【独家】Teddy —— 前 Midjourney 程序员的新短信式音乐社交 app

🎵 Midjourney 程序员 Greg Hochmuth 的新作 Teddy 开始内测啦！这款轻松的 App 主打用类似短信的界面来与陌生人分享音乐，你可以直接在聊天框里甩歌曲，也会在无预警的情况下收到来自全球的歌曲分享

📱 Greg一直痴迷音乐发现的新形式，这次把「发现音乐」变成对话游戏，目前还在内测阶段且只支持 Spotify

📲 想尝鲜的乐迷可以前往 Testflight 获取这个内侧权限～

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神经世界——AI生成无需建模的互动虚拟环境

🌳 作者 Ollin Boer Bohan 利用深度神经网络，将现实中的森林转化为可互动的虚拟世界。他通过手机录像记录路径与运动数据，训练AI模型自动生成动态画面，无需传统游戏开发中的场景建模与灯光编程。虽然初期效果较为粗糙，但已能实现基础运行。

🤖 通过增加控制信息、扩展内存、引入多分辨率处理，系统逐步升级。他最终采用了四尺度非对称UNet架构，训练耗时约100个GPU小时，画面流畅度和真实感显著提升。就像用照片记录现实一样，AI 直接学习了物理世界中的光影变化。

🎮 传统游戏开发像手绘油画，需要精细雕琢每一个细节；而神经网络生成的世界更像摄影，以极高效率捕捉现实。未来，构建高拟真虚拟环境或许会像拍摄数码照片一样便捷。作者还提到其他类似的世界模拟项目，并计划在更多场景中测试这一技术路线。

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从基础模型到界面之战 —— Scott Belsky剖析AI产品未来竞争格局

Scott Belsky 是 Adobe 前高级副总裁、现任 A24 合伙人，长期关注创意产业与科技趋势的交汇点 他近期分享了关于生成式AI时代产品创新的几点关键建议：
🔸 如果你在打造基础模型（foundational models），必须快速向上推进（move up the stack），建立更高层次的应用与服务
🔸 必须掌握并利用第一方数据（first-party data）以驱动个性化体验，同时搭建连接器整合第三方数据，但要注意差异化优势不会持久，且在即将到来的“双边数据战争”中变得更加困难
🔸 捕捉社交图谱或职业图谱（social/professional graph），以提升推荐系统和算法的相关性与精准度
🔸 如果你的护城河仅依赖系统提示词（system prompts），优势将很快消失
🔸 上下文窗口（context window）必须持续扩展，因为“个性化效应”正在成为新的“网络效应”，对用户留存与产品自增长（PLG）至关重要
🔸 市场竞争将集中在界面层（interface layer），而最终掌控界面的，是操作系统：消费者端如 iOS、Android、浏览器（未来可能包括 Meta 等新平台），企业端则是各类职能系统（enterprise OSes）

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Aperture —— 对手机注意力的微小重构

📵 在这个信息过载的时代，技术本该帮我们更专注，却常常成为干扰的源头。而设计工作室 Special Projects 提出了一种简洁而诗意的解决方案：只需将手机翻过来，手机盖自然就成了一个「显示刚刚好信息」的窗口。这个概念名叫 Aperture，意为「小孔」

🪟 通过这扇小窗口，你可以继续接收重要信息（短信、来电），也可以用更纯粹的方式拍照、导航或听音乐。它自定义了一个临时的操作系统，只保留你想专注完成的任务，让干扰的内容「够不着你」

👁 Aperture 的理念并不复杂，它借助一个翻盖壳和软件配合，构建了一个微型交互空间。它像是一种数字时代的身体练习法，一个可以随时翻面开启的小仪式，让你在工作、烹饪、或和朋友相处时都更容易保持在场，而不是滑入下一个社交或推送的黑洞

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真正的「代理」，不是软件

📄 在《Agency Is Eating the World》一文中，Replit 的创始工程师、数据科学家 Gian Segato 指出：如今我们口中的 「agent」，大多只是能完成任务的自动化工具，它们仍依赖人类指令、被动执行任务。而真正的 agent，是那些用 AI 构建个人杠杆、主动出手解决问题的人

🧭 这改变了整个游戏规则。AI 工具让实现变得便宜、迅速、几乎默认可得。你不再需要成为专家，才能完成专家级任务。关键不再是「怎么做」，而是「知道要做什么」；不在于手艺，而在于判断。架构胜于实现，意图胜于技能

🏢 这对现有的商业逻辑是一次底层震荡。过去的公司靠流程、分工和层级延续稳定，如今，一人公司开始替代传统组织；高能动性个体正打破岗位边界，在通才与 AI 合力下，实现前所未有的效率密度。这不是个别现象，而是结构性转变

🌱 Agency，正成为一种新的时代信号。不是等机会来，而是自己成为系统中的新变量

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Die With Me —— 5%电量开启的末日临终社交

🪫 「Die With Me」是一款另类聊天 app：只有当手机电量降到 5 % 以下 才能登入。那短短的“断电倒计时”里，你会被拉进一个全球聊天室，与同样濒临关机的陌生人一起“集体告别”

🧑🏽‍🎨 该项目由比利时艺术家 Dries Depoorter 与 David Surprenant 联合阿姆斯特丹纪录片节实验室打造。完整的创作理念可在官方网站查看。

📱 想亲自体验？
🔸 App Store： 下载链接
🔸 Google Play： 下载链接

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访谈 Cursor 创始人 —— 颠覆编程未来的直觉协作革命

🤖 Lenny Newsletter 最新一期播客请到 Cursor AI 的 CEO Michael Truell，聊了聊 AI 如何颠覆传统编程 他提到未来写代码可能不再依赖复杂语法，而是通过更直觉的 AI 协作方式，甚至预测未来几年技术圈会出现「统治级」的 AI 编程工具，市场潜力远超大家想象

🧠 从自动化 CAD 转型做 AI 编程工具，Cursor 团队分享了超速成长的秘诀：比起硬核编码能力，逻辑设计和对产品的「品味」在 AI 时代更关键。他们还自主研发了专属 AI 模型，证明不跟风大厂也能闯出新赛道

🎧 完整访谈已在 YouTube、Spotify 和 Apple Podcasts 上线

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Varient AI —— 基于 Creative Intelligence 的工具正式宣布融资

👀 还记得几个礼拜前我们分享的 Pinterest 页面改造吗？那时候所提到的设计工具 Variant AI 如今他们宣布融资了 590 万美金

📩 目前邀请已陆续发出，去他们官网登记就能等待获取 access

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Dream Park —— AR 奇幻世界

创始人 Aiden Wolf 在 Twitter 上面分享了他们公司 Dream Park 的新作：他们在旧金山的一个公园里安装了进入他们 AR 时间的一个二维码入口。进入后的效果如视频上一样

虽然创始人还未公布太多关于他们产品的信息，但是这个 AR 的场景效果还是很令人期待的

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Figma Draw —— 矢量编辑功能重构（Adobe Illustrator）

✍️ 虽然 Figma 一直是 UI 设计中的主力工具，但它的矢量编辑体验长期以来并不理想。在刚结束的 Figma Config 2025 上，Figma 发布了 Draw 功能以补足这块短板。几个关键更新点：

🔍 图层结构更可视：向量图层常常是无命名状态，整理时容易混乱。新版本在图层树中提供图形预览，便于快速定位路径和组合关系

🧰 工具栏重排：原本藏在属性栏的布尔操作、蒙版等常用绘图工具被放到了主工具栏上，减少跳转，提升连续性

➕ 属性添加逻辑优化：新增属性时不再强制按固定顺序（如必须先加阴影才能加模糊），现在可以直接选择所需效果，避免冗余操作

🖊 描边控制更灵活：描边设置面板支持更快地调整端点、角点、位置等属性，并引入滑动调节器，响应更直观

🔁 Repeats 功能：可以一键生成重复图案，适合快速创建规则图形或背景纹理。适用范围有限，但交互方式比较轻巧

🤔 整体来看，这次更新不是为了拓展复杂功能，而是针对已有绘图场景做了“低干扰、高频率”的体验修复。如果你习惯用 Figma 做 icon、插画或图形操作，这次更新可能会让流程更流畅一些

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Brainwave —— 用语音说 Prompt

🎙 最近发现一个非常顺手的小工具 Brainwave，强烈推荐给喜欢用语音说 prompt 的朋友

🗣 它的主打功能是：可以把录音内容（支持多语种）转成文字，也可以输入一段文本，自动帮你优化成更可读的版本。但对我来说最实用的，是用它来录我给 AI 的 prompt

🤖 现在很多 AI 应用虽然内建了录音功能，但常常会莫名中断或者识别成字幕，导致整段语音没录上。而 Brainwave 就稳很多，识别准确度非常高。我自己测试下来，中文、英文、韩语、日语都可以识别，就算语速快或带点口音也基本没问题

📲 如果你也习惯用语音给 AI 提示，不妨试试看这个工具

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AI 2027 —— 一场未来 AI 社会的推演游戏

🧠 AI 2027 是一个由跨学科研究团队（包含前 OpenAI 研究员）主导的实验性项目，试图回答一个宏大的问题：如果 AGI 在未来几年被实现，社会将走向何方？他们没有给出一个答案，而是以时间线的形式，模拟了一整套社会可能性的推演路径

🔮 整个网站就像进入一本可滑动的未来史。你沿着时间线浏览每月的场景发展，最终可以选择两个不同的延续结局：Slow Down 或 Speed Up。不同的分支描绘了两种完全不同的 AI 社会世界观，也能为你自己的理解打开一些新的角度

📊 网站的数据可视化很棒，不只是辅助阅读，更像是一种“信息感知的设计体验”——帮你理解抽象的社会指标如何牵动整个系统的走向

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隐喻的力量

🐎 Joel Lewenstein（Head of Product Design, Anthropic）在 Config 2025 上分享了隐喻在设计中的作用。他提到，在一个「马」是认知基底的时代，Ford 选择用「马」的语言来推广「车」，比如用马力形容汽车的功率，甚至开发了一个马头模型的专利让车看起来更像马，这样就不会吓到路上其他的马了

车 🚗 —— 马 🐎
信息传输 🛜 —— 高速公路 🛣️
电子邮件 📧 —— 信箱 📪
Dropbox 🫳 —— 箱子 📦

🪄 用旧概念来比喻新东西是帮助大众跨越认知过渡的巧妙手段。对于 AI 而言，人们对它的比喻从 Assistant 到 Copilot 再到 Agent，每一次的变化都隐含着我们对 AI 角色认知和价值期待的转变。而 Joel 提出的下一个比喻是 Creative Partner，他希望 AI 不只是一个「工具人」，它可以懂你、和你协同创造、并与你成长。但我对 AI 的比喻更倾向日语中的相棒（あいぼう）

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The Economy of Friction —— 摩擦的再分配

✍️ 推荐一篇来自金融内容创作者 Kyla Scanlon 的文章，她提出一个有趣视角：在当今经济中，「摩擦」没有消失，而是被重新分配了。她将整个经济划分为三种以不同摩擦逻辑运转的「世界」，这一比喻相当启发性：

💻 数字世界： 几乎没有摩擦，AI 更是消解了一切认知阻力

🌍 物理世界： 充满了「坏摩擦」，来自于老旧的系统

💰 精致世界： 摩擦在这里被「付费消除」或被「艺术化」，人们付费购买「无摩擦」的体验

💥 Kyla 认为这三种世界是相互联通、彼此依赖，构成一个封闭的经济系统。而摩擦并未消失，只是在不同人群和空间之间转移。比起危机，它更是一种信息，揭示了系统的压力点和新的机遇，and that's why the most valuable commodity in the world is friction

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