我靠，Kimi K3实在太强了： 一座3100万美元的酒店。 190个房间的所有管道、电线、风管、消防系统，全部提前建模协调完毕。 以前：3个工程师，6周，花费约4.7万美元。 现在：1个工程师确认AI输出，9天，总共约1.05万美元。 方法很简单： 把Kimi K3接到建模软件上，让它直接读蓝图照片和英文描述，然后自己把模型搭出来，而不是人一个一个组件去摆。... 施工阶段的变更单直接少了60%到80%。 这不是演示，是真的在省钱、省时间、少出错。 当AI开始真正碰“真实世界的复杂系统”，变化才刚刚开始。 #kimi #kimik3 #k3show more

Kimi要去香港上市了，一次发布同时完成了三件事：产品更新、市场重定价、IPO 预路演，喵的真是一场伟大的操盘！！！ K3发布前脚刚砸跌纳斯达克1%，然后转头Kimi就启动港股IPO筹备，一场发布干了几个亿路演的活，真特么牛逼，背后有高人哈哈，来一起回顾这场牛逼的操盘吧： 7 月 17 日凌晨，月之暗面发了 Kimi K3，2.8... 万亿参数，Arena 前端代码排名第一，即将开源。 然后 24 小时内发生了两件事， 第一件，华尔街半导体股开盘重挫，纳斯达克跌了 1%，标普 500 跌了 1%，CNN 和彭博社的报道标题里，中国 AI 模型冲击美股是关键词。 第二件，《投资界》报道说 Kimi 已通知投资者调整公司架构，筹备赴港 IPO，最快 6 个月内完成港股上市。 别人的股价在跌，自己的股价准备开始。 这两件事放在一起，是不是比 2.8 万亿参数精彩多了， 一个中国开源模型的 Arena 排名，能直接变成纳斯达克 1% 的跌幅，不是因为 K3 全面超越了谁，它在综合智能指数上排第四，Fable 5 在 35 项评估里赢了 22 项，并不是新王者。 那华尔街在怕什么呢？ 我觉得怕的不是这个模型本身，他们怕的其实是前沿能力 + 开放权重 + 中国公司这个组合，对闭源 AI 万亿美元资本支出的那个底层假设，突然给了一个反面例证。 那个假设很简单：最先进的 AI 能力是稀缺的，稀缺就应该贵，贵就需要巨额资本支出，巨额资本支出会带来长期的定价权。 K3 在这个假设上钻了一个空子， Arena 前端人类盲测第一，输入 $3，输出 $15，Fable 5 的输出是 $50，权重 7 月 27 日开放，之后任何人可以自己部署、微调、塞进私有工作流。 如果，注意是如果啊兄弟们，$15 的输出价格就能拿到人类盲测投票第一的前端 coding 能力，而且权重马上开源，那花几千亿美元训练闭源模型、然后收 $50 输出费用的商业模式，是在修一条收费高速公路，还是在一座即将免费的桥旁边建收费站。 华尔街的反应不是说这个模型太强了，是担心这个定价让整个投资回报率的算术变得不好看了。 这是第一层，第二层更有意思， Kimi 通知投资者调整架构，启动赴港 IPO，从短期不着急上市到筹备港股上市，不到一年。 这个时间窗口的选择显然不是偶然， Arena 前端第一 + 华尔街震动 + CNN/彭博头版，这套组合给了 Moonshot 一个全球定价时刻，在它走向公开市场之前，让全世界的投资者都知道了它的名字，而且不是在中国 AI 追赶者的叙事里，是在能让纳斯达克跌 1% 的叙事里。 IPO 需要的是一个让承销商可以讲的故事，K3 在 24 小时内把这个故事递到了全球财经媒体的头版上。 别人花几个亿做路演，Moonshot 用一次模型发布就做到了。 以前 AI 模型发布的受众是开发者和从业者，现在它的受众包括华尔街交易员、半导体分析师和港股承销商。 AI 模型发布正在从技术事件变成宏观事件。 这个转变一旦成立，以后每一家前沿 AI 公司的新模型发布，都不会只是开发者社区的节日，它会像上市公司的财报，不只是我们做到了什么，更是这个做到的事，让谁的假设失效了。 K3 不是第一个触发这个转变的模型，但它是第一个让发布即冲击这个范式变得如此清晰可见的。 一个中国公司，把开源模型的 Arena 排名推到前端第一，然后让大洋彼岸的半导体股跌了 1%，再趁势启动自己的 IPO 筹备，感觉有点像在上演一场关于定价权的公开争夺🤔。。。。 而争夺定价权最好的方式通常不是发论文，最好的方式就是让你的产品发布，直接变成别人股价的变量。show more

500美元到97.3万美元，只用了不到半年 一个普通中国工程师，靠纯数学和AI，把Polymarket变成了自己的印钞机 他叫张然，今年29岁，曾经是个朝九晚五的普通程序员。 每个月工资刚够还房贷和生活费，最大的梦想就是有一天能财务自由，不用再为房租焦虑。 2025年底，他咬牙拿出全部积蓄——500美元，转进了Polymarket。 身边所有人都劝他：“别傻了，预测市场就是赌场，你这点钱进去连浪花都翻不起来。” 但张然没有听。 他花了整整两个星期，用Claude Opus... 4.8搭建了一套全自动交易系统。 系统每天自动扫描上千个市场，给每一个合约打分，专门找出那些被严重错判、定价只有1-15美分的极低概率事件。 一旦发现真实胜率远高于市场定价，Hermes代理就会立刻下单。 他几乎不手动操作，每天睡觉前看一眼数据就好。 最开始的几天，系统只赚了几百美元。 张然一度怀疑自己是不是在做梦。 但从第3周开始，情况彻底失控。 他的系统胜率稳定在接近90%。 每一笔都以极低成本买入，一旦命中就是30-90倍的爆炸式回报。 其中最疯狂的一笔，直接让他彻底起飞： 在比特币的一个月度价格区间上，他投了重注，最终单笔盈利183,000美元！ 从那以后，胜利像雪崩一样滚来。 500美元的本金，像坐上了火箭，短短几个月冲到了973,000美元！ Polymarket上最亮眼的顶级钱包之一： 最离谱的是，他本人几乎每天都在睡觉、吃饭、打游戏 真正24小时工作的，是他用AI搭建的那套冷血数学机器 Claude负责找机会，Hermes负责执行，所有交易都在他睡觉的时候悄无声息地完成。 前几天，还有一个粉丝因为实时跟单他，一夜之间就赚了7.2万美元。 张然现在每天早上醒来，第一件事就是淡淡看一眼账户余额，然后继续喝他的咖啡。 他没有辞职，也没有高调炫富，只是把系统继续优化，让它跑得更稳、更快。 曾经那个为500美元本金纠结半个月的普通程序员，如今已经站在了绝大多数人一辈子都摸不到的高度。show more

感觉现在开源的速度已经疯了。。。 Kimi.ai 家的K3开源才两天，已经被Unsloth AI 干到能在Mac Studio上跑了🤯！！！ 2.8万亿参数的模型，原始大小1.56T， 他们用动态1-bit量化，直接压到594G，缩了62%， 还保留了78.9%的精度，... 128G内存的Mac Studio就能跑， 虽然速度不快，但它真的能跑。 谁能想到半个月前，这个级别的模型还只有大厂有算力碰， 现在我们在家，在自己的消费级电脑上，就能跑全球最顶尖的开源大模型了，damn！ 权重放出来48小时，量化、适配、教程全给你整完了， Unsloth这速度，真的离谱。 不得不说这就是开源最恐怖的地方啊， 模型放出来第一天， 全世界最聪明的工程师都在帮你压体积、提速度、做适配， 闭源模型，永远享受不到这个待遇。show more

昨晚表哥干了件特疯狂的事。他把Claude直接放出来，让它全权接管自己的电脑，给了200美元本金，在Polymarket上自己做交易。 指令就一句话：“给你200刀，自己想办法赚钱。” 说完他就去睡觉了。 第二天醒来打开电脑，人直接愣住了——200美元变成了3000美元，接近15倍的回报，就用了10个小时。 回头看Claude的操作记录，那10个小时完全是自动驾驶模式。它自己扫描了上百个钱包，分析交易数据，筛选胜率高的玩家，最后锁定了两个表现特别稳的顶级账户。然后直接驱动机器人，开始实盘跟单。 也不是一上来就顺。最开头它亏了大概50美元，算是在试水摸索，之后就一路找到感觉，曲线直接拉起来。 现在表哥已经把全部利润重新投了回去，让它继续跑。 说实话，看着AI自己分析、自己选人、自己做决策、自己下单，我整个人都是懵的。 我们可能真的在进入AI自主交易的时代了。 而且这感觉只是个开头。

这和把 Codex 开源了有啥区别啊，这也太牛了,直接把所有的模型接进 Codex 里.... Grok、Kimi、Claude、Gemini、DeepSeek、GLM、Qwen，甚至本地 Ollama 全部出现在 Codex... 原生的模型选择列表里，和官方模型排在一起，切模型就跟切频道一样 这个项目就是opencodex，之前看到乌云推荐，就很想试下，现在实测已经非常舒服了 我之前就一直很肉疼一件事，我手里挂着四个订阅：Codex、Claude、Kimi 199、GLM 但我真正用掉的不到一半，月底全部作废，那我总不能每个客户端都用一下：kimi code用一下，claude code再切过去，然后再codex啊，每家都有自己的客户端 现在统一在 Codex 里切，真是爽翻了 三行搞定： npm install -g @bitkyc08/opencodex ocx init ocx start xAI、Kimi、Anthropic 都支持 OAuth 登录，key 都不用配show more

有个搞气候数据分析的哥们，直接把工作辞了，跑到Polymarket的天气市场里玩了一票。 他从1000美元起步，愣是干到了77000美元。 他是怎么想的呢？ 说白了，他觉得机器学习跑出来的天气模型，能看到那些传统物理模型漏掉的东西，而且市场反应总是慢半拍，没跟上。 这老哥自己整了个五模型联动的系统，专门抓那种温度预测的定价错误——价格在0.01到0.1美元之间的，他一眼就能看出来不对劲。 他的钱包地址在这： 他这套玩法其实很简单： 天气模型每6小时更新一次，但Polymarket上那帮人得过好几个小时才反应过来。 只要三个以上的模型（比如GFS、ECMWF、ICON）都指向同一个温度区间，而市场给的价格只有0.15美元，实际应该值0.70美元，那这就是一个差不多5倍的定价漏洞。... 操作也很直接： 看到这种机会就买入预测，等着结果出来结算，然后重复这么干。 你要是也想跟着他抄作业，可以打开这个Telegram机器人： 进去之后： · 先连上TG · 找到“Copy Trading”那个栏目 · 选“Add Wallet to Copy” · 把上面那个交易钱包地址“0x594edb9112f526fa6a80b8f858a6379c8a2c1c11”一加，就完事了。show more

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！show more

信仰拉满！微策略 Saylor刚刚在CNBC直播中抛出强势预判，直接宣告大饼已经确认了本轮行情的绝对底部。 他表示大饼此前虽然在10月份触及了约12.5万美元的阶段性顶部，但他坚信6万美元就是真正的铁底。目前资金在这个关键区间已经建立起了极其强劲的支撑共识。 面对接下来的走势他表示市场现在已经正式迈入回暖的“春季阶段”，行情很快就会从这里开始启动抛物线级别的史诗级大反弹。 尽管目前确实还需要消化一些宏观经济层面的逆风因素，但他表示从现在这个位置开始全面反攻的大趋势已经彻底定调。

一位 20 岁的中国大学生李豪，仅靠 Claude 用 9 天时间做出了一个 AI 交通测速系统，并以... 31.7 万美元的价格卖给了当地政府部门，而整个项目的 AI 成本据称只有约 20 美元 他把一台旧摄像机架在阳台，对准楼下路口，让 Claude 实时识别车辆、摩托车和行人，并自动监测超速行为 一旦发现违规车辆，系统就会自动截取视频、识别车牌、生成证据记录，甚至完成后续处罚流程，全程几乎无需人工参与 相比传统测速设备往往只拍摄单张照片，这套系统能够保留完整视频证据链，不仅自动化程度更高，也让违规行为更难产生争议 最令人震惊的或许不是技术本身，而是开发成本与回报的对比：9 天时间、20 美元 AI 成本，最终换来一份价值 31.7 万美元的合同 AI 正在把过去需要一个团队完成的工作，压缩到一个人、一台电脑和几天时间就能实现 #AIshow more

我去！image2和seedance2.0简直绝配 还记得在视频号上「流量上百万」靠流量日入过千的机器人变形视频吗 现在又有羊毛可以薅了 而且光变现就有两种方式，第一种直接发布这种视频，我能赚流量的钱 第二种，那通过这个视频会有很多的商家来找我给他们做，一单200，这个是我验证过的 而且获客也很简单，发两条在自己的视频号上就可以了，土老板很喜欢这个，做出来的视频样式就在下面 而且这个平台是「字节官方开白名单的平台」我一定要推荐一下！ 就是之前我推GPT会员购买的GamsGo做出来的rita 真的一定要去试一下，链接我放下面了，而且这是我实际接到的第一个需求，后面还有一个需求，我下一条就马上写出来给你。真的AI赚钱很轻松... 而且 Rita 不只是视频生成这一个功能，它一站式集成了 Seedance 2.0、Kling、Runway 这些视频模型，还有 Midjourney、Flux 、image2这些生图模型，Claude、GPT、Gemini 这些对话模型 一个平台搞定全部，不用在五六个工具之间反复横跳，效率真的不是提升一点 还有一点很实在：新人注册直接送 100 积分，Seedance 2.0 可以先体验再决定要不要付费 Mega 套餐 $11.99 一个月，1200 积分，算下来比官方便宜不少，试错成本低很多。 想试试的直接点这个链接，有什么问题直接评论区反馈给我！：show more

有个事我憋很久了，今天必须说一下。 市面上那些标榜 AI 驱动交易的 Bot，我深度用过几款之后发现一个特离谱的现象：它们所谓的 AI 就是接了一个 GPT 或者... Claude 的 API，把 K 线数据原封不动丢进去，让一个从来没被训练过理解金融时间序列的通用模型给你输出买卖建议。说难听点，跟拿 ChatGPT 算命没什么区别。 所以 AIX 的多模型路由方案，是我接触这个项目之后第一个真正觉得"方向对了"的设计。 它同时接了 GPT、Claude、DeepSeek R1、Gemini 这些通用模型，也集成了 Kronos 这类专门为金融预测训练的专业模型。中间多了一层调度层，根据当前市场状态智能路由，震荡市用一套推理框架，单边趋势切另一套算法组合。 这个设计的聪明之处在于它承认了一个很朴素的事实：没有一种模型能在所有行情里通吃。趋势跟随在单边市是神，进了震荡就是来回止损。反过来网格在震荡舒服，单边一来直接穿仓。通用大模型做策略意图理解很强但看 K 线的能力确实有限，专用金融模型在时序预测上更精准但没办法理解你用自然语言描述的策略逻辑。没有一个模型能同时搞定所有事。 AIX 干的事不是选一个最强的模型然后迷信它，而是让不同模型在不同环节轮班上岗，动态调权重。这个思路在传统量化里叫多因子动态权重，AIX 把它搬到了 LLM 和时序模型的协同上。 我体验下来的感受是它不像那种一问一答的 Bot，更像有一个小团队在后台协作，你只需要给方向，它自己去协调谁干什么。这个架构如果跑通，抗单一模型失效的能力跟那些只接一个 API 的项目不在一个数量级。 个人分享，非投资建议。show more

19岁学生用“20美元 + Claude + 1个月”，做了个AI执法雷达，然后直接卖了55万美元——这事听起来有点离谱，但据说还真发生了。 主角是中国学生张伟。 他开发了一套“AI雷达系统”，最后把它卖给了香港相关部门，成交价55万美元（约400万人民币）。 整个项目的开发成本据说只有20美元，开发周期也就一个月左右。 更夸张的是他交付的方式：直接带着U盘去香港的一个行政办公室，说只想占用5分钟时间演示一下系统。结果一聊就是半小时，对方当场拍板，给他开了支票。... 这套系统的逻辑也很直接：摄像头实时监测车辆速度，一旦超速就自动触发录像，同时识别车牌，锁定车主身份。 然后系统会把违规视频和罚单信息，自动发送到车主邮箱，整个流程基本不用人工介入。 相比传统测速设备只能拍照、容易引发争议，这套系统用视频记录全过程，把“是否超速”这件事变得更难扯皮，同时也把执法流程做得更自动化。 文章里甚至还放出了可以直接用的配置方案。show more

做自媒体之后，我的下载文件夹，基本长期失控。 素材、品牌资料、截图、PDF 全堆在一起。 今天要交付内容时，我打开文件夹—— 80 个文件，完全炸了 于是，让 AI 接管了我的电脑... 80 个文件， 3 分钟， 1 句话整理完成。 没有插件。 没有脚本。 没有写一行代码。 我只做了这一件事： 打开 EasyClaw 👉 输入一句话： 「“整理我的下载文件夹，按类型分类、重命名、删除重复文件，并生成整理报告”」 然后它开始自己工作： ✔ 自动识别文件类型 ✔ 读取创建时间 ✔ 批量重命名 ✔ 自动建文件夹 ✔ 清理重复文件 我没有拖动一个文件。 这不是“文件整理”。 这是—— AI 直接接管操作系统。 2026 年， 不会写代码的人， 也可以做自动化。show more

我室友是中国人，在OpenAI做机器学习研究员，来纽约刚满6个月 周二晚上，他爸从国内打来电话，说急诊需要做手术，费用3.2万美元，没有医保 他挂了电话，没多说什么 周三早上，他直接转了3.2万刀回去，只回了一句：“手术费付了，别担心。” 我当时刚起床，看到他在厨房喝咖啡，随口问了一句：“你哪来这么多钱？” 他打开笔记本，给我看了一个页面——Polymarket，余额58,000多美元。 “700块起步，7周。” 他的方法其实不复杂，但执行得极其狠 他花了很长时间把Polymarket上所有顶级盈利钱包的交易记录全部分析了一遍，发现一个规律：真正长期赚钱的钱包，几乎都只专注一个品类... 比如天气类胜率能高达91%，而政治类只有14%。散户什么都跟，最后血亏 他只复制那91%的部分 他用Claude一个周末就搭好了一套系统，把86,000,000条Polymarket历史交易记录喂进去 Claude问了一句：“部署在哪？”他选了PolyCop 48小时后，屏幕上的数字就开始跳 +8,400美元，198笔交易，胜率74% 四周时间，从700美元滚到了58,000美元 系统主要复制两个顶级钱包：一个是只做天气、盈利9.4万的0xeebde，另一个是每次涨到91%就坚决退出的0x63ce3 他把数据拿给我看，说：“三个月前这套系统每周还能赚6千刀，现在只剩2.4千了。再过4个月，所有人都会发现这个玩法。” 他爸已经顺利做完手术，正在康复 我妈昨天打电话问我：“你到底什么时候找个正经工作？” 我看着室友的屏幕，一时间不知道该怎么回答。 有些人还在卷offer、卷简历 而他，已经把AI和信息差变成了家里最可靠的救急通道 有时候，真正的能力，不是你赚了多少钱，而是当家人需要的时候，你能不能立刻转过去那3.2万show more

一直在琢磨一件事：如果把全球最强生图模型和最强视频模型接到同一条工作流里，会是什么结果？ GPT-Image 2（beta） + Seedance 2.0，这两个摆一起就是王炸。 结果 Topview 先做了。... 他们的工作流逻辑很简单：GPT-Image 2（beta） 先出分镜(Storyboard)，确认故事版之后，再交给 Seedance 2.0 去跑长视频。 我觉得这才是 AI 视频该有的打开方式。 以前做 AI 视频基本靠抽卡，一条片子烧掉大把 token，还得等很久，不满意就刷新重来，算力和时间都在白白浪费。 现在可以先在分镜阶段把故事定死，图层面的问题图层面解决，视频层面的算力只花在已经确认好的镜头上。可控性的差距不是一个量级。 目前开通Ultra Plan可以365 天无限使用，两个最强模型无限跑。真的是很划算了，我接下来准备把英文视频账号的批量生产全切到这套工作流上。 这不就是我一直想要的么~ TopviewAIshow more

当 AI 走进法庭，它最缺的其实是一份证据 当 AI 真正走出实验室，开始大规模进入我们的现实生活时 大家讨论最多的其实并不是它的智力到了什么程度，而是这个系统一旦出了问题 法律层面到底该怎么判定责任归属，很多人可能还没意识到，目前几乎所有的 AI... 系统在法律层面上都有一个致命的伤 那就是它们根本拿不出任何可以被第三方采信的证据。 想象一下，在未来的金融系统或者交易场景里 如果一个 AI 驱动的协议突然出现了巨大的亏损，或者是在清算的时候出了偏差，现在的处理方式其实非常尴尬，模型厂商会说这只是概率问题 而开发者会说自己只是写了代码，这种模糊的解释在技术圈里或许能混过去，但在法官或者是仲裁员面前，这种话是完全没有法律效力的，因为法律不相信任何口头上的解释，法律只看证据。 现在的情况就是这样，因为 AI 具有天然的黑箱特性，导致法律体系无法对它的行为进行复现和验证，所以一旦真的出了事。 现实社会往往只有两种极端的处理办法，要么就是由于风险不可控而直接禁用，要么就是找一个具体的人出来背黑锅。 这并不是因为我们的监管机构太守旧，而是法律体系的底层逻辑决定的，它无法接受任何无法自证的黑箱行为。 说到底，法律其实从来不关心一个模型到底是聪明还是笨。 它关心的只有三件事，那就是你到底做了什么，你是按照什么样的流程去做的，以及最重要的，你能不能拿出实实在在的证据来证明这一切。 这就是 Inference Labs 最核心的价值所在，它其实不是在跟人比拼算法的优劣，而是在给 AI 的每一个行为补齐那一层法律意义上的证据结构。 这个项目实际上是解决了 AI 的可仲裁性问题，这虽然是一个很少被人提及的法律视角，但它却是 AI 从辅助工具走向核心执行层的必经之路。 以前的 AI 推理过程就像一团理不清楚的乱麻，在仲裁机构眼里，它既不是一个能负责的人，也不是一套可以被审计的标准流程，这就导致大家只敢让 AI 提提建议，而不敢让它去真正掌握决策大权。 Inference Labs 提供的推理证明，本质上是在用法律能听懂的语言去记录 AI 的行为，它不需要向外界解释模型当时到底是怎么想的，它只需要负责向法庭或者是受害者证明，在那个特定的时间点，确实是这个版本的模型，在特定的输入环境下，产出了这么一个确定的结果，这在仲裁场景下简直就是定海神针。 有了这层证明之后，AI 产生的决策就有了可以被法律认可的证据，在未来的 DeFi 自动风控或者是合约执行中，一旦双方发生了争议。 我们就不再需要去争论开发者的初心，而是直接把那份不可篡改的推理证明丢进仲裁程序，系统不需要证明自己是善良的，只需要证明自己是如实执行的。 这就是 AI 从灰色地带走向主流市场的关键转折点，所以它的真实用户绝对不是那些每天在推特上找空投的散户，而是那些真正身处一线、需要设计协议并承担合规风险的专业人士，这些人可能平时很低调，但他们对这种能保命的工具极其看重，一旦采用了就很难再换掉。 大家习惯了去追逐那些爆发性的技术热点，却往往忽略了 AI 融入社会体系时最真实的摩擦力，这个项目的眼光其实放得很长远，它在赌一个非常确定的趋势，那就是所有的 AI 最终都必须被拉进法律的框架里，到那个时候。 那些拿不出证据结构的 AI 都会被迅速淘汰，而像它这样提前搭好仲裁入口的项目，才会真正成为系统的基石。 Inference Labs #inference_labs #KAITOshow more

兄弟们，昨天看完 K3 的开源宣传片，我发现它的表达思路，和「道 Skill」的底层逻辑高度一致，所以我直接把「造 Skill 的方法」也开源了。 真正值得开源的，不只是一个成品，更是创造它的方法。 于是，我参考 K3... 官方视频，也做了一支「道 Skill」宣传片。 这套 Skill 元方法论，我已经测试、优化、迭代了很多个版本。现在正式开源。 如果你也在做 Skill，不必每次都从零开始。拿去用，拿去改，也欢迎一起把它迭代得更强。show more

刚看到 Fable 5 在波音 747 建模测试上的表现，真的有点吓人。 这不是简单的画图，而是用 Three.js 写的完整... 3D 模型： - 机身、机翼、尾翼结构完整 - 四个引擎、起落架、舷窗细节到位 - 红蓝条纹涂装、蓝色尾翼配色准确 - 可以 360° 旋转查看，光影效果在线 关键是，这只是一个 prompt 生成的代码。 以前做这种 3D 展示，得找专业建模师用 Blender/Maya 建好模型，再导入引擎。 现在 AI 直接写 Three.js 代码，浏览器就能跑。 这已经不是"辅助编程"了，这是直接替代了一整个工作流。 你们觉得这种 3D 建模能力，能用在哪些场景？show more

我尼玛，Claude Fable 5今天把整个软件行业的底层逻辑给击穿了！ 以前做软件要几个月，现在只要15分钟，Claude Fable 5把产品经理和程序员的中间环节，直接干掉了。 也就是说，15分钟的销售电话打完， AI当场做出了客户要的可运行软件原型，喵个咪，这谁受得了啊🤯 Todd... Saunders，Dalton Mills AI 的 CEO，做的是 trades 行业的垂直 SaaS——建筑、家政、暖通这些。 他用刚发布的 Claude Fable 5， 在跟一个客户的销售电话里， 让 AI 在后台实时转录通话， 同时自主构建客户刚刚提到的软件功能。 通话结束，他当场演示了一个完全可运行的原型，精确匹配客户 15 分钟前描述的需求。 一个语音报价系统：AI 实时听服务电话，自动匹配价目表，识别 upsell 机会，生成 Good/Better/Best 三档方案，自动发提案短信。整个过程近乎零人工干预。 不是 简单的AI 辅助开发，直接对话即构建，damn！ 平复下激动的心情，这个案例最让我震惊的不只是AI 写代码快，AI 真的能听懂人话了啊啊啊， 然后一个长达几十年的产品开发范式，就这么被直接击穿了，holy sh*t！ 想一想过去几十年我们怎么干活的，客户跟你说工人在现场太乱经常算错钱，你记下来，回去消化，以为懂了， 画原型，约评审，排期，开发，几周后拿出来， 客户摇头说不对不是这么回事， 你一肚子委屈，说我每个字都记了，他说你记的是我说的话，不是我脑子里的东西。 这个循环叫理解-翻译-验证，短则几周长则几个月，整个行业就吃这碗饭的，我们管它叫专业服务。 但是今天，Fable 5 把这个循环干掉了，不是压缩啊兄弟们，直接彻底干掉了， 客户说，AI 听，AI 当场做出来，客户当场看对不对， 没有 PRD，没有你在内部群里发那个需求我回去评估一下，没有一切中间件， 从客户嘴里说出来的那一刻，一个能跑的东西就在屏幕上等着他。 这才是真正要命的地方，这哪是提效啊，简直把整个底层逻辑都改变了。 但我们也必须立刻面对一个最尖锐的问题，就是那客户为什么还需要你？这不就 15 分钟的事吗？ 这个问题必须正面面对，确实是客观存在的， 如果你对自己的定位只是把客户需求翻译成代码的那个人，那你完全可以被这 15 分钟取代，因为 AI 现在翻译得比你快，还不用开评审会。 但如果你做完项目就知道，原型和系统，中间隔着的不是几行代码，还有权限体系里那几十个你不知道为什么会存在的字段， 是客户二十年前的财务系统里藏着的那个没人敢动的数据表，是工人在负二层没信号的地方操作时该怎么缓存，也是某个老小区因为水压问题装不上你方案里那个完美的配件， 又或者是当地监管对报价条款里的某个措辞有特殊要求，这些东西，Fable 5 不知道，你问它它也不知道，它甚至不知道它不知道。 它的原型是乐高模型，系统是能住人的楼，之间的差距，专业术语叫工程判断，也可以叫领域责任，更可以叫为长期可用性兜底。 所以这个案例真正揭示的，不是谁会被替代，是什么在剧烈地变稀缺。 第一样，把 AI 的生成能力锚定在真实世界的复杂约束里， 这一下子就筛掉两种人：只会做原型不会做系统的人，和只会做系统但不懂行业的人。 留下的是那种，你问他这个需求能不能做，他会先问你那边现场平均信号几格、工人习惯左手拿手机还是右手、他们现在用的那个老系统数据库编码是 UTF-8 还是 GBK 的人。 第二样，领域知识， 我说的不是行业报告里那些漂亮话，是那些只有在这个行业干了十年才知道的脏东西。 AI 能生成完美的三档报价界面，但它不知道某个配件的供应商在雨季会涨价 30%，不知道某个话术在北方好使在南方会让客户挂电话，不知道这个工种的师傅脾气大你不能在流程里多加一步确认否则他宁愿不干，这些脏知识才是真正的护城河。 第三样，也是最被低估的一样：把原型变成可信赖系统的治理能力。 评估框架你怎么建，AI 改了这一处你怎么知道没把另一处改坏。 记忆持久化你怎么做，客户上次改的需求下次对话能不能记住。 错误恢复你怎么设计，流程跑到一半 AI 崩了用户看到什么。 多代理协作你怎么编排，一个 Agent 听电话提取意图，一个匹配价目表，一个检查合规，一个生成界面，人类在哪个节点介入裁决。 这些东西不酷，开会聊这些会让人想抽烟，但就是从酷到能用的最后那一公里。 Fable 5 和后续更强的模型，把生成这件事的成本和速度打到了一个新的量级。 这个量级意味着，做出一个看起来能用的东西，以后不再是任何人的竞争力。竞争的分水岭是，谁能把 AI 吐出来的东西，变成一个别人敢在上面跑业务、能长期依赖、出了问题找得到人负责的系统。 扯了这么多，最后一句话给大家共勉： 从今天起，把 80% 的精力，从怎么让 AI 生成得更快，转移到怎么为 AI 生成的东西负责，说白了，酷是给外人看的，稳是给我们自己续命的。show more

一个27岁的中国小伙，靠AI帮模特自动做内容，轻松赚了15万美元。 这事儿起初是因为他发现，很多经纪公司都有一个头疼的问题：模特根本拍不出足够多的内容，量跟不上。 他用的办法其实挺简单： 1. 上传一张女孩的照片。 2. 从素材库里选一个动作或舞蹈模板。 3. AI几秒钟就能生成一段挺逼真的视频，直接发... Reels、TikTok、Shorts 都行。 靠着这套流程，他实现了批量自动发布，一天发几百条视频，还不用真人模特反复拍。 这个系统帮他拿到了几百万的自然流量，再通过主页链接把人导到付费订阅、OnlyFans 或者联盟推广上。 AI 工具直接把内容不够用的问题解决了，一个人就能像运营一家虚拟经纪公司一样，跑通几百万的生意。 先收藏起来。show more