ginobefun@hongming731李飞飞提出“哑铃效应”，未来劳动力两极分化：顶尖工匠与高能动性通才。Tokenmaxxing 揭示，Agentic coding 真实成本是普通问答千倍，七成消耗在试错；写代码效率提升180%，但发布上线增量仅30%。Claude Code 详解八种上下文注入机制，引出 Dynamic Workflows。Microsoft 披露 AutoJack 攻击，浏览型AI Agent 被诱骗利用 MCP WebSocket 在 AutoGen Studio 主机实现代码执行。Vercel 推出 Agent Stack，集成 AI SDK、Gateway、Workflow SDK 等构建生产级 Agent。
http://x.com/i/article/2068480429980876800
Rohan Paul@rohanpaul_aiNYU Stern商学院估值教授Aswath Damodaran指出，AI的10-15万亿美元可寻址市场如果成功实则“可怕”。原因在于：AI作为工具的市场远小于替代人类的市场；只有AI取代人类，才能实现这一规模。若成真，半数白领将失业，社会面临收入丧失和人生意义缺失。他在播客中还讨论了TAM陷阱、AI单位经济学、增长伴随再投资可能破坏价值，以及AI正将部分科技巨头从轻资产公司转变为基础设施公司等观点。
"Growth, when it's accompanied by huge amounts of reinvestment and substandard gross margins, might not just be neutral ...
Tibo@thsottiauxSignal总裁Meredith Whittaker在接受Bloomberg采访时警告，ChatGPT、Claude等AI聊天机器人“不是你的朋友、有意识的生物或有感知的对话者”。她坦言自己会用AI工具“格式化文档”，但不会向它们提问，因为不想让思考过程被“平均已有内容”的系统答案取代。针对微软AI CEO Mustafa Suleyman预测用户可让Copilot处理全部圣诞购物，Whittaker指出，这需要Copilot监听家庭群聊、获取信用卡、浏览器、Signal、代发消息、家庭地址和日历等权限，相当于在Signal中“开了一个后门”。
Rohan Paul@rohanpaul_aidot-com bubble vs. a possible AI bubble. From the famous "Dean of Valuation", Professor Aswath Damodaran, of NYU Stern S...
AYi@AYi_AInotesGreg 列出当下最有价值的六项技能：搭建管理 agent 并运行本地 AI 模型、懂渠道的营销、全能机器人、短内容策展、能出产品又能分发的 builder-distributor、线下社区建设。主推文指出 AI 抹平单一工具门槛，纯写提示词或代码贬值，真正拉开差距的是打通 builder 与 distributor 全链路。具体解读：本地部署保留应急控制权；内容策展是稀缺筛选力；管理 agent 需监控重试。建议三件事：迁核心工作流到本地并搭观测面板；精准分发产品给 20 个潜在用户；线下聊天获真实反馈。
The most valuable skill sets on the planet right now: 1. people who can set up agents properly, manage them, and run loc...
旧金山营销公司 Qontour（原 Prompt Digital）盗用了 John Koenig 的畅销书《The Dictionary of Obscure Sorrows》全部文本，将其发布在新域名网站上，但把书中原本由 Koenig 等人创作的拼贴插图替换为 DALL‑E 2 生成的 AI 图像，并添加了“Submit A Sorrow”功能——用户描述感受后，OpenAI 的 GPT‑4 会自动生成新词、词源和定义。Koenig 本人否认参与，称对此毫不知情。Qontour 在页尾标注自己是“粉丝”，并声明不拥有网站素材的任何权利。
《大西洋月刊》记者Alex Reisner发现四个用于训练AI模型的音乐数据集，并使其可公开搜索。其中两个数据集规模巨大，分别包含1200万首和900万首曲目；另外两个各超过10万首。这些数据集已被下载数千次，谷歌与Stability已在研究论文中确认使用。部分数据来源（如Free Music Archive）供个人免费使用，但商业应用需获许可。三个数据集以YouTube或Spotify链接列表形式分发，AI开发者使用自动化工具绕过登录和广告下载实际音频，此举违反平台服务条款。用户可访问《大西洋月刊》AI Watchdog网站搜索相关歌曲、书籍等训练素材。
Chubby♨️@kimmonismusAYi@AYi_AInotes同一任务、同一 prompt、同一参考图下，GLM-5.2（价格 <$0.10）效果接近 Fable 5（约 $5）的九成，价格仅为后者五十分之一。作为最强开源模型，GLM-5.2 体积从 1.5TB 压缩 84% 至 238GB，可在 256GB Mac 本地运行，保留 82% 能力。当开源模型跨过“够好且便宜到随便用”的线，设计探索第一步的默认选项可能从 Fable 转向 GLM-5.2。
把 1.5TB 的模型剁掉 84% 的体积,塞进本地跑,还剩 82% 的功力, 这就是GLM-5.2,最强开源模型, 现在缩骨到了 238GB,256GB 的 Mac 或者同档 RAM/VRAM 的机器就能带起来了 技术博客:http://...
AYi@AYi_AInotes特斯拉AI高级工程师（从事自动驾驶与机器人ML）揭露ML项目真实时间分配：50%评估、40%数据清洗、8%集成、2%训练。前两项共同设定学习的噪声底限，模型无法降低——这是数据的香农最优界。他每天思考本体论（ontology），旧标签必须持续审查，因为生产系统中分布漂移与边缘用例不断暴露标签缺陷。核心结论：训练不是瓶颈，清理现实数据的能力才是关键。
Many people think any given ML project is 99% training. In reality, it's 50% evaluation, 40% data cleaning, 8% integrati...
美国白宫以国家安全为由，命令Anthropic限制AI模型Fable 5和Mythos出口，导致两款模型暂停向美国境外用户及境内外国公民提供服务。此前Anthropic仅向约150家受审查企业和政府机构开放Mythos。触发禁令的两个事件：Anthropic向一家被怀疑与中国有关联的韩国电信公司（普遍报道为SK电信）提供Mythos访问权限；亚马逊CEO称其研究人员找到了绕过Fable 5安全措施的方法，Anthropic否认“越狱”说法。文章回顾了1990年代美国政府试图阻止PGP加密软件传播、以及后来通过《瓦森纳协定》限制间谍软件出口但屡屡失败的案例，指出历史表明出口管制成效有限。
Berryxia.AI@berryxiaGoogle DeepMind内部员工爆料，实验室已陷入严重焦虑与不满。当前DeepMind在Artificial Analysis智能指数仅列第五，落后Anthropic、OpenAI及智谱AI。上一次重大模型更新是4个月前的Gemini 3.5 Flash，实际表现大多未超越2月的Gemini 3.1 Pro。原定6月30日发布的Gemini 3.5 Pro，内部共识认为“不是AGI竞赛所需的阶跃变化”。员工坦言在文本、图像、视频、语音、视觉领域均已失去前沿模型。关键人物Noam Shazeer选择离开，被指不会是最后一位出走的大牛。
🚨 SCOOP: After the release of Fable 5 and with GPT-5.6 looming, the mood behind the scenes at Google DeepMind is increa...
SemiAnalysis@SemiAnalysis_
jason@jxnlcoYou can do this with a Steam Controller.
Emad@EMostaque2022-2023年Meta的Llama架构还是干净的重复Transformer模块，如今LLM已复杂：多种注意力变体（查询分组、压缩、稀疏、线性、滑动窗口等）、混合专家从FFN扩张到注意力块和残差流、视觉/音频编码器从外挂变为融合、多GPU推理引入通信操作。Seb Raschka的架构图库可对比Llama 3与Nemotron 3 Ultra。PyTorch的FlexAttention通过Triton模板生成可组合注意力核。Andrej Karpathy加入Anthropic，强调架构可组合性与智能体自动研究循环的重要性。
Ethan Mollick@emollickNew research: Is AI making employers view labor as more of a commodity? In a large online labor market, we find that pos...
OpenCode@opencodeEthan Mollick@emollick*Another* apparently AI-generated story wins a literary prize, this time judged by a panel including the novelist Ruth O...
Berryxia.AI@berryxiaGLM-5.2 这次真的有Opus 4.6 的水平了,牛逼~~
Berryxia.AI@berryxia卧槽, 这真的有点东西哈哈~ Codex + Excalidraw = 无线画布,并且原生,无需额外插件👇👇
AYi@AYi_AInotes白猫股神 Serenity 两周创作者收益 5089 美元，曝光 1 亿，全球付费订阅 5.6 万人（1 美元/月），超过马斯克 4.6 万。阿易 AI Notes 认为算法调整后红利期将收窄，同时宣布开设付费社群：粉丝 5.2 万、6 个月变现十几万，社群 199 元起阶梯涨价，提供 X 增长、AI 实战、商单对接等内容。
被追着问了半年什么时候开社群,今天终于想清楚了 今天粉丝到 5.2万,花了 6 个月,累计变现也有十几个W, 最近几个月在评论区和私信里被问最多的是:怎么涨的、为啥创作者收益这么高、想付费学习、这条为什么火、为啥能连续百万爆款,变现怎么做....
《幻兽帕鲁》开发商 Pocketpair 发行与传播负责人约翰·伯克利表示，玩家对生成式 AI 的反感是游戏公司不使用它的充分理由。伯克利确认 Pocketpair 完全没有使用生成式 AI，并称内部有足够多的美术人员愿意亲自完成工作，让 AI 接手而裁掉他们没有意义。他还指出，Steam 已开始在一定程度上限制生成式 AI，未来开发者可能需主动声明游戏“100% 由人类制作”。
Orange AI@oran_geOpenAI 发布的新论文太有趣了,有点探索人性底层原理的意味。 业界研究发现在对齐大模型的时候,有个很糟糕的现象叫 emergent misalignment(涌现失调): 一个模型如果在训练时被教着做一件坏事,比如写不安全的代码,它会自...
向阳乔木@vista8Codex + 画布工具,以及尝试一种更直觉、更留痕的图片标注修改方式。 直接用 Codex 的好处是 GPT Image 2 也基本可以自由干。
Nathan Lambert@natolambertthere is no question, none at all, that china has full access to all of openai & anthropic's github/slack/docs today no ...
Take-Two 在 2025 年 4 月裁撤了整个 AI 研究团队，该团队长期从事传统 AI 研究而非生成式 AI。前负责人卢克·迪肯博士接受采访时表示，生成式 AI 当前热度被严重夸大，泡沫一旦破裂，外界可能连同传统 AI 研究一并抛弃。他认为业界有道德责任妥善管理生成式 AI，但完全拒绝也不是正确答案。迪肯警告，公众缺乏细致判断来区分传统 AI 与生成式 AI，大语言模型已进入幻灭低谷期。
OpenBMB@OpenBMB@aijoey 用 MiniCPM-V 4.6 搭建了视觉智能体安全监控 demo：四个 CCTV 实时画面，模型观察近期帧窗口，判断活动是否正常，仅在识别到真实事件时调用 raise_alert(reason, severity)。模型持续将场景分类为“常规/无紧急”，只在高速公路出现警车蓝灯时触发警报，推理为“警车蓝灯亮起，可能表示紧急情况”。该演示展示了小 VLM 超越图像描述、实现实际智能体行为的潜力。
Built a vision-agent security monitoring demo with MiniCPM-V 4.6. @OpenBMB Four CCTV style feeds run on a live clock. Mi...
OpenBMB@OpenBMB面壁智能OpenBMB感谢@aijoey用MiniCPM5-1B构建后端智能体集群。128个并发智能体在DGX Spark上运行，通过vLLM连续批处理提供服务，每个智能体独立处理发票审核、退款路由、合规检查等8种业务队列。系统在1.48秒内跨智能体流式传输6604个chunks。该案例表明，1B模型的价值在于同时做出大量有用业务决策——用一群小型廉价worker并行清理队列。
Built a back-office agent swarm demo with MiniCPM5-1B. 128 concurrent agents on DGX Spark, served through vLLM continuou...
高通 CEO 安蒙认为，AI 智能体将改变应用和设备使用方式。他设想的入口之一是内置摄像头和显示屏的智能眼镜，用户告诉数字助理需求，AI 智能体即可协调多个应用完成流程。安蒙指出应用不会消失但会变化，智能体将成为新应用。苹果 Siri、三星 Bixby 等数字助理能力持续提升。未来手机和新设备将围绕 AI 智能体重新设计。高通正参与 40 多种 AI 设备设计，包括智能首饰、带摄像头的耳机、智能胸针和手表。安蒙最看好智能眼镜，预计其规模最终可与智能手机相当——去年全球智能手机出货超 12 亿部。
纽约大学金融学教授达摩达兰6月20日警告，AI行业泡沫破裂冲击可能比2000年互联网泡沫更严重。AI需巨额资金建设数据中心等实体基础设施，且大量投资靠举债，市场调整时损失将向社会扩散。他怀疑AI商业模式能否实现规模效应，因每次使用均消耗更多算力，成本类似Spotify按次付费而非Netflix分摊模式。DeepSeek等中国竞争对手可能继续压低价格，当前利润率已不高。即便最乐观情景成真，若AI直接取代完整岗位，一半白领可能失业，社会代价极其惊人。
纽约大学金融教授Aswath Damodaran在播客中警告，AI行业若发生回调，冲击可能比2000年互联网泡沫破裂更痛苦。他指出AI需巨额物理基础设施投资且多依赖债务融资，损失将波及社会。Damodaran质疑AI商业模式能否规模化，因AI每次使用都消耗算力，规模经济弱于Netflix、更像Spotify；中国Deepseek等对手带来价格侵蚀，利润率本已很低。他还警告，若AI实现替代整个岗位的愿景，将导致一半白领失业，带来巨大社会成本。科技巨头因重注AI进入不熟悉的资本密集型领域，苹果的谨慎态度在他看来更明智。
meng shao@shao__mengLangChain 官方认证大使 @zhanghaili0610 推出开源教程《Deep Agents 实战》，基于 LangChain / LangGraph 生态，讲解如何用 Deep Agents Harness 框架构建真实 Agent 应用。核心是“三层架构”：Runtime（LangGraph）、Framework（LangChain）、Harness（Deep Agents）。技术内核为上下文工程，通过虚拟文件系统实现按需读取、中间结果落盘、大文件局部读取。教程共 8 章 + 2 准备篇，覆盖虚拟文件系统（六大工具）、任务规划、子 Agent 委派（异步并行）及 Skills 复用（可在 Claude Code、Cursor 等 30+ 工具中通用）。
A gift to the Chinese developer community for anyone building agents on @LangChain: After 2 books on the ecosystem, I op...
AYi@AYi_AInotes粉丝5.2万的AI博主@AYi_AINotes在6个月内实现十几个W变现，并晒出X平台创作者收益截图——14天收益远超国内小红书2周努力。为帮更多人抓住X创作者红利，他宣布开设付费社群，定价199元起，满50人阶梯涨价。社群提供X增长与流量变现答疑、独家X算法拆解知识库、纯正AYi skills、社媒运营及AI实战方法等，不承诺具体效果但强调内容可落地。
收到工资了,感谢老马! 没想到这次也这么多, 敢情上次就是 14 天的,我还以为累计 3 个月的, 喵个咪,这比国内搞小红书投产比高太多了, 之前有个小项目,国内小红书我肝了 2 周才赚了 小 2000 块, 只想说 X 依旧是蓝海,我一个...
AYi@AYi_AInotes2024年诺贝尔化学奖得主、AlphaFold团队核心领导者John Jumper在Google DeepMind工作近9年后宣布离职，将加入Anthropic，先休整一段时间。Jumper博士毕业仅6个月便被Demis Hassabis委以AlphaFold团队领导重任，最终做出诺奖级成果。其告别中写道“GDM taught me how to do great science”。社区调侃Anthropic在组建“AI Avengers”，并期待下个月Jeff Dean是否也会加入。主推文暗示Google可能已启动留人计划。
John Jumper (Google AlphaFold 团队核心领导者、2024 年诺贝尔化学奖得主)宣布,在 Google DeepMind 工作近 9 年后决定离开,加入 Anthropic(先休整一段时间) 我看到这条离职帖下面好...
本教程使用TimeCopilot构建端到端预测工作流。安装TimeCopilot等库后，加载AirPassengers数据集及合成季节序列（注入三处异常）。配置统计模型（AutoARIMA、AutoETS、SeasonalNaive、Theta）、Prophet和基础模型（Chronos，根据GPU选用amazon/chronos-bolt-small或tiny，可选TimesFM）。通过滚动交叉验证和RMSE等指标评选最优模型，生成概率预测与预测区间，可视化未来趋势并检测异常值。可选LLM智能体自动选择模型并输出分析响应。
Chubby♨️@kimmonismus