Загрузка видео...

Не удалось загрузить видео

Возникла проблема при загрузке этого видео. Это может быть связано с временными проблемами сети или видео может быть недоступно.

На главную

🚀老马 Elon Musk 没吹牛，Grok 4.5 的实力确实能硬刚 Opus 4.7。测试了一下，3分钟做出的网页，视觉和架构都相当惊艳。能写高质量代码，还能高效爬取数据，独立开发者和生产力狂热者的福音！ X Premium & SuperGrok，大概是目前最值回票价的 AI 订阅。🥳

Lonely

19,201 subscribers

49,099 просмотров • 20 дней назад •via X (Twitter)

Наука и технологии Образование

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

Комментарии: 0

Нет доступных комментариев

Здесь появятся комментарии из оригинального поста

Похожие видео

谁是最强模型？ GPT5.5 vs Claude Opus 4.7 实测对比！！👇👇 OpenAI发布了新模型GPT5.5，我们在视频里测试对比了 GPT5.5和Claude Opus 4.7： 1️⃣ 前端设计 2️⃣ 后端能力 3️⃣ 文案写作最后还有Agent能力预警（开头视频就是GPT5.5做的）！

谁是最强模型？ GPT5.5 vs Claude Opus 4.7 实测对比！！👇👇 OpenAI发布了新模型GPT5.5，我们在视频里测试对比了 GPT5.5和Claude Opus 4.7： 1️⃣ 前端设计 2️⃣ 后端能力 3️⃣ 文案写作最后还有Agent能力预警（开头视频就是GPT5.5做的）！

木子不写代码

30,977 просмотров • 3 месяцев назад

用了两天的Fable-5，得到了一个与大部分人截然相反的结论，实测体验如下：速度：非常慢，尤其是开始分析和规划的时候能感受到像乌龟慢爬价格：我是Max5订阅用户，虽然输入输出定价为Opus的两倍，但是实际消耗量并没有像流水一样，消耗速度确实变快了，但命中缓存后消耗没有特别高，没有人传人的消耗那么离谱的快所以铺天盖地说消耗非常快的只有三种可能：第一种是Pro订阅账号容量本来就小，第二种是没自己账号纯造谣，第三种是本来对Opus的消耗没有感知，看到别人说fable消耗快自己也一用发现消耗快于是觉得是真的消耗快了。本身Opus的消耗就非常快嘛，现在只不过是变为了原来的大概1.5x 对于我来说，我通常只用Opus，所以这个1.x倍Opus的消耗量能够接受。实际使用中建议把缓存重建修改为1小时。能力：能力强体现在思维边界更广，架构能力更强。对于前端能力测试确实是有很大提高，尤其是创意能力。真正落地到工程项目中，我的体感是能够真正发现GPT-5.5的问题了，不会再像之前基本一直认为GPT的分析是对的。实际能力类似于Claude Opus4.6++与GPT-5.5++的结合版，目前没有到非常惊艳的程度结合价格和6月22之后就没了，我也没有升级Max20的打算，Max5+GPT-5.5乃至即将出现的5.6我觉得完全够用。也建议大家理性消费。如果想走按量体验可以看下评论区。最后给大家看一下昨晚用Fable简单构建的前端的效果，关于为什么我吐槽过还要做前端，是因为我也需要在抖音小红书炸裂搞流量，人作为视觉动物，前端是最开始抓住注意力的开头的。视频如下，网站部署在verel地址放在评论区了，大家可以自行查看

用了两天的Fable-5，得到了一个与大部分人截然相反的结论，实测体验如下：速度：非常慢，尤其是开始分析和规划的时候能感受到像乌龟慢爬价格：我是Max5订阅用户，虽然输入输出定价为Opus的两倍，但是实际消耗量并没有像流水一样，消耗速度确实变快了，但命中缓存后消耗没有特别高，没有人传人的消耗那么离谱的快所以铺天盖地说消耗非常快的只有三种可能：第一种是Pro订阅账号容量本来就小，第二种是没自己账号纯造谣，第三种是本来对Opus的消耗没有感知，看到别人说fable消耗快自己也一用发现消耗快于是觉得是真的消耗快了。本身Opus的消耗就非常快嘛，现在只不过是变为了原来的大概1.5x 对于我来说，我通常只用Opus，所以这个1.x倍Opus的消耗量能够接受。实际使用中建议把缓存重建修改为1小时。能力：能力强体现在思维边界更广，架构能力更强。对于前端能力测试确实是有很大提高，尤其是创意能力。真正落地到工程项目中，我的体感是能够真正发现GPT-5.5的问题了，不会再像之前基本一直认为GPT的分析是对的。实际能力类似于Claude Opus4.6++与GPT-5.5++的结合版，目前没有到非常惊艳的程度结合价格和6月22之后就没了，我也没有升级Max20的打算，Max5+GPT-5.5乃至即将出现的5.6我觉得完全够用。也建议大家理性消费。如果想走按量体验可以看下评论区。最后给大家看一下昨晚用Fable简单构建的前端的效果，关于为什么我吐槽过还要做前端，是因为我也需要在抖音小红书炸裂搞流量，人作为视觉动物，前端是最开始抓住注意力的开头的。视频如下，网站部署在verel地址放在评论区了，大家可以自行查看

雪踏乌云

24,053 просмотров • 1 месяц назад

这护盾效果太牛了，可实时交互的 WebGL 能量护盾特效项目，用 React Three Fiber、Three.js 和手写 GLSL shader 做出来的。带了完整的 3D Playground，可以实时调 hex grid、hitimpact、生命值系统、显隐动画、bloom 等参数。对于做创意前端、游戏 VFX、WebGL视觉实验的人来说，这种“效果做出来了，还把可调参数和结构一起开源”的项目，观感会比普通 shader demo 高一个档次。

这护盾效果太牛了，可实时交互的 WebGL 能量护盾特效项目，用 React Three Fiber、Three.js 和手写 GLSL shader 做出来的。带了完整的 3D Playground，可以实时调 hex grid、hitimpact、生命值系统、显隐动画、bloom 等参数。对于做创意前端、游戏 VFX、WebGL视觉实验的人来说，这种“效果做出来了，还把可调参数和结构一起开源”的项目，观感会比普通 shader demo 高一个档次。

Geek Lite

20,560 просмотров • 4 месяцев назад

全球最贵的金融团队都在 GitHub 上开源了什么？普通人怎么了解量化？直接上手是最快的 Jane Street、Goldman Sachs、J.P. Morgan 等顶级量化与高频交易机构，都放出了代表性的金融/工程工具，帮助普通量化爱好者免费学到机构级的定价模型、实时数据可视化和高精度性能调试能力👇 1. Jane Street magic-trace（5.4k stars）基于 Intel Processor Trace 的高精度进程追踪工具。普通 profiler 看不清调用栈的时候，它能以纳秒级分辨率记录 CPU 每一条指令的完整执行过程。想深入调试性能、搞清楚程序到底卡在哪里的同学，强烈推荐试试 2. Goldman Sachs gs-quant（10.2k stars）高盛交易员日常使用的衍生品定价和风险管理 Python 工具包。包含期权、掉期等常见衍生品的完整定价模型和风险计算模块。直接 pip 安装就能用，适合想系统学习机构级量化定价的同学，实用性很强 3. Perspective（原 J.P. Morgan 项目，10.5k stars） J.P. Morgan 开源的实时数据可视化利器，特别擅长处理海量流式行情数据。能快速搭建漂亮的交互式仪表盘和实时监控界面，支持 Jupyter，比很多付费终端还灵活。对做数据分析和行情可视化的朋友非常友好这三个开源项目，能让你直接用上机构级的定价模型、实时行情仪表盘和高精度性能调试工具，帮普通开发者提升量化分析、数据可视化和代码优化能力，完全免费

全球最贵的金融团队都在 GitHub 上开源了什么？普通人怎么了解量化？直接上手是最快的 Jane Street、Goldman Sachs、J.P. Morgan 等顶级量化与高频交易机构，都放出了代表性的金融/工程工具，帮助普通量化爱好者免费学到机构级的定价模型、实时数据可视化和高精度性能调试能力👇 1. Jane Street magic-trace（5.4k stars）基于 Intel Processor Trace 的高精度进程追踪工具。普通 profiler 看不清调用栈的时候，它能以纳秒级分辨率记录 CPU 每一条指令的完整执行过程。想深入调试性能、搞清楚程序到底卡在哪里的同学，强烈推荐试试 2. Goldman Sachs gs-quant（10.2k stars）高盛交易员日常使用的衍生品定价和风险管理 Python 工具包。包含期权、掉期等常见衍生品的完整定价模型和风险计算模块。直接 pip 安装就能用，适合想系统学习机构级量化定价的同学，实用性很强 3. Perspective（原 J.P. Morgan 项目，10.5k stars） J.P. Morgan 开源的实时数据可视化利器，特别擅长处理海量流式行情数据。能快速搭建漂亮的交互式仪表盘和实时监控界面，支持 Jupyter，比很多付费终端还灵活。对做数据分析和行情可视化的朋友非常友好这三个开源项目，能让你直接用上机构级的定价模型、实时行情仪表盘和高精度性能调试工具，帮普通开发者提升量化分析、数据可视化和代码优化能力，完全免费

梭哈.AI

97,023 просмотров • 2 месяцев назад

从国产SOTA走向世界SOTA? GLM-5.1 实测! 给大家带来 GLM-5.1 编程能力实测! 本次测试涵盖了前端, 后端, Agent 能力, 前端主要面向空间建模, 场景, 材质, 粒子效果等, 后端能力主要面向数据结构与算法, 体系结构, 性能优化, 内存和并发管理, 性能热点分析与调优, 面向编辑器方向的Agent能力(因为AI要自己改代码). 直接说结论, 本次测试前端方面粒子效果和光影鲜果略有提升, 剩下空间理解(甚至感觉下降了)和前端美学上没看到有什么提升, 只能说是提升了一点点. 但是后端性能上有巨大的提升, GLM-5.1 在我的 vector-db-bench 中直接秀了一手量化, 把原本32bit精度的数据量化到了8bit, 然后使用SIMD实现了一个指令周期内计算32个向量, 在我测试的其他模型中(包括Claude-opus-4.6, GPT-5.4-Pro(xhigh)) 都没有实现, 直接来到了榜首. 另外Agent能力上也有不小的提升, 同样是我写的让大模型模拟送外卖的硅基骑手测试, 其他大模型的优化还停留在看一个店能不能取两单上, GLM-5.1 已经优化到了我送餐的顺路还能再接一单, 并且仅用了大概GLM-5 1/4的 token 用量就超越了 GLM-5 的测试总分. 当然本次测试过程也很坎坷, 首先是我周末抢了2天都没抢到 coding plan (目前只有coding plan 能用这个模型), 我最后找智谱的同学给我开了个权限. 以及测试中发现白天API不是很稳定, 偶尔输出速度会掉到10tps, 以及会出现乱码文字(我的规避方法是让它输出英文, 然后再找个便宜模型翻译过来). 总结, 各位前端同学估计会失望, 因为无论是从工程还是页面效果上都看不到提升, 甚至可能会有点倒退, 但果写后端代码或者复杂Agent应用可以试试这个新模型, 会有很大的提升. #GLM51 #智谱 #GLM #AIAgent #大模型编程

从国产SOTA走向世界SOTA? GLM-5.1 实测! 给大家带来 GLM-5.1 编程能力实测! 本次测试涵盖了前端, 后端, Agent 能力, 前端主要面向空间建模, 场景, 材质, 粒子效果等, 后端能力主要面向数据结构与算法, 体系结构, 性能优化, 内存和并发管理, 性能热点分析与调优, 面向编辑器方向的Agent能力(因为AI要自己改代码). 直接说结论, 本次测试前端方面粒子效果和光影鲜果略有提升, 剩下空间理解(甚至感觉下降了)和前端美学上没看到有什么提升, 只能说是提升了一点点. 但是后端性能上有巨大的提升, GLM-5.1 在我的 vector-db-bench 中直接秀了一手量化, 把原本32bit精度的数据量化到了8bit, 然后使用SIMD实现了一个指令周期内计算32个向量, 在我测试的其他模型中(包括Claude-opus-4.6, GPT-5.4-Pro(xhigh)) 都没有实现, 直接来到了榜首. 另外Agent能力上也有不小的提升, 同样是我写的让大模型模拟送外卖的硅基骑手测试, 其他大模型的优化还停留在看一个店能不能取两单上, GLM-5.1 已经优化到了我送餐的顺路还能再接一单, 并且仅用了大概GLM-5 1/4的 token 用量就超越了 GLM-5 的测试总分. 当然本次测试过程也很坎坷, 首先是我周末抢了2天都没抢到 coding plan (目前只有coding plan 能用这个模型), 我最后找智谱的同学给我开了个权限. 以及测试中发现白天API不是很稳定, 偶尔输出速度会掉到10tps, 以及会出现乱码文字(我的规避方法是让它输出英文, 然后再找个便宜模型翻译过来). 总结, 各位前端同学估计会失望, 因为无论是从工程还是页面效果上都看不到提升, 甚至可能会有点倒退, 但果写后端代码或者复杂Agent应用可以试试这个新模型, 会有很大的提升. #GLM51 #智谱 #GLM #AIAgent #大模型编程

karminski-牙医

19,657 просмотров • 4 месяцев назад

10分钟代码写完30秒视频，剪辑师可能要下岗了。昨晚我回家试了一下上周刚出的 Remotion，手搓了一个剪辑动效视频。先谈个人使用感受。前后大概花了一小时，其中半小时研究这是什么和相关 skills，另外半小时主要在等 vibe coding 生成和找背景音乐，所以最核心生成是大概10分钟左右。目前 Remotion 的动效当然还不够高级，好多人喷它排版离谱。晚晚我倒不急，因为按现在的迭代速度，盲猜 6-12 个月，就能大致取代剪辑和动效师。不需要你会代码，不需要你会建模。视频里提到的胖友是这位 Pokeee.eth ，我心目中的APAC版GCR交易员。感谢他是乐天派的分享者。这是晚晚我本月， vibe coding 做的第六个项目。也不能叫项目，没有基础，所以做出来大部分只是小垃圾。大多数vibe coding时间主要花在调 UI、试各种 API 找数据上。我就跟炒 AI 应用股票的朋友聊，但凡花一点点心思研究使用 AI 的，就会发现美国 AI 没有泡沫。只不过有时候你说的 AI，和我说的 AI，早就不是一个 AI。

10分钟代码写完30秒视频，剪辑师可能要下岗了。昨晚我回家试了一下上周刚出的 Remotion，手搓了一个剪辑动效视频。先谈个人使用感受。前后大概花了一小时，其中半小时研究这是什么和相关 skills，另外半小时主要在等 vibe coding 生成和找背景音乐，所以最核心生成是大概10分钟左右。目前 Remotion 的动效当然还不够高级，好多人喷它排版离谱。晚晚我倒不急，因为按现在的迭代速度，盲猜 6-12 个月，就能大致取代剪辑和动效师。不需要你会代码，不需要你会建模。视频里提到的胖友是这位 Pokeee.eth ，我心目中的APAC版GCR交易员。感谢他是乐天派的分享者。这是晚晚我本月， vibe coding 做的第六个项目。也不能叫项目，没有基础，所以做出来大部分只是小垃圾。大多数vibe coding时间主要花在调 UI、试各种 API 找数据上。我就跟炒 AI 应用股票的朋友聊，但凡花一点点心思研究使用 AI 的，就会发现美国 AI 没有泡沫。只不过有时候你说的 AI，和我说的 AI，早就不是一个 AI。

林晚晚的猫

24,417 просмотров • 6 месяцев назад

分享下我在 Vibe Coding 中，使用率最高，且最高效的几个工具，覆盖到设计稿生成，到代码交付，网页动效等👇 1、Codex 你只要输入一个需求，它就会调动多个AI智能体并行工作，无论是项目重构，还是从零构建MVP，，它都能独立完成，你无需关注代码，而是把更多精力放在架构设计和创造性问题解决上 2、Paper 这个可以让 AI 生成高质量设计稿，并实现设计与代码双向实时同步，你只需专注界面创作，AI 会自动还原为精准代码交付 3、21st 这个提供超多精美的前端组件，同时带有流畅的交互动画，只需点击复制 Prompt ，粘贴到 AI 对话框即可使用 4、Unicorn 这个，不用写代码，也可以做出丝滑流畅的 GPU 级网页特效，一键导出即可让 AI 接入你的项目 5、Agentation 这个，可以直接在网页上标注需要调整的元素，自动转化为 AI 能够直接理解，和执行的结构化代码上下文，实现网站的精细化调整 6、Axion 这个，能让你的 AI 化身 iOS 开发专家，覆盖从设计、开发到调试的全流程，，输出符合 Apple 高标准、安全、高性能，且易于维护的生产级代码 7、Apple docs mcp 配合这个，可以自动检索 Apple 最新开发文档，能解决日常开发软件中 90% 的问题

分享下我在 Vibe Coding 中，使用率最高，且最高效的几个工具，覆盖到设计稿生成，到代码交付，网页动效等👇 1、Codex 你只要输入一个需求，它就会调动多个AI智能体并行工作，无论是项目重构，还是从零构建MVP，，它都能独立完成，你无需关注代码，而是把更多精力放在架构设计和创造性问题解决上 2、Paper 这个可以让 AI 生成高质量设计稿，并实现设计与代码双向实时同步，你只需专注界面创作，AI 会自动还原为精准代码交付 3、21st 这个提供超多精美的前端组件，同时带有流畅的交互动画，只需点击复制 Prompt ，粘贴到 AI 对话框即可使用 4、Unicorn 这个，不用写代码，也可以做出丝滑流畅的 GPU 级网页特效，一键导出即可让 AI 接入你的项目 5、Agentation 这个，可以直接在网页上标注需要调整的元素，自动转化为 AI 能够直接理解，和执行的结构化代码上下文，实现网站的精细化调整 6、Axion 这个，能让你的 AI 化身 iOS 开发专家，覆盖从设计、开发到调试的全流程，，输出符合 Apple 高标准、安全、高性能，且易于维护的生产级代码 7、Apple docs mcp 配合这个，可以自动检索 Apple 最新开发文档，能解决日常开发软件中 90% 的问题

Paidax

173,520 просмотров • 4 месяцев назад

🔥科技投资人Brad Gerstner：太阳将会是AI的最大来源。马斯克回应称：利用太阳能所能支撑的AI潜在规模，比地球高出10亿倍！ 🚨Brad：“SpaceX将与xAI合并。这相当于把当今世界两大最热门主题：人工智能、太空探索合二为一。马斯克构想未来的能力令人惊叹。我认为这将引发散户和机构投资者的狂热追捧”

🔥科技投资人Brad Gerstner：太阳将会是AI的最大来源。马斯克回应称：利用太阳能所能支撑的AI潜在规模，比地球高出10亿倍！ 🚨Brad：“SpaceX将与xAI合并。这相当于把当今世界两大最热门主题：人工智能、太空探索合二为一。马斯克构想未来的能力令人惊叹。我认为这将引发散户和机构投资者的狂热追捧”

谢嘉琪

42,169 просмотров • 5 месяцев назад

国产模型再次突破，比肩 Claude 4.6，Gemini 3.1 Pro 等顶尖模型。刚测完 Qwen3.7-Max，说几点真实感受。昨晚 API 上线第一时间就充了值，选了三个题目（见视频）来测试 Qwen3.7-Max 的前端能力、算力能力和 Agent 能力，确实可以叫做国产第一了。之前用 DeepSeek-v4 Pro 和 Kimi 2.6 做测试的时候，一次执行的完成度均不如 Qwen3.7-Max，体感上大概是 Qwen3.7-Max > Kimi 2.6 > DeepSeek-v4 Pro，这次千问在 Terminal-Bench 排行榜也确实反超了Claude Opus 4.6，体感是一致的。推理能力我是用奥数题和几道 HMMT 的题压了一下，准确率不是第一，但明显感觉比上个月测的 3.6 又高了一档。有个细节：遇到不会的题它会老实说自己不确定，而不是硬编一个看起来合理的错误答案——这点跟 Claude 很像。还有一点，现在 Qwen 的迭代速度也太猛了，在推上虽然声量没有 Kimi 和 DeepSeek 大，但是 Qwen 在 3 月发 3.5，4 月发 3.6，5 月直接上 3.7，已经变成月更节奏了，而且每次迭代都有不小进步，现在已经是名副其实的第一梯队。在海外 OpenRouter 上 Qwen3.6-Plus 的调用量刚破了平台纪录，日调用 1.4 万亿 Token，开发者们是在拿真金白银在投票。千问这一代明显是往 Agent 方向走的，极限压测下长程任务能跑 35 小时不崩，跨 Agent 框架兼容性也比上一代好很多。具体测试视频见 ⬇

国产模型再次突破，比肩 Claude 4.6，Gemini 3.1 Pro 等顶尖模型。刚测完 Qwen3.7-Max，说几点真实感受。昨晚 API 上线第一时间就充了值，选了三个题目（见视频）来测试 Qwen3.7-Max 的前端能力、算力能力和 Agent 能力，确实可以叫做国产第一了。之前用 DeepSeek-v4 Pro 和 Kimi 2.6 做测试的时候，一次执行的完成度均不如 Qwen3.7-Max，体感上大概是 Qwen3.7-Max > Kimi 2.6 > DeepSeek-v4 Pro，这次千问在 Terminal-Bench 排行榜也确实反超了Claude Opus 4.6，体感是一致的。推理能力我是用奥数题和几道 HMMT 的题压了一下，准确率不是第一，但明显感觉比上个月测的 3.6 又高了一档。有个细节：遇到不会的题它会老实说自己不确定，而不是硬编一个看起来合理的错误答案——这点跟 Claude 很像。还有一点，现在 Qwen 的迭代速度也太猛了，在推上虽然声量没有 Kimi 和 DeepSeek 大，但是 Qwen 在 3 月发 3.5，4 月发 3.6，5 月直接上 3.7，已经变成月更节奏了，而且每次迭代都有不小进步，现在已经是名副其实的第一梯队。在海外 OpenRouter 上 Qwen3.6-Plus 的调用量刚破了平台纪录，日调用 1.4 万亿 Token，开发者们是在拿真金白银在投票。千问这一代明显是往 Agent 方向走的，极限压测下长程任务能跑 35 小时不崩，跨 Agent 框架兼容性也比上一代好很多。具体测试视频见 ⬇

耳朵

33,499 просмотров • 2 месяцев назад

用 AI 打造视频内容分析利器：一键获取视频洞察 | 整合 DeepSeek + AI IDE 这款工具基于 DeepSeek API，能自动分析视频字幕和评论，提供智能化的内容总结。除了单个视频分析，还支持批量处理和字幕对话功能。我不仅分享了 YouTube Data API 的使用方法，更重要的是展示了如何借助 AI IDE 实现高效开发。时间戳： 0:00 - 项目介绍与功能演示 3:31 - 项目代码开源介绍 4:13 - YouTube Data API使用指南 5:48 - 项目架构与代码结构详解 6:50 - AI生成代码审查要点和高效使用技巧 8:58 - 用AI开发应用的规则和步骤分享 10:30 - 总结

用 AI 打造视频内容分析利器：一键获取视频洞察 | 整合 DeepSeek + AI IDE 这款工具基于 DeepSeek API，能自动分析视频字幕和评论，提供智能化的内容总结。除了单个视频分析，还支持批量处理和字幕对话功能。我不仅分享了 YouTube Data API 的使用方法，更重要的是展示了如何借助 AI IDE 实现高效开发。时间戳： 0:00 - 项目介绍与功能演示 3:31 - 项目代码开源介绍 4:13 - YouTube Data API使用指南 5:48 - 项目架构与代码结构详解 6:50 - AI生成代码审查要点和高效使用技巧 8:58 - 用AI开发应用的规则和步骤分享 10:30 - 总结

nicekate

17,406 просмотров • 1 год назад

🚨马斯克刚刚抛出震撼观点：只要利用太阳能量的百万分之一驱动AI，诞生的智能总量就能超过全人类智力总和的100万倍。马斯克最近采访说，这种体量唯一的解决方案，是在月球批量制造太阳能板和散热设备，再用质量驱动器发射到深空轨道，打造近乎无限的太空能源网络。但在这套体系真正落地前，传统货币可能早已失效。未来星际文明衡量价值的，不再是美元和现金，而是质量与能量。

🚨马斯克刚刚抛出震撼观点：只要利用太阳能量的百万分之一驱动AI，诞生的智能总量就能超过全人类智力总和的100万倍。马斯克最近采访说，这种体量唯一的解决方案，是在月球批量制造太阳能板和散热设备，再用质量驱动器发射到深空轨道，打造近乎无限的太空能源网络。但在这套体系真正落地前，传统货币可能早已失效。未来星际文明衡量价值的，不再是美元和现金，而是质量与能量。

谢嘉琪 Jiaqi

24,103 просмотров • 1 месяц назад

一家公司，值100万亿美元。可能吗？有人说，特斯拉在2030年就能做到。怎么做？关键不在于车，甚至不在于火箭。而在于数据，别人没有的数据。人工智能时代，什么最值钱？独家数据。马斯克手里有什么？特斯拉，掌握着路上的语言。 Neuralink，掌握着大脑的数据。 SpaceX，掌握着太空的数据。 X，掌握着人类思想流动的数据。这些数据，每一种都独一无二。当它们汇集在一起，会发生什么？这就是“融合”的概念。将所有独家数据喂给一个超级人工智能。理论上，这创造的价值是不可估量的。但问题也随之而来。这种前所未有的力量，应该由谁来掌控？一家私人公司吗？它的决策，会优先考虑股东利益，还是国家利益？这种数据和AI的融合，最终会服务于美国的制造业回流和实体经济，还是会成为另一个脱离现实的金融游戏？这值得每一个支持让美国再次伟大的人深思。一个100万亿美元的估值，背后是真正的生产力，还是华尔街吹出的又一个巨大泡沫？

一家公司，值100万亿美元。可能吗？有人说，特斯拉在2030年就能做到。怎么做？关键不在于车，甚至不在于火箭。而在于数据，别人没有的数据。人工智能时代，什么最值钱？独家数据。马斯克手里有什么？特斯拉，掌握着路上的语言。 Neuralink，掌握着大脑的数据。 SpaceX，掌握着太空的数据。 X，掌握着人类思想流动的数据。这些数据，每一种都独一无二。当它们汇集在一起，会发生什么？这就是“融合”的概念。将所有独家数据喂给一个超级人工智能。理论上，这创造的价值是不可估量的。但问题也随之而来。这种前所未有的力量，应该由谁来掌控？一家私人公司吗？它的决策，会优先考虑股东利益，还是国家利益？这种数据和AI的融合，最终会服务于美国的制造业回流和实体经济，还是会成为另一个脱离现实的金融游戏？这值得每一个支持让美国再次伟大的人深思。一个100万亿美元的估值，背后是真正的生产力，还是华尔街吹出的又一个巨大泡沫？

墓碑科技

13,316 просмотров • 5 месяцев назад

这个量化交易引擎把「回测和实盘不一致」的问题解决得比较彻底 NautilusTrader 是一个用 Rust 编写核心引擎的开源量化交易平台，专为高可靠性和高性能设计，支持从研究、回测到实盘交易的全流程。它最大的特点是回测与实盘使用同一套事件驱动架构和代码，能最大程度保证研究到实盘的一致性（research-to-live parity）。核心亮点： 1️⃣ Rust 核心引擎 + Python 策略接口（性能和灵活性兼顾） 2️⃣ 确定性事件驱动架构，支持纳秒级精度 3️⃣ 多资产、多交易所支持（加密货币、股票、期货等） 4️⃣ 高性能 Rust 核心，适合对延迟和稳定性要求较高的场景 5️⃣ 模块化适配器，方便接入不同交易所和数据源 6️⃣ 支持高级订单类型和完整的回测、实盘执行流程 7️⃣ 同一套策略代码，回测和实盘执行逻辑完全相同对想搭建专业级量化系统，或者需要把研究策略稳定迁移到实盘的人来说，这个项目目前开源里完成度比较高。

这个量化交易引擎把「回测和实盘不一致」的问题解决得比较彻底 NautilusTrader 是一个用 Rust 编写核心引擎的开源量化交易平台，专为高可靠性和高性能设计，支持从研究、回测到实盘交易的全流程。它最大的特点是回测与实盘使用同一套事件驱动架构和代码，能最大程度保证研究到实盘的一致性（research-to-live parity）。核心亮点： 1️⃣ Rust 核心引擎 + Python 策略接口（性能和灵活性兼顾） 2️⃣ 确定性事件驱动架构，支持纳秒级精度 3️⃣ 多资产、多交易所支持（加密货币、股票、期货等） 4️⃣ 高性能 Rust 核心，适合对延迟和稳定性要求较高的场景 5️⃣ 模块化适配器，方便接入不同交易所和数据源 6️⃣ 支持高级订单类型和完整的回测、实盘执行流程 7️⃣ 同一套策略代码，回测和实盘执行逻辑完全相同对想搭建专业级量化系统，或者需要把研究策略稳定迁移到实盘的人来说，这个项目目前开源里完成度比较高。

爱吃折耳根的Ace

11,827 просмотров • 5 дней назад

AI 能操作手机啦！继 BrouserUse, ComputerUse 等等后，PhoneUse 类的项目终于出现了 —— DroidRun 这个项目可以让你的 AI Agent 操作手机，并且将视觉理解与 UI 结构提取相结合，实现全面的网页交互。目前项目刚放出了视频和官方页面，据作者说马上就会开源并推送到 Github 官网地址：

AI 能操作手机啦！继 BrouserUse, ComputerUse 等等后，PhoneUse 类的项目终于出现了 —— DroidRun 这个项目可以让你的 AI Agent 操作手机，并且将视觉理解与 UI 结构提取相结合，实现全面的网页交互。目前项目刚放出了视频和官方页面，据作者说马上就会开源并推送到 Github 官网地址：

karminski-牙医

88,920 просмотров • 1 год назад

🔥X 首席执行官：Grok 3.5 即将发布，它将成为全球最强大的 AI 模型！这将大幅提升个人和企业的生产力和创新能力！ 🚨Grok 是唯一拥有实时数据的大型语言模型，其他模型都有延迟。使用 Grok 的公司可以提前获取其他人无法掌握的数据！这对分析行业趋势、研发新产品都至关重要！

🔥X 首席执行官：Grok 3.5 即将发布，它将成为全球最强大的 AI 模型！这将大幅提升个人和企业的生产力和创新能力！ 🚨Grok 是唯一拥有实时数据的大型语言模型，其他模型都有延迟。使用 Grok 的公司可以提前获取其他人无法掌握的数据！这对分析行业趋势、研发新产品都至关重要！

谢嘉琪

10,895 просмотров • 1 год назад

OpenAI刚刚发布了一套全新的工具，帮助开发者更轻松地创建AI智能体（Agent）。过去，开发AI智能体时，开发者通常需要自己拼凑不同的API，不仅麻烦，效率也低。OpenAI新推出的三个内置工具有效解决了这些痛点：第一，Web Search工具，让AI智能体能够实时搜索网络，获取最新的事实信息，回答更准确。第二，File Search工具，升级后支持元数据筛选和直接访问向量数据库，更好地利用企业或个人私有数据，轻松实现知识检索（RAG）功能。第三，Computer Use工具，能控制电脑自动执行任务，甚至操作没有API的旧软件，实现复杂任务自动化。 OpenAI同时还推出了全新的Responses API，不仅能支持多轮对话，还能同时调用多个工具，简化复杂流程，提升效率。它将在未来逐步替代Assistant API（计划于2026年停止服务）。此外，OpenAI的开源智能体编排框架Swarm现已正式升级为Agents SDK，更适合生产环境，支持智能体间的协作、任务交接、流程监控和追踪，开发者只需几行代码就能构建强大的多智能体系统。 OpenAI 首席产品官 Kevin Weil 在直播的最后总结说：“2025 年将会是 AI 智能体爆发的一年，也是 ChatGPT 和我们开发者工具从‘仅仅回答问题’ 升级为‘真正能在现实世界里为你执行任务’的一年。”

OpenAI刚刚发布了一套全新的工具，帮助开发者更轻松地创建AI智能体（Agent）。过去，开发AI智能体时，开发者通常需要自己拼凑不同的API，不仅麻烦，效率也低。OpenAI新推出的三个内置工具有效解决了这些痛点：第一，Web Search工具，让AI智能体能够实时搜索网络，获取最新的事实信息，回答更准确。第二，File Search工具，升级后支持元数据筛选和直接访问向量数据库，更好地利用企业或个人私有数据，轻松实现知识检索（RAG）功能。第三，Computer Use工具，能控制电脑自动执行任务，甚至操作没有API的旧软件，实现复杂任务自动化。 OpenAI同时还推出了全新的Responses API，不仅能支持多轮对话，还能同时调用多个工具，简化复杂流程，提升效率。它将在未来逐步替代Assistant API（计划于2026年停止服务）。此外，OpenAI的开源智能体编排框架Swarm现已正式升级为Agents SDK，更适合生产环境，支持智能体间的协作、任务交接、流程监控和追踪，开发者只需几行代码就能构建强大的多智能体系统。 OpenAI 首席产品官 Kevin Weil 在直播的最后总结说：“2025 年将会是 AI 智能体爆发的一年，也是 ChatGPT 和我们开发者工具从‘仅仅回答问题’ 升级为‘真正能在现实世界里为你执行任务’的一年。”

宝玉

67,100 просмотров • 1 год назад

OpenAI 刚刚发布了 GPT-4o，这是一种新的人工智能模式，集合了文本、图片、视频、语音的全能模型。能实时响应用户的需求，并通过语音来实时回答你，你可以随时打断它。还具有视觉能力，能识别物体并根据视觉做出快速的响应和回答，具有非常强的逻辑推理能力。它的速度比 GPT4-turbo 快 2 倍，价格便宜 50%！向所有人免费提供。 GPT-4o 就是之前在在 LMSys 竞技场上测试了一个版本即 im-also-a-good-gpt2-chatbot

OpenAI 刚刚发布了 GPT-4o，这是一种新的人工智能模式，集合了文本、图片、视频、语音的全能模型。能实时响应用户的需求，并通过语音来实时回答你，你可以随时打断它。还具有视觉能力，能识别物体并根据视觉做出快速的响应和回答，具有非常强的逻辑推理能力。它的速度比 GPT4-turbo 快 2 倍，价格便宜 50%！向所有人免费提供。 GPT-4o 就是之前在在 LMSys 竞技场上测试了一个版本即 im-also-a-good-gpt2-chatbot

小互

86,261 просмотров • 2 лет назад

继续追踪深耕，Irys (✧ᴗ✧) 最近的操作和数据真的有点猛啊！刚瞅了眼数据，截至8月13号，直接写入它存储层的交易量已经飙到7亿次了，从Q3开始算居然涨了10倍还多，这扩张速度简直像开了倍速，数据存储和处理能力是真值得点赞！更让人期待的是测试网这边！现在已经能支持永久数据上传了，临时数据功能也在路上，马上就能用。接下来几周更有大动作——IrysVM和可编程数据功能要登场，开发者们很快就能拿到早期体验资格，想想都觉得好玩。最贴心的是，等主网正式启动，测试网的数据会无缝迁移过去，连交易ID都不带变的，完全不用操心数据衔接问题，这波细节拉满了呀 #irys #KAITO Irys中文(✧ᴗ✧) Kaito AI 🌊

继续追踪深耕，Irys (✧ᴗ✧) 最近的操作和数据真的有点猛啊！刚瞅了眼数据，截至8月13号，直接写入它存储层的交易量已经飙到7亿次了，从Q3开始算居然涨了10倍还多，这扩张速度简直像开了倍速，数据存储和处理能力是真值得点赞！更让人期待的是测试网这边！现在已经能支持永久数据上传了，临时数据功能也在路上，马上就能用。接下来几周更有大动作——IrysVM和可编程数据功能要登场，开发者们很快就能拿到早期体验资格，想想都觉得好玩。最贴心的是，等主网正式启动，测试网的数据会无缝迁移过去，连交易ID都不带变的，完全不用操心数据衔接问题，这波细节拉满了呀 #irys #KAITO Irys中文(✧ᴗ✧) Kaito AI 🌊

币资讯

33,383 просмотров • 11 месяцев назад

Anthropic CEO Dario Amodei 在一段 47 分钟访谈里，讲了很多平时很少被放到台面上的东西他说，早期一些拿到 Mythos 的公司反馈是： “这是一个 super weapon，请不要发布它。” 他也谈到当年离开 OpenAI 的原因：当你觉得自己无法信任某个人当你觉得他们的价值观和他们嘴上说的不一样那继续一起做事就会变得非常困难这段对话里，最值得看的不只是 Dario 还有 Daniela 和 Boris Boris Cherny，Head of Claude Code，也提到一个很夸张的现状： Anthropic 90% 的代码都是 Claude 写的而 Claude Code 里很多代码，也是 Claude Code 自己写的这句话背后其实很重要： Anthropic 已经不是在“用 AI 辅助写代码” 而是在把 AI 放进真实工程系统里，让它参与生产、迭代和自我构建更沉重的是，Dario 还给出了一个判断：他认为 AI 导致 civilizational collapse 的概率在 10–25% 之间所以这 47 分钟不是普通的 AI 宣传访谈更像是一次从 Anthropic 内部视角出发，对能力、风险、工程实践和组织价值观的集中展示 Dario Daniela Boris 47 分钟免费可能是目前最值得看的 Anthropic 内部访谈之一

Anthropic CEO Dario Amodei 在一段 47 分钟访谈里，讲了很多平时很少被放到台面上的东西他说，早期一些拿到 Mythos 的公司反馈是： “这是一个 super weapon，请不要发布它。” 他也谈到当年离开 OpenAI 的原因：当你觉得自己无法信任某个人当你觉得他们的价值观和他们嘴上说的不一样那继续一起做事就会变得非常困难这段对话里，最值得看的不只是 Dario 还有 Daniela 和 Boris Boris Cherny，Head of Claude Code，也提到一个很夸张的现状： Anthropic 90% 的代码都是 Claude 写的而 Claude Code 里很多代码，也是 Claude Code 自己写的这句话背后其实很重要： Anthropic 已经不是在“用 AI 辅助写代码” 而是在把 AI 放进真实工程系统里，让它参与生产、迭代和自我构建更沉重的是，Dario 还给出了一个判断：他认为 AI 导致 civilizational collapse 的概率在 10–25% 之间所以这 47 分钟不是普通的 AI 宣传访谈更像是一次从 Anthropic 内部视角出发，对能力、风险、工程实践和组织价值观的集中展示 Dario Daniela Boris 47 分钟免费可能是目前最值得看的 Anthropic 内部访谈之一

0x_Miko

15,557 просмотров • 1 месяц назад