即刻App年轻人的同好社区
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置顶目前在运营一个开源AI技术社区，除了专业的运营能力，我认为对AI行业、技术发展动态和趋势的掌握也非常重要，因为这是全局视角，会让自己更了解清楚自己在做的这件事情。
在技术方面我会每日追踪热门AI项目，为了养成日常对行业发展动态了解的习惯，我给自己立了个flag，工作日每周一-周五，在即刻上同步更新我追踪到的AI行业、技术动态，方向大致如下：
1️⃣行业：AI应用、垂直行业（教育/法律/金融）、投资等
2️⃣技术：AIGC、大型语言模型（LLM）、RAG、agent、具身智能、多模态大型语言模型（LMMs）等
整理了往日分享的一些内容：
✅2023年终总结：这一年，AI行业和技术发生了什么？m.okjike.com
✅2023年，大模型开发者都在关注和开发哪些热门技术？m.okjike.com
✅KimiChat长文本对话能力超强，背后的大模型技术路线和产品观：m.okjike.com
✅如何运营好一个AI技术社群
m.okjike.com
m.okjike.com
✅社区产品冷启动方面的一些思考m.okjike.com
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在技术方面我会每日追踪热门AI项目，为了养成日常对行业发展动态了解的习惯，我给自己立了个flag，工作日每周一-周五，在即刻上同步更新我追踪到的AI行业、技术动态，方向大致如下：
1️⃣行业：AI应用、垂直行业（教育/法律/金融）、投资等
2️⃣技术：AIGC、大型语言模型（LLM）、RAG、agent、具身智能、多模态大型语言模型（LMMs）等
整理了往日分享的一些内容：
✅2023年终总结：这一年，AI行业和技术发生了什么？m.okjike.com
✅2023年，大模型开发者都在关注和开发哪些热门技术？m.okjike.com
✅KimiChat长文本对话能力超强，背后的大模型技术路线和产品观：m.okjike.com
✅如何运营好一个AI技术社群
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✅社区产品冷启动方面的一些思考m.okjike.com
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32 101
最近一周最幸运的就是加上了李叫兽的微信，和他分享了我对他理论的实践心得。
冥冥之中感觉有些缘分在，感觉算是对自己从学生时期到摸爬乱滚努力到现在的一个认可！
现在的我，慢慢地知道自己要专注于做什么，放下和放弃什么，对环境对身边的人也多了一份钝感，哪怕不顺也能快速调整，告诉自己等爬过这一座山，身边风景就又不一样了。我喜欢这样的状态，聚精会神并且专注。
冥冥之中感觉有些缘分在，感觉算是对自己从学生时期到摸爬乱滚努力到现在的一个认可！
现在的我，慢慢地知道自己要专注于做什么，放下和放弃什么，对环境对身边的人也多了一份钝感，哪怕不顺也能快速调整，告诉自己等爬过这一座山，身边风景就又不一样了。我喜欢这样的状态，聚精会神并且专注。
4 00
今天看到很多CES 2025（美国最大国际消费性电子展会）的报道文章，有朋友分享了1份完整的产品清单，还是觉得亲自喽一眼，可以主动发现自己感兴趣的。
摘了几个3D、医疗的AI产品和大家分享，觉得打开了不少眼界。（PS：如果有朋友也感兴趣这份清单，因为是直接分享的PDF本地文件，可以互加好友分享）
一、3D
1、高质量 3D 动画生成
短短几分钟将想法生成 3D 动画。image to 3D模型生成生成3D角色；LLM分析故事和脚本生成推荐背景和角色；text to motion和text to speech生成角色动作和对话。
2、3D手语翻译人物+动作生成
为聋哑人和听力障碍人士解决沟通障碍，生成栩栩如生的 3D 头像通过准确且富有表现力的手语，动态传达翻译信息。
3、3D文化遗产构建
Arch3D Liner 使用尖端的成像技术捕获 3D 数据并将其转换为高度详细的视觉表示，确保复杂的纹理和磨损图案得以精确保留，支持有效修复和恢复工作。保护人类文明丰富遗产。
4、3D元宇宙内容创建平台
Neuroid Next改变传统上耗时且昂贵的 3D 内容创建流程，用户可以使用文本或语音命令快速轻松地创建高质量、逼真的 3D 角色、环境和动作内容。此外，用户可以在 3D 环境中进行交互，而不是被动地消费内容。
二、医疗
1、医疗保健AI应用开发个人超级计算机
AIVAS 是一款一体化交互式高性能个人超级计算机，旨在彻底改变医疗保健领域关键AI软件应用程序的开发和部署。
2、AI心脏护理重要工具
Inviz开发的AI Echo Care利用人工智能技术改变传统复杂且耗时的超声心动图检查流程，检测心脏病的准确率达到93%。
摘了几个3D、医疗的AI产品和大家分享，觉得打开了不少眼界。（PS：如果有朋友也感兴趣这份清单，因为是直接分享的PDF本地文件，可以互加好友分享）
一、3D
1、高质量 3D 动画生成
短短几分钟将想法生成 3D 动画。image to 3D模型生成生成3D角色；LLM分析故事和脚本生成推荐背景和角色；text to motion和text to speech生成角色动作和对话。
2、3D手语翻译人物+动作生成
为聋哑人和听力障碍人士解决沟通障碍，生成栩栩如生的 3D 头像通过准确且富有表现力的手语，动态传达翻译信息。
3、3D文化遗产构建
Arch3D Liner 使用尖端的成像技术捕获 3D 数据并将其转换为高度详细的视觉表示，确保复杂的纹理和磨损图案得以精确保留，支持有效修复和恢复工作。保护人类文明丰富遗产。
4、3D元宇宙内容创建平台
Neuroid Next改变传统上耗时且昂贵的 3D 内容创建流程，用户可以使用文本或语音命令快速轻松地创建高质量、逼真的 3D 角色、环境和动作内容。此外，用户可以在 3D 环境中进行交互，而不是被动地消费内容。
二、医疗
1、医疗保健AI应用开发个人超级计算机
AIVAS 是一款一体化交互式高性能个人超级计算机，旨在彻底改变医疗保健领域关键AI软件应用程序的开发和部署。
2、AI心脏护理重要工具
Inviz开发的AI Echo Care利用人工智能技术改变传统复杂且耗时的超声心动图检查流程，检测心脏病的准确率达到93%。
4 30
企业不用买显卡或租赁算力情况下，1小时内轻松完成100个业务微调模型部署，0启动成本做AI业务落地。
在大家认知里这几乎不可能，因为100个7B模型部署，意味着
①准备100张24G显卡或租赁等价算力
②协调算法资源，算法再逐一部署
就按租算力成本算，每月10+万元，1年100万+，没有多少团队能负担得起。
为了帮企业节省这1年100万的成本，无问芯穹“lora自部署”功能正式开放，让企业0卡下部署数十上百个业务模型。
部署极简单，只需要上传Lora模型，最快5s完成1个微调模型部署。普通技术也能操作，这样算法的负担也没那么重。
更重要的是，企业不用支付部署成本，仅按调用token量计费！！
欢迎各位业务团队体验：infinigence.feishu.cn
无问芯穹由清华大学电子工程系教授、系主任汪玉教授发起，有强大的技术团队。Lora自部署模型服务旨在降低企业部署大模型的算力、人力、财力成本，让大模型部署像调用API一样简单。
在大家认知里这几乎不可能，因为100个7B模型部署，意味着
①准备100张24G显卡或租赁等价算力
②协调算法资源，算法再逐一部署
就按租算力成本算，每月10+万元，1年100万+，没有多少团队能负担得起。
为了帮企业节省这1年100万的成本，无问芯穹“lora自部署”功能正式开放，让企业0卡下部署数十上百个业务模型。
部署极简单，只需要上传Lora模型，最快5s完成1个微调模型部署。普通技术也能操作，这样算法的负担也没那么重。
更重要的是，企业不用支付部署成本，仅按调用token量计费！！
欢迎各位业务团队体验：infinigence.feishu.cn
无问芯穹由清华大学电子工程系教授、系主任汪玉教授发起，有强大的技术团队。Lora自部署模型服务旨在降低企业部署大模型的算力、人力、财力成本，让大模型部署像调用API一样简单。
每月立省十万！无需采购GPU，1小时内轻松部署100个微调模型
2 02
梁宁老师在最近新书《真需求》中提到「商业闭环」的极简模型：
•洞察需求，提供价值
•与客户达成共识，获得成交和关系，因此获得钱或资源
•投资以及的竞争力，让自己更具有生存优势
不管是企业还是个人，只有在市场上能为人或公司的需求提供价值，用户愿意付费或提供资源，才具有商业价值。
TOP跨境电商公司SHEIN发展早期，也是靠这个逻辑才搞定了供应链。
对于中小厂面临的痛点，SHEIN帮助他们解决问题，中小厂也提供了SHEIN稳定、高效的供应链。
1、针对中小厂经营不稳定的难题，提供充足的订单、较短的到账时间，以及扶持政策，解决按件计酬、员工流动频繁、经营不稳定的问题。
2、分享自己数字化管理系统，提升管理水平和效率
3、代表中小厂和原材料厂商谈判，为他们争取更大的利润空间。
•洞察需求，提供价值
•与客户达成共识，获得成交和关系，因此获得钱或资源
•投资以及的竞争力，让自己更具有生存优势
不管是企业还是个人，只有在市场上能为人或公司的需求提供价值，用户愿意付费或提供资源，才具有商业价值。
TOP跨境电商公司SHEIN发展早期，也是靠这个逻辑才搞定了供应链。
对于中小厂面临的痛点，SHEIN帮助他们解决问题，中小厂也提供了SHEIN稳定、高效的供应链。
1、针对中小厂经营不稳定的难题，提供充足的订单、较短的到账时间，以及扶持政策，解决按件计酬、员工流动频繁、经营不稳定的问题。
2、分享自己数字化管理系统，提升管理水平和效率
3、代表中小厂和原材料厂商谈判，为他们争取更大的利润空间。
2 01
2025年，依旧祝各位朋友们柿柿如意~🍅😊
在负面信息充斥过多的环境，可以保持自身热爱，快乐健康地生活、前行。
去年许愿，今年要和AI同行们多交流，也如愿地通过活动、社区，认识了搞AI的算法、产品、运营、投资人，还有非常具有想象力的AIGC的艺术家、创作者们，以及对技术保持热情的AI开发者。
今年也从前司，跳到目前一家受关注度比较高的AI infra公司工作。工作内容也有了比较大的转变，将先前积累到的AI技术+运营能力，投入到实际的AI上游产业内，继续完善我的AI+运营方法论。
一些些思考唠唠：
1、AIGC落地：国内外非常多有创造力的艺术家、创作者，借助ComfyUI工具+AI视频应用工具+开源Flux/SD模型，设计出非常好玩儿、有用的工作流。比如逼真的电影片段。[1] 可灵、海螺等视频生成模型，也会支持ComfyUI节点的趋势，社区或官方版开源的。
2、LLM工程落地难，多模态用起来不够稳定。优秀的开源模型虽远没有4o/o1/o3等模型智能，但在某些任务，通过post-train等也已经足够好。在这里面，更多的工作在数据工程上（比如，构造高质量的合成数据sft）。与其说Agent不如说Workflow，推荐大家关注下dify工程。还有，RAG做起来也复杂 [2]。
3、传统行业或已有成熟业务的互联网公司落地AI技术，如果没有算法人员、算力、资金预算，落地周期比较长，中间容易因为模型应用效果不佳，让团队失去信心。
4、不管是AI产品还是其他，以后不能只是在产品和技术方案上，大家互相抄。一定是从上而下去思考给客户业务、客户在做的事情，以及面临的挑战。最重要的是他和我们合作，能对他业务产生哪些收益。
2025年，也要和更多AI同行交流🤗 一起期待AI技术更进一步，端侧、多模态、Agent workflow…
[1]（此处丢了个链接，等我找找X，再来编辑
[2]mp.weixin.qq.com
在负面信息充斥过多的环境，可以保持自身热爱，快乐健康地生活、前行。
去年许愿，今年要和AI同行们多交流，也如愿地通过活动、社区，认识了搞AI的算法、产品、运营、投资人，还有非常具有想象力的AIGC的艺术家、创作者们，以及对技术保持热情的AI开发者。
今年也从前司，跳到目前一家受关注度比较高的AI infra公司工作。工作内容也有了比较大的转变，将先前积累到的AI技术+运营能力，投入到实际的AI上游产业内，继续完善我的AI+运营方法论。
一些些思考唠唠：
1、AIGC落地：国内外非常多有创造力的艺术家、创作者，借助ComfyUI工具+AI视频应用工具+开源Flux/SD模型，设计出非常好玩儿、有用的工作流。比如逼真的电影片段。[1] 可灵、海螺等视频生成模型，也会支持ComfyUI节点的趋势，社区或官方版开源的。
2、LLM工程落地难，多模态用起来不够稳定。优秀的开源模型虽远没有4o/o1/o3等模型智能，但在某些任务，通过post-train等也已经足够好。在这里面，更多的工作在数据工程上（比如，构造高质量的合成数据sft）。与其说Agent不如说Workflow，推荐大家关注下dify工程。还有，RAG做起来也复杂 [2]。
3、传统行业或已有成熟业务的互联网公司落地AI技术，如果没有算法人员、算力、资金预算，落地周期比较长，中间容易因为模型应用效果不佳，让团队失去信心。
4、不管是AI产品还是其他，以后不能只是在产品和技术方案上，大家互相抄。一定是从上而下去思考给客户业务、客户在做的事情，以及面临的挑战。最重要的是他和我们合作，能对他业务产生哪些收益。
2025年，也要和更多AI同行交流🤗 一起期待AI技术更进一步，端侧、多模态、Agent workflow…
[1]（此处丢了个链接，等我找找X，再来编辑
[2]mp.weixin.qq.com
6 00
英伟达CUDA壁垒深，为何今年在推理侧还能发展出这么多AI芯片？
1、软件的突破相对容易实现。非英伟达厂商虽然卡某些情况下需对特定算子做专门人工适配，性能也没有NV显卡那么高，但仍能够有效运行，技术上没有明显瓶颈，更多需要细致调优和良好生态系统支持。
2、pytorch支持的算子越来越丰富。特别是随着中间表示的引入，ROCm也逐渐开始支持算子。这使得非英伟达厂商可以按照pytorch中间表示来支持。随着软件生态发展，有机会更好地支持各种深度学习模型，在推理市场与NV形成竞争。
但后来者的发展仍由于适配的复杂性，限制了用户数量的发展。通常新模型的出现都需要投入大量人力资源进行适配，适配完后还需与客户上下游应用进行集成测试，耗费时间长又存在着各种不确定性，而获取用户信任本身又是一个难题。
——《大模型启示录》
1、软件的突破相对容易实现。非英伟达厂商虽然卡某些情况下需对特定算子做专门人工适配，性能也没有NV显卡那么高，但仍能够有效运行，技术上没有明显瓶颈，更多需要细致调优和良好生态系统支持。
2、pytorch支持的算子越来越丰富。特别是随着中间表示的引入，ROCm也逐渐开始支持算子。这使得非英伟达厂商可以按照pytorch中间表示来支持。随着软件生态发展，有机会更好地支持各种深度学习模型，在推理市场与NV形成竞争。
但后来者的发展仍由于适配的复杂性，限制了用户数量的发展。通常新模型的出现都需要投入大量人力资源进行适配，适配完后还需与客户上下游应用进行集成测试，耗费时间长又存在着各种不确定性，而获取用户信任本身又是一个难题。
——《大模型启示录》
4 00
Hugging Face的CEO对2025年人工智能的预测如下：
1、首次出现与AI相关的大规模公众抗议。
2、一家大公司因AI导致市值减半。
3、至少10万台个人AI机器人将被预订。
4、中国将在AI竞赛中领先（尤其是开源AI领域）。
5、AI在生物学和化学领域将取得重大突破。
6、AI的经济和就业增长潜力将开始显现，Hugging Face将有1500万AI开发者。
此外，他还回顾了2024年的预测结果：
1、一家受热捧的AI公司破产或以低价被收购（例如Inflexion, AdeptAI）。
2、开源LLMs达到最佳闭源LLMs的水平（例如QwQ等）。
3、视频、时间序列、生物学和化学领域的突破未完全实现。
4、关于AI成本（货币和环境）的讨论增多。
5、某流行媒体主要由AI生成（如Google的NotebookLM）。
6、Hugging Face的开发者数量从700万增长到1000万。
1、首次出现与AI相关的大规模公众抗议。
2、一家大公司因AI导致市值减半。
3、至少10万台个人AI机器人将被预订。
4、中国将在AI竞赛中领先（尤其是开源AI领域）。
5、AI在生物学和化学领域将取得重大突破。
6、AI的经济和就业增长潜力将开始显现，Hugging Face将有1500万AI开发者。
此外，他还回顾了2024年的预测结果：
1、一家受热捧的AI公司破产或以低价被收购（例如Inflexion, AdeptAI）。
2、开源LLMs达到最佳闭源LLMs的水平（例如QwQ等）。
3、视频、时间序列、生物学和化学领域的突破未完全实现。
4、关于AI成本（货币和环境）的讨论增多。
5、某流行媒体主要由AI生成（如Google的NotebookLM）。
6、Hugging Face的开发者数量从700万增长到1000万。
4 00
腾讯混元视频看了很多朋友发的Case，显然加了不少的影视数据
小试下“赵丽颖穿着侠女衣服，拿着一把锋利的剑，走在树林里，突然间一个黑影闪现”
就是说这不是鞠婧祎么(ﾉﾟ▽ﾟ)ﾉ
不过不得不说实打实的指令遵循能力确实能感受到！
体验：aivideo.hunyuan.tencent.com
小试下“赵丽颖穿着侠女衣服，拿着一把锋利的剑，走在树林里，突然间一个黑影闪现”
就是说这不是鞠婧祎么(ﾉﾟ▽ﾟ)ﾉ
不过不得不说实打实的指令遵循能力确实能感受到！
体验：aivideo.hunyuan.tencent.com
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