年后，人们会忘记2026年的股市涨跌，忘记谁当了总统，但他们会记住这一天，记住人类第一次把这么大的火箭，这么轻松地送上太空。 SpaceX 不是在造火箭，他们其实是给人类造一艘通往未来的船，当星舰升空的那一刻，所有的质疑、所有的嘲讽、所有的困难，都烟消云散了。人类的征途，永远是星辰大海✨

几百年后，人们会忘记2026年的股市涨跌，忘记谁当了总统，但他们会记住这一天，记住人类第一次把这么大的火箭，这么轻松地送上太空。 SpaceX 不是在造火箭，他们其实是给人类造一艘通往未来的船，当星舰升空的那一刻，所有的质疑、所有的嘲讽、所有的困难，都烟消云散了。人类的征途，永远是星辰大海✨

180,079 views • 11 days ago

卧槽！SpaceX 这个构想直接给我看傻了🤯 在地球和月球之间拉一张光网，近地轨道的Starlink，对接月球轨道的中继星座，以后月球上的人刷X、打视频电话，和地球没有任何延迟，我尼玛，这哪是商业公司干的事啊，简直就是在给人类铺星际互联网啊， Elon Musk I want to say，最近发生的事，对我来说最震撼的不是是火箭和这个月球星链，是你总在所有人还在争论能不能去月球的时候，已经在铺去了之后怎么生活的路，谢谢你总在提醒我们，人类的边界从来不是地球，等以后有人在月球上刷到这条推的时候，我想他一定会记得今天这个视频的，Always respect，地表最帅最强的男人🫡

卧槽！SpaceX 这个构想直接给我看傻了🤯 在地球和月球之间拉一张光网，近地轨道的Starlink，对接月球轨道的中继星座，以后月球上的人刷X、打视频电话，和地球没有任何延迟，我尼玛，这哪是商业公司干的事啊，简直就是在给人类铺星际互联网啊， Elon Musk I want to say，最近发生的事，对我来说最震撼的不是是火箭和这个月球星链，是你总在所有人还在争论能不能去月球的时候，已经在铺去了之后怎么生活的路，谢谢你总在提醒我们，人类的边界从来不是地球，等以后有人在月球上刷到这条推的时候，我想他一定会记得今天这个视频的，Always respect，地表最帅最强的男人🫡

154,853 views • 10 days ago

这可能是今年AI圈最清醒的一条推文， Yann LeCun 是当今 AI 领域最有影响力的科学家之一，深度学习三大教父之一，2018 年图灵奖获得者，他直接怼了Anthropic CEO Dario的著名言论， Dario说未来一到五年，一半的科技法律咨询金融岗位会被彻底干掉。 LeCun说你错了，而且不仅Dario错了，所有的AI实验室CEO 和一众大佬包括Sam Altman，Yoshua Bengio，Geoff Hinton，也包括他自己。他说在技术革命如何影响就业这个问题上，全都是外行，别听我们瞎BB。去听真正研究了几十年这个问题的劳动经济学家。最狠的其实是这一点，他没跟Dario争论AI到底有多强，直接掀了桌子说，我们这群人，根本就没有资格讨论这个话题。 AI研究者只懂技术能干什么，他们不懂企业的组织流程，不懂法律合规的障碍，不懂市场的供需关系，更不懂人类社会复杂的运行逻辑。那些被LeCun点名的经济学家，研究了过去两百年所有的技术革命，他们得出的结论是整份工作不会消失，工作里的任务会被重构。 ATM发明的时候，所有人都以为银行柜员要失业，结果柜员的数量反而增加了，因为他们从数钱的人，变成了卖理财做服务的人。 AI现在也一样，它会干掉大量重复的可预测的任务，但同时也会创造出大量新的任务。短期的取代效应确实存在，尤其是入门级的白领岗位，但长期的生产力效应和新岗位创造效应，往往要强得多。还有一个所有人都忽略的事实，AI能干一件事，和公司真的会用AI把人换掉。这中间至少差两到五年，数据管道，组织架构，员工培训，法律风险。每一个都是巨大的障碍。我觉得 LeCun其实是在反对AI圈泛滥的末日营销，很多AI大佬喜欢用失业恐慌来博眼球，要么为了融资，要么为了呼吁监管，要么为了显得自己的产品很厉害。但这种恐慌会误导公众，会误导政策，所以咱们也别再被那些五年后一半人失业的言论吓住了，真实的世界从来都不是非黑即白的，它是缓慢的，混乱的，充满了各种意外和机会的。也别总担心被AI取代，有那个时间多想想怎么用AI让自己变得更值钱😁 Dario被 fox 采访的内容我做了中英双语字幕供大家参考。

这可能是今年AI圈最清醒的一条推文， Yann LeCun 是当今 AI 领域最有影响力的科学家之一，深度学习三大教父之一，2018 年图灵奖获得者，他直接怼了Anthropic CEO Dario的著名言论， Dario说未来一到五年，一半的科技法律咨询金融岗位会被彻底干掉。 LeCun说你错了，而且不仅Dario错了，所有的AI实验室CEO 和一众大佬包括Sam Altman，Yoshua Bengio，Geoff Hinton，也包括他自己。他说在技术革命如何影响就业这个问题上，全都是外行，别听我们瞎BB。去听真正研究了几十年这个问题的劳动经济学家。最狠的其实是这一点，他没跟Dario争论AI到底有多强，直接掀了桌子说，我们这群人，根本就没有资格讨论这个话题。 AI研究者只懂技术能干什么，他们不懂企业的组织流程，不懂法律合规的障碍，不懂市场的供需关系，更不懂人类社会复杂的运行逻辑。那些被LeCun点名的经济学家，研究了过去两百年所有的技术革命，他们得出的结论是整份工作不会消失，工作里的任务会被重构。 ATM发明的时候，所有人都以为银行柜员要失业，结果柜员的数量反而增加了，因为他们从数钱的人，变成了卖理财做服务的人。 AI现在也一样，它会干掉大量重复的可预测的任务，但同时也会创造出大量新的任务。短期的取代效应确实存在，尤其是入门级的白领岗位，但长期的生产力效应和新岗位创造效应，往往要强得多。还有一个所有人都忽略的事实，AI能干一件事，和公司真的会用AI把人换掉。这中间至少差两到五年，数据管道，组织架构，员工培训，法律风险。每一个都是巨大的障碍。我觉得 LeCun其实是在反对AI圈泛滥的末日营销，很多AI大佬喜欢用失业恐慌来博眼球，要么为了融资，要么为了呼吁监管，要么为了显得自己的产品很厉害。但这种恐慌会误导公众，会误导政策，所以咱们也别再被那些五年后一半人失业的言论吓住了，真实的世界从来都不是非黑即白的，它是缓慢的，混乱的，充满了各种意外和机会的。也别总担心被AI取代，有那个时间多想想怎么用AI让自己变得更值钱😁 Dario被 fox 采访的内容我做了中英双语字幕供大家参考。

598,792 views • 1 month ago

后续来了兄弟们，卧槽真的太炸了，同样的任务，同样的配置，速度比Claude Sonnet 4.6还快 6 倍，成本低约 50 倍， openrouter 和官方 API 均限时免费 1 周使用时间，白嫖的机会，冲啊兄弟们！我上周那条讲Elephant Alpha的推不是爆了吗，很多兄弟在评论区猜背后是谁，现在谜底揭晓了。蚂蚁集团AGI团队（Ant Ling）的Ling-2.6-flash，猜中国产大厂马甲的兄弟，你赢了。说实话我看到架构数字那一刻，上周用它的所有体感全部对上了。总参数104B，每次推理真正激活的只有7.4B，激活率7%，256个专家里每次只叫醒一小撮干活，其他的继续睡觉😂 这就是为啥上周我说它token消耗肉眼可见往下掉——100块钱的模型，每次推理只烧7块钱的算力，跑出了100块钱的智能，这可不是玄学啊，属于架构层面就在为效率让路。再叠Linear Attention把传统Transformer的二次复杂度压下来，再加Multi-Token Prediction做推理加速，三件事一起上，FP8单卡341 tokens/s，Artificial Analysis实测输出215 tokens/s，和gpt-oss-120B并列第一梯队。说实话，速度方面上周体验之后我早就服了，这回真正让我愣住的是跑分。 Artificial Analysis跑完全量评测，Ling-2.6-flash只烧了大约15M tokens，Nemotron-3-Super烧了接近10倍，Intelligence Score却拿到26，和Gemini 2.5 Flash同梯队。都便宜到这个份上，大家下意识觉得肯定哪里凑合了，但agentic跑分直接打脸，SWE-bench Verified 62，BFCL-V4 67，TAU2-Telecom 93.86，SWE-bench测的是真实代码仓库里定位Bug加生成补丁，BFCL测的是函数调用准确性，全是硬场景，不是那种学术榜单刷分。上周我搭那个串三个工具的小Agent跑得贼利索，现在明白了，这模型从训练阶段就是奔着Agent去的，别人做Agent是改装车，它是原厂出的Agent专用机。所以我上周说的那套玩法现在有了官方解释——Claude管架构和规划调一次，Ling-2.6-flash管分步执行跑一百次，成本砍到十分之一，不是我瞎搭的野路子，是这个模型本来就为这个场景而生。蚂蚁的产品线逻辑也清晰，Ling做基础，Ring做推理，Ming做多模态，这次先以stealth身份在OpenRouter和Kilo上免费放出来收集反馈，后面会开源，再推商用版LingDT，还会出BF16/FP8/INT4量化版。路径就是社区验证→开源扩散→商业落地，对开发者来说，现在就是白嫖窗口期，免费还剩几天。用了这段时间我给它的定位很明确，它是目前最适合一直开着的模型之一，Agent持续跑、代码补全随时触发、长文档批量处理，越高频越省钱，账单每个月都会替它说话。但极端复杂的推理链、需要反复自我纠错的长思考任务，你可能还是得上重型推理模型，它的sweet spot是够聪明+极快+极省那个三角区，日常80%的活它接得住，接得还比大多数模型便宜。所以说2026年看模型不能再盯着单一智能分了，当Agent从偶尔问一下变成24小时不间断跑的基础设施，每个token的有效产出就是新的胜负手，Ling-2.6-flash是目前这个方向上跑得最激进、也交出实际成绩单的选手之一。上周说过的话，这周全部兑现，挺爽的🌚 #ElephantAlpha #Ling2Flash #AntAGI #Agent #大模型

后续来了兄弟们，卧槽真的太炸了，同样的任务，同样的配置，速度比Claude Sonnet 4.6还快 6 倍，成本低约 50 倍， openrouter 和官方 API 均限时免费 1 周使用时间，白嫖的机会，冲啊兄弟们！我上周那条讲Elephant Alpha的推不是爆了吗，很多兄弟在评论区猜背后是谁，现在谜底揭晓了。蚂蚁集团AGI团队（Ant Ling）的Ling-2.6-flash，猜中国产大厂马甲的兄弟，你赢了。说实话我看到架构数字那一刻，上周用它的所有体感全部对上了。总参数104B，每次推理真正激活的只有7.4B，激活率7%，256个专家里每次只叫醒一小撮干活，其他的继续睡觉😂 这就是为啥上周我说它token消耗肉眼可见往下掉——100块钱的模型，每次推理只烧7块钱的算力，跑出了100块钱的智能，这可不是玄学啊，属于架构层面就在为效率让路。再叠Linear Attention把传统Transformer的二次复杂度压下来，再加Multi-Token Prediction做推理加速，三件事一起上，FP8单卡341 tokens/s，Artificial Analysis实测输出215 tokens/s，和gpt-oss-120B并列第一梯队。说实话，速度方面上周体验之后我早就服了，这回真正让我愣住的是跑分。 Artificial Analysis跑完全量评测，Ling-2.6-flash只烧了大约15M tokens，Nemotron-3-Super烧了接近10倍，Intelligence Score却拿到26，和Gemini 2.5 Flash同梯队。都便宜到这个份上，大家下意识觉得肯定哪里凑合了，但agentic跑分直接打脸，SWE-bench Verified 62，BFCL-V4 67，TAU2-Telecom 93.86，SWE-bench测的是真实代码仓库里定位Bug加生成补丁，BFCL测的是函数调用准确性，全是硬场景，不是那种学术榜单刷分。上周我搭那个串三个工具的小Agent跑得贼利索，现在明白了，这模型从训练阶段就是奔着Agent去的，别人做Agent是改装车，它是原厂出的Agent专用机。所以我上周说的那套玩法现在有了官方解释——Claude管架构和规划调一次，Ling-2.6-flash管分步执行跑一百次，成本砍到十分之一，不是我瞎搭的野路子，是这个模型本来就为这个场景而生。蚂蚁的产品线逻辑也清晰，Ling做基础，Ring做推理，Ming做多模态，这次先以stealth身份在OpenRouter和Kilo上免费放出来收集反馈，后面会开源，再推商用版LingDT，还会出BF16/FP8/INT4量化版。路径就是社区验证→开源扩散→商业落地，对开发者来说，现在就是白嫖窗口期，免费还剩几天。用了这段时间我给它的定位很明确，它是目前最适合一直开着的模型之一，Agent持续跑、代码补全随时触发、长文档批量处理，越高频越省钱，账单每个月都会替它说话。但极端复杂的推理链、需要反复自我纠错的长思考任务，你可能还是得上重型推理模型，它的sweet spot是够聪明+极快+极省那个三角区，日常80%的活它接得住，接得还比大多数模型便宜。所以说2026年看模型不能再盯着单一智能分了，当Agent从偶尔问一下变成24小时不间断跑的基础设施，每个token的有效产出就是新的胜负手，Ling-2.6-flash是目前这个方向上跑得最激进、也交出实际成绩单的选手之一。上周说过的话，这周全部兑现，挺爽的🌚 #ElephantAlpha #Ling2Flash #AntAGI #Agent #大模型

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孙哥今天这条帖，才是真正的顶级情绪管理大师。半年前他喊，短期缺芯片，长期缺能源，永远缺存储，现在闪迪涨了35倍， HBM订单排到了2028年，就在所有人都在拍大腿喊踏空的时候，他说，别担心，AI时代才刚刚开始，永远都有机会， damn，这哪里是安慰啊，简直就是把所有人的短期焦虑，直接升级成了对十年超级周期的信仰，孙哥说的我完全认同，我们现在才刚刚站在AI时代的iPhone 4时刻，想想当年iPhone 4发布的时候，所有人都觉得移动互联网到头了，结果后面才是微信、短视频、直播、电商的十年大爆发，今天的大模型也一样，只是AI时代的开胃菜而已，真正的多模态、AI Agent、具身智能、机器人时代，对存储、算力、能源的需求，会是今天的几百上千倍，我觉得未来市场最残酷的地方在于，它会先把未来十年的想象力，打包卖给今天最焦虑的人，第一波冲进去追高的，往往都是给别人提前结账的人，因为市场的机会从来都不是先到先得的，往往都是持续参与者得，错过一波不是惩罚，而是一种筛选，真正能吃到红利的人，也从来都不是今天最急着追高的人，是那些把AI当成新操作系统，每天用它提升自己十倍效率的人，所以兄弟们，别再为错过存储这波捶胸顿足了，存储只是燃料， Agent才是真正的引擎， AI的大幕也才刚刚拉开，机会从来不等人，但它永远给持续动手的人留着位置～ #AI #投资 #孙宇晨

孙哥今天这条帖，才是真正的顶级情绪管理大师。半年前他喊，短期缺芯片，长期缺能源，永远缺存储，现在闪迪涨了35倍， HBM订单排到了2028年，就在所有人都在拍大腿喊踏空的时候，他说，别担心，AI时代才刚刚开始，永远都有机会， damn，这哪里是安慰啊，简直就是把所有人的短期焦虑，直接升级成了对十年超级周期的信仰，孙哥说的我完全认同，我们现在才刚刚站在AI时代的iPhone 4时刻，想想当年iPhone 4发布的时候，所有人都觉得移动互联网到头了，结果后面才是微信、短视频、直播、电商的十年大爆发，今天的大模型也一样，只是AI时代的开胃菜而已，真正的多模态、AI Agent、具身智能、机器人时代，对存储、算力、能源的需求，会是今天的几百上千倍，我觉得未来市场最残酷的地方在于，它会先把未来十年的想象力，打包卖给今天最焦虑的人，第一波冲进去追高的，往往都是给别人提前结账的人，因为市场的机会从来都不是先到先得的，往往都是持续参与者得，错过一波不是惩罚，而是一种筛选，真正能吃到红利的人，也从来都不是今天最急着追高的人，是那些把AI当成新操作系统，每天用它提升自己十倍效率的人，所以兄弟们，别再为错过存储这波捶胸顿足了，存储只是燃料， Agent才是真正的引擎， AI的大幕也才刚刚拉开，机会从来不等人，但它永远给持续动手的人留着位置～ #AI #投资 #孙宇晨

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说个最近最打动我的AI产品故事, 一个中国爸爸为女儿做了个单词App😭 2022年夏天,Ace Lee每天接女儿放学回家,女儿总会指着路边的东西问英文名字。有一次她指着一个路牌问,他答不上来,打开翻译App,一个冰冷的机械音蹦了出来。女儿只是轻轻说了一句噢。那一刻他意识到,传统翻译App缺少了最重要的东西,就是温度。于是他做了CapWords。用相机对准任何东西,AI会自动识别物体,去掉背景,生成一个可爱的互动单词贴纸。支持中文英文日文韩文等9种语言,还有真人发音和智能复习系统。这个北京3人小团队的作品,直接拿下了2025年Apple设计奖，是当年乐趣横生类别唯一的获奖App。它最厉害的三个地方: 1. 识别准确率极高,几乎所有日常物体都能识别 2. 每个贴纸都有丝滑的动画和对应的真实音效 3. 完全没有广告,也没有内购订阅我所以我觉得一款好的 AI产品一定不是为了融资做的，核心是为了解决一个自己真正在乎的问题。 #AI工具 #语言学习 #Apple设计奖

说个最近最打动我的AI产品故事, 一个中国爸爸为女儿做了个单词App😭 2022年夏天,Ace Lee每天接女儿放学回家,女儿总会指着路边的东西问英文名字。有一次她指着一个路牌问,他答不上来,打开翻译App,一个冰冷的机械音蹦了出来。女儿只是轻轻说了一句噢。那一刻他意识到,传统翻译App缺少了最重要的东西,就是温度。于是他做了CapWords。用相机对准任何东西,AI会自动识别物体,去掉背景,生成一个可爱的互动单词贴纸。支持中文英文日文韩文等9种语言,还有真人发音和智能复习系统。这个北京3人小团队的作品,直接拿下了2025年Apple设计奖，是当年乐趣横生类别唯一的获奖App。它最厉害的三个地方: 1. 识别准确率极高,几乎所有日常物体都能识别 2. 每个贴纸都有丝滑的动画和对应的真实音效 3. 完全没有广告,也没有内购订阅我所以我觉得一款好的 AI产品一定不是为了融资做的，核心是为了解决一个自己真正在乎的问题。 #AI工具 #语言学习 #Apple设计奖

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说个暴论，AI界的iPhone时刻可能就要到来了。 OpenRouter上最近杀出来一个匿名模型，把所有Agent开发者都打懵了。它叫Elephant Alpha，没有发布会，没有营销通稿，连开发者是谁都不知道😂 纯靠用户口口相传，一周就冲到了平台日活前十，token使用量暴增377%。我自己测了三天，结论是这他么才是2026年AI该有的样啊！速度快到离谱，不是那种一个字一个字蹦的慢输出，是你刚敲完回车，一整段带注释的代码直接完整输出，体感和Grok 4 Fast差不多，但代码质量高一个档次。最夸张的是智效比，同一份任务，完全相同的输出质量，它的token消耗是Claude Opus的一半，GPT-5.4的三分之一，账单是真的肉眼可见地往下掉。它不是啥全能思考型模型，更像一个纯粹到极致的执行机器，跨十几个文件找Bug，256K上下文稳如狗，一点不丢引用。几十页合同直接转成结构化的条款表，会议记录转待办，群聊转摘要，网页转初稿，所有你不想干的脏活累活，它干得又快又好。唯一要注意的是它不会帮你脑补，指令越清晰，约束越明确，输出质量越爆炸，模糊的需求很容易得到平庸的结果，也不适合复杂的多步长链规划，知识时效性需要自己注入上下文。最反直觉的地方来了，以前我们总觉得，什么活儿都得用最好的旗舰模型，但实际上你每天80%的工作，根本不需要Claude或者GPT的深度思考能力，你只是需要一个东西，能准确、快速、便宜地把事做完。现在OpenClaw和Hermes社区已经形成了标准玩法，Claude管整体规划和架构设计，只调用一次。 Elephant管分步执行、局部修复、批量生成，跑一百次，整体效率翻三倍，成本直接砍到原来的十分之一甚至更低。这才是Agent经济真正的突破口啊，以前Agent跑不起来，不是因为不够聪明，是调用一次太贵，延迟太高😟 当执行层的成本趋近于零的时候，所有自动化才真正变得可行。更有意思的是匿名模型这个趋势，以后最好用的模型，可能都不是大厂发布会吹的那些。 OpenRouter的盲测机制，让模型纯靠真实使用数据说话，没有品牌溢价，没有营销滤镜，谁好用谁就会被用户用脚投票选出来。社区普遍猜测这是某国产大厂的马甲在全球盲测，也侧面说明中国AI在推理优化赛道已经跑在了前面。现在它还在盲测期，完全免费，256K上下文，32K输出，函数调用，结构化输出，全开放。 OpenRouter和Kilo Code上都能用，建议兄弟们把所有日常重复任务都切过去，把省下来的预算，留给真正需要深度推理的场景。 Elephant Alpha 是不是下一个ChatGPT 呢，我觉得不是，它更像是AI从偶尔炫技变成每天省事省钱的基础设施。所以别再用大炮打蚊子了，模型分层才是2026年AI玩家的核心竞争力啊，咱们工作流里有哪些活儿，其实根本不需要用旗舰模型🌚 #AI #大模型 #OpenRouter #ElephantAlpha #开发者 #Agent

说个暴论，AI界的iPhone时刻可能就要到来了。 OpenRouter上最近杀出来一个匿名模型，把所有Agent开发者都打懵了。它叫Elephant Alpha，没有发布会，没有营销通稿，连开发者是谁都不知道😂 纯靠用户口口相传，一周就冲到了平台日活前十，token使用量暴增377%。我自己测了三天，结论是这他么才是2026年AI该有的样啊！速度快到离谱，不是那种一个字一个字蹦的慢输出，是你刚敲完回车，一整段带注释的代码直接完整输出，体感和Grok 4 Fast差不多，但代码质量高一个档次。最夸张的是智效比，同一份任务，完全相同的输出质量，它的token消耗是Claude Opus的一半，GPT-5.4的三分之一，账单是真的肉眼可见地往下掉。它不是啥全能思考型模型，更像一个纯粹到极致的执行机器，跨十几个文件找Bug，256K上下文稳如狗，一点不丢引用。几十页合同直接转成结构化的条款表，会议记录转待办，群聊转摘要，网页转初稿，所有你不想干的脏活累活，它干得又快又好。唯一要注意的是它不会帮你脑补，指令越清晰，约束越明确，输出质量越爆炸，模糊的需求很容易得到平庸的结果，也不适合复杂的多步长链规划，知识时效性需要自己注入上下文。最反直觉的地方来了，以前我们总觉得，什么活儿都得用最好的旗舰模型，但实际上你每天80%的工作，根本不需要Claude或者GPT的深度思考能力，你只是需要一个东西，能准确、快速、便宜地把事做完。现在OpenClaw和Hermes社区已经形成了标准玩法，Claude管整体规划和架构设计，只调用一次。 Elephant管分步执行、局部修复、批量生成，跑一百次，整体效率翻三倍，成本直接砍到原来的十分之一甚至更低。这才是Agent经济真正的突破口啊，以前Agent跑不起来，不是因为不够聪明，是调用一次太贵，延迟太高😟 当执行层的成本趋近于零的时候，所有自动化才真正变得可行。更有意思的是匿名模型这个趋势，以后最好用的模型，可能都不是大厂发布会吹的那些。 OpenRouter的盲测机制，让模型纯靠真实使用数据说话，没有品牌溢价，没有营销滤镜，谁好用谁就会被用户用脚投票选出来。社区普遍猜测这是某国产大厂的马甲在全球盲测，也侧面说明中国AI在推理优化赛道已经跑在了前面。现在它还在盲测期，完全免费，256K上下文，32K输出，函数调用，结构化输出，全开放。 OpenRouter和Kilo Code上都能用，建议兄弟们把所有日常重复任务都切过去，把省下来的预算，留给真正需要深度推理的场景。 Elephant Alpha 是不是下一个ChatGPT 呢，我觉得不是，它更像是AI从偶尔炫技变成每天省事省钱的基础设施。所以别再用大炮打蚊子了，模型分层才是2026年AI玩家的核心竞争力啊，咱们工作流里有哪些活儿，其实根本不需要用旗舰模型🌚 #AI #大模型 #OpenRouter #ElephantAlpha #开发者 #Agent

422,876 views • 1 month ago

图灵奖获得者、 AI 三大教父之一的 LeCun在达沃斯的发言，算是把整个硅谷的遮羞布扯了。他说现在整个行业都被LLM彻底洗脑了，所有人都在同一条赛道上互相挖人，谁敢偏离主流谁就被骂落后。这也是他离开Meta的真正原因，连Meta都已经LLM-pilled，他不想再跟风了。最扎心的一句话是：纯生成式架构，不管是LLM、VLM还是VLA，永远造不出哪怕猫级的智能体。因为它们本质上只是下一个token预测机，只能在文字和像素的空间里做统计关联，从来没有真正理解过这个世界的因果。它们不会预测行动的后果，不会真正的规划，更没有常识。当然，我不是说LLM没用，短期来看，scaling LLM+微调+工具调用，已经能吃掉80%的白领工作，硅谷所有人往这里冲，也算是完全理性，毕竟钱和机会就在这里。但长期来看，这是一条有天花板的路。因为你永远不可能在文字地图上，开出一辆真正的车。机器人、具身智能、长期自主代理、真正的科学发现，这些坎，纯LLM永远跨不过去。 LeCun说，真正的智能必须有世界模型。就是说给定当前的状态和你要做的动作，你要能准确预测下一秒世界会变成什么样。不是简单的像素级的生成，还需要对物理规律和因果关系的抽象建模。最近Figure、特斯拉、谷歌的机器人项目，其实都在偷偷补这一课，只是没人愿意公开说，LLM不是万能地基。我理解未来真正的智能，一定是混合栈，LLM负责语言交互和符号推理，世界模型负责因果预测和长期规划，执行层负责把计划变成动作。 LeCun从来没说过要抛弃LLM，他只是反对把LLM当成一切的答案。硅谷现在最可怕的问题不是卷，是所有人都在同一条赛道上卷得太狠，以至于忘了终点其实根本不在这条赛道上。世界模型这道坎，迟早要跨。而谁先跨过去，谁就是下一个时代的赢家。 #YannLeCun #世界模型 #AGI #大模型 #具身智能

图灵奖获得者、 AI 三大教父之一的 LeCun在达沃斯的发言，算是把整个硅谷的遮羞布扯了。他说现在整个行业都被LLM彻底洗脑了，所有人都在同一条赛道上互相挖人，谁敢偏离主流谁就被骂落后。这也是他离开Meta的真正原因，连Meta都已经LLM-pilled，他不想再跟风了。最扎心的一句话是：纯生成式架构，不管是LLM、VLM还是VLA，永远造不出哪怕猫级的智能体。因为它们本质上只是下一个token预测机，只能在文字和像素的空间里做统计关联，从来没有真正理解过这个世界的因果。它们不会预测行动的后果，不会真正的规划，更没有常识。当然，我不是说LLM没用，短期来看，scaling LLM+微调+工具调用，已经能吃掉80%的白领工作，硅谷所有人往这里冲，也算是完全理性，毕竟钱和机会就在这里。但长期来看，这是一条有天花板的路。因为你永远不可能在文字地图上，开出一辆真正的车。机器人、具身智能、长期自主代理、真正的科学发现，这些坎，纯LLM永远跨不过去。 LeCun说，真正的智能必须有世界模型。就是说给定当前的状态和你要做的动作，你要能准确预测下一秒世界会变成什么样。不是简单的像素级的生成，还需要对物理规律和因果关系的抽象建模。最近Figure、特斯拉、谷歌的机器人项目，其实都在偷偷补这一课，只是没人愿意公开说，LLM不是万能地基。我理解未来真正的智能，一定是混合栈，LLM负责语言交互和符号推理，世界模型负责因果预测和长期规划，执行层负责把计划变成动作。 LeCun从来没说过要抛弃LLM，他只是反对把LLM当成一切的答案。硅谷现在最可怕的问题不是卷，是所有人都在同一条赛道上卷得太狠，以至于忘了终点其实根本不在这条赛道上。世界模型这道坎，迟早要跨。而谁先跨过去，谁就是下一个时代的赢家。 #YannLeCun #世界模型 #AGI #大模型 #具身智能

335,726 views • 1 month ago

喵的太魔幻了，有点 Claude 干翻 Google 的感觉😂 这个程序员老哥 Tom Turney只用7天，就把谷歌砸翻全球内存股的十亿级算法，干成了比官方承诺还快的开源实现，谷歌只发了颠覆性的KV缓存压缩论文，半行代码都没放出来， Tom Turney啃完论文里的数学公式，打开终端靠着Claude辅助， 7天就走完了大厂几个月的路，前三天写完核心算法，搭好141个测试用例，跑通Python原型，中间两天直接移植到llama.cpp，写完Metal GPU内核，最后两天疯狂优化，把推理速度从739 tok/s干到了2747 tok/s，纯工程优化就实现了3.7倍的提速，他还在谷歌的方案上，加了三项自己的研究创新，长上下文跳过90%的value解压，非对称K/V压缩保留key精度狠压value，老token自动降低精度，最终成果是35B大模型，在普通MacBook上就能流畅跑，KV缓存直接压缩4.6倍，开源仓库上线一周就拿到613个星标，而谷歌到现在，都没放出自己的官方代码，说实话，这才是2026年最真实的写照，一个普通人加AI，就能把大厂攥在手里的核心技术，直接干成人人能用的开源工具，真的牛逼🤙 github 地址评论区自取👇

喵的太魔幻了，有点 Claude 干翻 Google 的感觉😂 这个程序员老哥 Tom Turney只用7天，就把谷歌砸翻全球内存股的十亿级算法，干成了比官方承诺还快的开源实现，谷歌只发了颠覆性的KV缓存压缩论文，半行代码都没放出来， Tom Turney啃完论文里的数学公式，打开终端靠着Claude辅助， 7天就走完了大厂几个月的路，前三天写完核心算法，搭好141个测试用例，跑通Python原型，中间两天直接移植到llama.cpp，写完Metal GPU内核，最后两天疯狂优化，把推理速度从739 tok/s干到了2747 tok/s，纯工程优化就实现了3.7倍的提速，他还在谷歌的方案上，加了三项自己的研究创新，长上下文跳过90%的value解压，非对称K/V压缩保留key精度狠压value，老token自动降低精度，最终成果是35B大模型，在普通MacBook上就能流畅跑，KV缓存直接压缩4.6倍，开源仓库上线一周就拿到613个星标，而谷歌到现在，都没放出自己的官方代码，说实话，这才是2026年最真实的写照，一个普通人加AI，就能把大厂攥在手里的核心技术，直接干成人人能用的开源工具，真的牛逼🤙 github 地址评论区自取👇

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