Aiden CK

“谁在捕获价值，谁在解决付费问题，谁的能力组合不可替代” 这才是现实世界的评价函数，自己总是被影响，每次都要停下来想想看看。

试了一下同一个问题，Opus4.7拆解的更加细腻，因果链条更加清晰。Chatgpt5.4Thinking在搜索16分钟后得到的结论么有Opus4.7好，确实opus4.6最近的智商全部点在4.7上了

@HytidelLegend 用完opus再用kimi我感觉不要钱一样

我的评论区有人说： 「用了 Kimi 的 API，烧了 1 块钱，觉得好贵。」 今日首蚌。

Opus4.7 is coming

其实只要去过南非的,都感觉好可惜,真的很漂亮很舒服很好的一个地方

2个Plan 就把session额度用完了

API Error: 529 {"type":"error","error":{"type":"overloaded_error","message":"Overloaded"},"request_id":""} · check status.claude.com 为Opus4.7腾出计算资源？根本干不了活啊

@otzgary 严肃学习🫡

《如何写出你的第一条 10 万 +？》 X 是一场流量游戏，打明白这个游戏会有很多好处 PS：本文只谈论原创推文，搬运 10 万 + 很容易，但没有意义 开篇暴论：「低于 10 万浏览的推文没有意义」 一个好消息，一个坏消息 先说坏消息：你的大部分推文都意义，因为流量太小了 —— 别纠结于几百几千的流量变化，都是噪音 再说好消息：粉丝多少不重要 —— 3000 粉的账号和 100 粉的账号写一个 10 万 + 难度是差不多的，基础推流都相当于是零 10 万 + 有三层境界： 第一层：投入巨大心力精力搞出一篇 10 万 + 第二层：拥有稳定产出 10 万 + 的能力 第三层：写任何话题都能 10 万 + 经过长时间实践，我能达到第二层，尚未参悟第三层 如果你现在问我如何在 X 上搞流量，我会说最最最重要的事是：「增加你花在 X 上的时间 」 每天看至少 2 小时 X，盯着流量大的东西思考为什么，拿掉头脑中「内容质量」这个概念，消除偏见，专注于流量指标，输入一个月 输入很重要，这是在冲刷神经网络，将自己的脑子训练成流量的形状，建立对流量的审美 更疯魔一些，甚至可以把流量当作第一性去生活，睁眼第一件事就是去想去哪里整点流量 质疑流量，理解流量，成为流量 再来一个暴论：公开内容没有流量，质量无从谈起，空谈质量大多数时候都是自我欺骗 你可能会说你要搞所谓“垂直流量” 我一直认为“垂直流量”是伪概念 你可以成为垂直领域的专家，让整个垂直领域所有人都知道你，增加自己的行业地位 垂直领域内比流量更重要的是关键人的认可——这往往和流量思维是冲突的 回到正题：如何搞 10 万 + 答案是没有一定之规，如果你已经在 X 花了足够的时间，你是不会相信任何还原论的方法的：“你只要XXX，就能有流量……” —— 这是不可能的 很遗憾不存在什么武林秘籍可以一键速成，比技法更重要的是投入，研究技法不如研究如何让自己舒服地无阻力地在这个平台上花足够多时间 这里贴一则旧文，来自我被封的账号： 《重新理解 X》 X 月活 6 亿，周活 3 亿，这个数不算大（Facebook、Instagram、Youtube 和 WhatsAPP 月活均有近 30 亿） 但 X 用户都是能读文字、有思考能力的人，60% 用户年龄在 18–34 岁之间，正是社会中流砥柱 —— 用户价值显著高于其他平台 未来注定是视频的时代，而且是那种 AI 实时给你生产的视频 —— 彼时将是内容行业诸神的黄昏，因为谁也造不出比这更让人上瘾的内容毒品 有独立思考和主体性的人在 AI 助力下将成为神，沉迷于内容毒品的大多数人会领着全民基本工资过上缸中之脑的快乐生活，大家都有光明的未来 彼时文字仍会是最强大的思想武器，因为文字的「信噪比」永恒领先于影音 现在和未来，对于读者、写作者和思考者而言，X 是当之无愧世界第一平台 看完马斯克的采访，我更喜欢 X 了：这是一个有所不为的平台，焕发着自由的光辉 马斯克说 X 的运营原则是「遵守所在国家的法律，但不会在法律要求之外主动、规模化地去做更多限制」 全球 16 岁以上的人平均每天用社交媒体两个半小时，X 其实完全可以往让人沉迷在降智小视频的方向优化，但是马斯克明确说他不会往这个方向做 —— 他不想要另一个内容毒品制作基地，而想要一个全球人类集体意识上传的地方 前两天我在香港街头迷路，恍惚间觉得自己身处的原子世界和赛博世界之间的界限变得模糊 —— 因为我发现原子世界简直渲染得太好了，人们在原子世界中建造的一切是那么精致，衬托之下赛博世界显得非常荒芜 一个人没法造出一栋楼，和水泥的、炼钢筋的、做设计的、找商户的，分工合作，术业有专攻 类似，赛博世界中庞然巨物的建造也需要一群人，你没法单枪匹马从零开始制造出精致、复杂而伟大的事物 —— 人们需要分工合作，X 会是这种集体智慧的载体 人体由 30 万亿个细胞组成，通过共同计算协作出个体智慧。更大尺度里，每个人类也像一个细胞，算力非常有限，大家在 X 上传意识，帮助彼此理解现实世界在发生什么，一起探索个体智慧不足以计算的终极问题 这和《银河系漫游指南》这本书中的宇宙观一致：整个地球被制造的目的就是去计算一个问题「生命的意义是什么？」（答案是 42） 这个世界观下，我觉得做 X 账号很像治国理政，核心在于理解某个数量级以上的人类群体都在想什么就能知道一个操作的后果会是什么 比如流量就是一个指标，类似于治国理政中 GDP、出生率、死亡率之类的数据 你再想一层就能理解为什么 X 上的乌合之众这么多，因为这就是社会：如果有人被处刑，那就一定有一堆人来伸着脖子围观 为实现人类集体意识上传，重要的一环是跨语言跨文化交流：目前，你的中文推文如果一旦突破了某个流量数值就很有可能被推送到其他语言区，这是杀破狼 @wolfyxbt 老师最近的发现 —— 过去我们觉得 X 不同语言彼此割裂，也许未来会走向融合 我常感叹也只有 @jack @elonmusk 这种史诗级偏执狂才能搞出 X 这样的东西 多年之后，面对严格的 KYC（KYA），我们会怀念那个人人都可以匿名注册 X 艾特 @grok 和世界人民一起搞网黄的时代

@xw33bttv agree

KYC on a subscription service is a death sentence for consumer products. Most view it as a severe overreach. Anthropic making unexplainable decisions rn lmao Would you hand over your gov id to use Claude code?

想了一下Anthropic，站在他的角度也对 与其服务C端大量散客,羊毛党多,事也多,还给别人蒸馏的机会,还不如提高服务标准,把计算资源留给高价值的B端客户,无论是KYC还是mythos只给企业用都可以看出来

@xicilion 反蒸馏

Claude 又降智，又要KYC，额度越用越快。简直不把用户当人 还不如直接转OpenAI，Kimi算了

@keyahayek 还真是，后续kyc准备在尼日利亚找人了

我断言中转站生意不会停的，最多涨价而已，总会有办法，搞不好尼日利亚或者印尼成为 Claude 最多用户的国家🤣

@Ice_Frog666666 刚好这边也在建，希望能交流一下

建了个Ai中转站交流群。 正在做Ai中转站的兄弟可以进群交流。 先暂时保持100人吧。 TG群：t.me/icefrogai

普通人靠AI赚钱就三条路： 给AI产业链打工，赚卖铲子的钱 把AI塞进自己工位，赚升职加薪的钱 跑通的活儿打包卖给小客户，赚复制粘贴的钱 顺序别搞反。 先在本职工作里用起来，有结果了再出去接活，等你真懂行了，再考虑跳进AI行业。 先吃肉，再开店，最后才是进货。

based on the license, you can't even use a self-hosted M2.7 to write code for your commerical apps.

@python_xxt 是的，如果没有很宏大的野心，快乐少知少快乐

根据我的观察，是这样的 不关注AI的人，目前过的更快乐 想想也是，对普通人来说，知道佩特洛娃线，又能有什么意义 ？ 知道的太多，反而不快乐 人最难受的状态， 不是无知， 而是 半清醒

@NousResearch @Bravohenry_ @Weixin_WeChat wow

给中国用户的好消息：Hermes Agent 现在原生支持个人微信了 微信扫码即可连接，私聊群聊都支持。图片、视频、文件、语音消息全覆盖，长轮询直连，不需要公网 IP。 运行 'hermes update' 即可体验 文档：hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guid… 感谢 @Bravohenry_ 的贡献

想和大伙聊聊，在 AI 时代我是如何深入学习一个技术领域的。 之前没有 AI 之前更多是看书、翻这个领域有名的国内外人的所有博客，然后摘抄记录到笔记本，这种速度挺慢，但是很有学习的乐趣，比如当时学习 WebGL 就是这种感觉，可能学懂一个东西差不多要半年空闲时间，慢但快乐。 现在有了 AI 之后，其实我很讨厌网上那种3分钟教你看完百年孤独，也讨厌一切短剧和倍速看电视剧的方式，更多还是挑好的看，吃好一点。 不过最近写你不知道的 Claude Code 和 Agent 系列，除了自己懂的部分外，其实还有大量不太清楚的领域，好在之前收藏了不少文章，刚好借助这一块清库存，全部搞懂输出出去，一直认为，很多时候，不在于看了多少东西，听了多少东西，输入了多少东西，其实用处不大，更加看重你输出了多少东西，这个才是你自己的。 然后我上上周启动了一个深坑挑战自己，研究大模型的训练流程，确保非专业的人也听得懂，探索了2周，刚好这个经验可以分享给大伙，当然成文也差不多好了，最近会发出。 我会把这个学习过程当做写代码一样的组织，第一步收集高质量的资料，比如与之相关的近几年的精品论文，各大模型厂商发布的关键模型的博客，X上模型负责人发表的一些文章，以及斯坦福等高校的近两年关于这一块的课程学习，还有经典的手搓一个大模型的代码仓库等等，这些都是我的一个资料来源过程，我会借助工具自动化全部下载、转md、清洗，梳理，弄好结构化分门别类到我这次研究的仓库。 然后对于自己看得懂的内容就全部看一遍，把不好的删掉，好的留下，对于看不懂的内容，直接借助 Claude 帮我的理解，更复杂一点的直接翻译成中文去阅读，对于代码本地可以跑的就跑起来，不能跑的那种就去看结构，总之会有一个大概的认识和知晓技术原理，这个阶段可以去掉原有一半可能没有用的内容。 到了这个阶段，其实你对这个领域有一个大概的认知了，就可以给这篇文章开始写一个大纲，以及大纲应该结合的来源内容，这里均可以用markdown很多表达，你要讲什么，或者说你想讲什么更想让读者知道，一定一定，文章是写给你给给看的人看的，需要知晓对方的认知水平，和汇报其实差不多。 然后接下来就是苦力活加之前内容的复习过程，和大学时候考试前复习很像，把每一章的内容填充完整，这样下来，你会得到一篇非常长而且有点啰嗦的文章。 这个时候AI就可以帮太忙，你可以让他帮你不改变你原有的内容意思你的语气的情况下，帮我去掉无用的啰嗦内容，以及连贯不到位的内容，或者是这一块缺少的内容，还需要补充什么知识的地方，借助AI继续去完善补充，这里又可以学到很多原来遗漏的东西。 最后整理好以后，可以继续自己读一遍，而非让AI读一遍，这里AI只是工具，千万不要把你的脑袋被AI代替了，这就没有啥意思来，自己读的过程中可以对文章继续修改调优，这里和写代码又非常像了，自测那种感觉，修复问题修问题，最后读了2遍以后，基本感觉完美了，然后就可以发出来给大伙看看。 有小伙伴肯定是担心自己写的东西没有人看，就不太喜欢发出来，或者说就不写了，其实只要你的内容有意义，自然就有读者，而非是你偷懒的理由。 花10min写完这个碎碎念，结束，欢迎交流你是如何学习一个新领域的，下面视频就是我后面要发的那篇你不知道的大模型训练文章的学习仓库，挺有意思，就录了一个视频给大伙看看我的工业化学习方式。

@elonmusk 王婆卖瓜自卖自夸

Relatively smart for a human, but not by AI standards

@hobonomercy @python_xxt thing比fast好，但慢一点。我用fast 一般强制他联网搜索，出来的结果比较靠谱

@aiden_cckk @python_xxt 我默认Gemini就是Thinking ，fast太多时候不靠谱

完了，Claude 连演都不带演的了 Opus 4.6 今天给我的感受，非常拉，基本都不带思考的 难道 降智是各大模型的必然结果 吗？ 谁也别笑话谁 🤡