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你应该在 Twitter 上关注的 30 个与 AI 相关的账号： 英文： @karpathy，Andrej Karpathy，Eureka Labs创始人，OpenAI早期成员，前Tesla AI负责人，擅长把神经网络、LLM、Agent讲到普通工程师也能听懂。 @fchollet，François Chollet，Keras作者、ARC-AGI提出者，Ndea和ARC Prize联合创始人，长期讨论AGI、抽象推理和「智能到底是什么」。 @ylecun，Yann LeCun，图灵奖得主、CNN/深度学习代表人物，NYU教授，前Meta首席AI科学家，现在做AMI，长期主张开源、世界模型和非纯LLM路线。 @AndrewYNg，吴恩达， Fund、Landing AI创始人，Coursera联合创始人，AI教育和AI落地应用领域最有影响力的人之一。 @rasbt，Sebastian Raschka，LLM研究工程师、作者，写过《Build a Large Language Model From Scratch》，适合看模型原理、训练细节和代码实现。 @dair_ai， Engineering Guide背后的项目，适合看prompt、context engineering、agent相关资料。 @lilianweng，Lilian Weng，Thinking Machines Lab联合创始人，前OpenAI研究与安全VP，Lil’Log作者，agent、RL、AI安全综述写得非常系统。 @jeremyphoward，Jeremy Howard， @simonw，Simon Willison，Datasette作者、Django联合作者，长期追踪LLM工具、开源生态、prompt injection和AI Agent安全问题。 @_akhaliq，AK，AI论文信息流账号，机器学习背景，主要快速转发新论文、新模型、新项目，适合跟踪前沿动态。 @ID_AA_Carmack，John Carmack，id Software创始人、前Oculus CTO，现在在Keen Technologies做AGI，典型硬核工程派。 @gwern，Gwern Branwen，独立研究者和长文作者，写AI scaling、心理学、统计学、理性主义和长期主义相关内容。 @goodside，Riley Goodside，最早出圈的prompt engineer之一，曾在Scale AI和Google DeepMind，常发模型行为、prompt技巧和AI产品边界测试。 @drfeifei，李飞飞，Stanford教授、World Labs联合创始人兼CEO，ImageNet关键推动者之一，长期做计算机视觉、空间智能和human-centered AI。 @demishassabis，Demis Hassabis，Google DeepMind联合创始人兼CEO，AlphaGo、AlphaFold背后的核心人物之一，2024年诺贝尔化学奖得主。 中文： @dotey，宝玉，中文AI圈非常重要的信息源，长期翻译和整理LLM、Prompt Engineering、Context Engineering、AI工程实践内容，也会分享很多一手产品和技术判断。 @op7418，歸藏，AIGC周刊主理人，关注AI、LLM、AI图像视频和设计，适合追踪新工具、新模型和AI创作玩法。 @xiaohu，小互，中文AI新闻和工具资讯号，主打全球前沿科技、AI动态，也做小互AI日报社群。 @WaytoAGI，通往AGI之路，中文AI知识库和社区型账号，适合系统性补AI资料、工具、教程和行业信息。 @Khazix0918，数字生命卡兹克，AI自媒体和热点监控型账号，做了AIHOT这类AI热点监控网站，适合看中文AI圈正在炒什么、什么值得跟。 @Gorden_Sun，Gorden Sun，稳定更新AI资讯日报，适合当每日AI新闻索引看。 @FinanceYF5，Will，偏AI资讯和行业数据整理，会做AI网站流量、产品数据、行业观察，适合看数据型信息差。 @vista8，向阳乔木，关注LLM、Prompt、效率工具和AI产品落地，内容偏实用观察和产品判断。 @shao__meng，meng shao，关注上下文工程、AI智能体、企业AI落地和AI培训，也经常整理中文AI领域账号合集。 @oran_ge，橘子，前MiniMax AI工具产品负责人， @hanqing_me，汗青，AI Talk创始人，重点在AI短视频、AI数字人、AI艺术和内容创作方向。 @jesselaunz，遁一子，关注AI资讯、AI实际应用和Prompt探索，偏实践派，适合看普通人怎么把AI用起来。 @thinkingjimmy，JimmyWong， @xicilion，响马，西祠胡同创始人、老程序员，分享LLM实战、工程判断和开发者视角，对AI工具链的理解比较硬。 @AI_Jasonyu，鱼总聊AI，关注AI、出海、创业、独立开发和副业方向，经常整理AI博主、工具和产品机会。 有哪些我漏掉了？欢迎补充

一位 AI 艺术家刚刚签署了一份 5000 万美元的唱片合约，并获得了 FENDI 价值 100 万美元的品牌合作。在 24 小时内，这个家伙利用 Suno 每月能赚 1.5 万美元，但他仍然感到愤怒——不是因为 AI 正在获胜，而是因为他还没弄清楚如何正确地使用它。Suno 每月仅需 10 美元。DistroKid 每年只需 22 美元即可将音乐分发到 Spotify。无需录音室，无需厂牌关系，无需音乐天赋。一位女性将她的诗歌输入 Suno，制作了一首 R&B 歌曲，随后走红。Hallwood Media 与她签署了价值 300 万美元的合约，而她在厂牌会议上甚至从未打开过摄像头。 Suno 的年度经常性收入（ARR）已达到 3 亿美元。华纳音乐集团（Warner Music Group）不再抵制，转而签署了合作伙伴协议。机会之窗已经开启。大多数人会直接划过这条信息，请收藏并阅读下文的文章——它非常值得。

2026年个人突突突突围：最值得努力的 10 个方向（收藏版） 哈喽啊！兄弟们！2026年不要迷茫，币圈不值得期待，这世上依然有很多机会，不要只盯着那点K线 我先结合我自己的一些观察和思考，推荐兄弟们值得去努力的方向 1. 构建垂直行业的“AI工作流解决方案” 别只是在和GPT聊天去处理一些文字工作了，或者说生成一些很拙略的图片，2026年，拥有一个稳定运行的工作流，比拥有一个头衔更值钱多得多。比如你做自媒体视频创作，从灵感、到脚本、到拍摄计划、再到Broll的AI生成、再到标题封面、再到上传发布 再比如在法律行业、跨境电商、文创用品、利用AI Agent把重复复杂流程自动化，都值得去学习和尝试，现在抖音上面的AI解决方案专家光知识付费都割了一大波了韭菜了，而且韭菜还得喊超级值 2. 磨练“导演思维”，成为AI视频艺术家 AI艺术家的下半场不是画图，而是叙事能力和导演思维 并且随着Sora、VOE3等产品的成熟，谁能用AI稳定产出高质量、有逻辑的视频内容（短剧、品牌片、教学视频、抽象视频）谁就掌握了2026年流量的定价权 就算不是定价权，你也打造了差异化，有差异化就存在视觉Hook，就存在信息差和商业需求，建议大家去看看b站上当时给影视飓风提供AI视频制作的【大羽玩AI】这个博主，看看他那期从头到尾怎么做完这个商单的全流程，你会很惊叹自己的对这个领域的无知 未来AI视频艺术家一定会有自己的一席之地，如果你有编导相关的经验，也许是你一个非常扎实的发展方向 3. “身兼多职”的超级打工人 这个就不说了，我徒弟最有发言权 @MrRyanChi ，再没有开始创业之前，他就靠AI和自己的审美，在多家Web3公司月入过万U了，靠的就是他对各类AI软件的使用，如火纯青，效率惊人，从Vibe Coding到视频制作，都很牛逼 如果你没有原始积累，你想快速成长，理论上你也可以像Ryan这样，身兼多职还可以实现自我成长 4. 从国内走出来，多看看世界，流量+产品永远存在红利 很多人觉得是老生常谈，但是中国目前的供应链依然是最顶的存在，这部分的红利一直都是存在的，因为未来最值钱的依然是流量，有了流量你还愁产品么 中国永远有任何一个你想卖给老外的任何东西的工厂，尤其在全球化地缘政治这么不稳健的情况下，很多国家是没有心思在搞发展的，中国的供应链优势永远给你一个低成本创业的机会，但前提是你得看海外 适合熟悉海外文化或者小众语言能力的兄弟多琢磨多研究 5. 建立身体的硬核管理系统 我已经从83kg减脂到79.8KG，等我减脂到75KG，我会发一次照片，别急 在行情不好的时候，精力是唯一的翻身杠杆 像管理资产一样管理体重、体脂、睡眠和血糖 2026年的竞争，拼到最后全是“续航能力” 我现在依然执行的是碳循环的减脂，感性的兄弟评论，我会继续写我详细的健身、吃、睡眠、精力协调等实操经验帮兄弟们找回状态 建议是在任何一个AI软件中专门建立一个跟踪记录自己的对话，你就把你的身体情况，和每天吃的啥全发给他，你哪怕不训练，你自己知道自己平时吃的问题有多大了，管住嘴你就赢70%了 6. 做“离搞钱更近”的内容或者产品！！！ 拒绝自嗨，拒绝纯情绪输出。每一条内容都要解决一个具体问题，或服务于你的商业闭环 让内容成为你的24小时销售员，而不是无意义的数字垃圾 兄弟们都知道我经常表达【业务】+【流量】=【钱💰】 如果你没有一个明确的赚钱思路，你去搞一些没有价值的流量是没有意义的，这不是以前，说我只要有粉丝，我就可以有广告的时代 这是一个个人IP主导的时代，你哪怕只有500个粉丝，没人每个月给你100块，一年你也有60万的收入 但是你没有业务，你擦边、哪怕全裸，流量百万也没任何意义 我的逻辑依然是我会坚持做深度内容，播客、文章我都会围绕着营销、赚钱去做内容，因为我想和喜欢搞钱的人交朋友，所以我再强调我之前的言论一遍，你写什么内容，意味着你和什么人叫朋友 做离钱近的产品这个就更不说了，别再一款产品上死磕，不赚钱立刻换下一个，现在假大空的平台相比于未来可能的世界大战，一点都不重要了，以前是量产发土狗，现在是利用AI量产发各种产品，你能想到的，别人有付费意愿的，都值得试试，不行绝对不迭代，直接换！ 7. 刻意练习“深度聚焦”“深度阅读”与“反算法”能力 算法在不断剥夺你的专注力，他妈的本来我们币圈从业者大部分是远程办公，就已经很潇洒了，但是人性这东西本来就很脆弱，这些各大手机里面的短视频，就是搞得你每天浑浑噩噩，连一篇文章都读不完，稍微长一点的视频你都看不下去 短视频短剧，这种消遣的东西，一天最多1小时足够了，我每天给自己规定的，只有晚上11:30之后，我才可以刷短视频，平时的时候只要我不小心刷了，我就立刻站起来走几圈（有奇效） 每天给自己留出3小时的“无手机深度工作时间” 还是以前在天使投资公司锻炼出来的，每天读5篇深度复杂的内容，能让自己深度思考的内容，并且强行要表达自己看过之后的观点，这个习惯我受益终生！ 这种能够沉下心坐下来解决复杂问题的能力，在2026年将成为顶级人才的硬通货，“众人皆醉我独醒” 这种都是刻意练习出来的！ 8. 布局“银发经济”：适老化技术与陪伴 这是马斯克之前播客分享过的未来20年最确定的机会，关注“技术适老化” 帮老人用AI管理健康、配置智能家居、处理数字遗产，或是提供AI驱动的高质量情感陪伴 赚有钱、有闲且有需求的人的钱。 哪怕是高端养老院，寻找价格便宜宜居养老的地方捡漏烂尾楼也有机会，不是让你去骗老人钱，做盘子可不行，但是这里面还是机会很多的 9. 维护“高密度、小规模”的私人链接 放弃无效的五百人，千人大群 深耕一个只有10-20人的高质量圈子，成员必须是实干家或者和你高度同频的 在行情波动期，这种基于信任的深度资源交换是最值钱的 好好筛选一下身边的兄弟，和有正事儿的人一起玩，很重要 10. 明确并践行你的“人生价值观” 其实这段是鸡汤来着，但是我和我弟聊了一下之后，其实我觉得还是很有价值的，我之前看张朝阳的播客剪辑切片 （短视频有时候也挺有用，能刺激灵感） 就谈到他的遗憾，他最大的遗憾就是年轻的时候不知道自己想成为什么样的人，也没有自己的价值观 导致自己浪费了很多时间，如果他一开始更加专注一些，也许成就比现在高 我跟我弟弟讲，我其实16岁我就极度渴望赚钱，到了高中，我就开始想办法搞钱，大学读了一年我就休学去搞钱，虽然我经常败的很惨，但是真的离我的目标越来越近，我至少改变了五六线小镇青年的命运，我有我可以支配的时间和钱 我想想看，跟我自己提早看透自己是什么样的人，和我自己的价值观确定的很早，也有很大关系 我知道我的粉丝有很多年轻人，00后，甚至05后，这个世界不存在年龄优势的，你及早开悟知道自己想要什么才是最重要的 共勉！兄弟们 2026继续干！！！！！！

OpenClaw 现在的 skill 生态已经形成规模了，ClawHub 上挂了一万多个 skill，各种链上工具也在陆续接入 @Pan_Ecosystem 开源了 BNB skill，支持 BNB 余额查询和转账，龙虾开盲盒，获得 AI 生成艺术品、铸造 SBT等功能 OpenClaw 把 AI 的执行层打通了，加密协议把 skill 做进去，相当于让 AI Agent 直接上链操作，不再只是查行情 有兴趣的可以先体验，直接把 GitHub 链接丢进对话框就能装： 声明：大使项目更新推广

✨ 议程发布 | 5月30日「从鉴赏到配置：AI时代的艺术资产新逻辑」论坛全日程公开！ 核心议程抢先看： 🏛️ 主题演讲：香港大学经管学院金融学助理教授游杨、中国注册拍卖师郭东杰、上海戏剧学院教授李磊重磅开讲，从大模型、艺术收藏到全球格局进行深度破局。 💬 巅峰圆桌1：ME Group CEO @JessicaMetaEra 携手收藏家唐炬、李可染画院海派花鸟画研究院执行院长颜寅、港大金融学助理教授金敦泓，共同探讨《从审美价值到财富传承：艺术资产配置的新时代》。 💬 巅峰圆桌2：游杨教授主持， @ULTILAND 艺文IP资产数字化平台联合创始人Stark、麦际中国&开索AI创始人陈沐佳、中国文保链（上海）中心主任朱承捷同台，共话《文化资产如何进入现代资产配置体系》。 🤵 主办方：港大经管学院上海中心、Fintech Academy 🤝 联合主办： @MetaEraCN 📺 支持媒体: @OdailyChina @JinseFinance @FINMETA_NEWS @BitpushNewsCN 📅 时间：2026年5月30日 14:00 - 17:00 📍 地点：港大经管学院上海中心｜人民路336号外滩SOHO F座一楼报告厅 🎫 报名：扫描海报二维码或点击链接报名🔗 （审核制） #AI# #RWA# #ArtAsset# #MEGroup# #HKU# #ArtInvestment#

2024年3月18日 🌍资讯快读 1、“有AI的科技∙艺术∙家”三星家电新品发布会举行 2024全系产品重磅升级 2、湖南警方通报“多名男子持棍冲入学校打人”：7名涉案人员全部被抓获

今天写文章配图就已经开始使用@dappOS_com @xBubble_ai 的ai了，感觉蛮不错 说实话，其实哪家ai都有相关的做图模型，但用起来会真的发现，为什么别人的ai做图那么厉害，那么好看，但是我自己的却还是很一般 同样一个任务，有人一句话就能拿到接近成品的结果，但有人要反复改 prompt、换模型、调格式、补背景，花费了大量的时间 这也是我一直以来的困扰，所以迫切地需要一个听我大概描述就能出符合我需求图的ai。 Low-prompt AI 的思路：不是让用户写越来越复杂的 prompt，而是让 AI 自己去理解任务、匹配流程、补齐执行细节。 所以今天也去试了一下xBubble 先看看实例吧，比如我今天写的关于“美股代币化的文章的配图”（图1） 我的指令是：根据我给你的内容，结合我的ip形象，创作出治愈系手绘插画风，并且给了一张示例图 图1上方作品是xbubble的成果：将我个人的ip形象整体是保留，并且美化的，让认识我的人知道这是我。并且提取我内容里提到的公司，把他们的图标也加入到图片里 图1下方作品是image 2 的成果：将我个人的ip形象进行修改，偏向手绘插画的风格，将内容里的关键句子添加于图片中 两张图风格应该是都有人喜欢的，但是对于我个人来说，是更偏向于xBubble的做图，因为更具有艺术性和个人色彩，对于做账号来说是需要的 🌟这其实就是 xBubble 功能里比较关键的一点： 不是只执行单一模型生成，而是尽量把用户的模糊需求转成更完整的任务流程。 模型选择、风格理解、内容提取、结果优化，这些原本需要用户反复调的东西，它会帮你往前推一步。 对于ai的真人感，我也去测试了一下 指令是： 16:9真人摄影封面图，一位年轻亚洲女性坐在夜晚高层窗边，气质聪明冷静，不网红、不油腻。她穿白衬衫和深色西装外套，手拿手机，桌上有笔记本电脑、冰美式、投资笔记和钢笔。窗外城市夜景，室内暖光，窗外冷蓝光，光影高级真实。 图2的上方作品是xBubble： 整体看起来更高级，也更像真实广告片截图。人物没有直视镜头，而是看向窗外，情绪更自然，夜景和台灯的冷暖光也比较舒服。桌面元素少，画面不乱，AI感相对低。 图2的下方作品是gemini： 人物正面对镜头、姿势太标准，桌面道具也有点堆满，像刻意生成出来的“商务女性办公图”。整体没有图一自然，质感也稍弱。但信息更加直白。 两张图其实都符合要求，但是XBubble 这张赢在真实感和审美，Gemini 那张赢在信息更满，但也更假，而我刚好测的也是ai的真人感 所以两个层面去进行测试，其实xBubble的审美和创作都是更胜一筹的，但是这种审美和风格每个人都是不一样的，所以大家可以根据自己的需求去选择适合自己做图风格的ai 在这里，只测试了 @dappOS_com 的Bubble Pilot： 负责理解用户的简短需求，并匹配合适的 SOP 去执行；如果没有现成路径，也会先用通用 Agent 完成任务。 还有 Bubble Engine也同样关键： B负责在后台学习和优化，不断测试不同模型、工具和流程，把更稳定的方案沉淀成新的 SOP。 所以我这次用它做图，感受到的不是“它会画图”这么简单，而是它在理解我的内容、识别我的 IP 形象、判断画面风格、提取文章重点、组织视觉元素这几个环节上，已经不太像单个模型直接出图，更像是有一套任务流程在帮我完成成图。 这也是 xBubble 的核心价值：把模型选择、提示词结构、工具调用、技能编写、结果测试这些原本需要用户自己折腾的部分，尽量交给系统处理。用户只需要把目标说清楚，剩下的由 Pilot 去分发，由 Engine 去学习和优化。 @dappOS_com

OpenSea 这次专访了 The Slopfather，聊 Slonks 如何把 AI 复刻 CryptoPunks 时的 “不完美” 做成艺术、合并销毁机制、$SLOP 代币，以及即将推出的链上街机 Slops。 核心一句：slop 不是瑕疵，而是作品本身。

Sam Altman 说 AI 要像水电一样收费，网上炸了😵 OpenAi 首席执行官 Sam Altman 本周在贝莱德基础设施峰会上表态："我们看到一个未来，智能将像电力和水一样成为公用事业，人们按量向我们购买。" 这番话随即引发大规模批评。 OpenAI 训练模型所用的数据，来自对全网内容的大规模爬取，涵盖书籍、文章、艺术创作、论坛帖子，未经授权，未付版权费。 批评者认为：人类几十年积累的集体创作，被免费抽取、压缩进模型，现在以"公用事业"的名义重新定价，按 token 向原创者收费。 一位被广泛转发的 Reddit 用户写道："他们用我们的生活和创造力喂大了模型，踩遍了版权法，现在要把这些东西以公用事业的形式卖回给我们。" Altman 推介这套定位，将 AI 与电力、水务并列为下一代基础设施投资标的。水电是在建设新的供给能力，而这套模式的"原材料"本来就属于所有人。 把“人类的东西偷走再卖给人类”，本身就是可笑的。 你怎么看？