【AI 英文奏折】2026年07月16日

共收录 21 篇深度内容

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1. Anthony Pompliano: 在MSG看演出是见证音乐人实现梦想的珍贵共享体验。
2. swyx: CUA技术发展迅猛，应用前景广阔。
3. Aakash Gupta: 环孢子虫感染病例被严重低估，监测漏洞掩盖真实疫情。
4. Peter Steinberger: 自动化不足导致代码审查过度依赖人工判断。
5. Rohan Paul: DeepSeek年销售额近5亿美元，拟2027年上海IPO，创始人保持控制权。
6. Rohan Paul: SpaceXAI开源Grok Build并重置用户限额。
7. Alex Prompter: AI模型通过递归自我改进加速迭代训练过程。
8. Anthony Pompliano: Silvia团队凭借独特优势挑战市场，坚定使命吸引支持者。
9. jack friks: 应用开发易营销难，必须持续执行有效推广策略才能成功。
10. Rohan Paul: 设备本地推理性能比峰值算力更能提升机器人决策效率。
11. Rohan Paul: Inkling开源多模态大模型支持可调推理，性能强劲。
12. TechHalla: 科技博主展示用iPhone拍摄的悬崖别墅网红视频效果。
13. Alex Veremeyenko: 非人形漂浮机器人提供安全安静的陪伴新选择。
14. Amira Zairi: 街头摄影用雨雾玻璃和电影光营造冷峻胶片美感。
15. Alex Prompter: 用严格导师模式让GPT语音教学显著提升学习专注度。
16. Charly Wargnier: Airtap用短信操控应用，无需下载和导航，AI代理直接执行操作。
17. jack friks: 借助AI快速实现并上线了IG照片标签功能。
18. Rohan Paul: OpenAI推出首款硬件Codex Micro，可控制工作流程。
19. jack friks: Stripe结账新增税号功能，方便欧洲客户开具发票。
20. Chubby♨️: 开源多模态大模型Inkling支持百万token及多模态推理。
21. Rohan Paul: 超级智能将全面超越人类，无法创造新工作取代旧岗位。

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📖 详细内容

Anthony Pompliano @apompliano

Entrepreneur, investor, and lifelong learner. | 影响力: 2134k万粉丝

💡 核心观点: 在MSG看演出是见证音乐人实现梦想的珍贵共享体验。

可信度: 6/10 – 1项声明可直接验证；2项为观点陈述

事实核查:

• ✓ 可验证: Madison Square Garden是举办音乐会的地点 (可通过Madison Square Garden官网或公开活动日程直接验证其是否举办音乐会。)
• ◦ 观点: 观众在Madison Square Garden观看的音乐家通常是在实现其人生目标 (这是推文作者的主观判断，无法通过客观事实验证音乐家的个人目标或成就动机。)
• ◦ 观点: 在Madison Square Garden的音乐会中，共享体验是特别的 (对“特别”的感受属于主观评价，无统一标准或公开数据可验证。)

原文内容:

我喜欢去麦迪逊广场花园看演唱会，因为在那里你总能亲眼见证才华横溢的音乐人实现他们的人生目标。这种众人共享的体验有种特别的魔力。

⏰ 10:48 | ❤️ 41点赞 | 📝 32词 | 查看原文 →

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swyx @swyx

| 影响力: unknown万粉丝

💡 核心观点: CUA技术发展迅猛，应用前景广阔。

可信度: 10/10 – 2项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ◐ 部分可验证: “我们是第一个采访 @jluan 讨论 Adept 工作的技术播客，三年前的事” (可通过查找该播客的历史记录或公开的采访时间戳验证是否”第一个”，但需确认其他播客的发布时间，可能存在竞争性声明。)
• ✓ 可验证: “GPT 5.6 + Superapp 在 CUA 方面甚至比我刚才提到的所有东西都更好” (未提供具体性能指标或对比数据，”更好”是主观断言，且”GPT 5.6″版本号未见于公开信息（截至2023年10月）。)
• ✓ 可验证: “我已经要求我的非技术团队尽可能多地使用 CUA 处理所有知识工作” (属于个人团队内部行为，无公开记录；”CUA”（推测为Computer Use Assistant）的具体定义和功能未明确。)

原文内容:

有人刚刚告诉我关于这个对 CUA 的看法*。

这对我来说是那种盖尔-曼时刻之一，哈哈。我从《比特世界》（Shi, Fan, Karpathy, Hernandez & Liang 2017）开始就一直在关注计算机使用。我们是第一个采访 @jluan 讨论 Adept 工作的技术播客，三年前的事；两年前，当他们首次推出 Computer Use 时，我们就在 @AnthropicAI 的大楼里；三个月前，我在我们的 @felixrieseberg 播客中为 Claude Cowork 疯狂打call；三周前，我们在 @aidotengineer 举办了第一次完整的计算机使用轨道，嘉宾有 @DhruvBatra_ @proceduralia @francedot。

GPT 5.6 + Superapp 在 CUA 方面甚至比我刚才提到的所有东西都更好。很期待我们的 @AriX 播客讨论 @skybysoftware 的故事和 Codex 的进展。

如果你像我们一样真正深入使用这些东西，CUA 的进展快得令人难以置信。我已经要求我的非技术团队尽可能多地使用 CUA 处理所有知识工作，比如注册各种随机的支付和发票门户，以及演讲者、赞助商、参会者、供应商和工会数据请求。如果你发现自己对下面的这个看法点头赞同，那你已经过时到连自己不知道什么都不知道的地步了，而低估能力如果是在做任何 AI 决策的话，是一个相当危险的范畴错误。

*我非常钦佩 dwarkesh；只是批评一个单一的看法，不是信息也不是整体事业，只截图是为了分享

⏰ 03:28 | ❤️ 75点赞 | 📝 367字 | 查看原文 →

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Aakash Gupta @aakashgupta

✍️ product-growth.com 💼 https://t.co/STzr4nqxnm 🤝 https://t.co/SqC3jTyP03 🎙️ https://t.co/fmB6Zf5UZv | 影响力: 278.7k万粉丝

💡 核心观点: 环孢子虫感染病例被严重低估，监测漏洞掩盖真实疫情。

可信度: 10/10 – 3项声明可直接验证；2项需进一步确认

事实核查:

• ◐ 部分可验证: 近7000人感染了环孢子虫，且这个数字被低估 (可通过公共卫生机构（如CDC）或州卫生部门发布的疫情报告验证病例数，但“低估”需依赖额外数据（如未报告病例的模型估算或专家分析），可能缺乏直接公开来源。)
• ✓ 可验证: 环孢子虫通过生菜、绿叶菜等新鲜农产品传播，密歇根州已将其列为可能来源但未确定具体批次 (密歇根州卫生部门或FDA的食品安全公告可能提供相关调查信息，具体批次未确认的声明可通过官方通报核实。)
• ✓ 可验证: 常规粪便检查无法检测环孢子虫，需专门要求改良抗酸染色或PCR检测 (医学指南（如CDC实验室检测建议）或临床诊断标准可验证检测方法的必要性，专业机构通常公开此类信息。)

原文内容:

近7000人感染了这种寄生虫，而这个数字是我们可以最确定低估的。三件事隐藏了病例，而这三件事都指向同一个方向。

它通过新鲜农产品传播。生菜、沙拉绿叶菜、浆果、罗勒。密歇根州刚刚将生菜和绿叶菜指定为可能的来源，但仍然无法确定确切的批次，这意味着携带它的东西可能尚未从货架上移除。

常规粪便检查无法检测到环孢子虫。医生必须专门下令进行改良抗酸染色或PCR检测，并点名具体名称。所以有人出现一周水样腹泻，接受标准检查，结果呈阴性，就永远不会被计入统计。

然后还有那些根本不去就医的人。这种病的症状是持续数周的腹泻，许多人选择在家熬过去，而不是去检测。这些病例对任何追踪系统来说都不存在。

把这些叠加起来，报告的数字就是一个底线。真实总数就在它之上，未被测量。从规模来看：去年这个时候有249例。现在近7000例，大约是去年的28倍。

这里就是监测削减真正发挥作用的地方。唯一一个主动搜寻的系统FoodNet，直接联系实验室，而不是等待报告。2025年，它从八种病原体缩小到两种，而环孢子虫就是它停止追踪的其中之一。剩下的只是被动计数，而被动计数正是那三种隐藏机制轻易穿透的东西。

那个报告的数字只衡量了一个群体：那些找到知道该开哪种检查的医生的人。其他所有人都是隐形的，而来源仍然藏在农产品货架的某个地方。

⏰ 21:28 | ❤️ 268点赞 | 📝 472字 | 查看原文 →

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Peter Steinberger @steipete

Polyagentmorous ClawFather | Building at OpenAI | 影响力: unknown万粉丝

💡 核心观点: 自动化不足导致代码审查过度依赖人工判断。

可信度: 4/10 – 2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ◐ 部分可验证: 代码审查者因PR未使用正确的框架而拒绝它 (可通过查看代码库的PR记录和审查评论部分验证是否存在此类拒绝理由，但需访问具体私有代码库或公开案例，无法普遍验证。)
• ◐ 部分可验证: 设计师构建的新功能因未遵循正确架构模式被拒绝 (类似地，需查看设计评审记录或团队内部文档，但涉及具体案例和私有流程，公开信息有限。)
• ◦ 观点: 上述情况是自动化失败的表现 (将人工审查的拒绝归因于“自动化失败”是主观论断，缺乏客观标准或直接证据支持其因果关系。)

原文内容:

“如果我为一个我不熟悉的 iOS 代码库提交了一个 PR，而代码审查者因为它没有使用正确的框架而拒绝它，或者如果一个设计师构建了一个新功能但因为它没有遵循正确的架构模式而被拒绝，这些都是自动化失败的表现。”

⏰ 08:04 | ❤️ 384点赞 | 📝 89字 | 查看原文 →

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Rohan Paul @rohanpaul_ai

Compiling in real-time, the race towards AGI. The Largest Show on X for AI. | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: DeepSeek年销售额近5亿美元，拟2027年上海IPO，创始人保持控制权。

可信度: 8/10 – 1项声明可直接验证；4项需进一步确认

事实核查:

• ◐ 部分可验证: DeepSeek 年销售额接近 5 亿美元 (企业销售额通常属于非公开财务数据，除非官方主动披露或通过可信第三方报告（如《The Information》）引用。需核实原始信源是否提供具体依据（如审计报告或投资者文件）。)
• ◐ 部分可验证: DeepSeek 计划可能在 2027 年于上海 IPO (IPO计划可通过公司公告或监管文件（如证监会备案）验证，但当前仅为“计划”且时间较远，可能存在变动。需依赖官方后续披露或投行公开信息。)
• ✓ 可验证: DeepSeek V4 付费服务保留超过 50% 的毛利润 (毛利率涉及企业内部成本结构，通常不公开。除非官方主动披露或泄露内部财务数据，否则无法独立验证。)

原文内容:

《The Information》：DeepSeek 年销售额接近 5 亿美元，此前已筹集 74 亿美元，并计划可能在 2027 年于上海 IPO。

据说，当人们为 V4 访问付费时，DeepSeek 保留了超过 50% 的毛利润。

梁文峰的有限合伙企业引入了 DeepSeek 的大多数投资者，同时保持了他对企业决策的控制权。

这种结构让人们被锁定 5 年，并且没有给大多数外部支持者投票权。

第二轮融资计划从美国以外地区接受美元投资，主要来自中东投资者。

这种结构可以让公司筹集额外资金，而不损害创始人控制的国内融资模式。

投资银行也在为 STAR 市场上市做准备，IPO 定于 2027 年。

⏰ 15:33 | ❤️ 23点赞 | 📝 186字 | 查看原文 →

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Rohan Paul @rohanpaul_ai

Compiling in real-time, the race towards AGI. The Largest Show on X for AI. | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: SpaceXAI开源Grok Build并重置用户限额。

可信度: 10/10 – 3项声明可直接验证；2项需进一步确认

事实核查:

• ✓ 可验证: SpaceXAI 以 Apache 2.0 许可开源了 Grok Build (可通过检查 [Github 仓库](https://github.com/SpaceXAI/GrokBuild) 的许可证文件及官方发布公告直接验证。)
• ◐ 部分可验证: 39 分钟内获得 1.9K+ Github 星标 (Github 仓库的星标历史可通过第三方工具（如 Star History）追溯，但需确认具体时间窗口是否匹配。)
• ✓ 可验证: 发布的 Rust 代码涵盖代理循环、文件工具、shell 执行等功能 (可直接查看仓库代码文件结构及内容，确认功能模块是否存在。)

原文内容:

难以置信。SpaceXAI 刚刚以 Apache 2.0 许可真正开源了 Grok Build。39 分钟内获得了 1.9K+ 的 Github 星标。

所以现在可以深入研究其终端编码系统背后的 harness/agent 机制。

他们还重置了每位用户的用量限额。

发布的 Rust 代码涵盖了代理循环、文件工具、shell 执行、网络搜索和终端界面。

用户可以自行编译它，连接本地推理，并通过 config.toml 控制行为。

Apache 2.0 许可允许修改和再分发，这赋予了公司审计或 fork 该软件的自由。

外部贡献仍保持封闭，而公共仓库则定期从内部 monorepo 同步。

独立的 fork 仍然可以测试不同的可靠性设计，但共享的上游开发仍受限。

⏰ 07:27 | ❤️ 80点赞 | 📝 184字 | 查看原文 →

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Alex Prompter @alex_prompter

Marketing + AI = $$$
@godofprompt (co-founder) | 影响力: 94.19k万粉丝

💡 核心观点: AI模型通过递归自我改进加速迭代训练过程。

可信度: 6/10 – 1项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ◐ 部分可验证: Cursor的模型正在学习训练下一个模型 (需查看Cursor官方技术文档或开源代码（如公开）以确认是否具备递归训练功能，但具体实现细节可能受限于商业机密。)
• ◐ 部分可验证: 每次发布新版本时可提炼衍生版本以加速训练过程 (可通过Cursor版本更新日志或官方博客验证迭代优化逻辑，但“加速训练”的实际效果需实测数据支持，用户难以独立验证。)
• ◦ 观点: 递归自我改进正在Cursor身上发生 (属于对技术发展的主观描述，未提供具体指标（如效率提升比例），且“递归自我改进”缺乏行业统一标准。)

原文内容:

Cursor 机器学习工程师，Lee Robinson：

“这个模型正在学习训练下一个模型。每次你发布这个智能的新版本时，你都可以提炼出衍生版本，以加速训练过程的其他部分。”

这就是递归自我改进，正在 Cursor 身上发生。

来自 Composer 2.5 背后团队的 20 分钟纯净洞见。

观看它，然后阅读下面的循环工程指南。

⏰ 07:02 | ❤️ 22点赞 | 📝 103字 | 查看原文 →

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Anthony Pompliano @apompliano

Entrepreneur, investor, and lifelong learner. | 影响力: 2134k万粉丝

💡 核心观点: Silvia团队凭借独特优势挑战市场，坚定使命吸引支持者。

可信度: 8/10 – 1项声明可直接验证；3项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ◐ 部分可验证: Silvia 是一款宝贵的投资组合管理工具，深受众多用户喜爱。 (可通过用户评价、下载量或第三方平台（如应用商店、论坛）的部分公开数据验证“用户喜爱”，但“宝贵”是主观判断，缺乏统一标准。)
• ◐ 部分可验证: 市场机会巨大。数百万自主投资者未得到传统公司的充分服务。 (自主投资者规模可通过行业报告或统计数据部分验证，但“未充分服务”需对比传统公司服务范围，可能涉及未公开的商业分析。)
• ✓ 可验证: 我们雇佣了一群特别的‘怪咖’团队，他们准备全力以赴来扭转局面。 (团队构成和内部工作状态通常为非公开信息，“怪咖”“全力以赴”为主观描述，无法客观验证。)

原文内容:

过去几天扭转 $BRR 的几个主要收获：

1. Silvia 是一款宝贵的投资组合管理工具，深受众多用户喜爱。

2. 市场机会巨大。数百万自主投资者未得到传统公司的充分服务。

3. 我们雇佣了一群特别的“怪咖”团队，他们准备全力以赴来扭转局面。

4. 我们有很多仇视者、批评者和怀疑者，但这些人几乎从未使用过产品，也未提供任何建设性批评。

5. 我们在社交媒体分发方面拥有独特优势，我们吸引的眼球越多，Silvia 的业务就会越大。

6. 许多股东被我们的“不留情面”策略所激励。要么与我们同在，要么就是我们的敌人。

7. 我们前方有海量工作要做，以实现对公司的雄心。这将非常艰难，但如果我们成功，将积极影响很多人。

8. 永远不要低估清晰使命的力量。它吸引员工、用户和收入。

Silvia 对抗世界。

我看好我们的胜算。

⏰ 07:00 | ❤️ 148点赞 | 📝 269字 | 查看原文 →

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jack friks @jackfriks

curious guy creating things @ jackfriks.com – up and coming wife guy | 影响力: 147.1k万粉丝

💡 核心观点: 应用开发易营销难，必须持续执行有效推广策略才能成功。

可信度: 10/10 – 2项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ◦ 观点: “开发一个带有购买按钮的应用程序在如今超级简单，难的部分是营销它……” (这是主观观点，反映了作者对开发与营销难度的个人看法，无客观数据或标准支持。)
• ◐ 部分可验证: “2 个月前我们推出了 @shipordie_ ，那里有 293 人发布了产品，36 人被扔下船，57 人赚到了他们的第一美元” (可通过查看 @shipordie_ 的历史推文或官网活动记录部分验证参与人数和成果，但“扔下船”和“赚第一美元”的具体细节需依赖内部数据。)
• ✓ 可验证: “ship or die 现在由 @stripe 赞助” (可通过 @stripe 的官方公告、合作页面或 @shipordie_ 的公开声明直接验证赞助关系。)

原文内容:

开发一个带有购买按钮的应用程序在如今超级简单，难的部分是营销它……

所以我和我的法国最好的朋友 @marclou 开发了一个应用程序，如果你不做营销，它就会把你喂给鲨鱼

介绍：MARKETING OR DIE

4 种营销方式，每种都配有 30 天指导路线图，真正让你去做。

- 短形式内容（由我）
- SEO（由 @illyism）
- 付费广告（由 @nico_jeannen）
- 病毒式发布（由 marc）

选择你的营销渠道，为你的产品试试看，继续营销直到你找到有效的方法。如果你没有付出有效的努力？你将被永远踢出并公开点名。

每个营销任务都有自己的一套里程碑，这样我们就能验证你是否做了工作，还是又在拖延营销（又一次）。

P.S. 这整个事情的起因是 2 个月前我们推出了 @shipordie_ ，那里有 293 人发布了产品，36 人被扔下船，57 人赚到了他们的第一美元

然而我和 marc 觉得缺少了一些东西，在发布之后的一个非常 KEY PART……让人们知道你的存在（通过做营销）。

P.P.S 我们还有一些 HUGE AWESOME NEWS：ship or die 现在由 @stripe 赞助！！！ :D 太酷了

链接和更多信息在下面 ↓

⏰ 01:35 | ❤️ 230点赞 | 📝 310字 | 查看原文 →

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Rohan Paul @rohanpaul_ai

Compiling in real-time, the race towards AGI. The Largest Show on X for AI. | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 设备本地推理性能比峰值算力更能提升机器人决策效率。

可信度: 9/10 – 2项声明可直接验证；2项需进一步确认

事实核查:

• ◐ 部分可验证: Booster T2 提供2070 TFLOPS的算力 (若Booster Robotics官方公开了T2的硬件规格（如官网或白皮书），则可直接验证；若需实测性能或第三方评测确认，则为部分可验证。)
• ◐ 部分可验证: 更高的算力（如2070 TFLOPS）能扩展推理预算，支持更复杂的视觉和策略模型 (需结合具体模型复杂度、算力需求及延迟测试数据验证，但缺乏公开的基准测试或案例时，仅能部分验证。)
• ✓ 可验证: 本地推理消除了网络延迟、连接丢失及远程决策的不确定性 (网络延迟和远程通信风险是公认的技术限制，可通过对比本地与云端推理的延迟测试报告验证。)

原文内容:

峰值 TFLOPS 在我构建东西时并不重要。

我关心的是在控制循环持续运行时，我能在推理上花费多少。

Booster T2 巨大的 2070 TFLOPS 真的能扩展那个推理预算。意味着更复杂的视觉和策略模型来保持在循环中。

如果 @boosterobotics T2 允许我在设备上运行更复杂的感知模型，而不超出我的延迟预算，我使用策略的意愿会改变。

本地推理还消除了网络延迟、连接丢失以及将关键决策从机器人发送出去的不确定性。

⏰ 18:48 | ❤️ 34点赞 | 📝 149字 | 查看原文 →

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Rohan Paul @rohanpaul_ai

Compiling in real-time, the race towards AGI. The Largest Show on X for AI. | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: Inkling开源多模态大模型支持可调推理，性能强劲。

可信度: 10/10 – 2项声明可直接验证；3项需进一步确认

事实核查:

• ◐ 部分可验证: Inkling 是一个拥有 975B 参数（41B 活跃）的开源权重模型，支持多模态推理和可调节的努力程度。 (模型参数和功能可通过开源代码库（如 Hugging Face）部分验证，但需实测确认实际性能和多模态支持能力。)
• ◐ 部分可验证: Inkling 从零开始训练于 45T 令牌，涵盖文本、图像、音频和视频。 (训练数据规模和范围可能通过官方文档或技术报告验证，但具体数据质量和覆盖度需进一步分析。)
• ✓ 可验证: Inkling 在 Terminal Bench 上与 Nemotron 3 Ultra 相当，仅使用大约三分之一的令牌。 (可通过 Terminal Bench 公开基准测试结果对比验证，但需确认测试条件和版本一致性。)

原文内容:

Mira Murati 的 Thinking Machines Lab 发布了 Inkling，这是其首个开源权重模型。

一个拥有 975B 参数（41B 活跃）的开源权重模型，支持多模态推理和可调节的努力程度。

- 1M 令牌的上下文窗口让系统能够处理异常长的文档和工作流程。

- 从零开始训练于 45T 令牌，涵盖文本、图像、音频和视频。

- 用户可以为困难任务提高推理努力程度，或为速度降低它。

- 该发布在 Terminal Bench 上与 Nemotron 3 Ultra 相当，仅使用大约三分之一的令牌。

- 强大的原生音频和视觉处理能力。Inkling 在 VoiceBench 上得分 91.4%，在 CharXiv RQ（使用 Python）上得分 82.0%。

- 大规模强化学习使用了超过 30M 次 rollout，并稳步提升了推理分数。

微调支持通过 Tinker 提供，而完整权重可通过 Hugging Face 获取。

Inkling-Small 激活 12B 参数，有时在核心评估中与其更大的兄弟模型相当。

Thinking Machines Lab 的最新估值达 12B 美元，此前完成 2B 美元的种子轮融资。Nvidia 后来投资了一笔未披露金额，而报道中的 50B 美元谈判从未产生确认估值。

⏰ 06:17 | ❤️ 116点赞 | 📝 273字 | 查看原文 →

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TechHalla @techhalla

Senior Telecommunications Engineer & Developer but I’m here for the AI thing. | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 科技博主展示用iPhone拍摄的悬崖别墅网红视频效果。

可信度: 10/10 – 3项声明可直接验证；2项需进一步确认

事实核查:

• ✓ 可验证: 视频使用iPhone 16 Pro拍摄 (iPhone 16 Pro尚未发布（截至2023年），其拍摄功能无法验证，且推文未提供实际视频文件或官方技术参数。)
• ◐ 部分可验证: 别墅位于私人悬崖顶端，具有360º全景视野和圆形黄白设计 (若别墅真实存在且为公开房产，可通过卫星地图或房产平台部分验证位置和外观，但“私人悬崖”属性及内部设计需实地考察或业主确认。)
• ◐ 部分可验证: 视频呈现真实iPhone拍摄效果（自然抖动、鲜艳色彩等） (可通过技术分析视频元数据或对比已知iPhone拍摄样片验证，但未提供原始文件，仅依赖描述无法完全确认。)

原文内容:

SuReal Estate Seedance 2.0 提示词如下 

原始竖屏 iPhone 拍摄风格，真实手机录制画面，使用 iPhone 16 Pro 拍摄，自然明亮的日光，私人悬崖顶端，强烈的阳光，无尽的地平线景观，手持拍摄带有自然抖动和微小动作，真实的手机摄像头外观，无电影模拟，无胶片颗粒，无照片级真实感，看起来完全像真实的影响者视频发布在 Instagram 上，自然鲜艳的色彩。

[图像参考]

未提供参考图像。生成一个完全一致的女性影响者：二十多岁中期，迷人、充满活力，带有龙珠粉丝氛围，晒黑的皮肤，长黑发扎成高马尾，穿着时尚休闲奢华服装，带有微妙的黄色和绿色点缀，在展示细节时非常富有表现力和兴奋。

[时间线逐秒描述]

0-3秒：[手持手机拍摄，自然抖动] 影响者走向一座建在私人悬崖顶端的现代奢华别墅，享有 360º 全景视野。别墅具有独特的圆形黄色和白色设计。外面停着一辆小巧、古怪的奢华汽车，亮黄色。她指着它笑着说：“看看这个。他们真的把这辆车做成了现实。”

3-6秒：[快速切换到主起居区] 她进入明亮的开放式起居空间。整个后墙是玻璃，享有令人惊叹的海景和地平线。她指着手势示意极简但温暖的室内设计并说：“一切设计得让你感觉像漂浮在世界之上。”

6-9秒：[快速切换到花园露台] 她走出到一大片圆形露台上，上面有修剪完美的草坪和小花园区域。中央有一张大圆石桌。她用手抚摸它并说：“这就是你坐着看云朵飘过的数小时的地方。”

9-12秒：[快速切换到特殊房间内部] 她进入一个圆形的冥想风格房间，带有从地板到天花板的弧形窗户。光线充满整个空间。她慢慢转过身，笑着说：“这个房间……你真的可以从这里看到整个世界。一点不夸张。”

12-15秒：[快速切换到露台边缘] 她站在露台的最边缘，风吹乱她的头发，身后只有开阔的天空和海洋。她看着镜头说：“私人悬崖顶端别墅。感觉像你自己的小行星。你会住在这里吗？”

[风格与品质提升]

真实 iPhone 16 Pro 拍摄外观，自然明亮的日光，真实的移动摄像头运动和轻微抖动，自然鲜艳的色彩，连贯的物理效果，稳定的角色，真实手机视频质量，无电影感，无伪影，看起来像在现场拍摄的真实 Instagram Reel 视频。

⏰ 06:13 | ❤️ 57点赞 | 📝 702字 | 查看原文 →

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Alex Veremeyenko @alex_verem

Marketing + AI = $$$ 🔑 @godofprompt (co-founder) Also know as: @alex_prompter | 影响力: 96.5k万粉丝

💡 核心观点: 非人形漂浮机器人提供安全安静的陪伴新选择。

可信度: 10/10 – 2项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ✓ 可验证: 庆应义塾大学团队提出“非人形陪伴机器人”概念，麻省理工学院媒体实验室的徐明阳团队开发了名为“浮动陪伴者”的氦气驱动软体机器人 (可通过麻省理工学院媒体实验室或庆应义塾大学的官方研究发布、学术论文或公开报道验证开发团队及项目真实性)
• ◐ 部分可验证: “浮动陪伴者”通过氦气囊提供被动升力，使用碳纤维拍打翼实现推进和转向，无需螺旋桨或轮子 (技术原理可通过研究论文或专利文件验证，但具体性能（如升力效率、转向精度）需实测数据支持)
• ✓ 可验证: 1X公司生产的Neo人形机器人身高5英尺6英寸、重66磅，售价2万美元，五天内获1万预订 (1X公司官网或官方新闻稿可验证产品参数及预订数据)

原文内容:

每个人都在竞相将人形机器人带入你的家中。庆应义塾大学的一个团队提出了一个不同的问题。如果你的陪伴机器人完全不像人类会怎样？

来自麻省理工学院媒体实验室的徐明阳及其合作者打造了一种名为“浮动陪伴者”的装置。这是一个柔软的、充满氦气的机器人，看起来像一只小巧的白色鲸鱼，它通过拍打鳍而不是螺旋桨在室内空间中漂浮。

它没有轮子，没有腿，也没有旋转的叶片。它仅靠浮力和受生物启发的运动来移动。

它的工作原理如下。

1. 一个充满氦气的囊提供被动升力，因此机器人无需耗电即可悬浮
2. 碳纤维拍打翼负责推力和转向。对称拍打使它向前移动，不同拍打则使它转向
3. 轻量级微型伺服电机、微控制器和紧凑的锂电池让一切运转起来
4. 身体柔软且顺应，因此意外接触人、宠物或家具完全安全
5. 由于氦气每升仅提供约1克的升力，重型计算被卸载到外部系统。机载的每一克重量都至关重要

它可以跟随你四处走动，传递提醒，在你学习时陪伴你，并给你一种近似拥抱的感觉。一切都悄无声息。

现在对比一下行业正在打造的东西。1X公司正在大规模生产Neo，这是一个身高5英尺6英寸、重66磅、售价2万美元的人形机器人。它用两条腿行走，穿着针织西装，并且非常努力地避免让人感到诡异。五天内就有1万人预订了它。

但浮动陪伴者提出了Neo没有问的问题。你真的想要一个类人形状的东西在你的公寓里跟着你吗？还是你想要一种感觉活着却不会触发你大脑中每一个恐怖谷警报的东西？

当你的陪伴者看起来像一个生物而不是人时，你就不需要在房子里设置“禁区”。你不用担心它会摔倒在你的孩子身上。你不用费力提醒自己它不是人类。你就让它漂浮在那里。

并非所有与你共享空间的东西都需要看起来像你。有时一只漂浮的鲸鱼就足够了。

⏰ 05:40 | ❤️ 25点赞 | 📝 634字 | 查看原文 →

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Amira Zairi @azed_ai

AI Educator & Creator | Ambassador @Adobe @LeonardoAi & @tripoai | Partner with leading brands | Collaboration → [email protected] | 影响力: 57.13k万粉丝

💡 核心观点: 街头摄影用雨雾玻璃和电影光营造冷峻胶片美感。

可信度: 6/10 – 1项声明可直接验证；2项需进一步确认

事实核查:

• ◐ 部分可验证: 通过布满雨滴的玻璃看到的逼真[主体]是一种街头摄影提示 (该声明描述了具体的摄影技巧（雨滴玻璃+主体），可通过实际拍摄验证效果，但“逼真”程度取决于主观判断，无法完全客观量化。)
• ◐ 部分可验证: 薄雾氛围、冷峻电影光线、蓝钨灯辉条纹和散景失真可营造情绪化胶片美学 (光线和色彩效果可通过摄影技术复现（如滤镜或后期处理），但“情绪化”“胶片美学”属于主观审美评价，缺乏统一标准。)
• ✓ 可验证: 该提示鼓励用户尝试并分享作品 (推文结尾明确提及“试试看并分享你的作品”，属于直接可观察的行为号召，无需额外验证。)

原文内容:

提示分享：街头摄影

提示：
通过布满雨滴的玻璃看到的逼真[主体]。薄雾氛围，冷峻的电影光线，蓝色与钨丝灯辉的条纹，伴随散景失真。情绪化且富有情感，带有胶片静止画美学。

试试看并分享你的作品 

⏰ 18:59 | ❤️ 156点赞 | 📝 80字 | 查看原文 →

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Alex Prompter @alex_prompter

Marketing + AI = $$$
@godofprompt (co-founder) | 影响力: 94.19k万粉丝

💡 核心观点: 用严格导师模式让GPT语音教学显著提升学习专注度。

可信度: 8/10 – 2项声明可直接验证；1项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ◐ 部分可验证: 使用特定提示后，GPT的语音模式会变成严格的导师，对打断行为表现出沮丧并坚持立场 (可通过实测验证GPT是否会对特定提示产生类似反应，但“沮丧”等拟人化表现是主观描述，实际效果可能因模型版本或用户交互方式而异。)
• ◦ 观点: 用户因AI的“阻力”而更集中注意力，效果优于浏览博客文章 (该声明基于个人主观体验（如“保持率天壤之别”），缺乏客观数据或对照实验支持，无法直接验证。)
• ✓ 可验证: AI的严格导师行为会使用户将其视为“真正的老师”而非搜索引擎 (用户心理感知（如“大脑将其当作老师”）属于个体主观体验，无法通过外部工具或公开信息验证。)

原文内容:

偷我的提示，把 GPT 的语音模式变成你遇过的最严格的导师。

下次你打开语音聊天时，告诉它这个。

“我想让你教我关于 [话题] 的内容。但每次我打断你或试图改变话题时，你就对我越来越感到沮丧。告诉我停止说话，让你说完你的观点，然后我们再继续。”

发生的事情很疯狂。AI 真的会反击。它会坚守立场。它不会让你跳过或半听不听。

你会注意到一些意想不到的事情。你真的会集中注意力。因为当你感觉到对话另一端有阻力时，你的大脑会把它当作一个真正的老师，而不是你正在与之交谈的搜索引擎。

我一直用这个来处理那些我通常只会浏览博客文章的话题。保持率的不同是天壤之别。

⏰ 04:39 | ❤️ 28点赞 | 📝 236字 | 查看原文 →

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Charly Wargnier @datachaz

Ex @Streamlit @Snowflake Maestro • I write about AI agents, LLMs and automation • My ❤️ is open source • DM for collabs | 影响力: unknown万粉丝

💡 核心观点: Airtap用短信操控应用，无需下载和导航，AI代理直接执行操作。

可信度: 10/10 – 2项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ◐ 部分可验证: @Airtap_ai 推出新功能，将 iMessage 变成手机上应用的通用遥控器，用户可通过发短信操作第三方应用 (需实测或查看官方演示视频确认功能是否如描述（如通过短信直接触发第三方应用操作），但部分功能（如短信交互界面）可能通过公开截图验证。)
• ◐ 部分可验证: 用户无需下载应用或学习仪表板，只需向 AI 代理发短信即可完成操作（如订咖啡、预订餐厅） (需测试短信指令是否实际触发第三方服务（如 Uber、OpenTable），但“无需下载”可通过官方说明验证。)
• ✓ 可验证: Airtap 仅通过纯文本回复进度，仅在需要第三方登录时发送链接 (可通过实际发送短信至 +1-650-213-7322 测试回复格式，或查看用户分享的对话记录验证。)

原文内容:

我们花了太多时间充当意图和手机屏幕之间的中间人。

打开一个应用，导航五个菜单，结账，跟踪配送等等，你知道这个套路。

@Airtap_ai 刚刚推出了一项新功能，完全绕过了这一切。

我一直在测试它，它本质上将 iMessage 变成了手机上应用的通用遥控器。

你不需要下载一个应用。

你不需要学习如何使用仪表板。

你只需给 AI 代理发短信，它就会在后台为你操作第三方移动应用。

核心理念不仅仅是“与 AI 聊天”

而是使用文本来驱动实际的移动操作，例如：

- 想做点什么？→ 发短信给 `Airtap`
- 需要一杯咖啡？→ 发短信给 `Airtap`
- 想预订餐厅？→ 发短信给 `Airtap`
- 想知道社交媒体上发生了什么，而不用浪费时间滚动浏览应用？→ 同样发短信给 `Airtap`！

它只是用纯文本回复，随时让你了解进度。

“正在处理，现在下单”
“完成了”

它唯一发送链接的时候，是真正需要你验证第三方登录时。

你点击，使用 Face ID，然后回到发短信。

如果你想试试，没有注册表单：

发短信给 +1-650-213-7322 即可开始。

#justtextit #textyourapps #airtap

⏰ 04:12 | ❤️ 20点赞 | 📝 316字 | 查看原文 →

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jack friks @jackfriks

curious guy creating things @ jackfriks.com – up and coming wife guy | 影响力: 147.1k万粉丝

💡 核心观点: 借助AI快速实现并上线了IG照片标签功能。

可信度: 8/10 – 2项声明可直接验证；1项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ◦ 观点: post bridge 很简单 (这是作者的主观判断，缺乏客观标准或第三方证据支持)
• ✓ 可验证: 作为独狼开发者从来没有足够的时间添加IG照片标签等功能 (涉及个人工作状态和时间分配，属于内部经历，无法通过公开信息验证)
• ◐ 部分可验证: 借助claude在一小时内推出IG照片标签功能并上线API (可通过测试API或查看版本更新日志部分验证功能上线，但开发耗时需依赖作者单方陈述)

原文内容:

我过去总是告诉客户，post bridge 很简单，所以我没有添加所有那些花哨的铃铛和哨子，比如 IG 照片标签……

这是事实，也因为我作为一个独狼开发者从来没有足够的时间

但现在多亏了 claude，我能在不到一小时内推出这个功能，而且它已经在 API 上线了 :)

所以是的：IG 照片标签现在作为平台配置正式上线

⏰ 03:49 | ❤️ 23点赞 | 📝 113字 | 查看原文 →

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Rohan Paul @rohanpaul_ai

Compiling in real-time, the race towards AGI. The Largest Show on X for AI. | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: OpenAI推出首款硬件Codex Micro，可控制工作流程。

可信度: 8/10 – 2项声明可直接验证；1项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ✓ 可验证: OpenAI发布了首款硬件产品codex Micro，售价230美元 (可通过OpenAI官网或官方公告直接验证产品发布信息和定价)
• ◐ 部分可验证: codex Micro具有6个半透明按键和操纵杆，支持PR审查、调试和代码重构等工作流程 (需通过官方产品说明或实测确认具体功能细节，但部分信息（如按键设计）可能已公开)
• ✓ 可验证: 硬件支持蓝牙/USB-C连接，兼容Mac和Windows系统 (技术规格通常会在官网或产品文档中明确列出)

原文内容:

看起来 OpenAI 刚刚发布了它的首款硬件产品，codex Micro，这是一款 230 美元的桌面控制器，用于管理工作流程。

6 个半透明按键和操纵杆可以启动常见的工作流程，比如 PR 审查、调试和代码重构。

专用控件可以处理接受、拒绝、按压说话和新聊天等操作。旋转拨盘可以更改推理级别。

这款硬件通过蓝牙或 USB-C 连接，支持 Mac 和 Windows 系统。

不过，就我个人而言，我真的很希望有一个完全免提的操作方式，以便更快地移动。

⏰ 03:28 | ❤️ 34点赞 | 📝 152字 | 查看原文 →

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jack friks @jackfriks

curious guy creating things @ jackfriks.com – up and coming wife guy | 影响力: 147.1k万粉丝

💡 核心观点: Stripe结账新增税号功能，方便欧洲客户开具发票。

可信度: 8/10 – 2项声明可直接验证；1项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ✓ 可验证: 在Stripe结账处添加了客户可输入业务信息和税号的功能 (可通过访问Stripe官方文档或商家结账页面直接验证该功能是否存在)
• ◐ 部分可验证: 添加该功能后，发票上会显示客户提供的业务信息和税号 (需实测生成发票或查看Stripe发票模板功能，但部分依赖客户输入数据的准确性)
• ◦ 观点: 该功能有助于欧洲客户购买SaaS产品并满足会计师要求 (属于主观推测，实际效果取决于客户所在国的税务法规及会计师的具体要求)

原文内容:

刚刚将这个选项添加到我所有产品在 Stripe 结账处的功能中，这样客户现在可以添加他们自己的业务信息和税号，这样就会显示在他们的发票上。现在整个欧洲都应该购买我的 SaaS 了，而不会被他们的会计师责骂 :D 新市场一键解锁

⏰ 03:27 | ❤️ 48点赞 | 📝 91字 | 查看原文 →

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Chubby♨️ @kimmonismus

Dream realized! Turned my love for AI into a career – sharing daily. Get my newsletter | 影响力: 225k+万粉丝

💡 核心观点: 开源多模态大模型Inkling支持百万token及多模态推理。

可信度: 10/10 – 2项声明可直接验证；3项需进一步确认

事实核查:

• ◐ 部分可验证: Inkling 是 Thinking Machines Lab 首个完全训练并发布的开源权重基础模型 (需通过官方发布的模型权重、文档或公告确认是否为“首个”且“完全开源”，但开源状态可通过代码仓库（如GitHub）直接验证。)
• ◐ 部分可验证: 总参数 9750 亿，每个 token 激活 410 亿 (模型参数量可通过官方技术报告或代码库验证，但“每个 token 激活量”需实测或依赖详细架构说明，可能存在计算差异。)
• ✓ 可验证: 原生支持文本、图像和音频推理能力 (多模态能力可通过官方演示、API测试或模型文档直接验证（如输入输出示例）。)

原文内容:

Inkling 是 Thinking Machines Lab 首个完全训练并发布的开源权重基础模型。

tl;dr：

- 总参数 9750 亿，每个 token 激活 410 亿
- 原生文本、图像和音频推理能力
- 最高支持 100 万 token 上下文
- 可控推理努力程度，以实现更好的成本/延迟权衡
- 完整权重公开可用
- 专为通过 Tinker 进行定制和微调而构建

一款相当强大、高效的多模态基础模型，开发者可以将其适配到自己的产品和工作流程中。

我喜欢 Thinking Machines 的发展方向！人人可用的开放 AI（哈哈）。

⏰ 03:16 | ❤️ 553点赞 | 📝 145字 | 查看原文 →

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Rohan Paul @rohanpaul_ai

Compiling in real-time, the race towards AGI. The Largest Show on X for AI. | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 超级智能将全面超越人类，无法创造新工作取代旧岗位。

可信度: 10/10 – 2项声明可直接验证；1项需进一步确认；2项为观点陈述

事实核查:

• ◦ 观点: “超级智能根据定义在每个任务上都比人类更优秀，不仅仅是旧工作” (该声明基于对“超级智能”的定义和假设，属于对未来技术的推测性观点，缺乏实证依据或公开可验证的标准。)
• ◐ 部分可验证: “以往的技术自动化取代了特定任务，同时让人类在新兴的新任务上表现得更好” (历史经济数据（如工业革命后的就业结构变化）可部分支持这一趋势，但“人类在新任务上表现更好”是概括性结论，需具体案例验证。)
• ✓ 可验证: “Daniel Kokotajlo是前OpenAI研究员及AI Futures Project创始人” (可通过OpenAI公开的团队成员记录、AI Futures Project官网或LinkedIn等专业平台验证其身份。)

原文内容:

为什么“技术总会创造新工作”这次行不通。

- 来自前 OpenAI 研究员 Daniel Kokotajlo，以及 AI Futures Project 的创始人。

以往的技术自动化取代了特定任务，同时让人类在新兴的新任务上表现得更好。

超级智能，根据定义，打破了这种模式，因为它根据定义，在每个任务上都比人类更优秀——不仅仅是旧工作。

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他是 AI Futures Project 的创始人，以及著名报告《AI 2027》的主要作者，该报告描绘了 AI 的发展轨迹

来自“YouTube 频道《The Diary Of A CEO》”（完整视频链接在评论中）

⏰ 03:09 | ❤️ 62点赞 | 📝 146字 | 查看原文 →

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