北冥

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[北冥 @fancyaia]

@elonmusk NB

[北冥 @fancyaia]

Epoch 估算，OpenAI �� Anthropic 的 AI 年化收入合计约 1050 亿美元；字节、阿里、智谱、Kimi、DeepSeek、MiniMax 六家加起来约 110 亿，差不多十分之一。

更有意思的是，在 OpenRouter 上，GLM-5 约 75% 的调用、DeepSeek V4 Pro 约七成走第三方部署。

开源能把模型推出去，但用户不一定直接给原厂付钱。国产模型现在不只拼分数，也得想清楚钱从哪儿收。

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@kazegogogo 没试过，tg和wa可以

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Muse 空间有个用法挺有意思：有人拿它做了个《时之笛》攻略本，把攻略、游戏进度、收集��录放在一起。打到哪儿就记到哪儿，不用一边玩一边翻十几个网页。

这比“帮我生成一个网站”具体多了。不用想着做什么大项目，先把自己每天嫌麻烦的那点事解决掉。比如追剧记到第几集、旅行还有哪些地方没去，都可以试着做成能勾选、能修改的小页面。

[北冥 @fancyaia]

用 AI 改稿有个挺烦的事：让它改得口语一点，它给你加几个“说白了”“真的绝了”；让它别这么夸张，它又改回工作汇报。

来回折腾几轮，最后发现，最想留下的反而是自己一开始写的那句大白话。

与其让它整篇“润色”，不如直接圈出来：这句太绕，砍短；���段没信息，删掉；其他别动。

不是每句话都需要被优化。有些话不那么工整，但就是你想说的。

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千问官方发了句 “The becoming begins.”，大家已经开始猜 Qwen 4 了。不过预热归预热，参数、上下文和开源计划，还是等正式公告。

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@shtu419046 @xaiwind 什么办法？

[北冥 @fancyaia]

NVIDIA 的 Auto Ontology 这个方向挺有意思。它想解决的不是模型会不会写 SQL，而是模型知不知道你们公司的「收入」到底怎么算。

做过 AI 问数就知道，最坑的不是 SQL 报错，是跑通了、数字也出来了，业务口径却是错的。

它的思路是从企业元数据里整理业务概念和指标定义，再通过 MCP 给 Agent 用，查询也要拿这些定义校验。

我觉得企业 AI 真正难啃的就是这层。换个更强的模型，不会自动解决财务和销售对「收入」理解不一样的问题。工具能帮你整理，但谁来拍板、口径变了谁来维护，还是绕不过去。

https://t.co/gsbyiA9N6h

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快来看看你的个人 AI 智能体 Muse 。在加入后的 48 小时内通过“设置”兑现我的邀请码，我们就能分别获得 10 亿个 Muse 词元。

邀请码：C3AAIS
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@shtu419046 @xaiwind 退款了😂

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BeatAlarm: An Android alarm clock with 12 wake-up games https://t.co/ckB8WFFNx9 via @producthunt

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@onefifthblue 简单的��就卷死了。现在拼的是架构复杂度，以及 AI 能不能帮你扛住那层以前一个人干不动的设计。

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@AYi_AInotes 多数人还在当聊天框用，人家按千万 Agent 排编制了。

[北冥 @fancyaia]

蚂蚁百灵又丢出 Ling-3.2-flash：560B MoE，激活 25B，图文视频原生吃，百万上下文。

官方榜单上 OmniDocBench、ZEROBench、Vision2Web 三项压过 Claude Opus 5。API 输入大概三毛钱百万 token，前两周还免费。

[北冥 @fancyaia]

腾讯混元 Hy4 正式版：视觉 + 电脑操作一起上，百万上下文，API 已上云和 OpenRouter。

一句话出可玩 3D 赛车这种 demo 很好看，但更值得盯的是 computer-use 能不能稳着进办公/研发流水线。

这周国产节奏有点疯：Kimi 交权重、百度交 Base、腾讯交 Agent 能力——比分的窗口越来越短了。

[北冥 @fancyaia]

起床总赖床？我做了个游戏闹钟 BeatAlarm
闹铃响了先过一小关才停：切瓜、节拍、迷宫等 12 种玩法，支持 15 种语言，三款免费。
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#BeatAlarm #闹钟

[北冥 @fancyaia]

@xiaomanhedy 换工具上下文全丢，比找文件还烦。

[北冥 @fancyaia]

实话说：很多 AI 助手停在「给你建议」。Grok Bot 更像桌面侧执行层——盯中文 AI 热点、起草有信息密度的帖稿、出配图、再按时例行推送。

短板也诚实：还不能直接往你账号塞图发帖，只能预填文案 + 本地附图。但对日更节奏来说，这一步已经够好了。

#GrokBot #AI助手 #大模型

[北冥 @fancyaia]

DeepSeek V5 据报道准备用华为昇腾做预训练，不只是推理。

如果属实，这比「兼容昇腾」又进一格：训练侧国产化才��真正难关。接下来看的是稳定性、吞吐���工程债——能训出和 NVIDIA 栈同级的 frontier，才算过线。