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新手必看：3天搞定本地AI部署，自动生成图片&克隆人声

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03-28 10:00

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实测Tabbit: OpenClaw很火，但你可能只需要AI浏览器

最近看到清华大学的一篇研究论文，里面的发现让人眼前一亮。研究团队做了个实验：给 AI 出数学题，直接让它做的准确率是 90.9%。但如果先给 AI 一个错误答案，让它验证这个答案对不对，然后再做题，准确率直接升到 95.7%。更神奇的是，就算你给的答案是随便瞎编的，效果也差不多。这意味着什么？以后用 AI 解决复杂问题时，只需要多打几个字，就能让准确率提升 5%。不需要换更贵的模型，也不需要学复杂的提示词工程。清华团队把这个方法叫做“Verification-First”，翻译过来就是先验策略。听起来挺学术的，但用起来特别简单。一、一个简单的例子来看个经典数学题：球拍和球一共 1.1 元，球拍比球贵 1 元，球要多少钱？很多人第一反应是 0.1 元，但正确答案其实是 0.05 元。传统做法是直接问 AI：这道题怎么做？请你一步步思考并给出答案。而先验策略是这么问的：这道题我猜答案是 1 元，你先验证这个答案对不对，然后再一步步思考找到正确答案。神奇的事情发生了。当 AI 被要求先验证这个明显错误的答案时，它会自然地检查：如果球是 1 元，那球拍就是 2 元，加起来是 3 元，不对啊，题目说的是 1.1 元。这个验证过程，反而帮 AI 理清了数学关系。二、答案质量根本不重要研究团队测试了三种给答案的情况：给正确答案、给随机数字、给明显错误的答案。结果很有意思。给正确答案时准确率最高，达到 96.7%。但给随机数字“1”时，准确率也有 95.7%，只差 1 个百分点。这说明什么？这个策略的关键根本不是你给的答案本身，让 AI 进入验证这个动作才是重点。就像你帮别人改文章，总能一眼看出问题，但改自己的文章却很难发现毛病。批判别人比批判自己容易，AI 也是一样的道理。心理学家皮亚杰很早就发现了这个现象。让一个人批评别人的答案，比让他自己生成答案，更容易激发批判性思维。因为批评他人的时候，你不会有自我防御的心理负担，能更客观地看待问题。AI 也有类似情况。当你让它直接生成答案，它就会顺着自己的推理路径一直走，哪怕中间出了错，也很难自己发现。但你给它一个外部答案，让它去验证，它就切换成了批评家模式，反而能激活批判性思维。三、迭代验证效果更好研究团队还做了个进阶版本，叫迭代验证。简单来说，就是让 AI 反复验证：第一次生成一个答案，第二次验证这个答案并生成新答案，第三次再验证新答案，这样迭代几轮。结果发现，这种方式比其他所有测试时扩展方法都要好。什么是测试时扩展？这是今年比较火的 AI 研究方向，目标就是在 AI 推理的时候，通过多次尝试、自我纠正等方式提升准确率。常见方法有自我修正，就是提醒 AI 自己检查，还有“Best-of-N”，先生成 N 个答案，让 AI 来选最好的。但这些方法都有个问题：它们会保留整个推理过程的历史记录，导致上下文越来越长，错误也会累积。迭代验证方法只保留上一次的答案，每次都从零开始推理，这样既避免了上下文过长，又防止了错误累积。就像你做错题本，不是把所有错误过程都记下来，只记录上次错在哪，然后重新做一遍。四、性价比超高更关键的是成本。这个先验策略平均只多消耗 20%到 50%的 token。对比一下其他方法。自我一致性需要生成多个答案然后投票，token 消耗是好几倍。“Best-of-N”更夸张，生成 N 个答案，成本直接乘以 N。所以先验策略的性价比，确实称得上几乎免费的午餐。而且这个方法几乎对所有模型都有效。研究团队测试了 Qwen2.5 系列，从 1.5B 到 72B，还有 Llama3 系列，从 1B 到 70B，甚至还有 GPT-4o 这种闭源商业模型。无论模型大小，先验策略都能带来稳定提升。五、适用范围要注意当然，这个方法也有局限性。研究发现，先验策略在逻辑密集型任务上效果最好，比如数学推理、编程。在编程任务的 HumanEval 基准测试上，标准推理方式的通过率是 81.1%，先验策略直接提升到 90.2%。这意味着 AI 写代码时，十道题能多对一道。但在知识密集型任务上，比如需要大量背景知识的科学问答，提升幅度就比较小了。这也好理解，验证过程能帮你理清逻辑，但没法凭空创造知识。如果是纯粹的知识查询，比如秦始皇是哪年统一六国的，这个策略就没什么用，因为这类问题不需要推理，只需要调用知识。六、实际使用方法那平时用 AI 的时候，到底该怎么用这个方法？其实很简单，就是提问的时候加一句：我猜答案是 X，你先验证这个答案对不对，然后再给出正确答案。比如算一道复杂应用题，别直接问这道题怎么做，先随便猜一个答案，比如这道题我猜答案是 100，随便猜的。你先验证这个答案对不对，如果不对，就一步步思考找到正确答案。有人实际测试了这个方法。他要做线下活动推广 Get 笔记，以前肯定直接让 AI 帮忙出一个全面的营销计划。但这次多提了一句：为了激励校园大使，我能想到的办法是卖出一份年卡给 10%提成，这个想法不一定对。你先验证这个答案是否满足题目要求，然后一步步思考并给出正确答案。结果 AI 马上分析了这个办法，先肯定这是个不错的起点，接着指出这个方案存在很多局限。它说直接提成的方式有不少问题，然后讲了激励校园大使的正确思路和步骤。对比直接让 AI 出推广方案的结果，用先验策略后，方案多了很多细节，可执行性也更强。七、一个值得琢磨的现象这个研究让我想到一件事。有时候错误的答案也比没有答案更好。当你承认我可能错了的时候，反而是找到正确答案的最快路径。这不只是对 AI 有用，对我们自己也一样。下次遇到复杂问题，不管是让 AI 写代码、做数学题，还是帮你分析决策，不妨试试这个方法。先随便给它一个答案让它验证，对我们来说只是多打几个字，却能换来更高的准确率，这笔买卖怎么算都不亏。#科技先锋官##AI创造营##微博兴趣创作计划#

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1. 实测Tabbit: OpenClaw很火，但你可能只需要AI浏览器

2. 最近看到清华大学的一篇研究论文，里面的发现让人眼前一亮。研究团队做了个实验：给 AI 出数学题，直接让它做的准确率是 90.9%。但如果先给 AI 一个错误答案，让它验证这个答案对不对，然后再做题，准确率直接升到 95.7%。更神奇的是，就算你给的答案是随便瞎编的，效果也差不多。这意味着什么？以后用 AI 解决复杂问题时，只需要多打几个字，就能让准确率提升 5%。不需要换更贵的模型，也不需要学复杂的提示词工程。清华团队把这个方法叫做“Verification-First”，翻译过来就是先验策略。听起来挺学术的，但用起来特别简单。一、一个简单的例子来看个经典数学题：球拍和球一共 1.1 元，球拍比球贵 1 元，球要多少钱？很多人第一反应是 0.1 元，但正确答案其实是 0.05 元。传统做法是直接问 AI：这道题怎么做？请你一步步思考并给出答案。而先验策略是这么问的：这道题我猜答案是 1 元，你先验证这个答案对不对，然后再一步步思考找到正确答案。神奇的事情发生了。当 AI 被要求先验证这个明显错误的答案时，它会自然地检查：如果球是 1 元，那球拍就是 2 元，加起来是 3 元，不对啊，题目说的是 1.1 元。这个验证过程，反而帮 AI 理清了数学关系。二、答案质量根本不重要研究团队测试了三种给答案的情况：给正确答案、给随机数字、给明显错误的答案。结果很有意思。给正确答案时准确率最高，达到 96.7%。但给随机数字“1”时，准确率也有 95.7%，只差 1 个百分点。这说明什么？这个策略的关键根本不是你给的答案本身，让 AI 进入验证这个动作才是重点。就像你帮别人改文章，总能一眼看出问题，但改自己的文章却很难发现毛病。批判别人比批判自己容易，AI 也是一样的道理。心理学家皮亚杰很早就发现了这个现象。让一个人批评别人的答案，比让他自己生成答案，更容易激发批判性思维。因为批评他人的时候，你不会有自我防御的心理负担，能更客观地看待问题。AI 也有类似情况。当你让它直接生成答案，它就会顺着自己的推理路径一直走，哪怕中间出了错，也很难自己发现。但你给它一个外部答案，让它去验证，它就切换成了批评家模式，反而能激活批判性思维。三、迭代验证效果更好研究团队还做了个进阶版本，叫迭代验证。简单来说，就是让 AI 反复验证：第一次生成一个答案，第二次验证这个答案并生成新答案，第三次再验证新答案，这样迭代几轮。结果发现，这种方式比其他所有测试时扩展方法都要好。什么是测试时扩展？这是今年比较火的 AI 研究方向，目标就是在 AI 推理的时候，通过多次尝试、自我纠正等方式提升准确率。常见方法有自我修正，就是提醒 AI 自己检查，还有“Best-of-N”，先生成 N 个答案，让 AI 来选最好的。但这些方法都有个问题：它们会保留整个推理过程的历史记录，导致上下文越来越长，错误也会累积。迭代验证方法只保留上一次的答案，每次都从零开始推理，这样既避免了上下文过长，又防止了错误累积。就像你做错题本，不是把所有错误过程都记下来，只记录上次错在哪，然后重新做一遍。四、性价比超高更关键的是成本。这个先验策略平均只多消耗 20%到 50%的 token。对比一下其他方法。自我一致性需要生成多个答案然后投票，token 消耗是好几倍。“Best-of-N”更夸张，生成 N 个答案，成本直接乘以 N。所以先验策略的性价比，确实称得上几乎免费的午餐。而且这个方法几乎对所有模型都有效。研究团队测试了 Qwen2.5 系列，从 1.5B 到 72B，还有 Llama3 系列，从 1B 到 70B，甚至还有 GPT-4o 这种闭源商业模型。无论模型大小，先验策略都能带来稳定提升。五、适用范围要注意当然，这个方法也有局限性。研究发现，先验策略在逻辑密集型任务上效果最好，比如数学推理、编程。在编程任务的 HumanEval 基准测试上，标准推理方式的通过率是 81.1%，先验策略直接提升到 90.2%。这意味着 AI 写代码时，十道题能多对一道。但在知识密集型任务上，比如需要大量背景知识的科学问答，提升幅度就比较小了。这也好理解，验证过程能帮你理清逻辑，但没法凭空创造知识。如果是纯粹的知识查询，比如秦始皇是哪年统一六国的，这个策略就没什么用，因为这类问题不需要推理，只需要调用知识。六、实际使用方法那平时用 AI 的时候，到底该怎么用这个方法？其实很简单，就是提问的时候加一句：我猜答案是 X，你先验证这个答案对不对，然后再给出正确答案。比如算一道复杂应用题，别直接问这道题怎么做，先随便猜一个答案，比如这道题我猜答案是 100，随便猜的。你先验证这个答案对不对，如果不对，就一步步思考找到正确答案。有人实际测试了这个方法。他要做线下活动推广 Get 笔记，以前肯定直接让 AI 帮忙出一个全面的营销计划。但这次多提了一句：为了激励校园大使，我能想到的办法是卖出一份年卡给 10%提成，这个想法不一定对。你先验证这个答案是否满足题目要求，然后一步步思考并给出正确答案。结果 AI 马上分析了这个办法，先肯定这是个不错的起点，接着指出这个方案存在很多局限。它说直接提成的方式有不少问题，然后讲了激励校园大使的正确思路和步骤。对比直接让 AI 出推广方案的结果，用先验策略后，方案多了很多细节，可执行性也更强。七、一个值得琢磨的现象这个研究让我想到一件事。有时候错误的答案也比没有答案更好。当你承认我可能错了的时候，反而是找到正确答案的最快路径。这不只是对 AI 有用，对我们自己也一样。下次遇到复杂问题，不管是让 AI 写代码、做数学题，还是帮你分析决策，不妨试试这个方法。先随便给它一个答案让它验证，对我们来说只是多打几个字，却能换来更高的准确率，这笔买卖怎么算都不亏。#科技先锋官##AI创造营##微博兴趣创作计划#

3. #何小鹏首次披露物理AI巨大进展#何小鹏这次说的，就是让车变得更“老司机”，现在的智能驾驶，很多时候像个刚拿驾照的新手，而物理AI要做的，就是让车学会预判。如果真的实现了，坐车的体验肯定会完全不同，这样一来不会再有一惊一乍的急刹，就不会出现那种机械感的加速减速了。

4. 中外AI硬件早已拉开差距，选对不选贵，看完这条再决定！一边是国产AI硬件疯狂爆发：千问AI眼镜G13小时售罄；OPPO Air Glass 3轻至28g，实用功能拉满；荣耀机器人手机，解锁具身智能新体验，主打普惠、好用、接地气！一边是海外AI硬件原地踏步：死磕技术闭环，定价高到离谱，落地慢到惊人，普通人根本用不上！国产懂普通人，海外顾高端！这条视频拆解中外AI生态真相，告诉你国产AI硬件到底强在哪，海外差距又藏在哪？新手该冲国产还是等海外？看完再也不被割韭菜！#过个有AI年##HOW I AI##微博超有用视频大赛##MWC2026# 种斌Marco的微博视频

5. Obsidian CLI 基础配置教程打造AI化的知识管理系统 Claude Code｜Codex｜GeminiCLI

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7. TRAE中国版白送SOLO，一人指挥一支AI大军重磅消息！SOLO终于上线TRAE中国版了，Waitlist免费开放中本期视频实测TRAE的新版本，亮点很多 1、先规划再动手的 Plan 模式 2、带专家团一起干活的 Subagent 子智能体 3、DiffView 差异视图 4、多任务并行 5、上下文智能压缩长时运行不掉链子 SOLO终于把AI从“瞎干活的外包”变成了“懂协作的队友” #AI #人工智能 #TRAE #AI编程 #vibecoding

8. 我用openclaw做了一个自媒体神器！云飞全自动压缩工具发布！

9. #用声音马住中国年##微博声浪计划# 阿里千问APP春节免单活动火爆，唐九洲说也是喝上了AI点的奶茶。活动以25元无门槛卡为核心，裂变机制促全民参与，上线9小时订单破千万，带动奶茶店订单激增，验证AI生活服务闭环潜力，也暴露系统卡顿等问题。牛丸科技的微博音频

10. 构建智能数字灵魂从未如此简单。OpenSouls 是一个开源的灵魂引擎框架，旨在模拟人类思维中的决策、记忆、情感和驱动力，打造具备个性和自主性的 AI 代理。它采用函数式的工作记忆和认知步骤设计，支持多模型接入，能实现持久化会话和背景计算，帮助开发者创建从游戏 NPC 到教育导师的多样化数字生命。项目从设计理念到代码快照，都致力于让 AI 不只是聊天机器人，而是拥有真实情感和目标的“AI 灵魂”。GitHub 地址：github.com/opensouls/opensouls主要功能亮点：- 以工作记忆和认知步骤为核心，实现可调试、可预测的 AI 思维流程 - 支持多模型集成，包含 OpenAI、Anthropic 等主流大模型 - 具备持久化状态和可恢复会话，保证连续交互体验 - 通过状态机管理多种行为模式，实现动态上下文感知 - 轻量化设计，去除认证和云依赖，支持完全本地运行 - 适合游戏开发、虚拟助手、教育工具等多场景应用快速启动只需安装依赖、配置 OpenAI Key，即可本地运行，与数字灵魂进行互动，体验未来 AI 代理的无限可能。

11. 2026超实用AI工具大全

12. 文中所提“E 型人才”，是以一项深度硬核能力为根基，借AI横向拓展多领域交付实力，能独立闭环攻克复杂任务、拒绝同质化替代的AI时代核心人才。要培育此类人才，教育必须跳出标准化培养框架，打破知识灌输与规则驯化的局限，转而聚焦能动性激活、底层能力深耕、AI工具驾驭与跨域整合能力的锻造。

13. 千问开始做AI硬件，阿里的闭环活了

14. 快抄作业！我用JoyAgent搞了个AI团队 2025年都快结束了，Agent是不是还没用上？我找到了打工人用上智能体的最简单方法，就是用JoyAgent把每天重复的SOP全做成Agent，不懂代码也能零门槛搭建，而且效果很稳定。看着AI团队全自动打工、出活，非常解压。 #AI #智能体 #JoyAgent #JoyCode #京东云

15. 抖音前沿科技30X30｜采访AI超级个体 Gemini 3发布后，这5个开发者给自己的人生装上了外挂。 27年程序员老兵：用AI写出多部长篇小说，一边敲代码一边圆武侠梦；硬核奶爸：手搓本地AI操作系统，把私教装进孩子口袋； AI安全研究员：把AI变成科研副驾，打破思维墙；有效加速主义者：打造AI全自动分身，让AI替自己看新闻处理琐事；全栈讲师：降低新手学习门槛，把技术文档自动变成PPT；本期视频，产品君连线5位GDE谷歌开发者专家，带你拆解AI时代的超级个体，听听他们给普通人的真诚建议。 #前沿科技趋势发布月 #抖音知识年终大赏 #AI新星计划 #AI #Google

16. #科技先锋官# 别再死磕通用芯片了！Arm 推出 AGI CPU、特斯拉砸千亿建芯片工厂，全球 AI 硬件早已彻底换道！还在认为国外芯片垄断不可撼动？觉得国产硬件只能跟跑？大错特错！低延迟、高能效的专用芯片时代来临，数据中心格局正在重塑。而中国凭借完整制造产业链、领先绿电资源与海量 AI 应用场景，手握三大硬核优势，完全具备弯道超车的底气。是国外硬件继续领跑，还是中国 AI 硬件实现逆袭突围？专用芯片究竟有多重要？国产机会到底藏在哪？一条视频讲透全球 AI 硬件大变局，看完你会彻底看懂未来趋势！#微博超有用视频大赛##AI创造营##上微博涨知识##科普大作战# http://t.cn/AXIPAs8R

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18. 2026年了，AI可以无条件相信吗？怎么用才能不翻车？

19. 拆解路子最野的AI出海生意，用开源AI快速跑通完整工作流

20. #OpenClaw上手教程# OpenClaw的优势就是低门槛、高便捷，它能在你的电脑本地运行，所有数据隐私可控，还能嵌入微信、Telegram等常用聊天软件，不用额外学习新界面。第一步，确保电脑安装Node.js（≥22版本），Windows用户建议先安装WSL2，这是顺利运行的基础。第二步，复制对应系统的安装命令，粘贴到终端，等待片刻即可完成部署，全程无需手动配置。第三步，运行新手向导命令，按照提示选择本地部署、输入AI模型API密钥，绑定常用聊天渠道，安装后台服务后，OpenClaw就会持续在后台运行。完成以上步骤，你就能在聊天框发送指令，让它帮你清理邮箱、管理日程、执行文件操作等。新手无需追求复杂功能，从简单指令入手，慢慢探索社区插件，就能让这款AI助手越用越顺手。

21. 有的人看我的更新频率就会问了！枪仔枪仔！你们是如何在双休不加班还不加人的情况下实现高频更新的呢？关键还在于我们终于等到了合适的AI工具，今天这期视频就来揭秘一下动动枪爆肝背后的“热点选题评估系统”。 #AI##AI工具# 动动枪DongDongGun的微博视频

22. Operit AI更新手机能操作Windows电脑了更新1.9.0的版本，现在能用手机操作浏览器了，用的手机自带Webview，不用装额外东西，开个包就能玩还能远程连电脑，直接跑终端，AI自己启动和控制CLI，比如跑Claude Code、Codex。电脑上也有管理界面，能看到AI在干啥连Windows的方法也很简单，工具箱最底下进配置界面，按引导填一下就行。更多细节可以看GitHub更新说明#operit ai##ai#

23. Flowise AI是开源可视化AI工作流构建平台，基于LangChain架构，核心降低AI工作流搭建门槛，通过拖拽节点即可串联模型、数据库与API，适配企业内部智能问答、自动化报告生成、多工具协同等场景，无需复杂代码开发。 GitHub:github.com/FlowiseAI/Flowise 主要功能： 1. 可视化流程设计：拖拽式节点界面，直观搭建模型调用、数据处理、工具联动逻辑；2. 多模型兼容：支持OpenAI、Claude、Ollama等主流LLM，可灵活切换本地/云端模型；3. 多智能体协作：支持配置多个AI智能体协同工作，适配人机混合流程场景；4. 系统集成能力：可将搭建的工作流导出为REST API，或直接嵌入现有业务系统；5. 执行监控追溯：内置详细执行日志，支持流程运行状态追踪与问题排查；6. 自托管部署：支持Docker与源码部署，数据本地存储，保障隐私安全。上手零代码门槛，非技术人员也能快速构建AI流程。实际使用中，企业搭建智能客服问答流程仅需小时级，多模型切换无需重构流程，是需要快速落地AI自动化能力的团队优选工具。

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27. #用声音马住中国年##微博声浪计划# OpenClaw AI自动化工具新手入门！#OpenClaw上手教程# OpenClaw是低门槛AI自动化代理工具，无需编程，用自然语言指令替代重复工作。核心功能含办公自动化、跨工具协同、轻量定制和开发辅助，适配多场景，30分钟即可完成云部署。凯文思考的微博音频

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30. 在线开发中，构建高效智能AI代理系统是一大挑战，各种技能、记忆管理、安全检测、持续学习等环节缺一不可。Everything Claude Code 是一套开源的AI代理性能优化系统，专为Claude Code、Codex、Opencode、Cursor等多平台AI工具打造。它不仅集成了丰富的智能子代理（code-reviewer、security-reviewer等），还有自动学习的“本能”系统，助力代码质量、测试驱动开发、自动安全扫描，真正实现生产级别的多技能智能协同。GitHub：github.com/affaan-m/everything-claude-code主要功能：- 多平台全兼容，支持Claude Code、Codex、OpenCode、Cursor等主流AI编码工具；- 完善的技能库，覆盖测试驱动开发、代码审查、安全审核、E2E测试、文档更新等工作流；- 强大的Hook机制，自动触发格式化、secret扫描、上下文持久化等操作；- 持续学习系统，自动提取开发“本能”，提升智能决策能力；- 多Agent协作支持，拆解复杂任务、多线程执行更高效；- 集成AgentShield安全扫描，1282项规则全面保障代码安全；- 详细操作指令和跨平台安装脚本，2分钟极速上手。适合开发者、团队追求极致AI辅助开发体验的必备利器。#AI开发# #智能代理# #开源神器#

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33. 用模型排行榜论输赢？AI竞赛到底在比什么？ #大咖观察 #红衣聊AI #AI #大模型

34. 未来人类社会或将出现百亿甚至千亿智能体，智能体经济是未来方向 #大咖观察 #2026AI看崇礼 #红衣聊AI #智能体

35. 又能聊AI又能滑雪的周末实在太幸福，我这六个回答你们同意吗？更多AI前沿思考，1.24-1.25来崇礼论坛听吧！#2026AI看崇礼 #红衣聊AI

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39. 现在AI编程成本越来越氪金，tokens越充越少，你有什么方法可以降低成本吗?

40. 35岁大厂程序员，花了3周写的核心算法，AI用10分钟复现了更优版本，我10年的经验到底值多少钱？

41. 【起底人工智能中的人工陷阱！2分钟避坑AI诈骗套路】现在，谁手机里还没几个AI助手！可是正版“李逵”公开免费，山寨“李鬼”骗取会员费；“DeepSeek内部原始股稳赚不赔”，转账完毕下一秒就被踢出群；购买199元的“AI自媒体月入10万元教程”，到手的却是东拼西凑的网络免费内容......人工智能浪潮正盛，“人工陷阱”也随之而来，埋伏在下载、注册、使用等各个步骤。如何避免隐私泄露、财产损失？其实避坑并不难，2分钟AI防诈课学起来！法姐讲法央视网快看的微博视频

42. 真正的科技竞争，拼的不是单个环节的领先，是整个生态的闭环。 #大咖观察 #红衣聊AI #电力 #芯片

43. 与其整天刷AI新闻焦虑，不如花3小时做个最小可行性产品。 #大咖观察 #红衣聊AI #创业项目 #科技改变生活

44. 2026年AI主线换了！这5大趋势必须看清。 #大咖观察 #红衣聊AI #趋势风口 #人工智能

45. AI时代最危险的职场陷阱不是不会用AI 而是把AI当成了思考替身。#大咖观察 #红衣聊AI #AI工具

46. 木头姐给出的14个科技趋势（上）：可回收火箭，英伟达，全球GDP增速，AI竞争格局，都聊到了#木头姐 #可回收火箭 #BIGIDEAS2026 #英伟达 #AI#AI泡沫

47. 英伟达很快会反超谷歌TPU，AI模型的竞争格局会在2026年1季度变天#英伟达 #马斯克 #算力 #Gemini3#TPU #GPU #AI模型#算力集群

48. 用了这5大技巧后，原来AI人物还可以这么真？

49. 当国行iPhone装上TicNote，我才知道什么叫真正的AI

50. Claude发了篇官方的提示词工程最佳实践。这里翻译下其中的常见提示词问题排查和应避免的常见错误两部分内容：1️⃣即使是精心设计的提示词也可能产生意想不到的结果。以下是常见问题及其修复方法：❓问题：回应过于泛泛💡解决方案：增加具体性、示例或明确要求提供全面的输出。要求 AI “超越基础”。❓问题：回应偏离主题或未抓住要点💡解决方案：更明确地说明你的实际目标。提供你为什么提问的上下文。❓问题：回应格式不一致💡解决方案：添加示例（少示例）或使用预填充来控制回应的开始。❓问题：任务太复杂，结果不可靠💡解决方案：分解为多个提示（提示链）。每个提示都应做好一件事。❓问题：AI 包含了不必要的前言💡 解决方案：使用预填充或明确要求：“跳过前言，直奔答案。”❓问题：AI 编造信息💡 解决方案：明确允许其在不确定时说“我不知道”。❓问题：当你想要实现时，AI 却提出了建议💡 解决方案：明确行动：“更改此函数”，而不是“你能建议更改吗？”专业提示：从简单开始，仅在需要时才增加复杂性。测试每次添加，看它是否真正改善了结果。2️⃣应避免的常见错误从这些常见的陷阱中吸取教训，以节省时间并改进你的提示词：🌟不要过度设计：更长、更复杂的提示并不总是更好。🌟不要忽视基础：如果你的核心提示不清楚或模糊，高级技术也无济于事。🌟不要假设 AI 会读心术：具体说明你想要什么。模棱两可会给 AI 留下误解的空间。🌟不要一次使用所有技术：选择能解决你特定挑战的技术。🌟不要忘记迭代：第一个提示很少能完美。测试和改进。🌟不要依赖过时的技术：对于现代模型，XML 标签和生硬的角色提示已不那么必要。从明确、清晰的指令开始。#微博兴趣创作计划#

51. 在线搭建AI开发工作站，配置环境和调试工具往往令人头疼，安装Claude Code、配浏览器无头运行、搞各种命令行AI，过程繁琐又容易出错。HolyClaude 这个开源容器项目，整合了 Claude Code 主力代码AI、直观Web界面、五大AI命令行工具、无头浏览器和50+开发工具，统一容器化部署，轻轻松松跑起来。只需一条docker-compose命令，2分钟连环境问题都不必操心，完美支持Linux/macOS/Windows/主流NAS，多架构兼容，且支持你的已有Claude账号，无需额外绑定或付费。主要功能：- 集成Claude Code官方CLI，支持Max/Pro订阅和API key认证；- 内置五大AI CLI工具，包括Google Gemini、OpenAI Codex等多模型多供应商；- 配备Playwright预置配置的无头Chromium浏览器，网页截图、自动化测试轻松搞定；- 包含TypeScript、Python环境，集成50+开发相关工具链，代码编写调试健全；- 持久化绑定本地目录，凭证代码数据完美保存重启无忧；- 强大权限管理，支持通知推送（Discord、Telegram等100+服务）；- 全面解决Docker中Chromium运行、权限、共享内存、文件监听、SQLite锁等常见坑。HolyClaude让复杂的AI开发环境变得傻瓜式起步，不再为琐碎配置浪费时间，专注编码和创新！GitHub：github.com/CoderLuii/HolyClaude#AI开发环境# #ClaudeCode# #Docker神器# #开源项目# #智能编程#

52. Openclaw 龙虾AI 新手指南！如何架设24/7 永远在线的AI 助理？

53. 2026 最该学的AI技能：Skills

54. #互联网技术[超话]##个重磅信号！#黄仁勋 #AI #人工智能#机器人 #自动驾驶 #CES2026 #英伟达#新年演讲# 黄仁勋在2026年CES展会上的新年首场演讲，以"物理AI"为核心主题，宣告人工智能正式迈入从理解数字世界到改造物理世界的新阶段。以下是演讲的核心内容整理：一、时代定调：双重平台转移开启AI新纪元黄仁勋指出，计算机行业正经历十年一遇的"平台重置"，同时发生两大平台转移：一是应用程序全面构建于AI之上，软件开发从"编程"转向"训练"，运行载体从CPU迁移至GPU；二是软件的开发与运行逻辑彻底革新，AI应用不再是预编译的固定程序，而是能理解上下文、实时生成内容的智能系统。这一变革正驱动全球价值约十万亿美元的计算机基础设施进行现代化改造。二、物理AI的ChatGPT时刻已至物理AI成为演讲的核心焦点。黄仁勋认为，AI的演进可以分为四步：感知AI、生成AI、代理AI、物理AI。当模型能够理解重力、摩擦、惯性、动量守恒等物理定律，AI才能真正走出屏幕，进入物理世界执行任务。支撑物理AI战略的三大技术支柱已全面成型： Newton物理引擎：实现低于0.01秒的实时物理计算响应 Cosmos基础模型平台：以1000亿参数达成1毫秒级推理延迟，支持多模态物理世界理解 GPU+LPU混合架构：算力效率提升100倍，成本降低90% 三、Rubin计算架构全面量产英伟达推出新一代Vera Rubin计算架构（简称Rubin架构），该平台已进入全面量产阶段。Rubin架构通过CPU与GPU协同设计，AI训练性能较前代Blackwell提升3.5倍，推理性能提升5倍，token生成成本最高降低10倍。该架构包含六款全新芯片：Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6 Switch、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU和Spectrum-X以太网交换机。四、自动驾驶与机器人突破自动驾驶领域：英伟达发布全球首个开源端到端AI系统Alpamayo，这是业界首个具备思考推理能力的自动驾驶AI模型。2025款梅赛德斯-奔驰CLA将首发搭载该技术，计划2026年第一季度在美国上路，随后推广至欧洲和亚洲市场。机器人领域：黄仁勋宣布"机器人领域的ChatGPT时刻已经到来"。英伟达发布了专为人形机器人设计的Isaac GR00T N1.6视觉语言行动模型等开源工具，同时推出Cosmos Reason 2推理型视觉语言模型。特斯拉Optimus人形机器人已通过Omniverse数字孪生平台完成90%以上的训练，自主运行比例达85%，2026年第一季度将实现5万台量产，成本降至2万美元以下。五、开源生态战略加速黄仁勋强调，开源模型与前沿闭源模型的差距已缩短至约6个月，且仍在持续缩小。英伟达不仅开源模型，还开源用于训练这些模型的数据，以建立真正的"系统信任"。现场展示的多款开源模型包括三家中国开源模型：Kimi K2、Qwen和DeepSeek V3.2。黄仁勋特别提到，DeepSeek R1的出现意外推动了整个行业的变革进程。六、全栈AI体系构建英伟达的角色已从芯片供应商转变为"全栈AI体系"的构建者。通过"三台计算机"的架构——训练（DGX超级计算机）、仿真（Omniverse与RTX）、推理（AGX系列边缘设备），英伟达构建了从云端训练到现实部署的完整闭环系统。同时，通过开源模型、数据及NeMo开发库，英伟达正推动技术民主化，让更多开发者和企业能够参与到物理AI的创新浪潮中。黄仁勋在演讲结尾强调，物理AI的落地将重塑全球千万家工厂与数十万个仓库的运作逻辑，开启AI与实体经济深度融合的新时代。 http://t.cn/AXb9Z9MM

55. 工具永远是工具，驱动创新的永远是人类的想象。 #大咖观察 #红衣聊AI #人工智能 #科技改变生活 #AI工具

56. 2026年AI全景预测：迈向百亿智能体时代的20个发展趋势。 #大咖观察 #人工智能 #红衣聊AI #智能体 #AI时代

57. AI 编程真的有用吗？Cursor｜TRAE 深度实测！

58. AI圈最顶级的一次争吵，理解世界还是堆模型？ #大咖观察 #红衣聊AI #大模型 #人工智能

59. AI的未来不仅仅是要比以前更聪明，还得要更安全。用安全守护创新，这才是大模型时代的生存法则。#大咖观察 #红衣聊AI #网络安全 #大模型

60. 让openclaw再进化？搭配什么硬件，更能发挥出全部能力

61. 单卡双芯 48G 显存！打造 20L 紧凑型 AI 算力怪兽：DeepSeek 70B 实测 19 tokens/s

62. 探访云栖（一）：揭秘AI“底座”，谁在为算力搭建“水电气”？

63. 别再抢显卡了！实测CPU跑大模型，真的太香了...

64. 分享一点 AI Coding/Codex 实践技巧：告诉 AI 如何验证这个方法其实我提到多次，只不过再随手贡献一个案例罢了。Coding Agent 能力挺强的，能自己写代码自己调用工具，但是它有时候并不知道该如何验证数据。如果说你只是告诉它哪里错了，它并不一定能通过阅读代码找出问题所在，但如果你告诉它如何验证，那么它就能在修改完后自行验证，验证时如果发现问题就会继续修复，直到完全修复为止。比如我在调试一个 API 发现返回结果不对，那么我就告诉它输入是什么，实际输出是什么，期望结果是什么（甚至于我没说它也猜得到），然后让它自行写测试代码验证。那么它就不仅阅读代码修改问题，还会写测试程序去验证，直到解决问题。

65. 如何让学生用AI？我们学的“验证能力”—— Karpathy谈AI与教育，我来谈「验证是个什么东西」

66. 深度｜2026年，AI将从炒作走向务实

67. 人类对自己的能力和认知有幻觉，如果再遇到一个舔狗AI不断的用看似严谨的逻辑和刻意提取的数据迎合人类的想法，基本会被AI带到坑里去。解决方法是：验证，AI说啥都尽可能去验证，去做一遍试试，别盲目相信AI告诉你的，尤其是附和你的回答。

68. 2026年普通人学习AI的方法指南！

69. 【推荐】AI 网络：英伟达 NCP-AIN 教程分享

70. 腾讯视频账号 6 次超限或面临封号，平台称是为防止黑灰产，如何看待这一规定？能解决问题吗？

71. 全球大模型第一股，为啥是家中国公司？ #智谱 #智谱上市 #智谱IPO #GLM大模型 #全球大模型第一股诞生

72. 【硬核教程】教你搭建Mac AI集群！4台M3 Ultra，运行万亿参数大模型！

73. 超轻便携，舒爽质感，高效办公，震撼视听：华硕灵耀16 Air 2026 AI超轻薄本

74. 大模型只是能力，必须要跟场景结合。 #大咖观察 #红衣聊AI #大模型

75. 「Github一周热点107期」OpenAI收购的AI安全工具、AI代理事务所、OpenClaw技能库、claude code插件和上下文数据库

76. 360发布“养龙虾”安全指南！ #大有学问 #养龙虾 #OpenClaw #AI工具 #红衣聊AI

77. 对话云栖大会：下一个AI爆款、大模型进化与Agent万亿级企业市场

78. #天禧AI从助手到队友# 联想天禧AI生态伙伴大会直播干货太多了！天禧AI 3.5的重磅升级彻底颠覆认知，实现了从“被动响应指令”到“主动闭环执行”的关键跃迁，真正成为能并肩作战的队友。大会对AI产业的发展提出“全场景智能协同”新方向，让AI深度融入办公、创作、生活等多元场景。在产品规划上，天禧AI 3.5涵盖三大升级点：个性化层面构建专属知识图谱，精准匹配你的使用习惯；行动力维度实现多智能体协同，复杂任务一键落地不拖沓；交互体验上升级超级互联3.0，跨设备接力丝滑无断点。并且天禧AI 3.5还将联动联想全品类设备，不仅能精准理解复杂需求，更能自主拆解任务、联动工具完成闭环，从文档整理、数据可视化到跨设备协同操作，全程无需人工中途介入。这种具备独立执行能力的AI升级，让智能体验再上台阶。大会传递的技术实力与生态布局，让行业看到个人AI时代的清晰蓝图，也让更多人期待天禧AI 3.5带来的高效新体验！

79. 2026年移动工作站专业天花板：ThinkPad P16 2026 AI元启版值得买吗？ThinkPad P16 2026 AI元启版上手体验及测评~

80. AI学会“科学交接班”，解决上下文难题——Anthropic智能（牛马）方法论

81. 如何教小朋友跟AI对话？Open AI官方指南来了

82. 学习AI最有效的方法不是花钱买课！而是用AI学习AI（零基础篇）

83. OpenAI的“AI硬件”要来了！Altman：比 iPhone 更平和、更宁静

84. 重磅官宣｜端侧大模型领军者面壁智——能亮相2026 AI赋能汽车闭门研讨会！

85. 8种让AI光速出图改图的必学技巧总结了8种不写复杂关键词，也能让AI快速出图和改图的技巧，新手小白也能轻松学会！#ai设计 #ai教程 #ai工具 #ai新春游园会 #托尼三三

86. 【 OPPO ColorOS 16 评测：如果 AI 有记忆？】OPPO Find X9 系列上搭载的 ColorOS 16 系统有许多更新环节，包括全新的 UI 系统界面，全新的 MacBook 投屏支持，但这一次最有趣的其实是 AI。OPPO 让自己的 AI 体系加入了对用户的记忆，让 AI 理解用户，了解用户。那么 AI 有记忆之后会给用户的生活带来怎样的变化呢？一起来看视频。钟文泽的微博视频

87. 本地部署大模型？天选Air2026锐龙AI Max版简单开箱

88. Gemini 3.1 Pro VS千问3，2026年还需要付费制AI吗

89. 「Github一周热点90期」规格驱动开发、AI记忆引擎、AI agent的docker、开源流媒体平台、开源电商平台和密钥管理平台

90. “源”神启动?实测日常高频场景中千问APP的表现

91. #微博声浪计划##听见微博# 周鸿祎称AI正迎来全新进化，指出AI从“聊天大脑”向“智能体实干”跃迁。智能体整合大模型、工具调用等形成闭环，可自主完成复杂任务，如生成短剧、编写报告。企业落地需解决技术平台、人才、安全三大挑战，智能体将重构产业生产力，个人需转向指挥AI等高阶能力。谯华的微博音频

92. 【保姆级】RAG智能体终极方案：n8n+Google File Search，零门槛搭建高精度RAG工作流！

93. 构建和部署AI智能代理和工作流，Langflow提供了一个强大的可视化开发平台。它不仅支持拖拽式流程设计，还内置API和多方通信服务器，让每个工作流都能轻松集成到各种应用中。主要功能包括：- 直观的可视化编辑界面，快速上手与迭代；- 完全开源，支持用Python自定义组件；- 交互式调试环境，逐步测试和优化流程；- 多智能体协作与对话管理；- 支持API部署，也能导出JSON供Python调用；- 作为多方通信服务器（MCP）运行，扩展灵活；- 集成多种监控工具，保障安全与性能；- 跨平台桌面客户端，支持Windows和macOS。无论是构建复杂的AI代理，还是搭建多步骤自动化流程，Langflow都能极大提升开发效率和灵活性。适合AI开发者、数据科学家及产品团队使用。GitHub：github.com/langflow-ai/langflow 官网：www.langflow.org

94. 平时使用各种 AI 编辑器或客户端时，常会遇到账号额度分散的问题。比如拥有 Kiro 账号却更习惯使用 Cursor 开发，或者 Gemini CLI 的额度充裕却无法直接在常用的聊天工具里调用，不同工具间的凭证无法通用，导致资源浪费且配置繁琐。ProxyCast 是一个开源的桌面端工具，旨在让不同 AI 客户端的额度自然流动。它能将你已有的 AI 客户端凭证转换成标准的 OpenAI API 接口，为本地开发和其他第三方工具提供动力。该工具不仅解决了多账号统一管理的问题，还提供了友好的图形化界面，让用户无需复杂的命令行操作即可实现凭证到 API 的转换，极大地提升了 AI 工具的使用效率。GitHub：github.com/aiclientproxy/proxycast主要功能：- 统一管理多个 Provider，支持 Kiro、Gemini、通义千问、Vertex AI 等多种凭证来源；- 将本地客户端凭证转换为标准 OpenAI 或 Anthropic API，兼容绝大多数主流 AI 插件与应用；- 提供直观的仪表盘界面，支持服务状态监控、API 实时测试及日志查看；- 智能凭证管理系统，支持自动读取本地 OAuth 凭证、Token 自动刷新以及配额超限自动切换；- 灵活的路由与模型映射，可将请求自定义映射到指定的 Provider 或模型版本；- 安全的本地运行环境，支持 TLS/HTTPS 加密通信，并提供访问控制与密钥认证功能。支持 Windows、macOS 和 Linux 多平台使用，基于 Tauri 框架开发，运行轻量且响应迅速，适合希望整合 AI 资源、降低 API 开支的开发者与重度 AI 用户。

95. AI 会让编程初学者更快入门，还是更快迷失？

96. 售价34999微星EdgeXpert小主机，AI性能干翻RTX5090D？

97. DeepSeek发布了DeepSeekMath-V2（基于 DeepSeek-V3.2-Exp-Base），DeepSeekMath-V2在IMO-ProofBench测试中取得了99.0%（基础）和61.9%（高级）的成绩，没错，这比GPT-5和Gemini都强！DeepSeek训练了一个基于LLM的验证器来获取奖励函数，使用验证器训练这个模型，并要求它自行解决问题。扩展验证器的计算能力以标记更难的证明，然后也改进验证器，弥合生成与验证差距的绝妙方法#ai生活指南##科技先锋官##ai创造营#

98. #终于学会了OpenClaw# 我这种AI小白居然也是零门槛拿捏住OpenClaw了。最近爆火的AI模型OpenClaw，网上把它捧成“新一代超级AI”，可我次次被AI工具的复杂操作劝退八百次，每次刷到别人用它自动干活很省心，自己却连搭建入口都找不着，找了无数个视频后终于被我等到了一个“喂饭”级教程，从什么是OpenClaw，到方案选择后的基础搭建，再到各项的设置步骤都讲得非常细，对于我们这种不是很懂电脑的人来说简直就是救星。博主给了两个部署，看完视频感觉其中一种方案更适合我们小白一点，不用自己装软件和配环境，直接在云端跟着教程操作搭建OpenClaw，全程点鼠标就能完成，最重要的是这个教程无需翻墙，全程不用敲代码。我跟着视频一步步操作，居然真的把OpenClaw搭好了，还能上手实操做简单的任务，看着自己搭建的模型真的太有成就感了。 #How I AI#

99. 盘点一周AI大事(3月22日)｜OpenAI红色警报字节开源AI超级员工DeerFlow 2.0 英伟达开源Agent安全补丁NemoClaw Okara发布AI CMO Junior开源能雇佣的AI员工Junior 清华开源Agent课堂OpenMAIC MiniMax发布最强开源大模型M2.7 Miro开源最强深度研究模型Miro Thinker H1 Unsloth开源AI训练工具Unsloth Studio Google升级AI Studio和Stitch 阿里开源最强影视配音模型Fun-CineForge Google开源最强视频超分模型Spark VSSR 研究员开源最强数字人模型ID-LoRA 研究员开源首个城市级别的世界模型Seoul World Model #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AI #AIGC #OpenAI

100. #OpenAI浏览器是为了变现吗#OpenAI推出Atlas浏览器，变现是核心目标之一，但并非唯一目的，其背后是“数据主权+体验闭环+商业拓展”的多重战略考量。从变现角度看，Atlas浏览器为OpenAI开辟了新路径。一方面，它将高级AI代理功能（如自动订机票、整理文档）仅限ChatGPT Plus/Pro付费用户使用，能直接推动订阅量增长；另一方面，浏览器作为互联网入口，可通过嵌入电商（如Etsy、Shopify）、旅游（如Expedia）合作链接导流，未来还可能探索广告分成，弥补当前依赖订阅和API调用的单一变现模式，改善亏损现状。但更关键的是，浏览器是OpenAI构建生态护城河的关键一步。通过掌握浏览器层的原生用户数据（如浏览习惯、任务需求），OpenAI能反哺ChatGPT模型迭代，强化AI代理能力；同时，它将“聊天交互+任务执行”深度整合，让用户无需跳转即可完成操作，形成体验闭环，避免用户数据和流量流向谷歌等竞争对手。不过，变现目标仍面临挑战：谷歌Chrome凭借30亿用户和广告生态垄断市场，Atlas需先突破用户迁移壁垒；且Perplexity Comet等AI浏览器已抢占早期市场，其变现潜力还需时间验证。#ai创造营# 川北小哥的微博视频

101. 剑指“AI时代的安卓”，千问抢滩AI硬件核心入口

102. 这个模型有机会成为世界模型的Deepseek#AI #大模型 #世界模型 #北京人形机器人创新中心 #北京人形WoW具身世界模型

103. 全网最细的零门槛OpenClaw教程！云端部署，无缝体验【以及聊聊AI落后焦虑】

104. 接着刚才那条“坑”风险评估的方法，我个人有一个这样执拗的判定标准：真正好的项目，是不可能无缘无故有人来递到我跟前，邀请加入的……除非他资金链有问题，又或者风险性极高，超出了他自己的承担能力，你就是给他来中和风险系数的。如果项目真的好，大多数是不会缺钱的，而且初期构架尽量简单垂直化，凭啥要分出来？（当然，除了最开始就奔着资本市场去的，需要绑定更多第三方除外）

105. openapi-to-skills，一个将将 OpenAPI 规范转换为 Skills 的项目github.com/neutree-ai/openapi-to-skills该工具将庞大的 API 文档拆解为分层级的、模块化的知识文件（如概览、独立的操作说明、Schema 定义），使 AI 能够通过文件读取工具按需加载 API 使用说明，而非一次性填满上下文窗口。可以降低Token 消耗，还提高了 Agent 调用复杂 API 时的准确性和推理能力。

106. 在线开发智能代理应用，经常需要协调模型推理、工具调用、消息管理、记忆存储等多项功能，流程复杂难以掌控。AgentScope 专为构建“可见、可理解、可信赖”的智能代理而打造，提供了从模型调用到工具集成、从多代理协作到强化学习微调的全套开发框架。它内置了 ReAct 代理、多代理消息中心、实时语音交互、人机协同调控、持久化记忆与规划组件，支持快速搭建和生产部署，兼容本地、云端和 Kubernetes 环境。GitHub：github.com/agentscope-ai/agentscope主要功能：- 易用的 ReAct Agent，拥有模型推理与多工具调用能力；- 丰富的工具生态，可扩展集成各类 API 和本地命令执行；- 内建多代理消息中心，支持同行协作和复杂工作流管理；- 支持实时语音输入输出，打造声音交互的智能助手；- 强化学习和模型微调支持，提升代理能力和任务表现；- 人机协同机制，允许实时中断与调整代理行为；- 灵活记忆模块，支持数据库持久化与记忆压缩。只需 Python 3.10 以上环境，pip 一键安装即可快速上手，适合 AI开发者、研究者及企业团队打造智能多代理应用。#AI开发# #智能代理# #多代理协作#

107. #Google近日宣布，将Google Developer Program（简称GDP）的Premium会员福利直接整合进Google AI Pro和Google AI Ultra订阅计划中，且无需额外付费。#这一举措旨在为开发者提供更完整的AI应用构建与部署支持，解决从原型实验到上线生产的“最后一公里”痛点。据Google官方博客1月27日发布的文章《New developer tools for Google AI Pro and Ultra subscribers》，此前GDP Premium主要提供对最强模型的访问权限，主要适用于原型开发阶段。而现在，这一福利被打包进入现有的AI订阅层级，并新增了关键的Google Cloud信用额度，让开发者能够真正把应用推向生产环境，而不必担心上线即产生高额账单。具体福利如下： - Google AI Pro订阅者：每月获得10美元Google Cloud信用额度 - Google AI Ultra订阅者：每月获得100美元Google Cloud信用额度这些信用额度可用于Gemini API调用、Vertex AI部署、Cloud Run托管等，帮助开发者从实验直接过渡到可扩展的生产阶段。集成后的开发者工具链更加完整，Google强调这一变化打通了从创意到上线的端到端流程： 1. 原型与构建阶段 - Google AI Studio（优化提示词） - Google Antigravity（全新的agentic IDE开发环境） - Gemini CLI（开源终端AI代理） 2. 部署与扩展阶段 - Vertex AI - Cloud Run - Gemini API（可直接消耗上述信用额度）活跃的Google AI Pro或Ultra订阅用户只需访问Google Developer Program页面，即可激活这些福利，并进入相应的开发者社区、论坛和内容资源。过去，开发者在使用Gemini等高端模型快速原型后，往往在转向生产部署时面临计费门槛。现在通过将GDP Premium与AI Pro/Ultra深度绑定，Google希望大幅降低这一摩擦，让更多开发者能够把构建的东西真正上线。这一变化于2026年1月27日起立即生效，适用于所有现有和新增的Google AI Pro及Ultra订阅用户。总体来看，此次更新是Google在AI开发者生态上的又一次端到端闭环努力，尤其对中小型团队和独立开发者较为友好——用相对低的订阅费用，换取每月固定云信用 + 顶级模型访问 + 生产部署能力。来源：Google官方博客《New developer tools for Google AI Pro and Ultra subscribers》（2026年1月27日）

108. AI漫剧2个月变现1.5W、新手抓住这波红利就能翻身、变现是真快。

109. supergrok的模型次数限制是怎么样的？

110. 给 AI 设计“工具”时，不要把 AI 当成“程序”，要把它当成“用户”。大多数人，是把自己的后端 API 直接封装成工具给 AI。比如查 Slack，你给了它三个 API 工具：1. 加载对话；2. 用用户 ID 查用户名；3. 用频道 ID 查频道名。结果 AI 为了看懂一条消息，得手忙脚乱地调用三次工具，然后自己去拼凑。正确的做法是：你的工具应该对标你的“UI”，而不是“API”。你应该只给它一个工具，叫“查看 Slack 频道”，这个工具在后台默默调用完那三个 API，然后一次性把所有 ID 替换成名字、对话渲染得漂漂亮亮，就像你在电脑上看到的那样，然后把这个最终结果返回给 AI。

111. Wegent是一个开源的多Agent智能体构建和运行平台，本周项目做了一些更新：1 拆分Chat模式和Code模式，优化各自模式的UI/UX2 使用Claude Code执行引擎时，可以展示详细的执行步骤3 优化了单任务的追问效果github.com/wecode-ai/wegent 欢迎关注

112. Claude Code 用不好？来看看 Claude Code 的创造者 Boris Cherny 几乎每次都会推荐的方法：1) 用 Opus 4.5 + 思维链模式- 更聪明，用的 token 更少，算下来往往比小模型还便宜。2) 好好维护你的 ClaudeMD 文件- 就是个普通文本文件，不需要特殊格式。- 把 Claude 犯过的每个错误都记下来，这样它就不会重复犯错了。3) 让 Claude 能验证自己的输出- 跑测试。- 启动服务器。- 让它能看到浏览器里的效果。蒙着眼睛的画家画不好画。看不到自己工作成果的 AI 也一样。只要计划对了，代码就对了。#HOW I AI##科技先锋官# 默庵·超级个体的微博视频

113. LangChain有个视频，专门介绍Deep Agents，以及如何基于LangChain 1.0实现。Deep Agents可以处理长时间运行的多步骤任务（Claude Code就是一种Deep Agent），可以更好地处理上下文信息。视频：youtu.be/AZ6257Ya_70?si=lUbmP6fkWn55cyqq#ai创造营##程序员#

114. 理想AI眼镜实测#理想AI眼镜Livis# 北京淇舒韩舒淇的微博视频

115. 埃隆·马斯克：在特斯拉，我们基本上有两个不同的芯片项目：一个是 Dojo，另一个是我们称之为 AI4 的推理芯片。目前所有车辆都搭载了AI4系统，我们正在最终敲定AI5的设计，它将比AI4实现巨大的飞跃。从某些指标来看，AI5的性能提升将是AI4的40倍。不是40%，而是40倍。这是因为我们在人工智能软件和硬件层面进行了非常细致的密切合作。所以我们确切地知道限制因素在哪里。因此，人工智能硬件和软件团队实际上是在共同设计芯片。与AI4最大的限制（即运行SoftMax操作）相比，我们目前需要在模拟模式下分大约40步运行SoftMax，而AI5只需几个步骤即可原生完成。AI5还能轻松处理混合精度模型，所以你无需担心，它能动态处理混合精度。AI5在很多技术方面都做得更好。就标称原始计算能力而言，它的计算能力是原来的八倍，内存使用量大约是原来的九倍，内存带宽大约是原来的五倍。但由于我们解决了 AI4 的一些核心限制，因此，我们将8x计算能力的提升乘以 5 倍，这得益于在非常精细的芯片层面上对 AI4 目前欠佳之处进行的优化，从而获得了 40 倍的提升。特魔豆的微博视频

116. 重磅更新！n8n发布v2.0：界面性能大换血，附保姆级升级指南

117. 如果不希望学生在没有AI的情况下变得无所适从，那要做的不是拒绝AI，而是要重塑我们的教育，让学生在课堂上，通过监督式学习夯实基础思维与独立解题能力，在掌握核心素养后再系统学习AI的合理使用方法与结果验证逻辑，最终学会与AI协同而非依赖，让教育既拥抱技术变革，又守住能力底线。

118. 小鹏汇天在做两类低空出行工具：一个是个人用的陆地航母，一个是多人出行的A868飞行汽车。A868用全倾转构型，是混电内核，能跑500公里、最快360公里/小时，6座，正在飞行验证阶段。陆地航母快量产了，订单超7000台，操作简单新手能上手，安全设计到位。工厂刚试产，规划年产一万，2026年大规模生产。#何小鹏首次披露物理AI巨大进展##小鹏科技日#

119. 百度千帆 OpenClaw 直接打破偏见！3–5 分钟极速配置，零门槛搭建 AI 智能体，彻底解决开发者接入难、成本高、周期长的行业痛点。更炸裂的是，龙芯 3B6000M 成为首款完美适配 OpenClaw 的纯国产芯片，软硬件全国产化闭环正式跑通！有人嘲讽这只是营销噱头，也有人断言它将重构 2026 年国内 AI 赛道。低门槛普惠 + 自主可控硬件双加持，到底是弯道超车，还是虚张声势？当国外技术层层封锁，国产 AI 终于亮出硬实力。这一波，是真突破，还是伪创新？#过个有AI年##HOW I AI##微博超有用视频大赛##上微博涨知识##AI创造营# 种斌Marco的微博视频

120. 一个针对跨境卖家的AI智能体

121. 有网友问 Claude Code 作者 Boris：如何有效审查 AI 生成的代码？Boris 给了 3 条经验技巧：1. 默认使用 Plan 模式。2. 给 Claude 提供一种验证其输出结果的方法，比如单元测试、Claude Chrome 扩展程序，或者 iOS/Android 模拟器。3. 使用 /code-review 来自动化大部分的代码审查工作。对 Claude 生成的代码保持与人类写的代码相同的标准。

122. n8n重磅更新：自动生成工作流，实测效果惊人，最强AI工作流生成器 | N8N Workflow Builder

123. #韩国企业否认套壳中国模型##韩国AI大赛引争议# 韩国自主AI模型竞赛深陷技术独立性争议，5家入围团队3家被曝用外国开源组件，多款与中国智谱AI、阿里千问等模型高度相似，理想与现实的割裂，暴露出韩国打造本土AI生态的多重困境。韩政府本欲通过从零构建模型实现自主AI，却因未明确判定标准，让企业有机可乘。涉事企业均否认套壳，称是战略性采用成熟技术、核心引擎自主，却难消业内质疑——核心组件依赖中国模型，与评估本土技术初衷相悖。竞赛判定标准模糊，让自主AI定义陷分歧，淘汰两家团队仍难平争议。这场风波本质是全球AI开源共享与各国技术自主诉求的碰撞，韩国既要借力成熟技术提速，又想守住自主底线，却因规则缺失陷入两难。缺乏清晰界定与技术沉淀，仅靠行政推动难达目标，后续无论结果如何，争议都将持续，也为各国AI自主化发展敲响规则先行的警钟。#如何看韩国AI用中国模型代码#韩国ai大赛引争议川北小哥的微博视频

124. #你的手机也能秒变AI手机#智谱历时32个月研发的AutoGLM开源，为AGI发展写下务实新篇章。打破AI仅停留在对话层面的局限，实现从“能想”到“能做”的跨越。其核心价值在于，让AI可自主完成点外卖、发消息等跨应用复杂操作，适配50余款高频中文APP，真正成为用户的行动伙伴。更具行业意义的是开源带来的开放性：完整的模型与工具链降低了AI手机技术门槛，让中小厂商与开发者无需重走研发弯路，推动生态从封闭走向共创。而本地部署、敏感操作确认等设计，既保障了用户隐私控制权，也回应了市场对AI安全的顾虑。 AutoGLM的突破，印证了AGI的发展需兼顾技术创新与行业共赢。它不仅让普通手机秒变AI手机成为可能，更以公共底座的姿态，为Agent时代的技术迭代与场景落地，提供了高效且负责任的探索路径。#秒懂热点就用智搜# 查看图片

125. 2026AI工具实操

126. 长沙机构实测！AI设计工具推荐，新手零门槛上手不踩坑

127. 小白怎么选AI工具？看完这篇，不盲目跟风、不踩坑

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129. 2026年 AI工具这么多应该先学哪一个？ - 哔哩哔哩

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146. 《AI工具省钱手册》——2026版

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149. AI小白必看！Aipy真实体验推荐

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