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AI 圈又有新信号:Agent 开始自己赚钱 有人让 AI 去赚 5 美元,结果它真的完成了任务,还赚到了 16.88 美元。 事情大概是这样:有人给 Codex 一个任务,让它去赚 5 美元。结果 Codex 自己去寻找开源安全审计赏金项目,分析代码问题,提交 PR,还和项目维护者沟通。最后 PR 被合并,它拿到了 16.88 美元的付款。 金额其实不大,但真正值得关注的是过程。它不是简单生成一段代码,也不是回答一个问题,而是完成了一个相对完整的任务闭环:找任务、分析问题、执行修复、提交结果、沟通反馈,最后拿到收益。 这也是 AI Agent 现在最值得看的地方。过去我们说 AI 很强,更多是在说它会写文章、会写代码、会总结资料。但现在它开始慢慢变成一个“执行者”。它能理解目标,然后自己拆解步骤,调用工具,处理反馈,最后交付结果。 昨日还有几条动态,也能放在这个趋势里一起看。 OpenCode 联合 Ring 2.6 1T 限时免费开放,支持 256K 上下文和推理能力。这意味着万亿参数级模型正在离普通开发者越来越近,模型能力的使用门槛还在继续下降。 Hermes / Pareto Code 路由相关内容也值得关注。它说明代码 Agent 未来可能不再是单个模型解决所有问题,而是根据不同任务自动选择不同模型:写代码、查问题、做总结、补文档,都可以交给更合适的模型处理。 Anthropic 在令牌份额榜上无补贴登顶,也说明模型竞争正在从“看跑分”走向“看真实调用”。开发者愿不愿意长期使用,可能比一次榜单排名更能说明问题。 还有两个行业应用也很有代表性。一个是用 AI 在 48 小时、不到 10 美元的成本下做出 3D 教育应用;另一个是医疗和制造业场景,比如急诊诊断测试、CNC 可制造性分析。这些都说明 AI 不只是聊天工具,它正在进入更具体、更垂直的行业流程。 所以昨日 AI 新闻真正值得看的,不是某一个模型又强了一点,而是 AI 正在从“能说”走向“能做”。接下来真正有价值的 AI 应用,可能不是单纯把模型接进来,而是把模型、工具、流程和真实任务连接起来,让它稳定完成交付。 #AI早新闻 #昨日AI新闻 #AI资讯 #AIAgent #代码边界
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