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-## AI资讯日报 2025/11/3
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-> `AI资讯` | `每日早读` | `全网数据聚合` | `前沿科学探索` | `行业自由发声` | `开源创新力量` | `AI与人类未来` | [访问网页版↗️](https://ai.hubtoday.app/) | [进群交流🤙](https://source.hubtoday.app/logo/wechat-qun.jpg)
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-### **今日摘要**
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-提示词工程被揭示为上下文工程,其核心是通过熵减过程将人类意图清晰化。
-AI竞赛的瓶颈已从GPU转向电力和数据中心等物理世界的基础设施。
-科技巨头为投资AI而大规模裁员,被指是让员工为巨头军备买单的资本游戏。
-同时,OpenAI因使用公共数据训练模型而面临知识成果被掠夺的伦理指控。
-此外,讨论还涉及大公司资源诅咒问题及AI生成内容自我循环的社会现象。
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-### 前沿研究
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-1. 你以为你在玩"提示词工程”?其实你玩的是30年前的老古董「上下文工程」的最新版本 (✧∀✧)!这篇由[上海创智学院刘鹏飞团队带来的深度剖析(AI资讯)](https://arxiv.org/pdf/2510.26493)揭示,其核心本质是通过**熵减少**过程,将人类模糊、高熵的意图"预消化”成机器能懂的低熵指令。简单说,就是把"我有点冷”这种废话,翻译成机器能执行的"关窗户”或"调高空调”🔥。
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-2. 文章回顾了从1990年代基于传感器的 **Era 1.0** 到现在基于大模型的 **Era 2.0**,认知鸿沟被不断填平,交互方式也从被动响应进化到主动协作。作者们还提出了一个系统的工程框架:**收集 x 管理 x 使用**,并大胆畅想了机器超越人类的 **Era 4.0**,届时你的数字身份可能就是你所有上下文的总和 🤔。这份[全面的发展脉络解读(AI资讯)](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNjc1NzUzMw==&mid=2247838939&idx=3&sn=f6685d2361502f6c14262a27a112a2a4)绝对值得一读。
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-### 行业展望与社会影响
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-1. OpenAI CEO Sam Altman和微软CEO Satya Nadella在一场[火爆播客(AI资讯)](https://x.com/dotey/status/1984711156578079033)中联手"秀肌肉”,揭示了AI军备竞赛的残酷真相 (✧∀✧)!面对1.4万亿美元的算力豪赌,Sam霸气回应"唯一的风险是弹药不够”,而纳德拉则坦承,真正的瓶颈已不是GPU,而是能插上芯片的数据中心和电力。这标志着AI竞赛已从数字世界卷入了物理世界的基建大战 🚀。
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-2. 这场对话还拆解了微软与OpenAI的新协议,微软用"免版税使用权”锁定了最强AI引擎七年,堪称科技史上最划算的投资之一,而OpenAI则保留了在其他平台上分发 **Sora**、**Agents** 等产品的自由。两位大佬还描绘了AI的终局:Sam畅想用AI实现全新的"科学发现”,纳德拉则定义了"**宏观委托,微观调校**”的下一代交互范式。这场[深度访谈的最新AI资讯](https://x.com/dotey/status/1984711156578079033)预示着,未来公司的员工数量增长将远慢于营收增长,因为每个人的生产力都将被AI极大地放大 🔥。
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-3. 科技巨头们一边高喊着"为了AI的未来”,一边大刀阔斧地裁员,这操作真是让人叹为观止 (╯°□°)╯︵ ┻━┻。一篇[引爆热议的帖子(AI资讯)](https://old.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1oj52xx/tech_companies_are_firing_everyone_to_fund_ai_but/)一针见血地指出,这波操作更像是一场左手倒右手的资本游戏,裁员省下的钱最终都变成了给英伟达、微软等少数公司的订单。原来所谓的"投资未来”,就是让打工人的薪水变成了巨头们的军火费,这波操作真是太秀了 🤔。
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-4. Hacker News上一条热帖辛辣开炮,直指OpenAI可能正在上演"人类历史上最大的盗窃案”,观点极其尖锐,瞬间引爆社区 🔥。这篇[激进的观点(AI资讯)](https://readhacker.news/s/6EHjY)认为,OpenAI利用海量公共数据训练模型,再将其商业化的行为,本质上是对全人类知识成果的"合法”掠夺。这种挑衅性的视角,无疑为当前关于数据所有权和AI伦理的讨论又添了一把火 (o´ω'o)ノ。
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-5. 大公司为何常被"资源诅咒”拖垮?元气森林创始人唐彬森的[一场演讲(AI资讯)](https://listenhub.ai/episode/69074e2b28f1543f57ce556d)给出了深刻洞见,直指大公司高管沉迷于要预算、打广告等短线操作,而非打磨产品 💡。他引用以色列等"穷国”的例子说明,资源匮乏反而能激发极致的创造力,正如雷军当年"零预算做小米”一样。这番"穷人孩子早当家”的言论,无疑是对那些迷信烧钱模式的巨头们一记响亮的耳光 (✧∀✧)。
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-### 开源TOP项目
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-1. 想让你的终端拥有一个专属AI编码特工吗?⭐30.3k星的 **opencode** 就是为此而生,它专为命令行环境设计,让你敲着键盘就能召唤AI完成编码任务 🚀。快来[GitHub体验这款最新AI资讯项目](https://github.com/sst/opencode),让你的终端酷到没朋友!
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-2. 还在为命令行里无法预览Markdown而烦恼吗?快来试试这款由Charm制作、收获⭐19.9k星的 **glow** 项目,它能让你的Markdown在终端里瞬间"发光”,渲染效果惊艳无比 💅🏻。从此,在黑漆漆的窗口里阅读文档也成了一种享受,[点击此处获取这款超棒的AI资讯工具](https://github.com/charmbracelet/glow)。
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-3. 论文转代码、文本生成网页、甚至直接搞定后端,听起来像魔法?⭐8.3k星的 **DeepCode** 正在把这个魔法变为现实,它是一个强大的开放智能体编码框架 🔥。这个来自港大的[前沿开源项目(AI资讯)](https://github.com/HKUDS/DeepCode)旨在打通从想法到可执行代码的最后一公里,简直是开发者的福音 (o´ω'o)ノ。
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-4. 还在为各大网盘的龟速下载和繁琐操作头疼吗?⭐7.9k星的 **LinkSwift** 项目来拯救你了,它是一个聚合了百度、阿里、天翼等八大主流网盘的直链下载地址获取神器 ⚡。有了这个[JavaScript小工具(AI资讯)](https://github.com/hmjz100/LinkSwift),一键获取高速下载链接不再是梦,告别客户端的束缚吧!
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-5. vLLM太庞大了?来试试这个迷你版!收获⭐7.4k星的 **nano-vllm** 项目,让你在更轻量的环境中体验高效的大模型推理服务 (✧∀✧)。对于资源有限但又想玩转LLM的开发者来说,这个[精简版框架(AI资讯)](https://github.com/GeeeekExplorer/nano-vllm)简直是雪中送炭。快去看看这份有趣的AI资讯吧!
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-### 社媒分享
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-1. 想让你的分享卡片在社交媒体上脱颖而出吗?藏师傅复刻并优化了[爆火的社交卡片提示词(AI资讯)](https://x.com/op7418/status/1984984140882850175),不仅大幅提升了中文适应性,还加入了超酷的霓虹灯管手写体签名效果 (✧∀✧)!通过即梦和豆包修复了中文显示问题,还能根据不同平台自动适配主题色,快来试试吧!这份AI资讯很实用!
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-2. 3D模型AI生成技术能引爆3D打印市场吗?一位[行业观察者(AI资讯)](https://x.com/shao__meng/status/1984964183138734441)提出了一个冷峻的思考,尽管技术听起来很酷,但目前它并未激起3D打印用户的太大兴趣,因为大家还在和打印机本身的问题作斗争 🤔。他认为,这项技术的真正未来可能在于游戏等领域实时生成世界模型,那里的需求更广泛也更个性化,而非局限于实体制造。看看这个AI资讯观点吧!
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-3. UP主用AI写稿拍视频,观众再用AI提炼文字,我们到底在干嘛?一位网友的[神评论(AI资讯)](https://x.com/shing19_eth/status/1984926580314087597)完美诠释了"信息泡沫”的荒诞场景,内容在AI之间左脚踩右脚地循环,人类仿佛成了中间商 🤣。这个现象引发了热烈讨论,我们似乎正在加速进入一个由AI自我消化、自我循环的时代,有点窒息又有点好笑。这份AI资讯也太真实了!
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-4. 用AI自动炒币能发家致富吗?一位网友用10U本金进行了[一次大胆的尝试(AI资讯)](https://x.com/ezshine/status/1984921468166377886),结果AI决策系统好像罢工了,仿佛在无声地吐槽:"就这点钱,你玩啥呢?” 😂。这个幽默的帖子引来一片笑声,看来AI也有自己的"小脾气”,瞧不上小打小闹的交易。这份AI资讯太搞笑了!
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-5. 同一个大佬,中英文博客的画风能有多分裂?有网友[围观李新野的博客(AI资讯)](https://m.okjike.com/originalPosts/6906ce9f00c0686ab530930b)后惊奇发现,中文博客首篇是"人妻约会指南”,而英文博客首篇竟是"为什么DeepSeek诞生在量化公司” 😂。这种巨大的反差感让人忍俊不禁,充分展现了技术大佬们不为人知的"两副面孔” 🤔。真是今日份的快乐源泉!
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-## **AI资讯日报语音版**
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-| [来生小酒馆](https://www.xiaoyuzhoufm.com/podcast/683c62b7c1ca9cf575a5030e) | [自媒体账号](https://www.douyin.com/user/MS4wLjABAAAAwpwqPQlu38sO38VyWgw9ZjDEnN4bMR5j8x111UxpseHR9DpB6-CveI5KRXOWuFwG)|
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+提示词工程被揭示为上下文工程,其核心是通过熵减过程将人类意图清晰化。
+AI竞赛的瓶颈已从GPU转向电力和数据中心等物理世界的基础设施。
+科技巨头为投资AI而大规模裁员,被指是让员工为巨头军备买单的资本游戏。
+同时,OpenAI因使用公共数据训练模型而面临知识成果被掠夺的伦理指控。
+此外,讨论还涉及大公司资源诅咒问题及AI生成内容自我循环的社会现象。
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+1. 你以为你在玩"提示词工程”?其实你玩的是30年前的老古董「上下文工程」的最新版本 (✧∀✧)!这篇由[上海创智学院刘鹏飞团队带来的深度剖析(AI资讯)](https://arxiv.org/pdf/2510.26493)揭示,其核心本质是通过**熵减少**过程,将人类模糊、高熵的意图"预消化”成机器能懂的低熵指令。简单说,就是把"我有点冷”这种废话,翻译成机器能执行的"关窗户”或"调高空调”🔥。
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+3. 科技巨头们一边高喊着"为了AI的未来”,一边大刀阔斧地裁员,这操作真是让人叹为观止 (╯°□°)╯︵ ┻━┻。一篇[引爆热议的帖子(AI资讯)](https://old.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1oj52xx/tech_companies_are_firing_everyone_to_fund_ai_but/)一针见血地指出,这波操作更像是一场左手倒右手的资本游戏,裁员省下的钱最终都变成了给英伟达、微软等少数公司的订单。原来所谓的"投资未来”,就是让打工人的薪水变成了巨头们的军火费,这波操作真是太秀了 🤔。
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+4. Hacker News上一条热帖辛辣开炮,直指OpenAI可能正在上演"人类历史上最大的盗窃案”,观点极其尖锐,瞬间引爆社区 🔥。这篇[激进的观点(AI资讯)](https://readhacker.news/s/6EHjY)认为,OpenAI利用海量公共数据训练模型,再将其商业化的行为,本质上是对全人类知识成果的"合法”掠夺。这种挑衅性的视角,无疑为当前关于数据所有权和AI伦理的讨论又添了一把火 (o´ω'o)ノ。
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+5. 大公司为何常被"资源诅咒”拖垮?元气森林创始人唐彬森的[一场演讲(AI资讯)](https://listenhub.ai/episode/69074e2b28f1543f57ce556d)给出了深刻洞见,直指大公司高管沉迷于要预算、打广告等短线操作,而非打磨产品 💡。他引用以色列等"穷国”的例子说明,资源匮乏反而能激发极致的创造力,正如雷军当年"零预算做小米”一样。这番"穷人孩子早当家”的言论,无疑是对那些迷信烧钱模式的巨头们一记响亮的耳光 (✧∀✧)。
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+2. 还在为命令行里无法预览Markdown而烦恼吗?快来试试这款由Charm制作、收获⭐19.9k星的 **glow** 项目,它能让你的Markdown在终端里瞬间"发光”,渲染效果惊艳无比 💅🏻。从此,在黑漆漆的窗口里阅读文档也成了一种享受,[点击此处获取这款超棒的AI资讯工具](https://github.com/charmbracelet/glow)。
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+3. 论文转代码、文本生成网页、甚至直接搞定后端,听起来像魔法?⭐8.3k星的 **DeepCode** 正在把这个魔法变为现实,它是一个强大的开放智能体编码框架 🔥。这个来自港大的[前沿开源项目(AI资讯)](https://github.com/HKUDS/DeepCode)旨在打通从想法到可执行代码的最后一公里,简直是开发者的福音 (o´ω'o)ノ。
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+2. 3D模型AI生成技术能引爆3D打印市场吗?一位[行业观察者(AI资讯)](https://x.com/shao__meng/status/1984964183138734441)提出了一个冷峻的思考,尽管技术听起来很酷,但目前它并未激起3D打印用户的太大兴趣,因为大家还在和打印机本身的问题作斗争 🤔。他认为,这项技术的真正未来可能在于游戏等领域实时生成世界模型,那里的需求更广泛也更个性化,而非局限于实体制造。看看这个AI资讯观点吧!
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+5. 同一个大佬,中英文博客的画风能有多分裂?有网友[围观李新野的博客(AI资讯)](https://m.okjike.com/originalPosts/6906ce9f00c0686ab530930b)后惊奇发现,中文博客首篇是"人妻约会指南”,而英文博客首篇竟是"为什么DeepSeek诞生在量化公司” 😂。这种巨大的反差感让人忍俊不禁,充分展现了技术大佬们不为人知的"两副面孔” 🤔。真是今日份的快乐源泉!
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