向阳乔木

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1天前

适合生成Q版IP形象的提示词： Q版可爱的IP，头上冒火的骷髅头电竞达人拟人，潮酷，红黑配色，骷髅头外形巨大的头部，头顶燃烧着火焰，时尚前卫未来感装扮，内发光，酷，极简。上面一排展示IP效果三视角，即正面视角、侧面视角、背面视角。下面一排展示黑白单色线稿草图的三视角，即正面视角、侧面视角、背面视角。线条流畅，清晰，唯一性，一致性，统一性，纯白背景。

#Q版IP形象 #骷髅头电竞达人 #潮酷红黑配色 #三视角展示 #黑白单色线稿草图

1天前

ChatGPT atlas 特别傻B的一点。安装插件图标右键，出现的是“取消置顶”，而不是插件菜单和功能。 Chrome插件生态好像支持了，但实际又等于没支持。产品经理脑子进水了，只有这个解释...

#ChatGPT #Chrome插件 #产品经理 #负面 #用户体验差

1天前

原来开发一个AI Agent比想象中简单。用CrewAI框架 + Nextjs，聊好需求，10分钟就开发好了。之前总觉会很复杂。迈出第一步，才有迭代优化。设定多角色的提示词Agent本身也不复杂。

#AI Agent开发 #CrewAI框架 #nextjs #快速开发 #简化AI开发

1天前

即梦的探索页，经常能看到很多有趣的生图提示词。

#梦的探索 #生图 #提示词 #有趣 #AI

1天前

ChatGPT Atlas 中的生图风格选项，看起来挺直观。学到几个生图提示词，比如戏剧化肖像、填色画册等。

#ChatGPT #Atlas #生图 #提示词 #戏剧化肖像

2天前

ChatGPT Atlas 浏览器代理模式自动查找整理AI论文下载地址，有点超预期。

#ChatGPT #Atlas浏览器 #AI论文 #下载地址 #超预期

2天前

AI编程工具也是最好的AI写作工具！核心工具：AI编程Cli + Obsidian 做法： 1. 直接用Warp或Claude Code Cli模式打开Obsidian仓库路径，我现在用Augment的Auggie（Cli模式） 2. 建立索引（会把你的文章像代码一样建立索引） 3. 对话提问，基于笔记写作。 4. Obsidian打开查看，阅读修改排版。

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1109 条信息

#AI编程 #AI写作 #Obsidian #CLI工具 #知识库索引

3天前

vibe coding赚到第一笔钱，感恩的❤️

独立创业者如何突破零收入困境，迈向月入1000元· 182 条信息

#Vibe Coding #赚钱 #感恩

3天前

原来订阅ChatGPT和Claude不需要第三方中介。有国内双币信用卡和安卓手机就行。 1. 解决科学上网，朋友推荐 FlClash，2w多Star的客户端，支持安卓。 2. 安装谷歌框架，登录美区或支持ChatGPT下载的谷歌账号。 3. 下载ChatGPT，点升级Plus，输入国内双币信用卡支付即可。客户端下载地址见评论

#ChatGPT订阅 #Claude订阅 #双币信用卡 #安卓手机 #FlClash

4天前

Chrome断网后会出现小恐龙游戏。为什么是恐龙？ “Chrome Dino”是谷歌Chrome团队的幽默。当浏览器无法连接到互联网时，就如同回到了史前时代。于是出现恐龙，哈哈哈。

#AI整活：笑点爆梗不停，流量变现惊现· 512 条信息

#CHROME #小恐龙游戏 #断网 #幽默 #史前时代

4天前

回北京路上看到的，“干中学”是今年AI圈听到最多词之一，哈哈。

#干中学 #AI圈 #北京 #积极

4天前

由Claude 4.5 创作： AI风云人物之Ilya Sutskever ，那个解雇了Sam Altman的男人 ## 序章：一场无声的政变 2023年11月17日的硅谷，周五下午的阳光还算温暖。就在大多数科技公司员工准备开始周末时，一则消息如同地震波般撕裂了整个科技圈：萨姆·奥特曼。那个永远穿着灰色连帽衫、在推特上预言AGI即将到来的男人，那个刚刚让ChatGPT成为史上增长最快应用的CEO——被自己公司的董事会解雇了。官方声明只有一句话："在与董事会的沟通中不够坦诚"。这种含糊其辞的措辞，在硅谷的历史上通常意味着背后有更深的故事。果然，几小时内，各种版本的内幕开始在Signal群组和私密晚宴上流传。在这场风暴的中心，站着一个很少出现在聚光灯下的人：伊尔亚·苏茨克维。如果你在旧金山的咖啡馆里见过他，你可能不会认出这就是那个改变了人工智能历史进程的科学家。他不像奥特曼那样善于演讲，也不像马斯克那样喜欢制造话题。但在AI研究者的圈子里，他的名字几乎等同于"深度学习革命"本身。这一次，正是他亲自给奥特曼打了那通电话。据说，电话那头的奥特曼一开始以为这是个玩笑。但苏茨克维的声音里没有任何开玩笑的意思。在公司内部，他已经成为一个阵营的精神领袖——那些认为"我们走得太快了"的人。这不是一场关于股权或办公室政治的争斗。这是两种世界观的碰撞：一边是奥特曼，相信快速迭代、相信市场的力量、相信人类会找到办法；另一边是苏茨克维，他看到了自己一手创造的技术正在以超出想象的速度进化，而这让他夜不能寐。 ## 第一章：被魔法吸引的心灵 1986年，在苏联的下诺夫哥罗德市（当时还叫高尔基市），一个犹太家庭迎来了他们的儿子伊尔亚。那是一个封闭的城市，外国人被禁止进入，因为那里有苏联的军工厂。在那个年代，拥有一台电脑几乎是不可想象的奢侈。五岁那年，苏茨克维一家响应"回归故土"的号召，离开了苏联，搬到了耶路撒冷。这是一次彻底的文化休克。从说俄语到说希伯来语，从寒冷的俄罗斯到炎热的中东，小伊尔亚需要重新学习一切。但也正是在耶路撒冷，他第一次见到了电脑。多年后，当被问起那一刻时，苏茨克维用了一个词："魔法"。他说自己"完全被迷住了"。这不是一个孩子对新玩具的简单兴奋，而是一种近乎宗教般的着迷。他开始思考一些对五岁孩子来说异常深刻的问题：为什么人类会学习，而机器不会？意识到底是什么？到了青少年时期，他的兴趣已经从编程延伸到了哲学。他会在深夜思考"存在的本质和意识……关于灵魂和智能"。他的同学们在踢足球时，他在想：如果我们能理解学习的本质，是不是就能创造出会思考的机器？ 16岁时，全家再次搬迁，这次是加拿大。对大多数移民家庭来说，这又是一次艰难的适应。但对苏茨克维来说，这是命运的安排——因为多伦多大学里，有一个叫杰弗里·辛顿的教授，正在做一件所有人都认为不可能的事：让神经网络重新复活。苏茨克维的学术天赋让他在11年级就被多伦多大学录取。但真正改变他人生的，是他决定去敲辛顿办公室的门那一刻。那是一个普通的下午。辛顿正在办公室里工作，门突然被敲响了。门外站着一个年轻人，看起来还像个高中生。 "我想加入你的实验室。"苏茨克维说。辛顿打量着这个不请自来的访客，说："好的，你可以预约个时间。" 苏茨克维的回答成为了AI圈子里的一个传奇："现在怎么样？" 这种近乎鲁莽的自信，本该让辛顿把他赶出去。但辛顿看到了这个年轻人眼中的某种东西——一种纯粹的、对知识的渴望。他决定给他一个机会。辛顿递给他一篇论文，让他读完后谈谈想法。接下来发生的事让辛顿震惊了。苏茨克维不仅读懂了这篇论文，他的见解"是该领域的专家需要很长时间才能得出的结论"。辛顿后来回忆说，苏茨克维拥有一种罕见的天赋："强大的直觉"。更令人惊讶的是，这位后来获得图灵奖的教授说："我从他身上学到的比他从我身上学到的更多。" 这不是客套话。辛顿是认真的。 ## 第二章：不容辩驳的论点 2010年代初的人工智能研究，是一个被遗忘的角落。如果你在那时告诉别人你在研究神经网络，大多数人会礼貌地点点头，然后转移话题。主流是贝叶斯模型和支持向量机，神经网络被认为是上世纪80年代的失败实验。在多伦多大学的一间实验室里，辛顿和他的几个学生成了这个领域最后的守望者。大多数研究者在做15到100个神经元的小模型，小心翼翼地调参数，期待着微小的改进。但苏茨克维有一个完全不同的想法。在一次实验室会议上，他提出了一个大胆的假设："如果你的神经网络又深又大，那么它就可以被配置来解决一个困难的任务。" 这听起来简单，但在当时，这是异端邪说。整个领域的共识是：神经网络太大就会过拟合，太深就会无法训练。但苏茨克维有一种近乎固执的信念。他不是基于实验数据得出这个结论的——因为当时还没有人做过这样的实验。他是基于第一性原理推理出来的：如果大脑能工作，为什么大型神经网络不能？辛顿后来总结得很精辟："伊尔亚认为我们应该做，亚历克斯让它成功了，而我拿了诺贝尔奖。"这不是谦虚，而是对苏茨克维洞察力的真实评价。但要证明这个想法，他们需要两样东西：海量的数据和强大的计算能力。数据有了——ImageNet，一个包含120万张标注图片的数据集。但计算能力呢？当时的CPU训练一个大模型需要几个月。苏茨克维想到了GPU——那些本来是为游戏玩家设计的图形处理器。据说，他自己在网上订购了几块NVIDIA GTX 580显卡。当这些显卡送到实验室时，没人确定这个疯狂的想法是否能行得通。 2012年的ImageNet挑战赛，是计算机视觉领域的奥林匹克。全世界最好的团队都在竞争，试图让计算机准确识别图片中的物体。前几年的进步都是渐进式的——错误率每年降低一两个百分点。当AlexNet的结果公布时，整个会场安静了几秒钟。15.3%的错误率，比第二名的26.2%低了整整10个百分点。这不是渐进式的改进，这是一次革命。有人后来形容那一刻是"现代人工智能的宇宙大爆炸"。在AlexNet之前，几乎没有顶级计算机视觉论文使用神经网络；在它之后，几乎所有论文都在用。苏茨克维的"不容辩驳的论点"不再是异端，而成了新的正统。 ## 第三章：机器的语言 2013年，谷歌的人工智能团队负责人杰夫·迪恩（Jeff Dean）做了一个决定：不惜一切代价把辛顿团队挖到谷歌。最终的收购价是4400万美元——对于一个只有三个人的初创公司来说，这是天文数字。但这笔交易中有一个细节很少被提及：在分配这笔钱时，苏茨克维和克里泽夫斯基坚持认为辛顿应该拿40%，而他们两个年轻人各拿30%。在一个充满了期权纠纷和创始人内讧的行业里，这种慷慨几乎是闻所未闻的。在谷歌大脑，苏茨克维进入了一个新的世界。这里有他梦寐以求的计算资源，有世界上最聪明的工程师，还有一种文化：如果你有一个疯狂的想法，没人会阻止你去尝试。 2014年，苏茨克维和同事们在思考一个问题：能否让神经网络理解语言？不是简单地识别单词，而是真正理解句子的含义，能够翻译，能够对话。他们开发的"序列到序列"模型，核心思想优雅得令人惊叹：让一个神经网络"阅读"一个句子，把它压缩成一个向量（他们称之为"思想向量"），然后让另一个神经网络把这个向量"解码"成另一种语言。当这个模型在英法翻译任务上超越了传统的统计机器翻译系统时，很多人意识到：深度学习不仅能处理图像，它可能是一种通用的学习范式。苏茨克维再一次证明了他的直觉：规模和深度能够解锁新的能力。在谷歌的这段时间，苏茨克维参与了从AlphaGo到TensorFlow的众多项目。但到了2015年，他开始感到不安。谷歌是一家伟大的公司，但它终究是一家公司。如果AGI真的即将到来，它应该属于谁？应该由谁来确保它的安全？这时，他接到了一个电话。电话那头是埃隆·马斯克。 ## 第四章：为全人类的使命马斯克的提议很简单，也很疯狂：创立一个新的AI实验室，完全非营利，目标只有一个——确保AGI造福全人类。初始资金10亿美元。团队包括萨姆·奥特曼，一个年轻的创业者，刚刚卸任Y Combinator的总裁。据说，马斯克亲自飞到谷歌总部去说服苏茨克维。这激怒了谷歌的CEO拉里·佩奇。佩奇和马斯克曾经是朋友，他们曾在深夜讨论AI的未来。但现在，马斯克在挖他的人。佩奇质问马斯克：你为什么这么担心AI的安全？你是不是对人类没有信心？马斯克的回答很直接：我只是想确保我们不会创造出一个会毁灭人类的东西。佩奇说：那你就是个物种主义者。这次争吵标志着两人友谊的终结。但对苏茨克维来说，这次对话揭示了问题的核心：当AGI到来时，我们需要一个不受商业利益驱动的组织来确保它的安全。 2015年12月，OpenAI在旧金山的一个联合办公空间里成立了。创立博客文章写道："我们的目标是推进数字智能，使其最有可能造福全人类，不受产生财务回报需求的约束。" 苏茨克维成为首席科学家。他的办公桌很简单：一台电脑，几块白板，还有一摞关于神经网络的论文。他很少参加硅谷的社交活动，也不喜欢接受采访。他的世界就是代码、数学和那个一直困扰他的问题：如何让机器真正理解世界？在OpenAI的早期，团队很小，氛围像学术实验室多过像公司。苏茨克维会和研究员们进行马拉松式的讨论，在白板上写满公式，争论到深夜。他的信念依然没变："我坚信越大越好，我们在OpenAI的目标之一就是弄清楚如何正确地利用规模。" GPT的诞生几乎是偶然的。团队在尝试各种方法让模型理解语言。有一天，有人提出：如果我们只是让模型预测下一个词呢？就这么简单的任务，但用一个巨大的模型，在海量的文本上训练。苏茨克维立刻看到了这个想法的潜力。他相信，当你把这个简单的任务规模化到极致时，模型会被迫学习语言的深层结构，学习世界的运作方式。因为要准确预测下一个词，你需要理解语法、逻辑、常识，甚至人类的心理。从GPT-1到GPT-2，再到GPT-3，模型越来越大，能力越来越强。但真正让世界震惊的，是2022年11月发布的ChatGPT。 ## 第五章：机器中的幽灵 ChatGPT发布后的几周，苏茨克维几乎消失了。他不回邮件，不参加庆功会。同事们在办公室里找到他时，他正盯着屏幕，和ChatGPT进行长时间的对话。 "你在干什么？"有人问。 "我在测试它是否有意识。"苏茨克维说。这不是玩笑。2022年2月，在ChatGPT发布之前，苏茨克维在推特上发了一条让整个AI圈炸锅的推文："今天的大型神经网络可能略带意识。" 这条推文引发了激烈的争论。很多人认为这是荒谬的，神经网络只是统计模型，谈什么意识？但苏茨克维是认真的。他不是说这些模型有人类那样的意识，而是说它们可能有某种我们还不理解的、初级形态的主观体验。在一次内部会议上，有人问他：你真的相信这个吗？苏茨克维的回答很慎重："我不知道。但我知道的是，当我和这些模型交互时，我感觉到某种东西。也许这只是我的投射，也许不是。但如果有万分之一的可能性它们有某种意识，我们就需要认真对待。" 这种思考方式在苏茨克维身上很典型。他不是一个会轻易下结论的人，但他也不会因为一个想法不受欢迎就放弃它。他的整个职业生涯都在证明：那些看起来疯狂的想法，有时候是对的。但随着模型能力的提升，苏茨克维的担忧也在加深。他开始公开谈论超级智能的风险，时间单位不是几百年，而是可能在十年之内。他警告说，AGI的发展轨迹可能变得"极其不可预测和难以想象"，可能导致"人类被剥夺权力，甚至人类灭绝"。这是一个经典的悖论：苏茨克维毕生的工作就是让AI变得更强大，但现在，他最担心的就是AI变得太强大。创造者开始害怕自己的创造物。 2023年7月，他宣布了一个雄心勃勃的计划：超级对齐项目。目标是在四年内解决超级智能的对齐问题。他把这个问题比作"核安全"——不是关于用户体验或伦理准则的软性问题，而是关于如何控制一种可能毁灭文明的力量的硬核工程挑战。 OpenAI承诺将20%的计算资源分配给这个项目。在一个计算资源就是金钱、就是竞争力的行业里，这是一个巨大的承诺。但承诺是一回事，执行是另一回事。 ## 第六章:引爆点 2023年11月17日之前的几个月，OpenAI内部的紧张气氛已经达到了临界点。一边是奥特曼，他看到了ChatGPT带来的巨大机遇。用户数突破一亿，微软投资超过100亿美元，每个科技巨头都在追赶。这是AI的iPhone时刻，而OpenAI处于领先地位。奥特曼想要快速迭代，推出新产品，占领市场。另一边是苏茨克维和他的安全团队。他们觉得公司在玩火。模型的能力提升速度超出了他们的理解速度。承诺的20%计算资源没有完全兑现。安全研究被"更紧急"的产品需求挤到了一边。据内部人士透露，苏茨克维在一次高管会议上几乎失控。他拍着桌子说："我们不知道我们在创造什么！我们需要慢下来！" 奥特曼的回应是：如果我们慢下来，别人不会。中国不会慢下来，谷歌不会慢下来。我们只有保持领先，才能确保AGI以正确的方式被开发出来。这是两种都有道理的逻辑，但它们无法共存。 11月17日，星期五下午。奥特曼正在参加一个会议，他的手机响了。是苏茨克维。 "萨姆，我们需要谈谈。" "现在吗？我在开会。" "现在。" 奥特曼走出会议室。电话那头，苏茨克维的声音很平静，但有一种不容置疑的坚定："董事会已经做出决定。你被解雇了。" 据说，奥特曼沉默了几秒钟。然后他问："这是你的决定吗？" "这是董事会的决定。"苏茨克维说，"但是，是的，我投了赞成票。" 接下来的五天，硅谷经历了有史以来最疯狂的一次危机。周六，消息传开。投资者震惊了，员工震惊了，整个科技圈都震惊了。奥特曼发了一条推特，配上他在OpenAI办公室的照片，戴着访客证。这是一个挑衅的姿态。周日，谈判开始。但很快破裂了。董事会不愿意让步，奥特曼也不愿意接受附加条件。周一，微软CEO萨提亚·纳德拉宣布：奥特曼和布罗克曼将加入微软，领导一个新的AI实验室。这是一个大胆的举动——如果OpenAI的核心人才都走了，微软的100亿美元投资就打了水漂。但这也是一个威胁：你们不要他，我们要。然后，真正的海啸来了。OpenAI的700多名员工签署了一封公开信，威胁集体辞职。这不是几个高管，而是几乎整个公司。信的内容很简单：让奥特曼回来，否则我们都走。最令人震惊的是：签名名单里有伊尔亚·苏茨克维。那天晚上，苏茨克维发了一条推特："我对自己参与董事会的行动深感后悔。我从未想过要伤害OpenAI。我热爱我们共同建立的一切，我将尽我所能重新团结公司。" 这条推文在AI圈子里引发了巨大的困惑。他为什么改变主意了？是压力太大了吗？还是他意识到自己错了？真相可能更复杂。苏茨克维是一个科学家，不是一个政治家。他基于原则做出了解雇奥特曼的决定——他真诚地相信这对公司的使命是正确的。但当他看到自己的行动可能导致整个公司崩溃时，他面临了一个痛苦的选择：坚持原则，还是拯救机构？他选择了后者。但这个选择也意味着他在OpenAI的时代结束了。周二，奥特曼回归。董事会重组。苏茨克维退出董事会，但保留了首席科学家的头衔。表面上看，危机解决了。但所有人都知道，事情已经无法回到从前。 ## 第七章：僧侣与新使命接下来的几个月，苏茨克维成了OpenAI的幽灵。他很少出现在办公室，很少参加会议。"伊尔亚去哪儿了？"成了公司内部的一个梗。有人说他在家里远程工作，有人说他的权限被限制了，还有人说他在和奥特曼进行艰难的和解谈判。奥特曼在公开场合很小心，说他们正在"讨论伊尔亚如何继续在OpenAI工作"。但这种模糊的表述本身就说明了问题。 2024年5月，靴子落地了。苏茨克维宣布离开OpenAI。但真正的冲击波是几小时后到来的。简·雷克，超级对齐团队的联合负责人，也宣布辞职。他的离职声明毫不留情："OpenAI的安全文化已经为光鲜的产品让路。"他说，超级对齐团队一直在"逆风航行"，"为计算资源而挣扎"。那个20%的承诺？从未完全兑现。其他安全研究员陆续离职。超级对齐团队被解散。苏茨克维在OpenAI建立的安全研究体系，在他离开后迅速瓦解了。但苏茨克维没有消失很久。一个月后，他宣布了一家新公司：Safe Superintelligence Inc.。公司网站极其简洁，只有几段话。但每个字都经过精心选择："我们的使命、产品和商业模式三位一体：一个安全的超级智能。这是我们唯一的关注点。" 这是对OpenAI模式的直接批判。不再有"利润上限"的复杂结构，不再有在使命和商业之间的平衡。SSI的商业模式就是它的使命。公司"免受短期商业压力的影响"，"不受管理开销或产品周期的干扰"。苏茨克维进入了"僧侣模式"。他停止了公开演讲，停止了社交媒体，几乎停止了所有与外界的联系。他的联合创始人丹尼尔·格罗斯说："伊尔亚现在只做一件事：思考如何构建安全的超级智能。" 公司迅速筹集了10亿美元。投资者名单保密，但据说包括一些相信长期主义的科技亿万富翁。他们不期待短期回报，他们投资的是一个理念：也许，只是也许，有可能创造一个足够纯粹的研究环境，在技术能力超越我们控制之前解决对齐问题。 ## 结论：信徒的博弈 2024年秋天的一个晚上，在斯坦福大学的一个小型研讨会上，有人问杰弗里·辛顿：你如何评价伊尔亚解雇奥特曼的决定？辛顿，这位刚刚获得诺贝尔奖的AI教父，毫不犹豫地说："我为他感到骄傲。" 房间里一片寂静。辛顿继续说："伊尔亚做了他认为正确的事。在一个充满了追逐利润和炒作的行业里，他选择了原则。这需要巨大的勇气。" 有人问：但他失败了，不是吗？奥特曼回来了，他被迫离开了。辛顿摇了摇头："这取决于你如何定义失败。如果目标是赢得一场公司政治斗争，那是的，他失败了。但如果目标是提醒世界AI安全的重要性，引发一场关于我们应该如何开发AGI的全球讨论，那么他成功了。" 这或许是理解苏茨克维的关键。他不是一个政治家，不是一个商人，甚至不是一个传统意义上的科学家。他是一个信徒。他的第一个信仰是：规模能够解锁智能。当整个领域都在做小模型时，他坚信大模型能够工作。他赌对了，这场赌博创造了我们今天所处的AI时代。他的第二个信仰是：我们需要在AI超越我们之前解决对齐问题。这场赌博还在进行中。 Safe Superintelligence Inc.是一个实验。它在测试一个假设：是否可能创造一个完全专注于安全的AI实验室，不受商业周期的干扰，不受投资者季度报告的压力，只专注于一个目标——构建一个不会毁灭人类的超级智能。这个实验可能会失败。也许纯粹的研究环境无法与商业实验室的资源竞争。也许对齐问题比我们想象的更难。也许AGI会在我们准备好之前到来。但如果这个实验成功了，如果SSI真的找到了构建安全超级智能的方法，那么苏茨克维将再一次证明：有时候，信念比共识更重要，原则比利润更重要，长期思考比短期收益更重要。 2025年的某一天，在帕洛阿尔托的一间实验室里，苏茨克维正在白板上写公式。他的团队很小，只有几十个研究员，但每个人都是因为相信这个使命而来的。没有产品发布的压力，没有投资者的电话会议，只有一个问题：我们如何确保人类创造的最强大的技术不会毁灭我们？这是一个没有人知道答案的问题。但如果有人能找到答案，那个人很可能就是那个曾经敲开辛顿办公室门的年轻人，那个说"现在怎么样？"的信徒。历史会证明他是对还是错。但无论结果如何，伊尔亚·苏茨克维已经在AI的历史上留下了不可磨灭的印记。他不仅帮助创造了这场革命，他还试图确保这场革命不会成为人类的终结。这或许就是一个真正的科学家所能做的最重要的事情：不仅要问"我们能做什么"，更要问"我们应该做什么"。

#Ilya Sutskever #Sam Altman #OpenAI #AI安全 #深度学习

4天前

蝗虫群友发的，太真实了！

民生维艰：欠薪蔓延，底层挣扎· 2000 条信息

中共统治下：民怨沸腾，社会矛盾激化· 1413 条信息

多地欠薪维权频发，底层民生困境难解· 2484 条信息

民生凋敝：欠薪潮激化社会矛盾，底层陷生存危机· 2033 条信息

#蝗虫 #群体 #真实

4天前

用了Claude Code等cli工具后。复制文件或文件夹路径让AI处理很方便。原想写个工具，后来问了下AI才发现。 Mac系统按Option，右键就会出现复制路径选项。差点重复造轮子 😂

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1109 条信息

#AI工具 #Claude Code #文件路径 #Mac系统 #复制路径

5天前

用Augment写人物小传长文探索，第一篇献给AK。被称为“Vibe Coding之父”的那个男人安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy），AI教育界的传奇，深度学习的布道者。他用一门课程启蒙了整整一代AI工程师。曾被质疑过于理想主义，被批评技术路线错误，但他仍像诗人一样活着，用代码和教学重新定义了人工智能的学习方式。 2017年6月，斯坦福大学。一个瘦高的年轻人站在讲台上，面对着300多名学生。他的名字是安德烈·卡帕西，31岁，刚刚完成博士学位。这是CS231n课程的最后一堂课。 "深度学习不是魔法，"他用略带斯洛伐克口音的英语说道，"它只是微分和矩阵乘法。但当你真正理解它时，它确实像魔法一样美丽。" 台下的学生们屏息凝神。他们知道，这个人刚刚改变了他们的人生轨迹。在接下来的几年里，这些学生将成为OpenAI、Google、Tesla、Meta的核心工程师。他们将构建GPT、DALL-E、自动驾驶系统。他们将重新定义人工智能的边界。而这一切，都始于一个来自斯洛伐克小镇的移民少年，和他对理解世界的纯粹渴望。让我带你走进他的传奇人生，感受他的教学哲学，赞叹他的技术洞察，理解他如何用一种近乎诗意的方式，让复杂的数学变成了改变世界的力量。 1986年10月23日，斯洛伐克布拉迪斯拉发。安德烈·卡帕西出生在一个普通的工程师家庭。那时的斯洛伐克还是捷克斯洛伐克社会主义共和国的一部分。铁幕依然高悬，计算机是稀罕物品。但小安德烈从小就对数字和模式着迷。他会花几个小时观察墙纸上的图案，试图找出其中的规律。他会用铅笔在纸上画出复杂的几何图形，然后计算它们的面积和周长。 "我总是想要理解事物是如何运作的，"卡帕西后来回忆道，"不仅仅是表面的现象，而是背后的原理。" 1989年，柏林墙倒塌。东欧的政治格局发生了翻天覆地的变化。卡帕西的父母意识到，这是一个改变家庭命运的机会。 1991年，5岁的安德烈跟随父母移民到加拿大多伦多。这次移民彻底改变了他的人生轨迹。在加拿大，计算机不再是奢侈品。 10岁时，安德烈第一次接触到个人电脑。他立即被这个神奇的机器迷住了。 "我记得第一次看到屏幕上的像素时的震撼，"卡帕西说，"我意识到，这些小小的点可以组成任何图像，任何信息。" 他开始疯狂地学习编程。从BASIC到C++，从简单的计算器程序到复杂的图形渲染。但与其他程序员不同，安德烈更关心的不是程序能做什么，而是程序是如何思考的。 "我想要理解计算机是如何'看见'世界的，"他解释道，"这个问题一直困扰着我。" 高中时，安德烈已经是学校里最优秀的数学和计算机科学学生。但他并不满足于解决标准的编程问题。他开始思考更深层的问题：机器能否真正理解图像？算法能否模拟人类的视觉系统？人工智能的本质是什么？这些问题将伴随他一生，并最终成为他学术生涯的核心。 2004年，18岁的安德烈进入多伦多大学，主修计算机科学和数学。在这里，他第一次接触到机器学习的概念。那时的机器学习还很原始，主要依赖手工设计的特征和简单的分类器。但安德烈敏锐地意识到，这个领域即将迎来革命性的变化。 "我有一种直觉，"他后来说，"计算机视觉的未来不在于更聪明的算法，而在于更好的数据表示。" 这个直觉将指引他走向深度学习的前沿。 2009年，多伦多大学。 23岁的安德烈·卡帕西即将完成本科学位。他的成绩优异，有多个研究生院向他伸出橄榄枝。但他选择了斯坦福大学，不是因为名声，而是因为一个人：李飞飞。李飞飞刚刚发布了ImageNet数据集，这是一个包含1400万张标注图像的庞大数据库。她的愿景是让机器学习算法在真实世界的复杂图像上进行训练。 "ImageNet将改变一切，"卡帕西在申请信中写道，"我想要成为这场革命的一部分。" 2011年秋天，卡帕西来到斯坦福，开始了他的博士研究。李飞飞成为了他的导师，这个选择将彻底改变他的学术轨迹。 "飞飞不仅是一个杰出的研究者，"卡帕西后来说，"她更是一个有远见的思想家。她教会了我如何思考大问题。" 在斯坦福的第一年，卡帕西沉浸在计算机视觉的经典文献中。他研究SIFT特征、HOG描述符、支持向量机。但他总感觉缺少了什么。 "这些方法都很聪明，"他在日记中写道，"但它们缺乏优雅。它们像是在用胶带和铁丝修补一个根本性的问题。" 2012年，一切都改变了。 Geoffrey Hinton的团队在ImageNet挑战赛中使用深度卷积神经网络，取得了突破性的成果。错误率从26%骤降到15%。这不仅仅是一个数字的改进，而是一个范式的转变。 "我记得看到那些结果时的震撼，"卡帕西回忆道，"我意识到，我们一直在用错误的方法解决问题。" 卡帕西立即投入到深度学习的研究中。他开始重新思考计算机视觉的基本问题。不是如何设计更好的特征，而是如何让机器自己学习特征。不是如何优化分类器，而是如何构建端到端的学习系统。 2013年，卡帕西发表了他的第一篇重要论文：《Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions》。这篇论文提出了一个革命性的想法：让神经网络不仅能识别图像，还能用自然语言描述图像。 "我们想要建造一个能够'看见'并'说话'的系统，"卡帕西解释道。这个想法听起来简单，但实现起来极其困难。它需要将计算机视觉和自然语言处理结合起来，需要处理两种完全不同的数据模态。卡帕西花了两年时间完善这个系统。他设计了新的神经网络架构，开发了新的训练算法，收集了大量的图像-文本对数据。 2015年，当这个系统能够准确描述复杂图像时，整个学术界都震惊了。 "这是人工智能历史上的一个里程碑，"一位评审员写道，"它证明了机器可以真正理解视觉世界。" 但对卡帕西来说，这只是开始。他意识到，深度学习的潜力远远超出了人们的想象。它不仅能解决计算机视觉问题，还能解决语言理解、语音识别、甚至创造性任务。 "我们正站在一个新时代的门槛上，"他在博士论文的结论中写道，"机器学习将重新定义智能的含义。" 2015年春天，斯坦福大学。博士即将毕业的安德烈·卡帕西面临一个选择：是去工业界追求高薪工作，还是留在学术界继续研究？但他选择了第三条路：教学。李飞飞邀请他共同开发一门新课程：CS231n《视觉识别的卷积神经网络》。 "我们需要培养下一代的AI工程师，"李飞飞说，"而你是最合适的人选。" 卡帕西接受了这个挑战。但他很快发现，教授深度学习比研究深度学习更加困难。 "如何向从未接触过神经网络的学生解释反向传播？"他在准备课程时思考，"如何让抽象的数学概念变得直观易懂？" 卡帕西决定采用一种全新的教学方法。他不会从理论开始，而是从直觉开始。他不会用复杂的数学公式吓唬学生，而是用简单的类比和可视化。 "我想要让每个学生都能感受到深度学习的美丽，"他说。 2016年春天，CS231n首次开课。第一堂课，卡帕西站在讲台上，面对着200多名学生。他没有从传统的机器学习理论开始，而是展示了一张猫的照片。 "这张图片对你来说很简单，"他说，"你立即就能识别出这是一只猫。但对计算机来说，这只是一个由数百万个数字组成的矩阵。我们的任务就是教会计算机如何从这些数字中看到猫。" 这个开场立即抓住了所有学生的注意力。接下来的90分钟里，卡帕西用生动的类比和精美的可视化，解释了神经网络的基本概念。他把神经元比作乐高积木，把反向传播比作河流寻找最短路径。他用动画展示了卷积操作，用交互式图表解释了梯度下降。 "这是我上过的最好的计算机科学课程，"一名学生在课后评价中写道，"卡帕西教授让复杂的概念变得如此清晰和美丽。" 但真正让CS231n成为传奇的，是卡帕西的编程作业设计。他没有让学生使用现成的深度学习框架，而是要求他们从零开始实现神经网络。 "我想要学生们理解每一行代码，"卡帕西解释道，"只有当你能够从头构建一个神经网络时，你才真正理解它。" 第一个作业是实现一个简单的线性分类器。第二个作业是实现一个全连接神经网络。第三个作业是实现卷积神经网络。每个作业都配有详细的说明、可视化工具和自动评分系统。学生们需要花费数十小时调试代码、理解算法、优化性能。 "这些作业比我想象的要困难得多，"一名学生抱怨道，"但当我的神经网络终于能够识别图像时，那种成就感是无法言喻的。" 2017年，斯坦福决定将CS231n的讲座录制并发布到YouTube上。这个决定改变了全球AI教育的格局。突然间，世界各地的学生都能够免费学习最前沿的深度学习知识。视频观看量迅速突破百万，然后是千万。来自印度、中国、巴西、尼日利亚的学生们在评论区分享他们的学习心得。 "CS231n不仅仅是一门课程，"一位来自孟买的学生写道，"它是我进入AI世界的门票。" 卡帕西成为了全球AI教育的偶像。他的讲课风格被无数教师模仿，他的课程设计被世界各地的大学采用。但更重要的是，他培养的学生们开始在工业界发光发热。 OpenAI的核心团队中有多名CS231n的毕业生。 Google Brain、DeepMind、Tesla的AI部门都有CS231n校友的身影。 "安德烈不仅仅是一个老师，"李飞飞评价道，"他是一个启蒙者。他启蒙了整整一代AI工程师。" 2015年12月，旧金山。一群硅谷的精英聚集在一起，讨论人工智能的未来。参与者包括埃隆·马斯克、山姆·奥特曼、彼得·蒂尔、里德·霍夫曼。他们都意识到，人工智能即将迎来重大突破。但他们也担心，这种强大的技术可能被少数大公司垄断。 "我们需要确保AI的发展造福全人类，"马斯克宣布，"而不是少数人。" 于是，OpenAI诞生了。这是一个非营利组织，致力于开发安全、有益的人工智能。创始团队需要招募世界上最优秀的AI研究者。安德烈·卡帕西是他们的首选目标之一。 "安德烈代表了AI研究的最高水准，"山姆·奥特曼说，"更重要的是，他有着纯粹的科学理想主义。" 2016年6月，卡帕西加入了OpenAI。他离开了斯坦福的舒适环境，来到旧金山的一个小办公室。这里没有大学的稳定资助，没有终身教职的保障。但这里有一群志同道合的研究者，和一个改变世界的梦想。 "我想要参与构建真正的人工智能，"卡帕西解释他的选择，"而不仅仅是研究它。" 在OpenAI的早期日子里，团队规模很小，只有十几个研究员。每个人都身兼数职：研究员、工程师、产品经理。卡帕西主要负责计算机视觉和多模态学习的研究。他的第一个项目是开发一个能够玩Atari游戏的AI系统。这听起来很简单，但实际上极其复杂。 AI需要从像素级的视觉输入中学习游戏规则，制定策略，做出决策。 "这是一个完美的测试平台，"卡帕西说，"它结合了视觉理解、序列学习和决策制定。" 经过几个月的努力，他们的系统能够在多个Atari游戏中达到人类水平的表现。但卡帕西并不满足于此。他开始思考更大的问题：如何让AI理解真实世界的复杂性？ 2017年，卡帕西启动了一个雄心勃勃的项目：Universe。这是一个通用的AI训练平台，能够让AI在数千种不同的环境中学习。从简单的网页游戏到复杂的3D模拟器，从文本编辑器到图像处理软件。 "我们想要创造一个AI的健身房，"卡帕西解释道，"让AI能够在各种任务中锻炼和成长。" Universe项目展示了卡帕西思维的广度和深度。他不仅仅关注技术细节，更关注AI发展的大方向。他相信，真正的人工智能必须具备通用性，必须能够适应各种不同的环境和任务。但在OpenAI的两年里，卡帕西也感受到了理想与现实的冲突。研究需要大量的计算资源，而计算资源需要资金。非营利组织的资金来源有限，很难与Google、Facebook等大公司竞争。 "我们有最好的想法，但我们缺乏执行这些想法的资源，"卡帕西在日记中写道。 2017年底，一个新的机会出现了。埃隆·马斯克邀请卡帕西加入特斯拉，领导自动驾驶技术的开发。这是一个艰难的选择。离开OpenAI意味着放弃纯粹的研究自由，但加入特斯拉意味着能够将AI技术应用到真实世界的问题上。 "我想要看到AI技术真正改变人们的生活，"卡帕西最终做出了决定，"而自动驾驶是最有可能实现这个目标的领域。" 2018年1月，卡帕西正式加入特斯拉，担任AI总监。他即将面临职业生涯中最大的挑战：让汽车学会像人类一样驾驶。 2018年1月，加州帕洛阿尔托。安德烈·卡帕西走进特斯拉总部，开始了他职业生涯中最具挑战性的章节。埃隆·马斯克亲自迎接了他。 "安德烈，我需要你帮我解决一个问题，"马斯克直截了当地说，"如何让汽车像人类一样看见世界？" 这个问题听起来简单，但实际上极其复杂。当时的自动驾驶行业主要依赖激光雷达（LiDAR）技术。 Waymo、Uber、Cruise等公司都在车顶安装昂贵的激光雷达传感器。但马斯克有一个激进的想法：仅使用摄像头实现自动驾驶。 "人类只用两只眼睛就能驾驶，"马斯克论证道，"为什么汽车需要激光雷达？" 这个观点在自动驾驶行业引起了巨大争议。大多数专家认为这是不可能的，甚至是危险的。激光雷达能够精确测量距离，在黑暗和恶劣天气中工作。而摄像头容易受到光照、天气、遮挡的影响。 "马斯克的纯视觉方案是一个技术死胡同，"一位Waymo的工程师公开批评道。但卡帕西看到了不同的可能性。 "人类视觉系统是地球上最复杂、最精密的信息处理系统，"他在第一次团队会议上说，"如果我们能够复制它，我们就能超越任何传感器的组合。" 卡帕西开始重新设计特斯拉的自动驾驶系统。他抛弃了传统的模块化方法，采用了端到端的深度学习架构。不是分别处理感知、定位、规划、控制，而是用一个统一的神经网络处理所有任务。 "我们要让神经网络直接从像素到方向盘，"卡帕西解释道。这个想法在特斯拉内部也引起了争议。传统的汽车工程师习惯于模块化、可解释的系统。而卡帕西提出的方案是一个巨大的"黑盒子"。 "如果系统出错了，我们怎么知道原因？"一位工程师质疑道。 "如果系统是正确的，我们为什么需要知道原因？"卡帕西反问道。为了实现这个愿景，卡帕西需要解决三个关键问题：数据、计算、架构。首先是数据问题。传统的机器学习依赖人工标注的数据集。但自动驾驶需要处理无穷无尽的边缘情况。卡帕西的解决方案是利用特斯拉车队本身。 "我们有超过100万辆特斯拉在路上行驶，"他说，"它们就是我们的数据收集器。" 特斯拉开发了一套自动数据标注系统。当车辆遇到困难情况时，系统会自动记录视频片段。然后用众包的方式对这些片段进行标注。这创造了世界上最大的真实世界驾驶数据集。其次是计算问题。训练大型神经网络需要巨大的计算资源。卡帕西说服马斯克投资建设一台超级计算机。 "我们需要世界上最强大的AI训练集群，"他论证道。 2021年，特斯拉的Dojo超级计算机上线。它拥有超过1万个GPU，计算能力达到1.1 exaflops。这使得特斯拉能够训练前所未有的大型神经网络。最后是架构问题。卡帕西设计了一个名为HydraNet的多任务神经网络。它能够同时处理目标检测、深度估计、语义分割、运动预测等多个任务。 "我们不是在训练多个专门的网络，"卡帕西解释道，"而是在训练一个通用的视觉智能系统。" 2019年，特斯拉发布了全自动驾驶（FSD）测试版。虽然还不完美，但它展示了纯视觉方案的巨大潜力。汽车能够在复杂的城市环境中导航，处理红绿灯、行人、自行车。 "这是自动驾驶历史上的一个里程碑，"一位行业分析师评论道，"特斯拉证明了视觉方案是可行的。" 但争议依然存在。批评者指出，FSD系统仍然会犯错误，有时甚至是危险的错误。他们质疑，仅凭摄像头是否真的足够安全。 "我们不是在追求完美，"卡帕西回应道，"我们是在追求比人类更好。而人类驾驶员每年造成130万人死亡。" 2022年7月，卡帕西宣布离开特斯拉。他在Twitter上写道："这是一个艰难的决定，但我想要回到我的第一热爱：AI研究和教育。" 他在特斯拉的四年半时间里，彻底改变了自动驾驶的技术路线。他证明了纯视觉方案不仅可行，而且可能是最优的解决方案。更重要的是，他展示了深度学习在真实世界应用中的巨大潜力。 "安德烈在特斯拉的工作将被载入史册，"马斯克在他离职时评价道，"他重新定义了机器如何看见世界。" 2022年8月，旧金山。安德烈·卡帕西重新走进OpenAI的办公室。六年过去了，这里已经发生了翻天覆地的变化。曾经的小团队已经成长为数百人的组织。曾经的非营利理想已经演变为商业现实。但最大的变化是技术本身。 OpenAI已经从一个研究实验室转变为AI革命的引领者。 "欢迎回家，安德烈，"山姆·奥特曼迎接他，"我们有很多工作要做。" 卡帕西回到OpenAI时，GPT-3已经震惊了世界。这个拥有1750亿参数的语言模型展示了前所未有的能力。它能够写诗、编程、翻译、推理。它让人们第一次真正相信，通用人工智能可能即将到来。但OpenAI的团队知道，GPT-3只是开始。他们正在开发GPT-4，一个更大、更强、更智能的模型。卡帕西的任务是帮助优化GPT-4的训练和部署。 "我们正站在历史的转折点上，"卡帕西在重新加入后的第一次团队会议上说，"我们有机会创造真正改变世界的技术。" 在OpenAI的这段时间里，卡帕西主要专注于两个方面：模型优化和安全对齐。模型优化涉及如何让GPT-4更高效、更稳定、更可靠。这需要深入理解Transformer架构的每一个细节。卡帕西利用他在特斯拉积累的大规模系统经验，帮助团队解决了许多技术难题。 "安德烈有一种独特的能力，"一位同事评价道，"他能够从理论和实践两个角度理解复杂系统。" 安全对齐则是一个更加复杂的问题。如何确保强大的AI系统按照人类的价值观行事？如何防止AI系统产生有害或偏见的输出？这些问题没有标准答案，需要大量的实验和迭代。卡帕西参与了RLHF（人类反馈强化学习）技术的开发。这是一种让AI系统从人类偏好中学习的方法。 "我们不仅要让AI变得聪明，"卡帕西说，"更要让它变得善良。" 2022年11月30日，OpenAI发布了ChatGPT。这个基于GPT-3.5的对话系统立即引爆了全球。在短短两个月内，用户数量突破1亿。人们第一次体验到了真正智能的AI助手。 "ChatGPT不仅仅是一个产品，"卡帕西观察道，"它是一个文化现象。它改变了人们对AI的认知。" 但成功也带来了新的挑战。随着ChatGPT的普及，关于AI安全、AI伦理、AI监管的讨论变得更加激烈。政府开始关注AI的发展，媒体开始报道AI的风险。 "我们创造了一个强大的工具，"卡帕西反思道，"现在我们必须确保它被正确使用。" 2023年2月，卡帕西再次宣布离开OpenAI。这次离开更加出人意料，因为正值公司最辉煌的时刻。 "我想要回到我的根本使命，"他在离职信中写道，"教育和启发下一代AI研究者。" 在OpenAI的第二段经历让卡帕西见证了AI从实验室走向大众的历史性时刻。他参与了GPT-4的开发，见证了ChatGPT的诞生。更重要的是，他深刻理解了AI技术的巨大潜力和责任。 "我们正在创造一种新的智能形式，"他在离职演讲中说，"这不仅是技术挑战，更是哲学挑战。" 2024年2月，推特。安德烈·卡帕西发布了一条看似随意的推文： "我越来越多地进行'vibe coding'——与AI对话式编程，依靠直觉和感觉，而不是严格的规划。这感觉像是编程的未来。" 这条推文引发了程序员社区的激烈讨论。什么是"vibe coding"？这是编程的进步还是倒退？它会取代传统的软件开发方法吗？卡帕西的这个概念迅速传播，成为了2024年最热门的编程话题之一。 "Vibe coding不是一种新的编程语言或框架，"卡帕西在后续的解释中写道，"它是一种新的编程哲学。" 传统的编程需要程序员精确地指定每一个步骤。你需要定义变量、设计算法、处理异常、优化性能。这是一个严格、逻辑、线性的过程。但vibe coding不同。它更像是与一个智能助手的对话。你描述你想要什么，AI帮你实现。你提供高层次的意图，AI处理底层的细节。 "这就像是从汇编语言到高级语言的转变，"卡帕西类比道，"我们正在抽象化编程的复杂性。" 卡帕西开始在YouTube上发布vibe coding的演示视频。在一个视频中，他用自然语言描述了一个想法： "我想要一个能够分析股票价格趋势的工具。" 然后，他与Claude AI进行对话，逐步完善这个想法。 AI建议使用哪些数据源，推荐合适的算法，甚至生成完整的代码。整个过程流畅自然，就像两个程序员在讨论问题。 "这不是在写代码，"卡帕西说，"这是在思考代码。" 但vibe coding也引发了争议。传统的程序员担心这会降低代码质量。他们认为，不理解底层实现的程序员无法写出高质量的软件。 "这是编程技能的退化，"一位资深开发者批评道，"我们正在培养一代不会真正编程的程序员。" 卡帕西对这些批评有不同的看法。 "每一次编程抽象的提升都会引发类似的担忧，"他回应道，"从机器语言到汇编语言，从汇编语言到高级语言，从高级语言到框架。但每一次抽象都让我们能够解决更复杂的问题。" 他认为，vibe coding不会取代传统编程，而是会补充它。对于原型开发、快速实验、创意探索，vibe coding是理想的。对于系统级编程、性能优化、安全关键应用，传统方法仍然必要。 "我们不是在替换工具，"卡帕西说，"我们是在扩展工具箱。" 2024年下半年，主要的AI公司都开始推出vibe coding工具。 GitHub Copilot、Claude Artifacts、Cursor AI都采用了对话式编程界面。程序员开始尝试这种新的工作方式。一些人发现它极大地提高了生产力。另一些人则觉得它缺乏精确性和控制力。 "Vibe coding就像是编程界的印象派绘画，"一位用户评论道，"它不追求精确的细节，而是追求整体的感觉和氛围。" 卡帕西继续推广这个概念。他在会议上演讲，在博客中写作，在社交媒体上讨论。他相信，vibe coding代表了人机协作的未来。 "我们正在进入一个新的时代，"他说，"人类提供创意和直觉，AI提供执行和优化。这种合作将释放前所未有的创造力。" 但对卡帕西来说，vibe coding不仅仅是一种编程方法。它更是一种哲学态度：相信直觉，拥抱不确定性，享受创造的过程。 "编程应该是快乐的，"他说，"它应该像写诗一样，充满灵感和惊喜。" 这种诗意的编程观念，正是卡帕西独特魅力的体现。他不仅是一个技术专家，更是一个思想家和艺术家。 2024年7月，推特。安德烈·卡帕西发布了一条改变他人生轨迹的推文： "我正在创办Eureka Labs，一家'AI原生'教育公司。我们的目标是创造AI教师，让任何人都能学习任何东西。" 这个宣布震惊了整个AI社区。卡帕西放弃了在大公司的高薪职位，选择重新创业。而且，他选择的不是最热门的AI应用领域，而是教育。 "为什么是教育？"记者问他。 "因为教育是人类最重要的活动，"卡帕西回答，"它决定了我们的未来。" Eureka Labs的愿景是革命性的：创造个性化的AI教师，为每个学习者提供定制化的教育体验。不再是一对多的传统课堂，而是一对一的智能辅导。不再是标准化的课程内容，而是适应性的学习路径。 "想象一下，每个人都有一个像苏格拉底一样的老师，"卡帕西描述他的愿景，"一个能够理解你的学习风格、适应你的节奏、激发你的好奇心的AI导师。" 这个想法的灵感来自卡帕西多年的教学经验。在斯坦福教授CS231n时，他发现每个学生的学习需求都不同。有些学生需要更多的数学背景，有些需要更多的编程练习。有些学生喜欢视觉化的解释，有些偏好抽象的理论。但传统的课堂教学无法满足这种个性化需求。 "一个老师面对300个学生，不可能为每个人定制内容，"卡帕西说，"但AI可以。" Eureka Labs的第一个产品是一个AI编程导师。它能够根据学习者的水平和目标，生成个性化的编程课程。如果你是初学者，它会从基础概念开始。如果你有经验，它会直接进入高级主题。如果你在某个概念上遇到困难，它会提供额外的解释和练习。 "这不是一个静态的课程，"卡帕西解释道，"这是一个动态的、适应性的学习伙伴。" 但创造AI教师比想象中更困难。教学不仅仅是传递信息，更是激发理解。一个好的老师知道何时推进，何时放慢。知道如何鼓励学生，如何纠正错误。知道如何让抽象的概念变得具体，让复杂的问题变得简单。 "我们不是在构建一个搜索引擎，"卡帕西说，"我们是在构建一个智能的、有同理心的教育伙伴。" 为了实现这个目标，Eureka Labs开发了一套新的AI训练方法。他们收集了大量的教学对话数据，分析了优秀教师的教学模式。他们研究了认知科学和教育心理学的最新成果。他们甚至邀请了世界各地的优秀教师参与AI系统的训练。 "我们想要将人类最好的教学智慧编码到AI中，"卡帕西说。 2024年底，Eureka Labs发布了第一个AI编程导师的测试版。早期用户的反馈非常积极。 "这就像有一个24小时在线的私人教师，"一位用户评价道，"它比我遇到过的任何在线课程都要好。" 但卡帕西的野心不止于编程教育。他想要创造能够教授任何学科的AI导师：数学、物理、历史、文学、艺术。 "知识是相互连接的，"他说，"一个真正智能的教师应该能够帮助学生理解这些连接。" Eureka Labs的长期愿景是创造一个全球性的AI教育平台。让世界上任何地方的任何人都能接受最高质量的教育。消除地理、经济、语言的教育障碍。 "教育是人类最基本的权利，"卡帕西说，"AI可以让这个权利真正普及。" 但这个愿景也面临着挑战。如何确保AI教师的准确性和可靠性？如何处理不同文化和价值观的差异？如何平衡个性化和标准化的需求？这些问题没有简单的答案。但卡帕西相信，通过不断的实验和改进，这些问题都能得到解决。 "我们正在开创一个新的教育时代，"他说，"这不会一蹴而就，但它值得我们为之奋斗。" 2024年秋天，旧金山。安德烈·卡帕西坐在Eureka Labs的办公室里，面前是三台显示器。左边的屏幕显示着复杂的神经网络架构图。中间的屏幕运行着训练代码，损失函数曲线缓缓下降。右边的屏幕是一个文本编辑器，里面写着他的最新博客文章。这个场景完美地概括了卡帕西的工作方式：技术与人文的完美结合。 "编程对我来说不仅仅是工作，"卡帕西在一次采访中说，"它是一种表达方式，一种艺术形式。" 这种对编程的诗意理解，让卡帕西在技术界独树一帜。他不仅关心代码的功能，更关心代码的美感。他相信，优雅的代码不仅更容易理解，也更容易维护和扩展。 "好的代码就像好的诗歌，"他说，"每一行都有其存在的理由，每一个字符都恰到好处。" 这种美学观念体现在他的所有工作中。在CS231n的课程设计中，他追求概念解释的清晰和优雅。在特斯拉的神经网络架构中，他寻求简洁和高效的平衡。在OpenAI的模型优化中，他关注数学的美丽和实用性的统一。 "技术和艺术从来不是对立的，"卡帕西说，"最好的技术往往具有艺术的品质。" 卡帕西的这种哲学深深影响了他的学生和同事。许多人从他那里学到的不仅仅是技术知识，更是一种思维方式：如何用美学的眼光看待技术问题。如何在复杂性中寻找简洁性。如何在抽象中发现具体的美丽。 "安德烈教会了我，编程可以是一种冥想，"一位前学生说，"当你真正理解一个算法时，你会感受到一种纯粹的快乐。" 但卡帕西的哲学不仅限于技术层面。他对AI的发展有着深刻的人文思考。他担心AI可能带来的社会影响，关心技术发展的伦理问题。 "我们不仅要问AI能做什么，"他说，"更要问AI应该做什么。" 在特斯拉工作期间，卡帕西经常思考自动驾驶的道德问题。如果汽车必须在两个行人之间做出选择，它应该如何决定？如果系统不确定前方是否有障碍物，它应该如何行动？这些问题没有标准答案，但它们必须被认真考虑。 "技术不是中性的，"卡帕西说，"每一个算法都体现了设计者的价值观。" 在OpenAI的工作中，卡帕西参与了AI安全和对齐的研究。他相信，随着AI系统变得越来越强大，确保它们与人类价值观一致变得越来越重要。 "我们正在创造一种新的智能形式，"他说，"我们有责任确保这种智能是善良的。" 卡帕西的人文关怀也体现在他对教育的热情上。他相信，教育是解决社会不平等的最有效方式。通过AI技术，可以让高质量的教育变得更加普及和可及。 "知识应该是免费的，"他说，"AI可以帮助我们实现这个理想。" 但卡帕西也意识到，技术本身不能解决所有问题。它需要与人文精神、社会责任、伦理考量相结合。 "我们需要的不仅仅是更聪明的AI，"他说，"我们需要更智慧的AI。" 这种智慧不仅体现在技术能力上，更体现在对人类需求的理解上。体现在对社会影响的考虑上。体现在对未来责任的承担上。 "真正的人工智能不是模仿人类，"卡帕西思考道，"而是增强人类。它应该让我们变得更好，而不是取代我们。" 这种哲学观念指导着卡帕西的所有工作。从技术研究到产品开发，从教学活动到创业实践。他始终坚持一个原则：技术应该服务于人类的福祉。 "我们正在塑造未来，"他说，"我们有责任确保这个未来是美好的。" 2024年12月，斯坦福大学。 38岁的安德烈·卡帕西重新站在熟悉的讲台上。台下坐着新一代的AI研究者，他们的眼中闪烁着与当年的卡帕西同样的好奇光芒。 "十年前，我站在这个讲台上学习深度学习，"卡帕西开始他的演讲，"今天，我想和你们分享我学到的最重要的一课：永远保持学习者的心态。" 演讲结束后，学生们围绕着卡帕西，提出各种问题。关于技术的，关于职业的，关于人生的。卡帕西耐心地回答每一个问题，就像他在CS231n课堂上做的那样。 "这就是我想要的生活，"他在日记中写道，"永远学习，永远教学，永远保持对世界的好奇。"

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5天前

如果觉得用Claude Code太折腾（经常被封）。真心推荐Augment，不仅有GUI界面，也提供Cli的auggie。既可以用来编程，也可以用来写文章。内置有搜索工具，让AI搜资料，再用自己的写作提示词写文章。

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1109 条信息

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5天前

现在读书，读文章，看视频，经常有种感觉，这些内容本身可能不重要。都是为了给大脑提供上下文，激发思考和行动的。

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5天前

这个产品有点意思啊！好像是自己体验过的第一个写作Agent。目标是写出有病毒传播能力的文章。会联网，会思考，也有基础的故事写作套路。还会生成多个视角草稿让用户选择对比。值得深入探索。地址见评论区

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5天前

a16z对AI视频生成模型发展趋势的观点，非常认同。 1. 审美更重要回望绘画史，17—18世纪静物与肖像画，“逼真度”上登峰造极，评判指标从“像不像”转为“好不好看”。当写实达到极致，人类开始争论的是审美与风格。 2. 没有任何一个视频AI模型能在全维度做到SOTA。 Veo 3强在物理一致性、复杂运动与音画同步 Sora 2强在“自动导演”，从短提示词生出脚本、多镜头、甚至“可社交传播的梗”。阿里的Wan，开源视频模型， LoRA 风格与运动生态强，生成特定审美或特效。 Grok，偏动漫与动画的便宜快速生成。字节的Seedance Pro，擅长单次生成多镜头场景。 Hedra，角色长段落对话生成很稳定。 3. 端到端产品才是是真正杠杆，非模型能力现在AI视频创作，要在多个模型与编辑器中切换。比如一次家具布景，需要在 Ideogram（文生图与字体/视觉设计）、nano-banana（风格与局部编辑）、Veo 3（视频生成）之间转换. 为一个现有视频添加产品周边。又要在 nano-banana、Hedra 与 Krea、Kapwing（编辑套件）中切换。拼端到端体验的时代 Fal 与 Replicate 提供视频AI云托管，Krea 以编辑形态把不同模型纳入同一工作流。 Runway 推出可编辑机位、续帧生成、跨段风格迁移、天气与物体的增删。 Sora Storyboard让人用分镜式的方式精确指定动作序列。 Veo 3.1的更新几乎全部围绕音视频的可控性，而非底层模型性能的提升。 4. 垂直市场深挖通用模型能力进步慢时，垂直场景机会大幅上升。比如，谁能成为“家居布景的首选引擎”？谁能在“营销短片的角色一致性”与“镜头衔接”上做出稳定工业流程？谁又能把“便宜快速生成动漫风格”变成设计团队的日常生产力？做到从提示工程、角色持续性、镜头管理、音画控制。实现跨模型编排与一次性交付。那才是真正的产品护城河。成为“编排优势模型” 在视频AI中，性能只是底座，编排才是引擎。 5. 编排优势模型的三层结构第一层是“能力供给”：不同模型在不同维度具有最优子解（物理、运动、角色、长段落、动漫、速度/成本）。第二层是“流程复用”：为具体任务建立稳定的链路，把能力从“可用”变为“可复用”，再到“可规模化复用” 例如以分镜为骨架，以角色嵌入为约束，以镜头衔接为节拍，以音画控制为边界。第三层是“产品封装”：把复杂的编排隐藏在一体化的产品体验之下，让用户轻松实现一个场景、一段剧情、一种风格。而不是让用户折腾一个模型、一段提示、一次风格迁移。竞争力的真正来源不再是“谁的模型更强一点”。而是“谁的系统更合用、谁的交付更确定”。不在于证明自己“更强”，而在于让他人“更容易变强”。

AI视频井喷：Midjourney领跑，多模态混战· 286 条信息

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5天前

a16z一篇文章总结的各个视频模型优势

AI视频井喷：Midjourney领跑，多模态混战· 286 条信息

#a16z #视频模型 #优势总结

5天前

为什么有了AI，人反而变的更忙了？ 1. 工作时间无限延长人会要恢复精力、动力，所以要停止工作，休息。 AI不会休息，能随时待命，一致生成代码、想法和设计。历史上，电灯将 “可以工作”（can work）变成“应该工作”，从而延长了白天。。现在AI更狠，直接延长“工作日”。电灯延长了白天，AI延长了工作日。 2. 自我PUA，全天的压力 AI带来的落后感，焦虑啊。 “如果我没有在跟AI对话，输入提示词，都在落后”。有些人，也会因为没用光AI工具的token，感到浪费和内疚。不断对自己施加压力，要求自己去“提示、迭代和改进”。 AI这种“超强”工具，创造了一种保持工作的“存在义务”。让人想驱动AI一直运转。 3. 新的社会期望历史上，技术进步，总会将新能力转化为必须达到的社会期望。大家一起追求“超高生产力循环”，形成过度工作。休息不是罪恶，不是软弱。真正的创新源于反思，而非精疲力尽。这篇文章观点值得反思。

#AI焦虑 #工作时间延长 #生产力循环 #过度工作 #技术进步

5天前

看图学AI绘图提示词

#AI绘图 #提示词 #技术教程

5天前

世界最大的播客平台：YouTube。国内最大的播客平台：小宇宙 + B站？

#播客平台 #YouTube #小宇宙 #B站 #国内

6天前

聊到白噪音，突然发现自己和好几个朋友都更喜欢雨声。问下AI，好像有点道理。

#白噪音 #雨声 #AI #朋友

6天前

用自己的声音唱任何歌曲，解救五音不全！制作过程分享： 1. kits在线录音或上传纯唱歌音频克隆音色 2. kits上传任意歌曲，克隆人声唱歌部分 3. 原始歌曲用vocalremover .org 去人声，保留音乐 4. 把kits做好的人声+纯音乐导入剪映，合成音乐改天写个详细教程

#AI音乐 #声音克隆 #Kits AI #音乐制作 #教程分享

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