向阳乔木

统计数据

874

文章

0

粉丝

0

获赞

11571

阅读

5小时前

Meta CTO Andrew Bosworth在达沃斯论坛说Meta新模型效果很好。一个叫"Avocado"（牛油果）专注文本，一个叫"Mango"（芒果）做图像和视频。看Meta能不能翻身，对腾讯也有参考意义。

7小时前

朋友的x账号被盗了，就是因为点击一条私信链接。 x一定要开两步验证，下载安装谷歌authenticator 切记切记！

18小时前

这两天 X 上最火的Skill之一，果然做视频是刚需啊！安装指令： npx skills add --skill remotion-best-practices 前提是先安装Vercel的Skill安装器，先终端运行下面命令 npx skills add vercel-labs/agent-skills

18小时前

一篇很浅显的讲Skill和MCP定义和用法的教程。这个老外还挺适合分享这类内容。

18小时前

苹果据说在做一个 AirTag 大小的"AI Pin"。配多个摄像头和麦克风，用于跟OpenAI的硬件竞争。 OpenAI确认，与 Jony Ive 一起开发的无屏设备将在2026年底推出。

19小时前

硅谷最新大戏：Thinking Machines 闪电崩盘大家可能还记得去年 Mira Murati 离开 OpenAI 时的新闻。 11 个月，从 500 亿到分崩离析。时间线： - 去年2 月创立 Thinking Machines - 1 月 12 日，三位联合创始人逼宫 - 1 月 14 日，Murati 开除 CTO Barret Zoph - 同一天，OpenAI 把三个人全收回去核心矛盾：产品出不来，钱烧得快，估值撑不住。纽约时报说 Zoph、Metz 和 Schoenholz 三个人坐下来跟 Murati 说： "公司技术方向得让 Zoph 说了算，不然我们就走。" Murati的回应："你已经是 CTO 了，做好你的工作就行。" Meta 来谈过收购，Anthropic 的 CEO 也跟 Murati 走得近，但最后什么都没成。 500 亿美金的估值，变成没人愿意接的烫手山芋。三个人回到 OpenAI，Murati 留在原地。

20小时前

写了一个Skill，靠大模型驱动的RPA自动化操作。用网易云音乐演示，Demo做了加速和裁剪（实际非常慢）。意义不一样是，让大模型自己看界面理解、操作。比如他会知道用搜索输入歌名找歌，点击单曲，然后看到播放按钮后点击。

1天前

昨天朋友提到类比很有意思：他说大模型token不像电，更像是手机套餐的流量。现在还是2G时代，又贵又慢，质量也不好。当有一天，大家都用上5G，且包月包年流量套餐（token）足够用的时候，AI应用才会大爆发。

1天前

用全局 Claude. md 就能搭建最懂你的私人助理。

1天前

推荐大家试下，把下面整个提示词发给Claude Code。用AI语音输入法或打字耐心回答完问题。能找出很多自己没意识到的问题，且能持续更新到CC的记忆系统。感兴趣的可以一起试试。 ----- 复制下面提示词发给 CC 或OpenCode----- 我想学习这个方法并写入到Claude md文件（全局）： TELOS不是缩写，是个希腊词，意思是"目的"或"终点"。是一套结构化的自我访谈框架。帮你把"你是谁、你想要什么"这件模糊的事情，变成AI可以理解和使用的上下文。核心是六个层次的问题，从问题到行动： 1. Problems（问题）不是"你的目标是什么"，而是"什么让你不爽"。人的很多动力都来自这里。你想减肥，是觉得"我现在的状态不对"。你想做产品，是因为"现有的解决方案很烂"。 Daniel说这个问题要具体。 - 我父母每人打三份工，没时间陪我，这导致了什么 - 现在的漏洞管理工具根本不懂工程团队怎么工作 - 大部分人觉得自己的想法不值得分享可以是个人问题，也可以是世界问题。都写下来。 2. Goals（目标）你想改变什么？不是"你想要什么"，而是"你想改变什么"。这是从问题到方向的转化。比如： - 问题：大部分人觉得自己只是打工的，不是创造者 - 目标：激活更多人，让他们意识到自己也有值得分享的想法 Daniel的核心目标就是"提高人类激活度"（human activation）贯穿他所有的项目： ① PAI项目：让个人能建自己的AI基础设施 ② Fabric项目：开源AI工具 ③ Unsupervised Learning：分享想法和洞察 3. Challenges（挑战）什么在阻止你？这是很多人跳过的一步，但特别关键。如果你不明确说出障碍，AI就没法帮你绕过去。障碍可能是： ① 技术的：我不会编程 ②资源的：我没时间 ③ 心理的：我觉得自己不够格 ④ 系统的：现有工具太复杂 Daniel的例子：他想让更多人用上个人AI系统。但障碍是"大部分人不是技术背景，命令行对他们来说太难了"。所以PAI的设计就要考虑这个，要让非技术人员也能用。 4. Strategies（策略）你打算怎么做？从"想要"到"行动"的桥梁。不是具体任务清单，是方法论层面的。比如Daniel的策略： ① 从开源项目开始，降低门槛 ②用Markdown文件而不是数据库，保证可移植性 ③ 先解决自己的问题，再推广给别人 ④ 持续分享过程，激活其他人 5. Projects（项目）你现在在做什么？ Daniel会列出： ① PAI：个人AI基础设施框架 ② Fabric：AI工具集 ③ Unsupervised Learning：周报 ④ 客户咨询工作 ⑤ 漏洞赏金研究每个项目都对应回目标和策略。 6. Workflows（工作流）你每天实际在做什么？ Daniel说这个特别重要，因为AI要帮你，就得知道你的日常是什么样的。他的工作流： ① 早上散步时用Limitless录音捕捉想法 ② 回来后让AI整理这些想法 ③ 用"议会辩论"功能让多个AI角色挑战这个想法 ④ 实时编辑，形成文章 ⑤ 一键发布到 X 和LinkedIn 这整个流程，从"想法"到"发布到社交媒体"，都在AI的支持下完成。为什么这套框架有用 1. 给AI提供了"北极星" 每次你问AI，它不是在真空中回答，而是知道： ① 这个问题和你的哪个目标相关 ② 你在哪个项目的语境下问的 ③ 你的障碍是什么（回答要避开这些坑） Daniel举了个例子：他的朋友是心脏科医生，也做漏洞赏金。当他把自己的TELOS加载到系统后，AI知道： ① 他的目标：找到更多漏洞，赚更多赏金 ② 他的专长：客户端漏洞 ③ 他的工作流：在诊所间隙做测试 ④ 他的技巧：一些独特的测试方法现在他只需要给AI一个目标公司，系统就会： ① 用他的方法论去做侦察 ② 专注于客户端漏洞 ③ 生成符合他风格的测试脚本 ④ 按他习惯的方式组织结果结果：发现的漏洞数量大幅上升。 2. 让AI的回答有"方向感" Daniel有个概念叫"通用算法"（Universal Algorithm）：从当前状态到理想状态因为每次AI帮你做事，本质上都是在执行这个算法： ① 当前状态：你现在在哪里 ② 理想状态：你想去哪里 ③ 中间过程：怎么到达 TELOS就是在定义这个"理想状态"。没有TELOS，AI只能给你通用答案。有了TELOS，AI知道"对你来说"的最佳答案是什么。 3. 它会进化这是最酷的部分。 Daniel的系统有个"升级技能"。当他： ① 看了一个YouTube视频 ② 读了一本书 ③ 学了新技术他可以让AI： 1. 读取这个新知识 2. 对照他的TELOS 3. 建议如何升级整个系统比如他读了本关于修辞学的书，AI会说： "根据这本书的原则，我建议： ① 在你的写作技能里加入这些修辞手法 ② 调整博客工作流，加入修辞检查步骤 ③ 更新你的风格指南" AI在帮AI自己变得更懂你。具体怎么做？第一步：倾倒（Dump）找个安静的时间，用语音或文字，回答这些问题： ① 什么让你不爽？（个人的、工作的、世界的） ② 如果你有魔法棒，你会改变什么？ ③ 你现在在做什么？为什么做？ ④ 什么在阻止你做得更好？第二步：结构化把这些内容按TELOS框架整理： # TELOS ## Problems - 我觉得大部分人... - 现有的工具... - 我自己总是... ## Goals - 我想帮助... - 我想创造... - 我想学会... ## Challenges - 技术上：... - 时间上：... - 心理上：... ## Strategies - 通过开源... - 从小项目开始... - 持续分享... ## Projects - 项目A：... - 项目B：... ## Workflows - 早上：... - 写作流程：... - 研究流程：... 第三步：加载到系统这就是PAI的核心。每次启动Claude Code（或其他AI系统），它会读取这个TELOS文件。 Daniel说他的TELOS大概10,000个token，每次启动都加载。第四步：迭代用一段时间后，你会发现： ① 有些目标变了 ② 有些障碍消失了 ③ 有些新问题出现了定期更新TELOS。 Daniel建议至少每个月review一次。 Daniel说TELOS最重要的作用不是"让AI更聪明"，而是让你更清楚。

1天前

在Reddit讨论里发现这么个小技巧在 CLAUDE. md 里加一条指令： "每次回复时都叫我【名称】"。如果 Claude 突然不叫你这个称呼。说明它开始忽略 CLAUDE. md 了。这时需要重置上下文。很像范海伦乐队在合同里要求"不能有棕色 M&M 豆"一样。看似无关细节，恰恰能检验有没有Follow指令。

1天前

2月1号，参加43 talks年度大场分享。一方面网友聚会，另一方面再分享一些vibe coding和skill的探索经验。期待线下见面。

2天前

直到现在都被低估的技能：Prompt 虽然不少人说学Prompt没必要了，但我觉得这是和大模型对话的基础。无论AI生图、写文章，还是现在写好Skill，底层很重要的就是Prompt。分享一个自己去年整理的免费知识库，内容不算特别多，但都很实用，也包含了自己这两年写的所有提示词。地址见评论区

2天前

昨天参加Listenhub和WayToAGI直播。分享最近一段时间Claude Skill使用上的探索。展示一些Demo，今天晚上更精彩，有歸藏分享PPT Skill。

2天前

Skill优化成功，自动加上片头片尾，支持9:16 视频生成。今晚直播分享实现思路。

2天前

今晚8点跟橘子一起直播，分享最近玩Skill的心得。有些未来要和姚老师做成产品，可能不会直接把skill给大家，但会分享思路。

3天前

NotebookLM 有一个技巧，就是递归提问。如果没看过这个视频或文本，往往不知道问什么问题。 NotebookLM自动推荐问题，往往根据上一个提问生成的，覆盖不全。可以用下面提示词：请列出15-20个问题，这些问题的答案能够完整涵盖这段访谈的所有核心要点，要求： 1. 问题要具体，不要太宽泛 2. 覆盖：受访者背景、主要观点、关键故事、人生经历、理念、金句名言、对读者的启发 3. 按内容出现顺序或重要性排列 4. 每个问题单独一行，用数字编号拿到问题解析后，依次让NotebookLM cli提问，这样拿到的内容更全面，虽然可能有重复交叉。最后写文章时模型会自己处理。

3天前

优化了配图 Skill，一共50多种风格。让 AI 根据内容，自己选合适的风格。配置即梦、Nano Banana Pro、Z-image三个生图API。根据内容类型，如 X 文章、小红书内容、封面设计，自动选生图的比例。感觉写Skill和提示词，也要遵守 “苦涩的教训”的教诲。交给算法和 AI ，人有时候反而是瓶颈。

4天前

各社交媒体平台封面、配图比例参考。让 AI 搜索给的，不清楚对不对。

4天前

Anthropic提到的一个完整的Agent评估系统包含部分： ① 任务（Task）一个具体的测试用例，比如"帮用户订一张从上海到北京的机票" ② 评分器（Grader）判断智能体表现的逻辑，可以有多个： - 代码评分器：检查代码能不能跑、测试过不过 - 模型评分器：用AI判断回答质量、语气是否得体 -人工评分器：专家审核，最准但最贵 ③ 记录（Transcript）整个过程的完整记录，包括每一步的输入输出、工具调用、中间推理 ④ 结果（Outcome）环境的最终状态。智能体说"已订票"不算数，得看数据库里是不是真有这条记录 --- 改进Agent还真的不容易，需要不断花时间，用大量Case评估以上内容。

4天前

Huggingface今天的最热论文，AI大白话解读： DeepSeek-R1之后，GRPO成了最热的训练方法。但这个方法有个大坑：会系统性地"看错"题目难度会导致模型在该努力的地方偷懒，在该放手的地方死磕。先说GRPO怎么工作的给模型同一道题，让它答8次，算个平均分当基准。高于平均的答案就鼓励，低于平均的就惩罚问题就出在这个"平均分"上。想下，做一道超难的题，8次只对了1次这时平均分极低，那个正确答案的价值就被严重低估了反过来，简单题8次对了7次，平均分很高，错误答案的问题也显得没那么严重。数学上可以证明只要题目正确率不是恰好50%，这个估计就一定是偏的正确率越极端，偏差越大。正确率低于12.5%的超难题，偏差几乎是必然发生的这是方法本身的bug 可能会说，多生成几个答案不就行了理论上对，但算力受不了实际训练中大家都用8个答案，因为生成128个答案成本太高但8个答案的情况下，有超过60%的概率会出现明显偏差真正的问题在哪儿？那些最难、最能推动模型能力边界的题目，得不到足够的训练模型一直在舒适区打转，刷简单题刷得很开心。这就是为什么，模型训练到后期提升越来越难。解决方案论文提出一个叫HA-DW的方法。核心想法：不要只看当前这8个答案，要结合模型历史表现维护一个动态"能力基准"，知道模型现在大概什么水平然后根据题目相对这个基准，动态调整权重。难题的正确答案，多给点奖励。简单题的错误答案，多给点惩罚。效果立竿见影同样是8个答案，加了HA-DW的GRPO，效果超过了用16个答案的普通GRPO 算力省一半，准确率还更高如果你在做RL训练，有三点启发： ① 别盲目堆rollout数量，先想想样本质量 ② 引入历史信息，单批次的视角太局限 ③ 有时轻量级修正，比大改架构更有效最后训练AI和教育人很像，不是让一直刷会做的题，要在恰当难度上持续挑战。（感觉和在学习区学习，理念一样）论文见评论

4天前

马斯克的 xAI 把 Colossus 2 超级计算机搞上线了。据说Colossus 2 现在的用电量已经超过了旧金山市的峰值。 Colossus 1 和 2 加起来，相当于超过 100 万个 H100 GPU。 xAI 也太豪了，国内苦哈哈优化算法，就为了省点GPU 看 Grok5 到底咋样，是不是真的得GPU者得天下！

4天前

终于把Youware从头做一个网站的教程写了，明天发。开始阅读时间。做好的网站在这里：支持谷歌注册登录，有账号体系就是好啊！

4天前

一天Vibe Coding个带谷歌登录的网站，太帅了！评论自动发放热门AI工具邀请码，哈哈哈。随时分享PDF、Suno生成的音乐、Skill压缩包等

5天前

哈哈哈，自用的视频生成 Skill 终于做好了。以后生产视频方便多了，只需要一句话！公开技术方案： 1. Listenhub API实现声音克隆，合成，字幕时间轴控制 2. Seedream 4.5 生成背景封面 3. Manim库实现文本动画 4. FFmpeg合成视频。同时支持16:9 和9:16 视频，抖音、小红书我来了！

...