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这份年终众包调研来自我在 X 上的随手一问，问了三个问题：2025 年 AI 最关键的技术突破是什么？哪些产品让你眼前一亮？2026 年什么趋势不可忽视？ 没想到收到了这么多认真的回复。我花了一两个小时时间，把这些留言和答案汇总整理了一下。 127 条留言，95 个人回答了同样的三个问题。 看完所有答案，我发现大家虽然各有侧重，但在某些判断上出奇一致。答案五花八门，但有些词频繁出现：推理 (Reasoning)、Agent (智能体)、Claude Code、Manus、Nano Banana Pro、NotebookLM、具身智能 (Embodied AI)。 这组词频里有个共同点：“聊天”这个词几乎没人提起了，“干活”这个词开始更多被提起了。 【1】推理革命：AI 学会了慢下来 如果要选 2025 年最重要的技术突破，答案几乎没有悬念——推理能力的工程化落地。 三疯 (@ 3fenglife) 的表述最精准：从“预测下一个词”到“预测下一步行动”。以前的 AI 像个反应快但不过脑子的人，张口就来，经常胡说八道。2025 年的突破在于，AI 学会了在回答之前先想一想——做内部推演、自我检查、发现错误就纠正。 技术上这叫 System 2 Thinking，或者叫 test-time scaling。AI 从“快思考”进化到了“慢思考”。o1、o3、DeepSeek R1 这些模型，都是这条路线的产物。 Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 还补充了一个视角——当 AI 开始像人类一样拥有“慢思考”的逻辑链，并能理解真实世界的因果律时，AI 才算真正拿到了进入物理世界的入场券。 岚叔 (@ LufzzLiz) 和 Xin(@ Xin_Jin1018) 点名了一个关键技术：RLVR，基于可验证奖励的强化学习。 以前训练模型需要大量人工标注的数据，告诉模型“这个回答好，那个回答不好”。这很贵，也很慢。而 RLVR 换了个思路：对于数学题和代码这类问题，答案对不对是可以自动验证的。答案对了就给奖励，错了就扣分。不需要人来一条条看。 另一个高频共识是成本拐点。Rainman(@ 0xdeusyu) 和 Robinson(@ python_xxt) 都提到了 MoE 稀疏化架构，DeepSeek R1 证明了一件事：前沿 AI 不再需要前沿预算。意味着推理成本在下降，成为可以普及的基础设施。 还有一类突破被反复提及：Agent 系统化成熟。SLiangD(@ SLiangD) 说得很到位，关键突破不是参数变大，而是三件套终于配合默契了——工具调用、上下文工程、多步推理。AI 能理解“帮我扫描亚马逊眼罩类目，找出评分低但销量高的产品，总结用户抱怨最多的三个痛点”这种复杂任务链了。 【2】年度产品：对话框退场，进度条登台 问到 2025 年哪些产品让人眼前一亮，有一个名字被提到了二十多次：Claude Code。 G_Z(@ GZhan57) 的评价很有画面感：“第一个 work 的 general agent，除了不能生孩子啥都可以。”阿绎 YiOS(@ WangYiNotes) 说得更细腻：“不是因为它写代码有多快，而是它第一次让人感觉是在跟队友协作，而不是在调教工具。” Claude Code 代表的是一类新物种：能把复杂工作流跑通的 AI。它不只是补全代码，还可以自己检索文档、改 Bug、跑测试、完成部署。你扔给它一个需求，它真的能把事办完。 第二名是 NotebookLM。Rocky(@ Rockybnbtrade) 说它让知识输入效率提升了很多，王是子路 (@ atm13999) 说它把枯燥的文档变成极其自然的播客对话。这个产品的价值不在于生成内容，而在于帮你消化和内化已有的知识。 第三名是个意外：Nano Banana Pro，谷歌 Gemini 的生图功能。defyong(@ defyong) 的评价很有意思：“结合 Gemini 的感知与知识库，图片生成不再是凭感觉。第一次让我觉得，这个生图工具，她活起来了。”Steven Qi(@ Jason_qeb) 补充说中文支持是个大突破，文生图、图生视频、图生 PPT 都变得可行了。 视频生成虽然没有 Claude Code 和 Nano Banana Pro 那么高频，但也收获了一批提名。Roland(@ Roland_WayneOZ) 和小镇记录家 (@ liangde_li40657) 都提到了 Sora、可灵、即梦等产品的突破，cicada(@ thebestsetup) 直接把 Veo/Sora 列为年度最惊艳。JCat(@ JackyisThinking) 的判断更进一步：视频生成会在 2026 年更加成熟，影视行业尤其是低成本特效和动画行业将全面 AI 化。这条赛道的特点是"看得见摸得着"，普通人也能直观感受到 AI 的进步，所以虽然技术门槛高、商业化慢，但对大众认知的影响可能比编程工具更大。 空间智能是另一个被多人点名的方向。JCat(@ JackyisThinking) 说得最清楚：机器人产业要落地，AI 就必须具备更高阶的 3D 空间识别、理解和推理能力，这是绕不过去的坎。Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 和 suwakopro(@ suwakopro) 都提到了"世界模型"这个概念——AI 不能只在文字和图片的世界里打转，它得理解真实世界的因果律和物理规则。小洲洲的 AI 日常 (@ LZhou15365) 观察到具身智能已经在快速进化："从走姿、行动都越来越像人类。"当 AI 学会了"慢思考"，下一步就是让它学会"动手做事"，空间智能是连接数字世界和物理世界的那座桥。 还有一批产品被多人提及：Cursor 和 Windsurf 这类 AI IDE，Deep Research 深度研究，Manus 和 Youmind 这类通用 Agent，可灵和 Sora 的视频生成。 但最让我印象深刻的是三疯 (@ 3fenglife) 的一句总结：让人惊艳的不再是对话框，而是进度条——它在后台默默把事办完了。Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 把这种体验叫做“感知消失，效率倍增”，这才是技术真正闭环的瞬间。 这才是 2025 年产品形态的本质变化。 【3】2026 路线图：从“教 AI 怎么做”到“告诉 AI 我要什么” 关于 2026 年的趋势，答案的集中度比我想象的高。 第一个共识是 Agent 大规模落地。 超过三分之一的人提到了这个方向。什么是 Agent？简单说，就是 AI 不再只是回答问题，还能自己拆解任务、调用工具、一步步执行，最后交付结果。 Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 的描述很有画面感：未来不再是你一个人对着一个 AI，而是你拥有一个 AI 舰队。它们会自动分工、自我纠错、自发存储数据。我们将从“教 AI 怎么做”转向“告诉 AI 我要什么”。 SLiangD(@ SLiangD) 用黄金圈法则做了一个漂亮的框架切分：Why（为什么做）和 What（做什么）仍然是人的领地，AI 无法替代；但 How（怎么做）将彻底交给机器，趋近于零成本瞬间完成。 这意味着什么？未来的竞争力不是“会用 AI”，而是“会定义问题”。 第二个共识是具身智能。 码上盈 (@ InnaLyceyum) 预测 Agent 将不再只存在于浏览器中，而会深度集成到智能硬件——从智能眼镜到桌面机器人，AI 将获得空间感知与物理交互能力。阿绎 YiOS(@ WangYiNotes) 说得更极端：2026 年我们可能不再讨论哪个 AI 产品好用，因为 AI 已经内嵌在 OS 和硬件的每一寸肌理里了。 第三个共识是 AI 的“私人化”和“记忆化”。 Cunningham Card(@ Card198454) 强调 Memory 方向的突破会让 Agent 更像人，拥有社会属性。AI 将从千篇一律的工具，演变成极度个性化、具备连续记忆的数字助手。 三疯 (@ 3fenglife) 还提出了一个颠覆性预测：SaaS 的消亡，Service 的崛起。你不再订阅“写作软件”，你订阅的是“文案产出服务”；你不再订阅“CRM 系统”，你订阅的是“销售线索清洗服务”。软件会员变成结果订阅，这是商业模式的根本重构。 当然也有清醒的声音。 Michael Guo(@ Michaelzsguo) 认为 2025 年 AI 基本没有关键技术突破，都是沿用 2024 年的路线做性能提升。Tony Lee(@ lee810860) 预测 AI 厂商加速倒闭。熊布朗 (@ Stephen4171127) 直接说“没有什么是不可忽视的必然路径”。 也不能说这些声音是悲观，更像是提醒我们：共识不等于正确，热情不能代替验证。 【4】最后 AI 的演进已经进入新阶段。2024 年大家还在争论哪个模型更聪明，2025 年这个问题变得不那么重要了，重要的是谁能把活干完。从“会说”到“会做”，从“输出文本”到“交付结果”，这是范式级的转变。 来自 Roland(@ Roland_WayneOZ) 和 SLiangD(@ SLiangD) 的一句话适合用来作为结尾： 2025 年是 AI 学会干活的元年。2026 年的赢家，不是最会用 AI 的人，而是最会定义问题的人。 我把整理后的结果放到 Google Sheet 上了：

做封面神器哈，封面尺寸不够AI工具来凑。之前PS的自动生图扩展功能出来就很喜欢，可惜国内用户用不了。用这个网站做平替挺好。画质也是高清，目前是免费体验使用，喜欢的收藏吧。👍好用推荐 直达传送门： #AI工具# #图生图工具# #图片生成# #视频自动生成#

豆包进飞书后，飞书直接成了自媒体创作神器，打通了选题、创作、复盘全流程！！！ 飞书多维表格、云文档、知识库配合 CLI 够爽了，现在飞书里的豆包可以读你的资料、操作电脑、浏览器、做PPT、图片、视频...... 我这次直接拿“一个人+飞书做 AI 自媒体”跑了一遍： 1、找选题：打开浏览器搜近期内容，最后找了 10 个公开来源，把标题、链接、发布日期、核心信息、互动数据和用户问题全部写进飞书。 2、内容存档：直接建好多维表格。它自己做了 14 个字段，按照账号匹配度、热度和信息增量打分，再做出选题优先级视图和数据看板！ 3、创作：选中一条继续创作。它沿着表里的资料写完一篇 X 长帖，又生成了 3 套封面标题、3 组提示词和 3 张封面图，全部写回同一条记录。 它搜索的资料、做的判断、生成的内容和图片，全都留在飞书里。整个过程每一步都能看、能改，包括来源、评分规则也都可以调，标题和图片不满意就让它重做。 飞书负责把资料、选题和成品整理并存好，豆包负责搜索、整理、判断和创作。全自动在浏览器、文档、表格和生图工具之间调用。

用了一天 @dappOS_com 的 @xBubble_ai ，我发现一个问题。原来我之前用的那些 AI 生图工具，皮肤质感全是塑料人级别。 一、场景&需求 日常做配图经常要生成人像，要求不高——皮肤有纹理、发丝有层次、光影别像 P 的。但用了这么多工具，普遍问题：塑料感、美颜过度、细节失真、指令理解偏。经常生成十几张挑一张，还要反复改 prompt，心累。 这次拿完全相同的提示词，xBubble 和 Grok 各跑一次，直接对比。 Prompt： 图片风格为动漫，日漫，新海诚风格，极其精致的细节刻画，明亮的色彩。像素风格插画，雨夜城市街道场景，超帅日漫男孩穿着黑色短袖、黑色短裤和白色运动鞋，站在车旁，身旁是一辆白色2026款奔驰G500SUV车，车灯亮着，背景有其他车辆、街灯、树木和建筑物，蓝牌京A·888888，氛围孤寂。 二、同提示词实测对比 🚀 xBubble（图1）— 首图定稿，一次过，零修改，直接能用。 - 新海诚质感+像素插画双重风格精准拿捏，色彩明亮通透 - 人物穿搭全对，黑色短袖+短裤+白鞋，没有错乱变形 - 奔驰G500造型精准，车牌京A·888888一字不差 - 雨夜光影到位，街灯倒影、湿地面反射、明暗过渡自然 - 孤寂氛围不是空的，是光影和构图一起给的 一句话：不需要挑图，不需要重绘，不需要改 prompt。 🐘 Grok（图2）— 翻车，完全不能用的水平。 - 过度糊化，新海诚质感全丢 - 像素风格，色彩暗沉杂乱 - 人物比例错乱，原本的青年模样直接变成未成年 - G500车型失真，车牌、背景细节大面积缺失 画风偏儿童画，孤寂氛围直接消失，完全不能直接用，要一直调试改词。 对比下来，不是 xBubble 太卷，是主流工具在精细场景生图上太摆烂了。只有 xBubble 能精准吃透这种复杂提示词，画风统一、细节精致、场景完整、氛围到位，真正做到首图即成品，出图即定稿。

还在用 Lovart 么？推荐另一款生图工具，用了一段时间，很好用，就是

本周，美国两个 IT 巨头，各自发布了一个免费 AI 工具。 - Imagine（图一）：Meta 公司的文生图工具，卖点是使用脸书和 IG 的11亿张图片进行训练。 - NotebookLM（图二）：谷歌发布的 AI 笔记工具，自动生成上传文档的笔记，并可以对文档提问。 试用体会：Imagine 挺好用的，NotebookLM 似乎只支持上传英文 PDF 文档。

使用 @making_cindy把项目的启动器整个重写了一遍，UI设计全换，增加动态背景，增加苹果毛玻璃效果，包含图生图，图生视频，UI设计，代码编写，测试和bug修复，到最终可使用成品，全流程在Cindy完成，没有使用任何外部工具；不到一天时间（统计是因为周五开的对话，开完就下班了，其实就周一花了几个小时），2亿token(拆解一个线上游戏的启动器花了很多，可以更省），180美金；主要是反馈太及时了，有一个想法，当天就能得到可使用的产品；

Seedance 2.0 API 正式发布了，企业和个人用户现在都能从火山引擎调用。海外市场 BytePlus 同步上线，海外用户终于也可以使用了。 定价 46 元每百万 token，纯视频生成大概 1 元 1 秒，按量付费，注册账号就能调用。海外 BytePlus 的具体定价以官网公布为准。 API 真正的价值在于能融入自己的工作流，大幅提升创作效率。 过去做一支 AI 视频得串起好几个模型：图生图、图生动画、对口型，每个环节都要抽卡。Seedance 2.0 支持文字、图片、音频、视频四种模态输入，配合火山方舟上一键完成的人脸验证、肖像授权和 1 万多个预置虚拟人像，整条流程可以用代码或者 Agent Skills 自动化串起来，大幅提升创作效率。 官方公告中提到了一些实际数据。技术服务商巨日禄接入后，精品 AI 剧综合制作效率提升近 10 倍；九州文化、麦芽传媒这批内容制作方从剧本到剪辑全流程提效 80%-90%，对比传统工艺降本 70%-90%。在广告营销侧，筷子科技用它给头部品牌做多版本营销素材，与光同尘给 OPPO K15 Pro 做的宣发视频 60 小时内播放量破 2000 万。 有一点让我意外的是视频生成现在开始应用在具身智能和自动驾驶的数据生成。 数十家机器人企业正在用 Seedance 2.0 生成符合物理规律的交互数据，用于机器人作业、室内行走等场景的跨环境泛化训练。自动驾驶公司则用它生成暴雨、大雾、降雪这类极限工况，以及复杂碰撞风险的 corner case 数据，补充实拍难以采集的训练集。 宇树科技王兴兴此前在亚布力论坛上表达过类似思路：如果视频生成质量足够好，让模型生成一段机器人在家干活的视频，某种意义上把这个视频对齐到真实机器人上，机器人就能照着干。视频生成模型正在被当作“世界模型”的雏形来用。 Seedance 2.0 API 全面开放，对个人开发者和创业团队来说也是机会，可以借助 API 高效创作 AI 视频，也可以基于 API 开发配套工具，这块未来市场很大，机会还蛮多。 API 调用官方文档可以在火山引擎方舟平台上获取。 完整可以看：《Seedance 2.0全面开放API服务》 BytePlus： 火山引擎方舟平台：

我用掉 100 亿 Token 后，最大的变化不是更会写 Prompt。 而是 Codex 已经从一个聊天框，慢慢变成了我的： - 自我认识系统 - 工作系统 - 信息系统 - 学习系统 - 甚至是桌面陪伴系统 我把自己最常用的 20 个技巧整理出来了。 如果你也想把 AI 从“偶尔问一句”变成真正能长期协作的伙伴，建议先收藏。 一、让 Codex 逐渐认识你 1. 每天让它问你一个问题 我设了一个自动化：每天问我一个能帮助它更了解我、也帮助我认识自己的问题。它会避开已经问过的话题，围绕一个主题慢慢聊。 2. 把对话当成自我观察 现在可以直接语音聊。长期积累下来，它能看到我的情绪、偏好、反复出现的困扰和思考方式。 3. 让它把“它眼中的你”画出来 把你们的对话和一张漫画参考图交给它，让它生成多格漫画。你会发现：很多时候我们要的不是答案，而是被理解。 二、把 Codex 变成工作系统 4. 每周做一次 Codex 使用复盘 让它回顾这周我怎么使用它、哪些沟通方式有效、哪些任务返工了、哪些项目该继续推进。 5. 把失败经验写进“第二大脑” 不只是存笔记。把失败原因、偏好、最近关注点沉淀下来，让以后不同 Agent 都能调用同一份上下文。 6. 创意任务先开 Plan Mode 创意型工作最容易“没想清楚就批量执行，最后返工”。先用计划模式讨论目标、方案、数据体系和风险，再开始做。 7. 把 Codex 当思考顾问，而不是执行员 你甚至不需要有明确答案。只要说“我想做什么”，让它帮你一起把模糊的想法拆成可执行路径。 8. 需求清楚后切到 Goal Mode 需求确认后，把结果设成目标，让它自己持续推进。我的任务最长跑过 10 小时 44 分钟。 9. 用自动化处理重复但重要的事 日报、周报、账号监控、邮箱监控、回复策略、内容归档、同步到个人网站——这些都适合交给自动化。 10. 明确任务就开多 Agent 对于翻译、多语言网站、图片生成、资料整理这类边界清晰的工作，让多个 Agent 分工并行，比一个人盯着快得多。 三、让 Codex 跨出聊天框 11. 用 Sites 一键分享作品 做好网站后，不要卡在“怎么部署”。Sites 可以直接把成品变成能分享的站点。 12. 把插件当成能力扩展包 Computer Use、数据分析、Investment Banking、GitHub、Outlook / Gmail……很多工作不是“AI 会不会”，而是你有没有给它接上正确的能力。 13. 把生图能力接进日常工作 我已经用它生成了 300 多张图。做内容、配图、产品原型和视觉探索，速度会完全不一样。 14. 接入飞书，让手机也能操控 Codex 真正高频的协作不该只发生在电脑前。把它接到飞书后，我在手机上也能下任务、收结果、继续对话。 15. 用 ChatCut 把剪视频变成工作流 不是只让 AI 帮忙剪一刀，而是把素材整理、脚本、配图、剪辑一起接进创作链路。 四、建立自己的信息雷达 16. 每天订阅 Builder 信息 我会用 Follow Builders Skill 定时追踪 Builder 的新想法、新产品和讨论，再把重要信息推送给自己。 17. 做一个“灵感箱” 任何一闪而过的想法都丢进去。后面让 AI 自动搜索、补充背景、分类、处理，而不是靠脑子记住。 18. 盯住 GitHub 和 Product Hunt 让 Agent 帮你筛新项目、周榜、日榜和真正值得试的工具。看见感兴趣的，直接让它安装或进一步研究。 五、把输入变成你的输出 19. 把任何学习材料做成 HTML 学习页 看到一场好访谈、一个视频、一篇文章：让 AI 拉取内容、生成中文文字稿，边看边记评论，最后再变成摘要或短视频。 20. 给 Codex 一个“实体感”：做成桌宠 我很喜欢 Hatch Pet。它会根据状态跑动、办公、提示待办，甚至在你切换文件夹和工作区时给建议。AI 不一定要冷冰冰地躲在聊天框里。 100 亿 Token 给我最大的启发是： 不要把 AI 只当作“问答工具”或“临时外包”。 当它拥有你的上下文、目标、工作流和反馈后，它会越来越像一个能长期协作的系统。 换电脑时，我第一个装的软件就是 Codex。 写文档、做网站、剪视频、找资料、整理灵感……它已经覆盖了我工作和生活里非常大的一部分。 你最想让我把上面哪一条展开成教程？ 评论区告诉我，我下一条就拆！ #codex# #chatgpt# @thsottaux

已经完成了，一键榨取任意图片中的信息，进行高保真还原。让GPT Image 2性能拉满的反推方案「GPT通用特调」已经内置到我的插件中。 26日起，「照样拍」插件不再是人像反推插件，而是进化成了通用图像反推插件，兼容海报、摄影、二次元、商品图等多种类型图像，正在努力做到给所有需要反推的人群服务。 此外，针对Z Image Turbo和Nano Banana的反推方案今天已经完成了一部分，预计明天就可以向大家展示！ 多并行反推+生图也已经在计划中了，以后可以做到批量反推+批量生图/多角度宫格图，让插件进化成生产力工具。