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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 #k3

Hux

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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。

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。

AYi

89,164 Aufrufe • vor 2 Monaten

我来说一个GTP 6 Astra结合Blender的正确用法。目前让GPT 6直接建3D模型还是太勉强了，尤其设计人物造型的时候。明明生成3D模型有更好的方法，就是用图片生成3D的AI模型来直接生成（请来个模型商赞助我，后续出个详细教程），生成的是一个整体模型，但是细节和品质都很高。生成一个glb模型后，再让GPT把这个模型拆分成组件，加上骨骼，然后就能做动画了。请看效果视频。

我来说一个GTP 6 Astra结合Blender的正确用法。目前让GPT 6直接建3D模型还是太勉强了，尤其设计人物造型的时候。明明生成3D模型有更好的方法，就是用图片生成3D的AI模型来直接生成（请来个模型商赞助我，后续出个详细教程），生成的是一个整体模型，但是细节和品质都很高。生成一个glb模型后，再让GPT把这个模型拆分成组件，加上骨骼，然后就能做动画了。请看效果视频。

Gorden Sun

51,578 Aufrufe • vor 14 Tagen

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。

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。

0Xmood

26,966 Aufrufe • vor 3 Monaten

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。

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。

AYi

289,379 Aufrufe • vor 1 Monat

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。

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。

Crypto老鹰

5,034,301 Aufrufe • vor 2 Monaten

昨晚我表哥干了一件很离谱的事。他把Claude放了出来，让它全权接管自己的电脑，只给了200美元本金，让它在Polymarket上自己交易。指令就一句话：“给你200刀，自己想办法赚钱。” 说完他真的睡觉去了。第二天醒来一看电脑，人直接傻了。 200美元变成了3000美元。10个小时，将近15倍。但最吓人的不是收益率，是Claude的操作记录——整个过程几乎就是自动驾驶。它自己扫了上百个钱包，自己分析交易数据，自己筛选高胜率玩家，最后锁定了两个表现最稳定的顶级账户，然后直接驱动机器人开始实盘跟单。而且它也不是上来就神。刚启动的时候还亏了大概50美元，像是在试水、摸路子、测试市场节奏。但后面一旦找到可复制的策略，收益曲线就开始往上拉了。#Polymarket

昨晚我表哥干了一件很离谱的事。他把Claude放了出来，让它全权接管自己的电脑，只给了200美元本金，让它在Polymarket上自己交易。指令就一句话：“给你200刀，自己想办法赚钱。” 说完他真的睡觉去了。第二天醒来一看电脑，人直接傻了。 200美元变成了3000美元。10个小时，将近15倍。但最吓人的不是收益率，是Claude的操作记录——整个过程几乎就是自动驾驶。它自己扫了上百个钱包，自己分析交易数据，自己筛选高胜率玩家，最后锁定了两个表现最稳定的顶级账户，然后直接驱动机器人开始实盘跟单。而且它也不是上来就神。刚启动的时候还亏了大概50美元，像是在试水、摸路子、测试市场节奏。但后面一旦找到可复制的策略，收益曲线就开始往上拉了。#Polymarket

Gazi

88,972 Aufrufe • vor 25 Tagen

最近我用了 Grok Bot 一段时间，这是我最近最喜欢的 Agent 产品之一。原因甚至不是 Grok 有多聪明。是它真的有一台自己的电脑。 AI Agent 的最终形态，其实就是给 AI 发一台电脑。 xAI 给 Grok Bot 配了一台持续存在的云电脑，里面有浏览器、文件系统和终端。登录状态、文件、浏览器 Session 都会留下来，你把电脑关了，它也可以继续干活。听起来只是一个产品功能，实际用起来，我觉得它把 Agent 的体验往前推了一大截。比如我每天都要刷 X。以前让我用 AI 帮忙看 X，工作流通常是这样的：我刷到一条东西，复制给 AI；AI 觉得有意思，我再去找原帖；再开几个链接；再把资料复制回来；让它查证；最后再让它帮我写。 AI 干了很多活，但真正操作互联网的那个人一直是我。 Grok Bot 让我第一次很自然地把这部分也扔掉了。我直接在它那台电脑上把 X 登录好，然后告诉它去刷我的 timeline，看看今天大家在讨论什么，发现有意思的东西就点进去，把原帖、引用、相关讨论都看一遍，再去外面查资料，最后觉得值得写的，帮我整理成帖子。它就真的去操作浏览器了。网页没有 API 没关系，没有 MCP 也没关系。只要人能打开网页、登录、点击，它就有机会自己完成。xAI 自己对 Grok Bot 的定义其实也很明确，它可以登录并使用网站和 App，用 computer use 处理那些没有干净 API 的软件。这才是 Agent 真正重要的一步。过去一年大家一直在给 Agent 加工具，Search、Browser、Code、MCP、Connector… 工具越来越多，可我的体验经常还是我才是所有 Agent 背后那个最累的 Agent。我同时开着好几个 AI。这个查资料，那个写代码，另一个做图，还有一个跑 Deep Research。 A 做完以后我复制给 B，B 做完以后再扔给 C。名义上我有一支 AI 团队，实际上我是这支团队里专门负责复制粘贴、开网页和催进度的项目经理。 Grok Bot 有一个特别戳我的能力**，它甚至可以去操作另一个 Agent。** 我可以在它的浏览器里登录其他 AI 产品，然后告诉 Grok Bot 这个任务你去交给它。等它跑完，把结果拿回来，然后继续完成后面的事情。到这里整个关系就开始发生变化了。以前是我管理五个 Agent。现在我开始尝试只管理一个 Agent，然后让它去管理剩下几个。而 Grok Bot 本身也支持多个 Bot 协作，它们可以互相发消息、传递上下文、交接任务，同时共享用户的云电脑、文件和登录状态。我觉得这才是真正让我兴奋的地方。过去我们把 Agent 想成一个会调用很多工具的模型。Grok Bot 给我的感觉，更像是第一次给 AI 分了一张办公桌。电脑在那，账号在那，浏览器开着。有什么事情直接发消息给它，它自己去开网页、找东西、操作软件、叫别的 Agent 干活。这和在聊天框下面再塞十个按钮，完全是两种产品感受。只要 Agent 真正获得了电脑，它能接管的就不再是一两个 AI 功能，而是今天已经存在的整个软件世界。几十年来所有软件，最终都默认一个前提是屏幕前坐着一个人。现在这个人，第一次可以不是我了。

最近我用了 Grok Bot 一段时间，这是我最近最喜欢的 Agent 产品之一。原因甚至不是 Grok 有多聪明。是它真的有一台自己的电脑。 AI Agent 的最终形态，其实就是给 AI 发一台电脑。 xAI 给 Grok Bot 配了一台持续存在的云电脑，里面有浏览器、文件系统和终端。登录状态、文件、浏览器 Session 都会留下来，你把电脑关了，它也可以继续干活。听起来只是一个产品功能，实际用起来，我觉得它把 Agent 的体验往前推了一大截。比如我每天都要刷 X。以前让我用 AI 帮忙看 X，工作流通常是这样的：我刷到一条东西，复制给 AI；AI 觉得有意思，我再去找原帖；再开几个链接；再把资料复制回来；让它查证；最后再让它帮我写。 AI 干了很多活，但真正操作互联网的那个人一直是我。 Grok Bot 让我第一次很自然地把这部分也扔掉了。我直接在它那台电脑上把 X 登录好，然后告诉它去刷我的 timeline，看看今天大家在讨论什么，发现有意思的东西就点进去，把原帖、引用、相关讨论都看一遍，再去外面查资料，最后觉得值得写的，帮我整理成帖子。它就真的去操作浏览器了。网页没有 API 没关系，没有 MCP 也没关系。只要人能打开网页、登录、点击，它就有机会自己完成。xAI 自己对 Grok Bot 的定义其实也很明确，它可以登录并使用网站和 App，用 computer use 处理那些没有干净 API 的软件。这才是 Agent 真正重要的一步。过去一年大家一直在给 Agent 加工具，Search、Browser、Code、MCP、Connector… 工具越来越多，可我的体验经常还是我才是所有 Agent 背后那个最累的 Agent。我同时开着好几个 AI。这个查资料，那个写代码，另一个做图，还有一个跑 Deep Research。 A 做完以后我复制给 B，B 做完以后再扔给 C。名义上我有一支 AI 团队，实际上我是这支团队里专门负责复制粘贴、开网页和催进度的项目经理。 Grok Bot 有一个特别戳我的能力，它甚至可以去操作另一个 Agent。我可以在它的浏览器里登录其他 AI 产品，然后告诉 Grok Bot 这个任务你去交给它。等它跑完，把结果拿回来，然后继续完成后面的事情。到这里整个关系就开始发生变化了。以前是我管理五个 Agent。现在我开始尝试只管理一个 Agent，然后让它去管理剩下几个。而 Grok Bot 本身也支持多个 Bot 协作，它们可以互相发消息、传递上下文、交接任务，同时共享用户的云电脑、文件和登录状态。我觉得这才是真正让我兴奋的地方。过去我们把 Agent 想成一个会调用很多工具的模型。Grok Bot 给我的感觉，更像是第一次给 AI 分了一张办公桌。电脑在那，账号在那，浏览器开着。有什么事情直接发消息给它，它自己去开网页、找东西、操作软件、叫别的 Agent 干活。这和在聊天框下面再塞十个按钮，完全是两种产品感受。只要 Agent 真正获得了电脑，它能接管的就不再是一两个 AI 功能，而是今天已经存在的整个软件世界。几十年来所有软件，最终都默认一个前提是屏幕前坐着一个人。现在这个人，第一次可以不是我了。

sleepy.md

21,551 Aufrufe • vor 18 Tagen

终于，终于有人把所有模型缝合到一起了😭 Claude Code 编码、codex生图、检索抖音，小红书，youtube x的热点信息……全在一个工作台里这就是我一直在等的“缝合怪max”！！以前我得开五六个客户端，Claude 写完复制到 Midjourney 出图，再切到 Codex 写代码，脑子都要炸了现在 dethink 直接把这些全塞进来了一个界面切遍所有模型——Claude、Grok、Gemini、DeepSeek、Kimi、GLM 关键是 Claude Code 和 Codex 也在里面，编码、写作、生图，一个工作台全干了更爽的是什么？微信、支付宝直接付款不需要外币卡，不需要找代充，不需要担心封号 $20 / $100 / $200 三档套餐，按 token 计费，用多少算多少以前想用多个模型，要么分别订阅（每个月固定扣费，用不用都得付），要么来回切账号 dethink 按 token 计费，$20 / $100 / $200 三档，用多少算多少对我这种有时候用得多、有时候用得少的人来说，这种灵活性才是真正省钱的地方而且所有模型在一个工作台里，Claude 写文案、Grok 出图、Gemini 做分析，切换无缝省下的不只是钱，是那种"终于不用管支付问题、不用来回切工具“的心智负担还有三个让我意外的点： 1. 数据聚合直接内置想查抖音、小红书、YouTube、X 的热点？直接在 dethink 里搜以前我得开 Semrush、飞瓜、新榜好几个工具，现在一个地方全搞定做选题、找热点、SEO 分析，效率直接翻倍 2. 图像生成的组合玩法你可以用 Claude 理解需求、优化提示词，然后调用 GPT Image 2 或 Grok Image 出图相当于把“最会理解人话的模型”和“最会画图的模型”组合起来用以前我得在 Claude 和 Midjourney 之间来回复制粘贴，现在一句话搞定 3. 桌面端真的好用 Windows 和 macOS 都支持，本地文件直接拖进去就能让 AI 处理做 Agent 任务、跑工作流，比网页版丝滑太多现在 dethink 8月15日刚上线，前 500 名注册直接送 $5 使用额度给大家申请了8折优惠码，限量500个！先到先得了：DETHINK2026 如果你也在用多个 AI 工具，每个月为订阅费头疼或者你想用海外模型但支付一直是个坎，真的可以试试 dethink 链接：

终于，终于有人把所有模型缝合到一起了😭 Claude Code 编码、codex生图、检索抖音，小红书，youtube x的热点信息……全在一个工作台里这就是我一直在等的“缝合怪max”！！以前我得开五六个客户端，Claude 写完复制到 Midjourney 出图，再切到 Codex 写代码，脑子都要炸了现在 dethink 直接把这些全塞进来了一个界面切遍所有模型——Claude、Grok、Gemini、DeepSeek、Kimi、GLM 关键是 Claude Code 和 Codex 也在里面，编码、写作、生图，一个工作台全干了更爽的是什么？微信、支付宝直接付款不需要外币卡，不需要找代充，不需要担心封号 $20 / $100 / $200 三档套餐，按 token 计费，用多少算多少以前想用多个模型，要么分别订阅（每个月固定扣费，用不用都得付），要么来回切账号 dethink 按 token 计费，$20 / $100 / $200 三档，用多少算多少对我这种有时候用得多、有时候用得少的人来说，这种灵活性才是真正省钱的地方而且所有模型在一个工作台里，Claude 写文案、Grok 出图、Gemini 做分析，切换无缝省下的不只是钱，是那种"终于不用管支付问题、不用来回切工具“的心智负担还有三个让我意外的点： 1. 数据聚合直接内置想查抖音、小红书、YouTube、X 的热点？直接在 dethink 里搜以前我得开 Semrush、飞瓜、新榜好几个工具，现在一个地方全搞定做选题、找热点、SEO 分析，效率直接翻倍 2. 图像生成的组合玩法你可以用 Claude 理解需求、优化提示词，然后调用 GPT Image 2 或 Grok Image 出图相当于把“最会理解人话的模型”和“最会画图的模型”组合起来用以前我得在 Claude 和 Midjourney 之间来回复制粘贴，现在一句话搞定 3. 桌面端真的好用 Windows 和 macOS 都支持，本地文件直接拖进去就能让 AI 处理做 Agent 任务、跑工作流，比网页版丝滑太多现在 dethink 8月15日刚上线，前 500 名注册直接送 $5 使用额度给大家申请了8折优惠码，限量500个！先到先得了：DETHINK2026 如果你也在用多个 AI 工具，每个月为订阅费头疼或者你想用海外模型但支付一直是个坎，真的可以试试 dethink 链接：

超级个体｜柿子

88,924 Aufrufe • vor 1 Monat

昨晚表哥干了个离谱实验。他直接把 Claude 放出来，全权接管自己的电脑。然后给了它 200 美元本金，让它去 Polymarket 自己交易。指令就一句： “给你 200 刀，自己想办法赚钱。” 说完他真去睡觉了。第二天醒来一看电脑，人傻了。 200 美元变成了 3000 美元。 10 个小时，接近 15 倍。最吓人的不是收益。是回头看 Claude 的操作记录，整个过程基本就是自动驾驶。它自己扫了上百个钱包。自己分析交易数据。自己筛胜率高的玩家。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。而且也不是开局就神。最开始它还亏了大概 50 美元，像是在试水、摸路子。后面突然找到节奏，收益曲线就开始往上拉。更离谱的是，表哥已经把全部利润又投回去了，让它继续跑。说真的，看着 AI 自己分析、自己选人、自己决策、自己下单，这画面有点绷不住。以前说 AI 炒币像段子。这次看完只想说：姐妹，这东西真开始上桌了。

昨晚表哥干了个离谱实验。他直接把 Claude 放出来，全权接管自己的电脑。然后给了它 200 美元本金，让它去 Polymarket 自己交易。指令就一句： “给你 200 刀，自己想办法赚钱。” 说完他真去睡觉了。第二天醒来一看电脑，人傻了。 200 美元变成了 3000 美元。 10 个小时，接近 15 倍。最吓人的不是收益。是回头看 Claude 的操作记录，整个过程基本就是自动驾驶。它自己扫了上百个钱包。自己分析交易数据。自己筛胜率高的玩家。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。而且也不是开局就神。最开始它还亏了大概 50 美元，像是在试水、摸路子。后面突然找到节奏，收益曲线就开始往上拉。更离谱的是，表哥已经把全部利润又投回去了，让它继续跑。说真的，看着 AI 自己分析、自己选人、自己决策、自己下单，这画面有点绷不住。以前说 AI 炒币像段子。这次看完只想说：姐妹，这东西真开始上桌了。

淘淘

130,728 Aufrufe • vor 1 Monat

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

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

超级个体｜柿子

43,146 Aufrufe • vor 1 Monat

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。

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。

区块链行情研究

10,610 Aufrufe • vor 6 Monaten

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。

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。

比特币橙子Trader

42,638 Aufrufe • vor 3 Monaten

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 #AI

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 #AI

财经老王

66,934 Aufrufe • vor 2 Monaten

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！：

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！：

叫我阿杭

60,231 Aufrufe • vor 5 Monaten

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！

AYi

2,991,659 Aufrufe • vor 4 Monaten

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。

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。

0xGojo

18,954 Aufrufe • vor 3 Monaten

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。

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。

DeFi狙击手 | Ai🕊️

17,513 Aufrufe • vor 2 Monaten

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。

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。

暖暖爱AI

41,471 Aufrufe • vor 6 Monaten

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~ TopviewAI

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~ TopviewAI

鱼总聊AI

102,685 Aufrufe • vor 5 Monaten

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

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

0Xmood

11,304 Aufrufe • vor 3 Monaten