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4周前

买了一本机器人设计的新书，读了一章。作者分享了三件趣事：作者在 pepper 团队的时候，pepper 每次重启都很艰难，工程师们每次都为它加油打气，看到他启动时欢呼雀跃，原来人类帮助机器人时，也会产生快乐。 pepper 去法国的时候，因为语言没设置好，只能拥抱，法国人对机器人本来有一些距离感，但看到pepper求拥抱的时候，都会主动去拥抱，而且还有人会亲吻 pepper。养老院的老人觉得pepper回答问题不对也没关系，但希望pepper的手是温暖的。因为那是他们倾诉和陪伴的伙伴。因此作者离开了pepper的团队，去做一个虽然不能提高人类效率，但却能让人类幸福的机器人。也就是后来的 lovot 。

#机器人 #Pepper #趣事 #人机互动

4周前

上周帮藏师傅定制了他的 AI 音色。于是本周的藏师傅 AIGC 周刊，你可以听到藏师傅声音的AI播客版本了

#AI音色 #藏师傅 #AIGC周刊 #AI播客

4周前

最近对小红书上的程序员群体有了一些画像三个词：眼高手低嘴臭

#小红书 #程序员 #画像 #眼高手低 #嘴臭

4周前

「在 50 岁那年，我发现自己进入了一个美妙的成长爆发期。」你永远可以体会成长的美妙。即便过了35岁。

#成长 #35岁 #50岁 #人生阶段

4周前

经济学人报道 AI 正在杀死 Web 搜索流量下降 15% 其中健康领域的搜索下降最多，超过 40%

#AI #Web #搜索流量下降 #健康领域

4周前

今天让 Agent 跑了10个任务，总共消耗不到20美金，平均一个任务2美金而几个月前，一个任务的价格就超过10美金短短几个月，性价比是5倍的提升期待年底的时候 20 美金能跑 20 个任务。

#agent #任务成本 #性价比提升 #成本降低

4周前

特别是第5点，用文件系统解决了大模型的上下文问题，让Agent拥有无限记忆和灵活操作能力。文件系统是人类文明最伟大的发明之一。让 Agent 能用文件系统作为记忆存储，是Manus团队最大的发明之一。为什么用文件系统？传统AI Agent最大的问题是“记性差”——上下文窗口再大，也有极限。比如128K tokens听起来很大，但遇到复杂任务、长文档、网页、PDF，分分钟就爆了。而且，长上下文不仅贵，还会让模型“迷糊”，性能下降。 Manus的思路是：既然大脑（上下文）装不下，就用“硬盘”——也就是文件系统，来当外挂记忆！文件系统的创新用法 1. 无限扩展的记忆文件系统没有上下文窗口的限制，Agent可以随时把重要信息写进文件，需要时再读出来。比如，遇到大文档、复杂网页，Agent只要记住文件路径或URL，内容可以随时查，不用全塞进上下文。 2. 结构化、分层管理文件系统天然支持分层、分类。Agent可以把不同任务、不同阶段的信息分门别类地存储，像人类整理文件夹一样，查找和管理都很高效。 3. 可恢复的压缩 Manus的压缩策略很巧妙：不是简单丢弃信息，而是“可恢复”——比如只保留网页的URL，内容需要时再拉回来。这样既节省上下文空间，又不会丢失关键数据。 4. Agent间共享与版本控制虚拟文件系统还能让多个Agent共享信息，像团队协作一样。还可以支持版本控制，记录每一步的变化，方便回溯和纠错。 5. 让Agent学会“用文件” Manus的Agent不只是被动存取文件，而是主动学会用文件来规划任务、记录进度、复述目标。比如，Agent会自动生成文件，随着任务推进不断更新，把目标“复述”到上下文末尾，防止“迷失在中间”。 Manus团队认为，文件系统其实是AI Agent的“外部化记忆”。模型不用什么都记在脑子里，而是像人类一样，学会查资料、做笔记、整理档案。这样，Agent就能处理更复杂、更长远的任务，甚至有点像“神经图灵机”——把短期记忆和长期记忆结合起来。未来如果有更高效的序列模型（比如State Space Model），配合文件系统这种外部记忆，AI Agent的能力会有质的飞跃。

#大模型Agent #文件系统 #上下文窗口 #记忆存储 #Manus团队

4周前

当 Agent 跟你要密钥。。。

#agent #密钥 #安全 #风险

4周前

今天在用 ChatGPT Agent 的任务来测试 MiniMax Agent 和 Manus 相比几个月前 Manus 刚刚发布，今天的 Agent 进步已经很大了很多人说 ChatGPT Agent 生成的 PPT 是真的 PPT，其他 Agent 的 PPT 是 html... 但我想说，这其实已经是非常过时的固有印象了今天 Manus 和 MiniMax Agent 的 PPT，都是真的 PPT，可以下载可以编辑可以商用，还支持模板。比 OpenAI 领先太多了。

4周前

我觉得我们的产品已经足够简单了用户还是真诚求问：有没有教程？这就是真实的世界现在的 AI 已经比以前的工具简单多了但依然还是不够简单依然需要很多教程其实 Flomo 就是这样的已经是最简单的笔记形态了但在教程方面是做的最好的

#教程 #简单 #用户 #AI #产品

4周前

Manus 团队发布 Blog，解密上下文工程实践这是花了用几千万美元学费，实际各种踩坑，才得到了一些反共识的经验非常宝贵 1. 上下文工程比“从头造轮子”更香 Manus团队一开始就决定：别自己训练大模型，直接用现成的模型，把精力放在“怎么喂模型好吃的上下文”上。这样产品能快速迭代，模型升级了，产品也能跟着飞。 2. KV缓存命中率，省钱又提速的秘密武器 KV缓存就像“记忆力外挂”。只要上下文前缀不变，模型能复用之前的计算，推理又快又省钱。比如，缓存命中时的成本能比没命中便宜10倍！所以，团队拼命想办法让上下文“长得一样”，别乱动。 3. 上下文只加不改，别乱动历史就像写日记，不能回头改昨天的内容。只往后追加新内容，这样缓存才不会失效。哪怕是小小的时间戳变化，也会让缓存白搭。 4. 工具多了别乱删，掩码比删除更聪明 Agent能用的工具越来越多，像超市货架一样。以前想着动态加减工具，结果缓存全失效，模型还晕头转向。后来学聪明了：工具都留着，用“掩码”让模型只看到该用的那几个，其他的暂时“隐身”。 5. 文件系统是超级外挂记忆上下文窗口再大也有极限，怎么办？Manus直接把文件系统当成“外挂大脑”，模型需要啥就去文件里找。这样任务再复杂也不怕，信息随时能查回来。 6. 错误要留下，别急着擦屁股 Agent犯错很正常，别急着把错误删掉。把“走过的弯路”留在上下文里，模型下次看到就能学乖，不会老是踩同一个坑。 7. 少样本提示别太单一，适当加点花样如果上下文里全是一样的例子，模型容易“套路化”，一直重复同样的操作。Manus会故意加点小变化，让模型保持新鲜感，避免陷入“机械式”决策。

#Manus团队 #上下文工程 #大模型 #KV缓存 #经验总结

1个月前

今天看到一个数据说中国的自媒体创作者人数已经超过一亿了不知道统计口径如果准确的话照这个趋势中国创作者的人数很快要超过白领了这不仅让人思考什么是工厂，什么是工人定义是不是已经变了？

#自媒体 #创作者 #中国 #就业 #定义

1个月前

首个直播扩散 (LSD) AI 模型 MirageLSD 发布输入任何视频流，从相机或视频聊天到计算机屏幕或游戏并实时将其转换为您想要的任何世界 < 40ms 延迟互动式游戏和视频的时代要来了。游戏和视频的界限也越来越模糊了。

#AI模型 #直播扩散 #实时转换 #低延迟 #互动游戏

1个月前

一边狂喷 Manus 一边狂吹 OpenAI Agent 的人是怎么理性思考的。。。很好奇

#OpenAI Agent #Manus #人工智能 #技术对比 #观点争议

1个月前

昨晚 OpenAI 推出了自家的 Manus... 作为价格屠夫，OpenAI 应该能把 Agent 的价格卷到平民可用。属于非常好的事情。

OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 329 条信息

#OpenAI #agent #价格 #平民可用

1个月前

很多投资人发现，一款产品爆火之后，他们的老板就想投资。于是投资人都会问创业者一个问题：你们准备怎么爆火？且不论这里面颠倒混乱的因果关系吧这确实是一个值得思考的问题而且还真的有人分享这个方法论让我们做一个深度学习！

1个月前

130000 followers 成就达成🎉 从12w到13w中间花了5个月感觉明显慢下来了不知道是AI行业慢了还是我慢了

1个月前

ListenHub 的付费会员现在可以定制音色了。归藏老师已经用上了。尊贵的付费会员有需要的私我享受1对1定制服务。

1个月前

不得不佩服。。。老马还是剑走偏锋生生地从 CAI 的用户群体里抢到了一波用户

1个月前

Runway 发布 Act-Two，加入头部、面部表情的跟踪。能完成更多电影级的视频制作需求。

1个月前

智能语音输入法 Willow 拿下 4.2m 的天使轮投资。正在构建基于语音的操作系统。 TNT 在今天已经成为可能。

1个月前

最近 a16z 投资的面试作弊软件 cluely 爆火之后有人看不下去了，开发了一个更好的、开源的、隐私优先的替代方案 clueless 营销太火是会反噬的，不过也不重要了，1500万美金已经到手了

1个月前

AI 圈子和大众之间的 gap，如隔山海。有一次快刀青衣老师邀请我去得到直播分享一下多维表格的使用心得。我讲了十分钟之后，感觉没太多反馈，这时候看到了直播间用户直击灵魂的提问：什么是多维表格？我们所习以为常的事物，在大多数人的脑海里，尚未建立概念。还好我为这场直播邀请了 KA21 群的包工头吴熳老师。她给大家完整地演示了，如何从百度搜索进入多维表格、如何注册、如何新建、如何复制模板，修改字段。直播间的观众们终于看明白了。但那个提问至今常常萦绕在我脑海。 AI 圈子和大众之间的 gap，如隔山海。最基础最重要的东西，往往最容易被忽略。飞书团队也发现了这个问题。今年飞书的多维表格终于支持了钉钉和企业微信。格局打开，月活也即将突破1000万了。不过说到多维表格，它真正的野心是：表格即应用。未来我们搭建一个应用的方式，也许除了 Coding，还有多维表格的 AI 搭建助手。这是用应用模式搭建的一个管理界面，谁能想到它的背后是一个飞书多维表格呢？

1个月前

昨天我的脑子里又冒出一条暴论今年这股 Agent 的风潮快要过去了今天做产品处于一个无比真实的情境你做出好东西，让很多人受益，自然会获得口碑与付费而 Agent ，仍然是个科技和投资的概念而所有的 Agent 产品，几乎都在做一样的事情 60 分的深度研究 60 分的 PPT 60 分的 AI播客 ... 能做出来，但又做的不够好一切最终都会价值回归，软件也不例外最重要的是模型，还是得往前走

1个月前

最近听英文播客真是打开了新世界的大门嘉宾推荐了一本书叫《How to Get Rich》（如何变得富有）。书名是直白了一些，不过作者Felix Dennis确实是亲身走完这条路的亿万富翁（财富峰值£5亿）。作者的核心观点非常反传统：致富不是遥不可及的梦想，而是一种可以通过学习掌握的【技能】。他给出了一个简单粗暴的核心公式：财富 = 所有权 (Ownership) + 执行力 (Execution) 这个公式，是他白手起家经验的浓缩。公式拆解：所有权：作者认为这是唯一重要的事。薪水让你变富有是幻觉，只有股权才能让你在睡觉时也赚钱。他建议创业者要像饿狼护食一样守护自己的股份。执行力：一个被完美执行的平庸想法，胜过1000个躺在脑子里的“伟大创意”。别再等那个灵光一闪了，行动才是王道。但拥有策略还不够，心态才是最硬的“通关密码”： • 极度专注：要像“寻找松露的野猪”一样，屏蔽所有噪音和负面影响。 • 拥抱失败：作者直言，如果你不敢公开地、灾难性地失败，那你致富的机会微乎其微。 • 坚韧不拔：对财富的渴望必须上升到“强迫性的痴迷”，永不放弃。最让我震撼的是作者的坦诚。他毫不避讳财富的【代价】。他把财富划分为从“舒适地贫穷”到“肮脏地富有”等多个等级，但也坦言，这条路需要付出巨大代价：难以想象的时间投入、社交家庭的牺牲、以及巨大的精神压力。这杯酒，不是每个人都喝得起的。

#阶层固化：求变之路，殊途同归· 320 条信息