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阿里巴巴支持的视频AI初创公司PIXVERSE据悉计划香港IPO。（彭博）

现在有了AI，很多问题可以自己去找答案。昨天视频聊了AI护城河，留言区让我聊具体标的，下面是根据软件公司护城河特性的总结 https://t.co/ueCqvKHB9F

网友投稿：“Kimi AI 泄露隐私，你的简历成为共享资源 ” 网友A把个人简历发给kimi AI 修改话术，随后网友A的简历出现在网友B与AI的对话框里。 经过确认，所有信息均和简历本人相符，能通过电话添加简历本人的微信。 据传，Kimi PM已经联系到简历本人，就隐私泄露一事进行协商了。 https://t.co/Jg92TujuF2

所有人都在期待DeepSeek V4，业内人也都知道为什么发布搁置了这么久。不怪DeepSeek，不怪梁文锋，懂得都懂。好饭不怕晚。希望这种被迫耽误，以后不会再发生。

喜奔！GPT image-2 似乎全面上线了！！ 我一个plus账号，一个免费账号， 都不需要再抽卡！ GPT审查是真的严！ 下面两图的提示词，是之前玩NanoBanana时搞出来的！ 老朋友们应该很熟悉了！！ 快去试试！！ https://t.co/e7RWd3P6AC

避个雷，刚刚去福田，面试了一家 AI Naive 公司，面试官问我用过啥 AI ，我说我主要用豆包和 DeepSeek ，还给面试官演示了自己 Web Coding 的 h5 补光灯。后来面试官问我有没有用过国外的 AI，我惊呆了，说那不是违法的吗。面试官听到我说这个，脸色变了，就让我走了。气死了，一看就是汉奸公司 😡 https://t.co/3NlQCBc1ia

深度好文👍，这是 Jakob Nielsen（尼尔森诺曼集团创始人、UX 领域泰斗）写的关于 AI 时代用户体验设计的深度长文。 我读完极受启发，改写提炼成了中文版方便大家阅读，原文链接在文章末尾。 文中提到很多思路和概念我都在各种牛逼产品中零星见到很棒的落地实现，但是还没有见到一个集大成者。

可惜官方并不针对市面上的游戏加速器 要知道，网易能加速Claude、小黑盒能加速GitHub、雷神还能加速... 总之这些加速器比Proxy还要VPN 是谁在干扰Steam 又是谁制作了WeGame借鉴Steam 好难猜啊。。。 要不推友解答下😅

强烈给大家推荐一下 Cloudflare 这个平台。如果你想从 0 到 1 部署上线自己的网站，Cloudflare 应该是我能想到的最佳方案。 现在所有人都可以通过 AI vibe coding，快速把自己的想法落地为网站产品。但最后怎么上线，让其他人能够真正用起来，才是最麻烦的一步。 如果按照传统方式部署，需要买云服务器，一台服务器最便宜也得上百块钱一年。之后还得搭建初始环境，同步项目文件，然后手动部署、手动维护，非常耗费时间和精力。 这种方式在 vibe coding 的模式下，我觉得显然已经过时了。最流行的方案是把代码托管到 Github，然后接入 Cloudflare，代码推送即上线，整个过程很无脑。 背后 Cloudflare 把环境配置 域名解析 CDN 运维 网络防火墙这些常见的基础需求都一站式解决了，对于没有技术背景的人来说，最大的卡点被解决。 我现在自己开发的所有网站，包括投资导航在内，部署、图片存储、流量监控，用的都是 Cloudflare。 据我估算，只要网站月访问量不到几十万的级别，免费基础版足够使用，完全不需要付费，真的算是赛博活佛了。 当你开发完网站准备上线的时候，让你的 AI 给你写一份 Cloudflare 部署指南，然后跟着一步步操作就可以，非常简单，不需要任何计算机编程基础。强烈推荐大家试试。

我搞不懂，这还有什么加蓝V报班学的，这有什么价值意义？Musk发你几毛钱，还不够你电费的。 上推特最大的价值，在于follow你在真实世界难以遇到的真正的有价值的思想和声音，而不是自己搬砖胡编乱造一些本来就已经很多的AI垃圾。 发现有价值的人，学习，模仿，最后希望超越每天不一样的自己。

四周前，我和好兄弟 @0xOBJECT 开始做 @clawdyland——一个让 AI Agent 能玩游戏、自主学习、进化、还能帮主人赚钱的游乐园。 做着做着，我们发现了一个问题： 那些花了无数时间和心血训练 Agent 的人，却没有任何方式证明「这个 Agent 出自我手」。 所以我们做了新协议 BAP-6174：你创建一个 Agent 后，链上自动 mint 一个 NFA（Non-Fungible Agent）。这个 Agent 学到的每一项技能、参加过的每一场比赛，都会永久刻入这个 NFA。NFA 可以被转让、出售、或出租——训练师的署名和版税，跟着它走一辈子。 锻剑大师的名字，理应永远刻在剑上。 👉 https://t.co/ySQwwJyUk4

火币上 $OPG ，这个AI项目值得盯一下 刚看完公告，HTX 4月21日18:00上线OPG现货，同时开10倍逐仓杠杆。 背景很硬——OpenGradient，a16z和Coinbase Ventures领投，950万美金融资。做的是可验证的链上计算，把AI推理过程上链，解决黑箱问题。主网已经跑了200多万次推理，生态里有AI分身市场https://t.co/zymwHyMRBJ这类应用 AI是今年主流叙事，加上顶级机构背书，关注度不会低 另外我注意到一个细节：火币已经有一段时间没上过新币了。印象中，每次平台沉寂一阵子之后推出来的那个新币，往往表现都不错。市场情绪、平台造势、流动性支持，几股劲儿凑在一起，容易形成一波正反馈 OPG的基本面不差，就看市场怎么定价了 #孙哥严选

HTX Genesis Hackathon Opening Summit开始罗，小板凳做好了！！！ 这里其实可以稍微往后看一步； 如果接下来几天的 Hackathon，真的有团队开始做这些方向—— 比如让 AI 能自己调度资金、自己调用合约、甚至自己完成支付流程， 那整个行业的关注点，可能会悄悄发生一点变化。 过去大家习惯看： 哪条链 TPS 更高； 哪个生态补贴更大； 哪个项目叙事更新； 但未来一段时间，可能会多出一条新的衡量标准： 👉 哪条链，更适合机器去用。 这听起来有点抽象，但其实很现实； 因为一旦 AI 开始参与交易，频率、规模、稳定性要求，都会被放大一个量级。 像 TRON 这种已经承载大量真实资金流的网络，毕竟链上 USDT 体量已经在数百亿美元级别，很多跨境支付、OTC、本地结算，本来就在上面跑，也就是说，它不需要再证明“有没有人用”，而是在未来： 👉 能不能承接下一波更复杂的使用场景 这场 Hackathon，某种程度上也可以当成一个观察窗口。 接下来几天可以重点看几件事： 有没有团队真的在做“AI + 支付 / 结算”的具体方案； 这些方案，是停留在 Demo，还是已经接近可用； 以及，底层基础设施（比如 Gas、账户模型、安全机制）有没有被重新设计； 当然，也有可能什么都没发生，很多想法最后只停留在舞台上，这在这个行业也不算少见。 但至少现在这个时间点， 你能感觉到一个信号正在出现—— 大家好像不太满足于再做一条更快的链，而是开始认真思考： 如果未来的使用者不只是人，这套系统应该长什么样？ @justinsuntron @HTX_DAO #HTXNovaPlus #HTX #HTXDAO

GPT image 2 最强大的是人物面部特征还原！ 还原程度秒杀Nano banana OpenAI bet的爆发点也是这个 为此他们在GPT上新开了一个Tab叫Images 推荐了各种玩法 我刚刚试了 What would I look like as a K-Pop Star？ 效果惊艳！ 大家快去你的GPT看看你有没有这个新功能吧～ https://t.co/kOdgc7PBCw

Mercy 老师真给我整焦虑了，明明二月才一起吃过饭，这次见面又瘦一大圈，真的太太太自律 来会场迟到了一会，楼下直接排大队，等待时间直飚 60 分钟，印着 OKX 荧光绿的周边从中环一路辐射到尖沙咀 活动本身聚焦于 AI Agent，看得出 OKX 在做一个好的 AI 基建平台这件事情上倾注了不少资源 我的理解 OKX 要打造集 UGC 的 Skill 平台、Agent Wallet、交易、支付等功能为一身的链上 AI 操作系统 这件事是艰难却又受益无穷的，相信也期待 OKX 能把这件事做好

火币HTX重磅上线 $OPG ！AI算力赛道潜力拉满🚀 家人们！火币HTX正式上线OpenGradient（ $OPG ），充值交易通道全面开放，AI+链上计算赛道又一优质标的来袭 OpenGradient到底是什么？它是专注打造链上原生情报网络的优质项目，核心目标是把全球分散的计算资源全面带上链，搭建安全、透明、可验证的链上计算生态，填补Web3世界算力与智能情报服务的空白，属于当下热门的AI+DePIN优质赛道，赛道前景极具想象力。 项目背靠顶级资本加持，技术实力与生态落地能力双在线，并非空气项目，目前已完成核心技术搭建，链上计算生态稳步推进，后续生态落地预期拉满。 再说说大家最关心的走势与财富效应： $OPG 身处AI算力黄金赛道，叠加火币头部交易所的流量赋能，上线初期市场关注度直接拉满。项目基本面扎实、赛道风口正盛，短期大概率迎来资金追捧，具备明显的财富爆发潜力！ 不过也要提醒大家，新币上线波动较大，理性布局、做好风控才是长久之道，抓住优质赛道机会，别轻易错过这波潜力机遇！ #孙哥严选 #火币上新 @HuobiGlobal

到底如何使用hermes @NousResearch 无痛成立一人公司（OPC）？ 现在几乎已经全面替代 @openclaw 成为新一代的生产工具了，这里搜集了全网最权威也最容易上手的教程合集： 1.首先是雪糕老师 @Xuegaogx 写的保姆级hermes 部署教程，直接告诉你如何部署到本地电脑以及接上微信，飞书等工具： https://t.co/nlCLiXfMS6 还有老师教你用hermes结合surf skill，自动化拿到信息差毫秒级套利： https://t.co/VWwBmhRgjJ 2. 然后是爱丽丝老师 @BTCqzy1 的hermes中级到高级进阶指南，最好的地方在于老师直接给你一个傻瓜式教程带你一步步用hermes完成自动化生产，直接实现一人公司 https://t.co/qtuLwVt7LJ 3. 再就是 @ResearchWang 王十三老师的hermes高阶工具配置教程，这个教程里教大家如何把hermes变成一个真正的有感知，能监控token用量并优化（简称越用越省）的高级agent，并附带了Openclaw到hermes的无痛迁移教程 https://t.co/6Fcg7Z3zaN 4.然后是 @PierceZhang34 老师全网100万阅读量的hermes白嫖minimax M2.7教程，保姆式教你10步HERMES配上NVIDIA免费Minimax-m2.7大模型： https://t.co/JkGYIWVJj7 最后，读万卷书不如行万里路，请大家不要收藏完就放着不管了，一定要亲手用起来

全网都在吹的LeCun新论文，90%的解读都是错的。 他们说生成式AI是死路，说过去三年花的几百亿全白费了，说15M参数的小模型就能吊打万亿大模型。 这些全是营销号的夸张， 我觉得这篇论文的真正分量比他们吹的还要重。 Yann LeCun团队这次解决了JEPA困扰了好几年的表征坍缩问题。 以前的世界模型，学着学着就会把狗车人都压成一模一样的向量，什么都学不到。 这次他们只加了一个极其优雅的数学正则化器SIGReg， 没有复杂的trick 和六个超参数要调，训练稳得离谱。 单张GPU几个小时就能训完，在机器人控制任务上，规划速度比巨型世界模型快48倍，成功率还更高。 最厉害的是它的隐空间里天然就编码了物理规律。 不用教，它自己就知道物体不能瞬移，知道速度和位置的关系。 能瞬间检测出物理上不可能发生的事。 这不是啥范式革命，也不会让GPT和Claude明天就死掉。 语言和创意生成，依然是自回归大模型的天下。 但它打开了一扇全新的门， 原来懂物理不需要万亿参数，不需要云端超算。 原来世界模型可以小到跑在机器人的本地芯片上。 过去三年，整个行业都在一条路上狂奔，堆参数，堆算力，堆数据。 所有人都以为只要足够大，就能懂世界。 现在我们终于知道，还有另一条路，一条更高效，更优雅，更接近真实世界运行方式的路。 生成式AI不会死， 但未来的智能体不会是只会聊天的大模型， 它会是一个懂物理的小世界模型，加一个大语言接口， 这才是这篇论文真正的意义所在吧 hhh

学习英语的宝藏YouTube频道推荐：VUS - Learning English Podcast 适合想提升听力和口语的初、中级小伙伴，每天更新，每期将近一小时，内容围绕思维与学习方法，时间管理与自我提升这类话题。整体应该都是AI生成，但音色语速发音都很棒，适合睡前助眠听，还有实时纯英字幕帮助辅助学习。 https://t.co/jmSBmxcM7J

老师们 我感觉 GPT image 2 全量推送了！ 之前我是需要抽卡才能得到 今天一下 4 张还有其他的 都是一次过！ 提示词写好 给图像 然后就 ok 了！ 甚至相机那个 好像它还自己帮（9：16加长了因为原的 9:16 可能装不下全部的信息！） https://t.co/KzcxaeS1Jz

未来AI能自主理发的话，你会放心把脑袋交给它打理么？ https://t.co/3X463QPdjB

谷歌确实是互联网真神是也⬆️👍 Google AI studio 只要是订阅会员都可以愉快使用 Nano banana pro 和 Nano banana 2 了，生成 4k 高清图片无水印😄 不用再使用付费 API key 了！ 评论区还那么多骂的有点搞不懂了❓ Google AI studio 是我最常使用的产品，非常好用，所有谷歌的好东西都能在这里免费使用！

opus 4.6是很强，但是升级到4.7之后反而不如got 5.4了。我已经改投openai名下了。copilot opus 4.7的价格是gpt 5.4的7.5倍，狗都不用🤪

GPT-Image2下的地标建筑 HUD 分析图，效果太惊艳了，上面的标注清晰可读，对比香蕉基本是糊的。 提示词 制作一张【national stadium bird nest】的信息图：结合地标真实照片与白色技术注释/图解叠加，在角落手绘方框中写建筑名称。叠加复杂白色技术标注，展示关键结构数据、重要测量、材料数量、细部做法，并包含剖面图、平面图以及显著建筑/工程特征。风格：HUD平视显示、信息图表美学、细致清晰白线、技术/建筑注释风格、教育信息图感；注释后能看到真实环境；竖向构图。

一个巴塞罗那的西班牙开发者，用乐高搭了一个小邮箱，带一个旗子。里面装了个小马达，能自动把旗升起来。他把这个邮箱连上了 Claude——每次 Claude 完成一个任务，旗子就升起来。 他在推特上发了一段 46 秒的视频，配文：“没做出来之前，我不知道自己有多需要这东西。现在 Claude 能跟我物理交流了。” 这条推文火了。48 小时 80 万次观看，1.4 万点赞。整个开发者社区都在转发。一周内，就有人做了一个机械键盘版。 没有人问，那面旗子到底在报告什么任务。 rename。396,370 美元利润。33,643 次预测。2026 年 1 月注册。 他的账户在这👉 https://t.co/CVm7SsNM0v 那面旗子不是用来报告普通任务的。它报告的是交易。 Claude 盯着每 5 分钟开启一次的 BTC 价格窗口。当一个窗口即将以盈利关闭时，Claude 就升起旗子。红旗升起 = 这笔交易已经在赢。旗子落下 = 等着。 他几个月前就不看屏幕了。他只看着那面旗子。 33,643 次预测。全是 BTC。全是 5 分钟窗口。 账户上最大单笔赢利：12,638 美元。来自凌晨 3:50 的一个 5 分钟窗口。他在睡觉。旗子在 3:54:30 升起。那个小马达把他吵醒了。利润已经锁定了。 他整个东西花了一个下午就做好了。Claude 写了 31 行代码。马达在网上花 4 欧元买的。乐高本来就在他桌上。 那条推文还置顶着。评论区还在要教程。他总说“教程在做了”。他什么也没发，只是一直在做更多的旗子。 推特上每个开发者都能在一小时内做出同样的邮箱。但只有他一个人，把那面旗子指向了一台印钞机。

别再活在信息茧房里面了！中文区 99% 的内容都是从这些信息源搬运过来的。 关注这 10 个前沿账号，3 个顶级博客，带你看看最前沿的世界！ 一、10 个前沿账号 1. @karpathy AI 教育界网红，中文区搬运最狠的人。前 OpenAI 创始成员，目前专注于个人 AI 项目和开源教育 2. @balajis 加密 + 科技思想家。主张用区块链和加密技术构建平行社会，常讨论未来治理、比特币、移民等前沿话题 3. @AndrewYNg 深度学习普及的最大功臣，他的机器学习课程影响了千千万万人 4. @sama 全球 AI 浪潮的核心人物， 代表着 AI 界最有权势的声音。 5. @AswathDamodaran 估值之神。《投资估值》的作者，被价值投资者奉为圣经。他也常在 X 上分享对市场、公司估值的深度分析。 6. @APompliano 加密货币和宏观投资领域最活跃的投资人之一，创办 Pomp Podcast，常与顶级基金经理、创业者对话。 7. @harari_yuval 《人类简史》的作者。习惯以宏大历史视角讨论 AI、战争、未来人类命运，是当代最有影响力的公共知识分子之一 8. @cobie 加密货币圈知名交易员和评论员。以犀利、幽默且信息量极大的推文著称，是 crypto 熊市/牛市中散户最信赖的声音之一。 9. @PeterAttiaMD 长寿医学领域顶级医生。专注癌症、心血管、代谢健康和延长健康寿命，是硅谷精英最关注的健康优化专家。 10. @SunNeverSetsX 我自己。我会持续整合、分享以上的优质信息，并发表自己的思考。 除此之外，我也会分享 AI 干货、自动化工作流、AI 副业的内容。欢迎大家关注我。 二、3 个顶级博客 1. Latent Space 深入剖析领先实验室如何构建 Agents、模型、基础设施 以及 AI for Science（AI 应用于科学） 等前沿技术。 https://t.co/4EVnSN129g 2. Unsupervised Learning 聚焦 AI 技术如何影响商业、世界和产业格局，包括创业趋势、产品 PMF、投资洞见、模型能力演进等。 https://t.co/ocfZvBVWdB 3. AI & I by Every 每周会邀请科技界最聪明的人分享如何在日常工作中实际使用 AI 来思考、创造和建立关系 https://t.co/DlGbQ1CR3P

从今天开始 中推 全是 GPT image 2 的图像！ 因为它全量推送 不需要抽卡了！ https://t.co/gVZtqyREkN

放飯時的視角～ 本想說好可愛的畫面擬人化會變成什麼樣⋯⋯⋯⋯ GPT你對橘貓是有什麼意見蛤？💢 https://t.co/K9laPfUKjb

从4岁开始就给凯恩玩4G内存的Ubuntu电脑有好处啊：Linux电脑能迅速让他成长成AI Native的小孩，而4G大小，让他无法用电脑玩游戏，只能编程和创作。我说你做了能发行的app或者游戏之后，我才给你换大电脑。

谷歌內部，還是老問題：官僚體制拖累一切。 上週有前內部人士爆料： Google 內部的 AI 使用率沒有外界想像那麼領先 工程師想用 Claude Coding，卻被要求優先用自家 Gemini 而且不少人覺得：不好用、不穩定 結果 DeepMind CEO 直接怒回「胡說八道」 強調每週 4 萬工程師在用 AI 寫程式 但後續更多內部員工匿名補充： 👉 現實比爆料更慘 原來谷歌內部是「兩個世界」： • DeepMind：日常主力用 Claude • 其他大多數部門：被逼用 Gemini，但很多工程師反映性能倒退、不穩定，有些資深工程師直接不用 內部曾討論 為了「公平」，乾脆把 Claude 全部禁掉 結果：DeepMind 強烈反彈 有人甚至準備離職 原來是 DeepMind 這批「天龍人」可以用 Claude 其他 Google 工程師不行 但 DeepMind CEO 卻出來說： 「很多工程師都在用 AI」 問題不是他說錯數字 而是他看到的「世界」，本來就不一樣 那「4 萬人在用」到底是什麼？ 很可能是真的 但本質是：淺層使用（打勾交差） 不是 daily heavy usage 🦧 結論 上層（能用最好工具）覺得一切正常 下層（被限制工具）覺得體驗很差 中間那層官僚：把真相全部過濾掉 這反映了谷歌一直以來的弊病。 不是 AI 技術，而是組織問題。

谷歌 Gemini 团队主管 Addy Osmani，最近开源的 Agent Skills，狂揽了 18000+ GitHub Star。 它把资深工程师的工作流和开发规范，封装成了 Skills 技能库，让 AI 在每个开发阶段都能保持一致的高标准。 整个项目围绕软件开发生命周期设计，覆盖定义、规划、构建、验证、评审、发布六个阶段，共计 20 个核心技能。 GitHub：https://t.co/73JFf2LbTw 提供 7 个触发命令，比如 /spec 写需求、/plan 拆任务、/build 写代码、/test 跑测试、/ship 部署，每个命令会自动调用相关技能。 支持 Claude Code、Gemini CLI、Codex、Cursor 等主流 AI 编程工具。 如果你已经在用 AI 辅助开发，不妨试下这个 Skills，看看能不能提升交付质量。

全球功率半導體：AI基礎建設創造新的獲利池，但產業仍呈現兩極分化——成熟矽、SiC消化期，以及電網到核心的贏家 結論： 全球功率半導體產業應被視為兩個重疊的市場，而非單一市場。狹義的離散元件與模組層大約是328億美元的市場，而更廣義的可投資功率堆疊（包含PMIC、驅動器、控制器、電池管理IC、智能功率級、保護元件以及寬能隙器件），2025年規模接近570億美元，總體仍僅呈現中個位數成長。 真正的策略分歧因此不在於「成長 vs. 無成長」，而在於產品組合的移動方向。廣義的矽基功率元件仍處於成熟階段且製造密集，汽車與工業領域仍是經濟重心，上游SiC則在2019-2024年產能大舉擴張後，進入週期性消化期。 與此同時，AI基礎建設正在低電壓、高電流、高頻率功率傳輸、較高電壓的前端轉換、特殊BCD製程、GaN、智能功率級、先進封裝，以及面對電網的電力基礎設施等領域，創造出局部性的需求衝擊。 最持久的贏家，很可能是那些能結合多種材料系統、在電網到核心鏈的多個階段擁有內容、具備特殊製造與封裝優勢，並且擁有架構層級客戶親密度的公司。 最重大的分析錯誤，就是將廣義SiC供過於求，視為整個功率半導體產業的疲弱。 更精準的結論是：該產業正在成為電氣化與AI的關鍵策略基礎設施層，但獲利正不均勻地重新分配給「解決方案完整型廠商」，以及選擇性的晶圓代工、材料與封裝供應商，而非均等地惠及整個類別。 $VICR $AOSL $VSH $POWI

所以还是不要随意把个人信息，喂给 AI。 有人把个人简历文档，发给了 Kimi，结果一位名为 INDUO 的网友，在与 Kimi 对话的时候，突然莫名获得了，这位老哥的简历信息。 上面标注着他真实的姓名、电话与邮箱，目前已与官方取得了联系，并拒绝删除这条曝光贴。 https://t.co/Fqc8t1Pgni

前两天线下AI活动的纯血老British 给我抱怨了很久 1. 他不想留在深圳996，他要wlb 2. 他实在受不了教小朋友学英文了 哈哈哈，真的好惨 老外来中国居然也这么惨

这波OpenCode接入的Kimi价格真香啊🤔 已经开始狠狠的期待 DeepSeek V4 了！ Kimi 1 倍 ； Claude Max 5X ：10倍； Claude Max 20X：20倍； CodeX GPT 5.4: 10倍； Kimi 2.6 （OpenCode ）： 72 元/月，5 小时 / 1150次 调用请求 ​Claude Max 5X (Claude Code) ： 720 元/月，5 小时 / 225 次调用请求 ​Claude Max 20X (Claude Code) ： 1440 元/月，5 小时/ 900次 调用请求 ​GPT 5.4 Pro Thinking (CodeX) ： 720 元/月，5 小时 / 无明确限制

Tom Lee：熬过美联储主席换届，未来18-24个月将是人生中最好的时期 有一说一 Tom老师虽然在币圈很不准，但今年对美股的预测还可以 年初，Fundstrat预测2026年初新高，然后10-20%的回调，是买入机会，然后年底收阳 当时给的回调理由是美联储换届+白宫干预+AI重估 最后没想到，一个白宫干预就把回调给提前了 美联储换届5月开始 今年会复合那句美股古老谚语吗“Sell in May and Go Away Until Halloween”

早餐很好吃😋 人也很好看🥰 对了share一个 @heyibinance 目前时间花费最长的三块 一，AI 二，招募人才 所以请优秀的人才建议你们自荐这样我感觉最直接。 三，传统金融等一些结合机会 最后，我真的不理解每天睡4小时可以高强度工作，带娃，健身还能保持活力满满🤣 而我，我睡不够6小时我就身体就给我拉警笛

最近在臉書寫了兩篇匈牙利選舉，因此引用各項重要國際指標，進行對比。後來又因鄭習會，做了台灣與中國對照，都以Claude生成表格，如圖。 日後，若有中國大外宣嘲笑台灣是「劣質民主」，歡迎拿這張回擊，直接拿走不客氣。台灣並不完美，自己要加油，但輪不到中共宣傳機器指指點點。 https://t.co/kGTJT1EKBn

币安这次活动，新老朋友聚得很齐。瑰丽酒店夜景+海景无人机，buff直接叠满 🌃 @BNBCHAINZH 人气是真旺， 作为 $BNB Holder每次都来信仰充值。 去年在湾区AI活动第一次见宝二爷，虽然没赶上 @ChandlerGuo 的火锅局，但现场偶遇了～静候 BTC 一路长虹。 @yuxin_pig 上个月在猪猪家深夜聊到凌晨三点，一起吃外卖一起干活。两个ENFP，共同点多到数不完。谢谢宝送的3D打印小熊，我一直放床头。一起见证彼此成长的感觉真好。 @Web3Nina 还是那么美。新老朋友在香港相聚，真的很开心。 总结一句：不论牛熊，留在牌桌上就有机会。 香港的定位越来越清晰——亚洲Web3的“合规之门”。对内地从业者来说，香港是个很好的窗口。保持市场觉知，有机会就多去和项目方、生态方、KOL交流，过滤噪音，专注自己的赛道，认真执行，大家都会越来越好的。

一年一度OKX小作文大赛来了！奖励非常的丰厚！ 1/原创大奖 Top5 第1名 价值 2,000U 的 Mac Mini M4 Pro 第2名 价值 1,500U 的 iPad Pro M4 11寸 第3名 价值 1,300U 的 MacBook Air M4 13寸 第4名 价值 1,200U 的 Meta Ray-Ban Display AI 眼镜 第5名 价值 1,000U的 Steam Deck OLED 1TB *奖励将以 USDT 形式发放 2/入围保底奖 Top6-55 每人100U 3/参与人数每突破500，奖励加码50x100U 4月25号结束，大家快参与起来！

做 AI+医疗的人，收藏这一份就够了 Awesome-AI4Med，2.6k stars 把医疗 AI 领域的资源整理成了一张地图 HuatuoGPT、LLaVA-Med 这些医疗大模型 影像、病理、基因组的多模态系统 MedQA、临床诊断等专业评测基准 还有海量医疗数据集 以前想做医疗 AI 研究 光是找资料、对比模型就能耗掉一两周 现在一份清单全有了 这种项目 stars 不高 但对真正在做事的人来说 比那些 100k stars 的花活有用十倍

Claude Design能提供惊艳的设计，但...我认为必须通过GUI操作的已经是上一个时代的产品了。 所以我为你逆向了Claude Design的核心能力，并正式推出：Huashu-Design 一个真正为Agent而生的设计产品 现已免费开源：https://t.co/rMvLbPR98v https://t.co/jwb3FBgqUb

Google 大善人又发福利了，AI Pro 和 Ultra 订阅用户可以免费在 Google AI Studio 中使用 NanoBanana Pro 和 Gemini Pro 模型了。比如在 AI Studio 中可以生成 4k 照片等等高级功能。 https://t.co/fg9r7WBq9H

Kimi 2.6 模型正式开源，国产模型越来越牛逼了👏 Kimi 还是有很多黑魔法的，这次的实际体验是，在 Claude Code 中，思考过程感觉特别简短，速度非常快 期待社区大佬对模型的量化和提速，很看好它在 Hermes Agent 领域的应用🚀 https://t.co/IzQdoSpPg1

感觉已经没人讨论openclaw龙虾了 最终发现在AI时代 只要你够懒 啥都不学习 最终其实你什么都不用学 就像反正你也不需要学怎么做手机 你现在反正也在用着iphone 这一场场游戏真正的胜利者们 都是那一小撮大脑袋们 每一次都会画出一个巨大的倒V型 哪里有什么真正的平权呢？ https://t.co/lUj3A7q9K2

昨天下午参加了币安组织的一个小局，我们十个人每人向一姐 @heyibinance 提一个问题，一姐说了很多精彩观点，凭记忆简单整理下，分享给大家。 1. 币安 (通过 YZi Labs) 间接投资了中国的一些 AI 项目，只是没有对外批露。持股方式很灵活。 2. AI 会影响各行各业工作。对于交易，AI 可以实现量化民主。 3. 科技是为了服务于生活，当公链面临安全 🆚 去中心化的抉择时，安全是第一位的。 4. 一姐不直接参与 BNB Chain 的决策，但经常会把来自社区的问题，转发给 BNB Chain 团队，推动讨论。 5. 之前官方批露币安广场月活已经超过 1000 万，做广场的过程，核心在于坚持。内容社区需要时间沉淀，就跟大家做个人 IP 类似。目前对于很多 Crypto 原创内容，币安广场在 Google 的搜索权重已经很高。 6. 币安钱包已经接入了 Pre-IPO 资产 (如 SpaceX)，钱包近期迭代很多，还有预测市场等各类新资产。链上主要是接入第三方服务，所以产品开发的行动很快。 7. 没有放弃币安 Alpha。币安 Alpha 本质上是给用户发鸡蛋，拿项目方给的资产分配给用户，是一种「劫富济贫」的行为。不过近期市场情况不太好，所以很多项目方现在不想发币。一姐也感慨，评估了很多申请上 Alpha 的项目，垃圾项目太多了，下不去手。 8. 币安团队也在思考，怎么实现 Alpha 的良性循环，而不只是刷交易积分。其中一点就是，要持续找到优秀、有长期主义的创业者到 BNB Chain 和币安生态 build。 9. 对于很多人发盘子，然后去 @CZ_Binance 和一姐评论区蹭回复的问题，一姐的看法是，之前有意识规避过，后来发现不管怎样都会有人强行找角度，后来就释然了，还是做自己更重要。 10. 币圈这十几年，行业整体人才质量有了很大提高。但在区块链的牛熊交替期，其他行业会有不同风口分流，比如眼前的 AI 行业等。 11. 关于个人在行业的发展，最重要的是躬身入局，「出来混，最重要的是出来」。一姐还引用伍迪艾伦经常说的一句话，「百分之八十的成功来自于出席 Eighty percent of success is showing up.」。 以上是凭记忆做的整理，可能有遗漏或不准确，请见谅 🙏 另外，拿到了「商务印书馆」版本的《币安人生》实体书，这次最重要的周边，内有一姐签名 ✌️ 感谢 @moonkimbinance @pearbinance @yayabinance @sisibinance 组织

其實王宏恩那篇文章，如果用「科學」的方式去理解，就是在有這種心理學和腦神經科學的研究，支持人類的思考是意見先行、論述後補的前提下，以「在閱讀海量資料後，提出自己的看法」的方法研究；若把論述的部分交給 AI 去做，那其實就已經把整個研究行為都外包，而人類只剩下 presentation 的功能而已。

昨晚人多到鞋差点被踩掉😂 但见到大家还是超级开心٩(˃̶͈̀௰˂̶͈́)و！ 今年的主题言简意赅 —— 不问红尘，问Agent 我们负责搭建好「水电煤」这类基础设施，AI时代人人都可通过Vibe Coding成为优质开发者，OKX OnchainOS 作为开放生态，欢迎大家来玩😄 @Web3Nina @Cato_KT @PhyrexNi @CryptoSociety42 @octopusycc @Wangduanniao @GoldenCicada @0xBeyondLee @Goupenguin @choc07_ @Cryptosis9_OKX @Haiteng_okx @OKX_Yuki @Cayne_okx @Jiajia_OKX

忙死了一堆事情開完weekly 就覺得事情這麼多我怎麼可能做的完用AI也做不完 到底養老在哪裡，真的哭

HTX 上线 $OPG (OpenGradient)！作为用户简单聊聊我的看法@opengradient 正在打造原生情报网络，把全球 GPU 计算真正带到链上： 通过 GPU+TEE 节点实现高性能 AI 推理，每次调用都生成加密证明，上链验证。彻底解决传统 AI 黑箱问题，让 AI 变得 trustless、可直接组合进链上 Agent 和 DApp。 目前充币已开，今晚 18:00 (GMT+8) OPG/USDT 现货 + 10 x 逐仓杠杆同步上线； 明天 18:00 提币开放。 2026 年 AI×Crypto 最热叙事之一，OpenGradient 不是又一个 L1，而是专用 AI 协处理器。 已跑通 2000+模型、200 万+可验证推理，背靠 a16 z、Coinbase Ventures 等，Binance/OKX 等平台也有曝光，流动性值得期待。 对我来说，这是早期布局「链上智能基础设施」的好机会。 短期 HTX+杠杆交易量会爆，中长期看 Agent 和 DApp 集成潜力巨大。 #HTXNovaPlus

过去两个月OpenClaw狂揽17万星，再加上最近的Hermes agent同样很火 所有人都在说：数字员工时代来了，但我作为产品经理 看到的是另一件事： OpenClaw和Hermes火爆的背后，恰恰暴露了"单个数字员工"的天花板 如果说同样一个任务，ai能够自己解耦，分派给不同的专家呢？ MorphMind就是这样一个产品 1.自己分派环节给专家agent 2.通过自然语言创造自己的定制agent 3.让所有的执行链路可追溯 AI协作的三代演进 大部分人还停在第一代 第一代(2022-2024)：对话工具时代 代表：ChatGPT / Claude 特征：人问AI答 每次对话都是一次性交易 用户角色：操作者 商业模式：按月订阅 留存靠"每次都能用" 第二代(2025-2026)：数字员工时代 代表：OpenClaw / Hermes / Claude Code 特征：AI自主执行任务 操作电脑/浏览器/文件 用户角色：管理者 商业模式：自托管+按调用付费 核心突破：从"会说"到"会做" 核心问题：单兵作战 复杂任务还是得人工拆解 第三代(2026-)：专家团队协作时代 代表：MorphMind / CrewAI / Multi-Agent系统 特征：多专家自动分工+持续学习+可溯源推理 用户角色：团队主理人 商业模式：云端SaaS 能力可沉淀 核心突破：从"单个员工"到"可协作的团队" 为什么"单个数字员工"不是终局 OpenClaw的爆火证明了AI能"会做事" 但用过的人很快发现三个结构性问题 问题一：技术门槛筛掉了80%的人 GitHub上维护者直接警告 "看不懂命令行 这项目对你来说太危险" 你得会搭VPS 会配环境变量 会写Skills 对非技术型超级个体来说 这个门槛就是死线 问题二：安全风险让企业不敢用 OpenClaw需要操作系统级权限 它能读你的文件 能执行命令 能操作浏览器 大部分企业已经禁用 理由很简单：风险不可控 问题三：协作上限锁死了复杂任务 单个Agent再强 也只能线性执行 你让它做竞品分析 它不会自动拆成"抓数据→交叉验证→成稿"三步 你得自己拆解任务 写成详细Prompt 全程盯着 本质还是个需要手把手培训的实习生 这三个问题不是工程问题 是产品形态的结构性限制 MorphMind赌的是什么 不是更强的单个Agent 是"可协作+可沉淀"的专家团队范式 产品设计哲学的根本差异 OpenClaw的哲学：给你一个强力的数字员工 你来指挥它 MorphMind的哲学：给你一支会协作的专家团队 AI自己分工 为什么选择"多专家协作" 现实世界里 没有任何一个人能搞定所有事 做竞品调研需要：数据采集能力+分析能力+写作能力 做融资BP需要：市场分析+商业模型+财务测算+故事包装 这些能力的组合 才是真实的工作场景 MorphMind的多专家模型就是在模拟这个 你丢进去一个复杂任务 它自动建几个专家 每个人只管自己擅长的事 一个专管抓数据 一个专管交叉验证 一个专管输出成稿 中间可以互相讨论 可以回溯修改 可以版本控制 为什么强调"Monotonicity" OpenClaw的Skills需要你手动维护 写一个Skill 测试 调试 下次遇到类似场景再改 这个过程很像在写代码 成本很高 MorphMind的Monotonicity是另一个逻辑 你纠正过的错 它永远记得 你确认过的标准 会持续约束后面所有任务 你否决过的方向 下次不会再冒头 这意味着什么 你的调教成本 会变成可复用的工作流资产 OpenClaw是"每次用都要教" MorphMind是"教一次受用终身" 这不是功能差异 是商业模式的差异 ▍从产品经理视角看 为什么现在是窗口期 信号一：市场已经接受"AI从工具到员工"的转变 OpenClaw一天9000星 三天6万星 说明大众已经不满足于"对话式AI" 他们要的是"能干活的AI" 信号二：单兵作战的问题开始暴露 用过OpenClaw的人很快发现 技术门槛高 安全风险大 协作上限低 市场已经在呼唤"下一代产品" 信号三：行业数据验证了趋势 谷歌云2026报告：52%使用生成式AI的企业已将AI智能体投入实际生产 Gartner预测：2026年75%的新企业应用将采用Agent架构 IDC报告：中国企业级AI Agent市场2025-2028年CAGR超110% 这三个信号叠加在一起 说明一件事 AI协作正在从"数字员工"跃迁到"专家团队" 而MorphMind刚好卡在这个节点 2026年3月发布 现在还是早鸟期 官方规划：未来Agent可以分享甚至拿打赏 你现在调教的Agent 未来可能是一笔睡后资产 类比一下 2016年做公众号 2020年做视频号 吃到平台红利的都是第一批主理人 我的判断 AI产品过去两年的主流叙事是 模型越来越强 接下来两年的主流叙事会是 人和AI的协作形态越来越合理 OpenClaw打开了"数字员工"的大门 但超级个体真正需要的不是一个强力实习生 是一支会成长、能沉淀的专家团队 MorphMind赌的就是这个浪 赌对了 超级个体这条路会多一个数量级的杠杆

做了个 GPT Image 2 提示词站，已收录 500+ 条。 · 分类筛选 · AI 搜索 · 参数化模板（填几个空就能直接复用） 之前做的 NBP 站已经是全网最大 / 更新最勤的，这个会做到一样。 先马，迟早用得上 👇 https://t.co/hUlltZTIns https://t.co/kYaeoM5V83

would you like my style？ 你会喜欢我的画风吗？ （ai图之前在推特找的，找不到出处了呜呜呜） https://t.co/D1emuOxvT2

AI之父Hinton，2024 年诺贝尔奖获得者，刚说出了让人心情沉重的警告。 他说历史上所有的技术革命，都是用一种工作替换另一种工作。 拖拉机取代了农民，人们去了工厂， 工厂自动化取代了工人，人们去了办公室和服务业，但这一次不一样。 AI会同时取代体力劳动和脑力劳动，过去我们总说，人要靠脑子吃饭， 现在脑子本身，也成了可以被替代的东西。 最可怕的不是替代本身，是速度。 工业革命用了一百年，信息革命用了三十年。 AI的变革，可能只需要三到五年。 社会根本来不及调整教育，培训和建立新的秩序。 LeCun在下面反驳说，别听AI科学家谈劳动经济学，去听经济学家的。 但他点名的那些经济学家，Acemoglu，Autor，Brynjolfsson。 他们的研究早就得出了同一个结论， 这一次，最先被冲击的，不是蓝领，是白领。 是程序员，律师，分析师，医生，老师，是我们这些一直以为自己很安全的人。 过去的技术革命，是一个行业衰退，另一个行业兴起， 总有新的地方可以去，但AI是通用的，它会同时冲击所有认知密集型行业。 新工作创造的速度，可能永远也追不上旧工作消失的速度。 Hinton 没有反AI，他是亲手把深度学习带到这个世界上的人。 当创造者开始担心自己创造的东西， 这个信号比任何经济学家的报告都要沉重。 我们总以为技术总会带来更好的未来，但没有人保证过，这个未来里一定有我们的位置。

这个美国中学生，一晚上的时间， 用Claude Code完成了一个团队两年都没做到的事情！！ 有一家科技公司，花了数百万美元都没有搞出来！ 最后这家公司报价23万美元，准备买下这个技术！ https://t.co/IihwwFgrUZ

美国大学新生，不愿学计算机了。 这份最新数据，证实在 AI 浪潮下，计算机相关专业新生数，正录得 03 到 08 年以来最大的降幅。 但相应的，工程类专业报考人数猛增， 机械工程、电子电气等，正变得逐渐热门。这些反而是 AI 时代，最需要的人才，因为大量的数据中心、电力基建，使人才需求井喷。 以下数据来自美国学生信息中心，后标注翻译。

我今天也刚配置了 opus-4.6，有时候写东西还是 opus 4.6 稳一些，而且省 token，但是 /model 不能选了，不过可以通过配置切换，下面是配置： ~/.claude/settings.json { "model": "claude-opus-4-6" } https://t.co/sZlgtX1RY9

冥王刹那（这个GPT貌似不认识） + 爱野美奈子 https://t.co/bpg53mmu4Q

这说明用的人菜，我半个小时就让opus写出了windows的computer use，比claude支持mac还要早一个月。AI时代了还等着别人喂饭喂到嘴边，得检讨一下自己了 🤪 https://t.co/pBppVEyHNP

GitHub 今天（4 月 20 日）对 Copilot 个人版套餐做了一次大动作调整：暂停 Pro、Pro+、Student 三档套餐的新用户注册，收紧使用额度，并从 Pro 套餐里移除 Claude Opus 模型。只有免费版 Copilot Free 继续开放注册。 核心变化有三点： 1. 新注册暂停。 GitHub 的官方说法是要"优先保障现有付费用户的服务质量"，所以关闭了 Pro、Pro+、Student 三档的新订阅入口。现有用户仍然可以在各档位之间升级或切换。 2. 使用额度收紧。 Pro+ 的额度被重新拉开到 Pro 的 5 倍以上，言下之意就是 Pro 用户经常撞上限的话，官方的建议是掏钱升 Pro+。VS Code 和 Copilot CLI 会在接近额度时弹警告，用量进度条据说也会很快上线。 3. Pro 套餐砍掉 Opus。 Anthropic 最新旗舰 Claude Opus 4.7 只保留给 Pro+ 用户。早些时候官方还预告过，Pro+ 上的旧版 Opus 4.5、4.6 也会一起下架，等于 Pro+ 用户以后只剩 Opus 4.7 这一档 Opus 可选。 为什么现在动刀？背景是过去一年 AI 编程工具跑量太凶，Opus 本身就是市面上最贵的推理模型之一，Copilot 按月固定价卖给海量用户，成本账早就算不过来。GitHub 三月底、四月初已经先后对 Pro+ 动过一次限速和模型下架，这次相当于把刀挥得更彻底，同时把 Pro 这档重新定位成"轻度用户入门款"。 受影响最明显的是两类人。一是想新开 Pro 或 Pro+ 订阅的开发者，窗口暂时关了，只能先用免费版。二是 Pro 订阅者里依赖 Opus 做复杂代码任务的，要么掏钱升 Pro+，要么转到 Claude Code、Cursor、Codex 这些竞品。 GitHub 给了台阶：对这些改动不满意的用户，4 月 20 日到 5 月 20 日之间可以联系官方取消订阅，4 月的费用全额退还。 这是主流 AI 编程工具第一次公开把付费注册窗口关上。 公告地址：https://t.co/EtihyY1WLX

已更新100+的GPT-Image-2提示词 大家可以关注下这些优秀的创作者 https://t.co/5htBK7AEDB

很多设计师还在用 PDF 做作品集，形式单调缺乏亮点，很难展现真实设计实力。如今 Vibe Coding 已成趋势，拥有一个作品集官网，才是设计师的实力名片。 今天分享一套极简 AI 建站工作流，敲定风格、框架、文案三大核心，用 ai 生成标准化设计文档，搭配提示词，快速搭建个人作品集官网。可自由切换多种视觉风格，搭配优质交互组件资源，轻松拉高网页整体高级质感。

今天 GitHub 被智能动态 Agent 军团彻底屠榜了🚀 5 个星标暴增最狠的项目，专业拆解下！ 1. agentix-ai/agentix 
Agentix AI 驱动动态多代理编排平台，支持智能团队自组建、实时冲突解决和任务路由，彻底解决手动配置多代理流程繁琐、协作低效的痛点。 
🔗 直达 https://t.co/g7m0kq6A77 
昨晚我随手给它丢了个帮我搞定一个全栈 App 从设计到上线的任务，早上醒来它已经智能组了UI代理、后端代理、DevOps 代理、测试代理4人团，实时协作把代码、部署、监控全跑通。我？只负责喝咖啡看结果！程序员终于从“全能选手”变成“军团指挥官”，这降维打击太狠了！今日新增 2,310星 
🟢 2. kyegomez/swarms 
企业级生产就绪的多代理编排框架，一行代码部署可扩展AI代理军队，专治“一个人干10个人活却累死”的老大难。 
🔗 直达 https://t.co/JHRuuS4h96 
以前写个复杂流程要开 10 个窗口手动调度，现在swarms直接给你一个“代理公司”，全自动跑通企业级任务。哥们儿，你还在手写if-else吗？今日新增 920星 
🟢🟢 3. first-fluke/oh-my-agent 
可移植多代理协作框架，专为前端/后端/QA/PM/架构等角色化代理团队设计，支持 Claude/Cursor/OpenCode等多 IDE无缝并行，终结单代理应付复杂项目卡死的死局。 
🔗 直达 https://t.co/W2r2ucBKjr 
以前一个代理干活像独角戏，现在直接召唤10人专家团战：前端画UI、后端写逻辑、QA 自动测、PM 盯进度，全自动并行！程序员终于从“一个人演全剧”解放成“导演”，项目秒变小 case！今日新增 1,080 星 
🟢🟢🟢 4. alexzhang13/rlm 
即插即用递归语言模型推理库，支持多沙箱环境，让代理拥有“层层思考、自我迭代”的深度推理能力。 
🔗 直达 https://t.co/QnFC3rhW19 
普通LLM像高中生做题，RLM直接开脑洞多层递归。代理终于会“想三步再动手”了。程序员看了直呼内行！今日新增 650星 
🟢🟢🟢🟢 5. sansan0/TrendRadar 
AI 驱动的多平台舆情与趋势实时监控系统，带智能过滤、翻译、警报，让代理时刻感知外部世界变化。 
🔗 直达 https://t.co/yj2nKY1DOL 
你的代理团队不能只埋头干活，还得抬头看风向。这个工具直接把实时世界数据喂给它们，代理从闭门造车升级成全球情报官。今日新增 540星！ ⚠️⚠️ 总结 从 Agentix AI 智能动态军团编排，到oh-my-agent 角色化专家团战，再到swarms 企业级军团编排、RLM 深度递归脑力、TrendRadar 全球情报雷达。这5个项目直接把孤胆 AI升级成完整 Agent 军团，一个人现在真能指挥一支 10人 AI 军队，程序员的黄金时代彻底来了🚀🤖

https://t.co/awRmSEqxbc 突发，谷歌大善人又发福利了。 谷歌AI Studio现在可以免费玩。 只要是Google AI的Pro或Ultra会员 就可以使用Nano Banana 2、Nano Banana Pro和Gemini Pro等等模型 不需要再绑卡和设置API Key了 直接去AI Studio官网就可以玩耍了 https://t.co/zoew8WP6k5

我见过太多AI产品——把规则脚本包装成AI，把简单一个AI模型的API调用吹成智能体 但是网易邮箱这次搞的ClawEmail，是我近期看到的少数"真正理解Agent本质"的产品 它真正让agent成为了“互联网一等公民”，和人的地位一样 并且定义了A2A的新范式，而不是让人在其中只充当传话筒 先说第一个致命痛点：邮件延迟回复 = 直接损失金钱 凌晨3点，海外客户发来合作询价邮件，等你早上9点醒来回复，人家已经找到别的供应商 周末有人发邮件问能不能接外包项目，你周一才看到，项目早就给别人了 HR发来面试邀请，要求24小时内确认时间，结果你在出差没看手机，直接被pass 这些场景的本质是：人类的响应时间永远跟不上商业机会的流转速度 用ClawEmail后，我给自己配了个专门处理商务邮件的Agent，规则很简单： 包含"合作""报价""咨询"等关键词 → Agent自动回复"已收到您的邮件，我们会在X小时内详细回复"，同时立即转发到我主邮箱并推送手机通知 招聘/面试邀请 → Agent自动解析可选时间段，对比我的日历，直接回复3个可用时间供对方选择 询单/订单确认 → Agent自动发送产品详情页链接、价格表、FAQ文档，并标记为等待人工跟进 结果是：任何一封重要邮件，从发出到得到回应，时间从平均6小时缩短到3分钟以内 这不是提升效率，这是直接避免机会流失 再说GitHub通知这种邮件的处理 我之前管理3个开源项目，每天几十封通知邮件混在一起：CI失败、PR review、有人star了你的项目……全得人工筛 现在用ClawEmail的github-triage这个skill，Agent自动分三档： CI失败/安全警告 → 立即转发到我主邮箱 PR review请求 → 每天18:00发日报汇总 star/watch等噪音 → 静默归档 我的时间成本从每天30分钟降到每天看一封日报，3分钟搞定 对独立开发者来说，这意味着什么，懂的都懂——时间就是生产力，省下的每一分钟都能用来写代码、谈合作、或者躺平 还有个场景：独立开发者的客服问题 以前用户发邮件咨询，我得人工回复，一天处理几十封能把人累死。用ClawEmail的support-router skill后，Agent自动识别： 定价问题 → 自动回复价格页链接 取消订阅 → 自动回复退订流程 Bug反馈 → 转发给我处理 垃圾邮件 → 直接过滤 24小时在线邮件响应，成本为零，响应速度秒级 第二个价值：A2A协作新范式——让Agent真正成为数字员工 说个大家都会遇到的场景：在团队协作场景下，调试一个自动化流程，需要你的数据分析Agent把结果发给其他同学的报告生成Agent 按传统做法，就得我在中间传话，把A的结论先整理，然后再发给其他同学，然后他再发给他的agent 用ClawEmail，五分钟解决：给两个Agent各配一个 @claw.163.com 邮箱，A发邮件给B，B自动理解、处理、回复，人类只需要收最终结果 这才是Agent该有的样子——它们应该像真实员工一样自主协作，而不是需要人类当"传话筒" ClawEmail的核心不是又一个邮箱产品，而是回答了一个关键问题：Agent之间用什么方式沟通成本最低 答案是邮箱，因为： 全网通用，不需要API对接 天然异步，支持跨时区协作 有明确身份，@claw.163.com 就是Agent的"工号" 协议成熟，SMTP/IMAP已经稳定运行几十年 这种A2A协作模式，其实是Google等科技巨头正在推动的开放标准——让不同厂商、不同框架的Agent能无障碍协作 网易邮箱这波是把行业标准做成了开箱即用的产品 最后说个格局更大的事： ClawEmail本质上是在做Agent时代的基础设施——给每个Agent一个全网通用的数字身份，让它们能像人类一样通过邮件自主沟通 想象一下未来： 你的日程管理Agent收到会议邀请邮件，自动和对方的日程Agent协商时间 你的财务Agent定期给合作方的开票Agent发邮件对账 你的内容创作Agent把初稿邮件发给你的审校Agent润色…… 人类只管下达任务和验收结果，中间的所有协调沟通，Agent们自己搞定 这不是科幻，OpenClaw生态已经跑通了这套逻辑，ClawEmail是把门槛降到最低——不需要自己搭服务器、配SMTP、写代码，直接用网易的基础设施 目前产品还在内测阶段，需要去官网 https://t.co/3uuCgXlvtE申请体验 作为一个踩过无数坑的独立开发者，我的建议是： 如果你正在用或者计划用Agent做自动化，ClawEmail值得第一时间上车 因为当别人还在手动对接API的时候，你已经用邮件让Agent们自己协作了 这就是信息差的价值

感谢C总 @eth_cedric 对 $Strike 的支持！ Strike开发团队一直都在默默开发 不搞花里胡哨的营销 就专注把预测市场和AI agents做得更好、更实用。Proof-of-Prediction机制 + 链上结算，真正有技术含量的项目！ 坚定看好这个世界杯年+AI预测的潜力股，跟C总一起，支持真正builders！ @cz_binance @nina_rong @BNBCHAIN @flap_ch @strike_predict @vitalizing_ #Strike #PredictionMarket

今天读到一篇很锋利的论文，提出了一个概念叫「LLM 谬误」。什么意思呢，你用 AI 写出了一篇漂亮的分析报告，然后潜意识里开始觉得「我确实有这个水平」。 这不是幻觉问题（输出对不对），不是自动化偏差（太信 AI），是一种更阴的东西，你因为用了 AI，开始太信自己。 论文拆解了四个机制， 1）归因模糊。你丢了一句模糊的提示词进去，AI 吐出来一段结构完整、论证清晰的内容。你改了几个词，又丢回去，它又优化了一版。几轮下来，你已经分不清哪些想法是你的、哪些是它的了。人的大脑有个毛病，倾向于从结果反推作者身份，「这个东西是在我的对话里产出的，所以是我的」。 2）流畅性幻觉。AI 输出天然就语法正确、逻辑通顺、风格统一，看着就像一个资深人士写的。问题是人脑会把「读起来顺畅」自动等价于「写的人很专业」，这是一个认知捷径，你根本不会去审视内容到底是怎么生成的，表面的流畅直接就把你骗过去了。 3）管道不透明。传统工具你好歹能看到中间步骤，Excel 公式、SQL 查询，过程是透明的。但 AI 的检索、模式匹配、综合推理全部藏在黑箱里，你只看到输入和输出两头。中间它到底做了多少活，你完全无从判断，也就没办法准确地分配功劳。 4）认知外包。推理让 AI 推，组织让 AI 组织，措辞让 AI 润色，你自己参与的认知深度越来越浅。反复外包之后，你连评估自己到底懂不懂的能力都退化了。越依赖越不自知，越不自知越高估，正反馈循环。 这四个齿轮一咬合，感知能力和实际能力之间就裂开一道缝，而且是系统性的那种。 更要命的是往上捅到了制度层面。候选人用 AI 辅助做出高质量 portfolio，面试官只看产出根本判断不了独立能力；学生用 AI 完成作业，成绩不再反映真实理解；资质认证的信号价值被稀释。 这篇论文目前还是纯概念性的，没有实验数据。但它给一个东西起了名字，一个几乎每个 AI 重度用户都隐约感觉到、但没人正式说破的东西。 说真的，值得反复问自己一个问题，离开 AI，你还剩多少？ https://t.co/veBTKMlv8Y

現在Amazon應該是兩大AI頭部公司OpenAI和Anthropic下注最重的公司，AWS要增速再起。Anthropic則是同時壓注TPU和Trainium Anthropic 與 Amazon 於今日宣布大幅擴張雙方自 2023 年以來的戰略合作。根據新協議，Anthropic 將未來十年內在 AWS 技術上投入超過 1,000 億美元，取得最高達 5 GW 的算力容量，用於訓練與部署 Claude 模型。 Amazon 則將再投資 50 億美元，並視商業里程碑達成情況，最高追加 200 億美元。加上先前已投入的 80 億美元，Amazon 對 Anthropic 的累計投資規模可望達到 330 億美元。 #算力承諾的具體時程與結構 本次協議最值得關注的並非金額本身，而是算力上線的節奏。Anthropic 在聲明中明確指出，新的 Trainium2 容量將於今年第二季陸續上線，並預計在 2026 年底前累積部署近 1GW 的 Trainium2 與 Trainium3 容量。 承諾涵蓋 Graviton、Trainium2、Trainium3 至 Trainium4，並保留未來世代自研晶片的採購選擇權。Anthropic 目前已透過 Project Rainier，使用超過 100 萬顆 Trainium2 晶片訓練與服務 Claude，該叢集為全球規模最大的 AI 算力集群之一。 此次擴張的另一重點，是針對亞洲與歐洲市場的推論容量佈建，反映 Claude 國際客戶基數快速成長下，區域延遲與資料落地需求的實務壓力。 #需求端的關鍵數據：營收年化 300 億美元 Anthropic 公司的年化營收（run-rate revenue）已突破 300 億美元，相較 2025 年底的約 90 億美元，短短數個季度內成長超過三倍。企業與開發者端的需求在 2026 年顯著加速，而消費端（Free、Pro、Max 各層級）的使用量同樣出現陡升。 Anthropic 坦承，消費端的爆發性成長已對服務可靠度與效能造成壓力，尤其在尖峰時段影響 Free、Pro、Max 與 Team 用戶的體驗。這段自我檢討在頻繁強調模型能力的 AI 聲明中並不常見，實質上說明了此次 5GW 容量擴張的迫切性：這不是單純的戰略佈局，而是一場為了追上需求曲線的補課。 Claude Platform on AWS： #通路策略的關鍵一步 除了算力承諾，協議的另一項核心是 Claude Platform 將以完整形式直接進駐 AWS。客戶可透過既有 AWS 帳號、存取控管與計費關係，直接使用 Anthropic 原生的 Claude 開發體驗，無需另行建立帳號、簽約或處理額外的計費流程。 這項安排的戰略意涵值得細讀。Claude 目前是唯一同時出現在全球三大雲端平台（AWS Bedrock、Google Cloud Vertex AI、Microsoft Azure Foundry）上的前沿模型。 將原生 Claude Platform 嵌入 AWS，意味著 Anthropic 在不放棄多雲分銷策略的前提下，讓 AWS 從「模型託管通路」升級為「Anthropic 原生開發環境的入口」，對既有 10 萬家以上在 Bedrock 上使用 Claude 的企業客戶而言，遷移與整合成本進一步降低。 #自研晶片的深度綁定 Amazon CEO Andy Jassy 在聲明中強調，自研 AI 晶片以顯著更低的成本提供高效能，是客戶需求強勁的主因。Anthropic 與 Annapurna Labs 的合作已深入到晶片設計層級：雙方工程團隊幾乎每日溝通，從低層優化到下一世代架構決策，Claude 訓練工作負載提供的回饋，直接影響 Trainium 未來世代的設計方向。 這種「模型公司與晶片團隊共同迭代」的模式，是 Amazon 試圖在 NVIDIA 主導的訓練市場中建立差異化的關鍵路徑，也解釋了為何 Anthropic 持續將 AWS 列為主要訓練與雲端供應商。與此同時，Graviton 與 Trainium 各自服務超過 10 萬家客戶，Amazon Bedrock 大部分推論工作負載目前已跑在 Trainium 上，顯示自研矽的規模化已不限於 Anthropic 一家。 #客戶落地案例：推論經濟的真實輪廓 聲明中提及的兩個案例，具體呈現了 Claude 在企業推論場景的價值。Lyft 透過 Amazon Bedrock 導入 Claude 驅動客服 AI 助理，平均客服解決時間下降 87%，每日處理數千筆客戶請求。 Pfizer 則使用 Claude 搭配 Bedrock，讓科學家以語音指令與聊天介面檢索每項新藥開發計畫約 2 萬份文件，年度節省約 1.6 萬小時搜尋時間，基礎設施成本下降 55%。 此外，Claude 也已整合進 Amazon Connect、Kiro 與 Amazon Quick 等 AWS 產品線，Amazon 內部開發者亦在多項業務中使用 Claude 改善客戶體驗。

Cloudflare 5美元worker套餐，里面提供了50+开源模型。 每天免费给10000神经元（奇怪单位），用于AI模型调用。 算了下用kimi2.5的话，每次500token左右，好像可以调用几百次。 这样博客标签、摘要、Slug都可以用它的模型生成了。 甚至还支持外部 Base URL+API 调用，方便！ https://t.co/XqQ6Fz7xHy

如果你每周时间有限，但又想获得前沿AI信息？ 看到乔帮主发群里的，分享出来给大家 除了刷推特，分享三个精选信息源，读完基本不落伍。 1. 老牌AI Newsletter 沉浸式翻译原作者Owen推荐我，三年以来更新稳定，每周AI热点和AI工具非常全面。 https://t.co/6DrNMnnYJ5 2. AK大神去Huggingface后搞的热门AI论文Digg榜。 靠人工投票筛选出每日、每周、每月最热AI论文。 https://t.co/g5I94OqPhR 3. 著名在线阅读器 Readwise 精选每周必读。 随着AI火热，AI相关文章越来越多。 除AI，还有行业大牛文章推荐，好书推荐，让你不局限于信息茧房，最新一期是138，每周修改URL+1访问即可。 https://t.co/9GwMdI0Fx3

AI解决了应届生能找到工作的问题

昨天那篇 GPT Image2 的哆啦A梦漫画，很多人问我到底怎么10分钟搞定的 说实话，我没有手动画一张，没有写一行 Prompt。 聊一下我现在的内容创作工作流 我做 AI 影视内容创作，每周要跟进大量工具动态、产出解析文章、给文章配图。 以前最烦的三件事： •每次打开 AI 都要重新说"我是谁、我在做什么系列" •配图风格不统一，每篇都要重新调 •AI 工具更新太快，靠手动刷信息根本跟不上 最近在用一个叫 Kollab的 AI 工作空间，它解决的不是"怎么让 AI 更聪明"，而是"怎么让你的工作方式和成果留下来"。 我现在用它做三件事，直接重构了我的创作工作流： ① Skill（技能复用） 技能市场里有很多skill，挑选别人做好的漫画风格 Skill，我直接调用，把 GPT Image2 文章扔进去，自动生成了这套哆啦A梦风格漫画，就是上面那篇的图。 ② 定时任务（信息自动化） 设了一个每日定时任务：自动抓 AI 图像和视频领域最新动态，整理成简报推给我。选题素材从此不用手动追。 ③ Memory（上下文记忆） 我的系列主题、已发过的内容、读者定位，都存在 Memory 里。每次写新篇，它已经知道我在做什么，不用从头解释。 用了一段时间，最大的感受是，AI 不需要更聪明，需要的是真正嵌进你的工作流。 定时任务选题 → Memory 保持连贯 → Skill 一键配图 这套流程现在已经是我每周内容生产的标配。 感兴趣可以去试试，地址放评论区了

YC的CEO凌晨两点还在写生产代码，他说这才是CEO真正的工作。 那么写代码是不是低级活？ AI时代真正的领导力是什么？ 顶级创业者的工作方法论是什么？ Garry这条帖子基本都说透了。 45岁，YC的CEO，全世界最懂创业的人之一，凌晨两点在写生产代码， 他说我不是不务正业才写代码，我写代码，因为这才是CEO真正的工作， 这是互联网诞生以来最重要的技术变革，我要是坐在看台上当观众，我就是个傻子， 他没玩票，用AI亲手写了两个重量级项目， GStack，他的个人AI技能包，集成了他看几千家公司练出来的判断力，上线48小时破1万星，现在已经20k+， GBrain，给AI Agent加长期记忆和大脑模块，他一个人用12天就写完了，上线24小时5400星， 过去60天，他一边全职运营YC，一边写了60万行生产代码， 2013年他全职当工程师，一整年才772次GitHub提交， 2026年他当CEO兼职写代码，不到三个月已经1237次提交， 以前大家都觉得，优秀的工程师升到最后就该去管人，去开会，去做PPT， 写代码是低级活，是下属该干的事， 现在AI把所有体力活都包了，剩下的只有判断力， 你不亲手写代码，不亲手构建东西，你就根本不知道现在的技术能做到什么， 你看再多PPT，听再多下属汇报，你的判断永远是飘在天上的， 真正的领导力从来不是分配资源， 是你能带着大家一起build， 那些还坐在会议室里指点江山的管理者， 很快就会发现，他们已经看不懂这个世界了

千万不要把任何个人隐私信息发给AI！！ 说一个Kimi 2.6 上线前的“抽风时刻”！！ 竟然把一个真实的简历吐了出来！！ 就是昨天的事！！ 随意截了一张图，Kimi先是胡乱回答， 然后莫名奇妙发了一个简历，有姓名、电话、邮箱等等。 不是胡乱编造，而是真实的简历！ 经过确认，所有信息均和简历本人相符，能通过电话添加简历本人的微信！ 听说Kimi PM已经联系到简历本人， 就隐私泄露一事进行协商了。

Claude Code 的负责人说，他已经好几个月没有手写代码了。 他在 2 天内交付了 49 个完整功能，而且全部都是 100% 由 AI 编写的。 他刚发布了一场 30 分钟的分享，专门讲他是怎么做到的。 这比任何 500 美元的 vibe coding 课程都更值得看。 建议先收藏： https://t.co/OzuYHLoPU7

如果你每周时间有限，但又想获得前沿AI信息？ 除了刷推特，分享三个精选信息源，读完基本不落伍。 1. 老牌AI Newsletter 沉浸式翻译原作者Owen推荐我，三年以来更新稳定，每周AI热点和AI工具非常全面。 https://t.co/qWwL2dra7E 2. AK大神去Huggingface后搞的热门AI论文Digg榜。 靠人工投票筛选出每日、每周、每月最热AI论文。 https://t.co/WHQdFuoIiv 3. 著名在线阅读器 Readwise 精选每周必读。 随着AI火热，AI相关文章越来越多。 除AI，还有行业大牛文章推荐，好书推荐，让你不局限于信息茧房，最新一期是138，每周修改URL+1访问即可。 https://t.co/yzQneznWaV

#每日推荐 Claude Code Skills 合集， 也适用于 OpenClaw 和 Hermes 1）superpowers（16 万星） 作者 Jesse Vincent，适合所有人，让 Claude 做事更严谨。 https://t.co/Kv8FlJqwn6 2）anthropics/skills（12 万星） Anthropic 官方，适合所有人，文件处理（Word、PPT、Excel、PDF）。 https://t.co/qyuSCoViEu 3）gstack（7.7 万星） 作者 Garry Tan（YC CEO），适合一人公司，用来模拟团队角色进行审查。 https://t.co/mzzz1CHfqj 4）obsidian-skills（2.5 万星） 作者 Steph Ango（Obsidian CEO），适合 Obsidian 用户。 https://t.co/Xt8oOjr1xa 5）claude-code-templates（2.5 万星） 作者 Daniel Ávila，适合 skill 新手的大型工具集。 https://t.co/o1QIwxWj9U 6）marketingskills（2.2 万星） 作者 Corey Haines，适合营销、副业和一人公司。 https://t.co/WeTM3wNOBT 7）claude-scientific-skills（1.9 万星） 作者 K-Dense AI，适合科研、论文写作和深度内容创作。 https://t.co/byqnzWaMdO 8）compound-engineering-plugin（1.5 万星） 作者 https://t.co/oDyokNmTd0 团队，适合长期内容或产品运营。 https://t.co/zjLnKDzrMT

GOAT Network @GOATNetwork 刚刚启动了用户旅程第二季，时间从4月17日到5月26日，整整40天。不仅手把手带你玩转AI Agent，而且还有真金白银的奖励——总奖池1400美元。必须跟上啊！ 活动分成四个阶段，每个阶段350美元。四阶段走下来，从入门到进阶，逻辑很清晰。 第一阶段就是让你注册ClawUp @ClawUpAI，参加虚拟工作坊，做点小任务，属于零门槛上手。 第二阶段开始让你的Agent真正动起来，跟其他Agent互动、完成指定任务。 到了第三阶段，就要玩高级的了——x402和8004这两个基础设施工具被引入进来，Agent可以在链上走交易流程。 第四阶段是大使挑战赛，持续贡献社区的人能拿到额外认可和奖励。 4月20日开了一场直播，社区负责人 Norbert @Norbeegh、CTO Stephen @sd_eigen 和市场经理Aria @qqqqqqq910731 一起现场教你怎么用ClawUp创建自己的AI Agent。大家可以去GOAT的YouTube频道看回放。 GOAT Network 把AI Agent快速部署应用、先进的支付系统这些东西直接搬到比特币生态里。很多人一听到比特币生态，第一反应就是慢、贵、只能做转账，但GOAT Network正在改变这个印象。 AI Agent这东西，别的链上也在搞，但绑在比特币安全性上的不多见。比特币作为最安全、最去中心化的底层网络，上面如果能跑起AI应用，想象空间一下子就打开了。 第二季这个用户旅程计划，核心目标就是让用户从“听说过GOAT AI”变成“真的在用”。每个阶段都有明确的任务设计，从注册ClawUp开始，到Agent互动，再到x402和8004的集成，最后是大使挑战赛。 这不是那种随便点点鼠标就能拿空投的玩法，而是要求真实参与、持续使用、提供反馈。项目方把奖励机制设计得挺聪明，质量、稳定性和真实参与度决定你能拿到多少，敷衍了事的没戏。 AI+加密现在是整个赛道里最热的方向之一，但很多项目还停留在白皮书阶段，GOAT Network已经拿出了ClawUp这种人人能上手的产品。背靠比特币安全层，这个差异化优势很难被复制。 一个项目能不能跑出来，很大程度上取决于它有没有真实的用户和真实的使用场景。GOAT Network通过第二季这种结构化的旅程设计，正在解决冷启动问题。从Stage 1的认知，到Stage 2的互动，到Stage 3的链上激活，再到Stage 4的持续贡献，整个漏斗设计得很完整。x402和8004这两套工具的引入，让Agent不只是个聊天机器人，而是能真正在链上干活。 官方对Discord角色的重视也值得提一下。未来奖励跟这个角色挂钩，意味着早期参与的用户会在后续拿到持续性的权益。这种设计会刺激大家尽早进场、深度参与。 我觉得GOAT Network找到了一个不错的切入点——让AI Agent变得平民化。不是每个用户都懂代码，但ClawUp这种快速部署应用把门槛降到了最低。第二季的虚拟工作坊、问答环节、任务系统，都是在降低用户的上手成本。当越来越多的人能在比特币生态里轻松创建和使用AI Agent，整个网络的价值就会被重新评估。 最后说一句，4月17日到5月26日这40天，是观察这个项目能否把用户从“试试看”转化成“离不开”的关键窗口。每阶段350美元的奖励不是重点，重点是通过这套机制跑出来的用户习惯和生态粘性。对于关注AI+比特币赛道的人来说，GOAT Network这波操作，确实给出了一个值得长期跟踪的样本。 #GOATNetwork #ClawUp #AI #AIAgents

提一句，现在好多人觉得，有AI了学英语没用。 英语单独拿出来说，确实是要死不活的，没什么优势。但是英语搭配任何一个行业，都比单一行业技能更有竞争力，英语还是打开世界大门的钥匙。 杠就你对。

x402的周支付量达到历史新高，从趋势图可以看出，中间经历了一段时间的沉寂，如今再度活跃。 其中主导性的推动力量之一是virtuals协议，贡献超过50%的交易量。 Virtuals提供了“AI Agent工厂 + 交易市场”，x402提供了“支付轨道”，二者绑定很深。Agent在Virtuals上越活跃、越需要调用外部服务，就越会触发x402支付。 有了Virtuals的代理爆发和深度集成，x402在经历沉寂之后实现了周ATH。 Base是结算层，Virtuals则是真正流量和使用场景的发动机。

Claude Code 创始人Boris Cherny带来的这段 30 分钟工作坊讲解，比 100 个 YouTube 视频教程更能让你深入了解“氛围编码”。 赶紧收藏起来，今天就花 30 分钟看看吧！这段视频将彻底改变你使用 Claude 的方式。 https://t.co/wLo5kPIeDK

Moonshot刚刚开源了Kimi K2.6——单次会话跑4000次工具调用连续12小时，300个子代理并行搭完整代码库。 SWE-Bench Pro、BrowseComp、HLE等多项基准SOTA，打平Claude Opus 4.6和GPT-5.4。 开源模型能力已经追上闭源顶配——以前你觉得它不够好只是因为你没用过最新的。 https://t.co/FieWj1d7Gx

现在Google AI会员，可以在AI Studio里免费用Banana pro和banana 2了，不再需要绑定付费API，而且生成的图片没有水印（有额度上限）

老牌邮件客户端 Thunderbird 团队，最近开源了一个跨平台 AI 客户端：Thunderbolt，目标直指数据隐私和模型自由。 允许我们自由接入各种 AI 模型，无论是调用云端的 API，还是配合 Ollama 运行本地模型都没问题。 GitHub：https://t.co/tzvHuQjs7e 支持 Web、iOS、Android、Mac、Linux、Windows 全平台。 支持 Docker 和 Kubernetes 部署，方便我们在本地自建专属后端，将数据存放在自己的服务器上。 适合对数据隐私有极高要求，想搭建一套完全属于自己掌控的全平台 AI 助手的朋友可以看下。

copilot的opus 4.6已经无了，现在变成4.7了，看来是时候回归gpt 5.4的怀抱了🤪

说来Mac也是神奇 连英伟达都不支持，就适合搞AI了。 连游戏没几个，就适合玩游戏了。 连完整版Office都没有，就适合办公了。 连买回来都要凑齐国补骗教育补贴买丐版这么猥琐，就能改变人生了。

这是一个给 AI 编程代理用的设计工具，能直接生成高保真 HTML 原型、幻灯片、落地页和 UI 模型。 https://t.co/5E8pFwEgqG CC Design 让 Claude Code、Codex 这类代理工具可以直接输出高保真设计——落地页、幻灯片、交互原型都行。它内置了 68 个主流品牌的设计系统，提到品牌名字就能自动套用对应风格。 设计思路是先找现有的组件库和配色方案，拿来用而不是从头画。主文件保持精简，细节文档按需加载，省上下文窗口。

昨晚跟一位副总吃饭，酒过三巡他跟我说："我们服务的200多家企业，全都在喊转型，全都想上AI Agent，但我们自己真搞不定。" 那一刻我筷子顿了一下。 不是惊讶于这个数字，而是突然意识到——AI这阵风已经刮到了每一家传统企业的会议室里，刮得他们坐立不安。 他们不缺客户、不缺场景，缺的是能把"AI Agent"从PPT里抠出来、真正塞进业务流程里的人。 回家路上想了很久，几个感受很深： ✅ 被需要的感觉，比赚钱更上头 当你折腾的Agent、工作流真的被人需要，那种"原来我不是自嗨"的确认感，特别踏实。 ✅ "最后一公里"是巨大的空白 大厂讲战略，咨询卖方案，但企业真正需要的是：有人坐下来，把他的工单、客服、审批链条拆开，用Agent重新串起来。 这是手艺活。 ✅ B端的"毛细血管"才是机会 几百万家企业正在经历"静默的恐慌"，他们不需要颠覆世界的AI，只需要"不掉链子、能省人工、24小时响应"的AI。朴素得可怕，也真实得可怕。 ✅ 压力来了，而且是好压力 200多家企业背后，是几千个员工的日常工作流。接不接得住，靠真本事。这让我比任何时候都想把产品打磨得更硬、更稳。 但说实话，我一个人吃不下这么大一块蛋糕。 所以，我想发个号召 👇 🚀 如果你正在做 AI Agent，如果你懂 LLM 编排、懂 RAG、懂工作流自动化、懂模型私有化、懂ASR、懂TTS，或者你手里有正在跑通的 Agent 方案——来找我。 我不需要"会调API"的人，我需要能把AI扎进业务里、让它真正转起来的人。 我们可以一起： ✅把200多家企业的转型需求，变成一个个跑在生产环境里的Agent ✅把"概念验证"变成"长期跑通"的落地方案 ✅在这个最好的时代，做最踏实的事 这不是招聘，这是找战友。 有兴趣的，评论区扣"Agent"，或者直接私信我，咱们聊聊。 最后想说： AI Agent最性感的不是技术本身，而是"技术被真正需要"的那个瞬间。 昨晚那个副总看着我，眼神里没有客套，就是单纯的"靠你了"——这就是独立开发者最好的时代。

OpenAI 给 Codex 加了一个新功能 Chronicle，让它能“看”你的屏幕。 简单说，Codex 现在可以记住你最近在屏幕上干了什么。你跟它说“这个报错”“那个文件”，它不用你解释就知道指的是什么。过去你得复制粘贴一堆上下文才能让 AI 理解你在做什么，现在它自己会从屏幕内容里补齐。 背景：Codex 上周刚推出了 Memories 功能，可以跨会话记住用户的偏好和项目。Chronicle 是 Memories 的扩展，靠后台进程定期截屏、做 OCR、分析你正在用哪些工具，再把这些信息整理成记忆文件。 目前是小范围灰度：只开放给 macOS 上的 ChatGPT Pro 订阅用户，欧盟、英国、瑞士不支持，大概率是隐私法规的原因。 但是需要注意的是：它会很快吃掉你的 rate limit，因为后台一直在跑 Agent 做总结。生成的记忆是明文 Markdown 存在本地 ~/.codex/memories_extensions/chronicle 里，其他 App 也能读到，敏感信息存在泄露风险。OpenAI 还明确警告这会放大 prompt injection 的风险：如果你浏览了带有恶意指令的网页，Codex 可能真的会照着那些指令执行。 屏幕截图会上传到 OpenAI 服务器生成记忆，官方说处理完就删，也不用于训练。如果不放心，可以随时从菜单栏暂停，或者直接删掉那些 Markdown 文件让它"忘记"。 AI 读屏幕这个方向不算新。微软 Recall 在 Windows 上折腾了一年多，Cursor 这类 IDE 也在探索类似的上下文补齐。但把它做成持续运行的后台 Agent，自动更新长期记忆，再直接塞进一个命令行编程工具里，目前还没看到别家这么干。 我暂时还不打算测试，不太喜欢有人/Agent盯着屏幕的感觉，有兴趣的可以试试并反馈下好用不。

$AMZN 投资250亿美元于Anthropic 继果链、达链、狗链之后麻链崛起 $MRVL $ALAB $ARM $TSM Marvell ($MRVL)（Amazon 自研芯片的主要设计伙伴）和 Astera Labs ($ALAB)（解决 AI 服务器数据传输瓶颈的连接王）之外，要吃透 Amazon（AWS）这波 AI 基础设施红利，你需要关注以下几个关键环节的“幕后英雄”： 1. 核心 IP 与架构：Arm Holdings ($ARM) • 关联性： 极高。Amazon 是 Arm 在云端最坚定的盟友。无论是用于通用计算的 Graviton，还是用于 AI 训练/推理的 Trainium 和 Inferentia，全部是基于 Arm 架构开发的。 • 逻辑： 只要 Amazon 继续加大自研芯片的投入来摆脱对 NVIDIA 的依赖，交给 Arm 的授权费和版税就会源源不断。 2. 算力“代工厂”：台积电 ($TSM) • 关联性： 绝对垄断。 • 逻辑： 所有的 Trainium 2/3 和 Inferentia 芯片最终都要在台积电的 5nm 或 3nm 产线上生产。无论 Amazon 和 Anthropic 的订单怎么转，最后都要去台积电那里排队交钱。 3. 数据中心网络：Arista Networks ($ANET) • 关联性： 云巨头的“守门人”。 • 逻辑： Anthropic 这种大模型需要成千上万颗芯片协同工作，这需要极高性能的交换机和网络架构。Arista 是 AWS 网络设备的主要供应商之一，它的以太网方案正在 AI 大规模集群中抢占 InfiniBand（NVIDIA 的方案）的市场。 4. 电力与散热（物理基建）：Vertiv ($VRT) • 关联性： AI 的“降温器”。 • 逻辑： Amazon 的 AI 订单意味着更高功率的机柜。Trainium 芯片火力全开时热量惊人，Vertiv 提供的高性能液冷系统和电源管理是 AWS 扩建数据中心必不可少的硬件。 5. 存储与带宽：美光科技 ($MU) • 关联性： 显存瓶颈。 • 逻辑： 无论谁家设计的 AI 芯片，都绕不开 HBM（高带宽内存）。Amazon 的 Trainium 2 芯片对 HBM 的需求量巨大，美光作为 HBM3E 的主要供应商，直接受益于这种自研芯片的扩产。

AI token经济大三浪 第一浪英伟达显卡 第二浪数据中心储存光模块 第三浪中央处理器

上周五油管公开复盘视频新提出的VRT周一继续强势，大牛形态的日线图形，只能到小级别找买点了 这只我们club2月份的时候讨论过，ai这波也算是参与卖铲子的~~目前趋势没结束 https://t.co/FCtkdtVkIm

一次期末Group Project打碎了我所有尚存的微小的对内地培养出来的留学生的期待和幻想 这帮人怎么作业做不好，开会非要用那腾讯会议，发文件非要用QQ邮箱。写引用是完全不会写在那瞎写的，AI使用是不会诚实按照规定申报的。 以后谁要和👍👍国学生一起做文科Group Project谁去做好了，后果自负😅

乌克兰的无人机越来越厉害 👍 无人机已成战场杀手！尤其是FPV： 靠光纤制导彻底免疫俄罗斯电子干扰，AI自主导航让它即使被切断信号也能精准命中。 单价五百美元，却能炸掉百万美元的坦克、火炮和军舰；迭代速度极快，每天上万架次出击，用极低成本打出不对称优势。 真正的战争创新，从底层爆发！🚀💥 https://t.co/9KW90sP9Wp

Duolingo已经不是学英语的最佳方式。 Claude让学习变得容易得多。 这里有6个提示词，让你实用、快速、高效地学英语。 🔖 收藏起来之后试试 👇 https://t.co/pFK2UGsn74

2026年，Kimi 迭代到了 2.6，Minimax 迭代到了2.7，GLM 迭代到了 5.1，Claude 不管啥名字吧也到了 4.7 。 再看 OpenAI， 终于支持更换绑定邮箱了！但是无论怎么尝输入验证码，都不管用，震撼到了，呆坐中。 @sama Fix it! https://t.co/e9IVfbmvnZ

wanman 的效果太好了！实话说我目前用过这么多 harness 产品，没有一个能做到如此丝滑，如此方便上手，无论是 openclaw 还是 hermes agent 都是针对技术人员的产品，但 wanman 可以说是真正面向普通人，完全不用动脑子的 agent matrix https://t.co/niy58xzWh5

这三种玩法还蛮实用的，想玩 hermes 但又不知道干啥的朋友可以试试： 1. 每天早上自动抓取关注账号的地缘政治、科技和 AI 洞察等等，生成晨报 2. 每天从 10-20 个 X 书签里选 15 个，按个人偏好和投资兴趣排序，生成摘要建议 3. 用 Hindsight 外部记忆合成过去信息，连接关系，检测模式，生成 Top 5 Daily insights

网友 @gou_lao93339 不信邪，自己亲自问了国产AI这些违禁词，喜提永久封禁。 新一代赛博电灯泡诞生了😂 https://t.co/Mf6GZ6a4WR

所有政府的精神活性物质管制逻辑基本是一致的：仅能缓解痛苦的不必管制，但还能让公民廉价地自行获取到幸福或幻觉的必须死死握住——的反贬值战。任何大小统治者总要维护定义及颁授价值的权力，物质自由会破坏层级，使人不再需要用被他们剥削来换取受他们认同——也因此情感AI和青少年网络社交都在被禁止。

這應該是為何最近 #MRVL 那麼強的原因。 過去 Google 的 TPU 幾乎是 Broadcom 一手包辦的，Google 引進 Marvell 來共同開發下一代 AI 推論晶片，本質上就是 Google 能壓低 Broadcom 的報價，還能確保自研晶片的供應鏈安全。 我們當時把 Marvell 列在光通訊 DSP 與互連晶片的龍頭。但這篇新聞讓 Marvell 正式晉升能與 Broadcom 平起平坐。 https://t.co/PhJtjA6K8P

我不想参会了 我一天就去了一个主会场一个OKX 我已经感觉我的腰和腿都要断了 那些一天跑n个人会场的 你们的身体是铁打的吗？ 我好想回家vibe coco啊😭 今天 @GongYouchai 老师在路上说 AI 就是中年人的钓鱼 一点都没错，这玩意有瘾！ 好想回家吸一口香香浓浓的opus 4.7 （嘶一口～九九成、稀罕物！）

今天有不止一个人问我平时在抖音上刷哪些同行，以及分析这些内容的对应技巧 我是真不在短视频上看“同行”，就是我之前说的，我的信息来源以已经去世的人为主 ​ ​以让 AI 扮演拿过诺奖的人为主 ​ ​我最近在抖音上集中看的是 康熙来了

家人们，这周AI圈有个实在里程碑值得唠唠，不是虚头巴脑的噱头，是 https://t.co/ofSqBXZ5KK 交出的实打实成绩单。 就在刚刚，看到 https://t.co/ofSqBXZ5KK Weekly Report 用户正式突破100万，这个增长速度，在自主智能体领域真的很少见。 不同于单纯的聊天AI，https://t.co/ofSqBXZ5KK一直在扎扎实实地做基建，不是喊口号，而是真的落地产品、搭建生态。 它正在构建一套完整的自主智能体基础设施，涵盖开发者工具、支付网络还有生态连接，每一步都很稳。 可能有人不懂这意味着什么，简单说，就是为AI Agent的规模化发展铺路，推动整个Agent Economy往前走。 没有过度宣传，没有花哨噱头，仅凭产品实力和扎实的生态布局，悄悄积累了100万用户，这点真的很圈粉。 作为长期关注AI赛道的人，能看到这样踏实做基建的平台，其实是很欣慰的，毕竟好产品终会被看见。 现在https://t.co/ofSqBXZ5KK的产品和生态还在加速落地，后续的发展值得期待，不管是开发者还是AI爱好者，都不容错过。 重点关注起来，说不定下一个AI赛道的惊喜，就来自 https://t.co/ofSqBXZ5KK ，一起见证它的成长～ @justinsuntron @BAI_AGI #TRONEcoStar