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通过 $MDB $PANW 的财报，基本确认AI智能体的落地，对于世界500强来说，现在只有编程的明显落地，其他几乎没有。今年应该是智能体元年，年底，明年爆发，像老黄说的OPENCLAW就像23年的GPT MOMENT。做为投资者，我们无非是选择相信或者不相信。
一堆炒币的，天天研究几把 龙虾，靠 那玩意能赚钱？？？ AI 始终只是辅助，最多是给你提建议的一个东西，交易能不能赚钱，始终都是靠自己。 靠自己的什么？ 开单的勇气，砍仓的决心，等待的耐心，和承担任何结果的平常心。 就单单操作建议，交易策略，一文不值。 玄武门之变时，李世民身边谋臣如云，谁都清楚政变成功就是君临天下，可这一脚迈进去，禁军会不会死战？太子的人会不会突然杀到？身边将领关键时刻会不会手软？ 这些全是未知数只能赌。 李世民牛就牛在他能豁出去，带着800亲军硬闯玄武门，亲手射杀李建成，踏平变数，坐稳皇位，才有了后来的贞观之治。 当时把任何一位凌烟阁功臣放到李世民的位置上，都不会有贞观之治，因为把李建成射下马的从来不是什么谋略，而是当机立断的决心和破釜沉舟的勇气。 说白了，出主意是全天下最简单的事，谁都能说上两句， 张嘴闭嘴，我有一计，谁没有计？ 比谋更重要的是段，谋士的长处是摆出几条路，臣有三计，请主公定夺，而一把手需要在风险未知的情况下拍板，就这么干，出了事我担着。 做决断才是最难的，一念之差的结果就是万丈深渊。 自己是否愿意承担？ 恐惧是生物的本能，勇气是人类的赞歌， 光说不干屁用没有，干就完了。👏👏👏
美团光年之外的 AI 原生浏览器 #Tabbit 内置的 AI 模型凭证被挖出，随后美团充值的 API 额度瞬间被羊毛党耗干净。Linux do 上有网友扒出 API 地址和凭证后将其分享出来，随后大量网友出动将其配置到自己的 #OpenClaw 或其他软件中，这导致美团的额度很快就被薅干净。查看全文：https://t.co/tLXr85npzd https://t.co/RoUYvLtfs3
Openclaw超越了React与Linux，登上Github星标数榜首，两个月所吸引的关注超越了众多持续更新了十多年的超大型基建项目。 #观察 更大程度上反映了非传统程序员用户大规模涌入GitHub，注意力经济彻底统治榜单。 https://t.co/Z1RZzFqSjr
突发：AI 现在可以像华尔街分析师一样分析任何股票（完全免费）。 以下是 10 个疯狂的 Grok 提示，可以替代每月 2,000 美元的彭博终端：（收藏以备后用）
有人收集了所有暴露到公网的 OpenClaw 实例，看看有没有你的。https://t.co/gWZ92rkXAR 这个软件使用你的个人密钥，权限极大，全自主运行，而且几十万行代码也没审核过，使用者只能自求多福了。 https://t.co/tuksiTTWhj
美团光年之外团队最新发布的 AI 原生浏览器 #Tabbit 被指借鉴开源项目但未按照协议开源，被借鉴的项目 #陪读蛙 采用 GPL-3.0，按协议要求 Tabbit 也必须整体开源。陪读蛙项目开发者 @mengxi_ream 通过检查源代码 / 资源确认 Tabbit 使用陪读蛙代码，但美团既没有声明使用陪读蛙也没有开源 Tabbit：https://t.co/kR6KxkRENp
被我妈rage bait到不得不把她微信好友暂时删了。最近真是感受到了算法信息茧房和AI对中老年人的荼毒 天到晚给我发些AI视频讲AI大新闻，还有各种伟光正的马斯克形象。我忍不住了说能不能不要给我转马斯克这种傻逼资本家。我妈结果回我一句：怎么人家就是邪恶资本家了？你是不是嫉妒人家？ https://t.co/0rY8m9sw9j
请全体起立，今天给你们看一个真正的硬核狠活，超级王炸的项目 ANE：绕过限制，直接用 Apple Neural Engine 跑神经网络训练（PoC） 苹果一直把 ANE 当作纯粹的推理加速器锁在线上，但这个项目通过逆向工程证明了一点：ANE 其实完全有能力跑反向传播。 这老哥直接暴力逆向了苹果的私有 API（_ANECompiler 是什么鬼？拿来吧你！），硬生生把反向传播（Backprop）塞进这块被封印的硅片里跑通了。没有 CoreML，没有 Metal，不带 GPU 玩，纯靠 ANE 搓出了一个 Transformer 训练循环。 https://t.co/5BCf9TiuPR
一个反直觉的数据： 即使是一线互联网从业者，平时会主动使用gpt, claude code, gemini的用户，也不到20%。 更别说openclaw这类需要配置的产品了。 只要想清楚需求，你有大把的时间和机会去借助ai的力量提升技能，完全不用信ai自媒体营销号的。 核心还是: 你是谁，你想成为什么？
必装Skills核心价值： 不装等于白部署！！！ OpenClaw的核心能力完全依赖Skills扩展， ClawHub上现有3000+技能， 但90%实用性较低， 以下4个Skills是基础必备， 装上后才能真正发挥AI的主动执行能力， 解决80%的日常使用场景， 覆盖技能发现、全网搜索、AI优化查询等核心需求，是新手入门的必装选项：
惠州是最适合年轻人（web3/ai工作者）“养老”型城市 房价低：一室一厅海景房月租400元、100平月租2k 气温常年20℃左右，有湛蓝的海水，最美的沙滩，椰树成林、景色迷人 有山姆超市，1H直达深圳hk，直飞全国所有一线城市 本文简单介绍一下惠州不同区域海景房的价格与优势 大亚湾目前房价平均2k元，购买87平的精装海景房只要16万，人气最足、没有独特的优势和劣势 双月湾双月湾房价2800元，属于是外海，风浪大，年轻人喜欢的冲浪、摩托艇等海上活动一应俱全 富力湾当前房价2400元，富力湾属于内海，风浪平静，如果家里有老人与小孩等群体可以选择在这里养老 九铭屿海房价2100元，在内海，方向朝西，能拍出最美日落，适合爱美爱拍照的小姐姐 数据来源于租房软件，有浮动 大家记得去孙哥的母校打卡 @justinsuntron 沾沾好运
🦞 @openclaw 一个人，硬生生活成了一支军队？ 入门Openclaw，请看这一篇： 当马斯克都在关注你的电脑时，程序员该何去何从？ 上周，@elonmusk 发了一条推： "People giving OpenClaw root access to their entire life" 或许老马不是在嘲讽。 相反，他只是在陈述一个正在发生的事实—— 一个人，通过AI，真的可以活成一支团队了。
受到 Claude 启发，研究出一套 Prompt 可以导出 Gemini 对你的记忆 看了下还挺可怕的，Prompt 见评论区 https://t.co/P797nwOB5I
两个标的目前来看走得都不错 $龙虾 作为meme 来说凝聚的是华语ai 的共识，最近在全国线下办各种活动，知道龙虾这两个字的流量有多大，光深圳场目前就报名了1500+人，最终报名人数可能更夸张 $milady 怎么说呢，只能说因为shawn一堆人不上车，但是真的能拉，另外shawn 虽然cs 但是你们能骂，我不行，毕竟ai16z真的吃到大的了 很久没有当💎手赢过了 这次能不能让我赢两把
Qwen 3.5 小模型正式全面开源。 这绝对是对当前 AI 开发者格局的“降维打击”： 💥 四两拨千斤：9B 模型直接硬刚 120B 巨兽（体积小了整整 13 倍！） 💥 逆袭大厂：核心跑分居然在特定维度反杀 Gemini 3 Flash 和 Claude 4.5 Sonnet。 💥 硬件零门槛：最可怕的是，在你的老破小笔记本，甚至手机上就能流畅跑！ 完全免费
什么是企业部署AI的关键环节？与消费者使用AI大模型或者AI代理不同，企业部署AI对生产环境要求极高、密集文档和上下文环境，需要的是高准确率、尽可能低甚至零错误率。因为这不是让AI写诗、聊天、生成图片或解数学题，而是真正要把AI嵌入到企业或者公司运营、生产的实际业务流程中去，是要让AI去完成人每天在做的复杂、繁琐、需要极高准确性的工作，如果不能确定AI的准确率，那么企业也很难放心地部署AI。 看SentientAGI推出的这个Arena，还挺有意思的。它给这些AI代理真实难度（或高度仿真的）企业任务，通过有严格的评分标准（如准确率、证据完整性、幻觉率、引用正确率、完成时间等指标），然后系统性记录失败模式（比如“凭空捏造数据”“引用错误来源”“推理跳步”“遗漏关键条款”），最后不断迭代、公开比较让开发者看到差距并改进。 简言之Arena不是测“AI 聪明不聪明”，而是测能不能准确理解意图、执行任务，实质上是测这个 AI 能不能真的去大公司里顶岗干活，尤其是那些最难自动化、最容易出事的工作环节和流程。 从这个角度看，Arena就是一个竞赛平台，开发人员将AI代理提交到标准化任务中，并在一致的测试条件下比较结果。这就像是的“AI代理擂台赛 ”，在同一个擂台上各个AI代理用同一套规则公平比拼。然后平台能跟踪故障类别，如幻觉、缺少证据、引用不正确和推理差距，使开发人员能够诊断反复出现的问题。 看起来Sentient希望通过这种方式，倒逼开源社区把 AI 代理的可靠性、长链推理、可审计性做到企业敢上生产的真实环境中去，而不是只停留在demo和leaderboard刷分阶段。这才是真正能帮助推动AI在真实世界企业级推理任务上达到新的SOTA（state-of-the-art，最先进水平）。 从这个角度也能理解了这些金融投资领域大机构如 Franklin Templeton、Founders Fund、Pantera、OpenRouter等机构愿意参与一起合作的原因，因为它们自己也非常关注这一点，机构和企业们真正关心的是敢不敢把AI放进我的实际业务决策流程里。 还是很期待Arena平台进一步进展的，这应该也是Sentient想要推动的“开放 AGI”路线图里非常关键的一环。
使用ChatGPT三年后， 可以毫不夸张地说： 它是继互联网之后， 对我生活影响最大的技术 这里是10个改变我日常生活的提示词⬇️🧵
我找到了一个必须买特斯拉的理由了 1.我开车会听播客，听的时候就在思考 2.思考过程没办法被记录下来 3.特斯拉完美解决上述问题 4.FSD自己开，我一边听播客 听到哪里就暂停 然后跟Grok交互 回到家就处理掉 ai实体化的应用应该先是汽车而不是机器人
让gpt分析了一下我1月到现在的黄金白银交易报告，主账号80万刀，胜率74% 还有个小号挣了35万刀，中间搞反手续费换号了。 单看胜率，我这几个月在币圈真做不到 做交易，胜率大于50%就行了，甚至我见过胜率40%都能挣钱的，震荡来回亏，靠大趋势一把麻。 所以，啃我的视频！我教的就是我用的。 https://t.co/Ytz3sOxWmB
美团的 AI 浏览器 Tabbit 开始公测，比较吸引人目前可以免费使用：GPT5.2、Gemini 3.1 Pro、Sonnet 4.6 等顶尖大模型进行搜索回答；也有 Agent 智能代理模型帮你操作浏览器，完成复杂点的任务。用了下输入框的添加引用@ 有点意思，能方便引用各种网站和素材。官网：https://t.co/XNvNLwHzNC https://t.co/NQ0gfAzp6j
9B 参数干翻 80B？ 阿里开源四款Qwen3.5系列小模型 - 可在手机、笔记本、普通电脑上运行... - 而且都是多模态，支持文字、图片、视频输入 - 百万 Agent 级别 RL 训练，Agent 任务能力显著提升 - 支持 201 种语言 - 支持 262K token 的超长上下文，可扩展到100万 下面是2B版本在在 iPhone 17 Pro 上本地运行，视频来自@adrgrondin
#配置教程 重大喜报！#Telegram 向所有机器人开放流式输出，现在 #OpenClaw 也能如打字机般输出内容。原本该功能仅限于认证 AI 应用使用，昨夜杜洛夫宣布开放此功能，所以我们也只需要修改配置参数后就能让自己的 OpenClaw 也流式输出，而不是每次等待模型响应输出整段内容：https://t.co/pREvF3PLMW https://t.co/csquPowTOL
有没有大陆的朋友最近来硅谷的，求代购啊！ 太可爱了 卧槽！ 机器人手机！ https://t.co/Z5435LGX3s
#匿名發言5571 不要鎖留言啊!不是很會講? 身為前輩就可以無端指責後輩抄襲使用AI? 身為前輩就可以拿訂閱數出來說嘴證明自己才是對的? 身為前輩就可以要求後輩按自己想法改變形象? 現在風向變了就裝死當沒事?有這麼容易? https://t.co/UfuedEx904
玩了 OpenClaw 之后， 能不能改变生活我还不敢说。 但有一件事我非常确定： AI 绝对不是泡沫。 3天不到，烧了快 $200。 (前一个小龙虾已经阵亡，大概烧了 $100）。 很多人觉得 AI 是概念， 但真正跑起来，你才知道聊一句话都要烧 $1，用不起，真的用不起。 这都是真金白银啊，跑步买入AI概念！🫡 https://t.co/r6Q5Cw4gyy
越来越理解为什么 @sunyuchentron 孙哥建议删除90前老登的微信，宁可选择和AI对话了。 刚刷到小学生玩OpenClaw，瞬间破防。 卷不过同龄人就算了， 现在连小学生都卷不过了， 老登出路在哪？ https://t.co/hRWpARyiO7
what…那我买的一年 typeless 会员算什么😵😵😵
Claude为何能成为美军严选？ 最近的新闻大家都知道了，即便在Anthropic跟五角大楼撕破脸皮的前提下，美军依然在打击伊朗的军事行动中使用了Claude，可见这个模型的确是有点东西的。 很多人把Claude的领先归结为钱多、人才强、技术积累深，这些都对。但有一个因素被严重低估了：创始人Dario Amodei的生物学背景。 Dario不是CS科班出身。他在普林斯顿读的是生物物理学博士，研究蛋白质组学，之后又在斯坦福医学院做了两年博士后，研究细胞调控网络建模。 在AI行业头部玩家里，这个背景极其另类，Sam Altman做孵化器出身，Ilya Sutskever是Hinton的学生，Greg Brockman是Stripe前CTO，都是创业或CS路径。Demis Hassabis读过认知神经科学，但那是偏认知层面，不是分子层面。 Dario的训练是在分子层面跟复杂生物系统打交道。蛋白质组学研究者的日常，是面对海量的、高维的、充满噪声的数据，在里面找调控关系，再理解这些分子间的相互作用如何涌现出细胞层面的宏观行为。这种训练塑造了一种独特的直觉：复杂系统不能被简化成几条规则，你必须尊重它的涌现性。这恰恰是理解大语言模型最需要的直觉。 这种直觉直接影响了Anthropic最核心的技术决策。比如Constitutional AI，OpenAI用RLHF，靠人类标注员给模型打分来纠正行为。 Dario在OpenAI时就是做RLHF的主力，但离开后他选了另一条路：让AI根据一套"宪法原则"自己评判、自己修正。因为他深知生物系统就是这么运作的。 细胞不靠外部指挥官发号施令，它靠信号传导网络里的反馈回路维持稳态，免疫系统能自主区分"自己人"和"外来者"。一个做了五年生物学的人看到RLHF，本能反应就是：这东西不可扩展，系统越复杂外部监督成本越高，你得让系统学会自我调控。 再比如scaling laws。2019年Dario在OpenAI参与发表了那篇证明AI性能随计算量呈可预测幂律提升的论文。幂律关系在生物学里太常见了，克莱伯定律、韦斯特定律，生物体的各种特征随体型规模呈规律性变化。 一个在生物数据里泡了多年的人，大概率比纯CS背景的人更快捕捉到这种模式。Dario后来也直接承认了这一点，在Lex Fridman的播客上明确把生物代谢的规模效应和AI能力的规模效应做了类比。 还有机制可解释性。Anthropic在这个方向上的投入远超同行，做电路追踪、做消融研究，这些几乎就是神经科学实验方法论的平移。Dario自己写过："我们需要能够'阅读AI的思维'。"工程师关心的是输入输出，系统能跑就行。说"我要读懂它在想什么"的，是生物学家研究大脑的思路。 Claude能走到今天，当然是多因素叠加。没有在OpenAI四年的工程积累，没有Google超30亿美元的投资，没有那批顶级研究员，Claude不是今天的Claude。但这些东西理论上别人也能复制。钱可以融，人可以挖，算力可以买。不可复制的，是一个花了七年研究蛋白质组学和细胞调控网络的人，带着对复杂生物系统的深层理解进入AI领域后，形成的那套方法论直觉。 AI竞赛大家拼模型、拼数据、拼算力，这些东西逐渐趋同。真正拉开差距的，可能恰恰是创始人脑子里那些"非标准"的认知框架。Dario Amodei用生物学的眼睛看AI，看到了别人没看到的东西。
MAC mini 养完小龙虾，不用丢闲鱼了。 有大佬破解了 MAC 里的 ANE 芯片， 原来在ai训练推理上， 理论可用算力相当于一张 RTX 3060 Ti ， 2000 人民币。 耗电又是其1/40。 而 苹果拿 ANE 去给 siri 做语音、图片识别这些， 大多数时间是闲置，没供电。 😇有这种宝贝，苹果居然不公开宣传。
更新/昨天和几个工程师讨论AI。我说，要干AI只有做原生产品。迄今为止，除了云服务和GitHub Copilot以外，几乎没有传统桌面软件、移动APP和任何一个细分领域的互联网前端产品，凭借LLM+、集成API和内嵌AI Agent获得显著增长。或者进一步说，没有任何一个人传统软件/互联网产品在ChatGPT时代获得显著增长。大众市场上，抖音/Tiktok是凭借机器学习获得最后一次互联网增长的产品，可以断定其依旧是前GPT产品。专业开发者IDE市场上、VScode正在Carsor、Claude Code和Codex轮番撕咬。被醒醒吧，几乎可以这样比方，当年工业革命从蒸汽走进入电气时代，没有一个实业家会在耕田犁具和马蹬上加电机。
我等会儿做一版，这样才是沟人的表情，grok在这方面比seedance自然多了， https://t.co/z3VTVYtFzu
Youtube Music 是最好的播客客户端 内容、产品、技术，三方面都是 https://t.co/WSPwySHYZz
OpenAI的AGI是挂羊头卖狗肉，Anthropic才是正道。 OpenAI推理模型和非推理模型就是割裂的，之前4o、4.1、o4 mini一大堆，代码模型还要专门切出来一个Codex。 Anthropic则是推理和非推理大一统，只用Opus Sonnet Haiku标识大小，数字标识代数。正代主力模型其实就只有1-2个。
卧槽，兄弟们 Claude Code 也推出了语音输入模式 使用 /voice 命令即可开启 开启后，摁住空格键即可通过语音输入命令 今天约有 5% 的用户可以使用，然后逐步扩大范围... 一旦您获得访问权限，欢迎屏幕上会显示一条提示： Voice mode enabled - hold Space to speak https://t.co/ENvC7pcmng
至此，我的“有财AI集团”已成立！ 这下可以拥有无限多个员工，解决我工作中至少50%的工作任务😇却只需要付每个月ChatGPT Pro 200u的订阅费 哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈 太好玩了，openclaw这个新网游我太愿意氪金了！ 在Build的过程中，我渐渐意识到，AI的诞生的确会取代一部分旧工作，但同时也会催生很多新的工作岗位 最容易被替换掉的，是高端脑力行业里的低级别岗位 所以，作为人类，该努力的还是要努力，该学习的还是要学习 工具，总归是被驾驭的，而不是驾驭人类 @openclaw
H200要限量供应了，目前国内算力极度紧缺，这次没积极申请的几个巨头可能要尴尬了，拿不到卡会被头部的字节和阿里越甩越远 https://t.co/cIeR1dYxtE
上周 https://t.co/pRVyR5jmLo 因为拿到了投资且有自己的自研模型，获得了很多关注，最近试了一下 https://t.co/WXbv3ZheId 做得也很好。 AI 在设计领域又前进了一步，制作 SVG 和相关动画这事就应该让 AI 来完成。 https://t.co/gjqjq6ccBp
AI现在可以在24小时内为你打造一个生意。 这是8个疯狂的Claude提示词， 可以在2026年将任何想法转化为收入👇（收藏备用）
AI时代全球数字游民候选城市 惠州必须要吹爆 -安全背靠东大，完胜迪拜 -房价/房租/物价极低，完胜曼谷新山 -交通飞机/高铁直通深圳/香港，半小时经济圈 -气候四季如春，完胜纽约伦敦 -有全广东最好的海滩 -有山姆超市 -有与杭州一个级别的西湖 -空气质量全球前列 -罗浮山远超太平山 -14年后继承东莞30年基业 -孙哥气运之地 AI时代，顶峰相见！
前幾天把 2016 的 Mac mini 重新安裝成 Omarchy 然後安裝了 OpenClaw，然後幫他開了一個信箱 mini at oceaninnov dot com 想說就真的當成一個助理，大家有空可以寫信給 mini XD 然後昨天都一直在想，台灣都沒有像是 twillio 這種服務嗎? 這樣 mini 要打電話怎麼搞，接了國外的服務打電話給我，每次都會先提示詐騙，覺得果然還是得弄個台灣的電話。 然後就開始研究怎麼申請台灣電話、SIP Trunk 之類的，但應該有人在做這件事了吧!?
我把照片丢给 AI ，让它帮我做成那种“柔中带刚”的持枪动画风，结果这 这像是要走“裤裆藏雷”的风格吖🤣🤣🤣 图四的漫画风我还是喜欢。 https://t.co/PvJNsZ2AcD
“Anthropic 完蛋了……” 😂 华尔街昨天把他们判了死刑，因为他们拒绝了五角大楼的钱。 今天，他们是 App Store 的第一名。 把“记忆”功能免费给用户，是终极的特洛伊木马。 一旦 AI 记住了你的代码风格、你的写作语气和你的生活背景……切换成本就会变得无限大。 OpenAI 赢得了华盛顿政客。 Anthropic 赢得了普罗大众。 消费者护城河正在我们眼前拔地而起。 #Anthropic
叔醒了，早哦！Deepseek AI策略运行了10个小时，看看情况。 本金：483美元 已实现盈利：37.91美元 最大回撤：5.97% 成交单数：5单 胜率：80% https://t.co/o38Msv13SS
这 6 条 Claude Code 实用提醒，非常建议加入到 CLAUDE. md 中，来自 @svpino 分享 1. 在编写任何代码前，先描述你的方法并等待批准 2. 如果我给出的需求模糊，请在编写代码前提出澄清问题 3. 完成任何代码编写后，列出边缘案例并建议覆盖它们的测试用例 4. 如果任务需要修改超过 3 个文件，先停止并将其拆分成更小的任务 5. 出现 bug 时，先编写能重现该 bug 的测试，再修复直到测试通过 6. 每次我纠正你时，反思你做错了什么，并制定永不再犯的计划
MCP 过时了？？ 现在都在陆续推出自己的 CLI 集成 Vercel 也推出了自己的 CLI 技能 把自己的 Marketplace（服务商店）彻底向 AI Agent 开放了，AI 现在可以像人一样去"逛店，挑服务，安装配置" 自动配置服务器... 一行命令装个技能就能搞定一切： npx skills add vercel/vercel --skill vercel-cli 然后跟 AI 说"加个数据库"，它自己去 Marketplace 找服务、装好、配好环境变量。 数据库、Redis、日志、监控……以前你手动点半天的事，现在一句话搞定。
核心赛道龙头参考 一、高速PCB：胜宏科技、沪电股份 二、光模块：中际旭创、新易盛 三、绿电运营：三峡能源、金开新能 四、储能变流器：阳光电源、科华数据 五、AI芯片：寒武纪、海光信息 六、温控散热：高澜股份、英维克 七、工业机器人：绿的谐波、三花智控 八、铋金属：兴业矿业、株冶集团 九、钼金属：金钼股份、洛阳钼业 十、锂材料：天齐锂业、赣锋锂业 十一、光伏玻璃：福莱特、信义玻璃 十二、半导体设备：北方华创、中微公司 十三、卫星通信：华力创通、铖昌科技 十四、复合集流体：宝明科技、元琛科技 十五、氢燃料电池：亿华通、美锦能源 十六、磁性材料：中科三环、正海磁材 十七、创新药：恒瑞医药、百济神州 十八、工业母机：科德数控、华中数控 十九、铜箔：诺德股份、嘉元科技 二十、光刻胶：南大光电、容百科技
🔥阿里Qwen 3.5小模型今天发布，手机端AI进入新时代。 视频里是2B模型在iPhone 17 Pro上完全本地运行，用MLX针对Apple Silicon优化。 4个尺寸：0.8B、2B、4B、9B，全部Apache 2.0开源 原生多模态：文字、图片、视频一个模型搞定 262K上下文，201种语言 9B击败GPT-5-Nano和上一代Qwen3-30B 最疯狂的是：0.8B模型也能处理视频。 16天内发布9个模型，从手机到数据中心全覆盖。 开源AI的速度，闭源追不上了。
Qwen 3.5 在 iPhone 17 Pro 上本地跑，性能碾压4倍体量的模型。移动端AI的临界点来了。但问题是：推理开关打开后，电池能撑多久？ https://t.co/jFAeUCja7u
美国财政部刚刚干了一件大事。 彻底停用Anthropic公司的所有AI技术。 命令来自川普总统本人。 财政部长斯科特·贝森特亲自执行。 为什么？ 给出的理由很直接：这家公司是“左派AI”。 很多人以为AI是中立的。 代码怎么会有立场？ 但训练AI的数据呢？ 给AI设定的规则呢？ 如果管理国家金融数据的系统，底层逻辑是偏颇的。 后果会是什么？ 这不再是简单的技术采购问题。 这是意识形态在美国政府内部的交锋。 今天封一个AI。 明天呢？ 这场战争已经打到了算法层面。
今天阿里千问宣布开源 4 款 Qwen3.5 小尺寸模型系列，9B：紧凑尺寸，越级性能 特点：结构紧凑，但性能媲美 gpt-oss-120B，让人惊艳。 ——— 跟苹果合作的这段时间从大模型工程师转型成了嵌入式工程师，积累了大量小内存系统开发经验
早安！3/3 外電綜合整理 - 2455全新: 美系升目標 AI基礎建設加速帶動高速連接規格升級，美系券商表示全新為全球PD磊晶圓龍頭，LD磊晶圓亦持續擴產；券商預期全新的CW雷射用磊晶圓營收於2025-28E年複合成長率達+163%，隱含今年 CW雷射數量為2,500萬顆，後年達7,000萬顆。券商短期營運動能預估：1Q季增1%、2Q季增10%，最新預估26-28年EPS為$6.1/$8.8/$10.8，以明年30xPE評價，同步升目標。 - 3665貿聯: 美系升目標 3/6 召開法說會，亞系券商預估4Q25EPS為$14.2，高於市場共識，同時預期毛利率與營業利益率也將季增。且今年初收購XFC Communications, Inc.，券商認為將進一步擴大其光纖布局，除銅纜優勢外，公司目前亦積極布局CPO與800V直流基礎建設。券商上修今明年獲利預估，同步升目標。 - 6669緯穎: 美系升目標 美系大行觀察下半年有諸多新AI專案，包括VR200、MI450系列與Trainium 3等，預估AI伺服器年營收增長5成以上、ㄧ般型成長25%。券商上修26-28年EPS至$275/$324.7/$390.6，以明年14.3xPE評價，同步升目標。 - 散熱產業：美系重申正向 受惠GB系列出貨暢旺，美系大行預估台廠們的1Q26營收繼續增長。且觀察大家陸續取得AI ASIC新訂單，以及受益即將推出的新GPU平台中單機價值含量提升。券商對覆蓋裡的3017奇鋐、6805富世達重申正向觀察不變。 - ODM觀察： 無獨有偶，另一家美系券商也指出3017奇鋐、3231緯創今年表現會優於同業，因受惠於GPU與ASIC AI伺服器持續放量，同時推升液冷滲透率。 #下次會考
今天刷到新闻，美团王兴投资的「光年之外」团队，悄悄上线了一款 AI 浏览器，叫 Tabbit。 完全免费，不需要邀请码，下载就能用。 它最大的亮点就是垂直侧边栏设计，把国内外主流大模型全聚合在一起了： GPT-5.2、Gemini-3.1-Pro、Claude-Sonnet-4.6 DeepSeek、Kimi、通义千问、豆包、智谱GLM、MiniMax 在对话框下方随时切换模型，不用再开一堆标签页反复跳转了。 说人话：以前 ChatGPT 一个页面、Kimi 一个页面、DeepSeek 一个页面，现在一个侧边栏全搞定~ 除了对话，它还内置了 AI Agent 模式，能自动帮你跑腿：跨网页搬数据、自动填表、深度调研汇总，有点像一个住在浏览器里的AI小助手。 公测期间这些模型全部免费调用，建议先薅起来。 官网下载地址：https://t.co/ifCQ2Ehj0W 这么好的免费薅羊毛的机会，看到就是赚到，还不抓紧去试试。
兄弟们！奶爸昨晚刷GitHub直接炸了！🚀 Vercel Labs 放出一个专为AI Agent量身打造的无头浏览器神器——agent-browser，17k+星直接起飞，现在热度还在狂飙！ 为什么说它香到爆？ ✅ 不用再把整页HTML塞给LLM吃token了！用快照 + @ref引用方式，token省80%以上，Claude/Cursor/OpenClaw看一眼就懂！ ✅ 命令超级人性化： agent-browser open https://t.co/AaiqpUqfnH agent-browser snapshot → 直接甩出带@e1 @e2的元素树 agent-browser click @e7 / fill @e3 "奶爸冲鸭"/ screenshot --annotate 一气呵成，AI自己就能刷B站、填表单、点登录、截图debug！ ✅ Rust原生 + Playwright底层，速度飞起，还支持Electron桌面App（Discord、Figma、Notion、VS Code全都能控！） ✅ 本地cookie持久化、云浏览器集成、视觉diff……全是为Agent场景优化的！ 一句话：以前AI Agent“瞎摸”网页费token又卡，现在用这个直接“睁眼+精准手”！ 安装两行搞定（全局最爽）： bash npm install -g agent-browser agent-browser install 然后丢给Claude/Openclaw一句：“用agent-browser帮我去GitHub star一下vercel-labs/agent-browser，顺便点个follow” —— 它自己就起飞了😂 兄弟们谁已经在玩了？踩坑or爽点速来分享！ 测试一下新标签
🇺🇸 #微软 一直在玩一个危险的双重游戏——特朗普总统的联邦贸易委员会正在追究他们的责任。 在挥舞美国国旗的同时，微软允许中共🇨🇳进入五角大楼云专案，与美国制裁的中国大学合作，并让前员工直接走出大门去为DEEPSEEK工作。参议员Tom Cotton和众议员Elise Stefanik称其为「国家背叛」。 他们是对的！现在，特朗普的联邦贸易委员会正在调查微软的反竞争行为，特朗普的一位前白宫官员表示，早就该这样做了。大科技公司在出卖美国的同时为所欲为的时代已经结束。 很好@SenTomCotton和@EliseStefanik呼吁它！
Claude Code 不仅仅是一个编写代码的工具，它更是一个利用语言模型来处理复杂编程任务的精密系统，了解它工作原理将有助于你挖掘更有想象力的任务！来自 Anthropic 官方的 Claude Code 101 教程，帮你快速掌握其精髓 https://t.co/S6C95xi7Nh https://t.co/DTrsMGvOwZ
卧槽，最赚钱的果然还是信息差啊！ OpenClaw股票交易系统和策略， 本质就是一个skill一键安装的事， 我这里免费给大家做喂饭级拆解分享，转头就看见闲鱼上有人卖50000一单，还已经成交了4单， 这ROI，直接离谱到没边😂 所以 AI搞钱的核心， 从来不是你能写出多牛的代码、 造出多厉害的轮子， https://t.co/rFbhe2HslT
Qué emoción estar en el set de Mi Verdad Oculta… 🤍✨ Así se vivió detrás de cámaras la escena donde Luciano le pide matrimonio a Aitana 💍😭 y yo feliz de estar como invitada especial en un momento de tanto amor. 💘😍 #LuceroContigo https://t.co/Bd2kYQI0te
can we talk about how heartbreaking it is that i had to delete pokemon TCG from my phone because i have no storage https://t.co/fvUYgAGkYZ
~...Happy Worm FULL MOON 🌕 ♥️ 🌕 The Total Lunar Eclipse Which Turns A Bright Full Moon ..Into A Deep Golden Red "A BLOOD MOON" The Glow Of All The Sunrises ..& The Sunsets On EARTH ..That Will Give THE MOON It's Dramatic Colouring...~ #WormMoon #BloodMoon #FullMoon https://t.co/H4zZgxouXR
New model updates from iquestlab. If you're trying to find an inference model that you can run offline, this is probably the one you're looking for. - 7B and 14B coding models - Optimized for tool use, CLI agents and HTML generation - 128k context length - Explicit and detailed prompting works best - MiT license with requirement of display logo - available on @huggingface
Yeah… I don’t think #Patriots WRs coach Todd Downing will have glowing reviews about Makai Lemon if he falls to 31 Downing: “We want you to run ¾ speed...” Lemon: *Doesn’t Listen* https://t.co/VYWFX2BJLC
「 CUDA Agent 」 LLM 在高度专业化的任务, 如 GPU kernel optimization 的任务上，如何提高表现？ 推荐论文：CUDA Agent 其中，用 SKILL. md + tools 构建和增强 agentic RL 训练环境，非常有启发！ 将 SKILL. md 作为 RL 环境的一部分，要开始了。 https://t.co/tXY6RXgLp9
大家可能都忘了，王夕越，就是在川普任内获释的。 他于2016年去伊朗图书馆查学术档案，被伊朗无理由逮捕。当时总统是奥巴马，屁都没干。 他被伊朗扣押四年。妻子曲桦最终说服了川普政府，通过换囚把他营救出来。 作为华人，可以不理解伊朗人民。但如果对同胞的苦难都视而不见，给神棍当孝子，不配为人。
Unless we hear that Makai Lemon was committing crimes or disrespecting his coaches at USC, no one should be drawing negative conclusions about his character
牛批，还是 Telegram 开放！ 第一个为 OpenClaw 专门适配机器人 API 的，目前Telegram 所有类型聊天机器人都已经支持流式传输 具体适配方式可以让你的 AI 查找 API 文档中的 sendMessageDraft 方法 或者直接把我下面的链接发给他 https://t.co/D3MsSfE45h
新的开源数字人模型 SoulX-FlashHead 我5090的卡速度比infinitetalk快四倍，当然质量没他好，测试了下，适合做动漫角色，阿猫阿狗的拟人化。 照常我请出来李春姬老师做测试。 只能说一般，但是架不住他快啊 30秒的视频，只要1分半就好了 照道理4卡5090可以实现实时流式生成了 https://t.co/tQ1cHDFArv
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向阳乔木
当 Google 创始人谢尔盖·布林回到斯坦福，这个Youtube视频是3天前的。 但今天看到很多老外的时间线在放各种切片，干脆找过来，让AI总结重写一遍，帮大家节省时间。 --- 斯坦福工程学院百年庆典的最后一场活动。 Sergey Brin 回来了。 不像西装革履的成功人士回母校演讲，更像是一个老朋友回来聊天。 他坐在台上，聊起 1993 年刚到斯坦福读博时的事。 第一句话就是："你们把我夸得太过了，其实有巨大的运气成分。" 一所学校的一百年 1891 年斯坦福建校时就有工程教育，化学、电气、机械、采矿冶金四个系。 1925 年，这四个系合并成立工程学院，到今天正好一百年。 第三任院长 Fred Terman 是个关键人物。 他指导了 William Hewlett 和 David Packard，也就是惠普的两位创始人。 他还帮助建立了斯坦福工业园区，那个后来叫做硅谷的地方，就是从那里长出来的。 院长 Jennifer Widom 说了个细节：台上展示的那台服务器，是运行 PageRank 算法的第一台服务器。 就是那个改变了互联网的算法。 还有一个容易被忽略的事实：Google 直接来源于美国国家科学基金会（NSF）资助的数字图书馆项目。 Sergey 和 Larry 就是在那个项目里开始研究网页链接结构的。 所以你怀疑联邦科研经费有没有用，Google 就是答案。 那个会撬锁的博士生 Sergey 说他刚到斯坦福时，在老旧的 Margaret Jacks Hall 办公。 那种老建筑，木门吱吱响的那种。 他在那儿学会了撬锁。 为什么要撬锁？ 因为他想研究怎么把碎纸机碎掉的文件重新拼起来。 这个项目最后没做成，但没人告诉他不能做这个。 导师们偶尔问问他在干嘛，但从不限制他。 他的导师 Hector Garcia-Molina 和 Jeff Ullman，都是那种给学生极大自由的人。 Sergey 说 Hector 是个"超级好人"，语气里有真实的怀念。 后来搬到新的盖茨楼，用上了电子门锁。 Sergey 发现自己撬不开了，但他注意到一个细节：那些电子锁其实没联网，锁会相信钥匙告诉它的信息。 于是在大楼还在装修的时候，他爬上脚手架，从阳台进了管理钥匙的办公室，给自己做了把万能钥匙。 四楼的脚手架，他说："我当时还是个孩子，判断力就那样。" 院长在台下补充："四楼啊。"语气里有种"你当年可真敢"的意思。 这和创立 Google 有什么关系？ 感觉这种环境给了他试错的自由，没人管他在做什么奇怪的事。 那个时代的"随便试试" 90 年代中期的互联网，是个什么都能试的地方。 Sergey 的第一个赚钱想法是在线订披萨。 听起来很正常对吧？当时绝对是个疯狂的主意。 更疯狂的是，他在页面顶部放了个可口可乐广告，当时觉得"哈哈，网上放广告多好笑"。 现在回头看，很真实, 那就是后来互联网广告的雏形。 但这个项目彻底失败了。 因为披萨店虽然有传真机，但他们不怎么查传真。 那个时代的氛围：每个计算机系的学生都懂互联网怎么运作，都能快速搭个网站，大家都在网上乱试东西。 Larry Page 在研究网页的链接结构，Sergey 在做数据挖掘，两个人碰到一起，发现这东西对搜索挺有用。 他们给算法起名叫 BackRub (背部按摩？)，后来改成了 PageRank。 然后呢？他们没想着创业。 他们试着把技术授权给互联网公司。 有一次跟 Excite 谈，开价 160 万美元。 15 分钟后收到回复说"那是一大笔钱，但好的"，他们激动坏了。 结果发现是朋友 Scott 伪造的邮件，因为那时候你可以用任何人的名义发邮件。 Scott 笑得要死，Sergey 和 Larry 尴尬得要命。 最后是导师 Jeff Ullman 说：要不你试试看，不行再回来读博。 Sergey 的父母很失望，但导师很开放。 Sergey 说他技术上现在还是休学状态，可能还会回来😁 那些做对的事和做错的事 Google 现在市值 4 万亿美元，每分钟处理 1000 万次搜索。 但 Sergey 说他们也搞砸了很多事。 比如 8 年前发表了 Transformer 论文，那个现在所有大语言模型的基础架构。 但他们没当回事，没投入足够的算力，也不敢把聊天机器人给用户用，因为它会说蠢话。 结果 OpenAI 抓住了机会。 而且讽刺的是，OpenAI 的关键人物 Ilya Sutskever 原本就是从 Google 出去的。 Sergey 很坦率："我们搞砸了，我们应该更认真对待，应该投入更多。" 比如 Google Glass。 Sergey 承认自己当时觉得"我是下一个乔布斯"，结果在产品还没打磨好的时候就搞了跳伞和飞艇的炫酷发布会。 "每个人都觉得自己是下一个乔布斯，但乔布斯真的很独特。" 他说这话的时候，语气里有自嘲。 他总结了教训： 别在产品真正成熟之前，就让外界期待值和开支都滚雪球般增长。 你会被时间线绑架，没法给自己足够的时间把事情做好。 不过他们也做对了一些事： 从一开始就招了很多 PhD，建立了学术化的研发文化。 Sergey 记得 Urs Hölzle 来面试斯坦福教职没通过，他马上问"你明天能来上班吗？" 因为他在招聘委员会见过这个人，知道他有多厉害。 还有 Jeff Dean。 他大学时就在研究神经网络和治疗第三世界疾病，16 岁就做这些疯狂的事。 他对神经网络有热情，Sergey 就让他放手去做。 "他告诉我'我们能区分猫和狗了'，我说'哦，挺好的'。" Sergey 笑着说 ，"但你得信任你的技术人员。" 那就是后来的 Google Brain，神经网络研究的开端。 还有 TPU 芯片，12 年前就开始做了。 一开始用 GPU，然后用 FPGA，最后决定自己做芯片。 现在已经迭代了无数代。 这些投入在 10 多年后开始回报。 深度学习技术需要时间，但 Google 碰巧在那个方向上押注了。 Sergey 说："我们有点走运，因为深度学习技术变得越来越重要了。" 关于 AI 的真话 主持人问 Sergey 对 AI 的看法，他说了句很有意思的话： "AI 写代码的时候，有时候会出错，而且是很严重的错误。 但如果 AI 在比较文学论文里写错一句话，后果没那么大。 所以老实说，AI 做创意性的事情反而更容易。" 然后他赶紧补充："我不是不尊重比较文学专业。" 有学生问该不该继续选计算机专业。 Sergey 说：别因为 AI 会写代码就不学计算机。 AI 在很多事情上都挺厉害，写代码只是碰巧有市场价值。 而且更好的代码能做出更好的 AI。 他建议学生多用 AI，但不是让 AI 替你做事。 他自己用 AI 的方式是：让它给 5 个想法，其中 3 个肯定是垃圾，但有 2 个会有点意思，然后你再去打磨。 他还说了个细节：他现在开车的时候会用 Gemini Live 聊天，问各种问题。 比如"我要建一个数据中心，需要几百兆瓦的电力，成本是多少"。 但他马上说：现在公开版本用的是老模型，有点尴尬。等几周我们会发布我现在用的版本。 这就是 Sergey 的风格，一边推销产品，一边吐槽自家产品。 关于 AI 会不会超越人类，他说了问题："智能有天花板吗？不只是 AI 能不能做人类能做的事，还有 AI 能做哪些人类做不到的事？" 人类进化了几十万年，灵长类进化了几百万年。 但那个过程太慢了，跟现在 AI 的进化速度比起来。 主持人问：我们准备好迎接这个速度了吗？ Sergey 说："目前为止，AI 还会周期性地犯蠢，所以你总是要监督它。但偶尔它会给你惊艳的想法。" 他觉得 AI 最大的价值是让个人变得更有能力。 你不可能随时有各个领域的专家在身边，但你可以随时问 AI。 虽然它给的答案可能只有 80-90% 靠谱，但作为起点已经够了。 有学生问：工业界现在这么强，学术界到工业界的管道还重要吗？ 这是个好问题。 Google 就是从学术项目里长出来的，但现在 Google 自己就在做最前沿的研究。 Sergey 停顿了一下，说："我不知道。" 他解释说，以前从新想法到商业价值可能要几十年。 学术界可以慢慢研究，申请经费，花几十年时间让想法成熟，然后才进入工业界。 但如果这个时间线压缩了呢？ 他举了量子计算的例子。 80 年代 Feynman 提出量子计算的概念，现在有一堆公司在做，也有大学实验室在尝试新方法。 如果你在做超导量子比特（Google 在做的）或者离子阱（一些创业公司在做的），可能不需要在大学里待太久。 但如果你有完全不同的新方法，可能需要在大学里"腌制"几年。 然后他说：顶级公司现在投入的基础研究越来越多，这些投资在 AI 时代开始回报了。 所以比例会变化，但我觉得还是有些东西需要那种十年级别的纯研究，公司可能不愿意等那么久。 院长 Jennifer 补充说：大学还有一个优势，就是我们习惯了在算力不足的情况下工作。 我们的算力远远比不上公司，所以我们会研究怎么用更少的资源做更多的事。 这也是一种创新。 校长 John Levin 问他，如果你是工程学院院长，会怎么规划下一个百年？ Sergey 停顿了一下，说："我要重新思考大学是什么意思。" 他说这话的时候自己都笑了："我知道这听起来很烦人，这是 Larry 会说的那种话，我通常会被他烦到。" 台下一片笑声。 但他接着说：信息传播得很快了，任何人都能在线学习，看 YouTube 视频，跟 AI 对话。 MIT 很早就搞了开放课程，Coursera、Udacity 这些平台也起来了。 那么把人集中在一个地理位置，建那些漂亮的教学楼，这件事的意义是什么？ 他也承认，人们在一起工作确实更好。 Google 也在努力让员工回办公室，因为面对面协作效果更好。 但那是在特定规模下。 100 个人在一起挺好，但他们不一定要和另外 100 个人在同一个地方。 而且现在越来越多的人，不管有没有学位，都能在某个奇怪的角落里自己搞出东西来。 Google 招了很多学术明星，但也招了很多连本科学位都没有的人。 这个回答比主持人预期的要深。 校长说："你提出的是关于大学最根本的问题。" 院长开玩笑说："这听起来更像是校长的工作，不是院长的。" Sergey 笑了："抱歉，我说得太宏观了。" 但这确实是个好问题。 知识的创造和传播方式在改变，那种把人才密集在一个地方的模式，还会是未来一百年的答案吗？ 有学生问：哪种新兴技术被严重低估了？ Sergey 想了想，说："显然不能说 AI，因为很难说它被低估。虽然它可能还是被低估了。" 他提到量子计算，但说自己不会把宝全押在上面。 因为我们连 P 是否等于 NP 都不知道，量子算法也只对特定的结构化问题有效。 未知数太多。 然后他说："可能是 AI 和量子计算在材料科学上的应用。 如果我们能发现更好的材料，能做的事情就没有上限了。" 校长 John 说他也想到了材料科学，还有分子生物学。 "现在聚光灯都在 AI 上，但生物学领域也在发生巨大的革命，我们不应该让聚光灯离开那里。" 院长 Jennifer 同意："合成生物学正在发生非常激动人心的事情。我们需要把聚光灯打得更宽一点。" 有学生问了个私人问题：你在建立 Google 的过程中，改变了哪些根深蒂固的信念？ Sergey 想了很久，然后讲了个故事。 他出生在莫斯科，苏联时期。 很穷，所有人都很穷。 一家四口住在 400 平方英尺的公寓里，他、父母、祖母。 每天要爬五层楼梯。 他说自己当时根本没想过外面的世界。 是他父亲在波兰参加一个会议，听说了西方世界的样子，决定移民。 这在家里引起了很大争议，但最后他们还是来了美国。 到了美国还是很穷，一无所有。 他要学新语言，交新朋友，所有东西都要重新开始。 "这是个很艰难的转变，但也是一种觉醒。" 后来来斯坦福读博，又是一次类似的经历。 教授们信任他，给他自由，加州那种思想上的解放感。 虽然他说"我们现在有点在失去这种东西"，但没展开讲。 他说："我的经历是，那些当时看起来很痛苦的转变，后来都有了回报。那些挑战性的转变是值得的。" 所以他没有直接回答"改变了什么信念"，而是说他经历过很多次世界观的扩张。 每一次都很难，但每一次都让他看到了更大的可能性。 有学生问 Sergey，在取得这么大成功之后，你怎么定义好的生活？ 他说他很感激能和家人在一起，他的一个孩子和女朋友都在现场。 能和他们度过高质量的时间。 但他也说了另一件事：他在疫情前退休了，想着可以坐在咖啡馆里学物理。 物理是他当时的热情所在。 结果疫情来了，咖啡馆都关了。 他发现自己开始"螺旋式下降"，感觉自己不再敏锐。 于是他回到办公室。 一开始办公室也关着，但几个月后有些人开始回去，他也开始偶尔去。 然后越来越多时间花在一个项目上，那个项目后来叫做 Gemini。 "能有技术性的、创造性的出口，这很重要。如果我一直退休，那会是个大错误。" 这可能是整场对话里最真实的时刻。 一个创立了 4 万亿美元公司的人，不是在谈财富自由，而是在说如果不做有挑战的事情，他会感觉自己在退化。 好的生活不是退休享福，是有家人，有热情，有能让你保持敏锐的挑战。 有个大一新生说，来斯坦福之前很害怕，觉得这里每个人都超级聪明。 但认识大家之后发现，他们都是普通人，很容易相处。 他问三位嘉宾：你们被视为世界上最好的领导者和创新者，但有什么事情能让我们觉得你们也很普通、很人性化？ Sergey 笑了："好，我要说一个，然后我会试图撤回它。" "有时候我不好意思问一些我不懂的事，但我还是会问。" 然后他转向那个学生："等等，管理科学与工程是什么？" 台下一片笑声。 学生解释说那是他的专业。 Sergey："那是这门课吗？" 院长："那是一个系。" Sergey："但你们学什么？具体上什么课？" 院长解释说那是工业工程、运筹学和工程经济系统三个系的合并，已经 25 周年了。 Sergey："哦，好的，好的。" "所以我的尴尬真相是，我确实不知道这个。但我很高兴我问了。" 校长 John 说："让我显得亲民的是，我能给 Sergey Brin 解释东西，而他会认真听。" 最后一个问题是：你怎么保持学习，读什么书，听什么播客？ Sergey 说："好，我会试着不做广告。" 然后他说他在车里经常用 Gemini Live 对话，问各种问题。" 他也听播客，"All In" 是他最喜欢的之一。 他还去佛罗里达见了 Ben Shapiro，参观了他的工作室。 "但我更喜欢互动式的讨论，所以我在开车时跟 AI 聊天。虽然听起来有点尴尬。" 校长说："这是对未来的一瞥。我们可能很快都会这么做。" Sergey 离开的时候，学生们起立鼓掌。 https://t.co/tx7IPvsiMB
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