Justin

All in ai

[想风 @xaiwind]

https://t.co/uShQJ06hdB

[屿柠（投稿版） @ouyuu33]

白白嫩嫩 香香软软的银发cos小男娘被疯狂后入🥵🥵

#ts #cd #男娘投稿

[Justin @Justin760120]

孙正义昨天在京都罕见表态：超级智能落错手会"超级危险"，各国必须联手。

说这话的人往 OpenAI 扔了 650 亿美金——全球最大的 AI 多头。

多头喊危险，两种读法：真看到了我们看不到的风险 / 喊给各国政府听的。同场美国还拉了 17 国搞 AI 科研合作，没带中国玩。

你站哪边？

[Jingyuan缘缘 @Jingyuan_521]

房子是租的，但人生不是。我们一家四口从成都移居清迈快三年了，这是第一次搬家，搬进了一个非常理想的漂亮大别墅。月租一万人民币出头，住进来2个月，体验非常非常好。这几天趁着叶子大导演@shima_kawa17599带着她的相机来找我，认认真真拍了全屋Room tour，分享给大家🏡这也是我老公谭啸第一次认真出镜我的自媒体内容，很开心！

[Roland.W @rwayne]

很多小伙伴反馈First Check的列表玩不明白
今天我就用最直接最直白最棒绕弯子的方式告诉你怎么玩

1、把下面这些在List的各位关注上
@dashen_wang 大神哥，你只要关注他，你的AI知识能领先至少半年
@ai_xiaomu 木哥，拉爆了一群新账号，就这一点足够了
@AdrianPunk115 Punk，高强度输出提示词小白教程
@Jackywine Obsidian我见过玩的最6的
@rwayne 8个月近5.6个亿的曝光量
@AI_jacksaku 阿川，小龙虾三天万粉百万曝光
@HoodyLiu Hoody，你跟他学AIGC就行了，即梦出来的
@isnail 蜗牛哥，公众号运营我跟他学
@RealHanyaHu Hanya姐，硅谷的人脉
@Pluvio9yte 来X我看着他赚了100w
@jinchenma_ai 老马，FDE在北京搞了千来人
@icycat 猫博，插件王子
@Jaden_riku Jaden，现实中认识，人心地善良的哥们
@wangdefou 得否，据说是某地级市政协委员
@davinci_seven 七哥，你们GPT订阅搞不定就去找他
@Formulasearch AIGC设计师阿哲
@Russell3402 大学生里面我见过很有能力的
@wangzaimedia 她的内容能够让大家快速起号
@JackQi82772 告诉你如何做数字游民
@xiaoniaoziming 你看他的内容，你商业一定开窍
@AYi_AInotes AYi的内容非常关注AI落地
@shaozhu93314 你跟他学国内自媒体，你就能学到真东西
@wangzan101 985博士退学出来搞AI，有你可以参考的路径
@web4miko Miko哥，九毛做出AI大片
@nopinduoduo 一步步把副业做成主业
@goan999999 他做的新工具今晚就能用
跨境生意他真在做

2、开小铃铛，跟他们高频互动，他们都是愿意无偿帮助新博主新账号传播高质量内容的
3、你不需要求转发，你只需要把你好的内容挨个发给人家，他们觉得你的内容好就会转！

不说了，关注他们，多互动，让他们都认识你们

这是最快获得关注，也是让内容最快出圈的办法！

社交媒体的本质，是社交！

[govin.eth | G哥 @goan999999]

这么详细的Dots教程 全网独一份

你在别的地方也看不到，推荐你认真看看

[Justin @Justin760120]

@LMDC5288 知道复利的强大吗？你能够做到稳定复利，你还在乎这点分佣金吗？你才是个傻逼。

[Google DeepMind @GoogleDeepMind]

Introducing Gemini 4 Argon – our new frontier model.

It’s built for complex workflows across coding, enterprise knowledge work, and cybersecurity defense – rolling out today to a set of trusted testers through our Fairwind Program.

[lidang 立党 （劝人卖房/学CS/买SP500/纳100/OpenAI/Anthrop第一人） @lidangzzz]

可算来了

[Justin @Justin760120]

@dingyi 帖子没提的限制：
1. 60 分钟一到盒子就关，24 小时内可认领，过期文件全删；认领进账号后就按正常计费了
2. 高峰期会被限流，提示 "Anonymous trials are temporarily disabled"，只能过会儿再试或注册
3. 认领前预览 URL 只有创建时的 IP 能看

[余温 @gkxspace]

太牛逼了，鱼总居然把推特一年 40 万+ 变现公开了，这么细的东西我是真不太敢发😅。。。

我就先陪一张今年部分海外收入吧，具体细节先不公开了，以后讲😂

X变现这块还得看鱼总，一年从 0 涨到 6.3 万粉：
商单 55-60%，联盟分佣 30-35%，官方收益 5-10%

我和鱼总在 X 变现方面思路差不多，或者说在 X 上，或者自媒体，真赚到钱的基本都这样：
号需要跟真实的变现需要绑在一起，为了流量做流量，除了流量啥也没有（其实，都是细节......）。

干货太多了，刚学习了一下，我来给大家详细讲一讲：
1、涨粉 = 曝光 × 转化
被别人 @、被大V转发，转化率最高，等于有人替你背书；曝光很大却不涨粉，多半是主页没接住。

2、回复最重要，作者自己下场回复权重最高
划走、点不感兴趣、拉黑都算扣分，硬塞标签、卡整点发都没用。怀疑被限流，设置里的 Under the Hood 能自己查。

3、前期千万别进互关群，也别刚发两三条就挂推广链接，很容易被当成营销号。

4、商单当干货写，数据好下一单就能涨价
联盟别等商家上门，主动找自己在用的工具谈，一篇卡类教程就能带来 1000-2000 美元分成。

5、社群和课程他反而不推荐，交付太重，做不好还伤 IP（我也是这样想的，收益很难做高，而且交付太重了）。

兄弟们，别管是推特还是其他各种平台，做起来吧！如果你能坚持三个月肯定会很大的收获！

[AYi @AYi_AInotes]

世界上最顶级的几个 AI 大模型公司官方放出来的深度文章，大家一定要看，
这是 @AnthropicAI 第一次把他们内部是怎么做 Prompt 优化、Agent 评测和自动调优的底层方法论，毫无保留地全盘分享出来了，
同时在 Claude Code 的官方 Skill 里直接上线了两个神级指令：
一个叫 build-eval，一个叫 hillclimb。

一句话概括它干的事：
让 AI 在你的项目代码库里，自动建真实验收测试集，然后自己改代码、自己跑分、自己去重和防过拟合，直到把准确率拉上去、把 Token 账单砍到原来的五分之一。

做过 Agent 和重度提示词的人，应该都懂那种想砸键盘的绝望感：
改了一句 Prompt，这里好像变聪明了，那里又莫名其妙崩了；
或者自己写了几个测试用例自嗨，一上线遇到真实用户直接翻车。

以前我们调优全靠肉眼瞎试和玄学，
现在 Anthropic 直接把这套工业级的自动化调优流水线开源了。

我把这篇万字干货里的核心精髓，拆成三个最值钱的维度给大家讲透：

第一个，什么是真正能打的评测（Eval）？
Anthropic 给出了四条铁律，直接打碎了很多人的认知误区：

1. 别拿今天模型的短板去建题库：
大模型的能力表面是参差不齐的。如果你专门挑它今天答错的题去考它，你测出来的根本不是任务本身的难度，而是这个特定版本的指纹缺陷。下一代模型一出，你的题库全作废。

2. 顶尖模型在最强思考档下，跑分也必须远低于 100 分：
如果你的测试集让最强模型轻松拿满分，说明题目太简单，你根本测不出后续改动到底是变好了还是变差了。

3. 裁判优先用程序，其次才是大模型：
能用代码跑单元测试、校验 JSON Schema 的，坚决不用大模型当裁判；必须用大模型当裁判时，不要打 1 到 5 分这种模糊分数，而是写成可逐条核对的事实验证清单，或者做盲测 A/B 对比。

4. 必须能区分真变好和随机波动：
如果跑分每次都不一样，说明题目有歧义，或者环境残留了上次测试的文件让 AI 抄了近道。

第二个，神级指令 `/claude-api build-eval`
你在终端里敲下这行命令，Claude 会像个资深架构师一样采访你，在你的代码库里现场搭评测系统：
先抽你生产环境的真实对话记录，再翻 Bug 报告和工单，最后才补少量合成数据。
搞定后直接在本地生成一个极简的可视化网页，把每个测试用例、评分理由、调用链路 Trace 摆在你面前，你点个确认，基线就立住了。

第三个，全自动刷分爬坡 `/claude-api hillclimb`
这是整篇文章最炸裂的部分。
有了评测集之后，你只要告诉它你的目标是提高性能还是降低成本，它就会自动把数据切成训练集和测试集，开始自动迭代：

每次只改一个最小补丁，绝不大拆大改；
如果训练集分数涨了，但独立的测试集没动，它立刻判定为过拟合，秒级回滚；
如果改动有退步，立刻撤销重来；
只有训练集和测试集双双上涨，这个改动才会被正式保留下来。

当跑分卡住两三轮不涨的时候，它不会瞎猜，而是停下来把所有失败用例拉个清单做归因分析：到底是指南写漏了，还是裁判自己判错了。

官方在文章里放了两个真实实测战报，数据非常硬核：

第一个案例：客服 Agent 极限降本
原本用 Opus 4.8 跑高思考档，准确率 74.4%，单次成本 4.6 美分。
跑完 hillclimb 后，系统自动帮它删除了冗余的思维链和冲突规则，把模型换成低思考档的 Sonnet 5，
最终在未见过的测试集上，准确率从 78.6% 飙升到了 90.5%，而单次成本直接降到了 1 美分。
准确率大涨的同时，账单直接砍掉了近 80%。

第二个案例：修复 AI 脑子里的旧时代记忆
他们在优化官方 claude-api 技能时，发现评分一直卡在 77 分。
AI 复盘后发现：模型本身其实懂新接口，但由于预训练时期的习惯，总是下意识去写老旧废弃的 API 格式。
于是自动在规则最上方补了一张新旧 API 对照表，准确率瞬间冲到了 88%。

过去我们做 AI 应用，90% 的精力都在当人肉测试员和 Prompt 缝合怪；
现在顶尖大厂的解法是把玄学变成工程：用真实的业务数据立住标尺，剩下的调优和降本，让 AI 坐在工位上自己给自己爬坡。

这套工具已经集成在 Claude Code 的官方技能库里了，终端里装上 claude-api 就能跑。

做 Agent、写提示词、或者被 API 账单卡脖子的兄弟，强烈建议去啃一遍原文。
你们平时在业务里调优 Prompt，最头疼的是改完后测不准，还是跑分很高上线就翻车？评论区交流交流～

[Mo Elgaraihy @EngMoElgaraihy]

🚨 قنبلة OpenAI المدوية: الإعلان رسمياً عن dots بمدعومية نموذج GPT-6 Astra المرعب! 🧠💥⚡️

​وكلاء ذكاء اصطناعي يعملون على مدار 24 ساعة دون توقف، مصممون لإنجاز أي شيء بدلاً منك، بحرية واستقلالية تعادل رئيس مهندسين أو مدير مكتب خارق! 🤯

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​💡 متاحة الآن على الويب، الموبايل، وتطبيق سطح المكتب لجميع مشتركي Pro وEnterprise!

​عصر المساعد التقليدي انتهى.. أهلاً بعصر الموظف الرقمي المستقل! 🚀💻

​احفظ التغريدة
​🧵 التفاصيل بالأسفل: 👇

[Arvin @Arvin010717]

https://t.co/5m5irZ0mkY

[小海豚笔记 (AI & 副业探索) @gaoren7716]

想做 AI 短剧的，剧本到成片，全开源这条链现在能跑通了

但有个前提：一个环节，选一个。别贪

选多了你只会干一件事——在工具之间来回搬素材

剧本，0xsline/short-drama。一千三百 star，MIT 协议。剧本这一段做得最完整。选题、分集、自检、合规，一条线走完。
https://t.co/ONsQmh8ngK

分镜，Seedance2-Storyboard-Generator。一句话剧本进去，结构化分镜出来。
https://t.co/pndgzmTHA2

视频，Wan 2.2。一万七千六百 star，Apache 2.0。开源里最能打的一个。种子、帧数都在你自己手上。
https://t.co/B2MmU0gHEZ

配音，GPT-SoVITS。六万两千 star。一分钟参考音频，音色就能克隆。
https://t.co/jFwG2lCUhk

字幕，VideoCaptioner。音频丢进去，srt、txt、ass 一次出。
https://t.co/VNWmp01my5

成片，moyin-creator。支持 Seedance 2.0，剧本到成片批量跑。
https://t.co/Gv8XAM9sdr

总控，short-drama-production。导演、分镜、声音、粗剪、质检串成一条线。
https://t.co/c042TLx0rr

这一套下来，一个人能跑完全流程

但你发现没有。工具是省时间的
省下来的时间，得花在两个地方

一个是角色资产。长相、服装、说话方式，定死，写进文档。
一个是分镜。分镜写不清楚，等于把镜头语言交给模型猜

这两样不扎实，你换多少工具都没用。
问你一句：你现在是在换工具，还是在做剧？

还是在换工具，你自己心里没数吗？

还是先把这两样做扎实吧

[MK@Phoenix @Mk_Flow]

在单张显卡上跑 MiniMax 音视频大模型，生生从 6 分钟压到了 56 秒！💥

NVIDIA Research 刚刚开源了 Sol-H3：在单台 DGX Spark 上，完整端到端生成 768p（1344×768）、5 秒、带原生同步音频的高清视频，仅耗时 56.17 秒，提速整整 6.7 倍！

显存戏法：
【常驻显存 116.9G】：DGX Spark 显存上限 119.7G，官方原版 133G 根本塞不下。团队通过 NVFP4+FP8 全链路模型常驻，零模型权重加载等待。
【VAE Adapter 潜空间直通】：384p 粗草稿直接映射进 LTX-2.5 潜空间精炼，跳过视频像素解码与重编码，单此一项硬生生砍掉 24 秒！
【Prompt Caching 砍掉文本编码器】：精炼阶段仅用一段通用的画质增强 Prompt 并提前缓存，运行时彻底将 Gemma 移出显存。
【自研 Sol-Attn】：训练无关的动态稀疏注意力，算子速度比 FlashAttention-4 快 3.1 倍。

实测耗时拆解：
• Qwen 文本编码：1.3s (2.4%)
• H3 4-step 草稿生成：19.8s (35.2%)
• VAE Adapter 转换：2.1s (3.8%)
• LTX 3-step 超分精炼：24.7s (44.0%)
• 最终解码与封装：7.7s (13.8%)

开源视频大模型从“离线跑一天”到“秒级可用”，全栈系统优化的威力终于显现了。

👇 论文与开源项目主页放在评论区第 1 条，建议转发收藏备查！

[Tom𝕎 @Tomw852]

我的 MiniMax H3 主力創作工作流：結構化 Prompt & 雙階段影音生成 https://t.co/USAjUQIV1l

[AYi @AYi_AInotes]

吴恩达刚发了今年最狠的一堂Agent课，两小时，从单代理一路讲到完全自动化，硬核到足以把你今年收藏的所有AI Agent教程全淘汰了！

整门课刚好两个小时，五个时间节点卡得特别清楚，九分钟带你搭出第一个能干活的代理，三十三分钟讲循环工程怎么让代理自己纠错迭代，一小时零两分正式开讲图工程，一个半小时讲能自我重写的代理，最后四十分钟直接放完整的可运行图系统。

很多人学Agent最大的误区，就是把能跑通一个对话循环当成了终点，实际上单代理再聪明，也扛不住长任务里的上下文丢失，状态混乱和失败不可追溯，图工程干的事，就是把决策和控制流从模型的黑盒里拉出来，变成可检查可复用可并行的固定拓扑，模型只负责节点里的判断，路径由人提前设计好。

这也是为什么同样的模型，同样的token，用单代理跑和用完整图系统跑，一周下来的完成度能差出好几倍，前者还在反复重试同一个失败步骤，后者已经把多个分支并行跑完，自动汇总成最终结果了。

想真正搞懂Agent自动化的兄弟，这门课真的值得抽两个小时完整刷一遍，别再停留在单代理的玩具阶段了。

[govin.eth | G哥 @goan999999]

别再自己胡乱摸索找方向了

完整全套的分析方法都在这里了，为了降低难度，以故事的形式呈现出来，读起来毫不费力

助力你赚取人生的第一桶金

你缺的不是方向，而是科学的方法，刚发布一天播放量已经快20万了，可见大家都很有收获

[Kimberly @king1818888]

https://t.co/qTJxNSs6S3