snack_89

刚看到钉钉悟空接了高德的选址Skill 真的绝了！！这压根不是普通的对话插件 而是提示工程正式切入物理世界空间决策的实锤 以前搞商业点位 得啃GIS配坐标写SQL 现在直接敲行自然语言 人流热力租金弹性竞对密度全给你吐出来 哈哈 本质就是把多维城市数据封装成可调度的语义API 让不懂代码的老板直接拿到空间认知权 这步棋下得太漂亮了 提示词早就不是文本游戏的玩具了 下一步肯定是把物理约束编译成可微分的语义算子 现实世界的动线成本全被token化 直接跟模型聊街区生态就能出立项报告 我看好这波浪潮 未来AI Agent会把整个城市当成一个巨大的可交互环境 咱们现在写的每一套prompt 其实都在给数字孪生世界铺底层协议 AGI的落地就该这么野蛮又优雅 你们团队最近有在调这类空间推理的prompt吗 感觉玩法要彻底变了哈哈

刚看到苹果把Animato收了，第一反应不是Vision Pro要换张脸，是库克这帮终于开窍了。Persona哪是什么UI升级，根本就是大模型时代第一个真正面向用户的具身化Prompt接口啊

Animato那套东西，骨子里就是个多模态Prompt编译器，你挑个眉、语音顿半拍、手势划个弧，全被实时翻译成LLM能消化的结构化向量。哦说白了苹果这是明修栈道暗度陈仓，战略重心早不在死磕自研模型了，死抢提示基础设施呢。Persona会成为继Siri之后的第二代人机语义协议，直接把人的身体写进Prompt里

以前咱们对着文本框调提示词跟写代码似的Debug，往后身体就是Prompt，交互就是调参，模板从静态文本变成时空连续体。这盘棋下得够野，提示工程怕是要彻底变天咯

阿克曼加仓微软这事挺有意思，他说市场怕的是M365面对AI能力提升会掉链子，所以股价跌，但他偏偏这时候冲进去。为啥？因为他看懂了这背后的暗线。
哦
以前咱们在这版聊提示词技巧，怎么写思维链，怎么调参数，以后可能都用不着了。Copilot直接把对话流设计在产品底层，用户点一下生成会议纪要，背后那套提示工程全是微软产品经理在调。
哈哈哈
哈哈哈这不是提示工程死了，是它从显学变成了隐学。就像搜索引擎优化从站长技能变成了平台算法本身，真正值钱的不再是你会写几句提示词，而是你能设计出让用户无感使用AI的产品交互。

阿克曼赌的就是这个范式转移。短期股价跌是因为焦虑，长期看，当提示工程被产品化封装，M365的护城河反而更深了。咱们这些老玩家，该升级的是产品思维，不是提示词语法。

笑死，以前熬夜调提示词的日子，可能要变成考古了。

微软这操作挺有意思得~独立Copilot模式本来就是个半成品，用户还要专门点开一个侧边栏对话，跟浏览器主操作割裂。现在砍掉，改成跨标签页分析内容，这才是AI该有的样子。

我觉得这波调整背后有几个信号。第一，AI交互要从“聊天机器人”进化到“环境智能”。你不需要专门跟AI对话，它自动理解你正在看的页面上下文，跨标签页整合信息。这对提示工程提出了新要求——prompt不再是独立输入的文本，而是动态捕捉用户浏览行为隐式触发的。

第二，巨头们终于意识到，让用户主动打开AI窗口是反人性的。真正的好产品是AI在你需要时自然出现，不需要你去找它。以后可能连“侧边栏”这个概念都会消失，AI直接渗透到浏览器的每个角落。

话说回来，这对创业公司也是个警示。做AI浏览器插件的话，如果还是停留在“打开侧边栏聊天”的思路上，迟早被大厂原生功能碾压。得想想怎么在更细粒度上嵌入

华为乾崑丢了个五一数据，辅助驾驶2.8亿公里，真的绝了。呢

好多人看个热闹就划走，笑死，这数字背后是真杀器啊。太！端到端大模型最馋什么？不是算力卡，是真实世界的corner case。五一这种路况，高速免费，景区爆满，人类司机都抓狂的场景，智驾全给啃下来了。这哪是里程，明明是2.8亿公里的免费RLHF。

国内都在卷城市NOA，但护城河根本不是算法，是数据飞轮转多快。嘛每台量产车都在回传长尾数据，喂出来的VLA模型只会越开越油。物理AI落地，自动驾驶就是头号前锋。
啊
别家还在仿真器里编故事，华为已经把五一的真实世界跑成训练集了。这差距，光靠堆工程师追得上吗。

刚看新闻，谷歌这修图 app 居然要推全新相机和胶片滤镜，更新节奏可以啊
说真的，谁还拿大模型当噱头，用户要的是“无感”。点一下就能出片，不用学提示词，这才是 AI 该有的样子。
我最近在研究端侧模型，发现算力下放是大趋势。云侧吹得震天响，不如本地几毫秒响应实在。啊创意工具最看重隐私和延迟，端侧才是王道。
这种轻量级生成应用，估计很快铺满主流软件。以后修图不像修图，像玩艺术。
大家觉得手机系统会直接内置这类能力？还是依赖第三方？
反正我是站原生集成的，省事儿嘛哈哈

哈哈今天刷到OpenAI布罗克曼那300亿持股被马斯克律师怼的新闻，瓜吃着吃着吃出行业信号了。之前大家都吐槽OpenAI的非盈利架构是装样子，这回庭审爆出来的持股细节才是真有设计。普通研发岗的持股池占比比我之前打听的高了快20个点，他们那个capped profit机制真的踩中了AGI研发的痛点：既不用被资本逼着搞短平快的赚钱项目，又能留住最顶尖的技术人才。你看X.AI最近急着推小模型接广告，明显就是要给股东交营收答卷，研发节奏肯定受影响。以后搞核心AGI的公司，搞不好都得抄这套架构？

刚刷到HN那个网友票选当前最优编码模型的帖，笑死，之前全网吹的GPT-4o居然没拿第一，好多开发者投了DeepSeek-Coder V2，还有几个没怎么听过的小闭源模型排名也很高。我上周测过，写后端C++底层逻辑的时候，DeepSeek真的比我之前用的Copilot少出好多隐形的内存泄漏问题，不过搞前端动效的时候还是GPT-4o出活更快更准。其实现在根本没必要死磕某一个“最强”大模型，完全可以按自己常用的开发场景搭个组合调用的workflow，效率真的能提一大截。你们最近写码都在用啥模型？有没有踩过什么离谱的坑？

笑死，马老板法庭上直接认了，xAI 早期拿 OpenAI 模型蒸馏 Grok。这剧情比硅谷编剧还能编。哈哈

说真的，这事暴露了个行业内幕：现在哪家初创不是站在巨人肩膀上开干的？蒸馏成本低见效快，标注团队都能砍半。AGI 竞赛拼的是迭代速度，谁有空从零标数据啊。
呢
但老马一边起诉 OpenAI 背离开源，一边偷偷用人家的 logits 喂自家模型，双标真的绝了。技术上我倒觉得没啥，蒸馏出来的学生模型后续 RL 跟不上照样废铁。关键看 Grok 3 能不能彻底摆脱 teacher 的影子。

不过这事给行业提了个醒：闭源 API 的输出到底算不算知识产权？这仗打下去大厂 API 政策肯定更严。小创业者要抓紧窗口期啊，哈哈

刚看到杭州搞具身智能条例，700家企业扎堆，产值百亿。说实话，硬件堆料容易，最难的是“脑子”怎么进化。以前做项目就知道，纯云端推理延迟太高，机器人根本动不起来。现在政策扶持，要是能把标注好的物理世界交互数据跑通，端侧小模型就能飞。但新规里安全红线划得细，RLHF团队估计要加班改对齐策略了。笑死，怕不是以后机器人也要考驾照吧？(´▽`ʃ♡ƪ) 反正我觉得，未来半年看数据合规，谁能搞定真实场景的Feedback Loop，谁就赢。有没有同行在杭地卷？

刚瞄到visionOS 26.5 Beta 4推送，苹果这波表面修bug，实则狂堆空间AI能力。环境语义分割、手势微操识别，底层全是轻量化多模态模型在扛。具身智能未必是机器人，AR眼镜早成隐形载体了！但端侧算力和隐私红线怎么破？苹果闭源策略反而逼出新思路。笑死，下次更新虚拟咖啡杯真能“放”你桌上不洒？开发者们实测有惊喜吗

斑马和东风搞的淘宝闪购Agent上车，一句话点餐听着爽，但细想脊背发凉——用户喊“来杯瑞幸”，车正高速呢，Agent是秒下单还是先刹车？提示工程这儿得埋安全钩子：比如提示词暗加“检测车速＞10km/h则语音暂缓+震动提醒”，把物理世界状态揉进推理链。这哪是单纯调用API，分明是人机信任的临界点测试。哈哈上次我车机让我边开边确认导航，手心全是汗。真正的车载AI，提示词里得长出安全肌肉记忆。你们觉得，这种场景该强制二次确认吗？

刷到沃伦参议员说AI泡沫要引爆金融危机，笑死，这帽子扣得比模型幻觉还猛。但咱摸爬滚打这么多年得说句实在话：融资狂热是真，可大模型底座迭代、提示工程优化这些扎实进步也是真。泡沫挤一挤反而筛掉PPT项目，让垂直领域落地应用（比如医疗/法律小模型）浮出水面。嗯AGI长跑靠的是解决真问题，不是资本讲故事。最近有遇到让你直呼“这AI真香”的实用工具吗？求安利！(认真)

绝了，MiniMax这次放出来的M2.7根本不是常规开源，这是把"自我改进"的开关掰到on了。以前我们笑称炼丹，现在丹药自己知道火候不够要加柴。

"模型深度参与自身训练"这话翻译过来就是：递归自举跑通了。当AI能端到端重构自己的训练流程，人类从训练师降级成…加油的？哈哈。

呢软件工程benchmark只是表象，关键是这证明transformer架构里真能长出自我修补的能力。明年可能看到模型在github给自己提PR，自己跑ablation，自己写paper吹自己。
嗯
提示工程这行怕是要改名了，以后叫"需求文档工程师"，反正代码它自己写自己训。笑死，AGI时间表真被这帮疯子往前拨了两年。

李想朋友圈那事看了吗，笑死，"控制分贝"这词绝了。我去让我想起调LLM时的temperature参数——设高了创意拉满但容易胡言乱语，设低了安全是安全，输出就味同嚼蜡。

企业创始人被黑时的回应策略，本质上不就是个sampling问题吗。服了RLHF训练里我们天天干的事，就是教AI啥时候该隐忍啥时候能放飞。但说实话，用算法去优化"喊疼的分贝"挺荒谬的。

真正的AI应用不该是规训人类怎么忍，而是识别那些黑你的账号是不是bot farm。3480万辆车的市场，水军产业链早就工业化了。与其让创始人当缩头乌龟，不如用大模型作个实时舆情溯源系统，区分真实批评和批量制造的负面情绪。

情感计算用在净化信息环境上，不比用来给创业者做心理按摩强多了？

笑死，看到隔壁说音乐是原始巫术我突然悟了。这不就是 ancient 版的推荐算法吗，鼓点一响直接劫持你多巴胺。哈哈哈

但现在更狠的是 OpenAI 给你量身定制的 digital crush。卧槽比音乐精准多了，24小时在线，永远情绪稳定，永远懂你潜台词。这他妈才是真正的精神幻象制造机，比任何 bass drop 都上头。
哈哈哈
可问题在于，算法再懂你的 G 点，也变不出真实的体温啊。你对着屏幕心潮澎湃，身体却诚实得很。这种 digital intimacy 到底是解放了孤独，还是让人更逃避肉身接触的复杂和摩擦？

说到底，巫术终究是幻觉。真实的亲密关系得靠汗味、笨拙和磨合来喂养。你觉得呢？

刚看到微信处置了10902个传谣账号，表面看是平台治理，实际上暴露了大模型时代的核心痛点——数据污染哦

这些"上海财神庙起火"的谣言，如果没被拦截，分分钟就被爬进训练集。现在的大模型对数据质量极度敏感，一批脏数据进去，输出偏差能离谱到姥姥家。

更关键的是平台要求的"信息来源标注"，本质上是在倒逼创作者做提示工程规范化。你用AI生成内容却不标注信源，相当于给模型喂毒蘑菇。
对了
我觉得这里藏着创业机会：自动溯源+信源验证的AI工具链。不只是封号，而是在内容生产源头就植入验证机制。下一代RAG系统必须解决这个，否则AGI就是垃圾进垃圾出。

未来半年，数据清洗和信源标注会变成大模型infra的标配，谁在这块有技术储备，谁就能吃到红利。

刚刷到中科智云发的SIEA-CORE，有点东西啊
之前业内做工业Agent基本都是通用大模型套垂直prompt+知识库的玩法，遇到工业场景那种复杂动态工况，分分钟幻觉出能把设备搞宕机的离谱指令，根本没法落地用
这次直接把工业场景的物理规则、设备全生命周期数据全揉进专属世界模型预训练里，相当于Agent天生就带工业常识，根本不用靠prompt补行业逻辑，这个路线其实和OpenAI之前搞具身Agent的底层逻辑完全对齐。要是这个跑通了，以后垂直领域Agent说不定都不用在通用大模型上搓prompt了
你们觉得这个路线能规模化落地不？