每周拆解真实场景,用AI来重构工作和生活 AI仿真/出海/AI在工业中的应用探索 我的目标是每晚10点睡觉,其他的交给Ai 天行健,君子以自强不息; 日日精进,久久为功 分享真实生活,结交朋友
井
Joined December 2019
- Tweets3.7K
- Following690
- Followers2K
- Likes971
九个工位，76 秒，一台新车开出大门。
这是我用 AI 搭的汽车总装车间：拆车门、装仪表台座椅、底盘合装、上风挡、装车轮、车门回装、转鼓、淋雨、下线，全程能在浏览器里亲手操作。
底盘合装那一段，行业里叫它「婚礼」
我的个人网站里面有所有的案例，欢迎大家体验提意见；
我把自己做的一条汽车焊装车间渲染成了一部片子。
雷布斯说的，后来者总有机会！
所以我打算做一个完整的汽车生产车间来体验一下造车是啥样子的。这就有了这个项目，目前我已经部署在了我的主页网站，里面也分享了一些我做测试的案例。
这个是一个跑在浏览器里的白车身焊装车间。七个工位排成一条线：下车体总成、侧围总成、主拼、补焊、顶盖激光钎焊、四门两盖装配、在线测量，线尾还有一个四柱升降机把车身抬到五米送去涂装。
27 台六轴机器人在里面按 60 秒的节拍真跑。不是循环播放的动画，是每个节拍里，机器人用解析 IK 算出来的姿态：什么时候去料架取件、什么时候把分总成放到夹具上、什么时候伸进夹具窗口点焊、什么时候退回原位等送车。夹具门的开合、定位销的缩回、卷帘的升降、升降机的爬升，全都挂在这同一个时钟上。
车身是从一块地板从料架被吊起、装到滑橇上、焊成下车体、贴上两片侧围、扣上顶盖、装上四门两盖、扫完测量，最后上桥去涂装。页面里内置了一个物料守恒检查。
目前只做了焊接车间，关注我，我将后续分享出来所有的车间，到时候我也会完整的开源！
前几天我看到一个帖子，说美国人都在研究AI在企业化的应用，我也将致力于做这方面的探索，还请大家多多指导！
博主的18个账号到现在都还是存活的；
其实跟我的类似；
而且根据我昨天浪的结果；
Clash Verge也会claude自己推荐的。
小火箭不要用了，网络抖动的时候小火箭稳不住容易断；
我昨天就是要求claude解决这个问题以后被封了的
Claude开放了 Claude Duet的使用，
只要是美区的账户都可以，
但是要求订阅的是100/200美金的套餐；
直接就是消耗的订阅额度
目前我的时间线还没有看到有人分享
哎，昨天不浪的话拿来测试这个就好了～·
Deepseek 势不可挡！
自从开源推理模型以后，现在Fireworks实现了每秒 1,521 个 token，11 秒写出一个能玩的俄罗斯方块。
先说这个数字有多夸张。opus一般90左右，视频里 Claude 那边是每秒 130 个。1,521 就是快了十倍以上，一个完整的网页游戏，从按下回车到能玩，几秒钟就出来了。
这么快，是三层原因叠在一起。
第一层，模型本身省力。DeepSeek V4.1 Flash 总共有 552B 参数，但它是「混合专家」结构，每生成一个 token 只调动其中 16B，读输入时只用 8B。打个比方，一家 500 人的公司，每件事只派最对口的十几个人去干。它存上下文用的「内存」（KV 缓存）每个 token 只占 890 字节，官方说大约是上一代的四分之一。要搬的数据少了，自然就快。
第二层，「先猜后验」，术语叫推测解码。普通模型是一个 token 一个 token 往外蹦。DeepSeek 给这个模型配了一个叫 DSpark 的草稿模块，一次先猜 5 个 token，再交给主模型一次性检查，猜对的直接收下，猜错的才重算。猜中的越多，省下的步数就越多。不过命中率要看具体任务，官方文档也建议先拿自己的业务测一测。（
第三层，Fireworks 自己的高速档。Ultrafast 是它单独的一档服务，官方文档原话是「价格更高」，同时强调「不是另一个模型，质量不变」，目标是每秒 1,500 个 token 以上。
白宫要求限制Deepseek的使用，但是在1500tok/s的暴力美学面前，一切都是浮云。
DeepSeek V4.1 Flash 1017 runs at 1,521+ tok/s on Fireworks Ultrafast.
Fast enough to ship Tetris in 11 seconds, 7x faster than Claude Opus 5.5.
Join the Ultrafast waitlist: bit.ly/3UA0wKq
claude 也要推出他的个人助手了！
目前是还是申请阶段！
Grok 自从可以自动路由到opus5.5以后就变得好用了；
大家都赞不释手；
自带opus的 Claude Duet，估计会是王中王了；
那么问题来了；
个人助手100%知道你核心信息；
你敢申请使用吗？
我把自己做的一条汽车焊装车间渲染成了一部片子。
雷布斯说的，后来者总有机会！
所以我打算做一个完整的汽车生产车间来体验一下造车是啥样子的。这就有了这个项目，目前我已经部署在了我的主页网站，里面也分享了一些我做测试的案例。
这个是一个跑在浏览器里的白车身焊装车间。七个工位排成一条线：下车体总成、侧围总成、主拼、补焊、顶盖激光钎焊、四门两盖装配、在线测量，线尾还有一个四柱升降机把车身抬到五米送去涂装。
27 台六轴机器人在里面按 60 秒的节拍真跑。不是循环播放的动画，是每个节拍里，机器人用解析 IK 算出来的姿态：什么时候去料架取件、什么时候把分总成放到夹具上、什么时候伸进夹具窗口点焊、什么时候退回原位等送车。夹具门的开合、定位销的缩回、卷帘的升降、升降机的爬升，全都挂在这同一个时钟上。
车身是从一块地板从料架被吊起、装到滑橇上、焊成下车体、贴上两片侧围、扣上顶盖、装上四门两盖、扫完测量，最后上桥去涂装。页面里内置了一个物料守恒检查。
目前只做了焊接车间，关注我，我将后续分享出来所有的车间，到时候我也会完整的开源！
前几天我看到一个帖子，说美国人都在研究AI在企业化的应用，我也将致力于做这方面的探索，还请大家多多指导！
AI造福人类！
Anthropic使用AI研究生命科学取得重大成果！
Anthropic 联合 Citrini Research 刚刚公布了一项生命科学研究，他们想测试一个命题：AI 能否让非生物学专家群体，去正面攻克那些被商业资本遗忘的人类健康难题？他们选择让内部研究版 Claude从零设计针对致命蝎毒的微型结合蛋白。
全球每年有超过 120 万人被毒蝎蜇伤，导致 3250 多人死亡。但是都是贫困地区最多，资本不想做！
致命蝎毒的作用机理，是其神经毒素会精准锁死人体神经细胞的钠通道，导致神经元疯狂异常放电，迅速引发肺水肿与心力衰竭。如果能用计算机设计出一种微型蛋白质，像特制钥匙一样抢先死死贴住毒素的关键位点，就能在物理上阻止毒素侵入钠通道。
在 64 小时内，运行在 Claude Science 环境下的研究模型高度自主地调度了 12 个蛋白质设计与折叠工具，共生成了 318484 个蛋白序列，筛选了553052 对毒素复合物结构，耗费了约 1 万个 GPU 小时，最终交付了 180 个候选分子。
故事还没有结束。研究团队随后将包含补充序列在内的 211 个设计，送往 Adaptyv Bio 和 Twist Bioscience两家独立实验室进行真实的生物湿实验。结果显示，共有 17个全新设计的微型蛋白通过了严苛的双实验室结合测试，解离常数均在微摩尔以内，且对无关人体蛋白零非特异性粘附。在单靶点设计中，湿实验命中率达到了 18%，与经验丰富的专业人类团队相当。
当高精度的生物分子设计成本被压缩到几十个小时和几千美元算力时，全球那些原本因为市场太小、患者太穷、商业上不划算而被现代制药工业放弃的罕见病与被忽视疾病，终于第一次获得了平等被治愈的技术机会。
OpenAI大放水了！
又送了500美金额度！
快去查看一下自己的邮箱，之前订阅了200美金的，又送了500美金的额度。
感觉这是传说的老客户挽留措施啊。
不知道是不是只有我们这种之前一直订阅200美金套餐最近取消的才有；
OpenAI还真是大方啊！
Astra无敌！
