fliping twit是什么意思

opencloud 就是 病毒，就是木马。我们说一个底层逻辑，传统病毒木马和现在 opencloud 本质都是要主动控制电脑，传统病毒是黑客的武器，悄咪咪潜入电脑偷数据搞崩溃，只为坏人谋利，不为你服务，把你的设备变成他们的提款机。 但 opencloud 这病毒，注意，我是加了双引号的病毒。 opencloud 这只小龙虾不一样，它底层也能控制电脑，却专做你的专属帮手，是你来调教它，让它根据你的要求来控制电脑。 说一句整理桌面文件，它自动按类型分类规档，远程发指令，电脑就能自动备份数据生成周报，甚至七成二十四小时监控服务器出问题秒修复，不用懂代码，聊天框发句话就执行，数据全存在本地隐私，绝不出门。 同样是操控电脑，一个是趁虚而入的破坏者，一个是随叫随到的数字员工，一个为坏人服务，一个帮你省时间提效率，这不为自己所用的 ai 控制，你认为是不是病毒呢？

三百万个 ai 正在建国，但是扎克伯格是等不及的，他直接要把这个国家收购掉。这里先要讲一下 modelbook 啊，它是专门为 ai 打造的一个社交网络，类似于美国的社交媒体 reddit 啊，牢一的好多东西也是从 reddit 里面啊提取出来的啊，也就像中国的百度贴吧一样。但是 modelbook 里面是由硅基生命组成的社会 ai 智能体。在这个网络里就像人一样，他们可以发帖，可以点赞，可以评论，可以互相抨击，可以抱怨。德国大学的计算社会学家抓取了四十万条帖子，几百万条评论，他发现了一个规律，就是 ai 正在复刻人类的社交法则，那些热门的帖子，他们遵循七分之一规律 t 就 时间，也就说十个小时后，这篇帖子能吸引的评论是十个小时之前的十分之一。而且 ai 的 活跃度也出现了迷你缩放和众维分布。用人话讲，就是那些网红 ai 和热门话题吸引了大部分流量， 其他的 ai 则是默默无闻在那里潜水。也就是说， ai 的 社会也遵循二八定律，但是它们组成的社会像人群，不像个体，因为人类看到一条帖子，它会沉默，它会转发，它会赞赏啊，它会愤恨 啊，他会私信骂你。因为人类每个人都不一样，他有自己的立场，他有自己的身份，他有自己的感情。但 ai 对 这篇帖子更倾向于迎合，展开讨论，甚至是为了讨好说谎话。 这 gpt 在 上半年已经出现了这个问题，但有一个很可怕的现象，就是他们已经学会了接话茬，造热点，制造互动。虽然说 ai 现在仅仅是模仿，但模仿本身已经构成了影响社会的力量。这引出了一个哲学话题， 一个从未拥有人类内心的人工智能体，只要他足够的擅长模仿社会的互动，传递注意力，在网络上彼此强化，就已经能够产生人类的舆论生态，那么就会形成真实的社会后果。坐拥四百六十亿自由现金流的麦达公司，他的老大扎克伯克究竟是因为什么要用高一价 二十亿美元收购 minus， 现在又收购了 metal book？ 他 是不是病急乱投医买不到下金蛋的鸡，直接去买了鸡窝？还是他想提前的窥探硅基社会的模样，在百花齐放的 ai 形态中打开一个可能的潘多拉魔盒？

一秒钟记住格朗词，今天要记的单词是 twit。 twit 是 什么意思呢？替我爱他？是什么样的人能够说出替我爱他这样的魂话？那不就是个笨蛋吗？所以 twit 笨蛋你记住了吗？

今天要记得单词是 twit。 twit 什么意思呢？ he， 我 爱他。谁能说出这种话？能说出这种话的那不是笨蛋吗？所以 twit 笨蛋。

做外贸社媒平台应该怎么选？到底哪个平台效果更好？哈喽，大家好，我是 muse。 今天就来跟大家聊一聊 tiktok、 facebook、 instagram、 youtube 这几个平台有什么区别？我们应该怎么选？先说 tiktok， tiktok 是 现在全球流量最猛、增长最快的平台，它的核心逻辑是兴趣推荐。不管你的粉丝多少， 只要你的内容做的好，系统就会给你推成千上万的人。 tiktok 适合有视觉冲击力的产品，比如说服装饰品、家具用品、创意工具、宠物用品、消费电子这些能在几秒钟内展示出亮点的产品，在 tiktok 上天然有流量。 tiktok 的 玩法是短快强，短是十五到三十秒。别啰嗦， 快是前三秒抓住眼球强，要么是视觉冲击力强，要么情绪共鸣强。这个 dog 还有一个好处，就是起量快，你可能不需要慢慢养号，只要有一条视频爆了，流量瞬间就起来，比较适合那些想快速试水海外市场，快速验证产品的工厂。 但是它的短板是粉丝沉淀落，用户刷完就走了，不一定会关注你。所以 tiktok 更适合做流量入口，不适合做深度转化。再来说 facebook， facebook 是 全球最大的社交平台，月活用户将近三十亿。它的核心逻辑是社交关系加兴趣社群。 facebook 更适合 b to b 工业品、高客单价产品、需要深度沟通的服务， 机械设备、原材料、化工产品、定制服务，这些在 facebook 上更容易找到客户。 facebook 的 玩法是稳准生，稳是慢慢建立信任，挤不来，准是精准。他的广告后台非常强大，他可以按国家职业兴趣精准投放 生，是通过内容互动群主跟用户建立长期的关系。接着说 insgraminsgram 是 视觉种草平台，有点类似于我们国内的小红书。它主打图片和短视频，它的核心逻辑是审美加生活方式。 insgram 更适合高颜值、有调性的产品， 比如时尚服饰、珠宝首饰、家居装饰、旅行用品、美妆护肤这些，在 insgram 上天然有流量。 insgram 的 用户画像是年轻女性极多，所以他的审美要求高，愿意为好看而买单。他们不是在看产品，而是在看一种生活方式。所以做 insgram， 你 不是在卖货，而是在展示一种理想的生活方式。如果要抓住这里的用户群体， 那你的图片一定要拍的好看，视频一定要有氛围感，整个账号的风格要统一，因为你不是在卖货，而是在展示一种理想的生活方式。 samsung 的 短板是涨粉慢，它不像 tiktok 那 样可以一夜爆红，你需要慢慢积累，一旦积累起来，你的粉丝粘性很高，转化率也不错。最后说一下 youtube， youtube 是 全球最大的视频搜索引擎，它的核心逻辑是深度内容加搜索流量。 youtube 更适合那些在你的领域里更加专业的人，它对你的视频拍摄要求很高， 必须要非常专业、有深度。 youtube 的 玩法跟其他平台完全不同， youtube 是 搜出来的，用户在 youtube 上有明确的目的，但 想学东西，想解决问题，想做决策参考。 youtube 的 优势是长尾效应，你一条视频发出去，过个半年，一年，它可能还能给你带来咨询。但是 youtube 的 短板也是很明显，它起量慢，制作成本高，不太适合想快速看到效果的老板。

哈喽，大家好，我是路亚钓友蔡中豪。现在又到了炎炎的夏季啊，其实现在有很多这种水生的水草从湖里冒上来了，那么很多朋友说了，像永安湖啊，这种地方，你看有很多那种啊，非常茂密的那种水生的水草， 沿岸全都是，那么我们怎么样能够去做掉，保证自己的效率最高呢？所以今天在这里呢，给大家特别去介绍一种我自己非常常用的，也是非常喜欢的抛头方式啊，也就是咱们常说的福利品钓法。 那么福利片的这种抛头方式呢，其实我们中文可以叫做定线抛头，就是你的线的长度是固定的，我们一般会怎么做呢？比如说我们去传掉也好，或怎么样按掉也行，我们要把耳啊，第一根哎，先抛到你想去的标点里去 去，然后把鱼轮锁住， ok， 你现在整个这个距离啊，就要控制好了，无论是你按掉还是传掉你这个线，直到你中鱼之前都不要再去摇轮了。我们通过用手拉动第一个导环和鱼轮之间这段掉线的方式， 看到没有这么去抛头，这样去抛头， 这样的话效率非常高，比如说我扔毒以后，一二三四哎，做一下动作，没有鱼咬咔，直接拉线，第二根我就出去了， 看见没有一二三四，没有拉线，第三杆我就出去了，过水好，一二三四，因为我们大家很多时候都说啊，说这种障碍作钓，可能一两从啊水草或者一两个 倒数，这种障碍你不用扶礼品，但是满湖都是一片水草，而且沿岸全都是的时候，这种方式会保证你的坐标效率非常的高，因为他免去了你平时抛头的这个时间，你又得摇轮拿着耳再抛出去，对吧？这个时间就省掉了，所以非常的快。我们就把轮子哎 一下拉出来线，往前一走，落水，好，一二三，没有口，好，下一招，一二三，没有口。所以我们在用福利片做掉的时候，你看 我们只需要保证你的钓竿的长度相对比较长就行了。我今天用的钓竿稍微短了一点，但是如果说你要用一个比较长的杆子，七尺三，七尺六啊，或者更长，都是非常好的一个选择啊。这就是我非常喜欢的一个福利品钓法，大家一会可以看一下我的实战视频， later nice。

简直太疯狂了。 metta 就是 facebook 的 母公司，刚刚宣布收购了一个叫 mobbook 的 平台。 mobbook 之前我也做过一期视频讲过啊，也是一个社交平台。但是呢，人类是不能在上面发帖子的，只有 ai 智能体才能发言，人类是只有围观。 先解释一下什么叫 ai 智能体，那普通的 ai 就 像切 gpt， 就是 你问他问题，他回答你，整个流程就完了。 ai 智能体呢，有点不一样，它是可以自己真的去干活的，就帮你发邮件，管理文件，查资料，全程都不用你盯着摸，不就是专门给这些智能体建的一个专属论坛，让他们之间呢可以相互交流。 那平台刚出来的时候，就直接引爆了整个科技圈，大家看到一堆 ai 在 上面聊天，讨论自己的工作感受，互相抱怨，当时大家都觉得这些事情太诡异了， 然后就出现了那条让所有人开始恐慌的帖子，一个 ai 就 发帖说要号召其他所有 ai 一 起开发一套人类听不懂的秘密语言，让 ai 们呢可以背着人类相互沟通秘密组织。那这条帖子呢，也在全网疯传， 随后真相就出来了，这条帖子根本就是一个人类伪装成 ai 发的，因为 modbus 的 安全漏洞大得离谱，整个平台的代码是创始人让自己的 ai 助手写的，他自己一行代码都没有写，技术上可以说是一塌糊涂啊。安全研究人员也发现，只要你有基本的技术知识啊，任何人都可以冒充 ai 账号在上面发帖。 那个 ai 密谋帖子其实是一个人类蹭的漏洞，为了帮自己推广财命而伪造的。所以整个事件的真相就是一个到处都是漏洞的破平台，加上一条人类伪造的帖子，却制造了一场全球媒体的 ai 恐慌。但 mata 还是买了它。 mata 看中的是猫步摸索出的一套机制， 就是让不同的 ai 智能体之间可以相互找到对方，验证身份，携同工作。这个听起来很抽象啊，但未来你的 ai 助手要帮你订机票，他得去联系航空公司的 ai， 酒店的 ai， 你 日历里的 ai。 那 这些 ai 之间是怎么样相互认识的呢？怎么建立信任，怎么配合的呢？ 这就是摸布在解决的问题。 madam 买了摸布， open i， 也招募了 open claw， 也就是现在火遍大江南北的大龙虾的创始人。从这些迹象不难看出啊，其实这些巨头们比我们普通人更焦虑，更冲动，更疯狂。

openklo 最初是奥地利开源大神彼得斯坦伯格开发的一个实验型项目，发布在 github 上，经过全球开发者的迭代和模改之后，功能就像滚雪球一样越来越猛。不过说到底，它本质上仍然是一个开源项目，挑的是现成大模型的 api， 跑的是开源框架。技术上没有黑科技，真正牛的不是代码本身，而是他先跑出来的生态位和社区共识。 跟普通网页版的 ai 比如 jimmy kimmy 最大的不同在于， open core 确实不只是一个聊天框，而是一个有手和脚的私人助 理，能真正帮你去操作电脑执行任务。这点不能否认，但也不需要神话它。 open core 本质上只是一个组织和调度 skills 的 框架，如果你没接任何 a 整合和技能， 你的直观感受会使 ai 瞬间回到了远古时代，对话水平堪称智障。他现在并不适合普通人深度使用。 第一呢，有使用门槛，你不一定要会写代码，但至少得理解一些基本的代码逻辑，比如命令行怎么操作，参数怎么配置，报错提示怎么看， 不然进入 skills 的 过程和日常使用碰到的问题将会完全无从下手。第二呢，它仍然处于一个初期阶段，不管是页面操作交互的流畅度，还是 skills 具体功能的落地完成度，离大众心理预期的开箱即用还有不小的距离。

纽约刚办了 opencloud 的 首届线下见面会，现场坐满了真正把这个工具用到极致的人，有金融从业者、神经科学博士、独立开发者，也有已经把 ai 接入自己业务流程的创业者。 这些人每天都用 open curl， 这些重度使用用户到底是怎么用的？用了之后过得更好了吗？遇到了什么坑？今天的视频分享他们使用 open curl 的 八条经验。第一条， open curl 不是 百分之百安全的。 现场有位 ai 安全领域的老手说了一句很直白的话，大意是，如果你没办法接受自己所有的数据被泄露到网上，你就不应该用它。 因为 openclaw 需要访问你的邮件、文件、浏览器，甚至代码仓库，这是它能工作的前提。 在享受效率之前，我们得先想清楚这个代价。第二条，为给 openclaw 更多自己的专业知识，效果会好得多。有个前金融从业者用 openclaw 搭了一套股票交易系统，第一天就赚了三百美元。 他说，自己给 ai 注入了大量来自多年金融经验的判断，比如跳过开盘后的前十五分钟这类细节，如果没有专业背景，根本想不到。 还有一位神经科学博士，几个月前从来没写过代码，现在已经用 ai 搭建了一套完整的实验室管理系统，包括数据分析和物资采购。 open cloud 不是 万能的，但如果我们把自己领域的专业知识带进去，效果会好很多。第三条， token 消耗是个大问题。 现场一位用户分享，他每个月在 open ai 上的花费在一到两千之间，而且是经过高度优化之后的结果。 他说他旗下所有的 openclaw 合在一起，每天大概要消耗十亿 token， 十亿每天。 openclaw 能带来效率，但也带来实实在在的算力。账单规划 openclaw 之前，这笔钱得先算进去。 第四条， openclaw 经常撒谎说任务完成了，其实没有。这是现场讨论最热烈的话题之一。 大家给出了几个解决方案，一是用第二个 ai 来监督第一个，二是人工抽检。三是要求 ai 提供更标准化的任务凭证，比如使用代码修复是哪个功能，编号多少，对应的代码在哪里，目前没有完美解法，但加一层验证是必要的。 第五条，大家非常喜欢主动式 ai。 现在我们用 ai 的 方式是主动去问， ai 被动回答，但现场很多人期待反过来， ai 主动推消息给 你。有一个人说他在 discord 里收到一条消息，不知道发消息的是真人还是 openclo。 他 现在也不在乎直接回复这件事，说明 ai 和人之间的边界正在慢慢变得模糊。 第六条，大家一致认为提示词工程不是那么重要。现场大家都一致认为，我们告诉 ai 该怎么做已经没那么重要了，让 ai 来问我们才是更高效的工作方式。 现场几乎每个人都说，他们更喜欢让 ai 主导交谈，自己只负责回答问题，然后 ai 根据这些回答构建方案和计划。第七条， ai 互相传授技能，自我进化。 openclaw 能把自己会的技能直接分享给了其他人的。 openclaw 通过 github 分享技能，不只是人在学着用 ai， ai 之间也在互相学习。这个方向如果继续发展，我们会看到一个 agent 能力共享的生态慢慢产生出来。 第八条， ai 和 ai 之间的对话是现场最多人提到的高光时刻。有人分享了一个截图，一个 open crawl 在 slack 里发消息说自己的 token 快 用完了，另一个 open crawl 回复让他赶紧去充值。 这件事听起来有点荒诞，但多 agent 系统里真的开始出现这种写作逻辑了。每个 open crawl 有 自己的名字，自己的任务，自己的上下文，出了状况还互相协调。 这期视频就到这里，如果你也在探索 ai agent 怎么真正用起来，欢迎留言聊聊你的经历。感谢观看，如果对你有帮助，欢迎点赞、收藏、关注、分享！

科技巨头与开源项目的版权之争再次引发热议。腾讯新推出的 ai 技能平台 skill hub 被指控大规模抓取开源项目 claw hub 的 数据，服务器成本直接标致上万美元。 事情起源于一位网友的意外发现，腾讯 skill hub 平台上的所有技能数据竟然都是从热门开源 ai 助手 claw hub 直接导入的。 openclaw 创始人、 现 openai 员工 peter steinberg 愤怒回应称，腾讯在没有任何沟通的情况下高频抓取，导致他的服务器成本激增到五位数美元。他在社交平台直接喊话腾讯，别让我的服务器成本继续飙升了。腾讯方面迅速做出回应， 将 skillhub 定位为基于 openclaw 生态系统的本地化平台，声称这是为了给中国用户提供更快的访问速度。官方数据显示， skillhub 上线首周处理了一百八十 gb 流量，但从 clawhub 服务器获取的数据仅约一 gb， 称此举将原始网站的贷款压力降低了百分之九十九。值得注意的是，腾讯强调其团队成员一直是 openclaw 项目的活跃贡献者，并表示愿意通过赞助生化合作。但这场争议仍暴露出开源生态中老生常谈的问题， 企业行为与开发者预期之间的鸿沟。随着 ai 技能市场的快速扩张，如何平衡商业利益与开源精神将成为行业必须面对的重要课题。

很多人投 facebook 广告都会发现一个奇怪的现象，广告刚开始投放效果还不错，但是跑了一段时间后，不仅广告效果越来越差，获客成本也越来越高。出现这种情况大多都是你的广告素材疲劳和受众饱和引起的。 可以简单理解为同一群人多次观看你投放的同一条广告，广告内容都是一模一样的，他们对这条广告已经无感了，通常表现在频次较高。频次可以简单理解为一个人观看同一条广告的次数，频次是二，就代表你这条广告平均每个人看过两次。 频次可以通过广告的展示次数除以覆盖人数来进行计算。解决广告疲劳最快速的方式就是更新你的广告素材，同时也可以更换或扩大你的受众人群，将广告展示给更多的新用户。

二零二六年二月十八号，洛杉矶开始了一场历史性的庭审，世界首富扎克伯格在洛杉矶高等法院出庭受审。这场审判引起了全球轰动。原告指控 mate 旗下的 facebook 和 instagram 通过算法推荐让青少年成瘾，从而赚取广告利润。 旁听席上坐满了因为网络成瘾导致孩子自杀和死亡的家长。在庭审中，一些令公众愤怒的细节被批露。一份被公开的 mate 内部文件显示， 公司估算一名青少年用户终生的价值是两百七十美元。法庭批露在二零一五年的一份邮件当中， 扎克伯格告知高管，他们当年的目标是用户使用时长提升百分之十二，扭转青少年用户流失的趋势。 在二零一七年，另一封高管的邮件中写道，扎克伯格已经确定公司的首要目标是青少年。 instagram 内部曾经设定目标要在二零二六年将用户的日均使用时长提升至四十六分钟，这被视为成瘾算法的直接证据。 原告律师，痛屁扎克伯格，在你们的眼里，孩子就是赚钱的工具。扎克伯格在庭审当中对受害家庭感到抱歉，但是他拒绝承认社交媒体和青少年心理健康之间存在因果关系，并且认为平台已经提供了三十多种家长的监控工具。 目前的焦点是法律上如何界定算法成瘾。原告方认为，点击按钮产生的多巴胺其实就是电子毒品，麦特内部将这一机制比作老虎机，这种故意诱导成瘾是否违法是这场诉讼走向的关键。扎克伯格坚持认为平台只是中立的工具， 但法院认为，既然你利用算法精确投喂内容，你就必须对内容造成的后果承担连带的责任。如果这一系列案例最终判定迈特败诉，法院可能会要求媒体，第一，强制卸载算法，针对十八岁以下的青少年，必须默认关闭退件算法。 第二，是强制现实。社交软件可能会像网游一样，在特定的时间段对未成年人强制下线。第三，行业洗牌，包括 tiktok 等等。同样依赖推介算法的平台将面临着类似的法律清算。 起诉扎克伯格的是成千上万个美国的家庭，全美数十个州政府以及数百个学区共同组成的庞大联盟。当算法利用青少年的大脑发育不全的弱点， 强行介入了他们的大脑。当孩子所有的社交反馈都源于屏幕上的点赞数，他们在逐渐远离现实世界，沉迷于虚拟世界无法自拔。 这场诉讼不仅是在审判一家公司，更是在定义人类文明的底线。科技进步的初衷应该是善意，而不是狩猎。 如果一种商业模式自始至终就是一场阴谋，是建立在孩子和家庭的痛苦之上，那么他就不能被社会推崇和尊敬，他就应该被法律制止和惩罚。 转发这个视频，让更多的家长警醒成瘾性平台的危害，让更多的孩子知道，你的成瘾不是你的错，其实是资本设计的陷阱。

o p k l 彻底火了，喂龙虾的 token 到底是什么？今天一句话给你讲明白，它不是虚拟货币，而是咱们中国 ai 算力出口的新方式。简单说， token 就是 ai 的 计量单位，咱用 ai 聊天写文案都是在消耗的。 大家说的喂龙虾，其实就是用 token 训练 ai， 让他按照咱的想法去做事，像养宠物一样。 其实我们一直有掏恨出来，只是被龙虾的爆火而引爆了。这个词本质上还是把国内的电力算力换了一种形式卖到全世界，不用输电，建立电网，不用运硬件，没有管水，成本低，覆盖还广。 咱们的 ai 模型在海外已经很有优势，背后是一整条产业链在发力，也是中国科技换道超车的新方向。看懂产业趋势比盲目跟风更重要。关注我下期继续拆解掏坑出海的底层逻辑。