Petit Shya®

P. T. A member. Interaction Designer. Audio-Visual abstract art / AI / Tech / electronic music and more. 自由に人間の世界え

[Petit Shya® @supermary]

@capitol_justice @XH_Lee23 Looking at the clothing, she is a Miao people.

[猫報道 @5chmatme]

旦那にムカついたときのおかずコレ。

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@mssikexer @WhileTravelling 2、既然反政府了，就要有觉悟（和高科技技术）来避免追踪，而不是要求政府跳出法律框架给予某人（避免追踪和监控的）特权，尤其这个人（有可能）进行违法犯罪的可能前提之下。

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@mssikexer @WhileTravelling 你说的这两点都不成立：1、既然选择出现在任何公共场所就不存在什么个人隐私，除非政府在你的浴室里装了监控。因为假设你在公共场合有个人隐私，那么你的存在也会侵犯到别人的个人隐私。你不能要求别人遵守你的权利同时豁免自己的义务。

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@EnHeng456 马斯克的人格就不是那种社交型的，都说他没给雷军面子，但是面对3万亿的库克，他也是同样的鬼脸，搞得库克也有点略尴尬😅

[Petit Shya® @supermary]

@max384304 @ruihanmeimei01 有这个疑问是正常的，但足够了解中国史后会发现这样划定并没有什么错误。大蒙古国分裂为四个汗国，忽必烈早在金莲川幕府时代就完全采用汉制和汉臣，随着南下的推进，汉制越来越规范，实际上已经和其他远在天边的其他蒙古汗国形成了完全迥异的国家，忽必烈建国改元也是打算彻底退出蒙古内部争霸彻底独立

[Petit Shya® @supermary]

@BreakingAlert_ 有意思，北京和伊朗有误会，北京不会自己去和伊朗谈？需要美国和以色列隔在中间谈吗？说得好像北京和华盛顿坐在同一条船上似的。美国的智库是不是脑子有问题啊？

[Petit Shya® @supermary]

@johnnys_dream 还有一个麻烦就是，美国造船业已经萎缩，要维持军用船只的保养成本实在太高（毕竟是没办法盈利的企业）。面临着类似战斧巡航导弹在美伊战争中供应不上的情况。没有制造业生态，America first 也只能是一句口号，制造业回归美国还有很长的路要走。

[Petit Shya® @supermary]

@dingyi Ai 是提升生产力的，一般镶嵌在原有的业务框架内运作，推上的搞手们基本上是没有自己独立的原生业务，纯 Ai 业务能赚钱就见鬼了。

[Petit Shya® @supermary]

@yokosu_kaz 经济是一个生态啊，如果外卖工作都是高价，那其他的工作……出租车、清洁工、保安、白领……相应就会有更高的价格。所有人都有钱那不相当于所有人还都是没钱吗？不能只盯着单项或者纯价格来算。外卖员一般都有6k~7k每月的工资（9小时工作，2024年数据），足够养活自己了，从哪里得出来人工便宜的结论？

[Higgsfield AI 🧩 @higgsfield]

Higgsfield releases Virality Predictor

What does it mean:
> Upload any clip up to 15s
> Get viral potential, hook score & hold rate
> See a heatmap of brain regions your clip activates
> Pair with Ad Reference for recreated videos

Available via MCP/CLI and on the platform.

[Petit Shya® @supermary]

@vista8 还有一点评论里有人提到过，就是被大规模接纳的技术并不一定是最先进和最合理的那个，这中间有一个拐点，冲过了这个拐点，就算是次一点的技术也能成为人类的标准。所以从现实角度上来讲，一味追求最好最先进并不一定会被市场承认。

[Petit Shya® @supermary]

@fran_syatiku @Konekoutena 政府和学者主导是一方面，但也会考虑大众的观点，尽量把多方观点融合。例如最近政府把 token 的中文定义为「词元」，但民间并不认可，所以这个定义大概率还是要持续的修改。

[Petit Shya® @supermary]

@dakota590745 @Balder13946731 一个超级大国的总统，很多东西不只是他自己用，例如整个酒店楼层都需要清场戒严，特勤局所有的检测装备、枪支弹药、野兽汽车、各种装甲防弹车、通讯、反侦查设备、加密通讯、卫星设备、电脑工作站、紧急撤离的预案保障设备……说起来我觉得1500吨都不太够用的。

[Petit Shya® @supermary]

@dakota590745 @Balder13946731 访问时间是两天没错啊，但前几天开始就每天有运送物资的美军运输机运抵装备啊，预计总共会有1500吨物资抵达。

[Petit Shya® @supermary]

@Lostlanding 而一旦进入狂暴模式，狠也是真的狠，至少比黑人或者是斯堪地那维亚人要狠戾得多。

[Petit Shya® @supermary]

一直在用这个工具，开发者更新版本也快，可以挂很多通用API，GPT5.4 GPTImage2 seedance2.0 什么的，只需要支付API费用即可，比很多商用版采用的订阅制要开心得多。个人或者是小团队用足够了。

[老杨啊 @yhslgg]

这个画布工具有点东西，体验和https://t.co/WlDvTYnsGe差不多，把 ComfyUI 那套节点连线玩法搬到 AI 多模态生成上了！！！

AI Canvas Pro，纯网页应用，在无限画布上拖节点、连线，把 AI 能力自由组合——7 种节点类型随便用：

🖼️ 图像生成：提示词一键出图，支持批量
✍️ 文本生成：多轮对话，流式输出
🎬 视频生成：文生视频 / 图生视频
🔊 音频生成：文字转语音
🌐 360全景图：一键出沉浸式全景
📐 3D 场景：导入模型，编辑场景布局
💬 注释节点：画布标记，当跳转锚点用

最牛的地方：节点之间可以连线传数据，上游出图结果直接流进下游节点；提示词里打 @ 就能引用任意节点的输出，随便串联工作流。
类似 ComfyUI 的操作方式，JSON 文件直接拖进画布就能打开项目。
Windows /MAC用户都有一键安装包。
还内置了apimart,RunningHUB多家中转API的接口，买完就可以用；
目前我看很多开源画布然后推广API的看来是有钱可赚。

[小盖 @xiaogaifun]

艾伦研究所的知名研究员Nathan Lambert，前两天来北京和我们熟知的国内 AI 公司聊了一圈，包括月之暗面、智谱、字节、阿里、美团、小米等等。

聊完之后，他写了一篇文章做总结。我觉得这篇挺有意思的，因为 Nathan 本身对硅谷非常熟，这次相当于带着硅谷的视角来看我们中国的 AI 实验室是怎么运作的，以及他看到了哪些不一样的地方。

文章我看完了，写一些自己的笔记。

1、DeepSeek 被所有人公认为技术品味和执行力最好，是技术方向上的引领者，但在商业上并不是引领者。

反过来，像字节、阿里这种巨头，被视为真正能够把大模型吃进整个业务体系、最终兑现成大规模市场份额的那批公司。

2、字节是各大中国 AI 实验室最重视的竞争对手，因为他们思路清晰，而且战斗力极强。

一个可以印证侧面是，在开放权重已经成主流气质的中国 AI 圈子里，字节是少数坚持走 OpenAI 这条闭源路线的公司，同时，目前他们的豆包应用地位相当于中国的ChatGPT。

3、美团、蚂蚁、小米这些公司为什么自己做大模型？国外Uber、Airbnb 这批公司也没做自己的模型，用的时候买别人的就行了。

但在这些中国公司眼里，LLM 是未来产品的核心底座，如果完全依赖外部模型，等于把自己最关键的那一层放在别人手里，被掣肘只是时间问题。所以宁可自己花大力气训一个通用模型，把这块底座攥在自己手里。

4、中国开发者几乎都被 Claude 圈粉了。Nathan 说，很多一线开发者描述日常写代码时，都主动提到 Claude，承认它改变了自己的开发方式，哪怕它在中国并不能正式落地。

少数人会提到自己在用 Kimi 或者智谱的命令行工具，但被问到真正高频依赖的助手时，几乎都会说回 Claude。在湾区很火的 Codex，在中国被提到的频率反而没有那么高。

5、中国的 LLM 社区更像一个生态，而不是彼此敌对。Nathan 和多家实验室私下交流后，发现他们谈到同行时，几乎都是尊重和欣赏，很少有火药味。而在硅谷，私下聊起其他实验室，话锋会很快变得尖锐。

6、中国大模型团队的整体气质和美国不一样。表面上看，大家都是搞大模型、RL、Agent，用的技术栈差不多，但在组织方式和人本身的气质上，中国这边更像一支全栈工程队。

研究员普遍愿意做琐碎、不出彩的脏活累活，愿意为了整体模型效果搁置自己的方案，不太追求个人署名和明星科学家身份。

这种弱 ego 的文化，在那种需要各个模块严丝合缝配合的大工程里，反而更适配。Llama 团队据说就是被相反的那种文化拖垮的，一群顶尖研究员都想让自己的方案进最终模型，互相博弈。

7、中国顶级实验室里，学生的比例非常高，而且是直接参与主战场的大模型研发，不是被边缘化的实习。和美国的 OpenAI、Anthropic、Cursor 这些几乎不开放相关实习形成鲜明对比。

Google 名义上有 Gemini 实习，但大家普遍担心实习内容被隔离在核心工作之外。

学生的优势是对旧时代 AI 范式没有太多包袱，能很快把上一套观念清空，重新学习。同时他们极度习惯在巨量论文和内部技术细节中速成，把复杂栈啃下来，进组之后就愿意把人生阶段压在这件事上。

8、中国研究员对宏大的 AI 叙事兴趣不高。Nathan 在和不少一线研究员聊天时，发现他们一提到经济结构变化、社会风险、AI 道德这些问题，往往会有明显的停顿和困惑，像是被问了一个和日常工作无关的问题。

很多人会直接表达，自己的角色就是把模型做好，而不是对社会怎么变发表观点。有位研究员还引用了 Dan Wang 的说法，中国是工程师在掌舵，美国是律师在掌舵。

Nathan 也观察到，中国并没有 Dwarkesh、Lex Fridman 这种能系统性把科学家捧成明星的播客生态。这种习惯既和个人性格有关，也深受教育和制度环境的塑造，他们在一个不鼓励公开争论社会议题的系统里长大，并且在里面取得了成功。

9、北京的 AI 圈子整体很像湾区版的紧凑硅谷。从机场下飞机，可以顺路去阿里北京园区，坐几趟滴滴，在三十六小时之内走完智谱、月之暗面、清华、美团、小米、零一万物等一长串机构。

整座城市里，打车过去就是一个新的实验室。选大一点的车型，常见是带按摩椅的电动小面包。这种空间上的密集分布，让不同实验室之间的交流成本被压得很低，研究员之间的流动也变得非常频繁。

10、中国研究员普遍更偏工程视角，对融资、产业格局、资本叙事这些话题兴趣没那么高。Nathan 在硅谷习惯了另一种氛围，研究员对外部环境的敏感度非常高，融资、算力、数据生态、行业风向，几乎每个人都在认真琢磨自己所在公司的位置和外部环境的关系。

因为今天做 AI 已经不是关起门来搞工程奇迹那种事了，模型公司同时是一个综合体，要建模、要部署、要融资、要拉生态，外面的每一根线都会反过来影响里面的研究节奏。

但中国研究员明显不在这个频道上。Nathan 问到行业生态、融资、算力供应、数据产业这些话题，得到的反应常常是耸耸肩，说那不是我的问题，我的事就是把模型做好。

11、中国企业对 AI 的花钱习惯，更接近云，而不是 SaaS。外界常说中国企业不愿意为软件买单，所以本土 AI 市场会偏小。但 Nathan 和多位从业者聊完后，感受到的现实是，虽然传统 SaaS 市场确实不大，但云服务在中国是个大生意。

关键问题变成，企业为 AI 付费，最终会更像买 SaaS，还是更像买云基础设施。从目前各家公司的实际讨论和规划来看，大家普遍不太担心企业侧的 AI 支出，倾向认为它会挂在更刚性的基础设施那一侧。

12、中国的数据产业在 RL 和高质量任务环境上明显不如美国成熟。和 OpenAI、Anthropic 那种可以为单个 RL 环境花上千万美元、一年累计几亿美金的玩法相比，中国团队的普遍反馈是，本土数据服务供应商不是没有，但质量参差不齐，很难直接买到能用的内容。

于是就形成了一种很中国式的解决办法，很多 RL 场景、评测环境干脆自己搭，研究员本人要花大量时间设计任务、构建环境。字节、阿里这种大公司，也会养起自己庞大的标注团队，在公司内部自给自足。

13、算力是所有中国实验室的共同痛点。无论走到哪家，大家对高质量英伟达 GPU 的需求都是一个词，不够用。如果供应允许，他们会毫不犹豫地继续加仓。

国产加速卡在推理侧评价还可以，已经被不少公司部署到在线服务里，华为芯片在很多实验室都有落地。但在大规模训练上，英伟达依然是黄金标准，国产方案更多是辅助补位。

14、在开放程度和生态态度上，中国实验室显得既务实又有整体视角。Nathan 几乎问遍了所有头部团队，为什么会在这样的环境下持续开放自家最强模型。他自己坦言，把所有权心态和真实的生态支持这两件事联系起来，他还没完全想明白。

但从对话里，他归纳出几个共同的现实诉求，通过开放权重，快速让更多开发者参与打磨，发现缺陷；通过回馈开源社区，获得技术和口碑上的正循环；同时在内部保留更定制、更私密的模型版本服务自家业务。整体表现出来的，是一种既不绝对开源、也不一味封闭的中间态。

15、中国实验室对英伟达芯片的渴求是压倒性的。Nathan 走访下来，所有人现在的进展都卡在同一件事上，就是英伟达的卡不够用。

如果能买到，毫无疑问会继续加仓。

这里他特意点出来一个区分，英伟达是训练这一侧的黄金标准，没有替代品。但在推理这一侧，画风就完全不一样了。包括华为在内的国产加速卡，评价都是正面的，不是凑合用，是真的能打。

Nathan 说他遇到的实验室里，无数家都已经能拿到华为芯片，供给这边不是问题。所以中国实验室现在的真实状态是一个两层结构，训练咬牙抢英伟达，推理大方用国产卡，分得很清楚。

[Petit Shya® @supermary]

@Zhm20220917 这里面最难的是懂业务吧？不懂业务的AI搞手一抓一大把，整天分享最新玩法，实际案例一个都没有🙂‍↔️

[Petit Shya® @supermary]

@Aoyi21 @CTracy0803 需求是无止尽的并且需求可以是凭空出现的，生产力不是。