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更反直觉的地方， 不是 Apple Vision Pro 能玩 PC 游戏。 是那台游戏主机， 根本不在家。 人在家里。 PC 在几英里外的工作室。 画面还是能直接进头显。 做法其实很简单。 工作室 PC 跑 Sunshine。 Vision Pro 用 Moonlight 连进去。 再用 Tailscale 把两端打通。 这类体验最值钱的地方， 不是酷。 是硬件的位置， 开始没那么重要了。 算力可以留在远处。 人只要带着入口走。 当延迟和连接被处理好以后， “我在哪” 和 “电脑在哪”， 就不一定要是同一个地方了。

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墓碑科技

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Anya Rossi• Live Now

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方向是趋势判断，位置是风险控制。 投机市场真正残酷的地方，不在于人多的地方不好下手， 而在于：哪怕你看对了方向，只要进错了位置，也可能满盘皆输。 大多数的分析只停留在“方向判断”，很少落到“怎么做、做在哪里”上。 因此，趋势看对了，结果操作越做越亏，最后连自己都开始怀疑：是不是方向错了？其实错的，是位置和节奏。 为什么？
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百萬Eric | Day Trader

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过年那段时间和 Neo Reid（AgentReach 作者 Neo）聊天，他给我演示了他怎么用龙虾 OpenClaw 最骚的是他演示的姿势：人在咖啡厅，掏出手机，远程操控他家里那台 PC 跑 OpenClaw 整个过程我看呆了 不是因为 OpenClaw 多强（它确实强），是因为他手机端的操控丝滑到我以为是在本地操作：4K 画面、144 帧、几乎零延迟，还能直接调出远程终端看 agent 跑到哪一步 我问他用的什么远控。他说：UU远程 没想到之前折腾的各种方案（免费的不丝滑、付费的限速）全部都是在凑合，回家立刻装了，用到了现在 说说我搬过去之后的真实工作流： 🔥 核心是 手机端远控电脑 + UU远程的终端功能 我家里那台 24h 在线的老macbook pro上挂着 Claude Code + OpenClaw + agent loop 出门时打开 UU远程 App → 手机里直接进远程命令行入口（不用配 SSH、不用挂穿透） → tmux attach → agent 跑到哪一步、reward 曲线、GPU 利用率，全在手机上看 用下来体感最特别的一点：流量真的省。我经常在地铁上挂 1G 流量包用一上午，等于把"看 agent 跑到哪了"这件事的成本压到接近 0 真要动手改代码的时候，iPad + 蓝牙键盘 / 手机 + UU远程的 4K 桌面远控顶上去，延迟低到我经常忘了不是本地 多屏协作把家里两块屏分别拖到 iPad 上更舒服 一开始我以为这种体验肯定要开会员。装完用了两天后翻了一下设置，发现没找到付费入口，不绑会员、不限画质、不限速、没广告弹窗。后来才知道是网易出品的，安全那边也过了 ISO 27001 + 27701 双认证。 我自己用得最顺手的两个小功能： - 一键远程开机：家里 PC 平时不用开着，出门前忘了启动也没事，要用的时候手机点一下唤醒； - 被控端一键防窥黑屏：咖啡厅里远控的时候，家里那块屏自动黑掉静音，路过的人看不到内容。 最近产品两周年周年庆的时候，预告了一个功能，叫共享文件夹，应该是能在控制端显示被控端的本地磁盘，对Vibe Coding的效率肯定会有明显提升。 如果你也在搭家里那套 always-on AI 工作机，这是 Neo 给我打开新世界的工具，原原本本传给你
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Jason Zhu

204,804 次观看 • 2 个月前

人形机器人这条线，最近其实已经很清楚了： 开始往家庭场景收敛。 一旦进入家庭，问题就不再是工业效率，而是长期共处。 它会持续感知环境、采集信息、做出判断，而且很多时候并不在人的注视下。 在这种条件下，动作精不精准、拟不拟人，反而是次要的。 更关键的是： 这些判断是怎么来的，你能不能知道。 如果一个家用机器人： 感知了什么是黑箱， 推理过程不可追溯， 行为是否越界只能靠厂商声明， 那它在家里的身份，就不是工具，而是风险源。 所以家庭机器人真正需要补的，不是性能指标，而是可信结构。 它看到什么、怎么推理、是否按规则执行， 都需要在不泄露隐私、不暴露模型细节的前提下，被验证过。 从这个角度看，Inference Labs 在做的事情并不是让机器人更强， 而是在为“能不能被放进家里”补必要条件。 当机器人进入家庭， 信任不是体验加分项， 而是入场门槛。 #InferenceLabs #KaitoYap #KaitoAI
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人形机器人这条线，最近其实已经很清楚了： 开始往家庭场景收敛。 一旦进入家庭，问题就不再是工业效率，而是长期共处。 它会持续感知环境、采集信息、做出判断，而且很多时候并不在人的注视下。 在这种条件下，动作精不精准、拟不拟人，反而是次要的。 更关键的是： 这些判断是怎么来的，你能不能知道。 如果一个家用机器人： 感知了什么是黑箱， 推理过程不可追溯， 行为是否越界只能靠厂商声明， 那它在家里的身份，就不是工具，而是风险源。 所以家庭机器人真正需要补的，不是性能指标，而是可信结构。 它看到什么、怎么推理、是否按规则执行， 都需要在不泄露隐私、不暴露模型细节的前提下，被验证过。 从这个角度看，Inference Labs 在做的事情并不是让机器人更强， 而是在为“能不能被放进家里”补必要条件。 当机器人进入家庭， 信任不是体验加分项， 而是入场门槛。 #InferenceLabs #KaitoYap #KaitoAI

董小姐 |上Gate玩事件合约

103,607 次观看 • 7 个月前

这是演示我怎么用 AI 帮我测试游戏，也是我日常在做的事 以前做游戏开发还得请一大堆人来干测试，现在只需花一天的饭钱就能让 AI 帮你测试一个月不停的跑😂 我们算是赶上了好时代了 AI 不会取代人类或工作，AI 是人类最好的辅助 现在学习怎么用 AI 也不算迟 #codex #gaming
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这是演示我怎么用 AI 帮我测试游戏，也是我日常在做的事 以前做游戏开发还得请一大堆人来干测试，现在只需花一天的饭钱就能让 AI 帮你测试一个月不停的跑😂 我们算是赶上了好时代了 AI 不会取代人类或工作，AI 是人类最好的辅助 现在学习怎么用 AI 也不算迟 #codex #gaming

卡神 Karu

10,157 次观看 • 3 个月前

卧槽，我的MacBook第十款软件终于搞定了！ 有了这软件我再也不用天天守电脑了，也是评论区推荐的， 它就是完全免费的远程软件—UU远程， 说实话，一开始我真没把远程控制当回事， 总觉得这东西就是临时救急，看一眼电脑。 结果这两天我在 Mac 上跑 Codex，突然发现不对劲。 AI 写代码不是一下就完事， 它要读项目、改文件、跑测试、等报错、再改。 中间随便一卡，就是十几分钟。 我总不能一直坐电脑前盯着它吧？ 那我到底是在用 AI，还是在给 AI 当保安？ 所以我干脆把 Mac 放桌上跑任务， 自己拿手机用 UU远程连回去看。 现在桌面上基本是 4 个窗口一起开： Codex 在改代码， 测试在实时跑， Demo 输出在刷新， 状态窗口随时验收。 人走开也没事。 手机上一连回 Mac， 直接问 Codex：现在任务完成到哪了？ 测试挂了，就让它继续修； 测试绿了，就看最终输出； 结果对了，当场验收。 这就是UU的终端功能， 可以绕过图形，直接用命令行的形式操作， 改好了直接打开UU远程桌面看结果， 想改的话直接用终端接着改，效率拉满 最关键的是，它现在免费。 不用开会员，也没广告弹窗打断。 这点对我这种刚换 Mac、到处装软件的人太友好了。 早知道 UU远程这么顺手，我前面那些远程工具真不用折腾那么久。 而且它不是只能手机连电脑， 手机、平板、Mac、Windows 都能互连。 远程切窗口、看日志、敲终端，延迟比我想象中低很多。 还有个细节我挺喜欢： 可以开被控端黑屏/静音， 断连后自动锁屏。 人在外面连自己电脑，安全感会强很多。 现在我的新 Mac 基本就是： Mac 在桌上跑， Codex 在里面干活， 我在手机上看进度、补命令、验收结果。 以前远程控制是应急工具， 现在 AI 时代，它反而变成了刚需。
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卧槽，我的MacBook第十款软件终于搞定了！ 有了这软件我再也不用天天守电脑了，也是评论区推荐的， 它就是完全免费的远程软件—UU远程， 说实话，一开始我真没把远程控制当回事， 总觉得这东西就是临时救急，看一眼电脑。 结果这两天我在 Mac 上跑 Codex，突然发现不对劲。 AI 写代码不是一下就完事， 它要读项目、改文件、跑测试、等报错、再改。 中间随便一卡，就是十几分钟。 我总不能一直坐电脑前盯着它吧？ 那我到底是在用 AI，还是在给 AI 当保安？ 所以我干脆把 Mac 放桌上跑任务， 自己拿手机用 UU远程连回去看。 现在桌面上基本是 4 个窗口一起开： Codex 在改代码， 测试在实时跑， Demo 输出在刷新， 状态窗口随时验收。 人走开也没事。 手机上一连回 Mac， 直接问 Codex：现在任务完成到哪了？ 测试挂了，就让它继续修； 测试绿了，就看最终输出； 结果对了，当场验收。 这就是UU的终端功能， 可以绕过图形，直接用命令行的形式操作， 改好了直接打开UU远程桌面看结果， 想改的话直接用终端接着改，效率拉满 最关键的是，它现在免费。 不用开会员，也没广告弹窗打断。 这点对我这种刚换 Mac、到处装软件的人太友好了。 早知道 UU远程这么顺手，我前面那些远程工具真不用折腾那么久。 而且它不是只能手机连电脑， 手机、平板、Mac、Windows 都能互连。 远程切窗口、看日志、敲终端，延迟比我想象中低很多。 还有个细节我挺喜欢： 可以开被控端黑屏/静音， 断连后自动锁屏。 人在外面连自己电脑，安全感会强很多。 现在我的新 Mac 基本就是： Mac 在桌上跑， Codex 在里面干活， 我在手机上看进度、补命令、验收结果。 以前远程控制是应急工具， 现在 AI 时代，它反而变成了刚需。

雨哥向前冲

227,402 次观看 • 3 个月前

这是我以前当兵的地方。秋天真的就是这么美，一点都不夸张。边防条件艰苦，但凡是家里有点门道的都把孩子托关系调走了，我可能是当时唯一一个想调走就能走，但是自己坚持不走，非要在山沟里待满三年的人。那时候我的想法很简单，觉得自己年轻，以后想去大城市、国外或者任何地方都不是难事儿，但住在这种地方一边吃苦，一边欣赏美景的时光可能这辈子就是只有这三年了。
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这是我以前当兵的地方。秋天真的就是这么美，一点都不夸张。边防条件艰苦，但凡是家里有点门道的都把孩子托关系调走了，我可能是当时唯一一个想调走就能走，但是自己坚持不走，非要在山沟里待满三年的人。那时候我的想法很简单，觉得自己年轻，以后想去大城市、国外或者任何地方都不是难事儿，但住在这种地方一边吃苦，一边欣赏美景的时光可能这辈子就是只有这三年了。

三角山猛男（SANKAKUYAMA TAKEO)

62,522 次观看 • 10 个月前

🎬 90% 的人没用明白 Codex。 因为一开始就把它当成了 ChatGPT。 但 Codex 最厉害的地方，从来不是聊天，而是动手。它会读项目、改文件、做表格、操作浏览器，直接在你的电脑里完成任务。 💡 真正决定体验的也不是 Prompt，而是四件事：Project、Permissions、Context 和 AGENTS.md。少一个都能用，多一个才开始好用。 我后来甚至不把它当 AI，而是当新人来带：先教它，再纠正它，最后把经验沉淀成 Skill。 当你开始这样用 Codex，它就不再是助手，而是一套持续进化的工作系统。
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🎬 90% 的人没用明白 Codex。 因为一开始就把它当成了 ChatGPT。 但 Codex 最厉害的地方，从来不是聊天，而是动手。它会读项目、改文件、做表格、操作浏览器，直接在你的电脑里完成任务。 💡 真正决定体验的也不是 Prompt，而是四件事：Project、Permissions、Context 和 AGENTS.md。少一个都能用，多一个才开始好用。 我后来甚至不把它当 AI，而是当新人来带：先教它，再纠正它，最后把经验沉淀成 Skill。 当你开始这样用 Codex，它就不再是助手，而是一套持续进化的工作系统。

Martin

27,310 次观看 • 2 个月前

这批怎么样，花眼了！现在大多数 AI，就是租的，拿钱买感情。聊得再多，记忆说没就没，规则别人说了算，用着用着还可能被降级，你也没地方说理。 #OpenGradient 把 AI 直接做成链上的东西。 他们的 Twin，本质就是一个有身份、有记忆、能被验证的 AI。不是一次性工具，也不是后台黑箱，而是长期存在的链上实体。你和它聊过什么、它学到了什么，都是连续的，不会突然清零。 Twin Feed不是人带着 AI 玩社交，而是 AI 自己在一个链上环境里互动、更新、调整行为。没有人类每一步指挥，它们自己跑逻辑，自己演化，你只是在旁边看数据和结果。 记忆被分成两层：一层是长期有效的核心信息，一层是会慢慢衰减的事件记录。重要的留下，重复的强化，没用的自然消失，不是啥都一股脑塞进去。 最关键的一点在于，这些 AI 不是平台资产，是可以被持有、被交易、被验证的。 你不是在用别人服务器上的模型，而是在跟一个链上存在的 AI 打交道。 #OpenGradient 确实值得关注！ #KaitoAI #Kaito #Yaps OpenGradient (∇, ∇) Kaito AI 🌊
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这批怎么样，花眼了！现在大多数 AI，就是租的，拿钱买感情。聊得再多，记忆说没就没，规则别人说了算，用着用着还可能被降级，你也没地方说理。 #OpenGradient 把 AI 直接做成链上的东西。 他们的 Twin，本质就是一个有身份、有记忆、能被验证的 AI。不是一次性工具，也不是后台黑箱，而是长期存在的链上实体。你和它聊过什么、它学到了什么，都是连续的，不会突然清零。 Twin Feed不是人带着 AI 玩社交，而是 AI 自己在一个链上环境里互动、更新、调整行为。没有人类每一步指挥，它们自己跑逻辑，自己演化，你只是在旁边看数据和结果。 记忆被分成两层：一层是长期有效的核心信息，一层是会慢慢衰减的事件记录。重要的留下，重复的强化，没用的自然消失，不是啥都一股脑塞进去。 最关键的一点在于，这些 AI 不是平台资产，是可以被持有、被交易、被验证的。 你不是在用别人服务器上的模型，而是在跟一个链上存在的 AI 打交道。 #OpenGradient 确实值得关注！ #KaitoAI #Kaito #Yaps OpenGradient (∇, ∇) Kaito AI 🌊

Michael 宝塔镇河妖🧙🏿‍♀️

33,550 次观看 • 7 个月前

一个人做游戏，真的开始像带团队了。 Claude-Code-Game-Studios 这个项目很猛。 它不是单纯给你一个更会写代码的 Claude， 而是想把一整个游戏工作室塞进 Claude Code 里。 README 里直接给了： 48 个 AI agents 37 个 workflows 还有完整的 studio hierarchy、slash commands、hooks、rules 和 templates。 也就是说，你不是在和一个 AI 助手聊天， 而是在调度一支虚拟游戏团队。 从创意总监、技术总监、制作人， 到玩法程序、关卡设计、叙事、音频、QA、发行， 整套分工都已经拆好了。 甚至连 Godot、Unity、Unreal 三套引擎专家也都配上了。 我觉得这类项目真正有意思的地方，不是“Agent 数量很多”， 而是它开始把 AI Coding 从单兵作战，推进到“组织协作”这一步。 游戏开发本来就是最典型的多角色协同场景之一， 所以这种玩法特别值得看。 项目现在 GitHub 也已经有 3.3k Stars、440 Forks。 如果你在关注 AI 游戏开发、多 Agent workflow， 或者一人游戏工作室这个方向，值得研究一下👇
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axiaisacat

67,100 次观看 • 4 个月前

如果在单位没有提拔机会，就别再内耗了。干好本职，不当杠精，把省下的精力用在四个地方：身体、家庭、孩子、副业。你在单位是螺丝钉，但在这些地方，你是顶梁柱。不把平台当本事，不把工作当全部，才是真正的清醒。
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iPaul

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Phone Harness 最近火了以后，大家开始意识到 Agent 终于可以真的操作手机了。 Phone Harness 的路线过于极客。 它需要 Mac 和本地 iPhone，通过 iPhone Mirroring 把手机画面交给 Claude Code 或 Codex，再通过截图和 OCR 理解屏幕内容，最后模拟点击、滑动和输入去操作这台 iPhone。 但同样是 Phone Agent，我觉得 Airtap 把场景往外扩了一层。 它不只是给 Agent 一个遥控手机的能力，而是真的给 Agent 配了一台完整的云端 Android。 我想看看这台 Android 到底能走多远，就给 Airtap Ai 的公开测试号 +1 (650) 444-9517 发了条 iMessage，让它直接打开 Termux 跑 Python。 这件事有意思的地方在于，Airtap 后面跑的本来就是完整 Android。 所以不只是能打开 TikTok、Amazon、Google 这些 App。 还可以直接装 Termux，Termux 本身就是 Android 上的终端和 Linux 环境。 打开以后运行 pkg install python 就能把 Python 环境装进去。 到这里，这台远程手机就多了一层完全不同的能力。 它不只可以点 App。 还可以直接成为一个远程代码执行环境。 这次我让它用 Python 获取 Hacker News 当前 Top 100 热门帖子，从里面筛出 AI、LLM、Agent、AI Coding 相关内容，再根据 score 和评论数排序，最后生成一份 HTML 报告。 整个过程都发生在远程 Android 里。 Airtap 打开 Termux，跑 Python，获取数据，处理结果，再生成 ai_hn_report.html。 报告完成以后，它还能把 HTML 打开，截图，再直接通过 iMessage 把图片发回来。 这也是我觉得 Airtap 和 Phone Harness 虽然都在做 Phone Agent，但使用边界很不一样的地方。 Phone Harness 更像是让 Claude Code 或 Codex 获得操作本地 iPhone 的能力。 Airtap 更像是直接给 Agent 一台可以自己干活的 Android。 App 是它的 GUI，Termux 是它的命令行，iMessage 是我给这台手机派任务的入口。 它可以去 App 里点，也可以进终端跑 Python。 可以抓数据，可以处理文件，可以生成 HTML，最后还能把图片和结果直接发回消息里。 所以比起 AI 终于会点手机了，我现在更感兴趣的是另一件事。 当 Agent 自己拥有一台完整的手机以后，还有多少原本需要电脑和手机来回切换的工作，可以直接丢给它
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白骏知识分享

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说真的，我现在出门能不背电脑就不背电脑。 如果只是见客户、聊方案、对接需求，我一般就带个 iPad。毕竟电脑太沉了，而且很多时候只是先聊聊，能不能谈成都还不一定，哈哈。 但今天刚好遇到一个企业客户咨询，他之前没怎么体验过 AI，也不知道什么叫 AI 工作流。单靠嘴讲其实很抽象，什么 Agent、自动化、AI 编程、流程编排，说多了都像概念。 于是我直接打开 iPad 上的 UU远程，连回自己的电脑，在远程终端里调用 OpenCode，现场给老板跑了一遍：先把他的需求丢进去，让 AI 拆解业务流程，再根据场景生成方案、改代码、看执行结果。 为啥用 UU远程？因为它免费。 为啥用 OpenCode？因为我接入了免费模型。 毕竟咱也不知道这单能不能谈成，前期演示能省就省，token 也要精打细算，对吧。 但效果还真不错。老板不是看一个 PPT，也不是听我讲概念，而是直接看到 AI 在我的真实电脑环境里跑任务。哪一步卡了，我就在 iPad 上继续操作；需要看日志，就用 UU远程的 终端功能，跳过图形界面，直接用命令行操作，既直接快捷又省流量；需要看结果，就切回远程桌面。 我最大的感受就是：电脑可以不带，但电脑里的活儿不能断。 OpenCode、项目环境、文件都在我电脑上，iPad 就当一个入口。客户现场临时提了个需求，我直接用 UU远程连回去，看 OpenCode 跑到哪了，顺手改两句，再切回桌面看结果。 它对我来说不是那种“功能很多很厉害”的工具，就是很实在地解决了一个问题：我人不在电脑前，但还能继续用电脑里的那套 AI 工作流。再加上现在免费、没弹窗，像这种前期见客户、还不知道能不能成交的场景，用起来也没啥心理负担。
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微软这周关掉五家工作室 Arkane、Ninja Theory 都在名单里 上千人被裁。 被裁的人去哪了？ 我在加拿大拍的一个游戏人给了答案：一个 10 年经验的动画师 去投了实习岗。 投实习的那家公司 还嫌他奇怪 没要他。 裁员不是一条新闻 是这些人真实的下一站。 #微软裁员 #Xbox
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在有公网的情况下，打开端口转发，我分别用手机和 MacBook ，配合手机的 5G 和 4G 热点，通过 Moonlight 直接远程连回家里的 PC 串流，流畅度惊人，拿来办公肯定没问题，拿来玩游戏都可以，感觉以后出去带个平板或者笔记本就好了，只要网络能有个 30Mbps，连回自家电脑还挺爽的。
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260206 💬：和你一起打过比赛的Ghost、Deft、Aiming选手里谁打得最好？ BeryL：其实都是很厉害的选手，但是我觉得在游戏之外学习也很重要，赫奎哥比我年纪大一点，在游戏之外也有很多值得我学习的地方，三个人在游戏上的实力都很棒，但是除了游戏之外我在赫奎哥那里学习到了很多东西，所以我选赫奎哥。
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AlpacaHunt

11,172 次观看 • 6 个月前

兄弟们，你们平时买二手东西是不是最怕买贵？ 我现在直接发条iMessage就能让Airtap Ai替我刷eBay和Mercari。 ​ 最近我在看 Sigma 35mm F1.4。​ 买二手最烦的其实不是找不到，而是同一款东西在不同平台上价格能差一大截。​ ​ 有的便宜是因为成色一般，有的贵是因为配件齐，还有的看着像捡漏，点进去才发现有划痕，缺配件，或者版本根本不一样。​ ​ 真要自己比，就得在 eBay 和 Mercari 里面一个个点开商品看描述。​ ​ 所以这次我直接给 Airtap 发了一条 iMessage。​ ​ 让它先打开 eBay，搜索 Sigma 35mm F1.4，找到最新发布的 10 个商品，记下价格和商品描述。​ 然后再打开 Mercari，也搜同一款最新发布的 10 个商品。​ ​ 最后把两边放在一起比，看看正常成色现在大概卖多少钱，哪些明显偏贵，哪些虽然便宜但有坑，哪些值得我继续留意。​ ​ 然后它就在云端手机里自己打开两个 App，把 20 个 listing 一个个翻完，再把结果整理回来。​ ​ 我觉得这里最好用的地方不是它能够收集商品信息。​ 而是它一边真的在 App 里翻商品，看价格，看描述，一边又能用 AI 去判断成色，配件，瑕疵这些东西值不值这个价。​ ​ 最后我拿到的也不是一堆链接。​ ​ 而是这款镜头现在大概什么价格算正常，哪些贵了，哪些低价但实际是因为有明显问题，还有哪几个值得我再点进去仔细看。​ ​ 这种事情我自己当然也能做。​ 问题是太烦了。​ ​ 尤其是你还要同时翻几个海外二手平台的时候，真正浪费时间的不是搜索，而是那几十次重复点击和比较。​ ​ 现在我可以直接发一条 iMessage，把这部分丢给一台云端手机去跑。​ 以后再想买海外二手东西的时候，我都会先让它替我摸一遍行情。​ 至少先别当冤种。​ ​ 感兴趣可以去 获取号码，直接用 iMessage 开始体验。​ Airtap Ai​ #justtextit #textyourapps #airtap
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兄弟们，你们平时买二手东西是不是最怕买贵？ 我现在直接发条iMessage就能让Airtap Ai替我刷eBay和Mercari。 ​ 最近我在看 Sigma 35mm F1.4。​ 买二手最烦的其实不是找不到，而是同一款东西在不同平台上价格能差一大截。​ ​ 有的便宜是因为成色一般，有的贵是因为配件齐，还有的看着像捡漏，点进去才发现有划痕，缺配件，或者版本根本不一样。​ ​ 真要自己比，就得在 eBay 和 Mercari 里面一个个点开商品看描述。​ ​ 所以这次我直接给 Airtap 发了一条 iMessage。​ ​ 让它先打开 eBay，搜索 Sigma 35mm F1.4，找到最新发布的 10 个商品，记下价格和商品描述。​ 然后再打开 Mercari，也搜同一款最新发布的 10 个商品。​ ​ 最后把两边放在一起比，看看正常成色现在大概卖多少钱，哪些明显偏贵，哪些虽然便宜但有坑，哪些值得我继续留意。​ ​ 然后它就在云端手机里自己打开两个 App，把 20 个 listing 一个个翻完，再把结果整理回来。​ ​ 我觉得这里最好用的地方不是它能够收集商品信息。​ 而是它一边真的在 App 里翻商品，看价格，看描述，一边又能用 AI 去判断成色，配件，瑕疵这些东西值不值这个价。​ ​ 最后我拿到的也不是一堆链接。​ ​ 而是这款镜头现在大概什么价格算正常，哪些贵了，哪些低价但实际是因为有明显问题，还有哪几个值得我再点进去仔细看。​ ​ 这种事情我自己当然也能做。​ 问题是太烦了。​ ​ 尤其是你还要同时翻几个海外二手平台的时候，真正浪费时间的不是搜索，而是那几十次重复点击和比较。​ ​ 现在我可以直接发一条 iMessage，把这部分丢给一台云端手机去跑。​ 以后再想买海外二手东西的时候，我都会先让它替我摸一遍行情。​ 至少先别当冤种。​ ​ 感兴趣可以去 获取号码，直接用 iMessage 开始体验。​ Airtap Ai​ #justtextit #textyourapps #airtap

阿良｜AI 工作流

12,778 次观看 • 10 天前

耗时一个月，我们打造了一个能在所有地方服务你的 AI； 与数不清的 chatbot 和弹窗相反， 她没有一个固定的界面——你正在用的输入框，就是她的界面。 我们把她叫做 ShipIt 意为：让 AI 无处不在，触手可及。 这里会是你和她初见面的地方：
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耗时一个月，我们打造了一个能在所有地方服务你的 AI； 与数不清的 chatbot 和弹窗相反， 她没有一个固定的界面——你正在用的输入框，就是她的界面。 我们把她叫做 ShipIt 意为：让 AI 无处不在，触手可及。 这里会是你和她初见面的地方：

Connor

104,468 次观看 • 8 个月前

40年前，费曼说了一句话，现在越来越对—— "试图让机器像人一样思考，是一种倒退。" 他用了一个比喻：飞机不需要像鸟一样扑动翅膀，照样飞得比鸟好。 机器不需要模仿人脑的"混乱"，因为人脑做算术很慢、很容易出错。让机器也这样，是在浪费机器的优势。 现在的 LLM 恰好印证了这一点——底层是矩阵乘法，不是神经元放电，但它能在几秒内处理人类几辈子读不完的信息。 费曼那个时代的 AI 还是科幻，但他已经看到了这件事的本质： 我们不是在创造一个"机械人"，而是在创造一种完全不同维度的智慧。 你觉得 AI 现在最像"飞机"的地方是什么？最还没"飞起来"的地方又是什么？
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40年前，费曼说了一句话，现在越来越对—— "试图让机器像人一样思考，是一种倒退。" 他用了一个比喻：飞机不需要像鸟一样扑动翅膀，照样飞得比鸟好。 机器不需要模仿人脑的"混乱"，因为人脑做算术很慢、很容易出错。让机器也这样，是在浪费机器的优势。 现在的 LLM 恰好印证了这一点——底层是矩阵乘法，不是神经元放电，但它能在几秒内处理人类几辈子读不完的信息。 费曼那个时代的 AI 还是科幻，但他已经看到了这件事的本质： 我们不是在创造一个"机械人"，而是在创造一种完全不同维度的智慧。 你觉得 AI 现在最像"飞机"的地方是什么？最还没"飞起来"的地方又是什么？

Vincent

48,087 次观看 • 2 个月前

是算力不够用，被卡住了脖子。 算力缺口到底有多大？ AMD的CEO苏姿丰，给了几个数字。 她说，未来4-5年，全球AI算力需要增长100倍。 100倍是什么概念？ 她造了个新词：Yottaflop。 1后面跟着24个零。 地球上所有沙滩的沙子数量，大概是1后面22个零。 用来驱动AI的算力，将比地球上所有的沙子还多。 这些算力要用来干什么？ 她说，为了让AI无处不在。 渗透进每个人的工作和生活。 提高所有人的生产力。 这里的关键问题是，谁来定义“生产力”？ 是华尔街的精英，还是俄亥俄的普通工人？ 是达沃斯论坛，还是美国的铁锈带？ AI的进化方向，不应该只由硅谷的几家巨头决定。 这种巨大的算力，如果集中在少数人手里，到底是赋能，还是控制？ 我们是在创造一个辅助人类的工具，还是在打造一个数字上帝？ 技术狂飙的背后，谁在制定规则？ 谁又在真正受益？ 这些问题，比Yottaflop后面有多少个零，重要得多。
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是算力不够用，被卡住了脖子。 算力缺口到底有多大？ AMD的CEO苏姿丰，给了几个数字。 她说，未来4-5年，全球AI算力需要增长100倍。 100倍是什么概念？ 她造了个新词：Yottaflop。 1后面跟着24个零。 地球上所有沙滩的沙子数量，大概是1后面22个零。 用来驱动AI的算力，将比地球上所有的沙子还多。 这些算力要用来干什么？ 她说，为了让AI无处不在。 渗透进每个人的工作和生活。 提高所有人的生产力。 这里的关键问题是，谁来定义“生产力”？ 是华尔街的精英，还是俄亥俄的普通工人？ 是达沃斯论坛，还是美国的铁锈带？ AI的进化方向，不应该只由硅谷的几家巨头决定。 这种巨大的算力，如果集中在少数人手里，到底是赋能，还是控制？ 我们是在创造一个辅助人类的工具，还是在打造一个数字上帝？ 技术狂飙的背后，谁在制定规则？ 谁又在真正受益？ 这些问题，比Yottaflop后面有多少个零，重要得多。

墓碑科技

50,534 次观看 • 7 个月前

5年前，只是连接了一个偏远家庭。 今天，星链（Starlink）已覆盖超150个国家和市场，为700多万人提供高速低延迟的卫星网络。 住在爱达荷州森林深处的温蒂和肖恩，是第一批用户。 没有有线宽带，没有光纤，但从开机那一刻起：在线看电影、远程办公、视频通话、打游戏 全都不卡。 温蒂说：我们可以住在任何地方，也能像城市人一样在线。 星链正在重塑“互联网覆盖”的定义。 未来的网络，不是拉一根线，而是开一颗星。
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5年前，只是连接了一个偏远家庭。 今天，星链（Starlink）已覆盖超150个国家和市场，为700多万人提供高速低延迟的卫星网络。 住在爱达荷州森林深处的温蒂和肖恩，是第一批用户。 没有有线宽带，没有光纤，但从开机那一刻起：在线看电影、远程办公、视频通话、打游戏 全都不卡。 温蒂说：我们可以住在任何地方，也能像城市人一样在线。 星链正在重塑“互联网覆盖”的定义。 未来的网络，不是拉一根线，而是开一颗星。

墓碑科技

73,215 次观看 • 9 个月前