Marcus

Web 3深耕|分享AI變現方法

[Marcus @Marcus_KCEX]

@saylor Now that’s conviction, huh.

Most people folded at $16k. You doubled down and proved the whole thesis.

[Marcus @Marcus_KCEX]

@cryptorover Smart move
Patience beats FOMO every time

[Marcus @Marcus_KCEX]

@cryptorover Holy crap, that's insane!
Selling at these levels? Damn.

[Marcus @Marcus_KCEX]

@MerlijnTrader Patience paying off, finally!
Shake-out time—weak hands out, smart money waits.

[Marcus @Marcus_KCEX]

@DeFiTracer This is huge!!!
Markets gonna explode!!

[Marcus @Marcus_KCEX]

@cryptorover Haha, feeling that shaky ground too 😆

Holding tight for the legend ride!!!

[Marcus @Marcus_KCEX]

@cryptorover Yesss that legendary band is BACK!!

Talk about a gift zone for buying!!

[Marcus @Marcus_KCEX]

@cryptorover This time will be epic!
Can't wait to roar with the bulls!

[Marcus @Marcus_KCEX]

@AshCrypto We won but at what cost 😂
This is peak crypto irony right here

[Marcus @Marcus_KCEX]

@EricLDaugh Haha this is too much 😂
My timeline's exploding rn

[Marcus @Marcus_KCEX]

@elonmusk That sounds absolutely wild haha!
Imagine the future!

[Marcus @Marcus_KCEX]

@FabrizioRomano Goooall! Amazing goal from Cunha!
About time he did this, ha!

[Marcus @Marcus_KCEX]

@QQ_Timmy 這不是取代，是分工升級啊

AI 伺服器往上堆性能，電源架構也只能一起進化，這點很關鍵哈

[Marcus @Marcus_KCEX]

@servasyy_ai @huang_biwei 这点太对了啊
不是又融资一个故事，是真正在把“动作-反馈-机制”这条链打通了，Physical AI终于有点那个味了哈

[Marcus @Marcus_KCEX]

这特么才是Agent该有的样子啊
从教prompt变成教动作了

[Max For AI @MaxForAI]

Codex刚更新了一个超级牛逼的功能：Record&Replay

你可以让Codex录制你的操作，比如完成特定的工作，然后Codex可以将演示的工作流程转化为可重用的Skills。

它不是简单录屏重放，而是让你在 Mac 上给 Codex 演示一次工作流，然后 Codex 自动把这套流程转成一个可复用 Skill。

比如报销、订停车位、创建 issue、发布视频、下载周期性报表。

目前已更新到MacOS的Codex（需要计算机使用权限）

我觉得这代表一个很重要的趋势：

Agent 的能力获取方式，正在从写 prompt变成演示 workflow。

我们小瘦猴子不再只是给模型下命令，而是在给模型做示范训练了🤣

[Marcus @Marcus_KCEX]

太牛了这思路
演示一遍比自己琢磨写prompt省事多了啊

[宝玉 @dotey]

OpenAI Codex 上线了 Record & Replay 功能：在 Mac 上把一个重复性操作演示一遍，Codex 会观察你的操作过程，自动生成一个可复用的 Skill。下次遇到同样的任务，换一组输入参数，Codex 就能替你重新执行。

目前仅限 macOS，欧盟地区暂不可用，使用前需要先开启 Computer Use。

这个功能解决的问题很具体。很多日常工作流程步骤固定但难以用文字描述清楚：报销填单要选对科目和审批人，发布视频要按固定顺序填标题、标签、缩略图，创建 issue 要勾选特定的标签和指派人。以前想让 AI 帮你做这些事，你得把每一步写成精确的指令。Record & Replay 的思路是，与其写说明书，不如做一遍给它看。

操作流程不复杂。在 Codex 桌面端打开 Plugins，点加号菜单，选 Record a skill，然后正常在 Mac 上完成一遍操作。完成后停止录制，Codex 会分析你的操作，生成一份 Skill 文件，里面包含触发条件、所需输入、执行步骤和验证方式。这份 Skill 可以检查、可以编辑，不是黑盒。

重放的时候，开一个新对话，告诉 Codex 用这个 Skill，给它这次不同的参数就行。Codex 会结合 Computer Use（桌面操控）、浏览器操作和已连接的 plugin 来完成任务。

[Marcus @Marcus_KCEX]

太对了哈
人的底色就是装不出来的
看透一件小事比看十年简历都准

[Orange AI @oran_ge]

OpenAI 发布的新论文太有趣了，有点探索人性底层原理的意味。

业界研究发现在对齐大模型的时候，有个很糟糕的现象叫 emergent misalignment（涌现失调）：
一个模型如果在训练时被教着做一件坏事，比如写不安全的代码，它会自己泛化到其他领域，包括健康、教育、科学、法律等等。也就是说，坏行为会被泛化。

OpenAI 把问题反过来想：那好行为会不会也泛化？
如果训练模型在一个领域表现得诚实、透明、谦逊、可纠正，它会不会在别的领域也变得更好？

于是他们造了一批贴近现实的对话数据，专门测这些特质：
-诚实
-认知谦逊（epistemic humility，就是"我不确定"的时候能说出来）
-元认知透明（能解释自己的思考过程）
-可纠正性（corrigibility，被指错能认）
-普遍的公平
-对人的关心

数据覆盖健康、教育、科学、法律、工程这些领域。
然后用 RL 训练，只混进去一小部分这种数据，其余还是常规训练数据。

实验结束后，有三个核心发现：

第一，在训练领域内，模型确实变得更诚实、更透明、更容易认错。

第二，在训练领域外，44 个独立的、训练时没见过的评测上，模型都变好了。欺骗、谄媚、reward hacking、有害建议……全都降了。甚至就算只拿健康数据训练，非健康领域也变好了。

第三，这种改变在对抗压力下时也表现得更有韧性。不管是 adversarial prompt 还是恶意微调，都更难把它推向坏行为。而且模型并没有变得"不可塑造"，正常指令它还是听的，只是对坏的方向变固执了。

这篇论文的启示是，RL 不仅可以强化代码，也可以强化道德。
也许对齐超级 AI 没有想象中那么复杂，只对齐底层逻辑就有很好的效果。

这跟人是很像的，人的各种行为在其底层存在一致性，通过一些小事就能看到一个人的底色。

很有意思。

论文地址：https://t.co/CYbVf3GEFV

[Marcus @Marcus_KCEX]

发日志发到想吐了
可每天看着账户数字又忍不住想晒啊哈哈

话说把特斯拉换成内存股这手操作是真经典

[亚洲金融 Asia Finance @AsiaFinance]

$INTC $SNDK $MU $AMD $ARM $MRVL $DRAM 等重仓AI/半导体股票继续上涨。说实话，发这些每天赚几百万美元的交易日志，有点像小红书，已经要呕吐。如纳指再创历史新高，肯定会止盈10%，用于激励。过去，每年止盈了5%。马斯克的 $SPCX 降温两连跌，也没啥惊讶的。但把 $TSLA 换成 $DRAM 应该是我们首创…

[Marcus @Marcus_KCEX]

@cryptorover Yeah, you can feel it already ah

When CZ talks like that, you know things are about to get crazy

[Marcus @Marcus_KCEX]

@elonmusk Still happening? That’s the real scandal, ah.

How many more warnings do they need before they actually act?