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你拿到Manus的邀请码了吗? 又一个中国AI产品刷屏!全球首款通用智能体 #Manus 开启内测爆火🔥Manus是一个通用的AI代理,它能够独立思考、规划并执行复杂任务,直接交付完整成果 这只是个开始,中国科技发展到了量变产生质变的时候,竞争格局已经形成。让我们静待花开。 #manus

16,280 просмотров • 1 год назад •via X (Twitter)

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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 🌊

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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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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。

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