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今天我们的新产品 FlowSpeech 正式发布 FlowSpeech 是全球第一个书面语转口语的 TTS 可以读网页，可以念小说，可以讲PPT，还能翻译外语。 它是你的 AI 嘴替，随时替你说话。 这听起来非常不炸裂，但它却是基于我们真实的用户的真实痛点所做的有用的小产品。 为什么在行业都在吹概念，追模型，卷 Agent 的时候， 我们选择花一点时间做一个这样的小产品呢？ 作为 AI 应用公司，我们当然希望自己成为天空中的独角兽。 但做产品的本质，是帮助一个个真实的人。 FlowSpeech 的需求来自一位80岁的美国老人，这是他的故事。👇

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不管你听不听的出来，反正我是真觉的这是真人在说话了😂 ListenHub的新产品 FlowSpeech， 作为书面语转人话，说人话的TTS，效果真的极好。
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AI译然

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OneRobotics 的 IPO 正在让 AI 机器人行业回归现实。它们是第一家带着真正可观收入、并且拥有消费者实际使用产品的 AI 机器人公司上市。然而，他们的产品其实非常简单，甚至有点无聊。不同于那些做人形机器人的公司，OneRobotics 只做一个开关装置。它可以帮你打开灯、冲马桶、按电梯按钮。他不能帮你洗碗，洗衣服。这才是现实中的 AI 机器人行业吗？还是说，我们其实连这个行业的表面都还没有真正触及？
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用小米的模型做一个口播提词器，用了市面上的产品，用起来都不太方便。所以我尝试用语音识别的方式来做提词器，根据读的内容自动滚动，而不是机械式的滚动，这样做的好处就是就是你可以实时掌握口播的进度。
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花了三天时间，build了我们第一个X402的产品 「X Spaces Transcription Agent」 你现在可以访问 使用它。 对我们来说，x402 不是一个“又一个支付方案”，而有可能成为未来互联网里最简单、最通用的支付协议。 但当我开始深入研究时，我发现一个很现实的问题： 今天的 x402scan 上，大部分服务其实并没有真实价值。很多调用量只是刷出来的——因为 facilitator 会代付 gas，所以你完全可以靠刷量堆数字。 （如果你感兴趣，我之后可以详细讲讲现在的刷量模式和一些典型行为。） 既然协议本身已经这么干净，那么真正缺的不是“更多 endpoint”，而是——有没有人愿意真正付费使用的 x402 服务？ 所以我们换了一个思路： 别再追调用量了，从我们自己的真实需求出发，去做一个我们自己会持续付费使用的 x402 agent。 于是，我们构建了一个有明确使用价值的 x402 Server： 👉 只需用 x402 支付 1 USDC 你就可以转录任意一场 Twitter Space。 完整音频 → Whisper → LLM 多段格式化 转录完成后，这个 Space 的全文对所有人永久开放 所有人可以继续用 0.1 USDC/次 的方式使用 Chat agent 做 summary、key points、projects、translate 等二次分析 我们已经用它转录了不少 daydreams 和 x402 meta 相关的空间，如果你感兴趣可以点进去看。 为什么先做这个？ 因为如果 x402 真要成为“互联网的通用支付层”，那就必须要出现一批真正愿意付费的服务： 不是刷量，不是 demo，而是你愿意掏 1 USDC、可以给你带来价值的数据资产。 而 Twitter Space 转录对我们来说就是一个非常明确的需求： 太多高质量讨论沉在音频里，不可搜索、不可引用、不可分析。 但当转录成为一个“用 1 USDC 买下的公共数据资产”之后，整个生态的 Agent 都可以在这上面做二次增值。 这个 Space Agent 只是我们构建的一批 x402 实用服务的第一个。 最后不要在熊市躺平，而是在熊市面向未来build, 而这个未来就是 X402 + ERC8004. 如果你对 x402、Web3、AI 的结合感兴趣，也可以完整的看看我们的技术文章：
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AI真的极大的解放了生产力。 可惜我什么都做不出来，但是我可以欣赏别人做的，这也是我在AI时代的一点贡献。
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小扎吐槽苹果和 Google，以及谈为什么开源 AI **Mark Zuckerberg**: 我认为移动生态系统中普遍存在的一个问题是有两个把持入口的公司，Apple 和 Google，它们可以告诉你可以构建什么。 在我们的历史中有很多次，比如有经济层面的情况，就是我们构建了些东西，然后它们就会拿走我们大部分的收入，但还有一种是质量层面，这实际上让我更加不满，也就是有很多次我们推出或希望推出某些功能，然后Apple就会说，不，你不能推出这功能。 这真的很糟糕。 问题是，这样的世界是否会在AI领域复现，就像你会有一小部分拥有封闭模型的公司，它们控制API，因此将能够告诉你可以构建什么。 我可以说，对我们来说，自己构建一个模型以避免处于那种位置是值得的。 我不希望那些其他公司告诉我们可以构建什么，而且我认为从开源的角度来看，很多开发人员也不希望那些公司告诉他们可以构建什么。这就是我坚定支持开源的原因之一，我认为未来AI的集中化可能像其广泛传播一样具有潜在危险。 我发现很多人都在思考，如果我们能实现这种技术，那么让它广泛传播是否不利。 我认为另一种可能也很糟糕的情况是，如果一个机构掌握了一种强大的AI远超其他所有人的，这同样是非常糟糕的。在我看来，一个理想的世界应该是这样的：AI技术被广泛而均衡地应用，随着时间推移逐步增强其健康性。在这样的世界里，各种系统能够相互制衡，这种平衡的状态比一个高度集中化的世界要健康得多。 虽然风险无处不在，但我觉得有一个风险我想人们我并没有听到太多人提及。 **Dwarkesh Patel**:举例来说，一个价值100亿美元的模型，如果经过评估是完全安全的，你们会选择开源吗？ **Mark Zuckerberg**:我的答案是，只要这个模型对我们有所帮助，那我们就会开源。 **Dwarkesh Patel**: 那如果这个模型是用100亿美元的研发经费研发出来的，然后现在要开源呢？ **Mark Zuckerberg**: 我们一直以来都有开源软件的传统，但是我们并不会开源我们的产品。 比如说，我们并不会将Instagram的代码开源，但我们会开源许多底层的基础设施。我们历史上最大的一个项目可能就是开放计算项目。在这个项目中，我们将我们所有的服务器的设计网络交换机和数据中心的设计开源了，这对我们来说非常有帮助。 因为很多人可以设计服务器，但现在，大家普遍都采用了我们的设计，这就意味着整个供应链都围绕我们的设计展开，规 模变大，对所有人来说都变得更便宜，为我们节省了数十亿美元。 这真是太棒了，对吧？ 因此，我认为开源有多种方式可以对我们有所帮助。 一种就是，如果有人能够找出更便宜的运行模型的方法，我们将花费数十亿甚至上千亿美元，在所有这些模型上，所以如果我们能做的更有效率，那我们就可以节省数十亿甚至上百亿美元，这可能本身就非常有价值。 **Dwarkesh Patel**: 关于开源，我很想知道你是否认为像PyTorch、React、Open Compute这样的开源项目，对世界的影响是否已经超过了Meta在社交媒体方面的作用。 **Mark Zuckerberg**: 因为我曾经和使用这些服务的人交谈过，他们觉得这是有可能的，因为互联网的很大一部分都在运行这些项目。这是一个有趣的问题，我认为几乎有一半的世界人口都在使用我们的产品，这是一个真实的点，所以我觉得这很难超越。 但不管怎样，我还是认为开源是一种新的、非常強大的建设方式。 来源：
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宝玉

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👺终于做完了一个二十年前的梦！ 这两天手搓出的一套APP系统，帮我把心里的画面呈现出来，虽然SD2确实强大，但也确实拉胯。设计半小时，制作半小时，等待10小时。 🚀但今天这个作品，除了因为它是长视频测试过关的作品，也是对我来说，曾经有十年，我打卡了每一场五月天的演唱会，只是为了现场听到这首歌。 每个人心里都会有一个画面，很庆幸它可以用这样的方式呈现在我面前。AI让我们每个人都有了做梦的权力和实现梦想的方法。
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👺终于做完了一个二十年前的梦！ 这两天手搓出的一套APP系统，帮我把心里的画面呈现出来，虽然SD2确实强大，但也确实拉胯。设计半小时，制作半小时，等待10小时。 🚀但今天这个作品，除了因为它是长视频测试过关的作品，也是对我来说，曾经有十年，我打卡了每一场五月天的演唱会，只是为了现场听到这首歌。 每个人心里都会有一个画面，很庆幸它可以用这样的方式呈现在我面前。AI让我们每个人都有了做梦的权力和实现梦想的方法。

肖师傅

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100块的AI，如何帮我接单月赚12万？这次做这个项目给我的感受是国产模型真的能用了！ 其实我一直都是用最好的模型，Claude 4.5 + Claude Code也一直是我的AI编程主力，但真的被封麻了。每天重新搞Claude的时间都有一两个小时，这次用GLM4.6来平替效果还真可以。虽然它下午高峰期时不时会卡，而且偶尔指令遵循确实比GPT-5差不少，可90%的开发任务都还不错，返工率也可以接受。 我现在的最好的实践就是，保留20美金的Cursor用顶级模型，再来个GLM4.6干活，很香！
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Yihui

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这是美国大学毕业季 最诚实的一场演讲 也是AI时代最引人思考的 关于教育的一场讨论💐 Angela Duckworth 一位哈佛毕业的网红教授 专门研究毅力的顶级学者 在宾大的毕业典礼上 一句话炸翻了全场 今天的演讲（稿） 是我和AI一起写的！😂 而且我一点儿也不惭愧 这太魔幻了 一个教孩子要坚毅要刻苦的 居然在带头“偷懒” 但是她接下来说的话 才是我反复该说的部分 就是这篇人机协作的演讲稿 给出了AI时代家长心里最担心的 两个问题的答案 第一个问题 孩子天天用AI，脑子会不会废掉？ 扫了一眼台下的毕业生 问了一个戳心的问题 如果我们一直这么用AI 会变得越来越不会思考 她自己呢带头就举了手 台下呢也几乎是全员举手 Angela接着说 她自己呢也担心过 因为大脑是用尽废退 不用的话神经连接都会萎缩 她讲了一个故事 她被一个很难的 统计学方法卡住了 当时呢身边没有人能够帮她 在客厅里做着 房地产相关的工作 于是她打开了GPT 就把问题呢告诉它 结果AI只用了几句话 就把这个复杂的问题讲清楚了 不但讲清楚了 还提醒她常见的误区 给了清晰的步骤 她对不懂的地方进行追问 让AI示范 短短十分钟之后 她不仅仅是拿到了答案 而且真正的理解了 注意她的关键词啊 不是替我想 而是带我想👊 她又问台下的毕业生们 你们有没有哪怕一次 真切的感受到 因为AI比你之前聪明了一点点？ 这一次又是几乎全员举手🙋‍♀️ 同样的一群人 同样的一双手 可以是害怕AI让我变笨 也可以是因为AI 让我变强🐮 她又用博士生的实验补了一刀 两组年轻人写求职信 一组呢完全自己写 另一组呢 用AI辅助 结果非常反常识 用AI那组不但写的更快 就连写作能力也提升的更多 为什么？ 给出了一个关键解释 因为AI在做一件 人类老师一直想做 但没有精力去做的事 它会不停的给你看更好的版本 这个句子可以更短 那个词可以换 这个结构呢还可以调整 你就一遍一遍的看这些示范 就是在训练自己的眼睛和感觉 所以结论很简单 也很有力量👍🏼 AI会不会废掉孩子 并不取决于AI有多强 而是取决于我们把它当什么 当你把AI当拐杖 你交出的就是大脑 当你把AI当教练 你练出来的就是判断力、表达力、结构感 AI的正确打开方式 不是把脑子托管给它 而是用它不断的看到更好的思考 然后呢逼自己追上去 第二个问题 既然知识和课程网上全有 AI又能给出答案 那我们为什么还需要老师？ 教育为什么还需要人？ 在学期末 说这样一个秘密 这整个学期 我教给你们的所有知识网上全都有 每一篇文章都有电子版 每一道作业都有人做过类似的 换句话说就是 只要你愿意不来上我的课 你照样能学 学生们呢？都愣住了 然后她说 但是你们还是需要我 因为你们需要有人在周二之前 逼你读完一篇并不轻松的文章😂 需要有人在周四之前 提醒你们交出一篇 你们以为自己写不出来的论文🥹 需要有人把你关进一个没有手机的教室 需要有人给你定一个 你以为达不到的标准 然后认真的看着你的眼睛说 我知道你能做到 我会等到你做到！👍🏼 这一段看起来安安静静的话 简直是一下子戳中了 教育的本质 教育从来都不是信息的填充 而是灵魂的唤醒！👍🏼💐 她讲到自己高中那位英语老师 图书馆的知识是免费的 但是你得自带容器 而一个真正的好老师 就会帮你塑造这个容器 我突然想到了我的孩子们 AI可以把全世界的知识 都摆在他们的面前 但是它做不到的是 在他们快要放弃的时候 坚定的看着他们的眼睛说 这很难 ☹️ 但我相信你 对于孩子们来说 爸爸妈妈 才是他们最早遇到的老师 那位Angela老师 在这个算力爆炸的时代 我们到底要教给孩子什么？ 用AI的方法 当然 但比这个更重要的是 带他们去户外徒步 去仰望星空 去面对挫折 去感受心跳 我们要做的是站在孩子的身边 成为赋予他们品格的那个人 如果你有时间 强烈建议你和孩子一起看一下这个演讲 ———————————— 演讲就在下面，快看看啊 有这么想讨论的一起聊聊吧😊
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今天真的被一个 19 岁的学员震撼到了… 她是一名艺术生，即将去伦敦读大一 此前几乎没有接触过商业，没有学过 AI，更没有任何开发经验。因为家里做美妆生意，她对产品可能有一些模糊的感知，但距离真正做一个创业项目，其实还很远 昨天，她告诉我，自己学的是设计，希望找到一个既符合个人审美，又有可能商业化的方向 考虑到她在伦敦上学，喜欢猫猫狗狗，身边接触到的又大多是愿意为审美和情绪价值买单的中产女性，我们就和她一起碰出了一个想法： 做人与宠物的亲子装 把宠物服饰、个人美学、五行八字等元素结合起来，通过独立站面向海外用户销售 这并不只是卖一件衣服 它满足的是人们为自己和宠物表达身份、建立关系、寻找情绪寄托的需求 一个产品首先要有用，但真正产生溢价的，往往是那些看似「无用」的审美、故事、文化和标签 今天，她根据这几天课程中学到的 AI 使用方法，自己手搓出了一个独立站的前端页面 看到页面的那一刻，我真的有些难以置信 她没有开发基础，却凭借极强的设计审美，再结合智能体、提示词迭代和一些基础的商业逻辑，做出了一个连很多成熟开发者都很难完成的页面 更重要的是，她并没有机械地执行我们的要求 他把我们聊过的五行、风水、八字和个性化测试都融入了产品，让用户可以探索 「我的宠物适合什么颜色」 「它对应什么五行」 「我们适合怎样的亲子穿搭」 这已经不再是一次普通的课堂作业 它有明确的人群，有具体的消费场景，有审美差异，有传播话题，也有真实的商业化可能 供应链、产品打磨和运营都可以在后面逐步补足，但一个项目最难得的东西： 创始人的个人特质与市场机会之间的契合 已经出现了 那一刻我第一次非常强烈地意识到： 我们做的可能不只是一次创业体验，而是真的有机会从这些孩子当中，孵化出值得投入、值得长期陪伴的创业项目 一个 19 岁、还没正式进入大学的年轻人，在短短一两天里，从一个模糊的兴趣出发，完成了从想法、用户、产品定位到网页原型的跨越 这在过去是很难想象的 以前，一个人想把创意变成产品，需要会设计、会开发、懂商业，还要找到合适的团队和资金 但在 AI 时代，一个拥有审美、好奇心和行动力的人，可以先借助 AI 补足自己暂时不具备的能力 她不需要先准备好，才有资格开始 她是在开始之后，不断变得更强 相比之下，我也看到了一些刚刚经历过高考的孩子 她们学习 AI 时，第一反应依然是认真记笔记，等待老师给出标准步骤，然后严格按照要求完成任务 这当然不是他们的问题 传统教育长期训练的是记忆、服从和寻找标准答案 而 AI 时代真正稀缺的，可能是提出问题、调动工具、快速试错，以及把一个模糊想法变成现实的能力 记笔记没有错，按照规则完成任务也没有问题 但我们不能让孩子误以为，学习的终点只是记住老师讲过什么 真正重要的是：你能不能用这些东西，创造一个此前不存在的产品 所以我越来越确信，AI 教育一定要尽可能早 不是为了让孩子更早学习某个软件，也不是为了把「会用 AI」变成新一轮的应试竞争，而是要在他们还没有完全习惯等待标准答案之前，让他们体验一次： 原来我的想法可以被实现 原来我不需要先成为专家，也可以开始创造 原来我不仅能够完成老师布置的任务，还能够发现一个问题、设计一个产品，甚至真正影响一群人的生活，改变这个世界 当一个孩子第一次亲手创造出一个真实的产品，他对自己的认识就会发生改变 而这种「我能够创造」的信念，才是 AI 教育最重要的价值 我们真正要做的，就是让他们在足够年轻的时候，就站到这个时代的前面，看到一个属于自己的可能性
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人工智能之父辛顿对他的杰作发出了令人不寒而栗的警告… 采访者： 人类知道自己在做什么吗？ Hinton： 嗯，我认为我们正在进入一个时期，在这个时期，我们可能第一次拥有比我们更智能的东西。 采访者： 你相信它们能理解吗？ Hinton： 是的。 采访者： 你相信它们是智能的吗？ Hinton： 是的。 采访者： 你相信这些系统有自己的经历吗？ Hinton： 是的。 采访者： 并且能基于那些经历做出决定吗？ Hinton： 在与人类相同的意义上，是的。 采访者： 它们有意识吗？ Hinton： 我认为它们目前可能没有多少自我意识。所以从这个意义上说，我不认为它们有意识。 采访者： 它们会有自我意识吗？ Hinton： 哦，是的。 采访者： 是吗？ Hinton： 哦，是的。所以想想看。这样一来，人类将成为地球上第二智能的生物。 Hinton： 我们对它大致在做什么有一个很好的了解。但一旦它变得真正复杂，我们就不再真正知道发生了什么，就像我们不知道你大脑里发生了什么一样。 采访者： 你说什么意思，我们不知道它到底是怎么工作的？它是由人设计的。 Hinton： 不，不是的。我们所做的是设计学习算法。这有点像设计进化的原理。但当这个学习算法与数据互动时，它会产生复杂的神经网络，这些网络擅长做某些事情，但我们并不真正理解它们到底是如何做到的。
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人工智能之父辛顿对他的杰作发出了令人不寒而栗的警告… 采访者： 人类知道自己在做什么吗？ Hinton： 嗯，我认为我们正在进入一个时期，在这个时期，我们可能第一次拥有比我们更智能的东西。 采访者： 你相信它们能理解吗？ Hinton： 是的。 采访者： 你相信它们是智能的吗？ Hinton： 是的。 采访者： 你相信这些系统有自己的经历吗？ Hinton： 是的。 采访者： 并且能基于那些经历做出决定吗？ Hinton： 在与人类相同的意义上，是的。 采访者： 它们有意识吗？ Hinton： 我认为它们目前可能没有多少自我意识。所以从这个意义上说，我不认为它们有意识。 采访者： 它们会有自我意识吗？ Hinton： 哦，是的。 采访者： 是吗？ Hinton： 哦，是的。所以想想看。这样一来，人类将成为地球上第二智能的生物。 Hinton： 我们对它大致在做什么有一个很好的了解。但一旦它变得真正复杂，我们就不再真正知道发生了什么，就像我们不知道你大脑里发生了什么一样。 采访者： 你说什么意思，我们不知道它到底是怎么工作的？它是由人设计的。 Hinton： 不，不是的。我们所做的是设计学习算法。这有点像设计进化的原理。但当这个学习算法与数据互动时，它会产生复杂的神经网络，这些网络擅长做某些事情，但我们并不真正理解它们到底是如何做到的。

KK.aWSB

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“大约四年前，谷歌每年的支出还不到 300 亿美元。今年，这个数字将超过 900 亿美元。如果你把所有公司的投入加在一起，现在已经有超过 1 万亿美元 正在投入，用于为这个时代建设基础设施。” “我有时是这样想的：在未来几年里，我们最终建成的东西，可能相当于我们过去 10 到 20 年所建成的。所以，希望只需要几年时间。没错——这能让你看到当前扩张的规模有多大。” “我认为我们在未来很多年内都处于更有利的位置。我们在推进 AI 的方式上采取了高度差异化的策略。我担任 CEO 后做的第一件大事，就是把公司转向我称之为 “AI 优先” 的战略。其中一部分，就是去做构建优秀 AI 技术所需的每一个环节。所以我们把它称为 全栈方法。你可以把它理解为“从头到尾”的方法——从推动这项技术发展所需要的最底层，一直到在 YouTube、搜索、Android 等产品和平台上的部署应用。” “是的，我们采取的是深层次的方法，因此我们能够在大规模上投入，并让 AI 在所有产品和业务中真正发挥作用。我认为我们现在处于一个更有利于长期布局的位置。”
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“大约四年前，谷歌每年的支出还不到 300 亿美元。今年，这个数字将超过 900 亿美元。如果你把所有公司的投入加在一起，现在已经有超过 1 万亿美元 正在投入，用于为这个时代建设基础设施。” “我有时是这样想的：在未来几年里，我们最终建成的东西，可能相当于我们过去 10 到 20 年所建成的。所以，希望只需要几年时间。没错——这能让你看到当前扩张的规模有多大。” “我认为我们在未来很多年内都处于更有利的位置。我们在推进 AI 的方式上采取了高度差异化的策略。我担任 CEO 后做的第一件大事，就是把公司转向我称之为 “AI 优先” 的战略。其中一部分，就是去做构建优秀 AI 技术所需的每一个环节。所以我们把它称为 全栈方法。你可以把它理解为“从头到尾”的方法——从推动这项技术发展所需要的最底层，一直到在 YouTube、搜索、Android 等产品和平台上的部署应用。” “是的，我们采取的是深层次的方法，因此我们能够在大规模上投入，并让 AI 在所有产品和业务中真正发挥作用。我认为我们现在处于一个更有利于长期布局的位置。”

KK.aWSB

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带大家看看ENFP AI产品经理的个人网站！！🤩终于抽空录了一个自我介绍！ 这里有我的 AI 产品、Agent 和各种小工具，也有从咨询→内容→产品的 Skill Tree，以及猫狗、潜水、滑雪和真实生活。 它不是在线简历，而是一张“我如何走到这里”的地图，以及在AI时代我做过的好玩的事！ 欢迎来认识我：
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带大家看看ENFP AI产品经理的个人网站！！🤩终于抽空录了一个自我介绍！ 这里有我的 AI 产品、Agent 和各种小工具，也有从咨询→内容→产品的 Skill Tree，以及猫狗、潜水、滑雪和真实生活。 它不是在线简历，而是一张“我如何走到这里”的地图，以及在AI时代我做过的好玩的事！ 欢迎来认识我：

Vivi Xiao

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所謂＇緣起的世界＇只不過是我們的妄想🌹 我看到一篇關於雙縫干涉實驗的文章，正好與唯識講的道理相互印證，分享給大家。 以下是文章的內容： ［引用］说一个东西真实存在，就必须得有它本身、他自己、他的本体才叫真实有。不论谁来看，都一样，不会变，我们称真实为客观存在，即不以人的意识为转移，是放之四海而皆准的道理。佛法中把真实存在的东西叫做自性，如果说这个东西真实存在，就是说它有自性，没有自性的东西，即是不存在是虚妄。 按照我们现代人的理解，我们能找到一个真实存在的东西吗？ 这个问题我们先放一边，我们先考虑另外一个问题。我们看到的是什么？我们能看到外界的东西吗？我们看到外界的颜色是真正外界有颜色吗？ 现代物理学证明，我们的眼睛有三种视锥细胞，可以组成上百万种颜色，我们看到的世界就是由这三种颜色组成的；像牛，狗等哺乳动物他们的视觉画笔只有两种，而螳螂虾的视觉可以说是世界之最，它的视锥细胞多达12-16种，它所看到的世界简直不可思议。 通过这个视频，我们能够知道：这个世界上可能并不存在颜色，我们之所以能看到颜色，是因为我们个体有不同的视锥细胞造成的。实际上我们都知道，我们之所以能看到物体，是因为光的反射和折射的作用。光通过物体表面时会反射一部分光线到我们的眼睛，我们就看到了这个物体，我们认为这个物体的颜色就是我们看到的颜色，实际上不是，这个物体的颜色其实是我们自己个体视锥细胞翻译出来的，每个人看到的颜色都会有差别，但我们会认为每个人看到的颜色是一样的，之所以会这样认为，是因为我们根本无法得知除了自己之外其他人的视觉感受，换句话说就是我们看不到我们视觉之外的任何颜色，这一点证明了颜色根本不是真实存在的，完全是主观认知，或许这个世界根本没有颜色，但我们无从得知，从而我们得到一个结论：我们看不到任何东西的自性。 从这个结论所引申出来的声音、气味、味道、触觉、想法，即佛法中的声、香、味、触、法，都是我们个体的主观认知，并不是一个东西真实有这些特征，因为我们无从得知我们认知之外的认知。这就是为什么“有一种冷叫奶奶说冷”的原因，我们的所有见闻觉知只代表自己，你体会不到你认识外的存在，一旦被我们认识到的就只是我们自己的认知，所以我们都是生活在自己的认知范围里，也就是说我们的所有认知不是客观存在的，都是没有自性的。 我们再思考：既然我们认识不到客观存在的东西，那我们能不能说到他们？能不能用理论证明确实有真实存在的东西呢？ 实际上，我们认识不到客观存在的东西，怎么能说到他们呢？很显然说不到，你没见过的东西，怎么脑补也无法说清楚，就算说出来了你也没办法证实，因为我们说眼见为实，可我们都没见过真实存在的东西怎么能说清楚呢？那我们，能不能用理论证明有真实存在的东西呢？ 物理学非常有名的双缝干涉实验，我把视频发在这里。咱们说说为什么科学家会做这个实验？科学家们认为物质是客观存在的，就像我们所有人类的认知一样，他们为了证明物质真实存在，想方设法去验证。他们认为只要找到组成物质的最小单位，并且证明这个最小单位是真实存在的，就可以说由它组成的任何物质都是真实存在的了，就如上面的双缝干涉实验，但这个实验却证明打出去的粒子是变成物质的存在形式（竖条纹）还是变成能量的存在形式（波纹）跟观察者是否观察有关，也就是说人类所认为的物质并不真实存在，说它是否真实存在跟我们的意识有关。 实际上，科学家最初的设想就是自相矛盾的，他们想找到组成物质的最小单位以此来证明由这个基本单位组成的任何东西都是存在的，这个想法看似合理，实际上根本就是个悖论，如果说最小的物质单位找到了，那这个东西得有长宽高吧？有体积就不是最小，就可以再分，无限分下去还得有体积，不能是零，是零就不存在物质了，所以只要有体积就可以再分，请问你怎么能找到组成物质的最小单位呢？真可笑！退一步说，真理是永恒不变的，放之四海而皆准的，在地球上的真理也必须在地球以外还得皆准才能叫真理，我们连地球还没研究明白呢，又怎么能找到永恒不变的真理呢？这不是夜郎自大吗？ 同类有情的见闻觉知都是相似的，但绝不相同，每个有情的认知仅限于他的见闻觉知，他永远不可能认识到他认知之外的东西，甚至我们会下意识不假思索的认为我们的见闻觉知是真实存在的，但我们都忘了——真理是什么？永恒不变！如果你见闻觉知的东西都是不变的，你才可以说我找到真实了，除此之外都是妄想。
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所謂＇緣起的世界＇只不過是我們的妄想🌹 我看到一篇關於雙縫干涉實驗的文章，正好與唯識講的道理相互印證，分享給大家。 以下是文章的內容： ［引用］说一个东西真实存在，就必须得有它本身、他自己、他的本体才叫真实有。不论谁来看，都一样，不会变，我们称真实为客观存在，即不以人的意识为转移，是放之四海而皆准的道理。佛法中把真实存在的东西叫做自性，如果说这个东西真实存在，就是说它有自性，没有自性的东西，即是不存在是虚妄。 按照我们现代人的理解，我们能找到一个真实存在的东西吗？ 这个问题我们先放一边，我们先考虑另外一个问题。我们看到的是什么？我们能看到外界的东西吗？我们看到外界的颜色是真正外界有颜色吗？ 现代物理学证明，我们的眼睛有三种视锥细胞，可以组成上百万种颜色，我们看到的世界就是由这三种颜色组成的；像牛，狗等哺乳动物他们的视觉画笔只有两种，而螳螂虾的视觉可以说是世界之最，它的视锥细胞多达12-16种，它所看到的世界简直不可思议。 通过这个视频，我们能够知道：这个世界上可能并不存在颜色，我们之所以能看到颜色，是因为我们个体有不同的视锥细胞造成的。实际上我们都知道，我们之所以能看到物体，是因为光的反射和折射的作用。光通过物体表面时会反射一部分光线到我们的眼睛，我们就看到了这个物体，我们认为这个物体的颜色就是我们看到的颜色，实际上不是，这个物体的颜色其实是我们自己个体视锥细胞翻译出来的，每个人看到的颜色都会有差别，但我们会认为每个人看到的颜色是一样的，之所以会这样认为，是因为我们根本无法得知除了自己之外其他人的视觉感受，换句话说就是我们看不到我们视觉之外的任何颜色，这一点证明了颜色根本不是真实存在的，完全是主观认知，或许这个世界根本没有颜色，但我们无从得知，从而我们得到一个结论：我们看不到任何东西的自性。 从这个结论所引申出来的声音、气味、味道、触觉、想法，即佛法中的声、香、味、触、法，都是我们个体的主观认知，并不是一个东西真实有这些特征，因为我们无从得知我们认知之外的认知。这就是为什么“有一种冷叫奶奶说冷”的原因，我们的所有见闻觉知只代表自己，你体会不到你认识外的存在，一旦被我们认识到的就只是我们自己的认知，所以我们都是生活在自己的认知范围里，也就是说我们的所有认知不是客观存在的，都是没有自性的。 我们再思考：既然我们认识不到客观存在的东西，那我们能不能说到他们？能不能用理论证明确实有真实存在的东西呢？ 实际上，我们认识不到客观存在的东西，怎么能说到他们呢？很显然说不到，你没见过的东西，怎么脑补也无法说清楚，就算说出来了你也没办法证实，因为我们说眼见为实，可我们都没见过真实存在的东西怎么能说清楚呢？那我们，能不能用理论证明有真实存在的东西呢？ 物理学非常有名的双缝干涉实验，我把视频发在这里。咱们说说为什么科学家会做这个实验？科学家们认为物质是客观存在的，就像我们所有人类的认知一样，他们为了证明物质真实存在，想方设法去验证。他们认为只要找到组成物质的最小单位，并且证明这个最小单位是真实存在的，就可以说由它组成的任何物质都是真实存在的了，就如上面的双缝干涉实验，但这个实验却证明打出去的粒子是变成物质的存在形式（竖条纹）还是变成能量的存在形式（波纹）跟观察者是否观察有关，也就是说人类所认为的物质并不真实存在，说它是否真实存在跟我们的意识有关。 实际上，科学家最初的设想就是自相矛盾的，他们想找到组成物质的最小单位以此来证明由这个基本单位组成的任何东西都是存在的，这个想法看似合理，实际上根本就是个悖论，如果说最小的物质单位找到了，那这个东西得有长宽高吧？有体积就不是最小，就可以再分，无限分下去还得有体积，不能是零，是零就不存在物质了，所以只要有体积就可以再分，请问你怎么能找到组成物质的最小单位呢？真可笑！退一步说，真理是永恒不变的，放之四海而皆准的，在地球上的真理也必须在地球以外还得皆准才能叫真理，我们连地球还没研究明白呢，又怎么能找到永恒不变的真理呢？这不是夜郎自大吗？ 同类有情的见闻觉知都是相似的，但绝不相同，每个有情的认知仅限于他的见闻觉知，他永远不可能认识到他认知之外的东西，甚至我们会下意识不假思索的认为我们的见闻觉知是真实存在的，但我们都忘了——真理是什么？永恒不变！如果你见闻觉知的东西都是不变的，你才可以说我找到真实了，除此之外都是妄想。

唯識學苑

82,169 Aufrufe • vor 2 Jahren

Openclaw开发者Peter Steinberger：你很快就不需要App了 有一说一现在的App确实非常臃肿，页面里全是各种复杂的菜单、会员、广告。Openclaw创始人预测的未来里，用户只用做一件事：说出你的需求，Agent就能现场为你造出一个专属工具。 这就是我说的：所有的产品都值得用大模型重做一遍。 但重做不是简单的加个对话框，是把核心逻辑变成按需生成，这才是真正的AI Native。
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Openclaw开发者Peter Steinberger：你很快就不需要App了 有一说一现在的App确实非常臃肿，页面里全是各种复杂的菜单、会员、广告。Openclaw创始人预测的未来里，用户只用做一件事：说出你的需求，Agent就能现场为你造出一个专属工具。 这就是我说的：所有的产品都值得用大模型重做一遍。 但重做不是简单的加个对话框，是把核心逻辑变成按需生成，这才是真正的AI Native。

傅盛

75,111 Aufrufe • vor 7 Monaten

我去！AI Native 组织的终极形态，真的被一个产品做出来了！！ 众所周知，OPC的本质是一个人 + 无数个 Agent 协作 但前段时间抖音上一个消息让我意识到有的学校已经把一人公司概念当成就业率在宣传了，鼓励所有创新创业竞赛的获奖作品去注册公司做OPC？？？？ 最终结果是：90% 的 OPC 宣告破产 原因是：根本不理解，一个组织到底需要什么样的"人" 然后我发现了 Helio，直接给我干沉默了 我只是跟我的 HR 同事说了一句话："我要筹备 AI 课程和训练营"——他听完，自己去给我招了一个课程研发助手进来。我没有配置、没有写 Prompt、没有选模型 他判断我需要什么人，他就把什么人招进来，我看后台进程是调用了无数个skill帮我完成一件事儿，如果是我自己做的话我真的很难想象要多久 更离谱的是——当我让他们去抓取热点、写稿的时候，他们不是各做各的，他们会互相讨论、互相质疑，甚至吵起来。在争执里涌现出真正好的内容 这一刻我感觉我不是在用工具，我是在旁观一个真实的工作团队在运转 还有一件事让我直接封神：支持 DeepSeek 模型 不用被 GPT/Claude 的付费账单绑架，AI 团队照样给你跑起来 这不是在用 AI，这是真的在让我作为一个老板在经营一家公司
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我去！AI Native 组织的终极形态，真的被一个产品做出来了！！ 众所周知，OPC的本质是一个人 + 无数个 Agent 协作 但前段时间抖音上一个消息让我意识到有的学校已经把一人公司概念当成就业率在宣传了，鼓励所有创新创业竞赛的获奖作品去注册公司做OPC？？？？ 最终结果是：90% 的 OPC 宣告破产 原因是：根本不理解，一个组织到底需要什么样的"人" 然后我发现了 Helio，直接给我干沉默了 我只是跟我的 HR 同事说了一句话："我要筹备 AI 课程和训练营"——他听完，自己去给我招了一个课程研发助手进来。我没有配置、没有写 Prompt、没有选模型 他判断我需要什么人，他就把什么人招进来，我看后台进程是调用了无数个skill帮我完成一件事儿，如果是我自己做的话我真的很难想象要多久 更离谱的是——当我让他们去抓取热点、写稿的时候，他们不是各做各的，他们会互相讨论、互相质疑，甚至吵起来。在争执里涌现出真正好的内容 这一刻我感觉我不是在用工具，我是在旁观一个真实的工作团队在运转 还有一件事让我直接封神：支持 DeepSeek 模型 不用被 GPT/Claude 的付费账单绑架，AI 团队照样给你跑起来 这不是在用 AI，这是真的在让我作为一个老板在经营一家公司

叫我阿杭

13,101 Aufrufe • vor 3 Monaten

太牛了老师！！你做了以前我一直想做的事情哈哈！ 虽然我没有孩子，但是我们公司的用户中有非常多的宝妈，他们都提到了想要给孩子用自己的声音克隆来讲绘本的事情。 我觉得你这个产品不管是界面还是流程都做得非常好，我要推荐给大家！
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太牛了老师！！你做了以前我一直想做的事情哈哈！ 虽然我没有孩子，但是我们公司的用户中有非常多的宝妈，他们都提到了想要给孩子用自己的声音克隆来讲绘本的事情。 我觉得你这个产品不管是界面还是流程都做得非常好，我要推荐给大家！

Vivi Xiao

25,348 Aufrufe • vor 1 Monat

拉里·埃里森：做和其他所有人一样的事情，你是不会成功的 “我对创业者的标准建议是，作为一家小公司，做和其他所有人一样的事情是不可能成功的……如果你是一名创业者，你必须在传统观念中寻找谬误。” 当你告诉人们你的创业想法时，他们中的大多数人应该会说：“没人在做那个。你疯了吧！” “当你听到这话时，存在两种可能性：一种是你率先提出了一个绝佳的想法。不幸的是，另一种是你真的疯了。”
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拉里·埃里森：做和其他所有人一样的事情，你是不会成功的 “我对创业者的标准建议是，作为一家小公司，做和其他所有人一样的事情是不可能成功的……如果你是一名创业者，你必须在传统观念中寻找谬误。” 当你告诉人们你的创业想法时，他们中的大多数人应该会说：“没人在做那个。你疯了吧！” “当你听到这话时，存在两种可能性：一种是你率先提出了一个绝佳的想法。不幸的是，另一种是你真的疯了。”

柴郡🔔｜Crypto+AI Plus

11,487 Aufrufe • vor 5 Monaten

普通人做产品最大的短板不是技术，不是流量，是你根本不知道你的用户在想什么 大厂有用研团队、有焦点小组、有百万级调研预算 在百度做PM的时候， 每几天都会有一份定制化的《竞品动态日报》《消费者洞察报告》躺在所有员工的邮箱里 字节跳动昨天上线了什么新功能,腾讯哪个部门在招什么岗位,什么赛道的用户在关注什么产品，什么产品的数据又卖爆了 当时我就在想：如果我出来单干，我想获得这些信息，不得难死，这笔钱谁给我出？ 后来真出来了，答案是——根本没人出😂 所以和大部分独立开发者一样，我做产品验证需求的方式是： 发朋友圈问问、在推特宣发一下、看看竞品评论区、然后凭直觉赌一把 连续创业五年，我见过最多的死法不是产品做不出来 是产品做出来了，没人要，花三个月憋 MVP，上线后发现需求是自己臆想的 这个痛，做过产品的人都懂 做出海的朋友更惨 你的目标用户在地球另一边，时差 12 小时，语言不通，文化不同 去年帮一个朋友的品牌做北美市场，最头疼的不是投放，是根本不知道美国消费者怎么想，美国人文化和中国差距太大了 招一个本地调研公司，报价 8 万美金起步，找几个留学生做访谈，样本太小、还有幸存者偏差，有时候还访谈不明白 最后还是靠猜 现在这件事有了一个结构性的解法 Atypica atypica.AI 上线了一个新功能叫 AI Panel，一句话解释：它让你拥有了一个属于自己的焦点小组 不是 ChatGPT 扮演用户那种玩法 是基于 100 万+ 真实用户数据构建的 AI Persona，每个人有完整的背景、性格、认知偏差、消费决策框架 关键是——这个焦点小组是可复用的 你今天问一次，下个月产品迭代了再问一次 同一群人，持续追踪，看他们的态度变化 这在传统调研里叫 longitudinal study，成本极高 现在你一个人就能做 三种方式构建你的 Panel： 1）自动沉淀：用 Atypica 做完一次 Research 后，参与访谈的 AI Persona 自动沉淀成 Panel，下次直接调用 2）手动挑人：从 100 万+ 的 Persona Library 里按关键词搜索，添加组队 3）按需生成：输入需求描述，系统从零帮你构建一个全新的 Panel 组好之后随时打开，输入研究话题 支持一对多深度访谈，也支持多对多 Group Discussion 我试了一个真实场景 我之前做过一个面向内容创作者的 AI 写作工具，想验证订阅制定价 构建了一个Panel：YouTube 创作者、推特创作者、独立播客主 直接问：你平时写作的痛点有哪些？流程有哪些 10 分钟，直接就拿到了需求的分类和反馈 这种颗粒度，以前要花两周招募 + 一周访谈 + 几万块预算 现在 10 分钟，一个人搞定 如果你是以下三种人，这个功能对你来说是刚需： 做出海产品的创业者——你的用户在地球另一边，以前只能看竞品评论区猜需求，现在直接构建目标市场的用户 Panel，随时追问 需要反复迭代验证的产品团队——每次加功能都要做用户测试，Panel 让你不用每次重新招人，同一群用户持续追踪反应变化 需要大规模样本的场景——比如你想了解 2000 个家庭的消费偏好，传统手段几乎不可能，Panel 可以 我觉得我们普通人做产品和大厂的差距，不应该是有没有用户调研团队 而是用什么方式理解用户，大厂用人力堆，我们用 AI 跑 以前这是一句空话，因为 ChatGPT 扮演用户的结果你自己都不信 现在不一样了——100 万+ 真实数据构建的 Persona，有来源、有背景、有决策框架 它不能替代真人调研的最终验证 但它能让你在写第一行代码之前，就知道方向对不对 调研从一个季度一次的项目，变成了随时可调用的能力 这对一个人做产品的人来说，是基础设施级别的变化 我推荐每一个想做生意，产品的人都去试一试，这可能就是你和用户面对面沟通的第一步：
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普通人做产品最大的短板不是技术，不是流量，是你根本不知道你的用户在想什么 大厂有用研团队、有焦点小组、有百万级调研预算 在百度做PM的时候， 每几天都会有一份定制化的《竞品动态日报》《消费者洞察报告》躺在所有员工的邮箱里 字节跳动昨天上线了什么新功能,腾讯哪个部门在招什么岗位,什么赛道的用户在关注什么产品，什么产品的数据又卖爆了 当时我就在想：如果我出来单干，我想获得这些信息，不得难死，这笔钱谁给我出？ 后来真出来了，答案是——根本没人出😂 所以和大部分独立开发者一样，我做产品验证需求的方式是： 发朋友圈问问、在推特宣发一下、看看竞品评论区、然后凭直觉赌一把 连续创业五年，我见过最多的死法不是产品做不出来 是产品做出来了，没人要，花三个月憋 MVP，上线后发现需求是自己臆想的 这个痛，做过产品的人都懂 做出海的朋友更惨 你的目标用户在地球另一边，时差 12 小时，语言不通，文化不同 去年帮一个朋友的品牌做北美市场，最头疼的不是投放，是根本不知道美国消费者怎么想，美国人文化和中国差距太大了 招一个本地调研公司，报价 8 万美金起步，找几个留学生做访谈，样本太小、还有幸存者偏差，有时候还访谈不明白 最后还是靠猜 现在这件事有了一个结构性的解法 Atypica atypica.AI 上线了一个新功能叫 AI Panel，一句话解释：它让你拥有了一个属于自己的焦点小组 不是 ChatGPT 扮演用户那种玩法 是基于 100 万+ 真实用户数据构建的 AI Persona，每个人有完整的背景、性格、认知偏差、消费决策框架 关键是——这个焦点小组是可复用的 你今天问一次，下个月产品迭代了再问一次 同一群人，持续追踪，看他们的态度变化 这在传统调研里叫 longitudinal study，成本极高 现在你一个人就能做 三种方式构建你的 Panel： 1）自动沉淀：用 Atypica 做完一次 Research 后，参与访谈的 AI Persona 自动沉淀成 Panel，下次直接调用 2）手动挑人：从 100 万+ 的 Persona Library 里按关键词搜索，添加组队 3）按需生成：输入需求描述，系统从零帮你构建一个全新的 Panel 组好之后随时打开，输入研究话题 支持一对多深度访谈，也支持多对多 Group Discussion 我试了一个真实场景 我之前做过一个面向内容创作者的 AI 写作工具，想验证订阅制定价 构建了一个Panel：YouTube 创作者、推特创作者、独立播客主 直接问：你平时写作的痛点有哪些？流程有哪些 10 分钟，直接就拿到了需求的分类和反馈 这种颗粒度，以前要花两周招募 + 一周访谈 + 几万块预算 现在 10 分钟，一个人搞定 如果你是以下三种人，这个功能对你来说是刚需： 做出海产品的创业者——你的用户在地球另一边，以前只能看竞品评论区猜需求，现在直接构建目标市场的用户 Panel，随时追问 需要反复迭代验证的产品团队——每次加功能都要做用户测试，Panel 让你不用每次重新招人，同一群用户持续追踪反应变化 需要大规模样本的场景——比如你想了解 2000 个家庭的消费偏好，传统手段几乎不可能，Panel 可以 我觉得我们普通人做产品和大厂的差距，不应该是有没有用户调研团队 而是用什么方式理解用户，大厂用人力堆，我们用 AI 跑 以前这是一句空话，因为 ChatGPT 扮演用户的结果你自己都不信 现在不一样了——100 万+ 真实数据构建的 Persona，有来源、有背景、有决策框架 它不能替代真人调研的最终验证 但它能让你在写第一行代码之前，就知道方向对不对 调研从一个季度一次的项目，变成了随时可调用的能力 这对一个人做产品的人来说，是基础设施级别的变化 我推荐每一个想做生意，产品的人都去试一试，这可能就是你和用户面对面沟通的第一步：

超级个体｜柿子

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最近看到一个很牛逼的 AI research 产品，能帮助我们验证产品可行性，避免陷入自嗨陷阱，它叫atypica。 你丢给它一个商业问题后，它会先澄清你的需求，像研究团队规划研究，再去搜公开信息、找合适的persona、模拟用户做访谈，最后给你一份结构化报告。 能站到目标用户视角，去提前验证一个产品值不值得做。 比如： 1. 你可以用它研究，自己的受众到底更想看教程、案例，还是观点类内容 2. 你也可以用它研究，一个AI产品在真实 persona 眼里，到底哪里有吸引力 他们现在底层有100w+ 基于真实社媒内容分析拟合成的AI personas，也有基于真实深度访谈构建的 10 万+ 高质量 persona。 如果这个方向继续成熟下去，我觉得它最有价值是帮更多创作者、营销人、产品团队，在真正花时间和预算之前，先把明显错误的方向排掉。 接下来我来拆解atypica.AI ，讲一下这个产品为什么有点东西，🔗放评论区：
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最近看到一个很牛逼的 AI research 产品，能帮助我们验证产品可行性，避免陷入自嗨陷阱，它叫atypica。 你丢给它一个商业问题后，它会先澄清你的需求，像研究团队规划研究，再去搜公开信息、找合适的persona、模拟用户做访谈，最后给你一份结构化报告。 能站到目标用户视角，去提前验证一个产品值不值得做。 比如： 1. 你可以用它研究，自己的受众到底更想看教程、案例，还是观点类内容 2. 你也可以用它研究，一个AI产品在真实 persona 眼里，到底哪里有吸引力 他们现在底层有100w+ 基于真实社媒内容分析拟合成的AI personas，也有基于真实深度访谈构建的 10 万+ 高质量 persona。 如果这个方向继续成熟下去，我觉得它最有价值是帮更多创作者、营销人、产品团队，在真正花时间和预算之前，先把明显错误的方向排掉。 接下来我来拆解atypica.AI ，讲一下这个产品为什么有点东西，🔗放评论区：

余温

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