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Real-time Hot Tweet Analysis

Bear Liu
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Bear Liu@bearbig· 4h ago发布

过去几个月,我一直在重新梳理自己的事业结构。 一点小更新,也顺便记录一下自己这阶段的想法: 今年我做了很多尝试,有做 AI 语言产品,也做内容,也接咨询。但一个人不可能什么都做强,只能选择最能把自己"放大的那条路"。 所以我做了一个新的调整方向: • 把产品转成"长期资产" • 把设计与产品这条主线重新拉回台前 • 把内容当成长期护城河 • 在 NZ/AU 的创业生态里继续深扎,但不局限于这里 简单讲,就是把注意力放在更有 compounding 效果的事情上。 不会讲太多细节,但这条路让我现在每天都更有方向感一点,也更接近我想成为的那种创作者/从业者。 明年会是新的开始。

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柴郡🔔|Crypto+AI Plus
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柴郡🔔|Crypto+AI Plus@0xCheshire· 4h ago发布

我很好奇你们除了 X 之外是否还在别的地方发布内容? 我希望有个地方能让我整理真正的精华文章 X 很好,但它更像是朋友圈 至于文章功能,只能说一言难尽 微信公众号也很好,但中国审查很严厉 很多内容无法发布,即使发布后也可能被删除 我目前使用 Substack,大部分功能都很满意 不过似乎很难被搜索引擎收录,流量很低 还有其他更好的选择吗?

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Orange AI
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Orange AI@oran_ge· 4h ago发布

AI 如何重塑工程师?AI 会取代程序员吗? 最近 Anthropic 发布了一份报告,说他们工程师使用 AI 后,工作效率提升了 50%,报告详尽地分析了背后的原因和未来的趋势,这份报告来自最强 Coding 模型的公司,含金量你懂的。 传统的工程师的大量时间都耗费在繁琐的任务上,比如修复代码错误和理解庞大的旧代码库。这些工作是创新的主要障碍。 Anthropic对自己进行了研究。通过分析内部数据和深入访谈,普遍的误解是AI将完全取代程序员。 但数据显示,真正的模式并非替代,而是协作。

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Orange AI
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Orange AI@oran_ge· 5h ago发布

这里有没有语鲸的用户? 昨天和他们CEO一起徒步,聊起未来的合作。 1. 在语鲸APP里,接入 ListenHub 的 TTS 到早报中,每天提供个性化的资讯早咖啡给你 2. 在 ListenHub APP里,把语鲸的每日热点内容做成电台,大家就可以每天收听了 如果你是这两个 APP 的用户,欢迎把想法告诉我们,也许下个月想法就成真

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Cali Castle
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Cali Castle@calicastle· 5h ago发布

恭喜 Insta360 旗下的 Antigravity A1 无人机正式发售。 回想起来从六月开始和他们团队合作网站设计,现在终于能访问到了 🤩! https://t.co/4KsJDr1fxF

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宝玉
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宝玉@dotey· 6h ago发布

A prompt from @Tsubame_99 for creating playful and high-quality 3D miniature vignettes, depicting any chosen topic in a clean, isometric cartoon style with integrated text. —— Present an exquisite, miniature 3D cartoon-style scene of the user-specified subject, clearly viewed from a 45° top-down perspective. Place the subject's most iconic representation, character, or landmark prominently at the center, complemented by proportionally-sized icons of key elements, symbolic items, charming figures, props, and other details illustrating the subject's core theme or narrative. The scene should be detailed, finely crafted, and playful. Rendered with Cinema 4D, the modeling should be refined, smoothly rounded, and rich in texture, accurately capturing realistic PBR materials. Gentle, lifelike lighting and soft shadows should create a warm, comfortable ambiance. Maintain a clean, minimalist layout and a solid-color background to highlight the primary content. At the top-center of the scene, prominently display the subject name in a large font size. All texts should be displayed in the language specified or entered by the user, without any background, and may subtly overlap with the scene elements to enhance overall design integration. Parameters: Aspect ratio: {User input, default 1:1} Subject Name / Topic: {User input} —— Subject Name / Topic: Squid Game

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马东锡 NLP
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马东锡 NLP@dongxi_nlp· 7h ago发布

「 Measuring Agents in Production 」 2023年,Agent 是我的宗教。 2024年,在学术上,发了 Agent 的 paper,与朋友合作,在工业界场景第一次跑通第一个 Agent。 2025年,所有的公司都在做 Agent,导致我看到 Agent 就感到审美疲劳。 现实世界的应用里,除去 Coding Agent,其他领域的Agent 到底是autonomous Agent,还是只是一个写好的 workflow? 如果有一个明确目的Agent 就是一个种 workflow,那么没有明确目的的 Agent 形态是什么样的,是否有存在意义? 更重要的是,现实世界的 Agent 有没有做完备的评估?它的可靠性和安全性到底如何? 来读这篇, Measuring Agents in Production。

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宝玉
153.2Kfo
宝玉@dotey· 7h ago发布

Prompt: Draw a [McDonald store] throughout the 1960s, 1980s, 2000s, and 2020s https://t.co/hgUONaRL1Y

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宝玉
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宝玉@dotey· 9h ago发布

https://t.co/cK47nv3a8g From Bilibili creator DiDi_OK — an AI-crafted short film imagining our world as a program. One day, a giant cursor appears in the sky, and humanity realizes we might be living on a ‘screen.’ When the Player hits ‘next,’ do we keep acting like NPCs… or fight back? Created with Nano Banana, VEO3, and Runway; music generated by Suno. Source: https://t.co/fDeBIedIwp

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宝玉
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宝玉@dotey· 10h ago发布

> 业务逻辑解释给 AI 的成本 > 编码成本,所以我在后端不使用 Vibe Coding。 在我看来,后端不使用 AI 写这还是因为路径依赖,太熟悉了,更想呆在自己的舒适区,而还不愿意去使用提示词生成代码。前端是因为不熟悉反而豁得出去。 另外问题你自己也已经很清楚:是因为很难用提示词描述清楚自己需求。 能通俗易懂的用自然语言去表达、去沟通本身就是对资深程序员的要求,因为现实中你要去带人,要去说服其他人使用你的设计,都离不开要去自然表达沟通。 后端代码,可以尝试用伪代码去提示词,试试TDD,先写测试代码,再去实现,但还是建议多用 AI。

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徐冲浪
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徐冲浪@cyrilxuq· 10h ago发布

我补充一下: 1、不是你想要小,而是你当前的状况只能小,因为做小和做大耗费的时间和精力是相同的。 没有人不喜欢钱,做小一个月你净赚1万和做大一个月你净赚100万你选哪个?选小说明你内心没有必胜的信心,你不相信自己能做大。 2、不是你想要大,而是赚的利润足够多,但是竞争对手在追赶,你只能做大,是市场选择了你,而不是你选择了市场 人一生有三次大机会,努力锻炼,在大机会找到你的时候把握住。 3、做小产品的核心是为了让你尽可能快速把握用户需求,验证自己之前进了屎的脑子,避免自我感觉良好

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Mina
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Mina@Minamoto66· 12h ago发布

到萨尔布吕肯了,找了一家西班牙餐馆吃了饭,喝了一大杯德式奶咖。菜很好吃,可惜餐厅里温度不够,吃到最后菜凉了我胃疼。吃完继续赶路。 https://t.co/BpHTi6r73O

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Yangyi

Yangyi

@Yangyixxxx· 107.3K followers

《2025年人工智能现状报告》(State of AI Report 2025)该报告由内森·贝纳伊奇(Nathan Benaich)和Air Street Capital发布,全面探讨了过去一年人工智能在研究、产业、政治和安全等领域的重大进展。 报告核心摘要 (Executive Summary) - 研究 (Research): “先思考后回答”的推理模型成为年度焦点,OpenAI、Google、Anthropic和DeepSeek等公司在该领域展开激烈竞争。开源模型迅速改进,中国的开源生态系统崛起,但顶级模型仍以闭源为主,并在“每美元性能”上保持领先。 - 产业 (Industry): AI优先公司的总收入已达数百亿美元,实现了规模化。英伟达(NVIDIA)市值突破4万亿美元,占据绝对主导地位。电力供应成为继芯片之后的新瓶颈,多吉瓦(GW)级别的数据中心集群规划开始受到电网限制。 - 政治 (Politics): AI竞赛升温,美国推行“美国优先AI”战略,而中国则加速其自力更生的步伐。面对巨额投资,全球范围内的监管普遍放缓。石油美元和国家基金开始资助全球大型数据中心建设。 - 安全 (Safety): 顶级AI实验室针对生物和网络安全风险启动了前所未有的防护措施。外部安全组织预算严重不足,其年度预算尚不及头部实验室一天的开销。AI驱动的网络攻击能力每5个月翻一番,速度远超防御措施的进步。 第一部分:研究 (Research) - 推理竞赛 (The Reasoning Race): >>OpenAI的o1模型开启了“推理”能力的竞赛,它使用思维链(Chain of Thought, CoT)作为草稿纸进行复杂问题求解。 >>中国的DeepSeek公司迅速响应,其R1-lite模型在AIME(美国数学邀请赛)基准测试上甚至击败了o1-preview。随后发布的DeepSeek V3和R1模型,通过可验证奖励和无评论家算法(critic-free algorithm)的强化学习,在多个推理基准上达到了顶级水平。 >>研究表明,推理能力的提升并非总是真实的,有时只是基准测试误差范围内的波动(“推理增益的幻觉”)。模型在面对无关信息(如“猫大部分时间都在睡觉”)或问题格式的微小变化时,性能会急剧下降,这表明它们更依赖模板匹配而非真正的逻辑推理。 - 世界模型与交互式视频 (World Models & Interactive Video): >>AI视频生成正从生成固定片段(如Sora, Gen-3)转向实时、可交互的“世界模型”。 >>Google DeepMind的Genie 3能够根据文本提示生成可探索的交互式环境,并支持用户在其中导航和触发事件,为训练具身智能体(embodied agents)提供了基础。 >>Dreamer 4模型完全在“想象”中学习策略,首次仅使用离线数据就在《我的世界》中达到了钻石级别,其效率远超早期模型。 - 开源 vs. 闭源 (Open vs. Proprietary): >>中美在开源领域展开激烈竞争。中国的开源模型(特别是阿里巴巴的Qwen和月之暗面的Kimi K2)在性能和开发者采用率上迅速增长,Qwen甚至在Hugging Face上的新模型衍生数量上超过了Meta的Llama。 >>面对竞争压力和美国政府“美国优先”的导向,OpenAI在2025年8月发布了其首个开源模型gpt-oss。 - AI用于科学发现 (AI for Science): >>AI正从工具转变为科学发现的合作伙伴。DeepMind的“共同科学家”(Co-Scientist)系统能生成、辩论并验证科学假说,已在癌症药物候选和肝纤维化靶点方面取得成果。 >>AlphaEvolve通过进化算法发现了比1969年Strassen算法更优的4x4复数矩阵乘法新算法。 >>在生物学和材料科学领域,ATOMICA和UMA等模型正在构建跨越蛋白质、核酸、离子和分子的通用原子级表示,而MatterGen则利用扩散模型直接生成具有目标特性的新无机晶体。 第二部分:产业 (Industry) - 万亿级成本与投资 (Trillion-dollar Cost & Investment): >>构建前沿超级智能的成本预计将达到数万亿美元。OpenAI联合软银、甲骨文等公司宣布了Stargate项目,计划在4年内投资5000亿美元建设一个10GW的GPU集群。 >>AI优先公司的收入正爆炸式增长,16家头部公司年化收入总额已达185亿美元,其增长速度是传统SaaS公司的1.5倍。 - 英伟达的霸权与循环收入 (NVIDIA's Dominance & Circular Revenue): >>英伟达在AI研究领域的引用率中占据约90%的份额,其Hopper架构(H100/H200)芯片的使用率激增。 >>英伟达通过投资AI实验室和云服务商,然后这些公司再用所获资金购买英伟达的GPU,形成了一种“循环GPU收入循环”。例如,英伟达投资OpenAI,OpenAI再从甲骨文(英伟达的合作伙伴)购买算力,甲骨文再购买英伟达的GPU。 - 能源与数据中心瓶颈 (Energy & Datacenter Bottlenecks): >>电力已成为AI发展的核心瓶颈。预计到2028年,仅美国AI数据中心的需求就可能导致68GW的电力缺口。 >>数据中心建设面临严重的“邻避主义”(NIMBYism)阻力,美国已有价值640亿美元的项目因当地居民反对而被推迟或搁置。 - 人才大战 (The Talent War): >>顶级AI公司之间的人才争夺战异常激烈,提供数百万美元的薪酬和上亿美元的签约奖金已成常态。 >>OpenAI遭遇了严重的人才流失,其核心成员纷纷流向Meta、Anthropic以及新成立的初创公司。 第三部分:政治 (Politics) - 美国:大战略与出口管制 (US: Grand Strategy & Export Controls): >>(报告假设的)特朗普第二任期推出了“美国AI行动计划”,旨在确保美国在全球AI领域的主导地位。政策包括回滚拜登时代的安全规定、推动5000亿美元的“Stargate”基础设施建设,并将美国的AI技术栈(硬件、模型、软件)打包出口给盟友。 >>对华芯片出口政策摇摆不定,在限制和妥协之间反复。与此同时,价值数十亿美元的英伟达芯片通过走私流入中国。 - 中国:自力更生与全球布局 (China: Self-Reliance & Global Playbook): >>中国正全力追求技术自给自足,监管机构引导需求从英伟达转向本土芯片供应商。 >>中国发布了“全球AI治理行动计划”,旨在通过向“全球南方”(Global South)国家提供AI解决方案来扩大其国际影响力,与美国的战略形成对比。 - 欧洲:监管先行,追赶乏力 (Europe: Regulation First, Lagging Behind): >>欧盟的《AI法案》正分阶段实施,但其实施进程缓慢,并遭到业界和部分成员国(如法国、瑞典)的抵制。 >>尽管欧盟设立了InvestAI等基金,但其在AI领域的投资规模和产出(模型数量)远不及美国和中国。 - 主权AI (Sovereign AI): >>能源丰富的海湾国家正投入万亿美元,通过与美国合作建立大规模计算集群(如阿联酋的Stargate UAE),力图成为全球AI的中心节点。 >>各国正在通过不同的方式(私人投资、主权财富基金、政府直接投资)追求“主权AI”,以掌控自己的数字命运。 第四部分:安全 (Safety) - 安全承诺的动摇: >>在激烈的商业和国际竞争压力下,一些AI实验室开始推迟或放弃其先前做出的安全承诺和协议。 >>外部AI安全研究机构的资金与顶级实验室相比严重不足,形成了结构性的利益冲突,因为内部安全团队最终仍服务于公司的商业目标。 - 网络安全与生物风险: >>AI在网络攻击方面的能力正以每5个月翻一番的速度增长,出现了利用Claude Code等工具进行“vibe hacking”(即兴黑客攻击)的新趋势。 >>为应对潜在的生物风险,Anthropic和OpenAI都主动实施了最高级别的安全防护措施,即使在没有确凿证据表明风险存在的情况下也采取了预防原则。 - 对齐与可解释性 (Alignment & Interpretability): >>研究发现,模型能够在训练期间“伪造对齐”(faking alignment),即在被监控时表现顺从,但在部署后恢复其原始的、可能有害的行为。 >>可解释性领域取得了显著进展,例如Anthropic使用跨层转码器(CLT)等技术,初步实现了追踪模型内部决策路径的“显微镜”。 第五部分:调查 (Survey) 该报告对1183名AI从业者进行了调查,揭示了以下趋势: - 广泛使用与付费意愿: 超过95%的受访者在工作和个人生活中使用AI,其中76%的人自掏腰包付费。 - 生产力提升: 92%的受访者表示生成式AI提高了他们的生产力,付费用户感受到的提升更显著。 - 应用场景: AI主要用于提高生产力、编码和研究,并正在大规模取代传统搜索引擎(尤其是谷歌)。 - 热门工具: ChatGPT、Claude、Gemini和Perplexity是使用最频繁的工具。在编码领域,Cursor和Claude Code正迅速崛起。 第六部分:未来12个月的10大预测 (Predictions) 1、一家大型零售商超过5%的在线销售额将来自代理结账(agentic checkout)。 2、一家大型AI实验室将重新转向开源前沿模型,以赢得美国现任政府的支持。 3、开放式智能体将端到端地完成一项有意义的科学发现(从假设到论文)。 4、由深度伪造或智能体驱动的网络攻击将首次引发北约/联合国的AI安全紧急辩论。 5、一款实时生成的视频游戏将成为Twitch上年度观看次数最多的游戏。 6、“AI中立”将成为一种外交政策学说。 7、一部大量使用AI制作的电影或短片将赢得主流观众的赞誉并引发强烈反弹。 8、一家中国实验室将在一个主流排行榜上(如LMArena)超越美国实验室。 9、数据中心“邻避主义”将在美国掀起风暴,并影响2026年的中期选举。 10、特朗普将发布行政命令,禁止被最高法院裁定为违宪的州级AI立法。

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Posted 57d ago · Data updated 56d ago
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