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对象给我分享了一个词：インスタ映え。2017年日本年度流行语第一，意思是适合发Instagram的美。 它反转了一个逻辑：人们因为「这个能发吗」来决定要不要去、要不要买而不是本身是否需要。 xiaohongshu-able，小红书感，或者说杂志感，和インスタ映え指向的是同一种东西，都是场景的属性，是拍之前就能判断的。 抖音没有这样的词。或许是因为抖音的美不在素材，在处理方式。你没办法走进一家咖啡馆说这里好抖音啊，只会说这儿好小红书。 平台塑造审美，审美塑造语言。一个内容平台居然能创造一门语言，已经无关技法了。

假期可以看一看《以日为鉴》，Boden 老师写的，b 站有同名视频版，学习日本泡沫经济时代的经验和教训 每一个问都在结合中国读者最关心的： “考公务员是最合理的就业选择吗？” “医生未来的待遇会更好还是更差？” “生育率下降会影响教师就业吗？” “研究生扩招，报考人数下降，研究生还值得读吗？” 互联网充电｜优质资源 优质内容｜内幕消息

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我年初开始做 OpenClaw 托管服务，在一套 k8s 集群部署了 500 个 Pod，每个 Pod 限制 4g 的运行内存。日常开着 18 台 4c16g 的服务器作为节点池，一个月成本将近 5k 刀。 几个月下来，托管服务的 MRR 突破了 8k 刀，除去运营成本，利润非常低。 今天终于把服务迁移到了 FastClaw，通过存算分离的架构，让 Agent 无需常驻，而是在收到请求时动态挂载 sandbox 来提供服务。服务器从 18 台降到了 3 台，运营成本降到了 1/6，下个月有机会赚到钱了。😄 跟 OpenClaw 比，FastClaw 真的是太轻量了。 1. 代码体积约为 OpenClaw 的 1/40 2. 运行资源占用约为 OpenClaw 的 1/7 3. 单二进制分发，无环境依赖 4. OpenClaw 的 gateway 启动大概需要 15s，FastClaw 秒级启动 FastClaw 本身是为云原生多租户场景而设计的 Agent 运行框架，同样也适用本地运行场景。 继续完善，欢迎体验。✌️ https://github.com/fastclaw-ai/fastclaw

刚接触互联网的时候，逛最多的应该就是猫扑大杂烩和天涯杂谈 起的昵称好像叫雨林非，模仿当时的雨林木风

#出海运营秘籍👉@yunying23 自己做产品才发现什么seo geo速度太慢了，新产品引流速度完全不够社交媒体发内容快，不是一个级别的增长。

豆包语音输入法如果能够加一个段落分层就好了 现在噼里啪啦一堆说完了 结果读起来有点费劲

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刚刚！老黄杀疯了！英伟达首颗PC芯片RTX Spark发布，对决英特尔与AMD 英伟达重新发明PC，新CPU对战英特尔和AMD 6月1日上午11点，英伟达GTC Taipei上，黄仁勋进行了两小时演讲。 其中，英伟达联合微软、联发科、台积电，推出基于ARM架构的N1X PC处理器，被英伟达命名为：RTX Spark PC芯片。 这将是自2015年Shield TV搭载Tegra X1以来，时隔11年，英伟达推出的首款消费级CPU。 RTX Spark超级芯片，基于台积电3nm工艺，内置700亿晶体管、采用NVIDIA Blackwell RTX GPU，拥有6144个CUDA 核心和第五代Tensor Core，支持FP4精度，并通过NVIDIA NVLink-C2C芯片间互连技术，连接到高性能的20核 NVIDIA Grace CPU。 最大的特点在于：RTX Spark具备 1 petaflop 的 AI 性能、业界领先的能效、全栈 NVIDIA AI 和图形技术，以及高达 128GB 的统一内存。 黄仁勋还“画了大饼”： 更新了路线图，明年将更新Rubin平台；到2030年，英伟达ARM CPU系列升级到Rosa平台，将会发布Rosa Feynman Spark产品。

再分享个好东西——视频自动切片开源工具 前面的视频，我做了个测试，17分钟的油管教程，自动切出来 3个短视频，我核对过了，完全正确 https://github.com/zhouxiaoka/autoclip 部署的时候如果碰到问，codex 能 100%帮你解决 互联网充电｜优质资源 优质内容｜内幕消息

#出海运营秘籍👉@yunying23 有仪式感吧，给金小獴过生日

黄仁勋的台北演讲不只是发布芯片 如果你只看新闻标题，大概会觉得英伟达又发布了几个新芯片，参数又提升了多少。但如果你把黄仁勋在台北电脑展前的这场演讲从头听到尾，你会发现他在讲一个更宏大的故事。 过去两年，AI行业的核心是训练大模型。谁算力强，谁就能训练出更大的模型。英伟达的GPU成了淘金热里的铲子，卖得盆满钵满。但黄仁勋这次演讲透露了一个明显的转向：重点从训练转移到了推理，从模型转移到了智能体。 什么是智能体？简单说，就是能自己完成任务的AI。你告诉它“帮我订一张下周去北京的机票，顺便查一下那边的天气，再把我那天的会议推掉”。它不需要你一步一步教，自己就能拆解任务、调用工具、执行操作。这种智能体对算力的消耗方式，和训练模型完全不同。它需要低延迟、高并发、并且能处理复杂的长链条推理。 英伟达这次发布的Vera Rubin架构，以及专门面向AI智能体的CPU Vera，就是冲着这个需求去的。Vera Rubin已经全面量产，首批客户包括OpenAI、Anthropic和SpaceX，这三家都是智能体赛道最激进的玩家。OpenAI在做能操作电脑的Codex，Anthropic有Claude Code，SpaceX则要在火星上部署自动化系统。他们之所以选英伟达的芯片，是因为英伟达最早看懂了智能体需要什么，因为单纯的算得快远远不够，还要能在芯片级保证安全、低延迟和多任务并行。 黄仁勋这次还发布了一个叫DSX的平台，这个平台既不做芯片也不做模型，它是一套“建AI工厂的说明书”。过去你要建一个AI数据中心，需要自己摸索买什么服务器、怎么布线、怎么散热、怎么调度算力、怎么保证不出错。DSX把这些经验打包成一套标准流程，你可以在电脑上先模拟整个工厂的运行，一分钱不用花，等模拟通过再去买硬件。 这件事的意义被很多人低估了，它意味着英伟达不满足于只卖芯片，它想定义“AI应该如何被部署”。就像当年微软定义了一台PC应该装什么系统，英特尔定义了CPU的标准。英伟达现在想定义的是一个企业要搞AI，应该走什么流程、用什么架构和达到什么标准。 最让人意外的是，英伟达宣布要跟联发科合作做面向Windows PC的芯片，预计今年秋天就上市。这意味着英伟达要正面挑战英特尔和AMD，直接进入普通人的电脑。这颗芯片不是传统意义上的CPU，而是把CPU、GPU和AI单元整合在一起的单颗SoC。戴尔、联想这些整机厂商可以直接采购，像做苹果电脑那样做Windows电脑。 这套打法很眼熟，苹果当年就是用自研芯片把Mac从“兼容机”变成了“体验机”，英伟达现在想对Windows阵营做同样的事。区别在于苹果只服务自己，英伟达则想服务整个生态。它不自己做电脑，但能给所有电脑厂商提供一个“装上就能跑AI”的芯片方案。如果成功，未来你买任何品牌的Windows电脑，里面的AI算力都来自英伟达，这将是比卖显卡大得多的市场。 在自动驾驶领域，英伟达的Hyperion平台已经成了事实上的行业标准。比亚迪、吉利、极氪、小米、小马智行都在用这套平台开发自动驾驶。因为英伟达提供的不止是一颗芯片，还有一整套从感知到决策的解决方案。车厂不需要自己从头研发，只需要基于Hyperion做上层应用，这跟安卓手机厂商用高通芯片的逻辑一模一样。 机器人的打法也类似，英伟达发布了Isaac GR00T人形机器人参考平台，还选了宇树科技的机器人作为参考机型。这意味着未来你做机器人开发，不用自己折腾底层硬件和软件，直接套用英伟达的框架就行。就像今天你想做一个App一样，有一个现成的开发环境和应用商店。 把所有这些串起来，你就会看到一个清晰的轮廓。英伟达正在做的，不是一家芯片公司该做的事，它在定义AI时代的基础设施标准。训练模型用它，部署智能体用它，自动驾驶用它，人形机器人用它，连你办公桌上的电脑也要用它的芯片。它不满足于当AI界的英特尔，它要当AI界的“微软+英特尔+高通”的合体。 当然，这条路能不能走通还要看几个关键变量。第一是AI智能体的应用能不能真正普及，如果只是一小部分极客在用，那芯片产能就有过剩的风险。第二是竞争对手能不能追上，AMD、英特尔甚至一些创业公司都在发力AI芯片，英伟达的技术领先优势正在缩小。第三是反垄断的压力，当一家公司同时控制AI训练、推理、PC、汽车、机器人这些关键领域的芯片标准时，监管机构不可能视而不见。 但至少在今天，黄仁勋站在台北的舞台上讲的是一个没有人能反驳的故事。AI不再是未来，它正在变成跟水电一样的基础设施。 而英伟达，想成为那个接通管道的头号玩家。

体验一下 Codex 多模态的夸张能力吧 为了督促自己喝水，随手做了个Mac App ，一句话提示词，Codex 自己跑完 功能是：10 点 - 18 点，每隔 1 小时自动弹一个喝水提醒，如果不点击「喝了」，就一直放大，直到铺满自己的屏幕 该忙什么忙什么，15 分钟后回来验收一下，就做完了，而且图也很好看 一开始设计的图是反的，完事儿它自己截图发现了，就自己修复，再测试，再修复，全程都不用管 这东西我在小红书卖 9.9 肯定有人买 当然，你不用买，提示词就在视频右上角，你打开 codex 发给它，就能获得一样的 App 了 真哭了，太美好的时代了