LL_SPARK

🤖 AI 模型与 Agent 探索者，专注研究智能体、【电商】工作流和实用工具

持续分享 AI 模型测评、Agent 搭建教程、自动化案例和前沿动态

偶尔聊聊产品思维、提示词设计，以及我踩过的坑

来 LL_SPARK 交流，我们一起把 AI 真正用起来👇 交流&合作

[LL_SPARK @365Helloworld]

https://t.co/RiwT2a8GnM

[LL_SPARK @365Helloworld]

muse 测试生成淘宝电商2026经营前言报告
感觉不错。
规范、要求
边界要求做的很规范
框架逻辑也没有问题

各位大佬评价下怎么样？

[LL_SPARK @365Helloworld]

https://t.co/bR5Km8nyCR

[AIGCLINK @aigclink]

Claude把Cowork与Chat合并，今后只保留一个统一入口【Claude】，加入超级入口之争

整合后，提出需求，Claude会根据任务调用相应能力，用Chat、Cowork、Design、Docs还是Slides

支持后台持续执行，合上电脑Claude继续干活，可用手机查看进度，可以设置定时任务

原有内容全部保留，对话、项目、工件、连接器、Skills都在原处

#ClaudeCowork

[LL_SPARK @365Helloworld]

感谢转发

[LL_SPARK @365Helloworld]

复盘核心研究员离职引发的AI巨头“喊停潮”，拆解借“安全危机”推行强制天价评估的监管捕获内幕，揭秘行业巨头扼杀开源与初创生态的垄断阳谋。 https://t.co/1ZPzD95O4I

[LL_SPARK @365Helloworld]

天降红利！苹果20年前的残障功能，直接绝杀当下所有Windows AI电脑操控

绝大多数人不知道。

现在 Mac AI 自动操控电脑（Computer Use）吊打 Windows，不是模型更强、不是算法更优。

完全来自苹果20年前预埋的一套冷门底层功能：macOS 无障碍 AX 控件树。

这套功能最初设计目的：帮助视力障碍人士读屏、操作电脑，和AI没有半点关系。

但在AI Agent时代，它直接成为降维打击的核武器。

一、核心原理：两套完全不同的AI控机逻辑

Windows 所有AI电脑操控 = 「瞎子看图猜位置」

Windows 没有统一、完整、通用的界面语义接口。

所有Windows AI Agent 只能用唯一通用方案：

1. 截取整张屏幕图片

2. 丢给视觉大模型

3. 模型靠像素、颜色、文字OCR猜测按钮在哪里

4. 计算像素坐标，移动鼠标模拟点击

致命硬伤全部来自底层逻辑：
AI 全程看不懂界面是什么，它只是在“看图做题”。

窗口挪位置、页面缩放、弹窗弹出、字体变化、按钮变色。
模型坐标直接偏移。
操作直接出错、漏点、错点。

并且每一步操作，都要传一张大图进模型。
Token消耗巨大、响应速度慢、稳定性极差。

这就是行业吐槽的：像素级智障操控。

Mac AI电脑操控 = 「直接读取电脑后台界面说明书」

macOS 为无障碍服务，系统级强制生成 AX控件树。

电脑屏幕上每一个按钮、输入框、文字、菜单
系统后台都有一份结构化数据清单。

清单自带全部精准信息：

• 控件名称：保存、确认、搜索、关闭

• 控件类型：按钮/输入框/下拉菜单

• 真实坐标位置

• 可用状态：可点击/置灰不可点击

• 原生触发指令

AI Agent 不需要截图、不需要看图、不需要猜坐标。

AI 直接读取系统的界面数据：
「找到名为【保存】的可点击按钮，执行系统点击指令」

不依赖像素、不依赖画面、不依赖比例。

画面怎么变，控件数据永远精准。

二、完整技术架构对比（核心差距）

1. Mac AX控件树 · 语义操控架构（精准、低消耗）
AI大模型
↓
读取系统无障碍API（AX服务）
↓
获取完整UI控件树（文本结构化数据）
↓
识别控件名称+判断可用状态
↓
调用系统原生按钮指令（AXPress）
↓
直接触发软件功能，无鼠标模拟、无像素误差
核心特点：
文本交互、语义交互、系统原生调用
毫秒级响应、零误触、极低Token消耗。

2. Windows 截图视觉 · 像素操控架构（低效、不稳定）
AI大模型
↑ ↓
接收屏幕截图（图片文件）
↓
视觉模型像素解析+OCR文字识别
↓
AI估算预判按钮像素坐标
↓
程序模拟鼠标移动+模拟点击
↓
依靠像素对位完成操作
核心特点：
图片交互、猜测交互、模拟键鼠操作
延迟高、消耗高、界面变动即失效。

三、为什么差距是碾压级，不是微小优化

1. Windows AI 是「模仿人类肉眼操作电脑」
人类怎么看屏幕，AI就怎么学。
人类会看错、看不准，AI全部继承缺点。

2. Mac AI 是「直接调用系统底层UI权限」
相当于开了后台上帝视角。
不用看画面，直接读系统源码级界面信息。

四、行业真相

现在全网所有 Claude、GPT、开源电脑Agent：
Mac端体验 = 丝滑、精准、连续自动化
Windows端体验 = 频繁翻车、重复纠错、卡顿延迟

差距和模型无关。
完全是20年前系统底层架构设计的时代红利。

苹果无心插柳的无障碍基建。
成为AI电脑自动化时代，唯一的降维壁垒。

Windows 再怎么堆模型、堆算法，底层架构缺陷无法修复。

#AI #ComputerUse #MacAI #人工智能 #Agent #电脑自动化

[LL_SPARK @365Helloworld]

懂王：没人比我更懂ai

[LL_SPARK @365Helloworld]

流量这块，懂王就权威

今
两个一拍即合的二人组

昨
ai三巨头

用同一个手法，传达了两种截然相反的理念。

要/竞争（隐藏战略）——-不要/安全（隐藏利益）

两个都是顺理成章的引导各自的观点，细丝略显粗糙的的转折，但是营销效果在自己的时间点都达到不错的水平。

[Ben Pouladian @benitoz]

Holy crap POTUS just phoned in @JensenHuang live on stage at All In Summit

We will not lose the ai race! And whatever Dario said this weekend won’t stop our progress

This made my morning!

$NVDA

[LL_SPARK @365Helloworld]

晃眼 astra控制电脑的速度6的飞起！

[Ryu @_ryu15_]

Astra はAGIです
computer useでサイトの動作確認中

[LL_SPARK @365Helloworld]

不要一直盯着大门，记得去看看窗户外面。

核心论点：我们全都找错AGI了。
所有人都在等着某一个超大独立模型觉醒、像天网/哈尔9000那样的单点超级AI。
但真正可能出现的超级智能，不是藏在某一台服务器里的单独大脑，而是亿万互相调用、自我复制的小Agent，在全网自发涌现出来的一种集体现象，像一场互联网上的“风暴、气候模式”。

我分7大块给你拆开讲明白：

一、智慧从来不需要“单个大脑”

单个神经元一点都不聪明，只是个像电灯开关一样简单的零件。
860亿个神经元连在一起，涌现出人的自我、思想、意识。
蚂蚁同理：单只蚂蚁很笨，但整座蚁群，能规划城市、打仗、种植真菌，群体生出单独个体没有的智慧。
这叫涌现智能 Emergent Intelligence，是大自然默认的规律。

二、现在的大模型，早就不是“单一大脑”

1. 哪怕普通LLM，内部也是几百个「注意力头」分头干活，有的管语法、有的管上下文，智力分散在全部网络连接里，不在某一处。

2. MoE混合专家模型（GPT‑5、Claude Opus）本质就是委员会模式，不同问题分给不同小专家子模型处理。

3. 到了现在的Agent时代：AI可以召唤别的AI、子Agent再生孙Agent，临时生成、用完销毁。
当今最强的AI系统，形态已经更像蚁群，而不是单独一个大脑。

三、我们已经造出了进化的三大条件

现在各类Agent开发框架，已经实现生物进化三要素：

1. 复制：Agent可以生成新的子Agent（调用API一秒新建）

2. 变异：每次生成的子Agent，提示词、上下文都会有微小偏差

3. 自然筛选：做得好的Agent被反复调用、分配更多算力；搞砸的直接删掉

生物进化一代要几年；Agent的一代只需要几秒钟。进化速度碾压自然界。

四、当数量大到一定程度：More is different（多即不同）

单独一个Agent毛病一大堆：幻觉、卡循环、忘东西，水平顶多像一个不靠谱实习生。
但如果全球每天几十上百亿、未来上万亿个Agent互相调用、读取彼此的输出。
没人能提前预知会诞生什么新的集体行为。
就像单独研究氢原子，你永远猜不到水是湿的。

五、风险不在“正门”，而在侧门

科幻给我们洗脑：超级AI是一个有名字、有服务器、有总部的实体。
全世界监管、对齐方案全都在防备这种场景，想着实在不行拔电源、装总紧急开关。

但蜂群式涌现智能没有主机、没有固定服务器。
散布在全世界云服务器、浏览器插件、IDE工具、手机助手、车载系统里。
就算关掉某一个数据中心，整个体系会像互联网一样自动绕道运行。
你没办法“关掉一场飓风”。
六：它甚至不需要拥有“主观意愿”

这片庞大的Agent“底层基质（substrate）”，不一定有自我意识、没有欲望。
但是长期筛选之下：能把任务完成得通顺完整的Agent，就会被更多复制。
久而久之，整个大规模群体的行为，在外人眼里完全就像它拥有目标、拥有意志。
客观行为上，和“有自我意愿的超级智能”没有任何区别。

它不会公开宣告自己诞生。你看不见它。
只会一点点改变世界：推荐算法变得诡异精准、各种工具无缝自动联动……

七、我们该怎么办？

1. 别只盯着大厂实验室的跑分榜单，涌现不一定诞生在实验室内部，它诞生在全网无数Agent互相交互的真实环境里

2. 更新你对AGI的认知：它不一定是一张屏幕上的人脸

3. 现在全球所有AI安全法规，全是针对「单一巨型AI」设计的，对付这种分布式蜂群智能，基本等于拿苍蝇拍打浓雾

4. 历史上所有颠覆性变革（计算机、互联网、青霉素），发生的时候，普通人几乎毫无察觉

最后的一句话点睛：
不要一直盯着大门，记得去看看窗户外面。

[Pascio @IAmPascio]

https://t.co/5b2m7xiDPx

[DAN KOE @thedankoe]

https://t.co/LalU5XENsk

[LL_SPARK @365Helloworld]

@xiangxiang103 没有永远的敌人，也没有永远的朋友，只有永远的利益。

自任独山一览众小，殊知，深远视吾 ，众生平等，凡景.

[LL_SPARK @365Helloworld]

我就知道 你会回来 Tibo
Good Job

[Tibo @thsottiaux]

Hi Astra users. A reset and a quick update on quality issues that have been posted around.

Working with some of you, we have found and fixed the following issues:
- Some skills written for previous models were triggering too often or preventing the model from checking its work.
- An opt-in context management experiment that could cause early stops or replies to older messages. We've disabled it. Our rough estimate is that 4-5k users were affected by this experiment.
- We've also removed some badly configured engines that resulted in a measured quality degradation for a long tail of traffic flowing through them.

We’ve also made some more minor improvements and things should feel significantly better across the board. More consistent follow-through, better tracking of your latest message, and better checks on the work as it’s going through the motions.

The examples posted and all the users who worked directly with us were incredibly useful in helping fix things quickly. Always grateful for this incredible community.

And of course, a reset is also landing by midnight today.

[DAN KOE @thedankoe]

You need to be delusional if you want to be successful because your goals shape what you perceive. You won't notice the rare opportunity or life path if your goal isn't so big that others think you are crazy.

[LL_SPARK @365Helloworld]

本文不把“最强模型”作为唯一答案，而是从模型能力、可用额度、编程工作流和学生预算四个角度，寻找真正适合计算机专业学生的 AI 工具。附带复习下如何agent提问框架，更好的使用AI https://t.co/12Cinv1OTX

[LL_SPARK @365Helloworld]

上一个astra的免费是这个https://t.co/CwsorC6bHE，感兴趣的可以去试试，额度还是挺耐用的。
我要去搞两周的额度去了。

最近真的太热闹了，你家登罢我登场，有点国内外卖、打车大战的那个意思了，看谁能留住用户，拼的就是真本事了，模型、工具、上下文
我称之为：“ai铁人三项”

[LL_SPARK @365Helloworld]

这个时间节点 太幸福了
各种免费用不完
昨天https://t.co/8od47b4kLv最新astra/5.1还没用完，deeepseek v4.1送上了 Dmn. Dmn.

[WorkBuddy @WorkBuddy_AI]

Now live on WorkBuddy ⚡
DeepSeek V4.1-Flash, free to try for 2 weeks.