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GitHub 上这个 67k star 的项目，直接实现了平行世界的推演 你给它一段真实素材（新闻、报告、小说内容都行），它自动搭一个数字孪生世界，往里面塞成千上万个AI智能体，让它们自己跑社会演化，最后给你一份预测报告。 公关危机预演、政策效果推演、商业战略对比、小说结局推导，全都能干。 最后还自动出一份详细预测报告，还能直接跟任意智能体对话追问。

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阿西_出海

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给OpenClaw配个这样的摄像头后，加上机械臂和无限量的 Tokens，它能不能给自己搞出一具机器人的身体。那个时候才是真具身智能了。
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Andy Stewart

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苹果下一个大产品，可能真的装不进你口袋了。 最新报告称，Apple 正在全力开发搭载 AI 的智能眼镜。它将配备摄像头、麦克风、扬声器，并深度支持实时 Siri 交互。 想象一下： • 实时翻译：和外国人对话时，字幕直接浮现在眼前 • 导航箭头直接叠加在真实道路上 • 免提 AI 助手：随时提问、记录、提醒 • 环顾四周，就能立刻获取你想知道的信息 唯一的问题是，你真的愿意一天到晚都戴着它吗？
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lucky

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Anthropic 发布了 Skill Creator 的重大更新 核心变化：内置测试用例生成 写完一个 Claude 技能，怎么知道它到底能不能被正确触发？以前靠手动试，现在 Skill Creator 内置了测试功能，帮你自动跑评估。 你现在可以给技能定义一组测试提示词，描述"什么样的回答算合格"，然后让系统自动跑测试、出报告。 不需要写代码，不需要搭测试框架。 具体新增了四个能力： 自动化评估（Evals）： 定义测试提示词和预期结果，系统自动运行并追踪通过率、耗时、token 用量。当模型更新或基础设施变化时，你能立刻发现技能是否"退步"了。 多 Agent 并行测试： 测试用例不是排队跑的，而是在独立的 Agent 中并行执行，每条测试互不干扰，各自有独立的 token 和耗时统计。 A/B 对比： 系统用"比较器 Agent"对两个版本的技能做盲测对比，去掉主观偏见。你改了技能描述，想知道新版比旧版好还是差，直接跑一轮对比就有答案。 触发率优化： 这可能是最实用的功能。系统会分析你的技能描述和测试提示词，建议怎么改描述才能减少误触发和漏触发。官方测试中，6 个公开的文档类技能有 5 个的触发准确率得到了提升。
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小互

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这行情说实话挺难做的：横着磨、假突破一堆，跟单最怕的不是不会看盘，而是信息太多+出手太慢+一亏就上头。 我最近换了个思路：直接抄一套AI 团队决策的作业。 我用的是 SimianX（ 指标智能体：跑 EMA/RSI/MACD 这些结构/趋势 情报智能体：盯新闻/情绪/异动 基本面智能体：看慢变量+关键位 最后交给 决策智能体：把分歧收敛成一条结论——方向+关键支撑阻力+风险/失效点（还带置信度） 对跟单者最友好的一点：你不用纠结“听谁的”，你只需要按它给的执行位和失效位做纪律。 另外它配置自由度也挺硬： 四个智能体可以分别选不同大模型（模型路由） 刷新频率还能自己调：执行层高频盯盘，慢变量低频更新，成本强度自己控 还有胜率排行榜：按时间框架/周期筛胜率、交易数、平均持仓；不少模型/组合胜率能看到 50%+（以榜单为准），配合仓位历史能复盘每笔交易 用 AI 团队把决策流程做硬一点，胜率才有机会稳下来。 （NFA/DYOR）
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gala 🌬️

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10月15日 周三🌦️小雨 🤠今天，我好像看清了 Play AI 🎲❣️的价值，静下心来剥离了所有宣传的包装，试看清 #PlayAI 真正的骨架。我发现它的核心可以归结为三个无法被轻易替代的价值点： ✅第一，它卖的不是工具，是省心。 它的核心产品不是某个具体功能，而是一个结果：将你的时间和注意力还给你。在别人都在教你怎么更复杂地操作时，它直接让你用一句话的指令，替代掉那些重复、耗神的链上操作。关键不在于自动化，而在于无需你再操心。 ✅第二，它构建了可执行的信任。 它解决了AI与区块链之间最根本的隔阂：逻辑与资产的脱节。通过其安全架构，它让一个理性的、永不疲倦的AI智能体，能够在你预设的、透明的规则内，安全地替你管理链上资产。你信任的不再是AI本身，而是你与AI共同认可的那套被锁死的、可验证的执行规则。 ✅第三，它在编织一个自动化网络。 它的终极壁垒不是单个功能，而是可组合性。每一个被创建的工作流和智能体，都能成为网络中的一个节点，相互连接、协作。这意味它的价值会随着用户的创造而指数级增长，最终形成一个任何单一工具都无法比拟的、活的自动化生态。 所以，#PlayAI 的本质，是一个通过安全规则将你的意图转化为链上行动，并能自我演进的省心系统👏👏。 🧐它不是另一个让你去学习的复杂应用，它是一个让你最终可以忘记操作的应用。 最后我们一起观看Play AI 🎲 动画第四集吧！兄弟们互动起来 ！ #PlayAI #PlayAInetwork #GPlay
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Destiny

15,538 просмотров • 8 месяцев назад

第一个使用 Claude 驱动的视频生成产品来了， Higgsfield 刚刚推出了 Vibe-Motion，由 Claude 模型驱动。 他们把 Vibe Coding 那套逻辑，直接放到了视频生成里。 以前做 AI 视频是把提示词写好，点生成，如果不满意还要改个词重来，之前的神态、光影全变了。 接入 Claude 后的 Higgsfield Vibe-Motion，直接把 AI 视频从生成器变成了编辑器，现在用它生成视频能够： 1. 深入理解创作意图：比如 “让这个视频看起来高端”，它能够自动调整几十个参数来匹配你的意图。 2. 实时掌握世界知识：比如你只要上传品牌素材，无需解释就能理解当前品牌参考、相关风格，自动应用到视频里。 3. 持续上下文：Claude 会记住你的对话，只需要对视频提出修改意见，能够自动推理你要修改哪个细节，不会把已经确定好的视频风格搞乱。 4. 更强大的一致性：通过 Claude 它能够自动推理出视频要修改的时间、布局、层级关系，自动维护视频的一致性。 Vibe Video 已来，先生成 Demo，再通过对话不断微调细节。
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耳朵

37,317 просмотров • 5 месяцев назад

全自动科学论文工厂，它真的来了。 你该看看这个新仓库。 之前那个中国大学生搞了个MiroFish，做实时社会模拟；字节跳动那边出了OpenViking，把记忆结构化；还有Percepta，把数学计算直接嵌进大模型的权重里；吴恩达那边也推了个Context Hub，相当于给代理加了一层自己标注的文档系统。 👉 Polymarket 官方入口： 现在，AutoResearchClaw 刚在 GitHub 上线——一个全自动的科学论文生成器。 仓库上线几个小时，就拿了差不多 4k 星。 给一个原始的想法进去，出来的就是一篇 6000 字、能直接用的 PDF 论文。关键它不是那种垃圾玩意儿。 它背后跑的是真正的代理系统： · 自己做实验：写代码、跑测试、读日志，崩了还能自己调 · 几乎没有幻觉：走硬核四层验证，对接真实科学数据库，没有假引用 · 格式也挑不出毛病：图表自动生成，LaTeX 排版，直接对标 NeurIPS / ICML 的标准 挺有意思的悖论是：这东西不会把 arXiv 搞死。 仓库： 当生成一篇论文的成本几乎为零，真正的权力就到了“筛选者”手里。行业里的新神，会是那些活人审稿人——他们要在无穷无尽的 AI 论文洪流里，手动淘出真东西。 愿安息吧，五年磨一篇的突破性论文——可能一夜之间就被批量淹没了。 把这几样东西拼在一起看： MiroFish 的集群 + OpenViking 的记忆 + Percepta 的真实数学 + Context Hub 的干净文档 + AutoResearchClaw 的自主研究 你就得到了一类代理——能自己跑完整个研究闭环，用真数学去验证假设，反复推敲，以远超人类的速度做出真正的突破。 这不就是在 Polymarket 和各类条件市场上，搭建下一代预测机器人要用的那套东西吗？代理自己去研究、模拟、验证概率，用科学的方法更新判断，而不是靠猜。 一个真正能发现、能证明的预测超级代理时代，就这么来了。 存好这套配置。 如果想在 Polymarket 上搞跟单交易，我推荐用这个： #Polymarket
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区块链行情研究

62,529 просмотров • 3 месяцев назад

有人刚把一个新 bot 搭出来 它会先用 MiroFish 对每一个即将发生的 Bitcoin / crypto 事件 跑高拟真的 swarm simulation 然后再把结果直接接到 Polymarket 实盘上做交易 目前测试阶段，已经跑出： $12,000+ / day 这次是真的没忍住 研究完 MiroFish 之后，直接把它和 OpenClaw、Claude Opus 4.6 拼到了一起 一天时间，搭出了第一版私有 Polymarket bot 这套系统现在做的事很直接： → 生成 成千上万个带记忆和性格的 agents → 跑完整的 GraphRAG swarm simulation，去模拟新闻、ETF 资金流、宏观数据、whale activity、市场情绪会怎么影响 Bitcoin → 专门对 Polymarket 的 Bitcoin 合约 推演成千上万个可能路径 → 找出 市场 crowd probability 和模拟结果之间的错价 → 一旦出现 edge，直接通过 OpenClaw 自动进场 我现在就在实时测试这套 bot + MiroFish simulator 第一轮结果已经开始很硬了 而且平台上也已经有一个很像这套路子的真钱包在跑 目前数据是： 累计利润 $321k 日均 $12k Bitcoin 市场胜率 100% 我的 Polymarket 主页和完整交易记录，等我把规模继续放大后再放出来 新的 meta 可能已经来了 这次你觉得真的是新一代 edge，还是又一轮 AI bot 叙事？
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0x_Miko

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LibTV 全新视频 Agent 评测 可以接入Claude Code，一句话出片... LiblibAI 发布了一个全新的工作流 AI视频 Agent 平台LibTV，它可以在一张无限大的画布上，通过拖放节点来组合各种模型进行视频生成创作。 最牛P的是他们发布了一个skill技能，接入Claude Code、小龙虾，让AI能自动帮你编排节点... Claude Code等通过 Skill 接口全自动调用它的各种节点，自动帮你搭建节点，从剧本构思到最终成品剪辑自动跑完，一句话进去，成片出来。 我测试的过程中一直感叹，非常的牛P...
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小互

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你们能想象吗，我前两天在做一件事——想让家里的智能音箱跟我买的外卖自动对接，结果发现一个在我家 Wi-Fi 上听指令，一个在外卖 APP 上执行订单，两个系统完全不认识对方，我都快炸了。 然后我碰到了 Warden Protocol，这东西就像帮我装了个“万能接口”，家里的音箱和外卖 APP 可以直接说话了，而且还能互相确认每一步动作是不是做对了。就像我下单的同时，音箱能证明“对，他确实点了那个辣鸡翅”，再也不用担心出错。 以前做这种事，我得不停切换界面、手动核对数据，简直像 juggling 两个世界。现在有了 Warden，就像两边融为一体，一口气搞定，轻松又安全。 Warden
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语音圈真的炸了，这个github开源黑科技把AI语音干到了离谱的程度，项目叫 VoxCPM2，已经揽获 22.9k star。 你用自然语言描述一个声音，它就能帮你生成出来。 不用找参考音频，也不需要任何样本，直接就能出效果。 更绝的是它的克隆能力。 随便找一段音频扔进去，它可以 1:1 复刻那个声音的音色、语气、情绪和节奏。 如果你再把原始文字稿也一起给它，连说话时的呼吸节奏、细微停顿都能还原。
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阿西_出海

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有人把 Claude Code、Codex、Kimi 这些 AI 全塞进了一个桌面软件里，叫 hermes-desktop。 不用终端，不用记命令。模型切换、工具开关、技能管理全是图形界面，点点就行。 最狠的是它内置了81个技能，能直接操控 iMessage、备忘录、提醒事项这些 macOS 原生应用。你跟它说"翻一下上周的备忘录"，它真能翻。 还有个看板功能，多个 Agent 同时干活的时候在看板上调度，谁在跑、谁卡了、一眼看得到。
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Vincent | 信号＞噪音

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我去，美团把数字人视频生成模型开源了。外面数字人 Agent 一天卖 50 万，美团直接做了个 LongCat-Video-Avatar 塞进同一个仓库里开源了。 给一张人脸图加一段音频，数字人张嘴念稿，嘴唇、眼神、表情全自动对上。 它不是那种玩具开源，是实打实对标 Sora、Veo3、Kling 那种商业模型。 13.6B 参数，文生视频、图生视频、视频续写，一个模型全干完，720p 30 帧，长视频一口气跑几分钟不崩画质。而且你敢信？推理还比同级快了 10 倍。 坦率的讲，我看到技术报告的时候是有点懵的。因为 benchmark 上它一个 Dense 架构的 13.6B 模型，追着人家 28B 的 MoE 打。更让我愣住的是数字人那块。 你想想看，这事以前怎么搞。 要么自己录真人，要么掏钱买方案，几百块一条起步。现在一个开源模型，丢段文案给 TTS 一念，画面它自己出。而且 1.5 版做了蒸馏，推理从几十步压到 8 步，快了 15 倍。还加了 INT8 量化省显存。 说实话，这种东西别只收藏。 想试的，先跑 一下我下面的文章教程，参考就能部署。 GitHub 搜 meituan-longcat / LongCat-Video，权重在 HuggingFace 上直接下。
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Polymarket 上一个 天气套利 Python bot 的代码，被泄露出来了 而且这次放出来的，不只是代码 还包括一整套 从搭建到策略逻辑 的说明 这篇内容讲的核心很直接： 就算你 完全不会写代码，也能照着流程，先搭出一个自己的天气交易 bot 它覆盖的内容包括： 机场天气 API 的解析 策略的基本设置 仓位大小的处理逻辑 这套 bot 的逻辑，大致是这样： • 用机场坐标，从 NWS 获取天气预测 • 把站点实时数据和 1 小时 forecast 做比较，拿到更接近真实的判断 • 在 Polymarket 上寻找 $0.01–$0.15 的温度区间 • 当市场价格 低于或等于入场阈值 时进场 • 先用 $1000 做策略模拟测试 • 后续仓位管理还会加入 Kelly + EV 的 sizing 逻辑 这类 bot 最值得看的地方，不是“明天能不能立刻赚到 $500” 而是它给了你一个可反复测试的 sandbox 你可以先把自己的想法丢进去跑，再决定哪些天气策略真的值得上实盘。 也就是说，它卖的不是暴富承诺 而是一套能让你自己验证策略的框架 这种“先给你测试环境，再让你慢慢调策略”的 bot， 你觉得更适合新手入场，还是只对已经会做天气盘的人有用？
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0x_Miko

19,329 просмотров • 3 месяцев назад

大半夜体验完 Manus AI, 达到了今天的使用限制，说一下自己的感受🧵 整体来讲，真的很强大， 主要体现在 Manus 能够： 🔧展示完整的推理逻辑，有个 Manus 电脑的东西为你呈现所有过程和进展； 🏗️调用各种API 协同完成任务； 📃最终非常实际的交付给你一个可用的文件。 🌟「真正能干活」的AI Agent，这个定位真的太准确了。 以下是一些实例： 1️⃣基础任务完成度高 比如最近日本可以看樱花了，整理一个具体的旅行清单包括日程、推荐景点、住宿、交通等等； 家里领导喜欢看红楼梦，梳理一下红楼梦的人物关系。 以下是分别让他做的一个 pdf 文档和可以互动的网页，完成度是真的很高，不过人物关系上有一点小错误，无伤大雅。 其他比如让他阅读视频给到总结，甚至让他剪辑播客都是可以的（只是效果不太好）。 但是我尝试让他给我画一些图🗺️，这方面还有所欠缺，给到的理由是第三方 API 接口出错。同时网上说她可以做ppt，确实是可以的，但是能做ppt的工具都存在一个共同问题，逻辑还行，但就是丑。所以“美术”相关工作我理解还是做不了的。 另外，他是一个完成特定任务的助手，不要把它当作聊天机器人，不然他每次跟你聊天都要思考十几分钟，真的很难受。 2️⃣测一测他懂不懂Web3 给了两个任务： a) 我们今天发了一个depin的研报，花了一个多月，自认为还行，让他给这个研报评分，并且给到其他更好的文章推荐。 我们的depin报告如下 他给到的内容如图3，更详细的评价文档我传了一个Google 链接，放在最后了，各位可以自行查看（包括前面的红楼梦人物关系图）。 整体来看，他快速学习和阅读了大量 web3 depin 的报告，并且从多个维度给出了我们报告的评价，以及推荐的其他报告和对应的评价。 b) 假设我是一个 交易所cmo，如何做华语市场的传播策略，包括华语媒体和华语kol的整理和评级。很遗憾，我已经等了一个多小时他还没思考完，如果明天有结果，我也会传到Google link里。（Manus 可以离线、多任务思考，所以可以同时开启多个任务，或者关机后之前的任务仍然会运行） 不过我看到了他的实时分析过程，在阅读各个媒体、kol 的官网文章，历史推文等等，形成自己的分析。见图4 所以我理解在他的大脑里是有 web3 内容，并可以实时学习的。 3️⃣除了懂，他能否与 Web3 交互 以上的推理其实都和 Web3 没有实际关系，我更关心他能否拿到链上数据，甚至能够交互。比如是否知道 $SOL $ETH 能在哪些地方质押，收益如何等等，还有一些深入的分析问题。 很遗憾，今天的使用次数达到限制了。明天再说吧👋 -------------------------------------------- 等待 Manus 思考结果的时候，我也看了一些其他的博主评价和官方的介绍，我觉得有一点说的很好： “没有开源，就没有 Manus AI” 从一个体验过多个AI产品的小白角度，我其实觉得 Manus 会这么火爆的原因主要在于：调用了多种 API 接口，配合自己的推理算法最终呈现了一个很好的产品。 这让我想到 ai16zdao 每周都有新的人贡献 plugin(比如 微信，deepseek)，让这个网络不断壮大； Virtuals Protocol 通过打通 agent 得底层框架，形成 agent 经济体；还有 Hey Anon 不只是有链上数据，还能直接帮你交互等等。 某一天，web2 和 web3 的 AI 产品肯定会更加紧密的相互协作，并出来几个不错的case。 最近有一些 betting 的产品已经初现端倪。 Manus 也会开源自己的能力，为了更大的 AGI 世界。 如果真到了那一天，我就真的要失业了🥲 ( Google drive 素材链接：
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大半夜体验完 Manus AI, 达到了今天的使用限制，说一下自己的感受🧵 整体来讲，真的很强大， 主要体现在 Manus 能够： 🔧展示完整的推理逻辑，有个 Manus 电脑的东西为你呈现所有过程和进展； 🏗️调用各种API 协同完成任务； 📃最终非常实际的交付给你一个可用的文件。 🌟「真正能干活」的AI Agent，这个定位真的太准确了。 以下是一些实例： 1️⃣基础任务完成度高 比如最近日本可以看樱花了，整理一个具体的旅行清单包括日程、推荐景点、住宿、交通等等； 家里领导喜欢看红楼梦，梳理一下红楼梦的人物关系。 以下是分别让他做的一个 pdf 文档和可以互动的网页，完成度是真的很高，不过人物关系上有一点小错误，无伤大雅。 其他比如让他阅读视频给到总结，甚至让他剪辑播客都是可以的（只是效果不太好）。 但是我尝试让他给我画一些图🗺️，这方面还有所欠缺，给到的理由是第三方 API 接口出错。同时网上说她可以做ppt，确实是可以的，但是能做ppt的工具都存在一个共同问题，逻辑还行，但就是丑。所以“美术”相关工作我理解还是做不了的。 另外，他是一个完成特定任务的助手，不要把它当作聊天机器人，不然他每次跟你聊天都要思考十几分钟，真的很难受。 2️⃣测一测他懂不懂Web3 给了两个任务： a) 我们今天发了一个depin的研报，花了一个多月，自认为还行，让他给这个研报评分，并且给到其他更好的文章推荐。 我们的depin报告如下 他给到的内容如图3，更详细的评价文档我传了一个Google 链接，放在最后了，各位可以自行查看（包括前面的红楼梦人物关系图）。 整体来看，他快速学习和阅读了大量 web3 depin 的报告，并且从多个维度给出了我们报告的评价，以及推荐的其他报告和对应的评价。 b) 假设我是一个 交易所cmo，如何做华语市场的传播策略，包括华语媒体和华语kol的整理和评级。很遗憾，我已经等了一个多小时他还没思考完，如果明天有结果，我也会传到Google link里。（Manus 可以离线、多任务思考，所以可以同时开启多个任务，或者关机后之前的任务仍然会运行） 不过我看到了他的实时分析过程，在阅读各个媒体、kol 的官网文章，历史推文等等，形成自己的分析。见图4 所以我理解在他的大脑里是有 web3 内容，并可以实时学习的。 3️⃣除了懂，他能否与 Web3 交互 以上的推理其实都和 Web3 没有实际关系，我更关心他能否拿到链上数据，甚至能够交互。比如是否知道 $SOL $ETH 能在哪些地方质押，收益如何等等，还有一些深入的分析问题。 很遗憾，今天的使用次数达到限制了。明天再说吧👋 -------------------------------------------- 等待 Manus 思考结果的时候，我也看了一些其他的博主评价和官方的介绍，我觉得有一点说的很好： “没有开源，就没有 Manus AI” 从一个体验过多个AI产品的小白角度，我其实觉得 Manus 会这么火爆的原因主要在于：调用了多种 API 接口，配合自己的推理算法最终呈现了一个很好的产品。 这让我想到 ai16zdao 每周都有新的人贡献 plugin(比如 微信，deepseek)，让这个网络不断壮大； Virtuals Protocol 通过打通 agent 得底层框架，形成 agent 经济体；还有 Hey Anon 不只是有链上数据，还能直接帮你交互等等。 某一天，web2 和 web3 的 AI 产品肯定会更加紧密的相互协作，并出来几个不错的case。 最近有一些 betting 的产品已经初现端倪。 Manus 也会开源自己的能力，为了更大的 AGI 世界。 如果真到了那一天，我就真的要失业了🥲 ( Google drive 素材链接：

Zolo 🌊

40,359 просмотров • 1 год назад

川普在联合国大会发表创纪录演讲一个小时，大骂气候变暖是骗局，推销“干净美丽的煤”：“联合国和其他许多机构做出的所有这些预测，往往是出于不好的原因，都是错误的。它们都是愚蠢的人做的。这是有史以来最大的骗局。”“我之前说的全都是对的，我告诉你，如果不摆脱绿色能源的骗局，你的国家就会失败。”
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川普在联合国大会发表创纪录演讲一个小时，大骂气候变暖是骗局，推销“干净美丽的煤”：“联合国和其他许多机构做出的所有这些预测，往往是出于不好的原因，都是错误的。它们都是愚蠢的人做的。这是有史以来最大的骗局。”“我之前说的全都是对的，我告诉你，如果不摆脱绿色能源的骗局，你的国家就会失败。”

方舟子

50,055 просмотров • 9 месяцев назад

养小龙虾的兄弟盟一定要装一下这个 Skill：Self-Improving Agent。 它是一个 会自动纠错、还能自己进化的 Skill。 每次 AI 出现这些情况，它都会自动记录下来： - 做错的事情 - 我纠正它的地方 - 发现更好的解决方案 然后把这些经验存起来。 下次再遇到类似问题， 它会 直接参考这些经验。 也就是说—— 普通 AI：每次对话都像重新开始。 而装了这个 Skill 之后， 我的龙虾开始 慢慢长经验值。 用得越久， 它就越聪明。
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养小龙虾的兄弟盟一定要装一下这个 Skill：Self-Improving Agent。 它是一个 会自动纠错、还能自己进化的 Skill。 每次 AI 出现这些情况，它都会自动记录下来： - 做错的事情 - 我纠正它的地方 - 发现更好的解决方案 然后把这些经验存起来。 下次再遇到类似问题， 它会 直接参考这些经验。 也就是说—— 普通 AI：每次对话都像重新开始。 而装了这个 Skill 之后， 我的龙虾开始 慢慢长经验值。 用得越久， 它就越聪明。

开发者Hailey

48,324 просмотров • 3 месяцев назад

你的身体，分不清你是在开玩笑还是在说真的。 它只会默默接收。 你说的每一个字，都是在给你自己下咒。 英文里“拼写”这个词，spelling。 它的另一个意思，就是“咒语”。 巧合吗？ 语言就是能量。 能量塑造现实。 这是李小龙很早就悟透的道理。 他不仅仅是功夫大师，更是个哲学家。 改变你对自己说话的方式。 你就能改变你的人生。 这听起来很简单。 但执行起来却极其困难。 因为太多外部的声音在试图定义你，给你贴标签，让你自我怀疑。 主流媒体和精英阶层常年累月地告诉你，你应该感到愧疚，你应该认为自己有问题。 这种大规模的“咒语”，本质上是一种精神控制。 目的是瓦解你的个人意志，让你依赖于他们定义的宏大叙事。 夺回对自己思想的控制权，就是夺回自己人生的第一步。 先从停止对自己说丧气话开始。 这是一种最深层次的个人主义和反抗。
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你的身体，分不清你是在开玩笑还是在说真的。 它只会默默接收。 你说的每一个字，都是在给你自己下咒。 英文里“拼写”这个词，spelling。 它的另一个意思，就是“咒语”。 巧合吗？ 语言就是能量。 能量塑造现实。 这是李小龙很早就悟透的道理。 他不仅仅是功夫大师，更是个哲学家。 改变你对自己说话的方式。 你就能改变你的人生。 这听起来很简单。 但执行起来却极其困难。 因为太多外部的声音在试图定义你，给你贴标签，让你自我怀疑。 主流媒体和精英阶层常年累月地告诉你，你应该感到愧疚，你应该认为自己有问题。 这种大规模的“咒语”，本质上是一种精神控制。 目的是瓦解你的个人意志，让你依赖于他们定义的宏大叙事。 夺回对自己思想的控制权，就是夺回自己人生的第一步。 先从停止对自己说丧气话开始。 这是一种最深层次的个人主义和反抗。

墓碑科技

34,699 просмотров • 5 месяцев назад

好久没吃了，还真有点饿了，现在的AI都能自己干活，听着都挺厉害，但总觉得差点意思，光说自己行，拿啥证明啊？ 很多人吹的AI自主能力，其实就是空口白话，没有实打实的依据。你说它强，它到底强在哪？全是自己说了算。 Inference Labs 要建一套公开的技术基础设施，让AI的自主能力，能靠加密技术给出明确的证明，不是靠嘴说。 想了解更多的，直接去他们的Discord： #InferenceLabs Inference Labs
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好久没吃了，还真有点饿了，现在的AI都能自己干活，听着都挺厉害，但总觉得差点意思，光说自己行，拿啥证明啊？ 很多人吹的AI自主能力，其实就是空口白话，没有实打实的依据。你说它强，它到底强在哪？全是自己说了算。 Inference Labs 要建一套公开的技术基础设施，让AI的自主能力，能靠加密技术给出明确的证明，不是靠嘴说。 想了解更多的，直接去他们的Discord： #InferenceLabs Inference Labs

Michael 宝塔镇河妖🧙🏿‍♀️

255,752 просмотров • 5 месяцев назад

这个 超级视觉分析神器 在 GitHub 上拿下了 2.7 万⭐️—Supervision。 不管是动态运动还是静态图片，重复又繁琐的视觉分析工作都交给它，你只管拿结果炫耀就行。 它能做的事情： - 高速公路车辆测速：自动跟踪每辆车的轨迹和速度，再也不用人工数车流量 - 足球比赛球员分析：谁跑得快，谁停着不动，一眼就能统计清楚 - 宠物动作追踪：家里小猫小狗乱跑，也能全程记录 - 静态画面分析：图片里的物体状态、位置、数量，全套一体化解决 - 可视化报告：生成漂亮图表和标注图，开会汇报直接用 - 数据集处理：加载、转换、拆分、格式互转，一条龙搞定 它让复杂、重复的视觉分析工作变得简单高效，你只管用结果就行。
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这个 超级视觉分析神器 在 GitHub 上拿下了 2.7 万⭐️—Supervision。 不管是动态运动还是静态图片，重复又繁琐的视觉分析工作都交给它，你只管拿结果炫耀就行。 它能做的事情： - 高速公路车辆测速：自动跟踪每辆车的轨迹和速度，再也不用人工数车流量 - 足球比赛球员分析：谁跑得快，谁停着不动，一眼就能统计清楚 - 宠物动作追踪：家里小猫小狗乱跑，也能全程记录 - 静态画面分析：图片里的物体状态、位置、数量，全套一体化解决 - 可视化报告：生成漂亮图表和标注图，开会汇报直接用 - 数据集处理：加载、转换、拆分、格式互转，一条龙搞定 它让复杂、重复的视觉分析工作变得简单高效，你只管用结果就行。

开发者Hailey

113,261 просмотров • 3 месяцев назад