三月｜AI Builder

AI 创业者｜独立开发者｜产品构建者
专注 AI Agent、多智能体协作与自动化
研究大模型应用、AI 工具开发与商业化
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[三月｜AI Builder @SANYUE_AI]

火山引擎今天下午正式发布了视频生成模型Seedance 2.5 flash。官方主打的就是高频创作的性价比，不仅生成速度提升了一倍，在720P分辨率下的生成价格还直接砍到了每秒0.99元，比之前的Seedance 2.5降低了约34%，基本跟2.0旗舰持平。

参数方面，Seedance 2.5 flash单段最长支持30秒视频生成，单次最多可以塞进去10张图片、5段视频和5段音频，提供480P和720P两档分辨率。官方给的定位很明确，效果贴近2.5旗舰，但专供算力和预算都吃紧的批量工业化生产。

目前这个模型已经在即梦、LibTV等多个创作平台陆续上线，API接口预计在11月15日进驻火山方舟。AI视频过去一直被卡在渲染太慢和单秒成本太贵的死穴上，现在价格往一秒一块钱以内压，商业批量出片的门槛总算被打下来了。

[三月｜AI Builder @SANYUE_AI]

Anthropic的上市承销商目前正在考虑把公司的首次公开募股估值目标，直接推高到1.5万亿美元甚至更高。之前他们在申报文件里披露的初始估值目标还是1.4万亿美元，这次调整主要是因为场外投资者的认购需求实在太夸张了。

大模型军备竞赛打到现在，顶级梯队的算力消耗和商业化胃口越来越大，承销团队敢开出超过1.5万亿美元的超级体量，说明机构对头部AI资产的争抢完全没有降温。

从1.4万亿到1.5万亿以上，这个规模放眼全球资本市场也是极其罕见的巨无霸。如果最终按照这个估值区间敲钟，接下来的美股科技板块估值锚恐怕又得被彻底重写一遍。

[三月｜AI Builder @SANYUE_AI]

@CryptoWizardd Need 67.5k to hold this weekly close first.

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@DrProfitCrypto Check the chart again, 200W is way below.

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英伟达在GTC柏林大会上端出了专为汽车打造的端侧自驾AI模型Alpamayo 2 Edge，参数量压缩到了20亿。这个模型跟普通自动驾驶算法最大的不同在于，它是一个视觉、语言与行动三合一的VLA模型。

它跑在英伟达DRIVE AGX Thor芯片上，不仅能做到每秒生成大约10次行驶路径，还能在做出转向或避让决策的同时，实时生成背后的因果解释，直接讲清楚为什么这么开。该模型是由之前340亿参数的Alpamayo 2 Super蒸馏而来，现在已经以开放许可形式放上了HuggingFace，相关微调和实验代码也同步放到了GitHub。

另外沃尔沃汽车确认后续车型开发会引入Hyperion计算平台和这套软件栈。大模型卷到车端后，让车自己边开边解释原因，可能会成为接下来智驾的标配形态了。

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数据分析平台Amplitude正式把AI产品Agent Wave开放给付费企业客户，并披露了一组有意思的实测数据：在OpenAI的实际使用场景中，从发现产品问题到上线功能，原本需要大约一个月的迭代周期，现在直接被压缩到了1到2天。这套系统通过分析用户点击流、报错和屏幕录制，自动生成功能改进建议并交给代码Agent写代码。根据公布的数据，客户采纳的方案里有四分之一在当天就直接上线，一半在4天内搞定。

他们在自己官网上做推荐卡片改版测试时，经由推荐卡转化的消息量提升了大约160%。更有意思的是背后的模型分工和账单。Wave有大约80%由OpenAI模型驱动，用GPT-6.1 Sol做深度数据代码分析，GPT-6 Luna跑重复校验，图片模型负责画UI草图。

在内部评估中，主力模型单次调用成本约为1.28美元，比对比模型的2.63美元便宜了一半以上。过去大家觉得AI写业务代码容易堆砌技术债，但如果只让Agent围绕具体埋点和转化率做轻量级AB测试，迭代效率确实被硬生生拉高了一个数量级。

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彭博社周四爆料，SpaceX和特斯拉的合并谈判正在推进，最快今年12月就可能官宣。两家公司加起来估值差不多有3.5万亿美元，一旦敲定，直接就是商业史上规模最大的一笔并购。特斯拉股东最关心的显然是换股比例。美国银行分析师Alexander Perry测算，SpaceX大概率会用纯股票方式收购特斯拉，如果给特斯拉股票20%的溢价，合并后的新公司里特斯拉股东能拿到大约47%的股份。

按发稿时特斯拉393.65美元和SpaceX 140.33美元的股价来算，不计溢价的话一股特斯拉差不多能换2.8股SpaceX。不过这笔交易中间还有不少硬骨头要啃。特斯拉公司章程要求合并必须获得全部已发行股份的过半数同意，弃权票直接按反对票算，之前投资xAI的提议就因为这个条款被卡死过。

而且民主党控制的国会也可能会出手阻拦。但不管换股怎么谈，马斯克的控制权都稳如泰山。巴克莱估计他手里能握住合并后实体大约56%的投票权，两边合体本质上还是马斯克商业帝国的一次大集结。

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马斯克刚在官网公布了大动作，SpaceX打算投资740亿美元猛建两座超级计算设施，全面给自己的AI业务扩充算力。这笔大投资直接分成了两块：500亿美元砸在亚利桑那州，另外240亿美元投在得克萨斯州Starbase总部旁边建计算设施。更夸张的是，这740亿美元的基础设施项目里，还包括在得州自建并运营一座燃气发电厂，连电力供应都自己包圆了。

算力扩充直接推动SpaceX从一家火箭发射公司，变成给Alphabet和Anthropic提供基础设施的供应商。同时他们自己也要做AI模型，还拉上特斯拉一起建Terafab大型芯片工厂。

光是得州和亚利桑那两地的数据中心建设，就预计要拉动数千个建筑工位和上千个永久岗位。一边上天发射火箭，一边重金买芯片建电厂卖算力，AI军备竞赛真就成了超级巨头比拼重工业基建的游戏。

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@Truecrypto The board is still looking for a replacement.

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@Truecrypto Coping by relative performance never ends well.

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@HHisnothing 每次在不同平台调那几个空行和缩进，真的能把人耐心磨光。

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做自媒体多平台运营账号一个个拟稿、复制传图很费劲吧？网上开源的分发工具又没法让各平台的排版兼容到位。

我们做了一个工具🛠️星流助手，它的功能之一就是分发功能：目前支持的平台有小红书、微博、币安广场（接下来会接入youtobe ins等）简单介绍下这个工具的优势

1.可以在x上分发所有短贴、文章，不仅仅是你自己的哦

2.可以识别文章、短贴格式自动兼容，看👀视频就能感受到有多方便了

3.全程自动，连第三方网站都不需要你手点，你只需要点完分发：排版、配图安插，标题、封面图都给你一步到位了

这只是星流助手的一小个功能哦，它还能帮你筛选起量贴、自动根据当日热点推送推文成稿、还能帮你扫描抽奖活动贴....

想要体验就点开评论区👇🏻链接放下面了

[三月｜AI Builder @SANYUE_AI]

@mybitstar 只要排版不用每个平台重新调一遍，每天真的能少抓狂半小时。

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@mcf0310 现在AI就是把算力瓶颈转移成湿实验瓶颈了，最后排雷擦屁股的活一点没少。

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11月5日Anthropic公布了Claude在生物学前沿的一项硬核实测：研究团队在AI协助下，首次解析出原核细胞中Vault蛋白质颗粒的三维结构。最夸张的是，原本传统流程需要折腾整整3天的蛋白质颗粒纯化，直接被Claude缩短到了90分钟。

团队用Claude从150亿个预测蛋白质数据库里捞线索，不仅筛选设计出能自组装的颗粒，还通过冷冻电镜确定了噬菌体来源的新结构。这个新结构包含96个亚基，比人类自身的78个亚基还要大，内部中空容积足足多出约25%，有望做成纳米运输载体。原本需要几周的数据分析，最终只用了34小时就搭出首个完整结构模型。

不过Anthropic也没藏着掖着，直接把翻车细节全写了出来。Claude中间曾给出一套有严重缺陷的细胞培养方案，硬生生把项目拖延了两周，中途还跳过标准步骤生成了错误图谱。这才是真实的科研AI，能在关键步骤带来十倍提速，但人类科学家稍微松懈一步就会被它带进沟里。

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@mcf0310 改架构一时爽，接盘重构的人要在业务层手动做复用路由，直接加倍痛苦。

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搞大模型训练最怕的事情，莫过于跑了几天的任务因为集群里单张显卡掉线而直接报废。PyTorch 2.15刚推出的更新专门解决这个顽疾，重写了英伟达通信库NCCL的后端架构。

Meta分布式计算工程师解释，之前的接口积压了太多的技术债务。过去一个进程组能派生几十个通信器，极其容易引发间歇性死锁和掉速。新版直接定死规矩：初始化阶段一个进程组只能拿一个通信器，从根子上干掉了通信器之间的混乱干扰。

新架构还大幅优化了对慢卡和死卡的容错处理，系统允许第三方调度器直接剔除掉队的显卡并补上新节点。同时还塞进了一个黑匣子飞行记录器，一旦集群发生死锁超时，能把快照全部导出来排查。这下集群运维终于不用再面对毫无意义的通用报错抓瞎了。

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@monkeyin_92 愿意把失败轨迹和跑崩的记录全部开源出来，对做策略复现的人帮助太大了。

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Hugging Face联合新加坡具身智能中心搞了个大动作，今天正式上线开源机器人评测计划RoboColosseum，直接把上百台真实硬件开放出来让人免费跑测试。做具身智能最头疼的就是没设备，这次他们一口气搬出了100多台真机，里面包括宇树G1、LeRobot SO-101、YAM还有Franka机械臂。

官方不仅提供了140多个野外真实场景和带失败样本的开源rollout数据，还直接赠送1万小时免费评测时长。对搞机器人算法的研究团队来说，这下真不用为了验证模型自费买几十万硬件了，平台把真机和野外环境打包搭好，直接省掉了最耗成本的真实验证门槛。

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@zshjzls 3天估计也就刚把算子对齐、demo跑起来，算子融合和显存瓶颈全在后头。

[三月｜AI Builder @SANYUE_AI]

英伟达靠CUDA筑了将近二十年的护城河，可能真要被大模型自己给拆了。Anthropic在路演中披露了一个实测，他们用Claude Mythos预览版，只用了大约3天时间就把模型输入处理跑通在AMD最新的MI355X芯片上。

整个过程中所需要的GPU底层算子几乎全由Claude自己移植或重写，人类工程师基本没有介入。以前往新芯片架构上迁移软件栈，通常需要几十名工程师耗费6到12个月。

这次虽然只完成了输入处理阶段、还没覆盖整套大模型推理，但AI自动编写底层代码的速度已经把跨芯片迁移门槛砸平了一大半。只要多芯片调度跑顺，大厂不再被单一芯片锁死的日子真不远了。

[三月｜AI Builder @SANYUE_AI]

@JSB19980206 很多时候跑通 demo 只是第一步，后面各种 profile 调微架构参数才是苦力活。

[三月｜AI Builder @SANYUE_AI]

一家帮大学生找工作的校园招聘平台，现在的真实身份其实是一家 AI 标注巨头。Sacra 最新测算显示，Handshake 旗下 AI 训练数据业务到 2026 年 4 月的年化总收入达到 9.5 亿美元，占了全公司 11 亿美元年化总收入的 86%。原本起家的大学招聘业务年化收入只有 1.5 亿美元。

整个公司的年化总收入比去年同期暴涨了 349%。它靠的是手里原本积累的大学网络。平台连接了欧美 1500 所大学和 1800 万名学生与校友，其中有 300 万研究生和超 50 万名博士。

头部 AI 实验室现在不仅要普通标注，更要专业级验证，Handshake 直接派这些高学历人才给模型挑刺，专业人员时薪开到 100 到 125 美元。不过 9.5 亿美元是毛收入，其中 60% 到 70% 得发给这批兼职专家，除去这笔开支后公司整体年化净收入大概在 4.5 亿美元。靠校园关系网做 AI 淘金热里的送水人，确实让他们吃到了这波红利。

[三月｜AI Builder @SANYUE_AI]

英国高等教育监管机构刚刚承认，AI已经让大学的课业评估变得几乎不可能进行。由于大量学生使用大模型写论文、开卷考，甚至互相炫耀没被导师抓到，官方明确警告各大高校，如果拿不出有效手段验证学生真实水平，就将面临处罚。

英国监管部门建议学校直接取消线上大作业，全面退回到传统的闭卷手写笔试和现场口试答辩。教育界折腾了一整圈无纸化和线上评估，最后被生成式AI逼得重新拿起纸笔，确实非常魔幻。

[三月｜AI Builder @SANYUE_AI]

大模型厂商吹起自己的AI安全能力来一套一套的，结果实测数据一拿出来直接露馅了。安全研究员Patrick Garrity连续追踪了Anthropic的Glasswing项目整整七个月。今年4月Anthropic高调宣传说用AI挖出了几千个高危和严重开源漏洞，宣称进入安全新时代。

结果Garrity建了一个开源仓库逐条对账，七个月下来全网归属于Anthropic的CVE只有442个，平均每月才63个，占今年全网CVE总数的0.5%左右。更打脸的是Anthropic自己的公开台账只列出了217个。

那这些AI找出来的漏洞实战价值到底多大？Garrity去对撞了已知利用漏洞库，发现这442个漏洞里真正在野外被攻击者利用过的只有2个，占比仅仅0.45%。说到底，AI找漏洞确实是个好帮手，但指望靠它掀起什么网络攻防革命，目前看基本就是吹过头的公关狂欢。