AI/Tech高价值信息精选速览 (2025年07月01日)

Hi，早上好！我是你的专属情报官。今天从205条信源中，为您整理如下内容，希望能给你带来启发！此外，日报官网已上线，网址：alphanews.club。您可前往官网阅读历史日报或预约个性化日报服务，任何问题可咨询kiki220238。

创业与增长策略

创始人成长与思维

• 数字营销指南： Cody Schneider 提供了一份免费的2025年数字营销指南，旨在帮助用户通过营销获得收入，甚至支付房贷。行动号召：下载指南 (https://codyschneider.com/guide/)。 @codyschneiderxx
• 营销策略验证： Cody Schneider 通过将推文帖子流量引导至电子书下载页进行测试，结果显示：约989次流量，484次邮件注册，转化率约53%。在同一时期，他在 Twitter 上获得了约100万次曝光，这意味着每2000次曝光带来一封邮件。他计划更新电子书内容，因为当前内容可能已经过时。最初的数据显示每1000次曝光带来一封邮件。 @codyschneiderxx
• 创业趋势批判： ivesparrowai 认为，“随意开发一些SaaS，通过TikTok轮播图获得自然流量，然后致富”的模式，越来越像是当年“一件代发”和“表情包交易”的炒作。 @ivesparrowai
• 创始人耐心： Sherry Yan Jiang 观察到，很多创始人在四年左右的时间里才找到自己的节奏，而悲剧的是，大多数人在那之前就放弃了。 @SherryYanJiang
• 市场营销与品牌亲和力： Mike Knoop 认为，如果营销继续偏离现实，市场对进步的需求将会增加，这对从事AGI工作的人是好消息。 Jacob Sklug 质疑了炒作驱动的营销是否能真正建立长期的品牌亲和力。 @mikeknoop, @Jacobsklug
• 创业中的自我价值： 将个人价值与创业公司的成败分离是创始人最困难的事情之一。 @alyssakrejmas
• 创始人挑战：营销与开发： 对于letstri来说，开发新功能比做市场营销更容易。 @letstri
• 克服平庸： Rayan Boukhanifi 引用了一个案例：一个曾被哈佛开除、哥伦比亚大学踢出、亚马逊试图埋葬的人，利用自己的故事获得了数百万用户和融资。他指出这说明“做史诗级的事情”是摆脱平庸的方式，并强调要“亲身参与”（skin in the game）。 @rayanboukhanifi
• 从零开始的视角： 所有人都是从零开始的，没有人拥有不公平的优势，所以不要因为想要逃避批评、不适和失败而将这种借口归咎于他们。 @_PrasannaLahoti
• B2B 邮件列表构建： Lottsnomad 计划再次尝试建立 B2B 邮件列表。 @lottsnomad
• 落地页要素： Anik Singal 总结了落地页只需三个要素：清晰的价值主张、社会认同和强有力的行动号召。 @aniksingal
• 创业家模式识别： 最优秀的创业家不追逐潮流，他们识别模式并尽早利用。 @aniksingal

项目实践与进展

• Build in Public 实践： arielmathov 正在进行 #buildinpublic（公开构建）的第99天，即将迎来第100天，并预告将有一个重大消息。他表示，周末021的用户订阅量创下新高，并收到了许多令人难以置信的私信、反馈和投资介绍。他计划在7月做出最终决定以实现突破。他正在考虑是否在第100天后继续公开构建。 @arielmathov
• 生产力与习惯： juand4bot 认为，更重要的是系统/习惯和动力，而不是结果本身。 @juand4bot
• 软件构建哲学： Merrill Lutsky 解释了他们将产品命名为“Graphite”的原因：它给人一种正确的感觉，像铅笔而非钢笔，意味着迭代而非永久，是可以层层构建而非一次性完成的东西。他认为这正是优秀软件的构建方式。 @MerrillLutsky

AI 技术前沿与应用

AI 代理 (AI Agents)

• 子代理功能： 子代理现在已经可以工作了，如果有人告诉你不行，他们可能只是使用了实现不佳的工具。 @beyang
• 微软 CTO 展望： 微软 CTO 在不到30分钟的时间内解读了 AI 代理的未来。资源：视频链接 (https://t.co/KoTFJyYVeX)。 @aaditsh 转推。
• AI 代理黑客马拉松： “医疗健康 x AI 代理 | 黑客马拉松与学习”活动在纽约市举行，这是一个为期1.5天的冲刺，旨在构建更安全、更有用的医疗AI代理。 @AIHealthUncut 转推 @HealthcareAIGuy。
• AI 代理评估服务： Google Cloud 的 Gen AI 评估服务可以帮助评估 AI 模型。 @raphaelmansuy 转推 @googlecloud。
• AI 代理黑客马拉松（旧金山）： Google Cloud 与 Weights & Biases 合作举办 AI 代理黑客马拉松 “WeaveHacks”，地点：旧金山 Weights & Biases 总部，时间：7月11日。 @altryne 转推 @weights_biases。
• 构建带认证和支付的 AI 代理： LangChain AI 发布新视频：“如何构建带有认证和支付功能的代理”。视频解释了 AI 服务通常通过积分追踪 LLM 请求。 @_sanchezcastro 转推 @LangChainAI。
• Cursor AI Agent 能力： Cursor Agent 令人惊叹，可以连接 GitHub 和 Slack 账户。用户可以向它发送 Slack 消息，要求更新其作品集。另一位用户表示，他一边看电视一边用手机与 Cursor 的新后台代理聊天，感觉非常酷。 @milichab 转推 @billyjhowell, @milichab 转推 @nielsgeo。
• AI 代理的工具使用： AmpCode 的团队擅长让工具使用表现出色。如果需要进行超出一句话生成的任务，你需要代理很好地利用工具来解决问题，例如编辑大型代码库。 @zain_hoda

LLM 与 AGI 展望

• AI 自我提升： Jason Wei 认为，目前还没有 AI 自我提升能力，一旦实现，那将是颠覆性的。与 GPT-4 时代相比，现在有了更多的智慧。 @artuskg 转推 @_jasonwei。
• LLM 成本预测： LLM 预测最可靠的维度是成本，而不是质量、速度或上下文长度，成本有望降至接近电力成本。 @thdxr
• LLM 到 AGI 的证明方式： Victor Taelin 提出了一个实验来证明 LLM 将导致 AGI：
  1. 准备一个1500年之前的数学知识数据集，确保不包含复数。
  2. 训练模型并要求它找到 x^2+1=0 的所有根。
     如果复数概念在此实验中出现，这将是 LLM 最终能发明新科学的有力证据。 @VictorTaelin
• 模型权重所有权： 拥有模型权重是技术栈中最重要的部分之一，尤其是在优化本地 LLM 用例时。不拥有它们就像智能手机早期不拥有硬件一样。 @gregschoeninger

AI 赋能与市场机遇

• 数字替身应用： 使用10秒手机视频即可创建数字替身。行动号召：尝试 Lovart.ai (http://demo.myolab.ai)。 @Scobleizer 转推 @Vikashplus。
• 数字替身面试能力： Scobleizer 认为自己已经过时了，因为他的数字替身可以比他更好地采访创始人关于新产品，而且成本更低。 @HadiBadri3 转推 @Scobleizer。
• AI 医疗超级智能： Mustafa Suleyman 认为，在医疗超级智能方面迈出了一大步。AI 模型已在多项选择医学考试中取得高分。 @biogerontology 转推 @mustafasuleyman。
• 自动化网站发布： Alisher Farhadi 正在使用**“The Machine”**自动化网站内容发布。链接 (http://aibuilders.dev)。 @AlisherFarhadi
• AI 在生物发现中的应用： 通过自动化假设生成和实验验证实现自我驱动的生物发现。 @KevinBCook 转推 @BiologyAIDaily。
• AI 内容创作策略： 不要让 AI 写作，而是让它增强内容。从核心想法开始，让 AI：添加例子、扩展观点、查找统计数据、提出角度。这样你保持原创，AI 进行放大。 @aniksingal
• AI 市场机遇： 人们现在不喜欢 AI，觉得它乏味、没有灵魂。因此，最大的 AI 机会不是构建更智能的模型，而是以隐形的方式交付 AI。谁能实现被动、常驻的 AI，谁就能赢得这个十年。 @rayanboukhanifi
• Google Gemini AI 教育： Google 已将 Gemini 变为一个全面的 AI 学校系统，教师现在可以将 AI 专家分配给学生。 @jowettbrendan

科技产业动态

苹果与 AI/MLX 团队

• 苹果 MLX 团队风险： Ronald Mannak 认为，如果传言属实，苹果差点让 MLX 团队离开，这对押注 Apple Silicon 的初创公司来说是个巨大风险。他进一步指出，Simon Willison 认为苹果的 MLX 团队是一小群工程师，几乎凭一己之力在与英伟达竞争。 @ronaldmannak, @ronaldmannak 转推 @simonw。
• 与英伟达 CUDA 对比： Ronald Mannak 认为，苹果差点让 MLX 团队离开，就像英伟达差点让 CUDA 团队离开一样不可思议。 @ronaldmannak
• 战略失误： KassinosS 认为，如果 MLX 团队离职的传言属实，这将是苹果在一个关键时刻犯下的最糟糕的战略失误之一。 @anthonywu 转推 @KassinosS。
• 英伟达优势： Simon Willison 认为，英伟达的优势在于其硬件和软件工具在进行大量矩阵乘法方面表现出色。 @anthonywu 转推 @simonw。

机器人技术发展

• 机器人仿真： Haixuan T 正在使用 dora-vggt 在真实环境中模拟机器人。可视化工具是 @rerundotio，Urdf 文件来自 GitHub 上的 robot_descriptions，Vggt 用于 MetaAI 的深度估计。此外，组装好的 Hugging Face so101 机器人臂可以在 wowrobo 上以284美元购买。链接：(https://t.co/GTeQHdRI5G)。 @HaixuanT
• 机器人产品折扣： Haixuan T 提到之前分享的机器人手臂折扣代码可在 (http://1ms.ai) 获取。 @HaixuanT
• 低成本开源机器人： TheonlyAyo 认为，部署数百万机器人的一个有前景的方法是像 K-Bot 这样的低成本、开源机器人，它们可供成千上万的开发者使用。K-Scale 的优势在于其开发者优先的方法，使其能够向开发者提供不完美、仍在开发中的机器人，这些开发者会预期偶尔的故障，并愿意对其进行微调和训练，使其更有用和可靠。 @theonlyAyo
• 消费者对机器人的期望： TheonlyAyo 补充说，与此相反，消费者为 Optimus 或 Figure 支付2.5万美元以上时，期望的是可靠的性能和最少的干预，这意味着他们对故障的容忍度较低，而故障在早期采用者那里是必然发生的。 @theonlyAyo
• 开源开发者在物理智能中的关键作用： TheonlyAyo 强调，开放源代码开发者和贡献者是实现可扩展、通用物理智能的关键。更多的开发者在家庭和不同环境中构建、部署和收集机器人数据，将增加我们创造物理 AGI 的机会。 @theonlyAyo

行业洞察

• 自然语言数据搜索引擎与市场： $KLED 企业门户已经上线，允许像 OpenAI 这样的公司登录、搜索数据集并即时许可所需数据。这是一个完全自主、合规的自然语言数据搜索引擎和数据市场。 @avipat_
• 医疗AI潜力： Chris Reinberg 认为医疗AI具有巨大潜力，但有观点指出目前医生诊断准确率仅为20%。 @chrisreinberg
• 太阳能成本下降： 太阳能电池板成本已降至历史最低点。Jan Rosenow 补充说，太阳能电池板的价格比他2004年首次分析时便宜了98%。 @leslieasheppard 转推 @Barchart, @bendiken 转推 @janrosenow。
• Meta 的 AI 人才策略： Ikirigin 评论称，扎克伯格正在效仿比利·比恩，通过雇佣优秀人才来重建一个价值数十亿美元的顶级实验室，以此实现合并。 @ikirigin
• 企业 AI 转型： Brendan Falk 表示，他们暂时将重心从企业 AI 转型（“AI 原生 Palantir”）上转移。 @sheriff_sherif 转推 @BrendanFalk。
• LLM CLI 性能： Yifan BTH 发现，仅仅不到一周时间，Gemini CLI 在代码处理方面就迅速赶上了 Claude。 @YifanBTH
• AI 讨论的重心： Vilas Dhar 认为，我们不应只将 AI 视为 GPU、数据和模型规模的函数，真正的问题是 AI 能够实现什么。 @vilasdhar 转推 @MWCHub。
• 研究员与创始人价值： Gonzalo Orsi 预测，未来可能会看到一位价值10亿美元的研究员，早于一位价值10亿美元的独立创始人。 @gonzaloorsi
• NVIDIA 并购与市场敏捷性： Nader Like Ladder 所在的公司在一年前被英伟达 AI 收购，团队内部取得了巨大进展，每月业绩都创下新高。他强调市场变化迅速，必须快速奔跑以保持竞争力。 @NaderLikeLadder
• 分发是工程问题： Sherry Yan Jiang 认为分发不是魔法，而是一个工程问题，大多数科技创始人害怕对其进行解构。 @SherryYanJiang
• 情绪编程 (Vibe Coding)： Sherry Yan Jiang 认为情绪编程（vibe coding）能揭示你是否真正能分解问题，结果是大多数人不能。 @SherryYanJiang
• 加密货币与去中心化金融： Eigenlayer 的可验证服务可以为将加密货币扩展到传统金融（tradeFi）提供关键原语。它们的黄金时代将随着加密技术的进一步成熟而到来。 @sreeramkannan 转推 @hstyagi。

实用工具与资源

开发与技术工具

• 新一代演示工具： Howard 表示，他从事 PowerPoint 演示、财报电话会议和 IPO 路演PPT制作已有25年，这次是他首次改变，他将在明天的 @roam On-It 大型发布活动中使用 @figma Slides，已有2000人注册。发布会链接 (https://ro.am/events/on-it-launch)。 @howard
• Linux 配置： Samsaffron 从 i3 切换到 Wayland + Hyprland，并分享了他的 dotfiles (https://github.com/samsaffron/dotfiles)，表示在处理英伟达 GPU 后一切运行良好。 @samsaffron
• WordPress 品牌建设： 建立品牌的 WordPress 资源 (https://x.com/i/broadcasts/1MnGnwdjldoJO)。 @AlisherFarhadi
• 技术栈选择对比： Spicy Liu 分享了她曾“上当”的技术“宣传”，并推荐了替代方案：
  • NextAuth -> 使用 @better_auth
  • Javascript -> 使用 Typescript
  • OOP -> 使用函数式编程
  • REST -> 使用 GraphQL
  • NPM -> 使用 Bun
  • Webpack -> 使用 Vite
  • Firebase -> 使用 Supabase
  • SCSS -> 使用 Tailwind
  • 后端开发 -> 前端开发更有趣 @spicy_liu

AI/No-Code 学习资源

• No-Code AI 自动化课程： Liam Ottley 发布了一个100分钟的完整课程，教授如何构建和销售无代码 AI 自动化，包括 AI 自动化的工作原理和最流行的开发工具。课程链接 (https://youtu.be/5TxSqvPbnWw)。 @liamottley_
• 免费自动化资源： 免费访问所有自动化蓝图和提示，请加入 Liam Ottley 的 Skool 社区 (https://b.link/avrowc7b)。 @liamottley_
• AI 赋能的工作流程： Startkabir 分享了一个 AI 驱动的工作流程：
  • 从 GPT deepresearch 或 IdeaBrowser.com (https://ideabrowser.com) 获取创意。
  • 使用 Cursor AI (https://cursor.ai) 构建产品。
  • 使用 Intently.ai (https://intently.ai) 寻找潜在客户。
  • 通过电话完成交易，因为潜在客户已经合格且无需筛选。 @startkabir
• SMB + AI 目录： Kirill Zubovsky 和 CoFoundersNik 正在创建一个 SMB + AI 目录，提供更多见解。 @kirillzubovsky 转推 @CoFoundersNik。

其他工具与资源

• AI 算力获取： SovAI 致力于帮助英国学者解决 GPU 短缺问题。 @NandoDF 转推 @matthewclifford。
• 夏季阅读推荐： “The Skill Codebook”被列入 MIT Sloan 的夏季阅读列表。书籍链接 (http://www.theskillcodebook.com)。 @johnjhorton 转推 @mattbeane。
• 招聘工具： Michael Fester 在每次面试中都会使用 @Cluely 来检查应聘者是否也使用了 Cluely。 @michaelfester
• 营销/广告原理： LEGO 提出了**“有意事故”原理：故意犯一个错误，促使观众寻找一个非预期特性**。 @DoctorYev 转推 @The_AdProfessor。

创新与技术展望

未来技术趋势

• AI 对话核心技能： 与 AI 对话最重要的技能不是提示词或上下文，而是阐明意图。如果问题设置不当，数据和语法也无法帮助你，你将会在错误的方向上优化。 @DanielMiessler
• 医疗AI潜力： 医疗AI具有巨大潜力，但有观点指出目前医生诊断准确率仅为20%。 @chrisreinberg

跨领域创新

• 水资源技术： 麻省理工学院发明了**“气泡膜”**，即使在世界上最干燥的地方也能从空气中提取淡水。 @leslieasheppard 转推 @zerohedge。