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所以科技平权从Fable 5开始转折了吗？以后我们普通人还能用到顶级AI大模型的机会吗？感觉Anthropic这条公告官宣的不是模型要恢复，更像是传递一个信号，就是顶级AI全民可用的时代正式结束了😭 最强的网络安全模型Mythos 5，只开放给美国本土的关键基础设施组织。普通人能用的Fable 5，还在等政府审批，遥遥无期。以前是花钱订阅就能摸到人类最顶尖的模型能力，现在是最强的能力，只对特定身份和机构开放，也就是说分层的墙已经立起来了，以后普通用户能拿到的，永远是降过级的公开版本，真正能重构生产力的顶级能力，只会在高墙内流转～

AYi

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Anya Rossi• Live Now

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看 OpenMind 如果还把注意力放在“AGI 能有多强”，其实已经有点落后了。真正开始变难的问题是：当 AI 不再只是给建议，而是直接参与决策，人类还能不能理解并承担后果。现在大多数 AI 项目，都在能力层竞争：模型更大、推理更快、Agent 更自动。只要 AI 还停留在“辅助角色”，黑盒是可以被容忍的。但一旦 AI 进入执行层，开始影响资源分配、规则执行和长期结果，不被理解的决策，本质上就是不可治理的系统。 OpenMind 切入的，并不是能力升级，而是这个更前置的问题：在做决定这件事上，人类是否仍然保留解释、质疑和修正的权力。如果一个系统只能输出结果，却无法说明“为什么这么做”，那它永远只能作为工具被隔离使用，而不可能被真正授权进入现实系统。从这个角度看，OpenMind 更像是在为 AGI 设定一道硬门槛：你可以足够聪明，但你不能不可理解。能力可以不断叠加，但决定 AI 能走多远的，最终一定是人类是否还能对它的决策负责。 #OpenMind

看 OpenMind 如果还把注意力放在“AGI 能有多强”，其实已经有点落后了。真正开始变难的问题是：当 AI 不再只是给建议，而是直接参与决策，人类还能不能理解并承担后果。现在大多数 AI 项目，都在能力层竞争：模型更大、推理更快、Agent 更自动。只要 AI 还停留在“辅助角色”，黑盒是可以被容忍的。但一旦 AI 进入执行层，开始影响资源分配、规则执行和长期结果，不被理解的决策，本质上就是不可治理的系统。 OpenMind 切入的，并不是能力升级，而是这个更前置的问题：在做决定这件事上，人类是否仍然保留解释、质疑和修正的权力。如果一个系统只能输出结果，却无法说明“为什么这么做”，那它永远只能作为工具被隔离使用，而不可能被真正授权进入现实系统。从这个角度看，OpenMind 更像是在为 AGI 设定一道硬门槛：你可以足够聪明，但你不能不可理解。能力可以不断叠加，但决定 AI 能走多远的，最终一定是人类是否还能对它的决策负责。 #OpenMind

DD

84,064 次观看 • 5 个月前

在现在这个圈子，听到“狼来了”大家可能都不害怕，还要回过头看一眼狼是不是真的来了。但是如果听到“Coming Soon”，做法绝对是不回头直接往前冲。今天要讲的是临时抱佛脚之0G Labs (Ø,G) - AI L1 ，故事的起源来自于0G传奇男人 Jtsong.eth (Ø,G) 的一句“Soon”。结合最近的消息，感觉0G可能是真的Soon了！其实早在之前就Building过0G，在三方数据中发现自己在6M和12M的排行榜有自己的排名。在最早之前也拿过0G DC的“0GYapper”Role，基础条件上面应该没什么问题。所以想着继续Builidng一下，万一有惊喜呢？最近也是关注到AI的基础设施发生重大变化源自0G Labs (Ø,G) - AI L1 的突破。0G 训练了迄今为止最大的分布式 LLM - 100B+ 参数。传统的 AI 训练需要超算、高带宽网络、巨额资金投入。基本上只有大厂能玩得起，小公司和研究机构只能看着或者借用大公司的产品。 0G Labs 和中国移动合作推出的 DiLoCoX 框架，可以说如果面市就做了反垄断。他们成功在 1 Gbps 网络上训练了 107B 参数的模型。对比原有的成本降低了 95%，速度提升了 10 倍。这不只是技术突破，毫不夸张的讲可能对AI 训练逻辑都会重新洗牌。看起来是一件降本增效的事情，但实际上意味着： 1️⃣初创公司不用烧钱买 GPU 就能训练大模型 2️⃣中型企业可以内部训练专属模型，不用过度依赖云 3️⃣政府和研究机构能够主权化开发 AI 能力从技术层面来看，DiLoCoX 通过管道并行、延迟容错通信重叠、自适应梯度压缩，让原本需要数据中心高带宽的训练过程，能在分布式集群上跑通。 0G Labs (Ø,G) - AI L1 做的不是简单的技术优化，是在重新定义 AI 训练的门槛和规则。是从集中式超级计算机到分布式网络的转变。

在现在这个圈子，听到“狼来了”大家可能都不害怕，还要回过头看一眼狼是不是真的来了。但是如果听到“Coming Soon”，做法绝对是不回头直接往前冲。今天要讲的是临时抱佛脚之0G Labs (Ø,G) - AI L1 ，故事的起源来自于0G传奇男人 Jtsong.eth (Ø,G) 的一句“Soon”。结合最近的消息，感觉0G可能是真的Soon了！其实早在之前就Building过0G，在三方数据中发现自己在6M和12M的排行榜有自己的排名。在最早之前也拿过0G DC的“0GYapper”Role，基础条件上面应该没什么问题。所以想着继续Builidng一下，万一有惊喜呢？最近也是关注到AI的基础设施发生重大变化源自0G Labs (Ø,G) - AI L1 的突破。0G 训练了迄今为止最大的分布式 LLM - 100B+ 参数。传统的 AI 训练需要超算、高带宽网络、巨额资金投入。基本上只有大厂能玩得起，小公司和研究机构只能看着或者借用大公司的产品。 0G Labs 和中国移动合作推出的 DiLoCoX 框架，可以说如果面市就做了反垄断。他们成功在 1 Gbps 网络上训练了 107B 参数的模型。对比原有的成本降低了 95%，速度提升了 10 倍。这不只是技术突破，毫不夸张的讲可能对AI 训练逻辑都会重新洗牌。看起来是一件降本增效的事情，但实际上意味着： 1️⃣初创公司不用烧钱买 GPU 就能训练大模型 2️⃣中型企业可以内部训练专属模型，不用过度依赖云 3️⃣政府和研究机构能够主权化开发 AI 能力从技术层面来看，DiLoCoX 通过管道并行、延迟容错通信重叠、自适应梯度压缩，让原本需要数据中心高带宽的训练过程，能在分布式集群上跑通。 0G Labs (Ø,G) - AI L1 做的不是简单的技术优化，是在重新定义 AI 训练的门槛和规则。是从集中式超级计算机到分布式网络的转变。

Meta

43,482 次观看 • 11 个月前

很好奇，深圳这次豪宅火灾，其实就是无人机灭火的最好实战机会，结果还是用人。平时无人机整花活摆造型，关键时刻就不见了？更讽刺的是，大疆的总部就在深圳。只能一个解释：高压水枪喷水是AI合成。如果是真的，巨大的反作用力，那几根小风扇片根本稳不住。高空灭火，需要无人机具备强大的飞行稳定性和控制能力，以应对高空复杂的气流和天气变化。此外，灭火设备的重量和体积，限制了无人机的载荷能力，影响灭火效果。所以，对于高层楼房来说，目前普通概念的救援设备，基本上没有意义？

很好奇，深圳这次豪宅火灾，其实就是无人机灭火的最好实战机会，结果还是用人。平时无人机整花活摆造型，关键时刻就不见了？更讽刺的是，大疆的总部就在深圳。只能一个解释：高压水枪喷水是AI合成。如果是真的，巨大的反作用力，那几根小风扇片根本稳不住。高空灭火，需要无人机具备强大的飞行稳定性和控制能力，以应对高空复杂的气流和天气变化。此外，灭火设备的重量和体积，限制了无人机的载荷能力，影响灭火效果。所以，对于高层楼房来说，目前普通概念的救援设备，基本上没有意义？

超级财经 SuperFinance

467,092 次观看 • 1 年前

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？

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？

Vincent | 信号＞噪音

16,520 次观看 • 28 天前

我的天，Higgsfield已经进化到这种程度了吗？一年前我 YouTube 做到 15 万订阅，还多亏了 Higgsfield 的帮助。那时候它还只能凑合生成视频，现在竟然已经开始进入游戏开发领域了。。。在Claude里面调用Fable 5写代码，再接入Higgsfield MCP生成角色、场景和道具，就能直出任何类型的多人2D/3D游戏！这件事放在以前真的很难想象。过去对我们普通人来说，涉及到复杂代码和角色道具图，开发游戏基本是可望而不可即的事情。但是Higgsfield Games 真的在把“做游戏”的门槛压到前所未有的低：一个完整的游戏可以用一句提示词就生成了。比如下面这个哥特悬疑画风的游戏，就是由Fable 5 + Higgsfield 用简单提示词生成出来的。。。所以，任何人，只要有一个好的游戏想法，都可以借助 Fable 5+ Higgsfield 先把它做成一个能玩的版本，然后快速发布出来验证市场。

我的天，Higgsfield已经进化到这种程度了吗？一年前我 YouTube 做到 15 万订阅，还多亏了 Higgsfield 的帮助。那时候它还只能凑合生成视频，现在竟然已经开始进入游戏开发领域了。。。在Claude里面调用Fable 5写代码，再接入Higgsfield MCP生成角色、场景和道具，就能直出任何类型的多人2D/3D游戏！这件事放在以前真的很难想象。过去对我们普通人来说，涉及到复杂代码和角色道具图，开发游戏基本是可望而不可即的事情。但是Higgsfield Games 真的在把“做游戏”的门槛压到前所未有的低：一个完整的游戏可以用一句提示词就生成了。比如下面这个哥特悬疑画风的游戏，就是由Fable 5 + Higgsfield 用简单提示词生成出来的。。。所以，任何人，只要有一个好的游戏想法，都可以借助 Fable 5+ Higgsfield 先把它做成一个能玩的版本，然后快速发布出来验证市场。

逸尘

31,171 次观看 • 26 天前

所有人都以为OpenAI的护城河是AI大模型，今天他们证明了，真正的胜负手在硅片里。和博通合作，九个月从设计到流片，首款自研AI芯片Jalapeño，专门面向大模型推理。不做训练，只负责用户对话时的响应计算，每瓦性能，明显优于当前最先进水平。有几个反常识的结论跟大家分享，第一个反常识，为什么先切推理，不做更酷的训练芯片。训练是一次性烧钱，烧完就结束，推理是每天几亿用户持续消耗，是真正的成本大头。把推理成本打下来三成到五成，规模上来就是天文数字的利润，这其实是最务实的商业选择。第二个反常识，九个月流片意味着什么，传统高性能芯片，两到三年才是正常设计周期。他们用大模型，辅助设计跑大模型的芯片。 AI造AI硬件的自循环一旦跑通，整个半导体的迭代速度，都会被彻底改写。最本质的战略意图是 OpenAI不想再当英伟达的超级客户了，他们要走全栈路线，从硅片到模型到产品全部自控，说白了谁掌握底层算力，谁就掌握定价权和利润空间。模型权重很重要，算力的话语权同样致命。以前是人类造硬件，硬件跑AI，以后是AI辅助人类造更好的硬件，硬件再跑出更强的AI，这个自增强的循环，才是真正的奇点序章。

所有人都以为OpenAI的护城河是AI大模型，今天他们证明了，真正的胜负手在硅片里。和博通合作，九个月从设计到流片，首款自研AI芯片Jalapeño，专门面向大模型推理。不做训练，只负责用户对话时的响应计算，每瓦性能，明显优于当前最先进水平。有几个反常识的结论跟大家分享，第一个反常识，为什么先切推理，不做更酷的训练芯片。训练是一次性烧钱，烧完就结束，推理是每天几亿用户持续消耗，是真正的成本大头。把推理成本打下来三成到五成，规模上来就是天文数字的利润，这其实是最务实的商业选择。第二个反常识，九个月流片意味着什么，传统高性能芯片，两到三年才是正常设计周期。他们用大模型，辅助设计跑大模型的芯片。 AI造AI硬件的自循环一旦跑通，整个半导体的迭代速度，都会被彻底改写。最本质的战略意图是 OpenAI不想再当英伟达的超级客户了，他们要走全栈路线，从硅片到模型到产品全部自控，说白了谁掌握底层算力，谁就掌握定价权和利润空间。模型权重很重要，算力的话语权同样致命。以前是人类造硬件，硬件跑AI，以后是AI辅助人类造更好的硬件，硬件再跑出更强的AI，这个自增强的循环，才是真正的奇点序章。

AYi

50,278 次观看 • 14 天前

全网都在吹日本Fugu跑分超GPT，但我敢说99%的人没看懂它真正炸场的地方。首先这玩意儿根本不是什么超大单体大模型，它全身上下只有0.6B参数，本职工作就其实就是个AI项目经理，简单任务自己处理，复杂任务自动拆分，从全球顶级模型池里挑最合适的选手，分配思考执行验证三种角色，多轮协作最后合成答案。你调用它和调普通模型没区别，一行API的事，但背后的编排策略是训练出来的，不是人手写prompt调路由磨出来的，它可以发掘出人类根本想不到的协作模式。我觉得最狠的还不是跑分超了Claude和GPT，关键是它直接绕开了scaling law的军备竞赛。不用堆万亿参数，不用砸超算中心，靠更聪明的协作机制就能摸到前沿模型的天花板，AI的竞争第一次从拼参数变成了拼管理。当然不是银弹，比如黑箱不透明，复杂任务延迟更高，简单题用它反而更贵。但这件事的信号意义比跑分数字重要一百倍，意味着多智能体编排从实验室玩具正式变成了可用的生产力工具。 orchestration layer这条新赛道，今天正式开跑咯🚀

全网都在吹日本Fugu跑分超GPT，但我敢说99%的人没看懂它真正炸场的地方。首先这玩意儿根本不是什么超大单体大模型，它全身上下只有0.6B参数，本职工作就其实就是个AI项目经理，简单任务自己处理，复杂任务自动拆分，从全球顶级模型池里挑最合适的选手，分配思考执行验证三种角色，多轮协作最后合成答案。你调用它和调普通模型没区别，一行API的事，但背后的编排策略是训练出来的，不是人手写prompt调路由磨出来的，它可以发掘出人类根本想不到的协作模式。我觉得最狠的还不是跑分超了Claude和GPT，关键是它直接绕开了scaling law的军备竞赛。不用堆万亿参数，不用砸超算中心，靠更聪明的协作机制就能摸到前沿模型的天花板，AI的竞争第一次从拼参数变成了拼管理。当然不是银弹，比如黑箱不透明，复杂任务延迟更高，简单题用它反而更贵。但这件事的信号意义比跑分数字重要一百倍，意味着多智能体编排从实验室玩具正式变成了可用的生产力工具。 orchestration layer这条新赛道，今天正式开跑咯🚀

AYi

231,734 次观看 • 15 天前

很多人吐槽自媒体们（包括我）只展示Gemini 3.0的前端能力，非常片面。确实是这样，在社交平台，视觉化的、尤其是能动起来的东西才能吸引注意力。但对于一个非程序员用户来说，前端能力很重要。我们日常的交互原型是用Gemini或者Cursor做的，临时给博物馆做个静态网站用的是Trae，我闺女科学课上的一些复杂概念我也会写个动态的演示页面，辅助讲解。下面是给我闺女做的演示案例，之前要用5～8轮才可以完成，用新模型一次就搞定了。

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陈言Linkc-Chen

50,138 次观看 • 7 个月前

尝试了下Seedance 2.0 上传真实人脸不可以了，我只能先把自拍转化成卡通形象在投喂给即梦，人物五官还是回不来了，下午都还可以的，证明技术是 OK 的，我不再关心它的算力是多少 TFLOPS，我只关心这种“低成本造梦”的生意什么时候能普及到每个人。

尝试了下Seedance 2.0 上传真实人脸不可以了，我只能先把自拍转化成卡通形象在投喂给即梦，人物五官还是回不来了，下午都还可以的，证明技术是 OK 的，我不再关心它的算力是多少 TFLOPS，我只关心这种“低成本造梦”的生意什么时候能普及到每个人。

Selenevea

33,899 次观看 • 4 个月前

非常Nice啊，这模型完全免费，Token终于可以自由白嫖了，甚至视频模型都是免费的，太爽了。它叫Agnes AI，全球模型榜前十，6 月 1 号起把自己家三个核心模型全免费开放了，无限期。图片模型在 artificial analysis 上榜了，文字模型一周被干了一万亿 Token。我把它接进 Claude Code，配起来十分钟的事，Token 随便用。这玩意到底是什么呢。 Agnes AI 是全球模型榜单前十的一个 AI Lab，这次免费开放的是三个模型，文本、图片、视频。文本模型叫 agnes-2.0-flash。能写代码，能做知识问答，能跑 Agent，能规划复杂任务。在 Claw-Eval 智能体评测榜进了 Top 10。说真的，这周它还要上 1M 超长上下文，以前用 200K 的模型跑到 150K 就降智，这种破事不用再忍了。图片模型叫 agnes-image-2.1-flash。图改图、多图融合、换背景、改文字、图像修复，电商主图和广告素材这种反复改的场景，太合适了。最近还加了 4K 超高清输出，最高 4096×4096，生成的图可以直接进印刷，不是那种看着还行一放大就糊的草稿。视频模型叫 agnes-video-2.0。原生音画同步，首帧生视频、首尾帧生视频、多镜头切换都支持，720P 和 1080P 随便选。接进 Claude Code 怎么搞，其实很简单。第一步，去注册，拿到 API key。第二步，打开 cc-switch。右上角选 Claude CLI，右上角点 + 号，选自定义配置。把 API key 填进去，请求地址写格式选 OpenAI Chat Completions。第三步，点获取模型列表，选 agnes-2.0-flash。第四步，点左上角设置，找到路由，打开路由总开关，Claude 打开。完事。回到 Claude Code 正常发消息，模型就已经切过去了。我试了一个在酒吧吉他弹唱的视频，和真人区别不大。现在 Token 不要钱，Agent 该跑几轮跑几轮，该拆几步拆几步。反正我觉得这才是免费开放最爽的部分，不只是省钱，是心理上解放了。我测试了一下视频模型，能用，就是慢了点，文字模型还是比较快的。开发者文档在 OpenClaw、Hermes、Claude Desktop 的，也有现成教程。

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老王霸 AI Lab

46,938 次观看 • 13 天前

Claude Fable 5 经过1个月紧急下架后再回归，我这两天也重新去测试了一下。正好一直刷到赛博斗蛐蛐的视频，正好拿来测试一下，看看能不能做个同款出来。给大伙看看fable 5 的效果：视频1 再来对比一下GPT-5.5的效果，老实说有点拉了，为什么把restart按钮直接盖住了屏幕啊？不是很理解：视频2 最后再来看看国产Deepseek V4 Pro的效果，物理效果感觉还是不行，有点迟钝的感觉：视频3 Fable 5的整体效果是最接近我刷到的小视频的效果的。虽然效果很强，但是现在fable 5最大的问题在于，官方在6月22日以后，订阅套餐不能用Fable，只能走API。但是价格实在是遭不住：每 M 输出 50 美元的定价让社区吐槽声不断！我推荐用Zenmux，这个省一些。目前有个加赠20%的活动，每人最高可享 300刀！官网在这里： RPM、不限流。可调用全平台 200+ 模型（含 Claude Fable 5），非常适合做这种评测、并排对比和长期开发。

Claude Fable 5 经过1个月紧急下架后再回归，我这两天也重新去测试了一下。正好一直刷到赛博斗蛐蛐的视频，正好拿来测试一下，看看能不能做个同款出来。给大伙看看fable 5 的效果：视频1 再来对比一下GPT-5.5的效果，老实说有点拉了，为什么把restart按钮直接盖住了屏幕啊？不是很理解：视频2 最后再来看看国产Deepseek V4 Pro的效果，物理效果感觉还是不行，有点迟钝的感觉：视频3 Fable 5的整体效果是最接近我刷到的小视频的效果的。虽然效果很强，但是现在fable 5最大的问题在于，官方在6月22日以后，订阅套餐不能用Fable，只能走API。但是价格实在是遭不住：每 M 输出 50 美元的定价让社区吐槽声不断！我推荐用Zenmux，这个省一些。目前有个加赠20%的活动，每人最高可享 300刀！官网在这里： RPM、不限流。可调用全平台 200+ 模型（含 Claude Fable 5），非常适合做这种评测、并排对比和长期开发。

雪踏乌云

47,305 次观看 • 6 天前

我没说你能识别出来这是AI？模特是AI的，场景是AI的，甚至光影的呼吸感都能精准把控。以前筹备一组时尚大片的拍摄：约模特、找摄影师、订场地、妆造打光……不仅周期长，成本更是高得惊人。而现在，我只需要坐在电脑前，通过AI就能生成一个完整的穿搭博主视频。

我没说你能识别出来这是AI？模特是AI的，场景是AI的，甚至光影的呼吸感都能精准把控。以前筹备一组时尚大片的拍摄：约模特、找摄影师、订场地、妆造打光……不仅周期长，成本更是高得惊人。而现在，我只需要坐在电脑前，通过AI就能生成一个完整的穿搭博主视频。

小橘

70,621 次观看 • 1 个月前

SpaceX IPO 可能会成为美股历史上最夸张的一次流动性事件。同时也会是人类命运的长期愿景与短期利益的大考市场现在盯着的是估值：1.75 万亿到 2 万亿美元，一上市就可能超过微软，成为仅次于苹果和英伟达的美国巨头。但真正值得警惕的是股权结构。据传 SpaceX 上市前 95% 股份仍掌握在内部人士手中，公众流通盘只有 5%。这意味着 IPO 之后，市场面对的不是普通新股供给，而是一个巨大的内部股份解锁池。更关键的是，传统 IPO 内部股东通常锁定 180 天，但 SpaceX 的提前解锁节奏可能短得多：上市 60 天后，部分内部股份就有机会释放；如果股价上涨到一定幅度，还可能触发更多解锁。这会带来一个非常现实的问题：当一家 2 万亿美元级别公司，遇上超低流通盘、巨额内部持股、快速解锁机制，二级市场承接能力会被真正测试。 SpaceX 的 IPO 当然是科技史级别事件。但对市场来说，它也可能是一场史无前例的流动性压力测试。

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KK.aWSB

15,113 次观看 • 1 个月前

我翻完小红书Red Skill最新的Top15数据后背有点发凉,这根本不是什么小功能测试啊。 5月份归藏第一个把PPTSkill传上去的时候,详情页显示只有6个人用,当时我就说这是个大事件,不少人还觉得我小题大做,说什么一个种草APP搞点AI功能蹭热度而已,折腾不出水花。结果7月3号小红书官方两个更新就甩出来了,直接把所有质疑给打没了。先是格式全放开,之前还只支持txt和md,现在py/js/html/c++/sql甚至数据库文件全能传,不是只能写提示词给Agent读,是真能跑完整代码做完整功能。再就是另一项 vibecoding 内嵌交互小工具内测将在下周三上线,发笔记时挂上组件,用户刷到不用复制口令跳本地Agent,半屏就能调,全屏能交互,点一下直接分享到微信,那个记录奶茶口味的小工具Brewwww,上线没多久就有一万多人用。数据是不会骗人的,现在排行榜第一的「菜菜的人生系统」,32.6万曝光,4万多人次使用,第二名的工作日程管理曝光量甚至更高。而且说实话，这些作者要是把同样的Skill传到GitHub,绝大多数人攒一整年都拿不到这个量级的真实用户。以前大家以为AI Skill的分发中心,一定是GitHub，觉得普通人找AI工具,一定会主动搜索，甚至认为小红书这种生活方式平台,做不好技术产品分发。现在看全错了。 GitHub是开发者主动找工具的地方,你有明确需求才会去,网络卡,门槛高,普通用户连门在哪都不知道。而小红书是用户刷着刷着,正愁PPT做不完、周报写不动、公考复盘没方法,笔记下面正好挂着能解决问题的Skill,点一下就能用,上下文严丝合缝,连教育成本都省了。我觉得小红书平台这步棋走的极聪明,它不拼大模型,不抢算力,就攥住「用户在什么场景下需要什么能力」这个分发入口,和当年App Store不做手机应用、只攥住应用下载入口的逻辑一模一样。给真在做Skill的朋友四个现在就能用的反直觉判断: ● 别光传Skill就干等,一定要包成教程笔记,先讲痛点再秀效果最后挂组件,纯扔文件没人看,现在排行榜上的作者全是这么做的 ● 别上来就做什么通用大Agent,越垂直越爆,公考、剪辑、写广告、甚至记录奶茶,这些看起来不技术的场景,流量比通用类高10倍 ● 别嫌审核严不敢进,现在正是窗口,规则没卡死你先攒使用数据,等所有人都反应过来往里挤,算法的早鸟权重早就喂满了 ● 别天天想着卖Skill赚钱,Skill是杠杆,你用它产出比别人好10倍的内容,涨粉做IP接商单,比直接卖Skill赚的多100倍我记得移动互联网刚起来的时候,所有人都在拼操作系统拼硬件,但最后拿走最大利润的,是先把全民应用分发跑通的那个。现在Agent时代刚开个头,大家都在拼参数拼算力拼模型性能, 但等到回头看的时候,可能第一个把AI能力分发到普通人手里的,是当初所有人都觉得不务正业的那个种草APP啊hhh #redskill #rednote #skill #小红书

我翻完小红书Red Skill最新的Top15数据后背有点发凉,这根本不是什么小功能测试啊。 5月份归藏第一个把PPTSkill传上去的时候,详情页显示只有6个人用,当时我就说这是个大事件,不少人还觉得我小题大做,说什么一个种草APP搞点AI功能蹭热度而已,折腾不出水花。结果7月3号小红书官方两个更新就甩出来了,直接把所有质疑给打没了。先是格式全放开,之前还只支持txt和md,现在py/js/html/c++/sql甚至数据库文件全能传,不是只能写提示词给Agent读,是真能跑完整代码做完整功能。再就是另一项 vibecoding 内嵌交互小工具内测将在下周三上线,发笔记时挂上组件,用户刷到不用复制口令跳本地Agent,半屏就能调,全屏能交互,点一下直接分享到微信,那个记录奶茶口味的小工具Brewwww,上线没多久就有一万多人用。数据是不会骗人的,现在排行榜第一的「菜菜的人生系统」,32.6万曝光,4万多人次使用,第二名的工作日程管理曝光量甚至更高。而且说实话，这些作者要是把同样的Skill传到GitHub,绝大多数人攒一整年都拿不到这个量级的真实用户。以前大家以为AI Skill的分发中心,一定是GitHub，觉得普通人找AI工具,一定会主动搜索，甚至认为小红书这种生活方式平台,做不好技术产品分发。现在看全错了。 GitHub是开发者主动找工具的地方,你有明确需求才会去,网络卡,门槛高,普通用户连门在哪都不知道。而小红书是用户刷着刷着,正愁PPT做不完、周报写不动、公考复盘没方法,笔记下面正好挂着能解决问题的Skill,点一下就能用,上下文严丝合缝,连教育成本都省了。我觉得小红书平台这步棋走的极聪明,它不拼大模型,不抢算力,就攥住「用户在什么场景下需要什么能力」这个分发入口,和当年App Store不做手机应用、只攥住应用下载入口的逻辑一模一样。给真在做Skill的朋友四个现在就能用的反直觉判断: ● 别光传Skill就干等,一定要包成教程笔记,先讲痛点再秀效果最后挂组件,纯扔文件没人看,现在排行榜上的作者全是这么做的 ● 别上来就做什么通用大Agent,越垂直越爆,公考、剪辑、写广告、甚至记录奶茶,这些看起来不技术的场景,流量比通用类高10倍 ● 别嫌审核严不敢进,现在正是窗口,规则没卡死你先攒使用数据,等所有人都反应过来往里挤,算法的早鸟权重早就喂满了 ● 别天天想着卖Skill赚钱,Skill是杠杆,你用它产出比别人好10倍的内容,涨粉做IP接商单,比直接卖Skill赚的多100倍我记得移动互联网刚起来的时候,所有人都在拼操作系统拼硬件,但最后拿走最大利润的,是先把全民应用分发跑通的那个。现在Agent时代刚开个头,大家都在拼参数拼算力拼模型性能, 但等到回头看的时候,可能第一个把AI能力分发到普通人手里的,是当初所有人都觉得不务正业的那个种草APP啊hhh #redskill #rednote #skill #小红书

AYi

115,880 次观看 • 4 天前

Android 设备可以把自己的蓝牙模拟为蓝牙鼠标或者键盘，然后就可以用来控制 iPhone 了，不限制 iOS 版本。所以是不是 iOS 的智能 agents 是可以用安卓来开发的？🌚

Android 设备可以把自己的蓝牙模拟为蓝牙鼠标或者键盘，然后就可以用来控制 iPhone 了，不限制 iOS 版本。所以是不是 iOS 的智能 agents 是可以用安卓来开发的？🌚

Austin

42,357 次观看 • 1 年前

传统行业从业者如何看待AI。 AI的核心商业逻辑是以更便捷的方式取代生产力。币圈的中文CT似乎对AI在炫技，不跟是各类的skill训练还是利用AI去交易也好，仿佛把AI当做了一个很厉害的灵宠。但是靠AI交易真的赚的到钱吗？无非是问问ai所谓的瓜是真的吗，让ai做个报纸是应用最多的。鄙人从13年开始做跨境电商，从数字人时期就开始接触跨境电商。对于一个简单的衣服品类的投放：一个漂亮妹妹当模特摄影师月修图800张的美工。当我换了AI：一个漂亮妹妹当模特然后AI就可以把她的裤子变成超短裙。作为以流水为生命的跨境电商，我不可能在互联网公司早期一样，让公司员工反复阅读《21天学会C++》去提高业务能力。对于新工具的测试，我们可能买了世面上所有的AI，然后告诉他把裤子P成裙子，然后选择一个最符合投放审美的banner就好。 2天的时间，我们选择了gemini，然后一直到现在没换过。对于AI产品的经济和收益而言，他的用户，愿意花钱买单的不是各类专业的程序员，不是让灵宠进化的极客，而是希望有很多照骗的漂亮妹妹，和需要工具替代改变效益的公司。或许世面上的所有的里层LLM模型是一样的，或许其他的稍加训练也可以相同，但是谁会去管他的底层呢？告诉她换裙子，然后选择好看的裙子就好。 xBubble的主要创新是使用专用SOP提升效果，使得很少的提示词也能交付稳定高质量结果，这和命中我的需求。我不需要测试什么样子的AI更适合我的行业，需要很少的提示词就能与期待的结果大差不差。你试过Bubble Pilot就知道，我只是让他换成裙子，很多模型生产的图片就像宾馆门口的小卡片。如果我想变得更完美，我可以用Bubble Engine使用 AI 编程 Agent 生成解决方案变体，构建测试框架，组合候选模型与工具，对比任务样例与质量标准评估输出。如果Bubble Pilot是简单的完成，Bubble Engine就是完美。我张姐 Ella Zhang 在space里面提到：今年重点关注方向是基于 AI Agent 的意图驱动决策机制 dappos基本就是完美切合这个方面，也被yzilabs投了。其实AI在电商中的应用，在我的工作中的应用只是很小的一个点。 AI带来更多是X可能，特别是与加密天然的无需许可且可信的支付体系结合。这不仅仅是张姐喜欢，项目又是AI的，更多的是AI的x可能叙事市场在web2行业，结合在加密，落地在web2+web3。我想着也是xBubble已经被很多web2采用有一定真实业务场景的因素。

传统行业从业者如何看待AI。 AI的核心商业逻辑是以更便捷的方式取代生产力。币圈的中文CT似乎对AI在炫技，不跟是各类的skill训练还是利用AI去交易也好，仿佛把AI当做了一个很厉害的灵宠。但是靠AI交易真的赚的到钱吗？无非是问问ai所谓的瓜是真的吗，让ai做个报纸是应用最多的。鄙人从13年开始做跨境电商，从数字人时期就开始接触跨境电商。对于一个简单的衣服品类的投放：一个漂亮妹妹当模特摄影师月修图800张的美工。当我换了AI：一个漂亮妹妹当模特然后AI就可以把她的裤子变成超短裙。作为以流水为生命的跨境电商，我不可能在互联网公司早期一样，让公司员工反复阅读《21天学会C++》去提高业务能力。对于新工具的测试，我们可能买了世面上所有的AI，然后告诉他把裤子P成裙子，然后选择一个最符合投放审美的banner就好。 2天的时间，我们选择了gemini，然后一直到现在没换过。对于AI产品的经济和收益而言，他的用户，愿意花钱买单的不是各类专业的程序员，不是让灵宠进化的极客，而是希望有很多照骗的漂亮妹妹，和需要工具替代改变效益的公司。或许世面上的所有的里层LLM模型是一样的，或许其他的稍加训练也可以相同，但是谁会去管他的底层呢？告诉她换裙子，然后选择好看的裙子就好。 xBubble的主要创新是使用专用SOP提升效果，使得很少的提示词也能交付稳定高质量结果，这和命中我的需求。我不需要测试什么样子的AI更适合我的行业，需要很少的提示词就能与期待的结果大差不差。你试过Bubble Pilot就知道，我只是让他换成裙子，很多模型生产的图片就像宾馆门口的小卡片。如果我想变得更完美，我可以用Bubble Engine使用 AI 编程 Agent 生成解决方案变体，构建测试框架，组合候选模型与工具，对比任务样例与质量标准评估输出。如果Bubble Pilot是简单的完成，Bubble Engine就是完美。我张姐 Ella Zhang 在space里面提到：今年重点关注方向是基于 AI Agent 的意图驱动决策机制 dappos基本就是完美切合这个方面，也被yzilabs投了。其实AI在电商中的应用，在我的工作中的应用只是很小的一个点。 AI带来更多是X可能，特别是与加密天然的无需许可且可信的支付体系结合。这不仅仅是张姐喜欢，项目又是AI的，更多的是AI的x可能叙事市场在web2行业，结合在加密，落地在web2+web3。我想着也是xBubble已经被很多web2采用有一定真实业务场景的因素。

ALERT的会所

10,191 次观看 • 1 个月前

币安上了一新功能，提现保护，挺狠的比如有一天你被几个大汉按了，拿刀顶着你把币都转给他们这功能只要你开了，不好意思，这钱就谁都转不走它锁的是提现时间账户还能登录，余额还能看，交易和持仓也照常但链上提现这扇门，会被直接焊死 1 到 7 天最狠的地方在于，默认连你本人都没法提前打开因为现实里，手机可能在你手上，验证码可能是你输的，脸也可能是你刷的可你人已经被控制了普通安全系统看到的是本人操作提现保护看的，是这笔钱能不能在极端情况下被强行带走所以它直接把提现塞进时间锁里时间没到，谁来都没用更新到最新的 App - 点左上三横 - 点你头像进入账户信息-点账户安全-下滑找到提现保护-设保护时间币安Binance华语

币安上了一新功能，提现保护，挺狠的比如有一天你被几个大汉按了，拿刀顶着你把币都转给他们这功能只要你开了，不好意思，这钱就谁都转不走它锁的是提现时间账户还能登录，余额还能看，交易和持仓也照常但链上提现这扇门，会被直接焊死 1 到 7 天最狠的地方在于，默认连你本人都没法提前打开因为现实里，手机可能在你手上，验证码可能是你输的，脸也可能是你刷的可你人已经被控制了普通安全系统看到的是本人操作提现保护看的，是这笔钱能不能在极端情况下被强行带走所以它直接把提现塞进时间锁里时间没到，谁来都没用更新到最新的 App - 点左上三横 - 点你头像进入账户信息-点账户安全-下滑找到提现保护-设保护时间币安Binance华语

UNICORN⚡️🦄

234,387 次观看 • 2 个月前

说个暴论，你的审美和品味就是你的提示词，并决定了你使用AI的上限。咱们看看这个案例，零游戏开发经验，两周时间，一个人，做出了一个完整可玩的3D外卖配送游戏🆒 主角是一只戴粉色头盔的卡皮巴拉，骑着电动车在城市里穿梭接单，订单会真实堆叠在后座，掉了就会失败，还有完整的手机App导航和超市捡货系统，很多人看完第一反应都是AI太厉害了，但其实并不是是AI的胜利，本质是人类品味的胜利，他没写几行代码，所有的逻辑模型贴图音乐音效，全都是AI生成的，他只做了3件事， 1️⃣告诉AI我想要一个卡皮巴拉送外卖的游戏， 2️⃣然后在AI生成的一万个版本里， 3️⃣选出那个看起来最好玩的，最后花两周时间一点点打磨细节，调参数摆道具改手感，其实这就是现在大家说的vibe coding，让AI接管了所有的执行层，人类只需要负责方向和品味，以前你得学会编程建模配乐剪辑，才能做出一个游戏，现在你只需要知道，什么东西是好的，很多人说这是作弊，但这才是真正的创意民主化呀，一年前需要一个小团队干几个月的活，现在一个普通人两周就能搞定，我相信未来会有无数这样的作品冒出来，创意会比技术重要一百倍甚至更多。这也回答了那个很多人都在问的问题， AI时代人类到底还有什么用❓ AI确实能生成一切，但它不知道的是什么东西看起来舒服，什么东西玩起来爽，什么东西能让人会心一笑，比如那些纯AI生成的游戏为什么不好玩，因为它们只有技术，没有灵魂，那什么是灵魂呢？我理解灵魂就是那个站在AI背后，做每一个微小选择的人，就是那个知道什么时候该停手，什么时候该再改一下的人，而且我觉得这只是一个开始，今天是浏览器3D游戏，那明天可能就是完整的App，后天甚至是3A级别的游戏原型，我们正在见证一个全新的创作时代，任何人都能把自己的脑洞，变成真正的产品，游戏链接放在评论区了，直接浏览器打开就能玩，建议大家去试试，你会真切地感受到，那个属于普通人的创作黄金时代，真的已经来了！ #AI #游戏开发 #vibecoding

说个暴论，你的审美和品味就是你的提示词，并决定了你使用AI的上限。咱们看看这个案例，零游戏开发经验，两周时间，一个人，做出了一个完整可玩的3D外卖配送游戏🆒 主角是一只戴粉色头盔的卡皮巴拉，骑着电动车在城市里穿梭接单，订单会真实堆叠在后座，掉了就会失败，还有完整的手机App导航和超市捡货系统，很多人看完第一反应都是AI太厉害了，但其实并不是是AI的胜利，本质是人类品味的胜利，他没写几行代码，所有的逻辑模型贴图音乐音效，全都是AI生成的，他只做了3件事， 1️⃣告诉AI我想要一个卡皮巴拉送外卖的游戏， 2️⃣然后在AI生成的一万个版本里， 3️⃣选出那个看起来最好玩的，最后花两周时间一点点打磨细节，调参数摆道具改手感，其实这就是现在大家说的vibe coding，让AI接管了所有的执行层，人类只需要负责方向和品味，以前你得学会编程建模配乐剪辑，才能做出一个游戏，现在你只需要知道，什么东西是好的，很多人说这是作弊，但这才是真正的创意民主化呀，一年前需要一个小团队干几个月的活，现在一个普通人两周就能搞定，我相信未来会有无数这样的作品冒出来，创意会比技术重要一百倍甚至更多。这也回答了那个很多人都在问的问题， AI时代人类到底还有什么用❓ AI确实能生成一切，但它不知道的是什么东西看起来舒服，什么东西玩起来爽，什么东西能让人会心一笑，比如那些纯AI生成的游戏为什么不好玩，因为它们只有技术，没有灵魂，那什么是灵魂呢？我理解灵魂就是那个站在AI背后，做每一个微小选择的人，就是那个知道什么时候该停手，什么时候该再改一下的人，而且我觉得这只是一个开始，今天是浏览器3D游戏，那明天可能就是完整的App，后天甚至是3A级别的游戏原型，我们正在见证一个全新的创作时代，任何人都能把自己的脑洞，变成真正的产品，游戏链接放在评论区了，直接浏览器打开就能玩，建议大家去试试，你会真切地感受到，那个属于普通人的创作黄金时代，真的已经来了！ #AI #游戏开发 #vibecoding

阿绎 AYi

12,095 次观看 • 2 个月前

我现在已经不在即梦用Seedance 2.0了，即使是年付最高会员也得排好几个小时才出视频。改在Yapper用，目前仅对邀请的创作者开放Seedance 2.0模型，15分钟就能生成15秒长度的视频，爽爆了。如果你是有影响力的创作者，我可以帮你引荐。Yapper 官网：

我现在已经不在即梦用Seedance 2.0了，即使是年付最高会员也得排好几个小时才出视频。改在Yapper用，目前仅对邀请的创作者开放Seedance 2.0模型，15分钟就能生成15秒长度的视频，爽爆了。如果你是有影响力的创作者，我可以帮你引荐。Yapper 官网：

Gorden Sun

90,265 次观看 • 4 个月前

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

101,855 次观看 • 2 个月前