howie.serious

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howie.serious
11小时前
用 haiku（俳句）、sonnet（十四行诗）、opus（杰作）来命名模型的小杯中杯大杯，是有品味且克制的。 但是，andante？moderato？allegretto？allegro？ 认真的？ 要么是文化高到大气层，要么就是装而已。二者是有些微差别的。 再有文化，也得稍加克制。
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我才意识到：英伟达在多项财务指标上都超越了苹果，包括但不限于毛利率、净利率、季度净利润、年度净利润…… 75% 的毛利率，63% 的净利率，真是前所未见的生意啊🤣 贩毒都比不过它，搞短视频算法芬太尼毒害亿万儿童都比不过它
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我爱 notion agents！ notion agents 让我快乐！
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如果 llm 是一个“人” …… 三大前沿 llm 的“人选”都符合我目前的主观感受。 不过，grok 这个🤣
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claude cowork 太好用了。目前准备先把pro plan 的每周额度用爆。 OpenClaw 搭配的 chatgpt 会员的codex 额度，也要每周用爆。 用爆之后，就可以按需升级更高档的会员。
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乔布斯说 mac 是人类思维的自行车 用了龙虾后，发现它是人类思维的小汽车啊 以前不存在这样的思维小汽车，claw 可能是 agent 的新范式。非常好玩🦞🦞🦞
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readwise 的新版 mcp，以及 readwise cli（内测中），实在是太好用太强大了。 2026 年，不能给 agent 用的工具，就不是好工具。现在内测的 readwise cli、obsidian cli，都是面向 agent 的好工具。 2026 年，readwise 作为个人 ai 系统的 context 层，在 reading/个人信息流管理领域，是基础设施级别的、独一无二的存在。 我之前成功推荐过几百个 readwise reader 用户，奖励的额度不知好几年，但我都是自己掏腰包付费订阅的。没想到几年下来，越发觉得 readwise reader 厉害，强大，好用，在 ai 时代、agent 时代竟然更加如此🤣
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最近读 sonnet 4.6 的内容挺多，发现它虽然是ai，可却比推特上人类发的“长文”有“人味”太多🤣 推特放开长文权限、加大流量分成之后，一下子长文泛滥，什么热点发什么，能写一万字就不写八千，看起来都是干货，是个人都害怕错过，看不下去也得收藏。 这些“内容”， 从人脑生物学原理的角度把读者拿捏死死的🤏，流量大的惊人 可是，这些长文的 ai 味之重口，一般人真读不下去。大家说点心里话：推特上铺天盖地的 ai 味干货长文，你们真看得下去吗？ 反正我看不下去🤦‍♂️ 我要是一天读了两篇推上的 ai “长文”，转头就得去 youtube 看一会郭德纲相声，以免忘了人类到底是怎么说话的🤣
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我太喜欢 sonnet 4.6 了。 反应快，质量高，语言品味好。 用来做费曼练习的搭档，绝佳。 尤其是搭配 readwise mcp，直接直接 chat with 你的阅读库。ai 原地变身你的阅读伙伴、费曼教练。
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品味是人类在 ai 时代最不可替代的能力。 它是有意图的判断， 是从海量可能中选择“对的那一个”的能力， 是既无法被算法模拟、也无法被应试教育培养的东西。 它需要大量阅读、深度体验、反复反思，然后慢慢长出来。
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readwise mcp 升级版非常强大：配置简单，配合 chatgpt、claude 使用，指哪打哪。 （尤其当年多年使用 readwise reader 后，有 10000 多条文章、视频、tweet、podcast ，有几万条 hightlights 和 notes 之后） （配合内测中的 readwise CLI 则更强大：可以方便与 notion 等工具打通） 建议readwise 用户们赶紧玩起来，哈哈 直达链接：
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gemini 3.1 pro 生成的“鸟群模拟”器 （视频是官方demo 版本） 试玩链接： prompt： Write a single-file HTML/JS interactive web application to simulate a 3D starling murmuration. Requirements: 1. Core: Implement the Boids algorithm (separation, alignment, cohesion) using Three.js to render a massive 3D flock. 2. Visuals: Apply a realistic atmospheric sky shader with dynamic sun positioning. 3. UI: Build a modern, glassmorphism control panel on the right. Include tabs: "BOIDS", "ENVIRONMENT", and "EFFECTS". 4. Controls: Under the "ENVIRONMENT" tab, add working dat.gui-style sliders for: Sun Elevation, Sun Azimuth, Sky Turbidity, Sky Rayleigh, Mie Coefficient, Mie Directional G, Ambient Light, and Directional Light. 5. Interactivity: Integrate webcam hand-tracking (e.g., MediaPipe) allowing user hand gestures to manipulate or repel the flock. 6. Audio: Use Web Audio API to create a generative ambient score that shifts dynamically based on the flock's average speed and density. prompt 中文版： 编写一个单文件 HTML/JS 交互式 Web 应用程序，以模拟 3D 椋鸟群飞（鸟群涌现）效果。 需求： 1. 核心：使用 Three.js 实现 Boids 算法（分离 separation、对齐 alignment、凝聚 cohesion），以渲染大规模的 3D 鸟群。 2. 视觉：应用逼真的大气天空着色器（sky shader），并包含动态的太阳定位功能。 3. UI：在页面右侧构建一个现代的、毛玻璃效果（glassmorphism）的控制面板。包含选项卡：“鸟群（BOIDS）”、“环境（ENVIRONMENT）”和“特效（EFFECTS）”。 4. 控制：在“环境（ENVIRONMENT）”选项卡下，添加可用的 dat.gui 风格的滑块，用于控制：太阳高度角（Sun Elevation）、太阳方位角（Sun Azimuth）、天空浑浊度（Sky Turbidity）、天空瑞利散射（Sky Rayleigh）、米氏散射系数（Mie Coefficient）、米氏散射方向性 G（Mie Directional G）、环境光（Ambient Light）和平行光（Directional Light）。 5. 交互：集成网络摄像头手部追踪功能（例如 MediaPipe），允许用户通过手势来操控或驱散鸟群。 6. 音频：使用 Web Audio API 创建生成式环境配乐，该配乐能够根据鸟群的平均速度和密度进行动态变化。
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对于普通ai 用户，非coding产经，gemini 3.1 pro 应该是当前最好用的模型。 语言理解、多模态、文理科知识、逻辑推理能力，基本都是 sota。 考虑到pro 会员还可以 6 人分摊，算是最物美价廉的ai 会员。
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伴随着 gemini 3.1 pro 的发布，notebooklm 的 ppt 修改能力已经推送到全部付费用户。 👏👏👏
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Gemini 3.1 pro 生成的 svg 动画，看着不错。 gemini 3 pro 是 25 年 11 月 19 号发布的，Google 选择 26 年 2 月 19 号发布 3.1 pro，看来就是卡个整数。 3 个月，模型能力就大幅提升。看来， 2026 年大家会继续享受 ai 红利，哈哈
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notion ai 很好用很强大，可以把 notion 作为重要的 ai 基础设置，专门解决 context engineering 问题，来维护你的 personal context。 如果你还没有战略性重视 notion 在 ai 时代的 context 基础设施价值，可以考虑实际体验体验。 我最近连着 3 次直播都是讲基于 notion ai 去搭建 ai 学习系统。可能后面还要讲 3 次专题🤣 就是好用到这个地步。
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claude 发布 sonnet 4.6：比 opus 4.5 更好，但是更便宜 最近狂用三大 llm，目前的模型选择偏好/策略是： - 如果是教育、学习类场景，尤其设计视觉推理，首先 gemini 3 pro；体现了 google 在教育上的多年愿景和投入，是最好的教育/学习大模型； - 如果是 agentic 任务，就首选 claude 和 gpt-5.2。claude 更好，一般任务上 claude sonnet，复杂任务上 claude opus。我昨天一口气处理了 1800 多个知识视频，就是用 opus。 - 如果文科任务涉及语言质量、需要一定的语言品味，优先 opus，其次 gemini 3 pro。gpt 没法用。🤣 - 信息搜索类，三者都差不多，gpt＞gemini ＞ claude。一般我同时用三个 llm 对话，交叉验证，三轮重复，巩固内化。 所有模型使用，搭配 typeless。例如，昨天用的一个 prompt，逻辑不复杂，但信息很多，快 500 字。打字就摩擦更大，typeless 口喷毫不费力，非常愉悦。用来快速搭建 prompt，体验很好。
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notebooklm 的🍌 ppt 功能迎来更新：支持用 prompt 修改 ppt 图片。支持导出为 pptx。
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今年春晚，ai 味很重啊。🥲
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祝各位推友马年快乐，阖家幸福！
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太抽象了🤣。看完得缓一缓： > 什么样的模型会混淆房子和车，但同时又生成极其逼真视频？ 把“模型”换成“人”呢？ 短视频看了太多的人？
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带家里小学生看了 一部接近 50 年前的老电影，盗墓片鼻祖。 儿童很喜欢。 非常适合家庭观影。推荐。
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说出来不怕丢人：第一次用大名鼎鼎的 yt-dlp，接近 1900 个视频的 youtube playlist，一次性整理成 csv，包含视频名称、频道和 url。 大受震撼。太强大了！🤣 当然，我知道这对很多人是基操。我是第一次用，所以“大惊小怪”一下。 我后续还想批量下载视频的 thumbnail、transcript。不知道能不能实现？ 大家还有什么 yt-dlp 的压箱底用法？在评论区分享一下？集思广益，哈哈。
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我家小学生每天沉迷 全世界真人对弈，ai 复盘，ai 教练，每天有 chess 解谜。玩得不亦乐乎。 一个启示：学习效率和效果非常重要。只有轻松高效搞定学校教育的要求，后面才能自由自在玩耍睡觉玩游戏阅读发展兴趣爱好。
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ai 时代的教育真相：学校负责底线，ai 负责上限，家庭负责灵魂 > 今天上班路上听了林小英的一席演讲。听完后有一些想法，记录一下，分享给大家。 在县域教育的现场，林小英老师看到了一个残酷的现实：我们的教育正在变成一场“适者生存”的饥饿游戏。经济越落后的地方，教育本该越给人以希望，但现在的学校却过度沉迷于筛选，把大多数孩子变成了“不被期待”的陪跑者。 我们要承认一个基本事实：体制的惯性是巨大的。在 2026 年，指望学校立刻从“筛选模式”转向“育人模式”是不现实的。学校和教培机构依然会沿着利益导向的旧轨道滑行。 但这并不意味着我们无路可走。真正的变革，在于我们要“See the whole picture”，利用 ai 的技术红利，在家庭内部发起一场供给侧改革。 未来的教育结构，应当是 **“三位一体”** 的分工重构： 第一，学校负责底线（the floor）。 我们不再苛求县域学校提供精英教育，也不指望它们能培养出顶尖的创造力。学校的核心使命是“保底”：提供安全的物理空间、基础的同伴关系，以及不被剥夺的体育与健康。只要学校不作恶、不把孩子异化为考试机器，它就完成了使命。 第二，ai 负责上限（the ceiling）。 ai 是这场革命的杠杆。它不看出身，不分地域，能以极低的成本为每个孩子提供最顶尖的“认知保底”。更重要的是，ai 带来的高效率，不是为了让孩子在单位时间内刷更多的题，而是为了赎回时间。通过精准诊断和个性化教学，把孩子从无效的题海中解放出来，这就是技术赋予普通家庭的“特权”。 第三，家庭负责灵魂（the soul）。 这是最关键的一环。当 ai 接管了知识传授，当学校提供了社交场域，家长的角色就必须从“作业监工”回归为“灵魂的工程师”。 我们要用 ai 省下来的时间做什么？不是去卷下一个补习班，而是去构建“人”的完整性：去阅读，去运动，去发呆，去建立价值观，去感受爱与被爱。 在这个体系中，家长必须**躬身入局**。我们需要建立“**学习型家庭**”，在这个微小的避风港里，屏蔽外界的噪音与焦虑。 教育的终极目的，不是为了筛选出那个“适者”，而是为了让每一个孩子——无论身处何地——都能成为一个更好、更完整的人。 这是我目前对 ai 教育的思考，也是我设计小能熊“ai 学习系统”的路线方针。