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权威 Vibe coding 教学: 斯坦福教人作弊的「0 代码」计算机课,到底学些啥? 这两天看到不少媒体提到了 Standford 讲师Mihail Eric 的新课程 The Modern Software Developer。 仔细看了一下介绍,课程还挺有趣的。就所有讲师都在抵制“拿 AI 写作业”的时候,Mihail Eric 则强调未来 AI 工具的实用性,让大家积极运用 AI。 🔗 课程链接: 目前 Slide 已经更新到了 Week 10: What's Next for AI Software Engineering 主讲人有来自 a16z 的 martin_casado Mihail Eric 除了 The Modern Software Developer 这个课程之外,还有个面对全体开发者的付费课:AI Software...

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Damn,Anthropic 这次直接把 AI 教育的主流叙事干翻了🤯。。。 过去两年所有 AI 教育产品的叙事,全盯着学生端,个性化家教,自适应题库,一对一辅导,讲得都很性感, 但Anthropic 直接掉头往反方向走,把 AI 塞到老师手里,而不是学生手里。 这个选择的底层逻辑特别朴素, 一个老师影响几十上百个学生,帮老师省一小时备课时间,杠杆效应跟帮一个学生省一小时完全不在一个量级, 老师才是最懂班级学情的人,谁阅读跟不上,谁需要挑战题,这些判断 AI 替代不了,但 AI 可以把做差异化材料的三个小时全部省下来。 更狠的是这四步棋, 内置全美 50 州学术标准。 合规成本直接归零。 隐私标准联合工会制定。 教学技能库全部开源。 但这些都还不是最核心的, 他们没有单纯的做一个 AI 教育工具,更像是在把 Claude 做成老师的认知外骨骼,备课,差异化材料,学情分析,重复任务自动化, 当整个工作流都跑在 Claude 上,它就不再是可选工具了,而是一种基础设施,这种工作流粘性,比任何学生端产品都深得多。 我觉得这才是 AI 教育更持久的方向,不去追逐取代老师的性感叙事,而是实实在在赋能那些每天站在教室里的人, 我相信改变教育最有效的杠杆,往往不是直接改变学生,而是改变那些影响学生的人。

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这两天刷到条短视频,老师让学生回家录背诵的视频,但学生背不下来,家长就使用了闭眼特效,这样就蒙混过关了。 挺可笑的,但我又想到,这种教育体制真挺可悲的,无论老师、家长、学生,都是受害者,都没有任何办法。 就算学生把所有课文都一字不差的背出来,又能咋样,这些东西对他未来的人生几乎没有任何帮助。学校里强行灌输的东西,除了用于考试,绝大多数人一辈子都不会用到一次。 但学校并不在乎这些东西,教育目的从来不是让你学到什么,本质上是一场长达十几年的服从性测试。 让你背就背,让你抄就抄,让你学什么就学什么,不需要有想法或者创造力,只需要变得越来越听话、守规矩。 这种模式下最后欧训练出来的恰恰是一批又一批听话的应试机器。 但这恰恰是整个体制所需要的,等到这些人最后毕业进入社会后,已经是被训练十几年的状态了,逆来顺受已经成为了本能。 说实话我觉得,很多人这辈子最幸福的时间段可能是大学。 生活最自由,精力最旺盛,创造力最强,没有社会的毒打,没有房贷车贷的压力。唯一的缺点就是没钱,但除了没钱,别的都挺好。 如果在大学没有虚度光阴的话,其实能做很多有意义的事情。学自己真正感兴趣的东西,想清楚自己未来想做什么,多去试错踩坑,甚至提前开始创业。 这些东西,比背一百篇课文有用一万倍。等毕业进入社会后,很难被局限束缚到体制的框架内。 可惜大部分人意识到这一点的时候,已经无力改变了。

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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:

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