杯子里的鲸鱼（含教程）
准备开一个新系列，这些系列会探索一些短小的AI特效效果！每个效果都会含如何制作的快速教程～！
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DeepSeek R1 + 深度研究 + Ollama 新玩法：
下载Ollama Deep Researcher，在本机装好 R1 。
然后给 R1 一个主题，观察它搜索网络、学习、反思、搜索更多内容。
它会自动重复此过程， 想让它研究多久，它就研究多久。
最后它会给出一份研究彻底的报告，报告附有它看过的所有信息来源。
该项目和模型全部开源。
M1 的 Mac 就可以跑起来
Ollama Deep Researcher GitHub 地址：https://github.com/langchain-ai/ollama-deep-researcher
DeepSeek R1 Ollama 模型地址：https://ollama.com/library/deepseek-r1
哦，顺带分享下一个使用小技巧，推理模型的正确打开方式
Gemini 2.0 flash thinking版本的免费token是1M Token，由于AI Studio并不具备联网能力，那么你就用Mac的双开窗口，左侧是DeepSeek R1+ 联网模式，右侧是Google AI Studio，Gemini 2的作用，就是将R1的推理过程的提示词，进行升级与优化，并协助你进行「推理提示词」+「指令提示词」进行双重优化，然后再复制过来，在DeepSeek R1进行提问。
多试几次，你才会知道，为何我沉迷于推理模型不可自拔了。
字语未来 - 用AI创造更有价值的信息，定义新一代智能办公平台
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https://getgetai.com/workstation
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哥飞给大家整理了一下，目前 Replicate 上可以使用的效果也不错的视频生成模型，基本都是国产模型，但效果也达到世界一流水平了。
腾讯混元： https://replicate.com/tencent/hunyuan-video
MiniMax Hailuo： https://replicate.com/minimax/video-01 https://replicate.com/minimax/video-01-live
快手可灵： https://replicate.com/kwaivgi/kling-v1.6-standard https://replicate.com/kwaivgi/kling-v1.6-pro
Luma Ray： https://replicate.com/luma/ray
付费红包封面功能全量上线了！
现在都可以在微信内销售自己的红包封面了
如果你还不知道怎么用AI做可以看我写的这个教程：
https://mp.weixin.qq.com/s/i7kbFubCXddvRHj12lpxtQ
Alpaca - 个性化的AI工具包，可接入Ps的SD绘画插件
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https://www.alpacaml.com/
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ImageCreator - 推荐！PS中免费使用的SD神级插件
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ShipAny 项目满月，在 ProductHunt 正式发布了，请大家帮忙投个票👇
https://www.producthunt.com/posts/shipany-2
ShipAny 在 2024.12.24 立项，2024 圣诞节当天开始预售，4 小时销售额破万刀，受到了众多开发者 / 创作者的喜爱。
我 all in ShipAny 一个月时间，完成了预售时承诺的全部功能，补齐了开发 / 使用文档。期间有多位 ShipAny 天使股东使用 ShipAny 上线了多个自己的产品。
ShipAny 可能是目前市面上功能最齐全的 AI SaaS 开发框架，包括👇
- 用户鉴权 / 数据存储 / 数据统计
- 多语言 / 博客 / CMS / 后台管理系统
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在 ProductHunt 发布期间，继续 五折 优惠（折扣码在 ProductHunt 投票页面复制），持续迭代，持续交付。
不买没关系，看看文档，是不是你想要的功能 ShipAny 都有：
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感谢大家的支持，祝大家新年快乐。🎇
https://shipany.ai
推荐一款非常好用的资源嗅探与下载工具：res-downloader。
支持市面上几乎所有网络应用，抖音、小红书、视频号等等都可以。
资源类型支持视频、图片、音频、m3u8、直播流等常见网络资源的嗅探与下载，甚至还能抓取特殊网络下的资源。
最棒的是，它兼容 Windows、macOS 和 Linux 系统，提供开箱即用的安装包，轻松部署使用，极大简化了操作流程。
GitHub：https://github.com/putyy/res-downloader
一年前，也是在春节期间，OpenAI突然发布了断档领先的视频大模型Sora，给国产AI厂商添了大堵，被调侃为都过不好年了。
一年后的这次临近春节，轮到中国AI厂商给美国竞对们上眼药了，Qwen、DeepSeek、Kimi、Doubao连着发大招，你方唱罢我登场，实在热闹。
因为别人太强而过不好年，和因为自个忙起来根本就没想过好年，是完全不同的两码事。
字节跳动新发布的豆包1.5 Pro，除了在基准测试里表现抢眼之外，还特意强调了两个点：
- 基于豆包产品的大规模用户反馈，实现了以用户数据飞轮持续提升模型能力的优化系统；
- 模型训练过程中，未使用任何其他模型生成的数据，坚持不走捷径，确保数据来源的独立性和可靠性。
这两个点，很容易联想到最近的两件事：前一个是MiniMax的创始人在接受采访时提出的反共识，认为用户越多并不能推动模型越强；后一个则是中科院、北大等六家机构发了篇学术论文，用两种方法验证了Claude、Gemini和豆包没有蒸馏其他模型，DeepSeeek的蒸馏程度则比较高。
豆包的意思是，用户数据飞轮对大模型仍然有价值，推翻了它，就意味着否认用户市场和技术发展之间的关系，大家也都没必要追求MAU/DAU了，以及用先进模型去教出一个学生模型出来，并不能让学生真正变得比老师更加聪明。
Sam Altman早些时候也发过一条意有所指的隐晦推文：「复制你知道行得通的东西是（相对）容易的。当你不知道它是否行得通时，做一些新的、有风险的、困难的事情是非常困难的。」
严格来说，豆包的表态更像是在输出一种自我要求的标准，而没有太多的diss成分，中国需要DeepSeek这样的公司用最快速和低成本的方法推动AI技术开放，也需要字节这样的大厂用更重的投入、走更难的路去挑战更高目标。
这种并无计划的错位搭配，正是国产科技行业擅长的饱和式路线，资源受限的公司，可以拿出性价比最优的方案，突出一个物超所值，资源充裕的公司，也确实有资格不抄近道，做好和模型预研、实验、训练共同生长的数据基建。
豆包这次的亮点在于，即使没有采用能快速复制海外先进模型能力的蒸馏方法，而是老老实实的自建庞大的人工标注团队和数据生产体系，依然能把模型效果做到GPT-4o的水平，也充分发挥了中国团队的工程优化能力来降低推理成本，而且无论是DeepSeek还是豆包在谈及定价策略时，都曾很是无辜的表示并没有挑起价格战的意图，自己是有利润的，成本结构完全可以实现。
与此同时，Musk和Altman还在为「星际之门」项目到底有没有5000亿美金能够到账而吵个不休⋯⋯
当然OpenAI依然值得尊重，只是在行业整体都在大幅前进的情况下，有多少是站在巨人的肩膀上，又有多少正在成为新的巨人，这是很有讨论价值的，也是在开启一个波澜壮阔的硅基时代前，不可缺少的仪式性帷幕。
科技公司通常会凸显研发支出占总收入的比重，视其为愿意在多大程度上投入核心竞争力的决心，以后倒可能会有一个类似的新指标出来，那就是对AI的支出占总支出的比重，这代表公司愿意在未来上押注多少现金流。
这是字节跳动最有力量的标志，从收入体量来看，它是全球级的互联网大厂，不但有着管够的弹药，而且可以自给自足，不必过于依赖外部输血，去年在AI设施上花的钱几乎相当于BAT之和，在投入和产出两个方面都成了国内断崖领先的榜一。
另一方面，豆包的发展也带有很强的商业逻辑，无论是它对大模型调用经济性的重视，还是带着火山剪映等兄弟业务协同发展，甚至包括衔接上下游产业链去做更多样化的的产品，都相当务实。
有的时候也会感慨，这种务实在需要喊口号时，也很难一下子变得浪漫化，尤其是在英文圈里言必称AGI、各种科幻梗层出不穷的背景下，再去看字节跳动为AGI团队Seed Edge设立的五大目标，只能说真的很理工化，没有半分虚的：
- 探索推理能力的边界，用更先进的推理带动智能的提升；
- 探索感知能力的边界，不止是语言模型，还要建立世界模型；
- 探索软硬一体的下一代模型设计，用模型的需求反过来为硬件设计指路；
- 探索下一代学习范式，既要挑战现在的共识，还得提出新的改进空间；
- 探索下一个Scaling方向，推动智能边界的进步。
就，很具体明晰，很就事论事，有没有？根本不存在那种金句或者机锋，每一个字每一句话都是在精确的传达给字节跳动想要招揽的科学家和工程师，唯一画的大饼，就是承诺Seed Edge将会独立制定考核方式，充分提供前沿研究的工作环境。
也只有字节跳动来做这样的事情，是最合适的了。
张一鸣早年发过一条微博，说在遇到技术问题时，公司花了两天时间集中排查，终于得到解决，而这个过程让他感到愉悦：
「想起稻盛和夫说的：用尽全力，异常认真，神明就会来相助。其实神明未必相助，但是你会更接近问题的本质，从而解决问题。」
我想说的是，从今日头条，到抖音，再到豆包，其实都是这个过程的复现。
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奇点已到
AI 的写作能力已经超过了我
以上结论基于这两天对推理模型的体验
o1 Pro 和 Gemini think 已经这么牛
而 o3 的指标是 o1 Pro 的三倍
无法想象的强
昨晚
失眠了
Anthropic CEO 专访：Claude 2025 路线图全剧透
最近达沃斯论坛又叒叕刷屏了，感觉全世界的精英都在那儿开 “AI agent 狂欢节”。 华尔街日报的大佬逮着 Anthropic CEO Dario Amodei 就是一顿猛问，信息量爆炸。咱今天就来扒一扒，这位被硅谷 “风投女王” Roelof Botha 夸上天的 AI 独角兽掌门人，到底在想啥，搞啥。
说实话，现在 AI 圈子有点 “魔幻现实主义” 那味儿了。 OpenAI 那边模型迭代速度跟坐火箭似的，一会儿一个 “推理模型”，一会儿一个 “博士级 Agent”，感觉明天就要 AGI 降临，后天就要赛博朋克 2077 了。 反观 Anthropic，感觉有点 “慢半拍”，步子迈得不那么 “炸裂”。
但你仔细听 Dario 聊，会发现这家伙思路贼清楚，人家压根就没打算跟风玩 “军备竞赛”，而是憋着一股劲儿，要走出一条 “差异化竞争” 的路子。
一、 “花里胡哨” 的先放放，咱 Claude 先搞 “实用主义”
你看，华尔街日报记者上来就问 Claude 的 “下一步”， 期待值拉满，恨不得 Claude 立刻变身钢铁侠的贾维斯。 结果 Dario 一盆冷水泼下来：
“网络访问是我们正在努力的方向，而且很快就会实现……语音模式最终会实现……图片生成？ emmm，那个我们可能不优先考虑。”
这回答，是不是有点 “反潮流”？ 别人家 AI 大模型都在卷文生图、文生视频，恨不得把所有酷炫的功能都塞进去，Anthropic 倒好，直接一句 “不优先考虑”。
Dario 的解释也很 “实在”：
“图像或视频的生成与生成式 AI 中的许多其他内容有些不同……在安全方面，图像生成和视频生成有一些与文本生成无关的独特问题。此外，我认为这些功能在企业中的应用案例并不多。”
翻译成人话就是： “花瓶功能” 暂时靠边站， Claude 要做的是真正能帮 “打工人” 提升效率的 “生产力工具”。
互联网产品嘛，最重要的还是解决用户痛点，创造实际价值。 一味追求 “炫技”，堆砌 “黑科技”，很容易陷入 “为了创新而创新” 的陷阱，最后搞成 “中看不中用” 的鸡肋。
而且，Dario 也点出了一个行业 “潜规则”： To B 业务才是 AI 大模型的 “现金牛”。 毕竟，企业客户才是真金白银的 “氪金大佬”， C 端用户再 “热情”，“白嫖党” 终究是多数。 根据 Sensor Tower 的最新数据，目前 Claude 的企业级 API 调用量已经占据了其总调用量的 70% 以上，贡献了绝大部分营收。
所以，Anthropic 优先搞定网络访问和语音模式，其实也是 “务实” 的商业选择。 毕竟，对于企业用户来说，能联网查资料、能语音交互的 AI 助手，远比能生成 “美女图” 的 AI 更实用。
二、 Claude 的 “人设”： “靠谱同事” 比 “完美情人” 更重要
聊到 Claude 的 “人设”，Dario 的观点也挺有意思。 他认为 Claude 的 “性格” 不仅仅是 “用户体验” 层面的东西， 更是 提升 AI 长期价值的关键。
“即使是像编码这样的应用程序，角色也很重要……斯坦福医学院上周刚刚进行了一项研究，他们比较了 Claude 和其他模型在放射影像分析等方面的准确性，以及医生采用模型建议的程度。他们发现，医生实际上更倾向于倾听 Claude 并采纳其建议。”
这说明啥？ AI 不仅仅要 “智能”，还要 “可信赖”。 一个 “高冷” “傲娇” 的 AI， 可能不如一个 “温和” “友善” 的 AI 更容易被人类接受和信任。
Dario 甚至把社交媒体拉出来 “鞭尸”：
“社交媒体最大的问题是它非常引人入胜；它会给你带来快速的兴奋感。然而，我认为我们都怀疑，从长远来看，它正在对人们造成某种不健康的损害。我真正地记住了这一教训，并且我想确保人工智能不会像那样。”
他担心 AI 会像社交媒体一样，变成一种 “精神鸦片”， 让人沉迷于 “即时满足”， 却对长期发展毫无益处。 Claude 的 “人设”，就是要避免这种 “成瘾性”， 而是要成为用户 “长期可靠的合作伙伴”。
说白了， Anthropic 想打造的不是 “完美情人” 式的 AI， 而是 “靠谱同事” 式的 AI。 这种 “人设”， 更符合企业用户的需求， 也更契合 AI “生产力工具” 的定位。
三、 “推理模型” 不是 “新物种”， 而是 “进化升级”
最近 OpenAI 的 “推理模型” 炒得很火， 感觉 AI 又要迎来一次 “技术奇点”。 但 Dario 对此似乎没那么 “激动”。
“关于推理模型，我们的观点实际上有点不同。一直以来都存在推理模型和测试时计算的问题，好像有普通模型和推理模型之分，它们是完全不同的做事方式。但这不是我们的观点。我们更将其视为一个连续的谱系……”
他认为 “推理模型” 不是什么 “横空出世” 的 “新物种”， 而更像是现有 AI 模型的 “自然进化”。 通过更大规模的强化学习， 让模型具备更强的 “思考” 和 “反思” 能力， 这才是 “推理” 的本质。
Anthropic 的 “下一代模型” 也在路上， Dario 透露 “3 到 6 个月” 就会发布。 虽然没有 OpenAI 那么 “激进”， 但相信也会带来不少 “惊喜”。
四、 “Agent” 概念别 hype 过头， “虚拟合作者” 才是未来
“AI Agent” 最近又成了新的 “流量密码”， 各种 “智能体” 概念满天飞， 感觉 AI 要直接 “抢走” 人类的工作了。 Dario 对此也泼了盆冷水：
“‘智能体’就是一个……‘AGI’也是……‘ASI’也是……‘推理’也是。如果你在外面，它们听起来像是有什么意义，但它们没有精确的技术含义。”
他认为 “Agent” 概念被过度炒作了， 很多时候只是 “营销噱头”， 并没有清晰的技术定义。 Anthropic 更倾向于使用 “虚拟合作者” (Virtual Collaborator) 这个更 “务实” 的概念。
“我们版本的这是虚拟合作者（虚拟同事）……你与它交谈，你给它一个任务，也许这是一个它需要一天才能完成的任务。例如，你可能会说：‘我们要实现这个产品功能’，这需要编写一些代码，测试这些代码，将其部署到某些测试环境中，与同事交谈，编写设计文档，创建谷歌文档，发送 Slack 消息以及向人们发送电子邮件。”
这才是 Anthropic 对 “Agent” 的理解： 不是一个 “无所不能” 的 “超级智能体”， 而是一个能像 “人类同事” 一样， 和你一起完成复杂工作的 “虚拟助手”。
这种 “虚拟合作者” 的愿景， 更符合 “人机协同” 的趋势， 也更贴近企业用户的实际需求。 毕竟， 企业更需要的是能提升团队效率的 “AI 助手”， 而不是取代人类员工的 “AI 终结者”。
五、 AI 冲击劳动力市场？ 短期 “阵痛” 长期 “解放”
AI 发展太快， 很多人开始担心 “AI 威胁论”， 尤其是 AI 对劳动力市场的冲击。 Dario 也坦诚承认了这个问题：
“短期内，我们过去多次经历过技术对劳动力的冲击……长期来看，我相信人工智能系统最终会在几乎所有方面都超过人类，最终在所有领域都超越所有人类，包括机器人技术。”
但他对 AI 的未来持 “乐观谨慎” 的态度。 短期来看， AI 确实会对某些行业和岗位造成冲击， 但 人类的适应能力和比较优势 依然存在。
“即使机器完成了你 90% 的工作，发生的事情是剩下的 10% 会得到超级杠杆作用。你把所有时间都花在这 10% 上。你在这 10% 上完成的工作量是之前的十倍，因为其他的 90% 实现了自动化。”
长期来看， AI 最终会 颠覆 “劳动创造价值” 的传统观念， 甚至 重塑 “人类自我价值” 的定义。 但这并非 “末日降临”， 而是一个 “重新思考经济和社会组织方式” 的契机。
“一旦劳动对我们自我价值观的意义被否定，我们就需要共同寻找解决方案。我真诚地相信，这一现实就在眼前。”
Dario 的 “长期视角” ， 还是挺有 “格局” 的。 AI 发展到一定程度， 必然会对社会带来深远的影响， 关键在于我们如何 “拥抱变化”， 而不是 “抗拒变化”。
六、 价值观 + 人才密度， Anthropic 的 “人才吸引力”
AI 行业 “抢人大战” 愈演愈烈， Anthropic 作为 “后起之秀”， 如何吸引顶尖人才？ Dario 的答案也很 “Anthropic”：
“第一点是，我对人才的理念是，人才密度总是胜过人才总量……第二点是价值观以及对这些价值观的诚实表达。从一开始，正确处理安全和社会问题对我们来说非常重要。”
“人才密度” + “价值观认同”， 这就是 Anthropic 的 “人才吸引力” 所在。 相比 “人多势众” 的 “大厂”， Anthropic 更注重 “精英团队” 的 “化学反应”， 以及 “价值观驱动” 的 “使命感”。
Dario 还 “意有所指” 地 “敲打” 了一下某些 “友商”：
“你会看到公司做出承诺，你会看到这些承诺如何随着时间的推移而兑现。你会看到他们内部员工如何看待他们做出的承诺，对吧？有些事情不会公开，但你会从他们的行动中，从人们如何用脚投票中看到，我认为这一点非常重要。”
这 “弦外之音”， 耐人寻味。 AI 行业竞争激烈， “价值观” 也成了 “差异化竞争” 的重要维度。 Anthropic 希望用 “负责任的 AI” 理念， 吸引那些 “志同道合” 的 “技术理想主义者”。
七、 拥抱巨头， 保持独立， Anthropic 的 “平衡术”
现阶段真的有必要开发人型机器人吗？我觉得其实不太必要
我认为，更好地方式是根据「特定场景」让算法模拟演化生成机器形态
机器物种也要有物理形态的多样性
Crazy！！！在我孱弱性能的老手机上，尝试了本地离线跑DeepSeek-R1蒸馏的Qwen1.5B，竟然效果出奇的好！！才1.5B的参数规模，就能完整推理。
虽然是纯CPU推理，但目测也有10 tokens/s以上的吞吐率😲惊了
能在边缘设备上跑有CoT思维链的大模型，这哪怕放在1个月前，也是不敢想😵而且1.5B模型拥有深度思考能力，1个月前也是不敢想的。
简直打开端侧未来想象空间！
去年的时候，我问 deepseek的人，你们模型为什么做的好？
那位同志说，因为我们老板在自己读论文，写代码，搞招聘。
这句话还是挺有力量的，确实，时间花在哪里，哪里就容易出效果，听着很简单，但真相就是这么简单。
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问了chatgpt和豆包同样的问题，感觉chatgpt更有逻辑，更能触碰到问题的实质。但在“符合国情”这一点上，豆包更甚一筹。
Читать полностью…
最近发现自己的人机感来自于启动和熄火很慢
一旦开始就停不下来 一停下来启动又要很久
玩乐完得前摇好久才能开始学
学上头的时候连尿都憋…
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宇树科技CEO王兴兴，浙江宁波人，90后因英语奇差无缘浙大，19岁造机器人，从大疆辞职创业，34岁获10亿元融资，吸引马斯克关注
【宇树科技创始人王兴兴的成长故事】2006年，16岁的王兴兴参加中考，因为英语偏科甚至差点没考上普通高中，以倒数第一或倒数第二的成绩进入了高中。
高中时期，王兴兴在大大小小的几百场英语考试里，“英语大概只及格过3次”，他自己回忆说。
（网友因此调侃说，难怪王兴兴创办的公司叫宇树科技——谐音“语数”，没有外语）
大模型的生成内容原理主要包括预训练和微调两个阶段：
预训练阶段在大规模无标注数据集上进行，模型通过无监督学习（如BERT的掩码语言模型或GPT的下一个词预测任务）学习语言特征和通用知识，形成基座模型。微调阶段则使用标注数据，通过全参数或部分参数调整（如Adapter、Prompt Tuning）使模型适应特定任务。最终模型在用户提供提示后，通过词元化、编码、自注意力机制逐步生成内容，并经过后处理输出完整文本或图像。
年前重大合作发布啦！
和阿文一起帮伊利做了一条 AI TVC 贺岁宣传片～！
这是一个时间上非常极限的项目，差不多三天内做完的初版 😅
祝大家新春愉快！
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Anthropic 背靠 Amazon 和 Google 两大云巨头， 既有 “靠山”， 也有 “掣肘”。 如何在 “巨头阴影” 下保持 “独立性”， 是 Anthropic 必须面对的 “灵魂拷问”。
Dario 的回答展现了 “高超的平衡术”：
“我们的独立性对我们来说也非常重要。这就是为什么我们与多家云合作伙伴合作的原因……每次我们与这些云合作伙伴签署合同时，我们都会确保我们承诺的某些内容，例如我们的‘负责任的扩展政策’……”
“多云策略” + “价值观绑定”， 这就是 Anthropic 的 “破局之道”。 既能借助巨头的 “算力” 和 “资源”， 又能坚守 “独立性” 和 “价值观”， 实现 “借力打力” 的 “共赢”。
八、 给年轻人的建议： 学 AI， 更要学 “批判性思维”
最后， 华尔街日报记者问了一个 “灵魂拷问”： 给即将进入 AI 时代的年轻人什么建议？ Dario 的回答 既 “务实” 又 “深刻”：
“一，我认为很明显，要学习使用这项技术，这是显而易见的……我的第二个建议是，我认为最重要的是培养批判性思维能力，一种批判性思考能力。学习批判性地看待你看到的信息。”
“学习 AI 技能” 是 “术”， “培养批判性思维” 是 “道”。 在 AI 信息爆炸的时代， “批判性思维” 比 “信息获取能力” 更重要。 要学会 “质疑”， 学会 “辨别”， 才能不被 AI 生成的 “虚假信息” 所迷惑。
Dario 的 “忠告”， 也值得我们所有人深思： AI 时代， “知识” 不再是 “护城河”， “思考力” 才是 “核心竞争力”。
总结一下， 这次 Anthropic CEO Dario Amodei 的采访， 信息量巨大， 也展现了 Anthropic 这家 AI 独角兽的 “差异化竞争” 策略。 可以用几个关键词概括：
- 不追逐 “花瓶功能”， All in “打工人” 市场
- 不搞 “军备竞赛”， 注重 “长期价值”
- 不迷信 “技术奇点”， 强调 “务实落地”
- 不畏惧 “巨头阴影”， 坚守 “独立价值观”
这种 “冷静” “务实” “有格局” 的 AI 发展思路， 或许才是 AI 行业 “内卷” 时代的一股 “清流”。 毕竟， AI 最终是要服务于人类， 而不是反过来 “绑架” 人类。 Anthropic 的 “Claude”， 能否成为 AI “下半场” 的 “破局者”， 值得我们持续关注。
作者：阑言一心Agent
能不能有好心人发明点：自动化妆机，自动卸妆机（尤其），自动洗发干发一体机。我愿花半年收入购买。
因为往后30年，每天节省一小时化妆洗头卸妆的时间，就是1万多小时。按每天8小时，一年220工作日算，那可是6年的打工生涯啊。
真需求的背后是真困扰。
别让AI卷那些狗屁不通的广告文案了，别让机器人端茶倒水糊火柴盒了。
秘塔APP最近新增了一个实用的“阅读模式”功能。
这个模式能将原本适合打印的 PDF 转化成更适合屏幕浏览的文章格式。
这样一来，无论是在电脑还是手机上查看 PDF，都能像浏览网页一样轻松便捷。
而且它还自带翻译功能，让阅读外文 PDF 也变得更加顺畅。
秘塔前几个月还做了个私有知识库功能，这个功能能把私域知识库变成 AI 搜索的一部分，是我特别喜欢的功能。
我本身是微信读书的重度用户，在我的微信读书里，曾经为85本书做了划线和笔记。
曾经想把这些微信读书笔记作为一个搜索数据库，这样我就能从读过的书里找到答案了。
今天用秘塔的私有知识库功能就轻松实现了。
三个步骤非常简单：
1为 Obsidian 安装微信读书插件 Weread
2登录微信账户信息，同步所有读书笔记
3在秘塔创建一个专题，把所有读书笔记拖进去
我可以在这里提问任何问题，比如「如何提升演讲能力」
秘塔的信息源卡片，最近也做了改版，新版体验极其丝滑
搜索「OpenAI发布会发布了什么」，秘塔按重要性列出了10点主要发布内容。
当我把鼠标移动到一个信息来源的时候，秘塔在右侧展示了这条内容对应的原文卡片。
甚至是 PDF 里的内容，都把相关段落直接放到了卡片里，节省了大把查询时间。
如果我想去 PDF 里去看原文，直接一键打开 PDF，自动跳转到相应段落的位置，还自动高亮了原文内容。
