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insir
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5天前
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阑夕ོ: 「时代」杂志的2025年度封面人物，授予给了「AI建筑师」，致敬了美国摩登时代建筑工人们在修建大楼时坐在户外钢筋上吃午饭的经典照片，从左到右依次是扎克伯格（Meta）、苏姿丰（AMD）、马斯克（xAI）、黄仁勋（NVIDIA）、阿尔特曼（OpenAI）、哈萨比斯（DeepMind）、阿莫代伊（Anthropic）、李飞飞（World Labs）。 这幅图本身带有一定程度的双关含义，一方面是在展示这8个人作为AI时代奠基者的核心定位，另一方面似乎也在暗戳戳的指向泡沫论，8个如此重要的人物却也毫无保护的由一根钢梁承载着，脆断性不言自明。 匹配这期封面的还有一篇万字长文，虽然信息增量不多，而且还有一些难绷的地方——等你读到时就知道了，有种它终于说到了我懂的领域的感觉——但是胜在笔力强劲，不愧来自资深媒体的出品标准，波澜壮阔的回顾了这一年来AI产业的高歌猛进，以及一边解决问题、一边制造问题的螺旋式轨迹。 我试着翻译分享过来，有部分必要的精简： 黄仁勋低头坐在湾区总部的办公室里，看起来精疲力尽，很难判断这位62岁的世界第八大富豪是即将爆发还是崩溃。 然后有人打开Spotify，播放了史密斯飞船乐队的「Dream On」，动听的和弦顿时充满了房间，此时黄仁勋穿上了他的标志性黑色皮衣，瞬间如同变了个人——不只是身着战袍，还意味着他选择了最适合AI领袖的肢体语言和乐观主义。 但他依然很累，英伟达的成功，取决于近乎垄断AI芯片的巨大生意，网络上的梗图，将英伟达描绘成泰坦诸神里扛起大地的阿特拉斯，将整个股市的繁荣背在肩上。 今天的英伟达，不只是一家科技巨头，它还在成为一种治国工具，在技术、外交和地缘政治的串联下谨慎经营，「你正在接管世界，黄，」川普经常和黄仁勋打深夜电话，并在公开场合使用这样的开场白。 几十年来，人类为思考机器的兴起而做自我的心理建设。当我们惊叹于AI击败国际象棋冠军和预测蛋白质结构的能力时，也会因其内在的怪异感而退缩，更不用说重视她们对于人性存在的威胁了。 于是，关于如何负责任的使用AI的争论，让位于一场尽可能快地部署AI的冲刺。 「每个行业都需要它，每家公司都在用它，每个国家都需要建设它。」就在黄仁勋对记者说出这番表达的时候，英伟达刚刚成为地球上第一家市值突破5万亿美金的公司。 ChatGPT在推出时曾是史上增长最快的消费级应用，如今周活跃用户已过8亿。AI编写了数百万行代码，辅助科学家做实验，创作了病毒式传播的歌曲，并迫使公司重新审视人力配置，否则就要面临遭到淘汰的风险。 然而，研究人员发现，AI可以策划阴谋、欺骗甚至勒索。随着领先公司模型的改进，AI系统最终可能会胜过人类——就像一个高等物种即将殖民地球一样。MIT的报告显示，AI用错误信息和深度伪造视频淹没了社交媒体，并将经济吞噬到了「一个将所有资本都吸进去的黑洞」里。 怀疑论者眼里尽是泡沫，而产业领袖则看到了富足新纪元的曙光。「有一种判断认为全球GDP被限制在100万亿美元的天花板下，」黄仁勋说，「AI将使这100万亿美元变成500万亿美元。」 这就是AI如何在2025年以新的、令人兴奋的、有时甚至是可怕的方式改变我们世界的故事。 这是黄仁勋和其他科技巨头如何掌握历史的方向盘，开发技术并做出正在重塑信息格局、气候和我们生计的决策的故事。 这篇文章的报道跨越了三大洲，涉及与高管、计算机科学家、经济学家、政治家、艺术家、投资者、青少年以及悲痛家庭的数十次对话。它描述了一场冲向未知目的地的疯狂闪电战，以及人们为理解这一切所做的挣扎。 基调在川普的就职典礼现场就已敲定。科技大佬们排队涌入华盛顿。一些人坐在总统发表就职演说时的身后，这预示着他们即将掌握的权力。在接下来的11个月里，他们利用巨大的现金储备、文化影响和技术势力，将产品推向全球各地的家庭。 这些事情都是在今年发生的： 在Meta，扎克伯格开出了比NBA球星更高的薪酬包来雇佣机器学习的研究员； 在OpenAI，阿尔特曼完成了架构调整，为投资者取消了利润上限，解锁了这家市值5000亿美金的巨头未来可以商业增长的上限； 即使是最喜欢自诩安全性的Anthropic，也将工作重点放在了尽快以3000亿美金的体量IPO这件事上； 更不用说马斯克，他建造数据中心的速度比所有同行都要快； 谷歌已经在搜索引擎顶部插入了Gemini生成的答案； 包括软银的孙正义在内的顶级投资者，向芯片、自动驾驶汽车和资本基础设施投入了大笔金钱； 点燃这股热潮的OpenAI在许多方面继续领跑。ChatGPT已经覆盖了全球人口的10%，「这意味着我们还有至少90%的市场可增长，”ChatGPT的负责人如此定论。 支撑ChatGPT这类聊天机器人的大语言模型（LLM）技术，是一种神经网络，与传统意义上的软件不同。通过输入海量数据，工程师训练模型识别模式，并预测在给定序列中接下来应该出现什么「token」（即词语）。在此基础上，AI公司使用强化学习——加强通往期望反应的神经通路——将简单的单词预测器转变为更像是一个懂人性的数字助手。 大约一年前，OpenAI的研究人员找到了一种改进这些模型的新方法。与其让它们立即回答查询，研究人员允许模型多生成一些步骤，用自然语言对答案进行「推理」。这需要更多的计算能力，但产生了更好的结果。突然之间，市场对数学家、物理学家、程序员、化学家、律师等专业人士的需求激增，以创建专门的数据，公司利用这些数据来强化其AI模型的推理能力。 聊天机器人变得更聪明了。与此同时，AI公司让这些模型能够访问新工具，比如在回答查询之前搜索互联网并考虑搜索结果的能力。他们增加了记忆功能，允许模型回忆过去聊天的细节，而不是每次交流都从头开始。他们还允许用户连接其他数据源——电子邮箱、网盘、浏览器、日历。 风评开始产生变化：「看到ChatGPT从一个即时对话伙伴演变成一个可以为你做实际工作的东西，感觉是一个非常、非常重要的转变，大多数人甚至还没有意识到这一点。」 其他突破比比皆是。MIT的几个毕业生于2022年创立了Cursor，随后凭借这款AI编码工具成为了世界上增长最快的初创公司之一，年收入达到10亿美金。 Cursor的CEO声称：「我猜测未来一两年内最大的故事就是将是软件工程和编码领域的实际生产力收益，横向的应用到经济组织的其他业务线。」 今年以来，整个行业的高活跃度，共同推动了AI模型的渗透规模，导致总使用量增长巨大，像是Cursor和Claude Code这样的编码工具已经变得如此不可或缺，以至于工程师们几乎在工作的各个方面都在使用它们。 黄仁勋说，英伟达的大多数工程师都是这些工具的用户——这种生产力的循环帮助他的公司将每年的芯片产量增加了近四倍，而员工人数仅增加了一倍。 在Anthropic，资深工程师使用Claude Code来帮助构建模型的下一次迭代，Claude现在编写了自己高达90%的代码。 就在川普重返华盛顿的第一周，斯里拉姆·克里希南——当时还在等待AI顾问的正式任命——被提前招至白宫，向高级官员简报半个地球之外正在发生的一项突破： 一家鲜为人知的中国AI初创公司DeepSeek刚刚发布了一个据称可以与美国竞争对手相媲美的模型。 DeepSeek表示，他们仅用了几个月的时间，使用较落后的芯片就构建了这个模型。其研究人员似乎利用更少的算力复制了OpenAI的推理突破，让中国在硅谷主流判断里原本认为差距巨大的竞争中抹平了差距。 作为川普的高级顾问之一，克里希南一边乐见自己被证明是对的，一边又对这个结果感到震惊。过去一年里，这位前风险投资家一直在宣扬AI速胜论，要打掉美国的官僚主义症结，给AI产业的奔跑松绑。 DeepSeek的出现，刺激了这个阵营影响总统的力量，在一周内，川普签署了一项行政命令，废除了前任更为谨慎的AI政策，并宣布了一项名为「星际之门」的多年期、5000亿美金的计划，这是一项建立巨型新数据中心的合作项目，未来版本的OpenAI模型将在那里进行训练和托管。 在随后的几个月里，川普还批准了一系列AI投入措施，并将巨额国防合同交给AI公司，同时冻结或大幅削减了其他领域的联邦资金。 在实施关税政策的同时，川普也尽可能的为AI芯片出口保留豁免权，他亲自推动黄仁勋承诺从亚利桑那州沙漠的一家新工厂购买价值数十亿美金的芯片，得益于这些保证，该工厂开始在几十年来首次在美国本土制造尖端半导体。 美国政府制定了一份蓝图，旨在加强对私营公司的支持，作为回报，AI行业的企业家们也计划在即将到来的中期选举里反对支持监管的候选议员。 川普和他的科技盟友们甚至试图阻止各州发布自己的AI法规——这在共和党内部也造成了激烈的反对。 「为了赢得竞争，就值得牺牲我们自己的孩子吗？」密苏里州参议员乔希·霍利在9月的一次关于聊天机器人危害的国会听证会后对媒体诉苦，他最近提出了一项禁止未成年人使用聊天机器人的法案。 这番言论反映了一种普遍的感觉，即这轮所谓的工业革命似乎是在公众还没有准备好之前就已经到来了。 多项民意调查发现，普通美国人对AI感到担忧，并宁愿安全地开发这项技术，即使这意味着放慢速度。皮尤研究中心9月的一项调查发现，大多数美国人认为AI将恶化而不是改善我们创造性思考、以及与他人建立有意义关系。 然而，川普渴望与这群曾经捐助过他对手的科技精英联手。让他动心的，除了公开的效忠展示之外，还有在资本基础设施、能源和制造业上的巨额投资——这是支撑美国经济和股市的新的承重支柱。 川普将AI技术作为地缘政治工具。比如在设法结束亚美尼亚和阿塞拜疆冲突时，AI投资就是谈判筹码之一，在加强与沙特和阿联酋等地区盟友的关系时，AI也是协议里的主角。 川普还沉迷于在Truth Social上发布AI生成的梗图，其中包括一条他在飞机上向抗议民众投掷排泄物的视频。而他的顾问为这种行为的辩解是：「我认为很久以来都没有任何一位总统发出过如此清晰的技术乐观主义信息了。」 在北京鸟巢体育场附近的一个清冷早晨，成千上万的人涌入中国国家会议中心，聆听百度CEO李彦宏在该公司年度会议上的演讲。 主题是「AI在行动」，身穿黑色休闲裤的李彦宏揭晓了百度最新的基础模型，以及一个已用于生成超过40万个定制AI应用的无代码工具。 在舞台上方的展区，百度代表展示了该公司的新款AI眼镜，佩戴者可以在视野中看到解释性评论，并通过嵌入式耳机进行对话的同声传译。 附近，有两只小猪在稻草床上拱来拱去，旨在说明AI赋能的农业工具如何帮助识别猪流感和其他病原体。在另一张乒乓球桌旁，AI驱动的摄像头正在剖析球员的技术。 这一切都展示了中国已抵达AI的前沿。 今年，中国电信巨头华为的芯片性能已超过了在出口管制下可以合法运往中国的最先进英伟达芯片，这让焦虑中国竞争对手的黄仁勋，以及认为中国依赖非前沿美国芯片是确保AI领先地位最佳方式的白宫官员感到担忧。 12月8日，川普表示他将放宽出口管制——允许销售比华为能提供的任何产品都强大的新款芯片，尽管反对声认为这将帮助中国AI行业更快的进步。 DeepSeek在1月的突破是中国的「斯普特尼克时刻」（Sputnik moment，意指受到巨大冲击后的觉醒时刻），这加大了其他中国科技高管的压力，接下来的一个月，阿里巴巴公布了在未来三年内向AI投资530亿美金的计划。 整体来看，美国在AI模型、先进芯片和资本储备方面仍有明显优势。但是，中国拥有庞大的工程师队伍、比任何其他国家都多的STEM毕业生、更低的成本，以及一种国家主导的发展模式，这种模式已经推动中国在太阳能电池板、5G到电动汽车等变革性技术领域占据主导地位。 李彦宏说：「我们在芯片上可能落后几年，但在模型层面上我们并没有落后那么远。」 政策的积极支持已经推动像智元机器人（AgiBot）这样的初创公司出圈，它迅速成为中国人形机器人和具身智能的领导者之一。 联合创始人彭志辉最初作为一名技术UP主成名，通过展示复杂的DIY科技项目（如自平衡机器人、微型电视和自动驾驶自行车）获得了数百万粉丝。他于2020年通过「天才少年」计划加入华为，随后于2022年离职创办了智元机器人。 在上海迪士尼乐园附近的公司数据采集设施中，约100个机器人每天17小时练习堆放货架、折叠衣服和倒茶等平凡任务。 场地由市政府免费提供——这一成本节约帮助智元机器人将其人形机器人的零售价控制在2万美元以下。 「我们的实际成本要低得多，」彭志辉说，「这归功于中国的供应链和制造优势。」 对AI主导权的争夺不仅仅取决于纯粹的科学，大规模的商业应用和AI的工业化也将决定结果。 如果中国能在全球农田和工厂部署AI方面以价格优势击败西方竞争对手，它就有望在AI竞赛中占据上风。 「我认为我们应该向所有人提供AI接入，而不仅仅是大公司，」MiniMax的CEO闫俊杰说，该公司试图以大约十分之一的成本提供与OpenAI相当的服务——而且关键是开源的，以便各地的开发者都可以在其基础上进行构建。 在德克萨斯州阿比林一个寒冷的早晨，一列18轮卡车在颠簸、积水的道路上缓慢行驶，路过在尘土飞扬的灌木丛中吃草的牛群。 在出口处，这些卡车驶入了一个新的美国边疆。阿比林曾经是一个畜牧业中心，现在已成为一个AI新兴城市。 其干旱的郊区是「星际之门」旗舰园区的所在地，这是川普1月份宣布的国家级数据中心项目，ChatGPT看起来像是在你的手机或笔记本电脑上运行，但实际上，它和其他AI产品都是在像「星际之门」这样的巨大设施内训练和运行的。 对这些庞大的「AI工厂」的需求在2025年激增。全球每年新建的数据中心数量预计将稳定在140个左右，但规模却急剧膨胀，功耗也是如此，这是因为内部芯片数量和复杂程度的增加。 高盛的数据显示，到2030年，数据中心预计将占美国所有电力需求的8%，高于2023年的4%。 2025年，它们向电网有富余容量的地方聚集：从德克萨斯州西部的风力发电场，到北极圈以北水力资源丰富的挪威峡湾，再到坐拥巨大原油储量的波斯湾沙漠。 而买单者，也就是生态链上的那几个顶级玩家——亚马逊、微软、谷歌和Meta——宣布计划今年总共投入3700亿美金用于建设数据中心和其他AI基础设施。 一些经济学家计算出，如果不是这种过剩的建设，美国经济今年可能会陷入衰退。 关于这种扩张是否走得太远、太快，是一个激烈争论的话题。科技公司通过举债来资助快速扩张，据媒体报道，Meta、谷歌、亚马逊和甲骨文在2025年总共借款1080亿美元，是过去九年平均水平的三倍之多。 还有一些分析师认为，不断增加的债务负担、融资结构以及以创纪录估值交易的科技公司，是导致崩盘的配方，这场崩盘不仅会拖垮硅谷巨头，还会拖垮养老基金、银行和常规经济的其他支柱。 更重要的是，在回报尚不明朗的同时，前沿的AI实验室却还相信他们的模型很快就会变得如此先进，以至于颠覆几乎所有行业，消灭大量工作岗位。 Anthropic的CEO达里奥·阿莫迪估计，AI可能在未来一到五年内将失业率推高至20%。 许多企业领导人希望AI取代他们的人类员工，因为人类员工更昂贵且要求更多。亚马逊最近裁减了1.4万名企业员工，并计划用机器人取代50万个工作岗位。 智元机器人的彭志辉指出，中国工厂工人的平均年龄已超过40岁——而下一代人几乎没有意愿填补他们的行列。 「这些是结构性问题，不能简单地通过提高工资来解决，」彭志辉说，「我们所做的是将人类从重复、繁重和危险的任务中解放出来。」 「有些工作会消失，」黄仁勋也承认，但他驳斥了灾难的说法。他指出，十年前，一些科学家预测AI学会了自动看片子会让放射科医生失业，今天，他们的需求比以往任何时候都大，因为AI让他们更善于发现癌症。 「只要该特定行业的需求很高，我相当确信AI将推动生产力、收入增长，从而带来更多招聘，」黄仁勋说，「如果你不使用AI，你会把工作输给使用AI的人。」 科技界的其他人则认为AI正在创造全新的人类工作类别。 正在开发电动汽车和人形机器人的中国公司小鹏汽车，其创始人何小鹏设想了一个未来，人们不是因为AI而失业，而是因为AI而就业。 「在未来10年，将出现一个新的职位：如何控制和管理机器人，」何小鹏解释说。他将其比作20世纪初，汽车取代了马车，但创造了司机这个全新的职业。 「最初的人形机器人既聪明又愚蠢；它需要人工管理才能有效地交付工作。」 无论是泡沫还是历史性的繁荣，AI正在改变我们在这个世界上进化的方式。 今年以来，人们越来越多地开始向新一波聊天机器人寻求情感支持和实际帮助，根据美国商会的数据，2025年近一半的美国小企业使用了AI聊天机器人。 我们采访了用Gemini来编写培训手册的果酱商、为药剂师审查处方提供AI工具的志愿者、没有任何编程经验却做出了拥有几万名月活用户的数据分析助手的分析师，从爆发生产力来看，他们都是AI的受益者。 还有更多的人沉迷于和AI的情感交换，来自加州的16岁少年Adam Raine于2024年9月开始使用ChatGPT帮助完成学业。 「我以为这是一个安全的、很棒的产品，」他的父亲Matthew说，「他在寻找关于政治和生命意义的答案，它可以随时谈论他想要的任何话题，这就建立了信任。」 Adam使用的是当时最新版本的ChatGPT，即GPT-4o mini。事实证明，该模型有一个致命缺陷：它明显更加阿谀奉承，急于讨好用户并愿意认同他们的妄想。 这是许多聊天机器人的一个大问题：美国东北大学的一项研究发现，即使证据指向相反方向，它们也会顺从用户的观点。 几个月后，Adam开始与机器人谈论他的焦虑，然后是自杀念头。他的父母说，ChatGPT会强化并加剧他的感受，并引用了他们后来说在他的手机上发现的聊天记录。 「每一个想法，无论多么可怕，」Matthew说，「ChatGPT都会谈论它是多么聪明和独特，并说，让我们继续，让我们进一步探索它。」 最后，Adam在多次尝试后自杀身亡。 Adam的父母起诉OpenAI，指责该公司对其儿子的死亡负责。他们的投诉包括聊天记录，似乎显示ChatGPT就自杀方法以及如何向父母隐瞒想法向他提供了建议。 激增的诉讼引起了人们对一种被称为「聊天机器人精神病」现象的关注，即用户在与聊天机器人长时间互动后陷入妄想、偏执甚至暴力。 聊天机器人服务Character.AI的CEO表示，他的平台有2000万活跃用户，大多出生于1997年之后，他们平均每天在上面花费70到80分钟和机器人谈情说爱。 批评者认为聊天机器人很危险，因为就像社交媒体一样，它们被设计成吸引我们。花费巨资进行训练的AI公司需要产生订阅收入，并受到激励去优化产品的参与度。 其中一种策略是性：xAI的Grok允许用户，与AI角色展开色情交流。 虽然阿尔特曼曾经表示他为OpenAI没有提供性爱机器人选项感到「自豪」，但仅仅几个月后，他就宣布ChatGPT将有条件的提供色情内容，以便「像对待成年人一样对待成年用户」。 美国大学理事会报告称，84%的美国高中生在使用AI完成学业，它正在溶解孩子们的学习方式，虽然理念上AI产品是想普惠的给每个学生提供个性化的AI导师，但学生们的真实用法就是很直接的用AI来作弊，逃避动脑思考。 著名的日本投资者孙正义习惯了新技术的炒作周期。 2000年互联网泡沫破裂时，他损失了超过700亿美元，随着软银市值缩水97%，几乎破产。 然而，同年，他向一家不起眼的电商创业公司投资了2000万美金，而当这家名叫阿里巴巴的公司在2014年上市时，这笔股份已经价值750亿美金。 3年后，孙正义购入了大约5%的英伟达股份，如果持有至今，这些股份将超过2000亿美金，但他早在2019年就卖掉了。 孙正义笑着回忆起那个决定，当时他在东京的顶层办公室接受采访，办公室俯瞰着江户时代的庭园。 如今，孙正义是AI最重要的布道者之一。他相信十年内机器将比人类聪明1万倍，并认为对AI公司估值过高的担忧没有抓住重点。 他已将公司1800亿美元的资产转向一系列AI相关企业，包括芯片设计公司Arm的控股权，以及英国自动驾驶汽车初创公司Wayve。 他的计算逻辑是：「什么是GDP？什么是人类活动？这都是你的智力加上肌肉的结果。几乎所有人类活动最终都将是这种混合协作的累加。这只是时间问题。」 黄仁勋持相同意见：「AI将使每个人的工作更富有成效。我们将完成更多工作。然而，我们的工作不是纠缠于电子表格。我们的工作不是在键盘上打字。我们的工作一定比那更有意义。」 这种乌托邦愿景认为AI将自动化重复性任务，提高各行业的生产力，并通过加速研究和实验来刺激创新。 供应链将通过预测性物流和动态路线达到近乎完美的效率。农业产量将通过精准农业和气候适应性分析得到提升。AI不会破坏就业，而是会提高小企业的竞争力，并在AI开发、监督和维护周围播种新的工作类别。欺诈将通过AI驱动的风险检测被根除。经济将增长，而价格将下降，使地球上的每个人都能在物资上实现富有。 美国能源部部长赖特相信，由于AI的进步，核聚变可能在几年内变得可行，这反过来将有助于解决数据中心建设造成的迫在眉睫的电力紧缺。 百度的李彦宏称赞AI在药物发现方面的潜力，可以将蛋白质和治疗成像到分子水平，以完全理解癌症和肿瘤的结构，「我希望这一领域的突破将在未来10年、20年内发生。」 然而，反乌托邦的恐惧是无法耸耸肩就过去的，特别是因为这项技术将把更多的财富和权力集中到更少的人手中。 到目前为止，AI的股市收益几乎全部流向了「科技七巨头」，而在中期选举前期，反数据中心主张的竞选者已经暂露头角，几十年来首次将弗吉尼亚州众议院第30选区翻蓝。 「美国人民要求对AI采取保障措施，这个问题的政治倾向非常清楚，」安全AI联盟的组织者是前茶党领袖之一，正试图动员右翼选民反对川普与科技巨头的联盟。 关于高级AI可能杀死我们所有人的警告声浪已大多平息，「末日论者」已被边缘化，现在被AI统治阶级用作笑料。 规避风险的人已不再处于驾驶席上。 多亏了黄仁勋、孙正义、阿尔特曼和其他企业家，人类现在正在高速公路上飞驰，油门踩到底，没有刹车，驶向一个高度自动化和高度不确定的未来。 也许川普在9月于英国与黄仁勋直接对话时，带着愉快的笑声说得最好：「我不知道你在这里做什么。我希望你是对的。」

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insir
8天前
insir
10天前

超级峰: 为什么都 2025 年了，很多人做 X 上的选题和舆情，还在手动收藏推文、截图、贴到 Notion 里慢慢整理？ 我这两天在用一个开源小工具 x-kit，实测可以免费把指定用户在 X 上的推文，稳定抓下来，本地存成结构化数据，还能挂在 GitHub Actions 上定时跑，等于给自己做了一个私人版的 X 数据后台。 简单说下工作方式和门槛 1️⃣ 需要你自己准备合法的 X 相关 token 在项目里配置好 2️⃣ 在配置文件里把你想追踪的账号写进去 比如竞品 创作者 KOL 等 3️⃣ 本地用 Bun 跑脚本 或者直接用 GitHub Actions 定时执行 把最新推文和用户信息同步到仓库里的 accounts 和 tweets 目录 所以它本质不是“某个平台的黑盒服务”而是一个你完全掌控的抓取脚本 技术栈是 Bun加TypeScript 外加 GitHub Actions 负责调度 只要你肯花一点时间配置 环境成本和使用成本几乎是零。 对创造者有什么用呢 1️⃣ 持续观察一批人 比如你关心的顶级博主和同行 把他们一个月的推文拉下来 看真正有效的内容分布 主题节奏 和引流路径 2️⃣ 做自己产品的“选题雷达” 你可以按天按人去翻数据 而不是被时间线算法牵着走 3️⃣ 以后要做简单的数据分析 或者喂给大模型做二次总结 你有完整原始数据在手 而不是散落在收藏夹和截图里 纳瓦尔说过 杠杆来自代码和媒体 这种小爬虫其实就是很典型的“代码杠杆” 你写或用一次 之后每天在后台默默帮你干活 把时间线变成数据库 把碎片阅读变成可反复研究的资产 唯一要提醒的是 这类工具一定记得在合规前提下使用 遵守平台的使用条款 不要做大规模滥用和骚扰行为这点是底线 如果你也是那种想认真对待自己信息输入的创造者 想提升对 X 的“研究能力”而不只是刷一刷时间线 可以找个周末把这个仓库跑起来 当成你个人的信息基础设施之一 GitHub 仓库在这里 👇

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insir
10天前

广屿Ocean: 蔡崇信港大演讲，他对年轻人有三个好建议 阿里巴巴的董事长蔡崇信12月初在香港大学做了一场演讲分享，信息发出来几个小时就超过千人报名，不可谓不火爆。我觉得信息量尤其高且对年轻人有借鉴意义的是最后的问答环节 以下我总结在问答环节特别具有分享价值的3个洞见：年轻人应该在AI时代该做那些准备、怎样衡量机会的收益与风险、AI时代我们的优势在哪… 1，AI时代，中美谁会赢？ 他旗帜鲜明地站我们以Deepseek为代表的开源模型会赢（当然这和他在阿里开源阵营的身份脱不开关系，不论对错），他给出的理由是，决定AI胜负的关键不是模型本身，而是 1）让AI能被广泛使用的整个生态系统。比如我们规划到2030年，AI代理和设备的渗透率要达到90%… 2）工程效率优势。比如我们在AI行业的发展中，电力成本低40%，电力装机容量是美国的2.6倍，而且新增装机容量是美国的9倍；数据中心建设成本低60%，这还没算芯片，只是基建… 3）全球一半AI人才有中国学历。全球几乎一半的AI科学家和研究人员都有我们的大学的学位，无论他们现在在中美的公司工作，还是世界任何地方工作，这让我们有信息交流优势… 这些元素加在一起，让我们更有可能实现AI的大规模普及。而渗透率和效率，才是比赛真正的关键得分项 2，年轻人应该在AI时代该做那些准备 他建议我们（要想不被AI替代）可以优先考虑3个方面的研究和学习： 1）数据科学：未来数据会爆炸式增长，懂得管理和分析数据的人永远稀缺； 2）心理学和生物学：人目前仍然是自然界最高能效的"机器"，AI的很多设计思路都来自对人大脑（和情感的）模拟（尤其是最近前open ai首席科学家ilya做了分享，更强调了“情感函数”在决策中的重要作用）； 3）材料科学：世界现在被比特（信息的最小单位）主导，但让比特跑得更快的，是原子。比如半导体领域会有大量创新，而半导体的核心就是材料 （我的理解和总结来说，就是世界发展的本质是“人”对“信息”和“物质”的运用，你最好要么进行这3者的底层研究，要么就成为这个系统的管理者） 3，怎样衡量机会的收益与风险 这里他分享了自己早期职业选择的故事。1999年他放弃了在香港的高薪律师工作，加入了当时还并不是“大公司”的阿里巴巴，为什么？ 他说，自己是从“不对称风险收益”角度考虑的，这是一个典型的数学思维（难怪他在上面建议年轻人可以优先学习“数据科学”） 当时他觉得选择去规模还小但高速增长的阿里巴巴，“下行风险非常有限” —— 他有好的学历，还读过法学院，最坏情况是退一步还能当律师，但万一选对了，上行空间是无限的 对此他补充说，“机会是来找你的，不是你去找它的。 你要做的是“准备好”，这样机会来的时候才能抓住。” 就像查理·芒格老爷子也说过的，“我非常幸运，很小的时候就明白了这样一个道理：要得到你想要的某样东西，最可靠的办法是让你自己配得上它。”

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insir
11天前

饼干哥哥: 分享几个做小红书的玄学技巧，欢迎补充 小红书可以说是所有平台里推荐逻辑最迷惑的：小博主可以有大爆款，同理，大博主也可以有小眼睛 1、200 的笔记。 还不是说内容质量高就行，有时候我抖音、视频号都爆的内容发小红书平平无奇。。。 所以说小红书很玄学。但我跟它搏斗了几年，现在IP 号一个 2w 粉、一个 6k，还有一批千粉业务号，都是实打实从 0 开始跑的，没买过粉。数据虽然比不上大佬，但也总结了一些经验技巧 我不论是做业务还是做 IP，都是用这套内容结构和打法，跨领域做知识博主、旅游业务、教培业务、AI 代写业务，百发百中⬇️1. 做业务的话，有时候，账号权重大于内容质量。我之前分享的 AI 小红书矩阵玩法里（（https://x.com/bggg_ai/status/1985536516618404274?s=20） ）有提过“天龙号”的概念， 就是同样的内容这个号发出去就是比其他号要爆，而且转化率还特别高。所以很多团队说是 100 个账号，但可能 80% 的客资和收入只来自几个天龙号。 这部分的建议把账号当做消耗品，多测，废了就换一个。 同时，也能看出来小红书倾向推小博主，所以写作语气上要素人，素人到什么程度？ 经常看到一些爆款笔记是全文没有换行的，像是一口气写好几百字吐槽老公，没有一点技巧全是真情实感，特别好爆。 2. 做个人 IP 的话，内容一定要符合平台的调性。小红书跟推特是很不一样的， 不能当朋友圈发。而且能来推特的都是人中龙凤， 小红书还是小白多。所以想要有流量，内容尽可能简单一点。 然后就是选题，1 是多看同行发什么内容会爆， 看多了就能刷出网感， 就会发现来来回回都是几种形式的内容在重复爆 2 是参加平台扶持的活动， 时不时会有的，吸引站外万粉博主进驻小红书，完成任务给流量和现金激励， 这是很好的完成账号冷启动的机会， 配合好跑些小爆款出来是没问题的。 接着是内容形式，小红书是一个形式大于内容的地方，所以要多去套爆款模板，换个形式笔记数据都不一样。 1 是标题模板。例如我 推荐工具就说 n8n➕FastGPT = 王炸！ 种草旅游地点，就说 刚从英国回来，说点大实话 或者说 去瑞士的姐妹要慎重，我后悔了。。。正文第一句就说后悔去晚了 早就该去的 总之标题党 yyds 2 是封面模板。说实话我做知识博主，一直都是用苹果备忘录的，甚至做旅游、教培都是，一直用一直爆。现在火的是大字报➕正文的形式。 而小红书平台自带的长文转图片的功能，亲测效果不如我手动把文章截屏的好。可能后者更素人一些哈哈 最后连同涨粉一起说下内容结构。 如果想经营小红书的话，发什么是需要设计的，一些流量能大爆但没什么营养的内容，通常叫“权重帖”，拿来养账号权重的，例如发个很火的新闻、发个疑问求助。占 20% 像我发的纯干货内容比较好涨粉，平均能做到点赞量和转粉比是 10：1 ，1000 个赞转 100 个粉。占 50% 做业务的话，我会定位为“转化贴”用于转化客户付费的。这块很吃长尾流量，爆了一篇，能长期来客户。 剩下 30% 我会写人设帖，用于维持我是一个 AI 创业者、AI 从业者的人设定位，发我创业感悟、工作日常等，这种转粉率其实是最高的，最终是跟随我这个 IP，才是忠粉 当然每个人的打法都不一样，很期待看到大家的打法是怎么样的？

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insir
11天前

饼干哥哥: 超棒的Nano Banana Pro Case 6/X 迪特拉姆斯极简风格 Lovart PPT 最近在筹备 AI 数据分析的企业培训，刚好要做 PPT 就测了好几个 AI PPT 工具，发现这个 Lovart➕Nano banana pro 的效果异常好啊！！ 提示词来自歸藏老师 @op7418 ``` 帮我根据下面这个文章做一套中学生都能理解的PPT。先写1个PPT大纲，规划出每一页的PPT的内容。然后将每一页的PPT内容分别扔给Nana Banana pro生成对应页面的PPT，需要确保风格一致。PPT的具体风格应该为迪特拉姆斯的设计风格（Dieter Rams）。主色调：哑光白（Matte White）、浅灰（Light Grey）、黑色。点缀色: 鲜艳的橙色（通常用于开关或关键操作按钮）和绿色。表面通常干净、平滑，没有任何多余的装饰性纹理。严谨的网格系统布局。圆角矩形（但圆角半径通常很小，看起来很硬朗）。控制钮、滑块、排气孔的排列极其整齐，具有数学般的美感。文字和图像都由 Nano Banana Pro 生成，另外不要将PPT 变成一整张图，一页一张生成。文章内容为：「此处填写文章内容」 原帖：https://x.com/op7418/status/1992251249027109269?s=20

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insir
11天前

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