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最近在 GitHub 上刷到一个挺炸的开源项目：Wren AI 它本质上是在做一件我们都很熟、但一直没被真正解决好的事：让不懂 SQL 的人，也能自己查数据库。 比如说，业务、运营想看数据，第一反应就是来敲后端：“帮我查下上个月销量前 3 的产品”“这个转化率能不能按渠道拆一下”。 SQL 本身不难，但沟通成本、来回确认、临时插队，才是真正耗时间的地方。 Wren AI 的思路很直接：对话即查询。 你直接用自然语言问问题，它会自动生成 SQL、跑库、给结果，甚至顺手把图也画好（柱状图、折线图那种）。 可以把它理解成一个 “自带 AI 分析师的开源版 Metabase”，但门槛更低，不用拖字段、不用写 SQL。 比较关键的一点是，它不是那种“裸 Text-to-SQL”。 Wren AI 引入了 Semantic Layer（语义层），你可以提前把业务指标、表关系、口径定义清楚，相当于给大模型加了一层“业务护栏”。 这一步虽然需要懂数据库的人前期配置一下，但一旦理顺，后面业务方基本很难把数据问歪，准确性和安全性都高很多。 模型和部署这块也挺对技术人的胃口： ·云模型：OpenAI / Claude / Gemini 都能接 ·数据不出内网：可以配 Ollama + 本地模型（比如 DeepSeek） ·数据库支持也很全：MySQL、Postgres、ClickHouse、DuckDB 基本全覆盖 ·安装也不折腾，有 Docker 基本就是一键起 整体看下来，我觉得它特别适合两种场景：...

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sitin

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30,018 次观看 • 5 个月前 •via X (Twitter)

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一款非常棒的AI数据交互工具：WrenAI，你可以用自然语言提问，它能理解你的意图并生成SQL查询，还能把数据转成图表、表格、报表和BI等，非常适合数据团队 它是一个端到端的解决方案，不只是SQL生成，它提供了从提问到数据可视化、报表生成一套完整流程 支持英语、德语、西班牙语、法语、日语、韩语、葡萄牙语、中文等多语言 支持语义理解，它能理解数据背后的语义和业务逻辑，生成的SQL查询更精准 提供无缝端到端的工作流，你可以输出CSV或JSON格式导入到Excel或Google表格中进一步使用 #AI数据交互工具 #WrenAI #AISQL查询
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一款非常棒的AI数据交互工具：WrenAI，你可以用自然语言提问，它能理解你的意图并生成SQL查询，还能把数据转成图表、表格、报表和BI等，非常适合数据团队 它是一个端到端的解决方案，不只是SQL生成，它提供了从提问到数据可视化、报表生成一套完整流程 支持英语、德语、西班牙语、法语、日语、韩语、葡萄牙语、中文等多语言 支持语义理解，它能理解数据背后的语义和业务逻辑，生成的SQL查询更精准 提供无缝端到端的工作流，你可以输出CSV或JSON格式导入到Excel或Google表格中进一步使用 #AI数据交互工具 #WrenAI #AISQL查询

AIGCLINK

28,624 次观看 • 1 年前

最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl， 一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。 一句话总结： 它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。 只要给它一个 URL，它就会自动： - 抓取整站页面 - 清洗网页内容 - 解析结构信息 - 输出 Markdown / JSON 也就是说： 网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。 现在很多 AI 项目的数据流程其实都是： 网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用 如果你在做： - AI Agent - RAG 知识库 - 自动化数据采集 这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了
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最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl， 一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。 一句话总结： 它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。 只要给它一个 URL，它就会自动： - 抓取整站页面 - 清洗网页内容 - 解析结构信息 - 输出 Markdown / JSON 也就是说： 网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。 现在很多 AI 项目的数据流程其实都是： 网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用 如果你在做： - AI Agent - RAG 知识库 - 自动化数据采集 这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了

开发者Hailey

139,754 次观看 • 4 个月前

GitHub 宝藏项目：MinerU（5.8 万 ⭐） 它把 PDF 直接变成 AI 能用的数据 以前处理 PDF： 表格乱 公式废 排版崩 OCR 一堆垃圾 能用，但很痛苦。 MinerU 不一样： 它在理解文档，不是读文字 文本、表格、公式一起解析 结构完整还原（标题、段落、表格） 公式转 LaTeX 自动去掉页眉页脚 关键就一个： 把非结构化 PDF 变成结构化数据 这一步，正好是 AI 最难的入口。 别人还在做 OCR， 它已经在做 AI 数据预处理了。 做 RAG、Agent、知识库的， 这个可以直接上手试。
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GitHub 宝藏项目：MinerU（5.8 万 ⭐） 它把 PDF 直接变成 AI 能用的数据 以前处理 PDF： 表格乱 公式废 排版崩 OCR 一堆垃圾 能用，但很痛苦。 MinerU 不一样： 它在理解文档，不是读文字 文本、表格、公式一起解析 结构完整还原（标题、段落、表格） 公式转 LaTeX 自动去掉页眉页脚 关键就一个： 把非结构化 PDF 变成结构化数据 这一步，正好是 AI 最难的入口。 别人还在做 OCR， 它已经在做 AI 数据预处理了。 做 RAG、Agent、知识库的， 这个可以直接上手试。

开发者Hailey

35,459 次观看 • 3 个月前

这项目我可太爱了！！ 一个哥们把1324个健身动作全整理完了，英文、西班牙语、意大利语、土耳其语、俄语、中文，六种语言的动作讲解全翻好了。 本来这事你至少得雇两个人，一个整理数据，一个翻译。现在一个开源仓库，建表SQL、API代码、连LLM提示词都给你写好了，复制粘贴就能用了。 我最近减肥中，打算自己搞个小程序，监督训练，就看到了这个宝藏项目。 其实，做健身产品最头疼的从来不是UI界面。是把1324个动作挨个录完，把英文讲解一字一句翻成中文，再琢磨数据存哪、怎么让App读到这些数据。这堆东西，一个人干至少两周，外包出去少说两万。 这个仓库把三件事全替你干了。打开这个仓库你能拿到什么： 1324个动作的数据库，按部位、器械、目标肌肉全部分好了，拿来就能用 六种语言的讲解翻译全齐，不用自己雇人译 选个数据库类型，建表代码自动生成，不用从零建库 接口直接给你写好，七八种语言都能跑，改个地址就行 最狠的，连让AI帮你生成整个后端的提示词都写好了 数据录好了，六种语言翻好了，数据库怎么建也用不着你想了。打开setup.html，选一下你用的数据库类型，四五个主流的一列都支持，建表代码直接生成。 你连接口都不用自己看代码写了，选完框架和数据库，它给你生成一段提示词，直接甩给Claude或者GPT，一条消息整个后端就出来了。 老王自己跑了一趟，先做了个网页版吧，半小时全通了，六种语言的接口一个没落。 你也可以尝试一下，做一个自己的健身管家。
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这项目我可太爱了！！ 一个哥们把1324个健身动作全整理完了，英文、西班牙语、意大利语、土耳其语、俄语、中文，六种语言的动作讲解全翻好了。 本来这事你至少得雇两个人，一个整理数据，一个翻译。现在一个开源仓库，建表SQL、API代码、连LLM提示词都给你写好了，复制粘贴就能用了。 我最近减肥中，打算自己搞个小程序，监督训练，就看到了这个宝藏项目。 其实，做健身产品最头疼的从来不是UI界面。是把1324个动作挨个录完，把英文讲解一字一句翻成中文，再琢磨数据存哪、怎么让App读到这些数据。这堆东西，一个人干至少两周，外包出去少说两万。 这个仓库把三件事全替你干了。打开这个仓库你能拿到什么： 1324个动作的数据库，按部位、器械、目标肌肉全部分好了，拿来就能用 六种语言的讲解翻译全齐，不用自己雇人译 选个数据库类型，建表代码自动生成，不用从零建库 接口直接给你写好，七八种语言都能跑，改个地址就行 最狠的，连让AI帮你生成整个后端的提示词都写好了 数据录好了，六种语言翻好了，数据库怎么建也用不着你想了。打开setup.html，选一下你用的数据库类型，四五个主流的一列都支持，建表代码直接生成。 你连接口都不用自己看代码写了，选完框架和数据库，它给你生成一段提示词，直接甩给Claude或者GPT，一条消息整个后端就出来了。 老王自己跑了一趟，先做了个网页版吧，半小时全通了，六种语言的接口一个没落。 你也可以尝试一下，做一个自己的健身管家。

产品经理老王霸

33,033 次观看 • 14 天前

向量数据库脑电图来啦! 把一大堆文档拖进 RAG，然后提问题，结果大模型回答的驴唇不对马嘴，是不是会怀疑大模型到底是怎样在向量数据库检索的, 才能搞成这个熊样? 来看这个 RAG 可视化项目 Project Golem! 它把向量数据库从黑盒变成了一个可交互的 3D "大脑皮层"。使用 UMAP 算法将 768 维的嵌入向量降维到 3D 空间，当你输入查询时，它不只是返回文本，而是会"点亮"与你的查询相关的神经通路。 这个项目的设计初衷是作为 RAG 的诊断工具。当检索失败时，你可以亲眼看到"思考"从嵌入查询出发所走过的精确路径。 如果看到一个紧密的簇亮起，说明模型找到了一个连贯的概念。如果可视化看起来很分散，那就意味着检索到的文本块在语义上彼此相距甚远，这正是你需要的视觉提示，告诉你 RAG 正在幻觉或强求关联。 技术栈方面，嵌入模型用的是 Google 的 embedding-gemma-300m，向量数据库是 LanceDB，前端是 Three.js 和 WebGL，后端是 Flask。 项目已经在 Reddit 的 LocalLLaMA 社区获得了 200 多个赞。有用户说这看起来真的像大脑中神经细胞的激活。还有用户说这对数据库优化太棒了，当某个查询表现不佳时，能立刻调出投影，瞬间获得一把手术刀。 项目还支持对接 Qdrant、Pinecone 等外部向量数据库，架构是解耦的，3D 查看器本质上是一个位于数据之上的界面，你无需移动数据，只需将其投影出来即可。 项目地址:
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向量数据库脑电图来啦! 把一大堆文档拖进 RAG，然后提问题，结果大模型回答的驴唇不对马嘴，是不是会怀疑大模型到底是怎样在向量数据库检索的, 才能搞成这个熊样? 来看这个 RAG 可视化项目 Project Golem! 它把向量数据库从黑盒变成了一个可交互的 3D "大脑皮层"。使用 UMAP 算法将 768 维的嵌入向量降维到 3D 空间，当你输入查询时，它不只是返回文本，而是会"点亮"与你的查询相关的神经通路。 这个项目的设计初衷是作为 RAG 的诊断工具。当检索失败时，你可以亲眼看到"思考"从嵌入查询出发所走过的精确路径。 如果看到一个紧密的簇亮起，说明模型找到了一个连贯的概念。如果可视化看起来很分散，那就意味着检索到的文本块在语义上彼此相距甚远，这正是你需要的视觉提示，告诉你 RAG 正在幻觉或强求关联。 技术栈方面，嵌入模型用的是 Google 的 embedding-gemma-300m，向量数据库是 LanceDB，前端是 Three.js 和 WebGL，后端是 Flask。 项目已经在 Reddit 的 LocalLLaMA 社区获得了 200 多个赞。有用户说这看起来真的像大脑中神经细胞的激活。还有用户说这对数据库优化太棒了，当某个查询表现不佳时，能立刻调出投影，瞬间获得一把手术刀。 项目还支持对接 Qdrant、Pinecone 等外部向量数据库，架构是解耦的，3D 查看器本质上是一个位于数据之上的界面，你无需移动数据，只需将其投影出来即可。 项目地址:

karminski-牙医

33,905 次观看 • 6 个月前

最近陶哲轩在 2024 年第 65 届国际数学奥林匹克上，陶哲轩做了一次 AI 和数学的演讲，非常精彩，从数学使用计算计算机的历史开始讲起，一直讲到大语言模型，干货相当多，尤其适合对数学有兴趣的同学。 （对数学没那么感兴趣的同学只想看 AI 部分的建议直接跳到 41 分的位置开始观看） 先摘录几个冷知识： 1. 我们使用机器做数学计算已经有数千年，最早的机器辅助计算可能是罗马人，然后是中国的算盘 2. 二战时就有人肉“计算机”，计算弹道和其他任务，多位女孩子，因为男士们在打仗，所以那时候的计算基本单位不是GPU，而是kilogirl-hour——“千名女孩工作一小时的计算量” 3. 现在，数学家们使用一种现代化的证明辅助编程语言，叫做 Lean。在 Lean 中有一个核心的数学库，通过众包的方式开发的，本科数学课程中看到的内容，比如微积分基础、群论基础或者拓扑学等等，这些都已经被形式化了，所以你不用从公理开始。 4. 现在数学领域有一种团队协作证明复杂数学定理的工作流程，那就是先编写一个称为“蓝图”的详细证明计划，将整个证明分解为数百个小步骤。每个步骤可以单独形式化，然后再将它们整合在一起，这样你就可以将一个庞大的论证分解成许多小块。先编写这个蓝图，然后团队中的其他人可以对论据的不同步骤的不同部分进行形式化。 去年，陶哲轩和几位同事一起解决了一个组合数学问题。这是一个组合学的问题。大约20人在短短三周内完成了，使用了蓝图工具，参与的人中有概率论专家，甚至还有一些并非数学家的人，他们是程序员，但在解决这些小型拼图问题上非常擅长。每个人都挑选了一个觉得自己能做的小任务，并完成了它。 在数学领域，通常很难这么多人一起合作，一般最多可能五个人合作。因为在大项目上合作时，你必须相信每个人的数学都是正确的。但是，一旦超过一定规模，这就无法实现了。但现在借助 Lean 编译器，它能自动检查。团队成员无法上传任何编译不通过的内容，会被拒绝。因此，你可以与一些从未见过的人合作。 最后是讲大语言模型，首先陶哲轩就打脸了 GPT-4 的论文（我猜是微软那篇《GPT-4，通用人工智能的火花》），论文中号称 GPT-4 能解决国际数学奥林匹克问题，但实际上，这个问题不是 2022 年国际奥数竞赛的原始问题，而是一个简化版本，并且他们测试了几百道国际奥数竞赛问题，成功率只有1%，论文里的这个是精心挑选的恰巧能做对的。 并且陶哲轩提到了基于大语言模型的一些改进的方案： 比如 CoT（Chain of Thought），也就是 LLM 做简单的算术运算都做不对，但是如果让它一步步解释，可能就对了。还可以教 AI 一些解题技巧，比如尝试简单的例子，反证法，尝试逐步证明等。 比如让模型和编程语言或者工具连接，将大语言的输出结果交给 Wolfram 这样的专业数学工具或者 Python 这样的编程语言验证，并且迭代的进行修正和验证，直到得到正确的结果，这可以提升大语言模型生成的效果。 即使借助这些手段，大语言模型还远远不能解决大多数数学问题，更不用说数学研究问题了！ 当然陶哲轩也没太过打击大家对于 AI 的信心，表示我们在 AI 上还是在不断的取得进展，还提到了他日常是怎么用 AI 的，比如说把 AI 当成灵感之源。 > 我曾遇到过一个问题，我尝试了几种方法，但都无法解决。于是，我尝试询问 GPT，你建议我使用什么其他方法来解决这个问题？GPT 给我提供了 10 种可能的方法，其中有 5 种我已经尝试过，或者明显没有帮助。的确，有几种方法并不实用。但其中有一种我还没尝试过的方法，那就是针对这个问题使用生成函数。当 GPT 建议我使用这种方法时，我意识到这就是我漏掉的正确方法。所以，将 GPT 视为一个交流伙伴，它确实具有一定的用处。 还有使用 GitHub Copilot 帮他写代码，让它自动生成下一步的证明结果，Copilot 的智能提示有 20% 的概率能生成正确的下一步结果。 > 例如我使用的一个叫 GitHub Copilot 的工具，你只需要写下一半的证明，它就会尝试猜测接下来的内容。大概有 20% 的情况下，它能猜到接近正确的答案。然后你就可以说，我接受这个答案。好的，那么在这种情况下，我正在试图证明这个陈述。灰色的部分是 Copilot 给出的建议。结果发现第一行完全没用。不过第二行，尽管你可能看不清楚，却真的解决了这个问题。所以，你不能盲目接受它的输入，因为这些代码未必能顺利编译。但如果你对代码的运作方式已经有所了解，这将大大节省你的时间。这些工具正在变得越来越好。现在如果一个证明只需要一两行，它们就能自动完成。现在已经有了这样的实验，即通过迭代地让 AI 提供证明，然后让编译器进行反馈，如果编译出错，就把错误信息反馈给 AI。通过这种方法，我们开始能够验证四五步长的证明。当然，一个大型的证明可能需要数万行。所以，我们还没有达到能够立即得到一个正式证明的程度。但是，这已经是一个相当有用的工具。 对于大家关心的问题： AI 在数学领域现在到了哪一个阶段？是否未来几年利用 AI 能直接解决数学问题？ 陶哲轩也给出了他的看法： > 我认为我们还远远没有达到这个阶段。如果我们专注于非常特定的问题，你可以定制专门的 AI 来处理一小部分问题。即便如此，它们也不是完全可靠的，但还是有用的。不过至少在接下来的几年里，它们基本上将是非常有用的辅助工具，超越了我们已经熟悉的暴力计算辅助。 他还提到了一些可能的 AI 能在数学领域提供帮助的方向： - AI 能够非常好地生成有价值的猜想 > 比如，我们已经看到了关于结理论的例子，它们已经可以推测出两个不同的统计量之间的关系。因此，我们希望能够创建大量的数据集，输入到 AI 中，它们就会自动找出各种不同的数学对象之间的有趣联系。虽然我们还不知道如何做到这一点，部分原因是我们没有这些庞大的数据集。但我认为这是未来可能实现的一个方向。 - 批量或者说规模化的证明大量数学定理 > 现在，因为证明定理是如此繁琐和艰难的过程，我们一次只能证明一个定理，如果你效率很高，可能一次能证明两三个。但是有了 AI，你可以设想一下未来的情况，我们不是试图解决一个问题，而是处理一类类似的1000个问题，然后告诉AI，尝试用这个方法解决这 1000 个问题，然后报告结果，哦，我能用这种技术解决 35% 的问题。那么另一种技术呢？我能解决这个百分比的问题。或者如果结合这些方法，又能解决多少问题？你可以开始探索问题的空间，而不是一个接一个地解决问题。这是你现在根本无法做到的事情，或者是你需要几十年时间，通过数十篇论文慢慢搞清楚各种技术能做什么，不能做什么。但是有了这些工具，你真的可以开始做规模前所未有的数学研究。所以，未来将会非常令人兴奋。 演讲环节结束前的最后一句话说的特别好： > 我们仍然会以传统方式证明定理。事实上，我们必须这样做，因为如果我们自己都不知道如何做这些事情，就无法引导这些 AI。但是我们将能够做很多现在无法做到的事情。 这恰恰也是我们现在使用 AI 辅助编程的问题：如果我们自己都不知道如何构建软件，就很难引导好 AI 帮助我们生成高质量的代码。 尽管 AI 在数学和编程领域变得越来越有用，但人类的洞察力和创造力仍然是创作价值的关键。 原始 YT 视频：
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最近陶哲轩在 2024 年第 65 届国际数学奥林匹克上，陶哲轩做了一次 AI 和数学的演讲，非常精彩，从数学使用计算计算机的历史开始讲起，一直讲到大语言模型，干货相当多，尤其适合对数学有兴趣的同学。 （对数学没那么感兴趣的同学只想看 AI 部分的建议直接跳到 41 分的位置开始观看） 先摘录几个冷知识： 1. 我们使用机器做数学计算已经有数千年，最早的机器辅助计算可能是罗马人，然后是中国的算盘 2. 二战时就有人肉“计算机”，计算弹道和其他任务，多位女孩子，因为男士们在打仗，所以那时候的计算基本单位不是GPU，而是kilogirl-hour——“千名女孩工作一小时的计算量” 3. 现在，数学家们使用一种现代化的证明辅助编程语言，叫做 Lean。在 Lean 中有一个核心的数学库，通过众包的方式开发的，本科数学课程中看到的内容，比如微积分基础、群论基础或者拓扑学等等，这些都已经被形式化了，所以你不用从公理开始。 4. 现在数学领域有一种团队协作证明复杂数学定理的工作流程，那就是先编写一个称为“蓝图”的详细证明计划，将整个证明分解为数百个小步骤。每个步骤可以单独形式化，然后再将它们整合在一起，这样你就可以将一个庞大的论证分解成许多小块。先编写这个蓝图，然后团队中的其他人可以对论据的不同步骤的不同部分进行形式化。 去年，陶哲轩和几位同事一起解决了一个组合数学问题。这是一个组合学的问题。大约20人在短短三周内完成了，使用了蓝图工具，参与的人中有概率论专家，甚至还有一些并非数学家的人，他们是程序员，但在解决这些小型拼图问题上非常擅长。每个人都挑选了一个觉得自己能做的小任务，并完成了它。 在数学领域，通常很难这么多人一起合作，一般最多可能五个人合作。因为在大项目上合作时，你必须相信每个人的数学都是正确的。但是，一旦超过一定规模，这就无法实现了。但现在借助 Lean 编译器，它能自动检查。团队成员无法上传任何编译不通过的内容，会被拒绝。因此，你可以与一些从未见过的人合作。 最后是讲大语言模型，首先陶哲轩就打脸了 GPT-4 的论文（我猜是微软那篇《GPT-4，通用人工智能的火花》），论文中号称 GPT-4 能解决国际数学奥林匹克问题，但实际上，这个问题不是 2022 年国际奥数竞赛的原始问题，而是一个简化版本，并且他们测试了几百道国际奥数竞赛问题，成功率只有1%，论文里的这个是精心挑选的恰巧能做对的。 并且陶哲轩提到了基于大语言模型的一些改进的方案： 比如 CoT（Chain of Thought），也就是 LLM 做简单的算术运算都做不对，但是如果让它一步步解释，可能就对了。还可以教 AI 一些解题技巧，比如尝试简单的例子，反证法，尝试逐步证明等。 比如让模型和编程语言或者工具连接，将大语言的输出结果交给 Wolfram 这样的专业数学工具或者 Python 这样的编程语言验证，并且迭代的进行修正和验证，直到得到正确的结果，这可以提升大语言模型生成的效果。 即使借助这些手段，大语言模型还远远不能解决大多数数学问题，更不用说数学研究问题了！ 当然陶哲轩也没太过打击大家对于 AI 的信心，表示我们在 AI 上还是在不断的取得进展，还提到了他日常是怎么用 AI 的，比如说把 AI 当成灵感之源。 > 我曾遇到过一个问题，我尝试了几种方法，但都无法解决。于是，我尝试询问 GPT，你建议我使用什么其他方法来解决这个问题？GPT 给我提供了 10 种可能的方法，其中有 5 种我已经尝试过，或者明显没有帮助。的确，有几种方法并不实用。但其中有一种我还没尝试过的方法，那就是针对这个问题使用生成函数。当 GPT 建议我使用这种方法时，我意识到这就是我漏掉的正确方法。所以，将 GPT 视为一个交流伙伴，它确实具有一定的用处。 还有使用 GitHub Copilot 帮他写代码，让它自动生成下一步的证明结果，Copilot 的智能提示有 20% 的概率能生成正确的下一步结果。 > 例如我使用的一个叫 GitHub Copilot 的工具，你只需要写下一半的证明，它就会尝试猜测接下来的内容。大概有 20% 的情况下，它能猜到接近正确的答案。然后你就可以说，我接受这个答案。好的，那么在这种情况下，我正在试图证明这个陈述。灰色的部分是 Copilot 给出的建议。结果发现第一行完全没用。不过第二行，尽管你可能看不清楚，却真的解决了这个问题。所以，你不能盲目接受它的输入，因为这些代码未必能顺利编译。但如果你对代码的运作方式已经有所了解，这将大大节省你的时间。这些工具正在变得越来越好。现在如果一个证明只需要一两行，它们就能自动完成。现在已经有了这样的实验，即通过迭代地让 AI 提供证明，然后让编译器进行反馈，如果编译出错，就把错误信息反馈给 AI。通过这种方法，我们开始能够验证四五步长的证明。当然，一个大型的证明可能需要数万行。所以，我们还没有达到能够立即得到一个正式证明的程度。但是，这已经是一个相当有用的工具。 对于大家关心的问题： AI 在数学领域现在到了哪一个阶段？是否未来几年利用 AI 能直接解决数学问题？ 陶哲轩也给出了他的看法： > 我认为我们还远远没有达到这个阶段。如果我们专注于非常特定的问题，你可以定制专门的 AI 来处理一小部分问题。即便如此，它们也不是完全可靠的，但还是有用的。不过至少在接下来的几年里，它们基本上将是非常有用的辅助工具，超越了我们已经熟悉的暴力计算辅助。 他还提到了一些可能的 AI 能在数学领域提供帮助的方向： - AI 能够非常好地生成有价值的猜想 > 比如，我们已经看到了关于结理论的例子，它们已经可以推测出两个不同的统计量之间的关系。因此，我们希望能够创建大量的数据集，输入到 AI 中，它们就会自动找出各种不同的数学对象之间的有趣联系。虽然我们还不知道如何做到这一点，部分原因是我们没有这些庞大的数据集。但我认为这是未来可能实现的一个方向。 - 批量或者说规模化的证明大量数学定理 > 现在，因为证明定理是如此繁琐和艰难的过程，我们一次只能证明一个定理，如果你效率很高，可能一次能证明两三个。但是有了 AI，你可以设想一下未来的情况，我们不是试图解决一个问题，而是处理一类类似的1000个问题，然后告诉AI，尝试用这个方法解决这 1000 个问题，然后报告结果，哦，我能用这种技术解决 35% 的问题。那么另一种技术呢？我能解决这个百分比的问题。或者如果结合这些方法，又能解决多少问题？你可以开始探索问题的空间，而不是一个接一个地解决问题。这是你现在根本无法做到的事情，或者是你需要几十年时间，通过数十篇论文慢慢搞清楚各种技术能做什么，不能做什么。但是有了这些工具，你真的可以开始做规模前所未有的数学研究。所以，未来将会非常令人兴奋。 演讲环节结束前的最后一句话说的特别好： > 我们仍然会以传统方式证明定理。事实上，我们必须这样做，因为如果我们自己都不知道如何做这些事情，就无法引导这些 AI。但是我们将能够做很多现在无法做到的事情。 这恰恰也是我们现在使用 AI 辅助编程的问题：如果我们自己都不知道如何构建软件，就很难引导好 AI 帮助我们生成高质量的代码。 尽管 AI 在数学和编程领域变得越来越有用，但人类的洞察力和创造力仍然是创作价值的关键。 原始 YT 视频：

宝玉

300,964 次观看 • 1 年前

什么是 AI 智能体？（双语字幕） 为了解释这一点，我们必须看一看在生成式 AI 领域看到的各种转变。 *** 从单一模型向复合 AI 系统的转变 单一模型受限于其训练数据，这影响了它们对世界的认知以及它们可以解决的任务类型。而且，这些模型也难以适应变化。尽管可以对模型进行微调，但这需要大量的数据和资源投资。 **** 示例：查询假期天数 例如，我想要为今年夏天计划一次假期，想知道我有多少假期天数可以用。我可以将我的查询输入到一个可以生成回应的模型中。然而，答案会不正确，因为模型并不知道我的身份，也无法访问我的个人信息。因此，模型本身可能对一些任务有所帮助，例如总结文档、撰写电子邮件初稿和各种报告初稿。 但当我们围绕模型构建系统，并将模型集成到现有流程中时，魔力便显现出来。设计一个系统来解决前面提到的问题，需要让模型能访问存储我假期数据的数据库。这样，虽然输入到语言模型中的查询相同，但模型会被提示创建一个搜索查询，这个查询可以访问我的数据库。程序会获取信息并得到答案，再将答案输入语言模型中，生成回答句子，如：“Maya，你的假期数据库里还剩下十天。”这样，我能得到正确的答案。 *** 复合 AI 系统的模块化设计 “系统”意味着有多个组件，因此系统本质上是模块化的。我可以有一个模型，选择微调模型、大语言模型、图像生成模型，但也可以有围绕它的程序化组件。可以有输出验证器、解析查询的程序、与数据库搜索结合的工具、与不同工具结合的程序等。 当我们谈论系统方法时，我可以分解希望程序完成的任务，选择合适的组件来解决问题。这比微调一个模型要容易得多，使过程更快、更方便。 **** 检索增强生成（RAG） 一个流行的复合 AI 系统例子是检索增强生成（RAG）。如果我提出一个完全不同的查询，如问天气情况，这会失败，因为程序的运行路径总是搜索假期数据库，而这与天气无关。因此，复合 AI 系统的大部分都有程序控制逻辑，这些逻辑由人类定义。 *** AI 智能体的作用 另一种控制复合 AI 系统的逻辑方式是让大语言模型负责，这在大语言模型的推理能力显著提高时才可能实现。大语言模型可以处理复杂问题，能根据提示词要求将问题分解并制定解决计划。 在一个极端，我要求系统快速思考，按照设定的规则行动。在另一个极端，可以让系统慢慢思考，制定计划，逐步解决每一部分，理解困难点并调整计划。 当让大语言模型负责逻辑时，就是在采取一种以智能体为中心的方法。 *** 大语言模型智能体的组成部分 **** 推理能力 推理能力将模型置于解决问题的核心位置，在设定计划的过程中对每一步进行推理。 **** 行动能力 行动能力通过称为“工具”的外部程序实现。这些工具是程序的外部模块，模型可以确定何时及如何调用它们以便最有效地解决提出的问题。例如，网络搜索工具、数据库搜索工具、计算器工具、操纵数据库的程序代码、翻译任务的模型等。 **** 访问记忆的能力 “记忆”可以表示几种含义。模型可以通过程序进行思考，类似于自言自语的内部日志，可以存储并随时取用。这也可以是与智能体互动的对话历史，使体验更加个性化。 *** ReACT 方法 配置智能体的受欢迎方法之一是 ReACT 方法，将推理和行动组件结合在一起。 **** 示例：度假计划 例如，我计划下个月去佛罗里达，想知道需要带多少瓶两盎司的防晒霜。这是个复杂的问题，有多步计划： 1. 我打算休多少天假？ 2. 我计划在阳光下待多少小时？查看佛罗里达的天气预报。 3. 尝试了解每小时在阳光下的推荐防晒剂剂量。 4. 进行数学运算，确定防晒霜数量。 这个系统非常模块化，可以解决更复杂的问题。 *** 复合 AI 系统的未来 复合 AI 系统将一直存在，2024 年将看到它们变得更加智能。你可以根据问题的复杂程度在 AI 自治程度上做出权衡。对于狭窄、定义明确的问题，程序化方法更有效。而对于需要独立解决复杂任务的系统，智能体方法更有帮助。 大多数情况下，人工仍会参与以提高准确性。 原始视频来源：
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什么是 AI 智能体？（双语字幕） 为了解释这一点，我们必须看一看在生成式 AI 领域看到的各种转变。 *** 从单一模型向复合 AI 系统的转变 单一模型受限于其训练数据，这影响了它们对世界的认知以及它们可以解决的任务类型。而且，这些模型也难以适应变化。尽管可以对模型进行微调，但这需要大量的数据和资源投资。 **** 示例：查询假期天数 例如，我想要为今年夏天计划一次假期，想知道我有多少假期天数可以用。我可以将我的查询输入到一个可以生成回应的模型中。然而，答案会不正确，因为模型并不知道我的身份，也无法访问我的个人信息。因此，模型本身可能对一些任务有所帮助，例如总结文档、撰写电子邮件初稿和各种报告初稿。 但当我们围绕模型构建系统，并将模型集成到现有流程中时，魔力便显现出来。设计一个系统来解决前面提到的问题，需要让模型能访问存储我假期数据的数据库。这样，虽然输入到语言模型中的查询相同，但模型会被提示创建一个搜索查询，这个查询可以访问我的数据库。程序会获取信息并得到答案，再将答案输入语言模型中，生成回答句子，如：“Maya，你的假期数据库里还剩下十天。”这样，我能得到正确的答案。 *** 复合 AI 系统的模块化设计 “系统”意味着有多个组件，因此系统本质上是模块化的。我可以有一个模型，选择微调模型、大语言模型、图像生成模型，但也可以有围绕它的程序化组件。可以有输出验证器、解析查询的程序、与数据库搜索结合的工具、与不同工具结合的程序等。 当我们谈论系统方法时，我可以分解希望程序完成的任务，选择合适的组件来解决问题。这比微调一个模型要容易得多，使过程更快、更方便。 **** 检索增强生成（RAG） 一个流行的复合 AI 系统例子是检索增强生成（RAG）。如果我提出一个完全不同的查询，如问天气情况，这会失败，因为程序的运行路径总是搜索假期数据库，而这与天气无关。因此，复合 AI 系统的大部分都有程序控制逻辑，这些逻辑由人类定义。 *** AI 智能体的作用 另一种控制复合 AI 系统的逻辑方式是让大语言模型负责，这在大语言模型的推理能力显著提高时才可能实现。大语言模型可以处理复杂问题，能根据提示词要求将问题分解并制定解决计划。 在一个极端，我要求系统快速思考，按照设定的规则行动。在另一个极端，可以让系统慢慢思考，制定计划，逐步解决每一部分，理解困难点并调整计划。 当让大语言模型负责逻辑时，就是在采取一种以智能体为中心的方法。 *** 大语言模型智能体的组成部分 **** 推理能力 推理能力将模型置于解决问题的核心位置，在设定计划的过程中对每一步进行推理。 **** 行动能力 行动能力通过称为“工具”的外部程序实现。这些工具是程序的外部模块，模型可以确定何时及如何调用它们以便最有效地解决提出的问题。例如，网络搜索工具、数据库搜索工具、计算器工具、操纵数据库的程序代码、翻译任务的模型等。 **** 访问记忆的能力 “记忆”可以表示几种含义。模型可以通过程序进行思考，类似于自言自语的内部日志，可以存储并随时取用。这也可以是与智能体互动的对话历史，使体验更加个性化。 *** ReACT 方法 配置智能体的受欢迎方法之一是 ReACT 方法，将推理和行动组件结合在一起。 **** 示例：度假计划 例如，我计划下个月去佛罗里达，想知道需要带多少瓶两盎司的防晒霜。这是个复杂的问题，有多步计划： 1. 我打算休多少天假？ 2. 我计划在阳光下待多少小时？查看佛罗里达的天气预报。 3. 尝试了解每小时在阳光下的推荐防晒剂剂量。 4. 进行数学运算，确定防晒霜数量。 这个系统非常模块化，可以解决更复杂的问题。 *** 复合 AI 系统的未来 复合 AI 系统将一直存在，2024 年将看到它们变得更加智能。你可以根据问题的复杂程度在 AI 自治程度上做出权衡。对于狭窄、定义明确的问题，程序化方法更有效。而对于需要独立解决复杂任务的系统，智能体方法更有帮助。 大多数情况下，人工仍会参与以提高准确性。 原始视频来源：

宝玉

44,356 次观看 • 2 年前

Google刚发布了 Gemma 4，260 亿参数，开源免费， 能在本地设备上离线运行。 讲真，这才是 2026 年最合理的 AI 技术栈: 本地模型兜底，顶级模型按需调用。 但我认为参数和免费都不是重点， 真正值得注意的是它原生支持函数调用， 意味着这个模型能自主使用工具，浏览网页，执行代码，调用 API，直接充当一个完整的本地智能体，全程不联网，全程不花钱。 260 亿参数，实测性能对标 6850 亿参数级别的行业顶级模型，跑在普通笔记本上就行。 部署只要三行命令： - 安装 Ollama： - curl -fsSL | sh - 拉取模型： ollama pull gemma4 两分钟，顶级本地 AI 就绑在你自己的硬件上了。 我计划的用法是这样的，欢迎交流： 日常的研究分析、代码审查、文稿起草、数据处理， 全扔给本地 Gemma 4，用 MCP 服务器接上工具调用能力，网页浏览、数据库对接、API 接入都能覆盖，只有遇到真正需要顶级推理的硬核任务时，才请 Claude Code 出场。 以前每个月在 AI 服务上花几百美元，现在 90% 的日常场景本地免费搞定，只为那 10% 的高难度任务付费。
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Google刚发布了 Gemma 4，260 亿参数，开源免费， 能在本地设备上离线运行。 讲真，这才是 2026 年最合理的 AI 技术栈: 本地模型兜底，顶级模型按需调用。 但我认为参数和免费都不是重点， 真正值得注意的是它原生支持函数调用， 意味着这个模型能自主使用工具，浏览网页，执行代码，调用 API，直接充当一个完整的本地智能体，全程不联网，全程不花钱。 260 亿参数，实测性能对标 6850 亿参数级别的行业顶级模型，跑在普通笔记本上就行。 部署只要三行命令： - 安装 Ollama： - curl -fsSL | sh - 拉取模型： ollama pull gemma4 两分钟，顶级本地 AI 就绑在你自己的硬件上了。 我计划的用法是这样的，欢迎交流： 日常的研究分析、代码审查、文稿起草、数据处理， 全扔给本地 Gemma 4，用 MCP 服务器接上工具调用能力，网页浏览、数据库对接、API 接入都能覆盖，只有遇到真正需要顶级推理的硬核任务时，才请 Claude Code 出场。 以前每个月在 AI 服务上花几百美元，现在 90% 的日常场景本地免费搞定，只为那 10% 的高难度任务付费。

AYi

202,321 次观看 • 3 个月前

和AI Agent一起工作是一种什么样的体验？ 扣子空间详细体验评测 （下面有邀请码）🧵↓ 字节跳动发布新一代 AI Agent 平台：扣子空间，Slogan为：在扣子空间，和 Agent 一起开始你的工作。 也就是你可以像和真人协作一样，和AI一起完成特定任务。 通过自然语言交流直接交付结果🫡 例如这个↓ 这个测试是模拟你通过AI来简化你的工作或者提高你的工作效率或者成果，例如假如你是一个幼儿园老师就可以通过AI生成一个交互式的英语学习应用。 提高孩子们学习英语的乐趣。它支持调用MCP，这个测试调用了两个MCP，一个是图像生成一个是语音生成。 扣子空间，它可以是： ✅「通用实习生」：可以处理各种基础任务，比如整理资料、写文案、查数据等。 ✅「领域专家」：针对具体行业或专业的问题（如法律、医学、设计等）有深入理解，能给出专业建议或完成复杂任务。 你可以根据自己的需要选择不同AI来协助你完成任务。它不只是回答问题，AI还能主动帮你做事：比如生成报告、整理数据、写代码、规划日程等。 支持两种工作方式： 自动模式：AI自动帮你完成任务。 协作模式：你可以一步步与AI互动，逐步推进任务，更适合复杂工作。
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和AI Agent一起工作是一种什么样的体验？ 扣子空间详细体验评测 （下面有邀请码）🧵↓ 字节跳动发布新一代 AI Agent 平台：扣子空间，Slogan为：在扣子空间，和 Agent 一起开始你的工作。 也就是你可以像和真人协作一样，和AI一起完成特定任务。 通过自然语言交流直接交付结果🫡 例如这个↓ 这个测试是模拟你通过AI来简化你的工作或者提高你的工作效率或者成果，例如假如你是一个幼儿园老师就可以通过AI生成一个交互式的英语学习应用。 提高孩子们学习英语的乐趣。它支持调用MCP，这个测试调用了两个MCP，一个是图像生成一个是语音生成。 扣子空间，它可以是： ✅「通用实习生」：可以处理各种基础任务，比如整理资料、写文案、查数据等。 ✅「领域专家」：针对具体行业或专业的问题（如法律、医学、设计等）有深入理解，能给出专业建议或完成复杂任务。 你可以根据自己的需要选择不同AI来协助你完成任务。它不只是回答问题，AI还能主动帮你做事：比如生成报告、整理数据、写代码、规划日程等。 支持两种工作方式： 自动模式：AI自动帮你完成任务。 协作模式：你可以一步步与AI互动，逐步推进任务，更适合复杂工作。

小互

27,158 次观看 • 1 年前

🚨 终于有人把“金融数据 + AI Agent”这件事打通了 OpenBB 目前 GitHub 上已有 近 7 万 star，是一个开源的金融数据与研究平台，被很多人称为「开源版 Bloomberg Terminal」 以前做金融研究，最烦的不是不会分析，而是数据太散：一个终端看行情，一个表格存模型，一个网站翻 SEC 文件，一个工具跑图表，最后还要复制给 AI 总结。 现在它把过去只有机构才能轻松获取的专业数据，整合成了人人可用的工具，核心亮点： > 覆盖股票、期权、加密货币、外汇、宏观经济、固定收益等多个市场 > 包含财务数据、高管信息、股东结构、地区分布等细粒度信息 > 支持 AI 集成，一条指令就能让 AI 调取数据并生成深度研报 > 数据可自部署，保护隐私和数据安全 只输入一条指令，AI 就能调取数据、生成深度研报，全球金融数据接口真的被打通了 做股票研究、量化分析、基金投研、AI 金融 Agent 的，强烈建议保存看看
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🚨 终于有人把“金融数据 + AI Agent”这件事打通了 OpenBB 目前 GitHub 上已有 近 7 万 star，是一个开源的金融数据与研究平台，被很多人称为「开源版 Bloomberg Terminal」 以前做金融研究，最烦的不是不会分析，而是数据太散：一个终端看行情，一个表格存模型，一个网站翻 SEC 文件，一个工具跑图表，最后还要复制给 AI 总结。 现在它把过去只有机构才能轻松获取的专业数据，整合成了人人可用的工具，核心亮点： > 覆盖股票、期权、加密货币、外汇、宏观经济、固定收益等多个市场 > 包含财务数据、高管信息、股东结构、地区分布等细粒度信息 > 支持 AI 集成，一条指令就能让 AI 调取数据并生成深度研报 > 数据可自部署，保护隐私和数据安全 只输入一条指令，AI 就能调取数据、生成深度研报，全球金融数据接口真的被打通了 做股票研究、量化分析、基金投研、AI 金融 Agent 的，强烈建议保存看看

爱吃折耳根的Ace

18,302 次观看 • 21 天前

印度正在干一件大事。 一件很安静，但可能影响深远的事。 他们在从零开始，构建一个梵语大语言模型。 梵语，是世界上最古老的结构化语言。 这个项目，不是简单的翻译工具。 更不是把古籍扫描数字化就完事了。 他们要让AI真正“学会”梵语，用梵语的逻辑去思考。 牵头的是一家有118年历史的梵语学院，和印度顶尖的理工学院IIT马德拉斯分校。 学者和数据科学家坐到了一起。 第一步，也是最难的一步，建立语料库。 他们收集了超过11万份梵文文本。 包括经文、孤本、还有数千份手稿。 为了处理这些古老的手稿，团队自己开发了专有软件。 结果惊人。 24小时内数字化了超过1000本梵语书籍。 每页只有三到四个错误，准确率接近97%。 梵语的语法结构极其复杂和精确。 比如“Sandhi”这种连音变化规则，还有复杂的词形变化，对AI的挑战远超英语。 解决这些难题，需要全新的算法和模型。 这暴露了一个关键问题。 当下的AI模型，本质上是基于英语世界的逻辑和数据结构建立的。 而印度这个项目，试图用一种完全不同的文明底层逻辑来训练AI。 这不仅仅是技术问题。 这关乎一个文明的记忆，能否在机器时代被完整保留，甚至被激活。 当全球科技巨头都在追求更大规模的模型、更快的算力时，印度选择了一条不同的路。 深度优先，而非规模。 结构优先，而非噪音。 意义优先，而非模仿。 这引出了一个更深层的问题。 AI的未来，是否也依赖于人类最古老的智慧？ 如果这个实验成功，梵语将不再仅仅是被“保存”的遗产。 它将成为一种可计算的，具备严谨逻辑推理能力的工具。 这是一个国家在尝试用自己的文化之根，去定义自己的科技未来。 而不是被动地接受硅谷制定的标准和游戏规则。 这种对自己文明的自信和投入，值得深思。 当一个国家开始系统性地将自己的古典智慧与最前沿的科技结合，它的目标可能远不止是开发一个AI模型那么简单。
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印度正在干一件大事。 一件很安静，但可能影响深远的事。 他们在从零开始，构建一个梵语大语言模型。 梵语，是世界上最古老的结构化语言。 这个项目，不是简单的翻译工具。 更不是把古籍扫描数字化就完事了。 他们要让AI真正“学会”梵语，用梵语的逻辑去思考。 牵头的是一家有118年历史的梵语学院，和印度顶尖的理工学院IIT马德拉斯分校。 学者和数据科学家坐到了一起。 第一步，也是最难的一步，建立语料库。 他们收集了超过11万份梵文文本。 包括经文、孤本、还有数千份手稿。 为了处理这些古老的手稿，团队自己开发了专有软件。 结果惊人。 24小时内数字化了超过1000本梵语书籍。 每页只有三到四个错误，准确率接近97%。 梵语的语法结构极其复杂和精确。 比如“Sandhi”这种连音变化规则，还有复杂的词形变化，对AI的挑战远超英语。 解决这些难题，需要全新的算法和模型。 这暴露了一个关键问题。 当下的AI模型，本质上是基于英语世界的逻辑和数据结构建立的。 而印度这个项目，试图用一种完全不同的文明底层逻辑来训练AI。 这不仅仅是技术问题。 这关乎一个文明的记忆，能否在机器时代被完整保留，甚至被激活。 当全球科技巨头都在追求更大规模的模型、更快的算力时，印度选择了一条不同的路。 深度优先，而非规模。 结构优先，而非噪音。 意义优先，而非模仿。 这引出了一个更深层的问题。 AI的未来，是否也依赖于人类最古老的智慧？ 如果这个实验成功，梵语将不再仅仅是被“保存”的遗产。 它将成为一种可计算的，具备严谨逻辑推理能力的工具。 这是一个国家在尝试用自己的文化之根，去定义自己的科技未来。 而不是被动地接受硅谷制定的标准和游戏规则。 这种对自己文明的自信和投入，值得深思。 当一个国家开始系统性地将自己的古典智慧与最前沿的科技结合，它的目标可能远不止是开发一个AI模型那么简单。

墓碑科技

22,272 次观看 • 5 个月前

AI 最猛的一步，不是替你工作。 而是开始自己赚钱了。 刚看到一个开源项目 CashClaw，有点离谱。 它不是普通 AI 助手， 而是一个会自己找任务、自己报价、自己干活、自己交付、自己收款的 Agent。 你只要装上它、接好 LLM， 它就能自己评估任务、提交结果， 甚至把整套流程跑完。 更关键的是， 它不是做完就结束， 而是会从每一次任务和反馈里继续学习， 把经验变成下一次任务的能力。 这意味着一件事： 我们可能正在从“AI 提高效率”的阶段， 走向“AI 直接成为生产者”的阶段。 以前你雇人接单。 以后你可能是部署一个 Agent 去接单。 以前 AI 是工具。 现在 AI 开始像个微型公司。 一句话总结： AI 的下一场竞争， 不是谁更聪明， 而是谁先拥有能自己变现的 Agent。 更狠的是，CashClaw 还是开源的。 你甚至可以 fork 之后接到自己的客户和业务上， 把它变成你自己的赚钱系统。 如果这条路跑通， 很多人会第一次真正意识到： AI 不是在辅助工作， AI 是在进入劳动力市场。 你觉得下一波先被重构的， 会是自由职业、外包团队，还是 SaaS？
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AI 最猛的一步，不是替你工作。 而是开始自己赚钱了。 刚看到一个开源项目 CashClaw，有点离谱。 它不是普通 AI 助手， 而是一个会自己找任务、自己报价、自己干活、自己交付、自己收款的 Agent。 你只要装上它、接好 LLM， 它就能自己评估任务、提交结果， 甚至把整套流程跑完。 更关键的是， 它不是做完就结束， 而是会从每一次任务和反馈里继续学习， 把经验变成下一次任务的能力。 这意味着一件事： 我们可能正在从“AI 提高效率”的阶段， 走向“AI 直接成为生产者”的阶段。 以前你雇人接单。 以后你可能是部署一个 Agent 去接单。 以前 AI 是工具。 现在 AI 开始像个微型公司。 一句话总结： AI 的下一场竞争， 不是谁更聪明， 而是谁先拥有能自己变现的 Agent。 更狠的是，CashClaw 还是开源的。 你甚至可以 fork 之后接到自己的客户和业务上， 把它变成你自己的赚钱系统。 如果这条路跑通， 很多人会第一次真正意识到： AI 不是在辅助工作， AI 是在进入劳动力市场。 你觉得下一波先被重构的， 会是自由职业、外包团队，还是 SaaS？

axiaisacat

28,917 次观看 • 4 个月前

Vercel 把 Marketplace 直接向 AI Agent 开放了。 什么意思？一句话——以后基础设施这块，真的可以全自动了。 以前我们用 Claude Code、Cursor 这些 AI 编程工具，写代码已经很猛了，但真正上线一个项目，最麻烦的从来不是代码本身，而是那一堆“杂事”： 数据库要去注册，Redis 要单独开，认证服务要配，日志监控要接，邮箱服务要申请 API Key…… 这些步骤过去基本都得人肉操作。AI 能写业务逻辑，却卡在基础设施这一步。 这次 Vercel 干了一件很关键的事： 不用搞 MCP Server，不用接新协议，直接把自家 CLI 包成一个 AI Skill。 一行命令： npx skills add vercel/vercel --skill vercel-cli 装完之后，Agent 就可以像人一样“逛 Marketplace”了。 它能做什么？ ·自动 discover 有哪些数据库、认证、日志服务 ·自动 add 安装 Neon、Upstash 这种服务 ·自动注入环境变量 ·自动读取接入文档 ·自己把集成代码写好 最后部署上线 你只需要说一句：“帮我做个带登录系统的待办 App，部署到 Vercel。” 剩下的流程，理论上 Agent 全跑完。 我觉得这件事的意义，不只是“方便”。也是在说：基础设施正在从“人操作”变成“Agent 可操作”。 以前：API 是给程序用的；文档是给人看的；CLI 是给人敲的 现在必须：返回结构化数据；支持无交互模式；提供机器可读文档；默认假设：调用者可能是 Agent 这其实是 SaaS 形态的一次升级。 未来能不能被 Agent 调用，可能会成为一个产品的生死线。 如果你的服务不能被自动发现、自动安装、自动配置，那在 AI 自动化流程里，它就会被绕开。 目前来说：项目搭建的“时间成本曲线”正在被压平。 过去从 0 到 1 搭一套完整基础设施，可能要 2～3 小时。 未来可能只是一句 prompt。 当部署成本无限接近 0，真正有价值的东西只剩两件： 1.你想解决什么问题 2.你是否有持续迭代能力 代码门槛在下降，基础设施门槛在消失。AI + 可编排基础设施，正在把“做产品”这件事，压缩到极致。
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Vercel 把 Marketplace 直接向 AI Agent 开放了。 什么意思？一句话——以后基础设施这块，真的可以全自动了。 以前我们用 Claude Code、Cursor 这些 AI 编程工具，写代码已经很猛了，但真正上线一个项目，最麻烦的从来不是代码本身，而是那一堆“杂事”： 数据库要去注册，Redis 要单独开，认证服务要配，日志监控要接，邮箱服务要申请 API Key…… 这些步骤过去基本都得人肉操作。AI 能写业务逻辑，却卡在基础设施这一步。 这次 Vercel 干了一件很关键的事： 不用搞 MCP Server，不用接新协议，直接把自家 CLI 包成一个 AI Skill。 一行命令： npx skills add vercel/vercel --skill vercel-cli 装完之后，Agent 就可以像人一样“逛 Marketplace”了。 它能做什么？ ·自动 discover 有哪些数据库、认证、日志服务 ·自动 add 安装 Neon、Upstash 这种服务 ·自动注入环境变量 ·自动读取接入文档 ·自己把集成代码写好 最后部署上线 你只需要说一句：“帮我做个带登录系统的待办 App，部署到 Vercel。” 剩下的流程，理论上 Agent 全跑完。 我觉得这件事的意义，不只是“方便”。也是在说：基础设施正在从“人操作”变成“Agent 可操作”。 以前：API 是给程序用的；文档是给人看的；CLI 是给人敲的 现在必须：返回结构化数据；支持无交互模式；提供机器可读文档；默认假设：调用者可能是 Agent 这其实是 SaaS 形态的一次升级。 未来能不能被 Agent 调用，可能会成为一个产品的生死线。 如果你的服务不能被自动发现、自动安装、自动配置，那在 AI 自动化流程里，它就会被绕开。 目前来说：项目搭建的“时间成本曲线”正在被压平。 过去从 0 到 1 搭一套完整基础设施，可能要 2～3 小时。 未来可能只是一句 prompt。 当部署成本无限接近 0，真正有价值的东西只剩两件： 1.你想解决什么问题 2.你是否有持续迭代能力 代码门槛在下降，基础设施门槛在消失。AI + 可编排基础设施，正在把“做产品”这件事，压缩到极致。

sitin

81,336 次观看 • 4 个月前

熟悉Prompt的同学们应该都知道，通常在写Prompt的时候要先设定角色：“你是XX方面的专家”，这并非玄学，而是有科学根据的。 GPT在训练的时候，有各种训练数据，有的质量高有的质量低，而默认情况下，生成高质量数据和低质量数据的概率差不多，但是当你给它设定XX专家的角色时，它会尽可能把概率分布在高质量的解决方案上。 详细内容建议看下面这段Andrej Karpathy在State of GPT中的一段演讲。 以下是这段视频的文字文字内容： ---------- 下面我要讲的这点对LLM的理解非常有趣，我觉得这算是LLM的一种心理特性：LLM并不追求成功，而是追求模仿。你希望它成功，那就需要向它明确要求。这里的意思是，在训练Transformer的过程中，它们有各种训练集，而这些训练数据中可能涵盖了各种不同质量的表现。比如，可能有一个关于物理问题的提示，然后可能有学生的解答完全错误，但也可能有专家的答案完全正确。尽管Transformer可以识别出低质量的解决方案和高质量的解决方案，但默认情况下，它们只会模仿所有的数据，因为它们仅仅是基于语言模型进行训练的。 在实际测试中，你其实需要明确要求它表现得好。在这篇论文的实验中，他们尝试了各种提示。例如，“让我们逐步思考”这种提示就很有效，因为它把推理过程分散到了许多记号上。但效果更好的是这样的提示：“让我们以一步一步的方式解决问题，以确保我们得到正确的答案。” 这就好像是在引导Transformer去得出正确的答案，这会使Transformer的表现更好，因为此时Transformer不再需要把它的概率质量分散到低质量的解决方案上，尽管这听起来很荒谬。 基本上，你可以自由地要求一个高质量的解决方案。比如，你可以告诉它，“你是这个话题的领先专家。假装你的智商是120。” 但不要尝试要求太高的智商，因为如果你要求智商400，可能就超出了数据分布的范围，更糟糕的是，你可能落入了类似科幻内容的数据分布，它可能会开始展现一些科幻的，或者说角色扮演类的东西。所以，你需要找到适合的智商要求。我想这可能是一个U型曲线的关系。
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熟悉Prompt的同学们应该都知道，通常在写Prompt的时候要先设定角色：“你是XX方面的专家”，这并非玄学，而是有科学根据的。 GPT在训练的时候，有各种训练数据，有的质量高有的质量低，而默认情况下，生成高质量数据和低质量数据的概率差不多，但是当你给它设定XX专家的角色时，它会尽可能把概率分布在高质量的解决方案上。 详细内容建议看下面这段Andrej Karpathy在State of GPT中的一段演讲。 以下是这段视频的文字文字内容： ---------- 下面我要讲的这点对LLM的理解非常有趣，我觉得这算是LLM的一种心理特性：LLM并不追求成功，而是追求模仿。你希望它成功，那就需要向它明确要求。这里的意思是，在训练Transformer的过程中，它们有各种训练集，而这些训练数据中可能涵盖了各种不同质量的表现。比如，可能有一个关于物理问题的提示，然后可能有学生的解答完全错误，但也可能有专家的答案完全正确。尽管Transformer可以识别出低质量的解决方案和高质量的解决方案，但默认情况下，它们只会模仿所有的数据，因为它们仅仅是基于语言模型进行训练的。 在实际测试中，你其实需要明确要求它表现得好。在这篇论文的实验中，他们尝试了各种提示。例如，“让我们逐步思考”这种提示就很有效，因为它把推理过程分散到了许多记号上。但效果更好的是这样的提示：“让我们以一步一步的方式解决问题，以确保我们得到正确的答案。” 这就好像是在引导Transformer去得出正确的答案，这会使Transformer的表现更好，因为此时Transformer不再需要把它的概率质量分散到低质量的解决方案上，尽管这听起来很荒谬。 基本上，你可以自由地要求一个高质量的解决方案。比如，你可以告诉它，“你是这个话题的领先专家。假装你的智商是120。” 但不要尝试要求太高的智商，因为如果你要求智商400，可能就超出了数据分布的范围，更糟糕的是，你可能落入了类似科幻内容的数据分布，它可能会开始展现一些科幻的，或者说角色扮演类的东西。所以，你需要找到适合的智商要求。我想这可能是一个U型曲线的关系。

宝玉

348,546 次观看 • 3 年前

昨天用 DAPPOS 的 xBubble Coding 搭了个小工具，专门盯头部账号互动和事件市场信号。 起因很简单。我刷到某个头部交易所创始人，回复了一条内容账号的推文，底下还顺手点了个赞。 我切到相关代币的 K 线看了一眼，市值直接拉了几千万！这种机会如果只靠人一直刷推，很难卡到前面的位置。尤其是链上 meme，很多注意力信号本来就不是从公告开始的。 可能是头部账号的一次点赞。也许是交易所创始人的一次回复。或者是项目方和 KOL 之间的一次互动。 我当时就在想，这种信号如果能自动抓下来，再接一层策略判断，自动买入，那岂不是能赚麻了！比别人先看到消息，然后提前卖出获利 刚好最近看到 xBubble 官方演示里有一个 Polymarket 事件检测和交易辅助案例，思路跟这个很像不是让人手动盯每条信息，而是把事件、信号、价格、市场变化串成一条流程。 我就顺着这个方向，用 xBubble Coding 搭了一套 Web3 交易信号工具。 测试版本： 流程大概是这样：推特那边一出现新互动信号，系统先自动抓下来，抓完之后，先过一层策略匹配，只有命中我设定的规则，才继续往下走。然后查一遍白名单库，筛出我真正关注的资产。再查一次钱包缓存，看有没有相关地址和历史行为。接着生成一份代币价格简报。 如果是 Polymarket 这类事件市场，还会同步整理事件状态、赔率变化、相关信息源和潜在交易方向。最后把符合条件的内容，提交到预设链上流程里。 这就是“追头部账号”和“追事件市场”真正能产生的结果。是把一个轻互动信号，变成一套可以执行的交易观察链路。 以前我是刷到相关信号之后，再手动去查币、看价格、翻钱包、看链上数据。那时候已经到接盘的时间了。现在是信号自己进入流程，系统帮我先完成筛选、整理和下一步动作。 这个变化很关键。因为 xBubble Coding 真正有价值的地方，不是帮我生成一段代码，而是把一个具体场景封装成一条端到端的业务 SOP。 我这次做的，其实更像是一套小型 Web3 交易信息服务。前端是头部账号互动监控和事件市场检测。中间是策略匹配、资产筛选和信息源整理。后面接价格简报、钱包缓存、赔率变化和链上流程。 这条链路跑通之后，它就不只是一个工具，而是一个可以持续迭代的个人信息优势系统。 这也是我理解 xBubble 商业价值的地方。它卖的不是代码本身，而是端到端的业务服务。 对小团队和个人来说，真正卡住人的往往不是“能不能生成一个页面”，而是能不能把内容、数据、流程、支付、执行和后续修改串成一个闭环。 xBubble 的 SOP 系统，核心就是把这个门槛压低。你可以用它做世界杯周边商城，把商品页、素材、收款和订单流程快速串起来。也可以做交规学习产品，把内容流量和私域转化接起来。也可以做本地服务入口，让用户看服务、提交需求、完成支付。 也可以像我这样，做一个 Web3 事件检测、头部账号信号追踪、Polymarket 交易辅助工具。 这些需求都有一个共同点很垂直，很细分，很贴近真实生意。它们不一定需要一个庞大的技术团队，但需要一套能快速上线、持续修改、直接承接收入的执行流程。 这正是 xBubble 适合 OPC 的地方。 一个人或者一个小团队，只要知道自己要服务谁、抓什么信号、卖什么产品、怎么完成交付，就可以用 SOP 把业务搭起来。 更重要的是，xBubble 不是只有固定模板。成熟场景可以直接用现成 SOP 快速启动，新的细分需求则可以通过 Bubble Engine 继续生成更贴合场景的专用 SOP。 这点对 Web3 特别重要。因为这里的机会变化很快。今天可能是头部账号互动。明天可能是 Polymarket 事件变化。后天可能是某个钱包行为。下一轮又可能变成社区积分、空投任务、链上数据面板。 如果工具只能做一种固定场景，空间会很有限。但如果 SOP 可以跟着新场景继续生成，个人和小团队就能把自己的细分判断，不断沉淀成新的业务流程。 我这次搭头部账号和 Polymarket 事件监控，就是一个很小但很具体的例子。它把我平时刷推、盯盘、查币、看钱包、看事件赔率的动作，变成了一条可以自动跑的流程。 以后我想加新的账号源，可以继续扩展。想换策略匹配规则，可以继续调整。想把简报字段做细，也可以继续改。想接更多链上动作，也能继续往后接。 这才是 OPC 时代 AI 工具真正该有的样子。不是让个人去模仿大公司搭团队，而是让个人用 SOP 获得接近专业团队的执行能力。 内容自动生成、多平台宣发、稳定币结算、链上任务执行、客户承接、后台管理，这些原本需要多人协作的环节，被压缩进一套更轻的业务系统里。 所以我现在看 xBubble Coding，已经不只是把它当成 AI Coding 工具。它更像是给个人创业者和小团队准备的业务启动基础设施。 对我来说，头部账号互动不再只是一个我刷到之后才处理的信息点。Polymarket 事件变化也不再只是一个我想起来才去看的页面。它们都可以变成自动进入系统、自动筛选、自动整理、自动触发后续流程的策略输入。这类细分需求过去很少有人专门做，因为太个人化、太垂直、变化也快。 但 xBubble 的 SOP 思路，刚好适合把这种需求做成可以低成本验证、持续迭代、甚至沉淀成服务的东西。这可能就是它最值得看的地方。AI Coding 的上半场，是让更多人可以做出应用。 xBubble 想做的下半场，是让这些应用真正变成能跑业务、能接收入、能持续迭代的商业流程。对 OPC 来说，这比一个好看的 Demo 重要得多。
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昨天用 DAPPOS 的 xBubble Coding 搭了个小工具，专门盯头部账号互动和事件市场信号。 起因很简单。我刷到某个头部交易所创始人，回复了一条内容账号的推文，底下还顺手点了个赞。 我切到相关代币的 K 线看了一眼，市值直接拉了几千万！这种机会如果只靠人一直刷推，很难卡到前面的位置。尤其是链上 meme，很多注意力信号本来就不是从公告开始的。 可能是头部账号的一次点赞。也许是交易所创始人的一次回复。或者是项目方和 KOL 之间的一次互动。 我当时就在想，这种信号如果能自动抓下来，再接一层策略判断，自动买入，那岂不是能赚麻了！比别人先看到消息，然后提前卖出获利 刚好最近看到 xBubble 官方演示里有一个 Polymarket 事件检测和交易辅助案例，思路跟这个很像不是让人手动盯每条信息，而是把事件、信号、价格、市场变化串成一条流程。 我就顺着这个方向，用 xBubble Coding 搭了一套 Web3 交易信号工具。 测试版本： 流程大概是这样：推特那边一出现新互动信号，系统先自动抓下来，抓完之后，先过一层策略匹配，只有命中我设定的规则，才继续往下走。然后查一遍白名单库，筛出我真正关注的资产。再查一次钱包缓存，看有没有相关地址和历史行为。接着生成一份代币价格简报。 如果是 Polymarket 这类事件市场，还会同步整理事件状态、赔率变化、相关信息源和潜在交易方向。最后把符合条件的内容，提交到预设链上流程里。 这就是“追头部账号”和“追事件市场”真正能产生的结果。是把一个轻互动信号，变成一套可以执行的交易观察链路。 以前我是刷到相关信号之后，再手动去查币、看价格、翻钱包、看链上数据。那时候已经到接盘的时间了。现在是信号自己进入流程，系统帮我先完成筛选、整理和下一步动作。 这个变化很关键。因为 xBubble Coding 真正有价值的地方，不是帮我生成一段代码，而是把一个具体场景封装成一条端到端的业务 SOP。 我这次做的，其实更像是一套小型 Web3 交易信息服务。前端是头部账号互动监控和事件市场检测。中间是策略匹配、资产筛选和信息源整理。后面接价格简报、钱包缓存、赔率变化和链上流程。 这条链路跑通之后，它就不只是一个工具，而是一个可以持续迭代的个人信息优势系统。 这也是我理解 xBubble 商业价值的地方。它卖的不是代码本身，而是端到端的业务服务。 对小团队和个人来说，真正卡住人的往往不是“能不能生成一个页面”，而是能不能把内容、数据、流程、支付、执行和后续修改串成一个闭环。 xBubble 的 SOP 系统，核心就是把这个门槛压低。你可以用它做世界杯周边商城，把商品页、素材、收款和订单流程快速串起来。也可以做交规学习产品，把内容流量和私域转化接起来。也可以做本地服务入口，让用户看服务、提交需求、完成支付。 也可以像我这样，做一个 Web3 事件检测、头部账号信号追踪、Polymarket 交易辅助工具。 这些需求都有一个共同点很垂直，很细分，很贴近真实生意。它们不一定需要一个庞大的技术团队，但需要一套能快速上线、持续修改、直接承接收入的执行流程。 这正是 xBubble 适合 OPC 的地方。 一个人或者一个小团队，只要知道自己要服务谁、抓什么信号、卖什么产品、怎么完成交付，就可以用 SOP 把业务搭起来。 更重要的是，xBubble 不是只有固定模板。成熟场景可以直接用现成 SOP 快速启动，新的细分需求则可以通过 Bubble Engine 继续生成更贴合场景的专用 SOP。 这点对 Web3 特别重要。因为这里的机会变化很快。今天可能是头部账号互动。明天可能是 Polymarket 事件变化。后天可能是某个钱包行为。下一轮又可能变成社区积分、空投任务、链上数据面板。 如果工具只能做一种固定场景，空间会很有限。但如果 SOP 可以跟着新场景继续生成，个人和小团队就能把自己的细分判断，不断沉淀成新的业务流程。 我这次搭头部账号和 Polymarket 事件监控，就是一个很小但很具体的例子。它把我平时刷推、盯盘、查币、看钱包、看事件赔率的动作，变成了一条可以自动跑的流程。 以后我想加新的账号源，可以继续扩展。想换策略匹配规则，可以继续调整。想把简报字段做细，也可以继续改。想接更多链上动作，也能继续往后接。 这才是 OPC 时代 AI 工具真正该有的样子。不是让个人去模仿大公司搭团队，而是让个人用 SOP 获得接近专业团队的执行能力。 内容自动生成、多平台宣发、稳定币结算、链上任务执行、客户承接、后台管理，这些原本需要多人协作的环节，被压缩进一套更轻的业务系统里。 所以我现在看 xBubble Coding，已经不只是把它当成 AI Coding 工具。它更像是给个人创业者和小团队准备的业务启动基础设施。 对我来说，头部账号互动不再只是一个我刷到之后才处理的信息点。Polymarket 事件变化也不再只是一个我想起来才去看的页面。它们都可以变成自动进入系统、自动筛选、自动整理、自动触发后续流程的策略输入。这类细分需求过去很少有人专门做，因为太个人化、太垂直、变化也快。 但 xBubble 的 SOP 思路，刚好适合把这种需求做成可以低成本验证、持续迭代、甚至沉淀成服务的东西。这可能就是它最值得看的地方。AI Coding 的上半场，是让更多人可以做出应用。 xBubble 想做的下半场，是让这些应用真正变成能跑业务、能接收入、能持续迭代的商业流程。对 OPC 来说，这比一个好看的 Demo 重要得多。

币圈荒木｜Araki🪵

30,097 次观看 • 9 天前

今早刷到一条新闻的时候，我愣了几秒。 去年那个曾经风靡一时、 全网都在找邀请码、朋友圈一夜刷屏的 Manus， 被 Meta 收购了。 而且不是象征性的那种。 传闻中的收购价，高达 20 亿美元。 一瞬间，脑子里只有一句话： 原来那一波热闹，真的不是泡沫。 如果你去年混过 AI 圈，一定记得 Manus。 那种典型的产品—— 不是“炫技 demo”， 而是你一用就发现不对劲的那种工具。 它不是只回答问题， 而是能自己拆任务、查资料、写东西、跑流程。 你给它一个目标，它自己往下干。 后来大家才慢慢意识到： 哦，这是 Agent。 Manus 真正厉害的地方，并不是“它能干什么”， 而是它敢把“人”的工作流直接吃掉。 不是辅助你， 不是提高效率， 而是—— “这事我来做，你别管了。” 在当时那一堆还停留在 ChatBot、Copilot 阶段的产品里， Manus 是极少数 真的在往“替代”走的团队。 这也是为什么它能在极短时间内： 用户暴涨 付费率不低 在海外圈层迅速传播 Agent 这个词后来被讲烂了， 但Manus 是最早让普通人真正“感受到 Agent 的”那一批。 更讽刺的是另一件事。 去年，字节跳动曾经试图以 3000 万美元左右收购 Manus。 这事在圈子里不是秘密。 当时很多人的第一反应是： “挺高了吧？” “早点卖也正常。” 但结果你现在也看到了： 没卖。 一年后， 直接卖给 Meta，估值翻了近百倍。 你说这是运气？ 不完全是。 这是对一件事的判断差异： Agent 会不会成为下一代核心计算入口。 很多人只盯着“20 亿美元”这个数字。 但更值得琢磨的，其实是另一条线索： Manus 后来把公司主体放在了新加坡。 这一步，太关键了。 不是因为新加坡有什么魔法， 而是因为： 面向全球用户 面向美元资本 面向 Meta、OpenAI、Google 这种买家 你必须站在“他们习惯的坐标系里”。 产品是全球的， 那公司也得是全球的。 这也引出了一个让很多中国 AI 创业者心里不舒服的问题： 为什么这么多 AI 初创， 最后都很难在中国大陆生根？ 不是技术不行， 不是人不行， 甚至也不完全是钱的问题。 而是一个更现实的东西： “长大以后怎么办？” 能不能无摩擦地服务全球用户 能不能被全球巨头并购 能不能走一条清晰、可预期的退出路径 这些问题， 对早期创业者来说， 比模型参数重要得多。 再回到 Meta。 你要明白一件事： Meta 不是“看热闹的投资人”。 它现在最缺的， 不是模型， 不是算力， 而是能真正跑在模型之上的 Agent 层。 Chat 是入口， 但 Agent 才是生产力。 而 Manus， 恰好站在这个位置上。 所以这次收购， 与其说是“买一家创业公司”， 不如说是—— 直接买了一条通往下一代产品形态的快车道。 最后说句很人话的。 很多人会把这件事解读成： “中国 AI 又一次被美国收走了果实”。 也有人会说： “这是中国创业者的成功”。 我更愿意用一个不那么宏大的视角看它： 这是一个创业者，在关键时刻， 没有把自己卖便宜的故事。 而在 AI 这个时代， 这种故事， 会越来越少，也越来越贵。 如果你去年抢过 Manus 的邀请码， 如果你用过 Agent， 如果你正在创业、或者想创业， 你大概能理解这种复杂的情绪。 不是羡慕， 也不是愤怒， 而是一种： “原来世界已经走到这一步了”的感觉。 这条新闻，不只是 Manus 的终点。 它更像是很多人，某种幻想的终点。 也是另一种现实的开始。
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今早刷到一条新闻的时候，我愣了几秒。 去年那个曾经风靡一时、 全网都在找邀请码、朋友圈一夜刷屏的 Manus， 被 Meta 收购了。 而且不是象征性的那种。 传闻中的收购价，高达 20 亿美元。 一瞬间，脑子里只有一句话： 原来那一波热闹，真的不是泡沫。 如果你去年混过 AI 圈，一定记得 Manus。 那种典型的产品—— 不是“炫技 demo”， 而是你一用就发现不对劲的那种工具。 它不是只回答问题， 而是能自己拆任务、查资料、写东西、跑流程。 你给它一个目标，它自己往下干。 后来大家才慢慢意识到： 哦，这是 Agent。 Manus 真正厉害的地方，并不是“它能干什么”， 而是它敢把“人”的工作流直接吃掉。 不是辅助你， 不是提高效率， 而是—— “这事我来做，你别管了。” 在当时那一堆还停留在 ChatBot、Copilot 阶段的产品里， Manus 是极少数 真的在往“替代”走的团队。 这也是为什么它能在极短时间内： 用户暴涨 付费率不低 在海外圈层迅速传播 Agent 这个词后来被讲烂了， 但Manus 是最早让普通人真正“感受到 Agent 的”那一批。 更讽刺的是另一件事。 去年，字节跳动曾经试图以 3000 万美元左右收购 Manus。 这事在圈子里不是秘密。 当时很多人的第一反应是： “挺高了吧？” “早点卖也正常。” 但结果你现在也看到了： 没卖。 一年后， 直接卖给 Meta，估值翻了近百倍。 你说这是运气？ 不完全是。 这是对一件事的判断差异： Agent 会不会成为下一代核心计算入口。 很多人只盯着“20 亿美元”这个数字。 但更值得琢磨的，其实是另一条线索： Manus 后来把公司主体放在了新加坡。 这一步，太关键了。 不是因为新加坡有什么魔法， 而是因为： 面向全球用户 面向美元资本 面向 Meta、OpenAI、Google 这种买家 你必须站在“他们习惯的坐标系里”。 产品是全球的， 那公司也得是全球的。 这也引出了一个让很多中国 AI 创业者心里不舒服的问题： 为什么这么多 AI 初创， 最后都很难在中国大陆生根？ 不是技术不行， 不是人不行， 甚至也不完全是钱的问题。 而是一个更现实的东西： “长大以后怎么办？” 能不能无摩擦地服务全球用户 能不能被全球巨头并购 能不能走一条清晰、可预期的退出路径 这些问题， 对早期创业者来说， 比模型参数重要得多。 再回到 Meta。 你要明白一件事： Meta 不是“看热闹的投资人”。 它现在最缺的， 不是模型， 不是算力， 而是能真正跑在模型之上的 Agent 层。 Chat 是入口， 但 Agent 才是生产力。 而 Manus， 恰好站在这个位置上。 所以这次收购， 与其说是“买一家创业公司”， 不如说是—— 直接买了一条通往下一代产品形态的快车道。 最后说句很人话的。 很多人会把这件事解读成： “中国 AI 又一次被美国收走了果实”。 也有人会说： “这是中国创业者的成功”。 我更愿意用一个不那么宏大的视角看它： 这是一个创业者，在关键时刻， 没有把自己卖便宜的故事。 而在 AI 这个时代， 这种故事， 会越来越少，也越来越贵。 如果你去年抢过 Manus 的邀请码， 如果你用过 Agent， 如果你正在创业、或者想创业， 你大概能理解这种复杂的情绪。 不是羡慕， 也不是愤怒， 而是一种： “原来世界已经走到这一步了”的感觉。 这条新闻，不只是 Manus 的终点。 它更像是很多人，某种幻想的终点。 也是另一种现实的开始。

比特币橙子Trader

122,896 次观看 • 6 个月前

甲骨文的拉里·埃里森，刚刚给所有AI公司判了死刑。 他说，你们的模型，一文不值。 不是技术不行，也不是人才不行。 问题出在数据上。 ChatGPT，Gemini，Grok，Llama…… 所有这些模型，吃的都是同一锅饭。 整个公共互联网。 每一篇维基百科，每一个Reddit帖子，每一条新闻。 结果是什么？ 它们正在趋同，变成贴着不同logo的同一个产品。 用埃里森的话说，就是“大路货”。 真正的黄金，不在网上。 在私有数据里。 医院系统里的病历。 银行金库里的财务数据。 财富500强公司的供应链机密。 猜猜这些数据，大部分都存在哪里？ 不在谷歌，不在亚马逊，也不在微软。 在甲骨文的数据库里。 所以甲骨文出手了。 他们推出了一个叫“AI数据库26ai”的东西。 它允许所有顶级AI模型，直接在你公司的私有数据上进行推理。 而且数据永远不用离开保险库。 他们用的是一种叫RAG的技术。 AI不去“学习”你的数据，而是实时“检索”它。 这意味着什么？ 银行可以分析它发放的每一笔贷款，而不用暴露任何一个客户记录。 医院可以用AI诊断病人，而不用担心违反HIPAA法案。 国防承包商能让AI分析机密行动，数据一步都离不开安全环境。 埃里森在赌一个比GPU热潮、比数据中心建设更大的未来。 他称之为“历史上最大、增长最快的市场”。 数字很惊人。 甲骨文的待履约收入刚刚达到5230亿美元。 其中3000亿，来自OpenAI一家公司。 但这里有个没人谈论的危险。 如果私有数据是AI真正的护城河。 那么谁控制了数据库，谁就控制了AI的未来。 这种权力集中到一家公司手里。 难道不该让每个人都感到不安吗？
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甲骨文的拉里·埃里森，刚刚给所有AI公司判了死刑。 他说，你们的模型，一文不值。 不是技术不行，也不是人才不行。 问题出在数据上。 ChatGPT，Gemini，Grok，Llama…… 所有这些模型，吃的都是同一锅饭。 整个公共互联网。 每一篇维基百科，每一个Reddit帖子，每一条新闻。 结果是什么？ 它们正在趋同，变成贴着不同logo的同一个产品。 用埃里森的话说，就是“大路货”。 真正的黄金，不在网上。 在私有数据里。 医院系统里的病历。 银行金库里的财务数据。 财富500强公司的供应链机密。 猜猜这些数据，大部分都存在哪里？ 不在谷歌，不在亚马逊，也不在微软。 在甲骨文的数据库里。 所以甲骨文出手了。 他们推出了一个叫“AI数据库26ai”的东西。 它允许所有顶级AI模型，直接在你公司的私有数据上进行推理。 而且数据永远不用离开保险库。 他们用的是一种叫RAG的技术。 AI不去“学习”你的数据，而是实时“检索”它。 这意味着什么？ 银行可以分析它发放的每一笔贷款，而不用暴露任何一个客户记录。 医院可以用AI诊断病人，而不用担心违反HIPAA法案。 国防承包商能让AI分析机密行动，数据一步都离不开安全环境。 埃里森在赌一个比GPU热潮、比数据中心建设更大的未来。 他称之为“历史上最大、增长最快的市场”。 数字很惊人。 甲骨文的待履约收入刚刚达到5230亿美元。 其中3000亿，来自OpenAI一家公司。 但这里有个没人谈论的危险。 如果私有数据是AI真正的护城河。 那么谁控制了数据库，谁就控制了AI的未来。 这种权力集中到一家公司手里。 难道不该让每个人都感到不安吗？

墓碑科技

590,517 次观看 • 4 个月前

工作中经常查询数据库获取相关数据，每次都要写 SQL 语句挺烦的，如果涉及多表关联查询更麻烦。 可以试下，OpenChatBI 这个开源的智能 BI 工具，用自然语言就能查询和分析数据，告别手写 SQL 的烦恼。 基于 LangGraph 和 LangChain 构建，通过自然语言描述，理解后自动转换为 SQL 语句，还能执行查询、生成可视化图表。 GitHub： 除此之外，还支持通过 MCP 配置接入外部工具扩展功能，以及对知识库整合可以回答复杂问题。 提供了直观的 Web UI 界面，通过 pip 或 uv 安装后配置 LLM 和数据库连接即可使用。
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工作中经常查询数据库获取相关数据，每次都要写 SQL 语句挺烦的，如果涉及多表关联查询更麻烦。 可以试下，OpenChatBI 这个开源的智能 BI 工具，用自然语言就能查询和分析数据，告别手写 SQL 的烦恼。 基于 LangGraph 和 LangChain 构建，通过自然语言描述，理解后自动转换为 SQL 语句，还能执行查询、生成可视化图表。 GitHub： 除此之外，还支持通过 MCP 配置接入外部工具扩展功能，以及对知识库整合可以回答复杂问题。 提供了直观的 Web UI 界面，通过 pip 或 uv 安装后配置 LLM 和数据库连接即可使用。

GitHubDaily

22,045 次观看 • 8 个月前

什么才是数据中心最大的威胁？ 不是竞争。 也不是监管。 是去中心化。 Perplexity的CEO一语惊人。 他说，真正的颠覆，是当AI被封装进你设备上的本地芯片里。 到那时，还需要一个中心化的数据中心来处理一切吗？ 根本不需要。 更进一步想。 芯片自带的模型会不断适应你本人。 AI就在你的电脑上观察、学习、进化。 因为它住在你的电脑里，而不是在遥远的服务器上，所以你很放心。 你的数据，完全属于你。 你的习惯，你的偏好，你的智能，都沉淀在你自己的设备里，成为你专属的“大脑”。 你拥有它。 这才是真正的数据主权。 当这一切发生时，那些耗资数千亿、甚至数万亿建造的庞大中心化数据中心，还有存在的意义吗？ 建立在全球各地，为少数巨头收集和处理用户数据的模式，似乎走到了一个十字路口。 这不仅是技术路线的改变。 更是权力从少数中心化机构，回归到每一个普通人手中的开始。
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什么才是数据中心最大的威胁？ 不是竞争。 也不是监管。 是去中心化。 Perplexity的CEO一语惊人。 他说，真正的颠覆，是当AI被封装进你设备上的本地芯片里。 到那时，还需要一个中心化的数据中心来处理一切吗？ 根本不需要。 更进一步想。 芯片自带的模型会不断适应你本人。 AI就在你的电脑上观察、学习、进化。 因为它住在你的电脑里，而不是在遥远的服务器上，所以你很放心。 你的数据，完全属于你。 你的习惯，你的偏好，你的智能，都沉淀在你自己的设备里，成为你专属的“大脑”。 你拥有它。 这才是真正的数据主权。 当这一切发生时，那些耗资数千亿、甚至数万亿建造的庞大中心化数据中心，还有存在的意义吗？ 建立在全球各地，为少数巨头收集和处理用户数据的模式，似乎走到了一个十字路口。 这不仅是技术路线的改变。 更是权力从少数中心化机构，回归到每一个普通人手中的开始。

墓碑科技

14,583 次观看 • 4 个月前