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超2000人挤爆会场!黄仁勋刚走,苏妈就来抢流量!
黄仁勋刚走,苏妈就来了!
上周,亿万富翁、英伟达CEO黄仁勋到北京,在南锣鼓巷吃炸酱面、喝蜜雪冰城、豆汁,引发全球关注。
这不,黄仁勋前脚刚从北京回硅谷,就在5月19日(今天),AMD掌舵人“苏妈”苏姿丰(Lisa Su)也在北京参加重要会见后,空降上海。
这是AMD 第一次把 AI 开发者大会搬到中国,“没穿皮衣”的苏姿丰开场第一句话是冲着全场喊:
“你们兴奋吗?”
值得一提的是,由于之前AMD官宣了苏姿丰来沪参加这场活动的消息,原本不到1000人的座位,最后现场参会超过2000人。台下站满了人,连过道都挤不动。
甚至在主论坛之前,由于现场的人太多了,很多参会者无法上楼,只能在楼下排队,而工作人员对参会者进行限流和维持秩序。
上午9点35分,苏姿丰现身开发者Demo展区,引发全场关注。
由于现场观众热情高涨,苏姿丰所到之处迅速被围得水泄不通,不少参会者和媒体纷纷举起手机拍摄,并排队上前合影留念。她专门来到展区,听取无问芯穹、零一万物和阶跃星辰等公司相关负责人的产品介绍与演示。
有人笑称,苏妈这次成为了“上海滩”今天最靓的“女王”。
https://mp.weixin.qq.com/s/hQCjU53din4o4Cobt51Lwg
黄仁勋刚走,苏妈就来了!
上周,亿万富翁、英伟达CEO黄仁勋到北京,在南锣鼓巷吃炸酱面、喝蜜雪冰城、豆汁,引发全球关注。
这不,黄仁勋前脚刚从北京回硅谷,就在5月19日(今天),AMD掌舵人“苏妈”苏姿丰(Lisa Su)也在北京参加重要会见后,空降上海。
这是AMD 第一次把 AI 开发者大会搬到中国,“没穿皮衣”的苏姿丰开场第一句话是冲着全场喊:
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值得一提的是,由于之前AMD官宣了苏姿丰来沪参加这场活动的消息,原本不到1000人的座位,最后现场参会超过2000人。台下站满了人,连过道都挤不动。
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上午9点35分,苏姿丰现身开发者Demo展区,引发全场关注。
由于现场观众热情高涨,苏姿丰所到之处迅速被围得水泄不通,不少参会者和媒体纷纷举起手机拍摄,并排队上前合影留念。她专门来到展区,听取无问芯穹、零一万物和阶跃星辰等公司相关负责人的产品介绍与演示。
有人笑称,苏妈这次成为了“上海滩”今天最靓的“女王”。
https://mp.weixin.qq.com/s/hQCjU53din4o4Cobt51Lwg
All Agentic Architectures:一个 AI agent 设计教学项目。
地址:github.com/FareedKhan-dev/all-agentic-architectures
欢迎来到一套全面、动手实践型的现代 AI agent 设计大师课。本仓库包含 17+ 种前沿 agentic 架构的详细实现,基于 LangChain 和 LangGraph 构建。它被设计成一本持续更新的实践教材,用来连接理论概念与可实际运行、接近生产可用的代码。
项目旨在为开发者、研究人员和 AI 爱好者提供一条结构化、实践性强、教育价值高的学习路径,帮助他们掌握构建智能系统的方法。
该项目用 Jupyter Notebook 形式实现了 17+ 种 agentic architecture。
它主要基于 LangChain + LangGraph,每个 notebook 对应一种架构模式。
前 4 个 notebook 是单 agent 基础能力,比如反思、工具调用、ReAct 和规划;中间部分讲多 agent 协作;后面覆盖高级记忆与推理;再往后是可靠性与安全相关模式;最后涉及学习与适应。
地址:github.com/FareedKhan-dev/all-agentic-architectures
欢迎来到一套全面、动手实践型的现代 AI agent 设计大师课。本仓库包含 17+ 种前沿 agentic 架构的详细实现,基于 LangChain 和 LangGraph 构建。它被设计成一本持续更新的实践教材,用来连接理论概念与可实际运行、接近生产可用的代码。
项目旨在为开发者、研究人员和 AI 爱好者提供一条结构化、实践性强、教育价值高的学习路径,帮助他们掌握构建智能系统的方法。
该项目用 Jupyter Notebook 形式实现了 17+ 种 agentic architecture。
它主要基于 LangChain + LangGraph,每个 notebook 对应一种架构模式。
前 4 个 notebook 是单 agent 基础能力,比如反思、工具调用、ReAct 和规划;中间部分讲多 agent 协作;后面覆盖高级记忆与推理;再往后是可靠性与安全相关模式;最后涉及学习与适应。
最近几天GitHub爆火的几个仓库:
https://ludusdex.com/weekly/2026-05-19/x-demand-radar/
有套利价值的 3 个方向:
1. CLI-Anything
Agent-Native 中间件赛道。建「CLI-to-Agent 工具目录」+ SEO「make CLI tool AI agent」→ 71 天老项目但日均 1K 星,长尾流量巨大。
2. Claude for Financial Services → claudefinance.ai
Anthropic 官方推金融 AI Agent 垂直场景。
建教程站 + 金融分析模板 → 金融从业者社群导流。85 天项目,3.5K forks 说明生态在快速扩展。
3. OpenHuman → openhuman.cn
个人私有 AI 助手,日均 3,991 星。
中国市场需求旺但中文教程稀缺。写「OpenHuman vs OpenClaw vs Hermes Agent」对比 + Docker 一键部署脚本 → SEO 收割。https://ludusdex.com/weekly/2026-05-19/x-demand-radar/
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有套利价值的 3 个方向:
1. CLI-Anything
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小白想发布你的 Vibe Coding 作品只需要以下三步:
1. 下载一个 Codex App,充值 20 刀,打开 Browser 和 Computer use
2. 注册一个 Cloudflare 账号
3. 告诉 Codex App,使用 Cloudflare 部署你的网站,接下来你只需要全程配合
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最近群里很多人登 codex 一直被卡海外手机号验证。
其实不用到处找接码平台,有个很野但好用的方法。
直接去 ChatGPT 网页版 → 设置 → 安全,绑定 Google Authenticator 开 2FA。
开完之后,再登 codex,基本就不怎么弹手机号验证了。
很多人不知道,其实验证码优先级会被 2FA 覆盖一部分。
一个设置解决问题。
其实不用到处找接码平台,有个很野但好用的方法。
直接去 ChatGPT 网页版 → 设置 → 安全,绑定 Google Authenticator 开 2FA。
开完之后,再登 codex,基本就不怎么弹手机号验证了。
很多人不知道,其实验证码优先级会被 2FA 覆盖一部分。
一个设置解决问题。
我不推荐小朋友从小就学计算机:
1. 真心喜欢计算机的 1 年内就可以折腾出很高的水平
2. 从我 10 多年的开源社区经验看,我们和国外顶级开源项目作者的差距,不是计算机编程能力,而是想象力。国外的开源作者,会为了实现一个喜欢的功能,会研究大量的开源库,在大多数人都在纠结不可能实现的时候,他把所有开源库串联在一起实现,这条独特的开源库组合就是想象力
3. 想象力的来源不是计算机,是数学基础扎实、逻辑分析能力强、热爱生活、艺术熏陶、专注冥想,生活中爱好比较多的人,想象力越丰富
4. 一味的死磕计算机,最后只会变成刷机器,变成视野狭隘只会和别人比较的人,因为他们不明白,世界上其他人也和他一样聪明。真正的竞争是做自己,而不是别人做出来的东西,自己也要做一遍,证明自己能
互联网充电|优质资源
优质内容|内幕消息
1. 真心喜欢计算机的 1 年内就可以折腾出很高的水平
2. 从我 10 多年的开源社区经验看,我们和国外顶级开源项目作者的差距,不是计算机编程能力,而是想象力。国外的开源作者,会为了实现一个喜欢的功能,会研究大量的开源库,在大多数人都在纠结不可能实现的时候,他把所有开源库串联在一起实现,这条独特的开源库组合就是想象力
3. 想象力的来源不是计算机,是数学基础扎实、逻辑分析能力强、热爱生活、艺术熏陶、专注冥想,生活中爱好比较多的人,想象力越丰富
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#出海运营秘籍👉@yunying23
我发现,旧瓶装新酒这个方法在ai课程研发上尤为有用。
为了写咱们公司新的ai课程大纲,今天去扒了不同平台几年前的ai课程大纲,感觉很多内容完全值得用现在热门的ai工具重新再做一遍
工具一直在变,但人的需求始终不变
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工具一直在变,但人的需求始终不变
经过一段时间的迭代,FastClaw 越来越好用了👍
FastClaw 定位是 Agent 工厂(制造+分发),支持多租户、多 Agent,云原生友好
几个主要使用场景👇
1. 个人助理。跟 OpenClaw 一样的用法,一行命令本地安装,隐私友好。(toc)
2. 云端创作。在 FastClaw Cloud 创建你自己的 Agent,定制 soul 和 skills,多渠道接入自己用,也能分享给他人使用。(to builder)
3. 团队版 Agent。可在企业内网私有化部署,挂载内部 skills,接入飞书,多 Agent 协作。(tob)
4. Agent Infra。作为 Agent Runtime,结合 ShipAny 快速创建 Agent SaaS,一小时上线一个垂类 Agent 产品。(to developer)
------
在 FastClaw 中,Agent 是一等公民,每个 Agent 可配置models、soul、skills
四层实体关系:admin -> builder -> agent -> chatter
每个实体有独立的配置,每个 agent-chatter 组合有独立的记忆,通过 fallback 继承链加载实体的 models、soul、skills 配置
(架构设计太技术向了,找机会展开讲😂)
一句话总结:功能体验尚不完美,架构设计无可挑剔✌️
------
最近收集了一些用户反馈,对 FastClaw 越来越有信心了。
欢迎试用,期待反馈😍
https://fastclaw.ai
FastClaw 定位是 Agent 工厂(制造+分发),支持多租户、多 Agent,云原生友好
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