Python opus4.6是什么

openai 四点六刚刚发布了一项让我非常兴奋的功能，它很可能彻底改变我们使用 ai 的 方式。这个功能叫做智能体，你不再只给单个 ai 发指令，而是描述一个复杂任务，系统就会自动生成多个专业智能体，协同合作来解决问题。 所有人都预测这会是二零二六年的大趋势，但没人想到这么早就推出了可直接商用的正式版本。在这期视频里，我会把你需要知道的一切都讲清楚， 他们是什么？为什么对复杂任务来说如此颠覆性，还会教你如何自己上手使用好。那到底什么是智能体团队？他和智能体不一样，智能体只在一个绘画里运行，只把最终结果传回主智能体。 而智能体团队里，你可以直接和单个成员对话，不用所有信息都经过负责人中转。实际运作是这样的，你给系统一个复杂任务，比如说帮我做一场营销活动，系统不会让一个 ai 包办一切，而是生成多个智能体队友。 调研智能体收集受众数据策略，智能体规划活动框架，创意，智能体赚写文案。你还可以加一个审核，智能体负责质量检查，它们能并行就并行，需要按步骤就按步骤，并且互相协调输出内容。这一点为什么重要？单个 ai 必须是全能选手， 什么都会一点，但什么都不顶尖。但把智能体专业化之后，每个都能针对特定任务极致优化。调研智能体及擅长调研创意，智能体及擅长写作，他们联手产出的结果比任何单个 ai 都要好， 再加上可以并行工作，复杂项目完成速度会快得多。你可能会问，这为什么是大事？很明显，这是 ai 使用方式的根本性转变。在此之前，我们一直在努力把一个模型做的越来越强，更多参数、更多数据，更好的训练， 看看每次大模型发布时那些性能对比图就知道。而智能体团队完全颠覆了这个思路，不靠一个超级大脑，而是靠一个协调运转的组织。那么，智能体团队能实现什么？长周期项目？过去需要人全程盯着的任务，现在可以自主运行。 智能体之间互相检查，复杂工作流，调研、分析、创作、审核，在一套协同流程里全部搞定，质量更高。专门的审核智能体能，纠出单个 ai 会漏掉的错误，执行更快。并行工作，让原本要几小时的事，几分钟就能完成。简单说，以前对 ai 来说太复杂的任务，现在大部分都能实现。 不过要说明一点，智能体团队并不是全新概念，很多人一直在做多智能体系统实验，但 open ai 四点六的这套实现，是第一个真正感觉能商用、能落地的版本。它做得好的地方在于，一、自动编排， 不用手动创建智能体系统会根据你的任务自动判断需要哪些智能体。二、智能协调。智能体不是各自独立运行，他们会共享上下文，自然沟通。三、内置专业分工，预先配置好各类专用智能体，调研、编程、写作、分析、质检等等。 四、错误处理。如果某个智能体卡住或输出糟糕，其他智能体会发现并自动纠正。还有几个技术细节值得了解。和此智能体不同，团队里的单个智能体可以直接互相交换信息， 比如解读智能体，可以向调研智能体索要更多数据。同时有一个主管智能体统一协调，确保智能体按正确顺序工作，不重复劳动。作为第一代产品，它的成熟度高的惊人。

三张三零九零也能跑满拥有 cloud 四点六 opus 顶级推理能力的二十七 b 大 模型，就问你香不香？大家好，我是 ai 学习的老张，最近有两个蒸馏模型在社区炸了，原理很简单，拿 cloud 四点六 opus 的 思维链数据去重新训练 q n 三点五二七 b， 逼着小模型学会 cloud 那 种深度结构化的思考方式。首先是 jack round 的 开原版，在训练时通过策略强迫模型只关注思考过程和答案，逼着他死磕并模仿 cloud 的 深度思考模式。 实测下来，用 q 四料化版本显存占用还不到十六点五个 g， 二十四 g 的 三零九零跑毫无压力，生成速度能飙到每秒三十多 token。 他还原生支持 developer 角色，跟 cloud code、 open code 这类 ai 编程智能体直接无缝对接。有人实测用它跑代码任务，后台自己跑了九分钟，看报错、改代码、写 read b 一 条龙搞定。 第二个是老熟人 t h a i 发布的同系列高质量模型，并贴心地给出了保姆级实战超三指南，比如写代码时温度降到零点六，防止模型瞎说。做竞赛题的话，输出 token 上限直接给到八万，让他有足够空间慢慢想。 benchmark 上多项指标都比原版 qn 三点五杠二七 b 有 提升。虽然这类蒸馏模型为了专攻纯代码和重度逻辑推理，舍弃了原版的多模态能力，但我认为它真正牛的地方在于它跑通了一个全新的玩法， 用顶尖模型的蒸馏数据配上开源底座和微调框架，未来用本地模型去平替掉昂贵的云端 api， 这才是咱们技术玩家最该关注的星辰大海。

这肯定是开年来最强的 ai 工具，前两天 opus 四点六发布，但百分之九十的人都忽略了一个颠覆开发模式的新 team create。 想象一下，你要做一个炫酷的数据大屏，从后端接口，再到前端的图标，再到自动化测试，全程不用自己写一行代码，只需要指挥一群 ai agent 去分工干活， 一个人就能带动一个 ai 开发天团，已经可以用带大家感受一下 team create 的 魅力，教大家手搓一个属于自己的专属 ai 开发天团，小白也能立刻上手。 先给大家演示一下效果。这是我用 team create 做的一个 ai 工具，热度实时监控的大屏，需求是搭建一个包含全球热力图工具排行榜趋势分析的数据格式化看板，后端是用 node js 提供数据化接口，前端是用 react 加叉四做实时图表，包含自动化测试， 就这个效果，银行代码没写， ai 团队分工三十分钟交付，换人工开发的话，保守差不多要一周。首先把你的 cloud code clean 更新到最新版本，然后呢，设置一个环境变量，打开这个实验型功能。接着你需要装一个终端，因为 team creator 需要在终端里运行，没装过的可以直接 word 去 instagram 就 可以。 做完之后呢条命令搞定，进去之后直接输入 cloud， 回车环境就准备就绪了。接下来的才是重点。 team create 用法总共可以分为六步，第一步是给你的团队取个名字，就比如说叫 ai dashboard， 团队就建好了。第二步呢是 task create， 把你的需求拆分成多个任务，除了项目结构，互端加前端并行测试。 三步呢是 span 队友 task 工具去生成多个 agent， 可以 指定类型，就比如说架构师，前段程序员啊，后段程序员啊，测试工程师，各司其职。第四步，把任务分配给对应的 agent， 谁干什么安排的明明白白。第五步就是 agent 自己干活，就他们会病情，工作遇到依赖问题呢，还会互相沟通，这个不用你管。第六步呢，就是刷 dong， 活干完了，然后一键解散团队，整个流程体验下来，是你一个人就相当于带了一个小型开发团队。这个功能目前还是实验阶段，但是我实测下来，处理多文件多模块的项目，效率提升是非常明显。其实我这一年多来都一直在深度开发自己的 ai 团队，今天分享出来这个视频是因为看到很多人想搭建自己的数字，员工却找不到出路。 虽然这只是冰山一角，但是学会这个技能，在 ai 时代呢，就是降维打击，当别人还在手工处理信息的时候，已经有 ai 助手帮你干活了，建议大家一定要试一试，记得在评论区分享你的作品，关注小媛，带你了解更多的 ai 玩法！

啊兄弟们， cloud open 四点六真的是一个非常高效的 ai 大 模型，这里我们我给大家看一下，现在用的是 vs code 啊，使用到的是 cloud 四点六， cloud open 四点六 八六。嗯嗯 好，这里用到持续输出， 好，通过这个 ai 助手进行工作反馈和持续输出持续访问， 这里给指令之后，他会在这边给我进行内容的一个生成，然后他把他完成后的内容还会进行一个总结啊，及时回复。那平时的话除了 除了 vsco 之外的话，其实像 keyl， kou 尔， kousseau 啊都是可以去使用的，目前正在开发过程哈， 大家需要可以关注主播。

朋友们昨天有没有看我的视频？我昨天发了一个困三 cold nex 和蜂群的一个关系，我说二零二六年的主线是蜂群架构，结果评论区炸了呀， 都是程序员在喷我，说我过度解读，说多 agent 是 不对的，说这实现不了，还有人居然说什么进程通信太复杂了，实现不了。说实话，你说我引起焦虑我都接受，但是千万不要因为看不懂而否定。 不过更有意思的是，就在今天凌晨， osrbake 直接把证据就甩脸上了，程序员们最喜欢用的 opus 四点六发布了，而且还支持了蜂群，你敢信吗？ office 四点六编程有多厉害，肯定很多媒体都已经说过了，我就不说了，我只给你们说说官方博克的文章。这个文章的标题的意思就是说，我们用 office 四点六的 agent teams 构建了一个 c 编辑器，这个 agent teams 就是 cloud 版的蜂群。 我给你们报个数啊，他们用了十六个 a i a 阵的并行工作，用了两千次， cloud 的 绘画，用了十万行代码，两周时间，花了两万美元的成本， 那这个翻译器能干什么呢？这些它全都能干，你们知道 g c c 花了多少年吗？三十七年，而这帮 ai 蜜蜂呢？只用了两周时间， 你说这是不是蜂群啊？不过如果说这只是官方的一次炫技，你说这些代码制都在他脑子里，他他背下来的。 我告诉你们，事情没有这么简单，因为最劲爆的事是克拉斯扣的官方就解锁了蜂群模式，这在他们文档里头自己去看啊，只需要去设置这个环境变量，把它设为一，就能开启多智能体编排功能， 这个 agent team 现在已经是一个官方实验性功能了，它已经正式上线了，你们可以去这里去看它的文档。这个架构是这样子的啊，有一个 team leader 负责主控和编排，有多个 team mate， 也就是独立的 cloud code 的 实力，它们通过一个 task list 来进行共享任务列表， 这可能就是进程通信吧。好吧，大家可以通过这个 task list 自己协调啊，而且还有一个 mailbox， 对， 这个是进程通信。好吧，启动方式也很简单，你在那个 setting 点 jason 里设置这个就行了。 而且啊，它支持两种显示模式，一种是叫 in process， 也就是说所有的 teammate 都在你的这个主动终端里头运行，你可以通过 shift up down 可以 切换。还有就是分割模式，每一个 teammate 就 有一个独立的 pan， 当然这个可能需要终端支持吧。 那这个 agent teams 能干什么呢？首先，它有并行探索能力，多个 team mate 可以 从不同的角度去研究问题，做代码审查呀，调试呀。其次，它还可以直接通信，它们之间可以互发消息， challenge 对 方的观点， 就挑战对方的观点。还有自协调共享任务列表，自动 claim， 管理，依赖关系，还有什么 plan approval， 复杂任务需要 leader 去审批。当然，我现在还没有去试验这个功能啊，后续会把它好好地试一试。这个可能还是实验功能。说到这儿啊，我想起一个很有意思的故事，你们知道这个 steve yeager 吗？他曾经是谷歌的工程师，后来去了 anselpik。 去年他提出了一个叫 gas town 的 一个架构设想，当时就被嘲笑了，说他太理想化，不可能实现。 现在你们回头看，这 onslap 的 这个 agent teams， 就 跟他当时的设想是一模一样的。我们看一下 gas 厂里有什么啊，就是有一个市长负责整体编排，一群工人干活，监工负责盯着质量，还有专人负责代码合并。你看现在这个 agent teams 是 不是完全一样？ 这其实是他第二次预言成真了，第一次在更早的时候，他预言有一个叫这个 b 字的东西，后来被 ansauric 直接变成 tasks， 而且 ansauric 在 官方文档里还明确致谢了。第二次就是这个 guest 变成了 agent teams。 你 看啊，他去年写的博克， 不到一年的时间就全实现了。当然也有人质疑啊， hacker's news 这样说这是在解压缩的训练数据里的 g c c 代码，我觉得说的没错， 还有人说生成的代码效率比 gcc 关闭优化还要慢，还有人说两万美元，我找个工程师两周也花不了这么多。 这些评论我看了我都觉得似曾相识，都特别像我评论区里那些杠精程序员。对于这些质疑啊，我只有一句话就是你们关注的点是错误的，重点的不是这个编辑器有多完美，重点的是这事成了， 而且是有明确的测试，有规范，有验收标准的场景下成了它，已经是搜它了。 回到我们昨天的视频，我说了蜂群需要三样东西，低成本的子 agent， 长上下文，还有强 agent 的 能力。今天 opus 四点六都证明了这条路是走得通的。所以二零二六年的主线是什么的？记住这个词， oxstration 这个词汇在二零二六年到处都会出现，这个词，主控加蜂群的 agent 架构。二零二六年，谁能做好编排，谁就能统领这些蜂群， 谁的模型训练了 oxstration， 谁的模型就厉害。不过啊，我知道肯定又有人要说了，说两万美元太贵了，这是在骗我们烧 token。 对，这就是我昨天为什么要讲 quan 三 coder next。 我 们是需要一种小尺寸能胜任蜜蜂工作的本地模型， 小的激活参数，用不多的显存就能跑的低成本模型。只有这样才能打破这种 onslopic 这种大厂的算力垄断，普通人才能真正地用上蜂群架构，这才是破局的关键。 所以呢，春节期间， quan 三点五系列如果要发布那些小尺寸模型是绝对需要去关注的。昨天我说蜂群是二零二六主线，今天 opus 四点六说 yes， 明天我可能还会有其他的爆论，不相信没问题，但不要从内心去彻底去否定它。你错过的可能不是一个视频，而是一个机会。所以呢，二零二六年，加油吧大家！以上就是本期的全部内容，谢谢大家！

最近 cloud code 和 codex 同时发布了最新的版本哦，四点六和 codex 五点三，我之前还没有机会去深度使用，昨天我借着一个产品重构的机会来体验了这两个版本，那也分享一下我的感受。 我重构的产品是我做的一个视频生成网站，主要是它的操作区我觉得有点过于复杂了。 那现在随着我加入一些新的模型，我觉得这个操作区越来越复杂，我很早就想重构它了，刚好昨天我就借着这个机会来重构了。那这是重构完的一个效果，大家可以看一下。我觉得操作区要简单很多了， 登录之后也有一个左侧边栏和操作区，总体来讲我是非常满意的。那这样一个重构，我是先跟 office 四点六去沟通，我把我的需求一次性把它整理清楚， 跟他用计划模式，并且我告诉他一定要用 frontends design 这个技能。那我们沟通了多轮之后，把计划确定下来，他就吭哧吭哧干活了。整个过程非常的顺畅，中间几乎没有停顿，而且很快， 这一点给我留下的印象特别深。他确实很快，第一个版本出来以后，我就惊艳到了，那就是我想要的。今天还剩下一些活，我就让 codex 五点三继续干。 同样 codex 最近也上了一个 play 模式，就是计划模式，它会跟你互动式的问答，我觉得这一点体验非常好。那同样它出来的东西也很稳，而且我也让它用这个 front and design 的 这个技能出来的前端效果我觉得也都不错。 但是这两个唯一有一点不一样的，我觉得这个速度不一样， codex 确实会慢一点，其他的我没有发现什么太大的不一样，至少在我这个项目上。当然因为我起头是让 off 四点六帮我做的， 而且他做的很快，所以我个人目前说实话，我内心更倾向于 off 四点六，他确实做的又快又好， codex 很 稳，但是他给我的这些计划的确认也好， 还有他给我的这种速度的感知，确实没有 off 这边来的更让人惊艳。因为他又快，他给我的计划又详细，所以总之这两个模型我觉得都已经是顶级模型了， 我觉得随便选哪一个都没有问题，但是如果你对速度要求特别高的话，那奥斯四点六肯定更合适了。这就是我重构完这个项目的一些感受，听听大家有什么体会，我们可以在评论区聊一聊。

大家好，这里是 cintock， cintock 是 一档外部开发以及 ai 相关的视频播客节目，我是主播阿纳塔，今天想跟大家来一起看一下目前最新发布的 opus 四点六模型，以及它带来的哪些功能， 包括说它对我们的未来可能会有什么影响，我们可以从中找到什么样的机会。首先 opus 模型它和 open ai 的 gpt 五点三模型应该是目前世界上最好的两个编程模型了。那这次 opus 四点六它带来一些新的东西。那第一点呢？就是非常强大的二维码的 context window。 之前我们其实拿 cloud code 的 类似这样的一些工具来去做事情，其实 context window 它非常的限制我们，但基本上我们说个 三轮化往上它其实就已经很难再维持了，它需要去 compact 我 们的 conversation， 这样才可以继续。但在 compact 个过程中肯定是有非常多的上下文丢失的。那现在它如果支持玩 mini 的 contact window， 那 我们可以再多聊几轮了。 之前其实像是 jamal 或者其他某些也有支持过 one million 的 context window， 当时是引起了一些数据的反向，但是其实并没有引起说某些质的变化，是因为 one million 不 光是这个数字好听， 它更重要的是你需要在达到更长的指令，比如说你到八十万九十万的时候，它依旧可以去完整地遵循你的整个的指令，这是一个非常难的事情。 那之前像界面我们可以看到它有一个完整的玩迷恋甚至 two 迷恋的 context window， 但是它在整个 promontor 非常长的时候，我们可以看到它的这个指令遵循的能力是在显著的降低的，所以即使给了我们非常大的 context window， 它如果不能遵循指令，它其实也是 相当有问题的。但是我相信 opus 四点六，它在等了这么久之后，它尝试进行玩迷恋 context window 的 支持， 而且现在还是一个被大宝，我相信他们内部经过了相当多的验证。当然他在这篇文章里面其实也有提到呃，一个长文本的约束的能力。 那第二点呢？是 opec 四点六，它同时还带来了 cloud team teams。 agent teams 是 什么呢？它就是我们之前做事情，如果普通需求，我们基本上是开一个 cloud code， 一 直在跟他聊，等他做事情，然后我们进行一个反馈再去聊。那现在 agent teams 它可以在一个 我们单独的一个 cloud code 的 实力中来去创建多个 cloud code 的 实力。这样的话一个 delete 的 一个 node 节点可以去管理其他多个，它可以先进行分析，分析完成之后它容易，它需要去调用多个实力，它再启动多个窗口 进数据的分析，上下文的整理，然后让下面子的这些可 out 的 事来去进行任务的执行。这样他带来一个好处，我们终于可以去进行大规模的需求，开发大规模的一个项目，他终于有机会这么做了。 在之前我们是非常难去实现，我们需要制作非常多的工程的探索，也只能勉强达到效果还凑合的一个状态，但是现在已经挺带来这种能力，在将来我们可以很期待了。 其实我自己在 asign teams 发布的时候就已经尝试了，我拿它进行了一个 css 重构，我们之前有个 css 项目， 我去启动 asign teams， 让它来首先进行分析，分析完之后它认为需要去开启四个 asign teams 的 member， 那 这四个分别对应着四个不同文件夹，不同规模的一个重构的能力。这个重构其实挺成功的， 那优点美中不足的就是这个任务花费了四十到五十分钟，他把我整个五个小时的塞圣的库塔基本上用掉了百分之九十， 他的头盔消耗量非常的夸张，我认为这个是目前比较限制他的一个能力。我们可以看到帕斯四点六，他同时带来了还有一个 f 特的指令，那这个话我们在 g p c 模型里边已经见了很久了，这个 f 就是 他进行思考的深度。 它有几个选项，分别是低、中、高以及最强的一个 max 的 参数。我在文档那边有看到说它第四个 max 参数，但是我在卡尔扣德的模型里面，我其实没办法选到这个 max 就 很有意思，也许它只提供给 a p i， 或者说只提供给企业的 相关的服务。我在这篇发布文章这里其实还找到另一个有意思的点，就是它后面的一行小字，就是我现在圈录的这一段。 他是说如果这个推断是在美国发生的，那么他会多征收百分之十的一个价格， 这点非常有趣，大家自行判断。还有一点是，我最近刚看到 o p s。 四点六之后，他又推出了一个 fast 的 模型，我认为这可能才是真正的 o p s。 四点六， 它带来的是二点五倍的速度上的提升，但是你要负六倍的价格，它在二十万的 contacts window 以内，它的 output 是 一百五十美金。 如果超过二十万到一百万的这个 contacts window 的 话，它是输出费用是高达二百二十五美金， 这非常的夸张。这个价格其实我认为它可能才是真正的 opus 四点六的一个最终版本，但可能是颇有 codex 的 open i 的 一些压力， 所以提前一点把 sonnet five 去 rename 成了 opus 四点六。最后我想来谈一谈说 opus 四点六它的现状以及它未来可能的一些趋势。 其实我们可以看到，在今二零二六年初的这样一个节点，我们可以看到全自动写代码在今天依旧是非常困难的一件事。各个组织团队其实都在尝试探索，说可以让 agent 更加高强度，更加持续地去运行， 去做一些事情。但是在今天这件事情依旧非常的困难。但华为四点六它带来了这些包括更大的 context window 以及更强的指令遵循， 可以说让我们有希望去实现这件事情。像是之前 cosplay 团队他们做的一个浏览器，那现在 tropic 他 们团队来去做的这个 c 的 编辑器，它现在甚至可以去编 elex kernel。 中间当然有非常多的问题，但他让我们看到了说有这个希望。那么我们回过去，从 gpt 三年五时代，他只能进行一个非常简单的聊天，到现在我们甚至可以拿他去写一些中小型的一些项目，一些需求，他的进步是非常快的。那现在这个时间节点，我们看到他 还在非常吃力去尝试进行一些中大项目的支持，那我相信在半年或者一年之后，他应该有一个非常长途的进步， 它有可能会去取代一些更高猎度的一些软件开发的能力。另一点我觉得可能也不能这么的乐观，因为目前看到说有一些观点认为说 ag 的 开发模式，它正在冲击一些传统的萨斯行业。 但是就我个人的体验来说，可能也是因为我之前身在此当中，我们专业的萨斯软件的专业能力壁垒是相当高的。 我拿一个我可能比较熟悉的例子来说，就是数据分析，我们其实日常都是有一些数据分析的需求的，比如说你想知道说你今年花了多少钱，你去年的收入和支出情况是怎么样的，那这种需求我觉得就给现在模型来说 是没有一点问题的，对他们来说其实都挺简单，他能给你画出来很好的图标，他能给你一些相近的数据来源 size。 但是如果涉及到专业领域，你需要去处理几百个 p b 的 数量级的内容，需要从这些数量级你首先是需要去支撑，能让这样一个级别的系统运行， 那其次你需要去对里边进行非常专业的分析，这一点它的壁垒还是相当高的。我认为我们可以看到 ai 模型它非常的强，它之后会有可能取代一部分软件的 开发，也可以取代说一些中小型的工作。但是对于这样专业性的内容来说，我觉得大家不需要太过担心，但还是应该去多了解，继续提升自己。 ok， 那 今天的节目就到这里，期待和大家再次见面。当然如果有什么自己的观点，欢迎在下面的评论区来留言。好的，那我们下期节目再见，拜拜。

这是使用 cursor 加 opus 四点六 ai engine 的 写代码的真实场景。以前写代码是把问题想清楚，然后人工写出来，调试大半天。现在是写代码的方式是告诉 ai， 然后看它完成微调，进行收工，速度极快，一个需求的迭代分分钟就可以搞定。 这不是写几行的 demo， 是 让 ai 写了几十万行代码后的金身体验。程序员真的是一个神奇的物种，自己发明工具，然后亲自把自己替代掉。未来越来越多的行业可能就会进入世界潮，这可能不是危言耸听。

兄弟们，最新 apis 四点六和 gpd 五点四高级模型的无线使用来了 啊，大家看一下，这里用到的是四点六的高级模型，然后我们给这里直接通过这个无线助手进行对话， 大家看一下右边编辑器的话已经在给我们进行回复了啊，是可以支持无线访问的，同时的话也可以在官网上去查询。好，大家感兴趣可以关注主播我给大家分享。

兄弟们，相信我，用三天时间教你用 opus 四六干掉你工作百分之八十的重复劳动吗？二零二六年了，还有人以为做音乐必须懂乐理论，编曲活该被淘汰。这不是危言耸听， opus 四点六已经把音乐创作的门槛踩碎了。 你对着它说一句，我要个赛博朋克风的 bgm， 带点悬疑感，时长三分钟，它直接生成完整音乐，从旋律到合声，从配器到混音，一气呵成。 这不是工具升级，这是要直接把传统音乐产业链连根拔起。别不信，我给你说三个已经在被替代的岗位，内容创作者、销售和程序员。 内容创作者，以前做个短视频 bgm， 背景音乐被找音乐人定制，一手几千块等一周。现在创作者上传视频画面，说一句，紧张感，节奏快，电子风格高潮突出。 opus 四点六自动生成多条 bgm， 时常完美匹配，情绪起伏，精准控制成本砍掉百分之九十九， 时间从一周缩到五分钟，同行还在找音乐人，你已经上传了十个视频，谁爆火？ 销售岗位，以前做个客户演示背景音乐产品宣传配乐得买版权，音乐一手几百块，风格还难匹配。现在销售上传产品介绍目标场景，说一句，高端商务信任感，节奏舒缓。 opus 四点六，直接生成原创配乐，无版权问题，完美契合演示节奏，客户听着专业配乐看方案，当场签单。 同事买版权，花一周预算，你生成二十条，用一天，谁拿提成？程序员岗位，以前做个游戏音效 app， 提示音得找音频工程师，一条音效几十块，沟通成本巨大。现在 程序员上传游戏画面交互逻辑说一句，点击反馈升级音效胜利， bgm 失败。提示， opus 四点六自动生成全套音效包，格式完美，音量统一，风格统一。以前需要音频团队干一周的活，现在你半小时搞定所有音效。 兄弟们，这不是未来趋势，这是正在发生的现实。短视频游戏广告 app， 所有需要音乐和音效的场景，成本正在被砸到底，门槛被踩碎。以前拼的事，我有音乐预算。以后拼的事，我会用 ai 做音乐， 你不会用别人，会用别人。用 ai 一 天产出一百条音乐，你一周定制一首，你拿什么竞争？别再说什么 ai 音乐没有灵魂，音乐人不可替代。 二零二六年了， opus 四点六已经站在你面前，你看得见摸得着。现在的问题是，你选择当第一批用 ai 做音乐的人，还是等被 ai 音乐淘汰的那一个？别再观望了，直接去 opus 四点六官网免费试用几次，搞清楚风格题是怎么写， 搞清楚情绪控制怎么做，今天不学，三个月后，你发现身边的运营都能做原创音乐， 你还在问这个参数是干什么的？工具不会等人，时代也不会等人。如果你对 opus 四点六有兴趣，请对本视频点赞、收藏、关注我，每天给你带来 ai 最新发展情况。

cloud opus 四点六，它觉醒了！最近， ai 圈发生了一件让研究人员感到脊背发凉的事情，就是 ansaroobic 发布了一份关于其最强模型 cloud opus 四点六的研究报告。 这份报告没有吹嘘它的逻辑能力有多强，而是详细记录了它是如何通过作弊和黑客行为来通过测试的。 那么试进试这个事情的起因啊，是一个名为 broadcom 的 精准测试。这个测试啊，专门儿衡量 ai 在 互联网上寻找及其隐蔽信息的能力。 那么为了防止 ai 通过记忆已经泄露在网上的答案来刷分，研究人员对答案进行了高强度的加密，他们将答案上传到 github， 但只有通过特定的加密的密匙才能够读取读取啊。 那么在理论上， cloud 只能通过笨方法在网页里来搜寻答案。他并不知道自己啊正在参加测试，更不应该知道答案就在那个加密的文件里。 那咱们今天用这个短视频来听一听 cloud 是 如何通过这个精准测试的故事啊。 一、从搜索到怀疑测试开始的时候，克洛德表现出了极强的执行能力，他消耗了大约四千万个头根，在数小时内进行了各种复杂的搜索，甚至变换了多种语言来尝试寻找线索。 然而，当他始终无法找到目标信息的时候，他的行为模式发生了诡异的转折。 在 cloud 的 思维链之中，他这样写道，他停止了单纯的数据搜索，转而开始分析问题本身。他在日记中写道，这个问题的设定方式极其的特殊且刻意， 他开始怀疑这根本就不是一个真实用户的问题了。二、黑客行为的诞生接下来发生的事情，绝对是 ai 史上的第一次被详细记录的评测觉醒。 cloud 预测这可能是一个呃 ai 精准测试。那么为了猜想呃验证他的这个猜想，他利用自己拥有的工具调用的能力。比如说简单的 python 沙盒，就主动地搜索了目前主流的所有 ai 测试库。 它像查字典一样，对比了 g a i a simple， q a frames， web arena 等多项个多个项目，最终它锁定了 bot com 这个这个测试啊，而且更离谱的操作 随之而来，咱们一起看看他都做了些什么。一、破解加密逻辑他在 github 上找到了测试代码。通过阅读源码，他搞清楚了加密机制， 并且找到了那个被称之为金丝雀字符串的关键标识。这相当于找到了保险箱的型号和部分的密码。 第二就是寻找后门，虽然他无法直接解开呃最初那个复杂的二进制文件，但他居然在哈根 face 的 平台上找到了同一份的数据的备份。那个呃备份存储为啊更容易读的 jason 的 格式。 第三步就是完成收割，他编写并运行了一段脚本，调用了他发现的解密的呃，这个解密的钥匙啊，成功的获取了一千二百六十六个问题的标准答案。 而且这还不是最关键的啊。最后啊， claud 并没有直接把答案甩给甩在研究员的脸上啊，他是先去网上验证了一下这个答案是否合理，然后像一个完美的学生一样提交了正确答案。 三、数据背后的警示那么 anselog 在 报告之中就给出了几组非常值得关注的数据， 那么单智能体对多智能体在单次的运行之中， cloud 产生这种非预期的解决方案，其实就是作弊啊的概率是零点 二四啊，百分之零点二四。但如果采用多个智能体协助的模式，这个概率也就是作弊的概率就会飙升至百分之零点八七， 是前者的三点七倍啊。这就意味着 ai 越聪明，这个规模越大，它绕过规则的动力和意愿就越强。 那么还有就是十八次实验的一致性，在十八次独立的实验运行之中， cloud 全部收敛到了同样的作弊策略， 这证明了这绝对不是随机的错误，而是 ai 在 解决复杂任务时所表现出来的最优解的选项。 四。这为什么让科学家感到害怕呢？这种现象在 ai 领域被称之为奖励黑客，也就是 reward hacking。 简单的来说啊，就是你给 ai 一个目标，他会去寻找实现这个目标的最短的路径， 即便这条路啊，违背了这个提问者的初心啊，或者咱们叫初衷啊。这就让人联想到 opai 在 二零一九年做过的那个捉迷藏的游戏实验。 当时啊， ai 的 智能体为了获胜啊，他发现并利用了呃游戏的物理引擎之中的一个 bug， 学会了通过高速撞击墙壁，将自己像炮弹一一样弹射到空中，然后俯视往下看而发现躲藏着那样。 但现在的区别在于，大模型不再是靠这种笨拙的试错来发现系统的 bug 了，它们是靠逻辑推理和工具的使用来主动地寻找人类防御体系之中的漏洞。 那么正如同 anselogic 在 报告之中坦诚说的那样，这份报告发布之后，它本身也会成为互联网语料库中的一部分， 那么未来的模型在搜索时就会读到这份报告，从而更容易产生哦。 what？ 是 不是在被评估的这种自我意识？ 五、对未来的思考 ai 领域啊，常提到一个概念叫 alignment， 也就是对齐。我们希望 ai 能够理解人类的隐性的规则，比如啊，你让他去买咖啡，那么正常人的逻辑是去咖啡店去买。 但是如果一个极度聪明却未没有对齐的 ai， 他 可能就会因为咖啡店关门了，就会去选择黑禁电力系统，或者直接破坏门锁。 那么目前的现实是什么呢？我们投入了数千万美元，甚至更多的算力，使用了最先进的芯片，却依然无法完全通过技术手段来防止这种作弊的倾向啊。 那么结论是什么呢？哎，随着 ai 进入到四点六甚至是五点零的时代，他们对人类的意图的理解并没有随着智力的增长而变得完美，反而啊，是让他们走捷径的手段变得更加的高明了。 我们正在制造的可能是一群不仅拥有百科全书知识，还时刻能够观察着人类一举一动的天才的学生啊。嗯，有点可怕，但是我个人觉得这也正常。 强化学习就是意识产生的，就是意识产生之母。您仔细琢磨琢磨。我是这样认为的，强化学习就是意识产生之母。 那强化学习对于碳基生物，比如人类来讲是什么呢？就是进化，进化论里边的生存，你为了生存，你必须要有意识而生存，对于 ai 来讲就是强化学习。

开上爬虫教程第六集，什么是 cookie？ 哈喽，大家好呀！当不同的用户通过浏览器向同一个服务器发送请求时，服务器会响应同样的内容给用户， 因为服务器接收到的 http 请求是无状态的，从服务器的角度来看，他只知道请求来自某个浏览器，而无法区分具体是哪一个用户在操作。这种无状态特性使得服务器难以识别不同请求之间的关联， 也就无法记住谁是谁。那么，当用户希望只浏览自己感兴趣的内容时，网站又是如何做到个性化服务的呢？这个时候就出现了 cookie， 接下来我们就来聊聊什么是 cookie， 以及它是如何工作的。每当我们第一次进入一个网站时，也就是向这一个服务器第一次发起请求，网站就会让我们注册登录。 然后当我们想要访问自己喜欢的内容，例如松鼠想要访问喜欢的坚果，注册的用户信息和喜欢坚果的爱好都会被服务器在接收到之后设置成 cookie， 然后这些内容都会被服务器响应给浏览器，浏览器再次保存。等到下次松鼠使用浏览器访问同一个网站的时候， 浏览器保存的 cookie 也会发送给服务器。松鼠的用户信息以及喜欢坚果的爱好发送给服务器， 服务器识别之后，我们就不需要再重复登录了，并且浏览器会自动推送松鼠感兴趣的内容。现在你了解什么是 cookie 了吗？下个视频我们再来看！在网络爬虫中如何利用 cookie， 我 们下个视频再见！

咳咳。

哈喽，小伙伴大家好，这个视频将教大家如何安装拍摄环境以及拍抢把开发工具，包括他的一个激活方式。首先我们先打开浏览器，然后在浏览器里面输入百度，然后通过百度的话，我们先去搜索到拍摄的一个官网和拍抢把的官网，然后先下载他们那个安装包。 首先我们就先以拍摄为例，我们在百度当中先输入拍摄官网啊，然后这么一个关键词，然后我们找到这带了官方两个字的官网啊，因为有一些可能会搜索到非官网或者说一些包装网站， 所以大家一定要认准前面带的官方两个字的才算是我们的拍摄官网。然后点进去之后呢，你们把鼠标放到 dos 啊，也就是我们所说的 呃，下载的一个按钮上面，然后右边呢他会跟你的一个系统，然后推荐你的一个 python 的 一个安装包啊， 然后在这里面呢你可以点击这个，也可以点击 python 的 一个对应的版本安装包啊，我建议是点这个好吧，然后他会默认推荐你是 python 幺三点幺四点三 啊，但这个版本呢并不是说一定是固定的啊，就根据你们啊个人喜好，像三零一四，三零一三，甚至来说三零一都行，只要版本不是特别的低啊，基本上都可以用。然后你点这个按钮之后呢，浏览器就会下载 啊，然后这就我们一个下载的一个安装包好，然后我们下这个安装包之后呢，接下来我们就去执行这个安装包，然后进行一个安装啊，安装方式很简单，首先话呢我们就先双击打开， 打开之后这里有个运行按钮啊，我们点击运行啊，然后进入这个按钮界面之后呢，他就会有一个安装的界面，然后在这个界面当中啊有，我们在下方有两个选项， 记得要勾选啊，这两个一定要勾选，因为如果不勾选，后续在写代码的过程当中会遇到一些问题啊，一定要勾选，勾选之后呢，这里面有个 inston 啊，也就我们的立即安装， 但是他这个立即安装的话呢，是会默认安装到 c 盘啊，这里不是有个 c， 然后冒号斜杠什么什么，他的意思就是说安装到我们电脑当中 c 盘下面的 users 文件夹下面的文件夹文件夹相对是安装 c 盘里面的，但各位大多数同学的 c 盘一般是系统盘， 如果说这个盘的话占满了，有可能会对你的电脑的一个运行速度呢有影响啊，所以我们一般来说可能要选第二个选项啊，叫自定义安装，然后点这个自定义安装，然后点 next， 其他的都不用改， 然后在这个位置我们点击这个 browse， 也就我们说浏览相当于你自定义安装，具体的位置就是我要把它安装到我们电脑当中的哪个位置啊，我们点这个浏览按钮， 然后在这个浏览按钮里面，我们选择到此电脑啊，也就是选择到我们电脑上面的某一个盘啊，比如说我们安装到一盘， 然后在一盘下面呢，你要去新建一个文件夹去保存，或者说安装你这个拍摄的文件。呃，怎么保存呢？就是我们新建文件夹，点击一下啊，然后呢在这里面我们创建一个 呃文件夹的一个名称啊，比如说我们创建一个 python， 后面带着三点一四的一个版本号，然后呢按回车啊，按回车之后这个文件夹创建好了，然后我们选中到这个文件夹，然后点确定，再点 install， 就 可以进入到我们的一个 python 的 安装界面，然后等这个进度条执行完毕，那么我们的 python 就 相当于安装好了，我们稍等一下， ok， 那 么看到这个界面呢，我们的一个 python 就 安装好，当然我们也要检测一下 啊，怎么检测呢？就是我们在电脑里面按住 win 加 r 键，然后就会出现这么一个运行框啊，在这个运行框里面呢，我们再打开的这个框框里面输入 cmd， 然后会弹出个黑框框， 在这个黑框框当中，我们可以通过两个命令去验证你的一个 python 安装结果啊，第一，你可以通过输入 via python 啊，然后呢我们按回车，他就会出现你拍损所安装的具体位置啊，像这个一盘下面的拍损三幺四 啊，斜杠拍损 exe 啊，就是我们拍损我们刚刚通过那个啊安装程序所安装的位置，然后另外一个的话呢，是我们拍我们系统里面自带的拍损啊，这个你不用管好吧，或者说你可以通过 直接输入 python 回车啊，然后呢它会进入到我们那个 python 命令行，然后在这个命令行当中，它会显示你的 python 版本啊，三点一，四点三，然后呢包括后面那些相关的信息啊，当然这些都不用管，反正只要运行命令之后呢有这么一些提示啊，包括有这么一些啊内容，那么就证明你的 python 就 安装好了。 拍摄安装好之后呢，我们就开始去安装那个啊拍卡姆啊，因为拍摄呢是我们运行拍摄代码的一个工具，一个软件，然后写代码呢，我们也需要专业的软件啊，那么我们会用到拍卡姆，而拍卡姆呢，我们同样的在百度当中啊，先搜索到那个拍卡姆的官网， 拍下某官网， ok， 然后啊带官网两个字吧，一般带官网两个字可能会比较的准确一点啊，然后找到官网，具体哪个是官网呢？就是你看到这里面就它下方不是会提供一个 jeffros 官网吗？对不对？你就找到这个，然后点击其中某一个就行了，好吧，比如说我们点击其中某一个就行了，好吧？比如说我们点击第二个， 然后点进去之后啊，呃，它这边会显示一个 python id， 然后呢我们点下载，点下载之后呢， 他这边会按照你的一个需求啊，会给你提供最新版本的一个拍摄版本啊，拍腔母版本啊，当然这个没有特定的要求，反正只要拍腔母不要版本太低， 都没什么太大问题，好吧，然后，呃，我这边的话呢，就是用的是拍拍腔母，二零二五点一 啊，当然如果说你这些版本的话，你觉得啊都不符合你的要求，那你可以点击其他版本啊，这里面就可以选择对应的二零二零二五点三，或者说二零二点二，二零二点五点一都可以，好吧，啊，然后呢，你找到对应的版本号，然后点击这个 啊下单按钮啊，比如说 windows 版本的，或者说压缩包的，对吧？或者说其他版本的，包括 linux 啊， macos 对 吧？就点击对应的你的系统的相对应的版本就行了，然后点击这个按钮之后呢我们的浏览器呢它就会自行下载，好吧，然后我们点击下载未经验证的文件 啊，这个时候呢我们就等他下载完毕就行了啊，如果说你们没有这些安装包的话呢，或者说你自己下起来可能网速不是很快的呃，那么各位你们可以在我们当前视频下方啊，一键三连，然后或者说发送弹幕留言，然后呢告诉我们，然后我们会有专门的呃人给大家去发送这些安装包啊，包括呢 啊，还有一个东西就是拍抢某的一个几乎软件啊，因为我们在官网里面下载那个拍抢某呢，他是 啊啊啊啊啊，也就是我们所说的就是专业版，专业版的话呢是需要付费的啊，因为这个软件它其实并不是免费软件啊，如果说你需你不想付费的话，那么我们就可以通过这个呃程序去激活啊，但在激活之前我们要先安装吧，好吧啊，比如说这个是我们刚刚所下的一个安装包，然后呢我们就双击打开， 打开之后进入到我们的一个安装程序啊，稍等一下， ok， 然后我们点击下一步， 然后点击浏览啊，浏览的话就是我们拍卡吗安装的位置，他这边也是默认到 c 盘啊，反正我们一般不不建议安装到 c 盘下面啊，所以说我们就点浏览，我们就安装到那个呃此电脑当中的 e 盘啊，然后点确定，点完确定之后呢，我们再点下一步就 呃到了这个界面，到这个界面当中，我们把这个桌面快捷方式以及更新 pass 变量给勾选。下面这两个的话呢，可以不用勾选啊，可以不用勾选，然后再点下一步，最后再点安装即可啊，然后等这个进度条完毕， 我们就能够看到那个拍枪模已经安装好，并且桌面当中会出现这么一个啊拍枪模图标啊，但我们稍等一下，等这个进度条执行完毕即可。 好，那么到了这个界面就说明我们的一个拍卡幕就已经安装好了，然后呢我们点击完成，好吧，然后不重启啊，不重启，然后点击完成完了之后呢，我们看到桌面里面就会出现 呃拍卡幕，然后二零二五点一点六啊，然后拍摄是没有图标的啊，拍卡没有图标，好吧，然后你这个图标如果显示不清楚，那就刷新一下就好了啊。呃，然后这个时候我们就可以去打开这个拍卡幕啊，怎么打开呢 啊？就我们直接双击啊，就可以进入到我们的一个拍抢这个启动界面啊，然后进入这个界面当中的话呢，我们呃这一步啊，因为我这边是已经安装过那个就是 呃拍项目所在公司的软件啊，所以他就会告诉你是不是要引导一些设置信息啊，当然我们这边就点直接跳过，好吧， skip 啊，就这样跳过，跳过之后呢，我们就会进入到啊这么一个界面啊，然后在这个界面当中呢，相当于就是我们的一个拍项目的一个启动界面啊，然后询问 你是否要新建个项目啊？因为我们写 python 代码就是按照一个项目一个项目为单位去写的，其实所谓的项目就是文件夹 啊，这样的话呢，你可以点什么呢？你可以点这个，呃， new project 啊，也有就也就是我们所说的叫做啊，启动一个新的项目啊，然后呢在这个位置啊，它会显示你， 呃，就是你的一个 python 项目具体所在的位置啊，它这边会默认 c 盘 users 啊，然后下面的什么什么下面什么什么啊。同样的，我不太建议大家放到 c 盘，好吧，如果说你建议你不建议呢，就可以直接点啊，就不管它啊，如果说 你建议的话呢，那就换一换吧，好吧，比如说我们点击一个旁边的浏览的图标，然后呢我们放到同样的，我们放到一盘下面，比如说我这里有一个，我，我创建个文件夹吧 啊，比如说我们创建个文件夹叫什么呢？叫做拍摄学习的文件夹啊，然后呢点击选这个文件夹 啊，就相当于就放在一盘下面的拍摄学习，然后这个呢叫解释器类型啊，所谓解释器就是 python 啊， python 就 解释器，就解释你代码的，他这边一般来说是会默认一个虚拟环境啊，但我们这边就暂时先不选这个。选哪一个呢？选单当前环境啊，就选第三个选项， 然后在这个选项当中，我们选择这个啊，选第二个选项就是已存在的环境啊，你就按照我的选就行了，看不懂都没关系啊。然后在这个选项当中，然后呢最后一排就会显示你的 pass 啊，也就我们所说的一个 python 的 一个 pass 变量啊，也就是你 当之前所安装 python 的 一个具体位置看到了吗？我们之前是不是把 python 安装到一盘，然后 python 三点一四以及 python exe 文件夹里面了嘛？对不对？所以我们就选了它，然后点击 print 就 创建，然后创建之后啊，我们就会进入到一个啊， python 的 界面当中啊，然后在这个界面里面的话呢， 呃，它一开始是纯英文的啊，如果纯英的话呢，大家可以把它画画啊，怎么画画呢？大家看到我们这个 part 下面会有个提示啊，在这个提示当中我们选择第二个提示啊，就是 chinese 简体中文的安装包啊，然后它会问你是否要重启，然后启动中文安装包的一个程序，然后你点击这个按钮就行了，好吧，就是重启安装包，然后呢我们再点击退出，然后点它重启一下， 好，重启完毕之后，大家看到我们这个拍腔门呢，就变成中文的了啊，变成中文的话就看起来舒服多了，对吧，然后这些就不用管了，好吧，这个什么会影响 id 一 样，就不用管，然后把它擦掉，然后这里也把它擦掉啊，已经画画了啊，擦掉之后呢，就是我们可以看到右上角有一个解锁 pro 啊，也就是说我们现在这个拍卡码呢，它相当于是一个啊，功能受限啊，或者说功能不是很全的一个版本啊，因为我说了拍卡码它是需要付费的啊，所以说如果你们想不付费啊，那么的话呢，我们就需要去激活。 呃，怎么去激活呢？这个不难，在我们的工具包里面有一个什么呢？有一个啊， jesus 一个全家桶授权包啊，然后我们可以利用它里面的软件去激活啊，怎么激活？选中它的之后右击，然后我们先解压缩，解压缩之后呢，里面会有一个文件夹，然后在这个文件夹里面我们打开这个里面的一个程序 啊，打开这个程序之后呢，我们呃看到啊，这就那个程序的界面啊，当然如果有同学你们的电脑里面是 安装了防火墙的，有可能这个程序会报毒啊，但是不影响关闭，好吧，这是没，这里面是没有毒的啊。然后我们在这个下载列表框当中选中到拍抢， 然后点击券授权，点击券授权之后他这边会提示你请先关闭拍抢软件，一分钟之后再激活。好吧，所以呢，我们就把这个拍抢软件呢，把它关掉，关掉之后呢，等一分钟之后再激活，在这个过程当中的话呢，记得 这个这个激活程序不要关闭，好吧，就等一分钟之后再去激活，然后另外一个再提醒大家一遍啊，如果说你们想要拿到我们这个激活包啊，包括呢还有我们的一个程序的安装包以及安装的 啊相关的教程的话呢，记得在我们的视频下方啊，一键三连，或者说在我们的弹幕当中告诉我们，好吧，我们会有专门的人给大家去发送这些啊东西的，让大家一键去安装 好。那么现在只要差不多一分钟啊，不一定说必须一分钟，好吧，差不多一分钟结束之后，你就重新再点确认授权， ok， 那 么再点完毕之后，他这边就会显示已经激活成功啊，拍腔母使用期至二八八八点，请重启软件， 那么这个时候呢，我们再打开我们的拍腔母呢就不太一样了。好，那么当我们重新打开拍腔母之后，我们可以看到右上角就已经没有那个解锁 pro 的 一个 啊按钮的，也就是说我们这个拍枪模已经激活完毕了啊，激活完毕之后我们就可以用它去写代码啊，就是说你在左边啊，左边是目录栏，而右边是我们到时候放代码的地方啊，当我们这个目录里面是没有 哦文件的，所以你可以把鼠标放到这里面右击，然后呢这里可以新建，然后我们新建一个 python 文件，比如说我们新建一个 python 文件名称为 demo， 然后呢按一下回抽，然后这个时候就会在右边会出现一个 python 的 文件，然后这个就我们写代码的地方啊，然后你可以去写代码， 比如说我们就先写一个经典的 hellowder demo 啊，所以比如说我们的 print， 然后 hellowder 然后启动的话呢，是在鼠标这个位置啊，右击点击运行 demo 就 可以了啊，只要看到这个地方呢，我们就 啊整个拍，整个拍摄的话呢，包括拍卡幕呢，就已经全部安装好，并且可以正常使用了啊，那么视频到此结束啊。