@turingou 可以，但目前仅限美国使用😅 所以我用： 豆包STT - Grok Realtime Text to Text - 自己的TTS 无Tool Calling情况下可以做到整个链路1秒。 主要Grok Realtime用下来最直接感受就是， Grok Realtime 原生自带“每时每刻更新的X大脑”， 和其他实时语音模型， 完全是两个物种。

那有人会说，不买房，那买比特币行不行？ Collins 对这个问题也挺直接。他认为，加密货币更像投机，不是真正意义上的投资。 为什么？因为真正的投资，背后应该有能持续创造价值的东西。比如股票，本质上买的是企业的利润，业务和增长。 但加密货币的价格，很大程度上还是靠情绪、炒作和市场预期在撑着。 Collins也承认，相当一批人靠着买比特币实现了财富自由。但问题是，这种赚钱方式到底可不可以长期复制，对普通人来说是不是一个靠谱的财富路径，这就很难说了。 说到底，波动太大，不确定性太强，普通人要是把全部希望压在这种东西上，和赌博其实也差不了太远。

豆包最忠实的用户，永远是农村人， 因为他们不懂LLM，不懂agentically解决问题，不懂各种web fetcher/searcher、container这些function calling，不懂goal（我发明的goal driven，dual agent）这些技术， 他只知道，他年轻时最深爱的春晚和综艺大观主持人倪萍，现在正在豆包里为他送上最衷心的祝福。

特朗普喜欢跟记者交锋，有时候会感觉刀光剑影，双方进入针尖对麦芒的拼刺刀状态，但实际上彼此都知道，这样的场景没有谁真受损。CNN驻白宫首席记者凯特兰·柯林斯Kaitlan Collins年薪至少300万美元，特朗普讽刺说认识她10年，从来没见过她笑，由此引发强烈争议。 凯特兰·柯林斯的名字也变成了凯特兰·不笑·柯林斯。凯特兰其实非常钦佩特朗普的精力，她知道跟着特朗普出访的时候大家都害怕，因为特朗普在越洋的空军一号上从来不睡觉，一直要找人说话。 凯特兰的感受得到了国务卿卢比奥的证实。卢比奥陪同特朗普出访也很担忧，为了在空军一号上睡点觉，他会用毯子将自己裹起来，让特朗普认不出来自己，既可以得到片刻休息，也不给特朗普留下自己虚弱、需要睡觉的印象。

如果你想早点财务自由，第一步可不是去买房，而是别买房。 《简单的致富之道》的作者JL Collins说，不买房，别乱折腾，别背太多债，那不是年轻人该做的。 把钱老老实实投进长期有效的资产里。 很多年轻人以为买房是在做投资，实际上是在给自己加负担，把几代人的钱归到一个人身上，还要让他负债，这是非常可笑的事情。

GitHub 上一个 7.4w star 的项目，最近刷屏了。 项目名字叫 generative-ai-for-beginners，是微软官方推出的生成式 AI 入门课程。 我本来以为又是那种“看起来很全、实际全是概念”的合集，结果点进去看了两节，直接被惊艳到。 这不是东拼西凑的博客整理，而是真正按照 「怎么一步步做出 AI 应用」 的逻辑来设计的课程体系。 它从 Prompt Engineering 开始教你怎么和模型高效对话、如何精准控制输出；然后自然过渡到 RAG、向量数据库、Fine-tuning、AI Agent、安全等内容。 顺序特别重要。 很多人学 AI 最大的痛苦不是学不会，而是一上来就被 RAG、MCP、Function Calling、Agent、LoRA 等一堆名词砸懵，完全不知道该先学什么、整个链路怎么串起来。 这个课程最牛的地方就在于，它把「为什么先学这个，后学那个」讲得特别清楚，每一节都有明确的 Learning Goals，不会让你学着学着就迷路。 更关键的是——它极度注重实操。 几乎每节都配了 Jupyter Notebook，打开就能跑。你改几个 Prompt，调一下 temperature、top_p，模型输出立刻变化；RAG 那部分更是手把手带你： • 如何切分本地文档 • 如何生成 Embedding • 如何存入向量数据库 • 如何检索 + 喂给模型生成答案 后面 Fine-tuning 讲 LoRA 轻量微调，Agent 部分演示模型如何调用工具完成多步任务。 刷到后面你会突然明白：现在市面上很多 AI 产品，本质上就是把这些模块聪明地拼在一起而已。 最离谱的是，这套课程完全免费，还有中文翻译。 现在很多人一想学 AI，第一反应就是去报各种付费课。但很多付费课其实也是把官方文档换个说法重新讲一遍。 而微软自己做的这套体系化内容，反而更适合想真正从零构建知识框架的人。 我的建议是： 如果你想系统地学生成式 AI，与其每天刷碎片信息、被各种新名词牵着鼻子走，不如直接把这个仓库从头过一遍。 至少你脑子里会先有一张清晰的地图。 仓库地址： 强烈推荐给正在学 AI 的朋友

Neocloud们的核心资产 -- AI-ready energized MW资产浅析 比GPU更稀缺的，是HBM；比HBM更稀缺的是电力。 更准确说，是“已经带电、已经完成工业化部署、可以立刻承载AI负载的AI-ready energized MW”。 这正在成为AI时代最核心的新资产类别。 aiDC行业越来越关注EV / MW、EV / Energized MW、Contracted MW、Time-to-Power、Power Density。因为AI rack功率密度已经从过去的5–15kW/rack，跃升到80–150kW/rack，传统IDC逻辑开始失效。 电网扩容、大型变压器、switchgear、substations、cooling、transmission、permitting、construction。这些全都是物理世界的瓶颈。 因此，真正重要的是“已经完成并网、真正带电、可以立刻部署GPU”的容量。 Neocloud行业现在已经形成一条非常清晰的资产等级链： Active AI MW > Contracted MW > Queued MW > Land Only。 同样是100MW，不同阶段的估值可能相差十倍以上。 很多公司会宣传secured power、contracted power、future power access。但真正含金量最高的，是Energized MW。 也就是utility已经送电，substation完成，transformer installed，cooling ready，rack ready，GPU理论上可以立刻上架的电力资产。这些资产本质上已经跨过了AI基础设施建设最困难的阶段。 市场现在对AI-ready energized MW的隐含估值，大约已经达到800万–2500万美元 / MW。而普通传统IDC，之前可能只有200万–500万美元 / MW。 市场对MW估值方式，是DCF + 重置成本 + 稀缺溢价 + AI需求增长期权。 尤其重要的是“时间价值”。现在新增一个真正AI-ready的GW级园区，很多地方可能需要4–6年。但AI等不了那么久。 这也是为什么市场愿意给已经上线的capacity极高溢价。因为AI行业现在处于典型的supply constrained hypergrowth阶段。

半年来，我一直反复介绍的四个原则： 原则1，AI时代的第一性原理：LLM一定会越来越聪明，benchmark越来越高，context window越来越大，reasoning越来越长，价格越来越便宜，inference速度越来越快， 这是scaling law今天依然持续的具体方向，不用你质疑，这是你唯一的信仰和行业最大共识。 原则2， 管理学设计红利：从我提出“自动编程机”、行业提出vibe coding、SWE-Agent以来，从cursor到manus到metaGPT到claude code， 人们逐渐把LLM Agent抽象成人，把软件管理、工程管理、管理学等等所有方法论直接套在multi agent workflow上面，严格按照人类管理学的方式去拆分、review、执行、反馈、循环， 这一波很快红利也吃完了，因为 a. LLM Agent毕竟不是人，存在着memory有限、执行力有限、function calling工具有限等等局限；b. 人类用于管理学的各种方法，直接套在LLM Agent上有利有弊，红利迅速挖掘完，剩下的弊端大量存在，比如过度交流、七手八脚、随时停工等等。 原则3，LLM Agent的职位和定位：绝大多数人，把claude code当做一个工具，最终的产品是用工具来完成的，最终的代码也是人与SWE Agent一步一步interactively迭代产生、迭代review、迭代部署的， 而我反复告诉过所有人，也是我又一条首次提出的原创观点，multi agent未来越来越会变成本身的一个runtime，这个runtime就运行在production里面，产品和面向的对象消费的，不只是软件或者SaaS本身，而是这个runtime实时产生的内容， 所以claude code/opencode/codex/openclaw这些agent，本身将会越来越多地被嵌入到产品本身，在产品关键逻辑和决策中发挥作用， 而绝对不仅仅停留在开发层面，把产品仅仅局限在SWE Agent单向产出和部署的代码和服务上。 原则4，也是我一直强调的，就是当人们试用了SWE Agent这种强大工具之后，人们还有哪些low hanging fruits可以寻找？SWE Agent目前最适合解决哪类问题？ 我反复讲过的一点是，对于一个设计复杂、环境复杂、场景复杂、用户复杂、体量复杂、范式复杂、一切开放、一切无解的超级复杂系统，这并不是SWE Agent最擅长的领域，相反这些场景需要人去和环境、客户、场景、性能一点点迭代才能打磨好的产品， 比如微信的100种功能，Facebook的一大堆功能模块和十几年来迭代出来的极其复杂的infra，支付宝后面成千上万的基金和风控，这些都不是AI Agent能一次性解决的问题，相反这些场景和问题不仅高度开放，更高度依赖人的观察、人的设计、人的反馈、人的定义。 AI Agent最适合的场景，甚至是我原创提出goal driven（ a. 定义简单、干净、封闭（一道数学系、一个确定性最小系统、一个编译器、一种算法、一个lean证明、一个电路或者信号模拟、蛋白质模拟和预测、CAD设计与仿真、游戏关卡测试、行为经济学仿真，都是well-defined problems，都有非常明确且封闭的边界） b. 解决问题的搜索空间巨大（可能有100~10万种天马行空的解决方案，并且绝大多数都是错的） c. 容易验证，容易verify，验证的成本是设计成本的千分之一（比如编译器，设计可能需要几万行甚至几十万行，验证只需要2000个test case全面覆盖，或者一道数学题，解决需要100步，验证答案只需要带入或者lean编译这一步） 当然，写一段简单的代码，定义一个封闭、完整、定义完全的编程问题，符合上面这些定义， 但是设计一套巨大、复杂、开放、与现实世界深度绑定、高度耦合的系统，让这个系统复杂迭代、添加功能、沟通、review、工程管理、产品管理，这些问题都远远超出这个范畴，很明显是不符合这个要求的。 人们未来探索这些multi agent产品和场景的最关键出路，在于继续挖掘这一类问题，而不是盲目把agent比作一个人，乱套各种管理学方法。 原则5，这一点我先保密，之后我再讲。

程序员福音！Dify开源LLM平台，零代码就能做出生产级AI应用 还在一行一行手写代码搭LLM应用！GitHub 14万+⭐ 开源神器 Dify 直接封神！可视化拖拽 + 全链路能力，从原型验证到生产部署，效率直接起飞。 核心亮点一览： 1、可视化Workflow：画布拖拽编排复杂AI流程，复杂逻辑零代码实现 2、 全模型支持：无缝对接 GPT、Claude、Llama、通义千问、DeepSeek 等数百种大模型，完美兼容 OpenAI 接口 3、开箱即用 RAG：PDF、PPT、Word 等文档一键导入，知识库智能检索，大幅降低幻觉 4、超强 Agent 能力：50+ 内置工具（网页搜索、绘图、代码执行等），支持 Function Calling + ReAct 双模式 5、完整 LLMOps：日志追踪、效果评估、A/B 测试、版本迭代一站式搞定 6、API 即插即用：所有能力开放标准 API，轻松嵌入现有业务系统 支持 Docker 一键部署，本地私有化零风险，企业、团队、个人全都能用✨ 真实数据（截至2026年5月）： 1、GitHub 14万+ Stars 2、500万+ 下载量 3、超100万+ 个 AI 应用已上线运行 彻底告别重复造轮子，AI 应用开发效率提升 5-10 倍！💥 开源地址：