這對於MCP來說是一個巨大的週。 我總結了本週來自Notion、AgentOps、Github、Notion、Microsoft、MindsDB、Firebase、AWS、Dify等的MCP發布和公告！ 🧵 （稍後保存）

我很榮幸 @lovart_ai 邀請我在 IDEO（世界上最好的設計公司）的活動上發言。 這是創始人在推出他的新 Canvas。 我戴著我的 Vision Pro 來捕捉我的觀點。 我早就知道你可以促使新事物的誕生。 第一個在 iPhone 上的擴增實境應用是 @Yelp 的 Monocle。製作這個的傑克·紐豪斯（Ben Newhouse）將我的博客文章歸功於發明這個功能。他在一個週末作為實習生完成了它。 這不就是促使的同義詞嗎？是的。 今晚我將再次嘗試影響未來。

你是否在使用人工智慧來幫助人們，特別是那些無法像你一樣與世界互動的人？

在人工智慧的世界中，人性化的設計？ 我今晚要發表一個演講，主題是人工智慧將如何改變設計。 艾倫·庫珀（Alan Cooper），@MrAlanCooper，他創建了後來成為 Visual Basic 的東西，我在1990年代花了很多時間與他討論設計和軟體設計的過程（我曾在一本 Visual Basic 程式設計雜誌工作，因此與他相識頗深）。 他撰寫了《About Face: The Essentials of Interaction Design》和《The Inmates Are Running the Asylum》等有影響力的書籍，這些書籍幫助建立了現代 UX 原則。 他討厭原型。為什麼？ 因為其他人會認為它們是真實的，然後在它們實際上無法運作時感到失望。 他建議所有設計師使用鉛筆和筆進行工作，以確保每個人都知道他們處於頭腦風暴階段，這樣可以產生更好的設計。 例如，我腦海中有一種新型相機介面。在這裡，我讓 @lovart_ai 只用一點提示來構建它： 設計是為人類解決問題。這意味著要對人類有深刻的同理心。 人工智慧可以「假裝」做到這一點，有時表現得相當不錯，但它可能會顯得「無靈魂」。 有時設計是關於「隱藏」功能。Snapchat 做得非常好。它增加了一點稅金來弄清楚如何滑動介面進出。但這樣做使得它變得美麗且令人上癮，特別是對於那些想要與父母在 Facebook 和 Twitter 上有非常不同介面的年輕人。 在玩弄 Lovart 時，它在某些方面還不錯，但它經常無法提出一種真正新穎的做法。是的，你可以嘗試提示它，它會嘗試，但它真的無法提出具有深刻同理心的東西，如果你只是想讓它變得獨特（我提示它「變得更奇怪」），它會朝著不好的方向發展。 我曾經採訪過一位著名的建築師，他建造了體育場。他告訴我，他的工作很有趣，因為要提出概念。他告訴我，實習生必須做那些繁瑣的工作，比如弄清楚浴室的門把手該是什麼樣子。 人工智慧可以非常好地完成繁瑣的工作，這就是為什麼 Lovart 在製作小冊子、貼紙、戶外廣告等方面如此出色。 但它也在逐漸進入「有趣的工作」領域。問題是它真的不太理解用戶的目標。看看它設計的相機介面。 它沒有理解相機的目標是捕捉情感、瞬間和美學。它的快門速度按鈕太大，與我腦海中的想法不符。快門速度是攝影師用來模糊場景（使用慢速快門）或清晰捕捉快速移動的主題（如跑步者）的工具。人類設計師可能會比我簡單的提示更好地理解用戶的目標，這是通過要求手動覆蓋來實現的。 好的一點是，使用人工智慧你可以不斷迭代，直到得到可用的東西。 但現在你必須將其推銷給其他人，你又回到了艾倫·庫珀的觀點：要讓其他人提出他們的想法，或接受你的想法，如果你向他們展示看起來真實的介面，他們就會停止思考。 當然，你可以只是提示這一點，這給了我這張圖片。 我將我能找到的所有設計師都添加到這個列表中，如果你有其他人，請告訴我： 哦，還讓 @Grok 為我製作了一個與「假」艾倫·庫珀的訪談，談論設計的未來，正確地闡述了他的思考和我的思考： 你認為設計將如何因人工智慧而改變？ 人工智慧可能是無靈魂的，但它確實很有趣！

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介紹 Moby。 一個超智能的代理套件，可以為任何七位數品牌增加超過 $100,000 的收入。 我知道這是大膽的聲明。 讓我們看看它的實際運作：

我們很高興看到我們的先進機器學習模型和 EMG 硬體——將控制手腕肌肉的神經信號轉換為無縫驅動計算機互動的指令——出現在最新一期的 @Nature。 閱讀故事： 在 @github 上找到有關這項工作和模型的更多詳細信息：

美國的人工智慧社群是時候醒來了，放下「開放不安全」的胡說八道，回歸其根本：開放科學和開源人工智慧，這是由無與倫比的前沿實驗室、大型科技公司、初創企業、大學和非營利組織所驅動的。 如果我們不這樣做，我們將被迫建立在外國基礎上，並因缺乏本地創新和競爭而冒著完全失去人工智慧競賽的風險。 讓我們開始吧！

很少有人進入過數據中心。 19天內獲得230,000個GPU並使其運行，這真是不可思議。 我幫助Zoho的創始人在其數據中心的早期設置了一個機架，花了整個星期六才完成大約20台電腦。 恭喜@elonmusk和完成這項工作的團隊。 我們生活在不可思議的時代。