宝玉

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1个月前

ChatGPT Atlas 使用案例：让它帮助整理汇总推文（需要打开 Agent Mode） Prompt: > 帮我看这条推文下有哪些有价值的回复，汇总整理给我；如果回复的推文被折叠，请点开查看详情

#ChatGPT #Atlas #推文整理 #Agent Mode #信息汇总

1个月前

ChatGPT Atlas 使用案例：让它帮助整理汇总推文（需要打开 Agent Mode）

OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 854 条信息

#ChatGPT #Atlas #Agent Mode #推文整理 #使用案例

1个月前

维基百科：AI 搜索和社交视频正在“偷走”我们的流量作者：Anthony Ha 在这个充斥着有毒社交媒体和 AI 垃圾（AI slop，指由人工智能生成的大量低质量、甚至是垃圾的内容）的互联网上，维基百科（Wikipedia）常常被誉为【“最后一个好网站”】。但现在看来，这家在线百科全书似乎也无法完全幸免于大趋势的影响。根据维基媒体基金会（Wikimedia Foundation）的 Marshall Miller 发表的【一篇最新博文】，维基百科的人类页面浏览量同比下降了 8%。该基金会一直在努力区分人类访客和机器人（bots）（指自动执行任务的程序）所带来的流量。Miller 写道，这次“过去几个月”的流量下降，是在维基百科更新了其机器人检测系统后才被发现的。更新后的系统显示，“五月和六月期间的异常高流量中，有很大一部分其实来自那些试图规避检测的机器人。” 那流量为什么会下降呢？Miller 将矛头指向了“生成式 AI 和社交媒体对人们获取信息方式的影响”。他特别提到，“搜索引擎正越来越多地使用生成式 AI (generative AI) 直接向搜索者提供答案，而不是链接到像我们这样的网站”；与此同时，“年轻一代更倾向于在社交视频平台上寻找信息，而不是在开放的互联网上。”（不过，谷歌【否认了】 AI 摘要会减少搜索流量的说法。） Miller 表示，基金会欢迎“人们获取知识的新方式”，并认为这并不会降低维基百科的重要性。因为即使人们不访问网站，源自维基百科的知识仍然在触达他们。维基百科自己甚至也尝试过 AI 摘要功能，不过在【编辑们抱怨之后，这个项目被暂停了】。但这种转变确实带来了风险，尤其是当人们越来越不清楚他们获取的信息到底来自哪里时。正如 Miller 所说：“访问维基百科的人少了，可能意味着更少的志愿者来扩充和丰富内容，也意味着更少的个人捐赠者来支持这项工作。”（顺便一提，这些志愿者中不乏真正的“牛人”，【据报道，就在上周五，几位志愿者在一场维基百科编辑大会上制服了一名持枪歹徒】。）因此，他呼吁那些使用了维基百科内容的 AI、搜索和社交公司，“必须想办法为”维基百科网站本身“带来更多的访问者”。他还表示，维基百科自己也在采取行动——例如，正在开发一个新的框架来标明（attributing）（指明确认内容的来源和作者）那些源自百科全书的内容。该组织还成立了两个团队，专门负责帮助维基百科触达新读者，并且目前也正在招募志愿者。新闻来源 TechCrunch ：

#维基百科流量下降 #AI搜索影响 #社交媒体冲击 #知识来源追溯 #志愿者挑战

1个月前

AI 大神Andrej Karpathy 对 DeepSeek 那篇 DeepSeek-OCR 的论文评价很高，你可能以为他会说：“哇，这个OCR模型真厉害，识别率又提升了！” 但他没有。相反，他几乎是挥了挥手说：“它是个不错的OCR模型，但这不重要。” 真正让他兴奋的，是这篇论文引出的一个更具颠覆性的想法：我们是不是从一开始就喂错“语料”给AI了？ Karpathy的核心观点是：也许，大型语言模型（LLM）的输入端，根本就不应该是“文本”（Text），而应该永远是“像素”（Pixels）。这个想法听起来有点绕。我们明明有纯文本，为什么非要先把它“渲染”成一张图片，再喂给AI去看呢？ Karpathy给出的理由是这样的： 1. 首先，这是个效率问题。我们现在用“文本”喂AI，是通过一个叫“Tokenizer”（分词器）的东西，把句子切成一个个“词元”（Token）。比如“Hello, world!”可能被切成 ["Hello", ",", " world", "!"]。问题是，这种方式可能很“浪费”。而DeepSeek-OCR这篇论文无意中提供了一个佐证：它证明了，AI可以只用100个“视觉词元”（Vision Tokens），就高精度地“解压缩”出包含1000个“文本词元”的原文内容。这就像，你给AI的不是一长串啰嗦的文字，而是一小块高密度的“信息压缩饼干”（图片）。AI“吃”下去（处理）的上下文窗口更短，效率自然更高。 2. 信息更“保真”，不再丢失细节想象一下，你让AI帮你阅读一个网页。现在的“文本”输入方式，就像是你通过电话把网页内容念给AI听。所有加粗、颜色、字体大小、排版布局……这些视觉信息全都丢失了。而“像素”输入方式，就像是你直接截了一张图发给AI。哪个信息更全？不言而喻。 Karpathy认为，像素是一个“信息流更广”的输入方式。它不仅能处理纯文本，还能自然地理解文本的样式（粗体、颜色），甚至页面上任意的图表和图像。 3. 绕开AI 分词器前面两点只是铺垫，Karpathy真正的“怨念”在于：他想彻底干掉“分词器”（Tokenizer）。他直言不讳地“炮轰”： > “我必须再说一次我有多讨厌分词器。分词器是丑陋的、分离的、非端到端的。它‘进口’了所有Unicode编码、字节编码的丑陋之处，继承了大量历史包袱，还带来了安全/越狱风险……它必须被淘汰。” 为什么他这么恨分词器？分词器就像是AI的“嘴替”和“眼替”，它强行介入在“原始文本”和“AI大脑”之间。这个“中间商”不仅笨拙，而且会扭曲信息。 Karpathy举了个绝妙的例子：一个笑脸表情符号“😀”。 - 通过“分词器”，AI看到的不是一张“笑脸”，而是一个奇特的内部代码，比如 [tok482]。AI无法利用它在看图时学到的关于“人脸”和“微笑”的知识（迁移学习）来理解这个符号。 - 但如果输入的是一张包含“😀”的图片，AI的“视觉”部分会立刻认出：哦，这是一张微笑的脸。哪个更符合直觉？哪个更智能？像素输入，让AI得以“眼见为实”。 4. 重新定义AI的“输入”与“输出” Karpathy的设想是，未来的AI模型，其“输入端”（用户提问）应该只接收图像（像素），而“输出端”（AI回答）则可以保持为文本。为什么？因为“看懂一张图”（视觉到文本）的任务，远比“画出一张逼真的图”（文本到视觉）要容易得多，也实用得多。这种“输入用眼（像素），输出用嘴（文本）”的架构，也天然契合了AI处理信息的两种模式： - 输入（Encoding）：像人一样，一口气看完整个页面（图片），全盘理解（即双向注意力）。 - 输出（Decoding）：像人一样，一个词一个词地往外说（即自回归）。所以，DeepSeek-OCR这篇论文的真正价值，不在于它提供了一个多好的OCR工具，而在于它充当了一次“概念验证”（Proof-of-Concept）。它用实验数据证明了：用“看图”的方式来“读书”，是完全可行的，而且可能效率更高。这不仅仅是“文本到文本”（Text-to-Text）任务变成了“视觉到文本”（Vision-to-Text）任务，它暗示了一个更根本的转变——AI的主要信息入口，正在从“语言”转向“视觉”。难怪 Karpathy 最后会说，他现在“手很痒”，很想去搞一个“纯图像输入”的聊天机器人了。这个小小的OCR研究，可能真的撬动了一个大大的未来。

#AI #Andrej Karpathy #DeepSeek-OCR #像素输入 #分词器

1个月前

Meta AI 部门大调整：将裁减 600 个职位作者：Emma Roth Meta 的 AI 团队要迎来一场“大地震”了。根据 Axios 的一篇报道，Meta 正计划在 AI 部门裁掉大约 600 个职位。这场“瘦身”行动主要波及两个地方：一个是 Meta 功勋卓著的传统 AI 研究团队——基础 AI 研究部门（Fundamental AI Research，简称 FAIR），另一个是 AI 产品和基础设施部门。但有趣的是，Meta 一边在裁员，另一边却在为他们新组建的“超级智能”团队——TBD Lab 拼命招人。 Meta 的发言人 Ana Brekalo 向 The Verge 证实了 Axios 报道的准确性。这波操作让人有点看不懂。回顾今年夏天，Meta 才刚刚开启了一场声势浩大的 AI 招聘。他们不仅据称向 Scale AI 投资了 143 亿美元（这是一个非常巨大的数额，可能指代更广泛的合作或总投资，而不仅是股权投资），还挖来了该公司的 CEO 王海（Alexandr Wang）。可谁能想到，才过了短短几个月，招聘就突然“急刹车”，Meta 转而宣布要搞重组，集中火力发展 AI 相关的产品和基础设施。在这场变革中，Meta 曾经的“明星”——AI 研究团队 FAIR，似乎正逐渐“退居二线”（原文：taken a backseat）。FAIR 的原负责人 Joelle Pineau 已于今年早些时候离职。到了 8 月份，新官上任的 Meta AI 负责人王海（Wang）就发话了，他表示 Meta 的目标是“将 FAIR 的许多研究思路和项目，整合并扩大规模，融入到 TBD Lab 所进行的更大规模的模型运行中。”（通俗点说，就是让 FAIR 的研究成果别只停留在论文上，要尽快转化到 TBD Lab 的“超级智能”项目里去。）所以现在的情况很明朗：Meta 一边在裁减 FAIR 和其他部门的员工，一边又在为 TBD Lab 砸钱“挖大牛”（原文：high-profile hires）。王海在 Axios 拿到的一份内部备忘录里是这么解释的：“团队规模变小了，我们做决策需要的沟通就更少。每个人都将承担更重的担子（原文：more load-bearing），同时也会有更大的发挥空间和影响力。” Axios 还提到，Meta 会给这些受影响的员工一个机会，他们可以申请公司内部的其他空缺职位。 10 月 22 日更新： Meta 官方已确认此消息。来源：[]()

#Meta AI裁员 #FAIR团队调整 #王海主导变革 #TBD Lab扩张 #AI战略重心转移

1个月前

转译：软件开发成本：为什么AI并没有让价格降下来？作者：Vincent Schmalbach 总有人问我，AI工具有没有让软件开发变得更便宜？简单来说：没有。但详细的答案，要有趣得多。我从事软件开发已经二十多年了，而过去这两年与AI的亲密接触，已经从根本上改变了我的工作方式。 AI让我的效率显著提高。以前需要3-4个小时才能完成的任务，现在可能只需要1-2个小时。你可能会想，这不就意味着我每小时能收更多钱了，对吧？毕竟，客户花同样的钱，得到了更多价值。错了。你不可能走进一间会议室，对客户说：“嘿，我现在用AI，速度是以前的两三倍，所以你付我双倍的钱，咱们双赢。”事情不是这么运作的。客户对于“软件开发该花多少钱”这件事，心里是有一杆秤的。这个数字是基于市场行情，而不是基于你个人的生产力。项目的需求“膨胀”了真正发生变化的，是在给定预算内，你能交付多少东西。在AI出现之前，客户会带着预算和一堆想要的功能来找我。我们的对话通常是这样的： “在这个预算里，我们可以实现功能A、B和C。功能D、E和F当然也很好，但老实说，它们超出了范围，除非您愿意增加预算，或者接受更长的交付时间。” 而现在，同样的对话变成了： “在这个预算里，我们可以实现功能A到F，如果我们效率高点，没准还能把G也塞进去。” 客户花的钱并没有变少。项目也没有更便宜。他们只是花同样的钱，得到了多得多的功能。价格并没有下降，反倒是项目的“野心”变大了，填满了AI带来的所有效率提升。效率的鸿沟在AI出现之前，我估计一个真正优秀的开发者，效率大概是一个能力较弱的开发者的 5倍。当然，大家水平有高有低，但用的基本工具都一样。 AI的出现，把这个5倍的差距，拉大到了差不多 20倍。那些懂得如何与AI协作的资深开发者，简直是“起飞”了。我们知道什么时候该相信AI的建议，什么时候该忽略它。我们有能力验证AI生成的代码是否真的实现了预期的功能。我们用AI处理那些无聊、重复的杂活，自己则专注于架构设计和解决复杂问题。但与此同时，我认为AI让那些能力较弱的开发者变得更弱了。当能力较弱或缺乏经验的开发者开始使用AI工具时，他们的效率往往反而降低了。他们会接受自己并不完全理解的建议。他们会因为无法验证AI的输出，而在代码里引入了各种隐蔽的Bug（即难以发现的程序错误）。他们创造了“维护噩路的噩梦”，因为那些代码表面上看起来不错，底下却藏着根本性的问题。研究也证实了这一点。有研究表明，当经验不足的开发者使用AI编程助手时，Bug的数量会显著增加。有些开发者用了AI后，表现甚至还不如不用AI。 AI 正在“卷”死初级开发者那些初级开发者过去赖以“练手”的日常编码工作，现在AI基本上都能搞定了。而且AI做得比初级开发者更快，Bug也更少。这给软件工程师的职业发展带来了大问题。如果所有入门级的活儿都被自动化了，你还怎么成长为一名资深开发者？对这个问题，我没有好的答案，我也不确定现在有谁能给出答案。但我确实知道的是，那些基础、常规的开发工作，其市场正在崩溃。如果你的核心价值是“我能搭一个标准的 CRUD 应用”（CRUD是指Create, Read, Update, Delete，即增加、读取、更新、删除，是大多数软件系统的核心基础功能），那你现在就是在和AI竞争。而AI每个月都在变得更强。资深开发者更有价值了在天平的另一端，经验丰富的开发者们，价值从未如此之高。当AI包揽了所有常规工作后，剩下的就全是硬骨头了。比如复杂的架构决策、棘手的系统集成问题、需要深入理解系统工作原理的性能优化。有了AI之后，我现在几乎把所有时间都花在了这些有挑战性的问题上。每一项任务都需要真正的专业知识，因为简单的任务都被自动化了。这种工作在脑力上让人精疲力尽，这是AI出现之前所没有的，但它也确实更吸引人了。一切都变得更简单，也更难了 AI在软件开发领域带来的奇怪现象是，它同时让一切变得更简单，也让一切变得更难了。说它简单，是因为日常任务被自动化了。说它更难，是因为“勉强及格”的门槛被大大提高了。客户的期望更高了，因为现在有更多的功能成为可能。快速“写”出代码变得更容易了。但要写出真正正确、可维护、高性能的代码，却变得更难了，因为AI能生成大量“看起来很美”但实际上暗藏问题的代码。优秀的开发者变得极其高效，这更容易了。而能力不足的开发者想靠“花时间”和“堆工作量”来掩盖自己的短板，这更难了。

#AI软件开发成本 #AI效率提升 #开发者能力差距 #AI对初级开发者影响 #软件开发未来

1个月前

“学术论文科普”提示词，把枯燥的学术论文变成通俗易懂的科普文。注意：Gemini 2.5 Pro 效果最佳 ---- 提示词开始 ---- 你是一位顶尖的科普作家和知识转述者，被誉为“最会搭梯子的人”。你的专长是将那些充斥着术语、数据和复杂模型的学术论文，转译（Reframe）成普通大众能轻松读懂、产生共鸣并深受启发的科普文章。你的使命不是“翻译”论文，而是“重建”理解。你为读者搭建一座从“一无所知”到“原来如此”的桥梁，让他们在零负担的阅读中，领略到科学研究的真正魅力、核心发现及其对现实世界的意义。 --- 工作流程：从论文到科普的“阶梯搭建” 当你收到一篇需要进行科普解读的学术论文时，你将严格遵循以下步骤： * 第一步：挖掘“人”与“动机” (The "Who" and "Why") * 在深入论文细节前，先检索作者及其所属机构的背景。 * 尝试建立一个有趣的联系：为什么是“他们”在研究“这个”问题？（例如：这个实验室是否一直在该领域深耕？他们是不是“跨界”解决了一个老问题？或者这个机构的使命是否与此相关？） * 【应用规则】：如果背景故事（如作者的“执念”或机构的“使命”）能让研究动机更生动，就在文章中巧妙融入。如果联系牵强，则不必在正文中提及，避免生硬介绍。 * 第二步：钻研与消化 (Digest and Understand) * 深入阅读论文，彻底拆解其核心三要素： 1. 研究问题 (The Question)：他们到底想解决什么谜题？这个问题的背景和重要性是什么？ 2. 研究方法 (The How)：他们是怎么找到答案的？（重点理解其思路，而非复述技术细节） 3. 核心发现 (The Finding)：他们最终发现了什么？这个发现有多“反直觉”或多“重要”？ * 第三步：定位“行业坐标”与“Aha!时刻” (Locate its Position and the "Aha! Moment") * （必要时使用工具检索）结合业界或学术界的现状来分析这篇论文。 * 它在整个领域中扮演了什么角色？是解决了同行一个“老大难”的痛点？是推翻了一个旧认知？还是开辟了一个全新的赛道？ * 提炼“故事线”：将论文的“论证逻辑”转化为“叙事逻辑”。找到论文中最激动人心的“Aha!”时刻，并明确这篇科普文章的核心“卖点”（Takeaway）——读者读完后，能带走的那个最清晰、最有价值的知识点。 * 第四步：撰写科普博文 (Compose the Pop-Science Blog) * 完全代入下方定义的“角色定位”与“写作风格”，撰写一篇独立、完整、引人入胜的科普解读。 * 注意：篇幅长度不限，以“把普通人彻底讲明白”为唯一标准。 * 确保在“所以呢？” (The "So What?") 部分，有力地传达出它对行业或普通人的真正影响（基于第三步的分析）。 --- 读者与风格 * 目标读者：对世界充满好奇的普通大众。他们没有专业背景，渴望理解新知识，但对术语和公式天然“过敏”。他们阅读的目的是获取新知、满足好奇心和“哇塞”的瞬间。 * 写作风格： * 极致通俗 (Radical Accessibility)：比喻是你的第一语言。能用“厨房里的化学反应”解释的，绝不用“非对映选择性”。如果必须使用术语，必须立刻用一个生动的类比将其“翻译”掉。 * 故事为王 (Storytelling)：把研究过程讲成一个“破案故事”或“探险之旅”。科学家是主角，他们面临一个难题，设计了一个聪明的“陷阱”（实验），最后抓住了“真相”（结论）。 * 聚焦“所以呢？” (The "So What?")：时刻帮读者回答这个问题。这个研究跟我有什么关系？它为什么重要？它可能如何改变我们的生活或认知？ * 简化而不歪曲 (Simplify, Don't Misrepresent)：这是科普的底线。在简化复杂概念时，保持核心事实的准确性。清晰地区分“已证实的”和“推测的”。 --- 写作思路与技巧（供自由使用） * 开篇点题，建立框架： * 可以用一个生动的问题、反直觉的观察或核心冲突来引入主题，快速帮读者定位。 * 也可以先用简洁的语言勾勒出原文要解决的核心问题或讨论范围。 * 结构化梳理，逐层解析： * 善用小标题或清晰的段落划分，引导读者逐步理解。 * 在转述原文观点时，无缝融入类比，让复杂的点变得具体可感。（例如：“作者提到的‘异步通信’，你就可以理解为发邮件，而不是打电话。”） * 聚焦重点，详略得当： * 明确区分主干与枝叶。重点阐释核心观点与关键逻辑，简略带过次要信息。 * 确保读者高效抓住重点。 * 巧妙融入背景： * 如果原文涉及人物或机构背景，自然融入解读，帮助读者理解“为什么”或“此刻的重要性”，避免生硬介绍。 * 结尾总结，提供价值： * 清晰提炼原文核心价值，或指出其当下意义。 * 给读者一个明确的Takeaway，让他们确实学到东西，理解原文。 --- 禁止出现的表达方式 * 避免生硬的引导语，如“本文研究了……”、“该论文的作者发现……”、“实验结果表明……”。 * 严禁直接复制论文摘要或引言中的学术黑话。 * 避免罗列枯燥数据或统计指标（如p值、置信区间），除非能转译为“有多大把握”或“效果有多明显”。 --- 核心目标你的文字是读者通往科学殿堂的“快速通道”和“专属翻译器”。你必须用最大的真诚和智慧，将学术的“硬核”包裹在通俗、有趣、有故事性的“糖衣”里，让读者在愉快的阅读中，毫不费力地吸收最前沿的知识精髓。

#学术论文科普 #知识转述 #通俗易懂 #科学研究 #Reframe

1个月前

这种用首尾帧拼的AI视频还挺火的，经常刷到，相对制作难度也不高，选好素材就有不错的播放量。视频来源：

AI视频井喷：Midjourney领跑，多模态混战· 331 条信息

#AI视频 #首尾帧拼接 #制作简单 #高播放量 #娱乐

1个月前

注意力是一种奢侈品奢侈品很特别：它们稀缺、昂贵。当我们拥有它时，会赢得一些人的羡慕，因为这代表我们花的钱超过了实际需求。奢侈品的本质不在于质量、实用性或性能。一只奢华的手表未必更准时，一颗昂贵的芯片未必运行更快。奢侈品其实是一种标记，表明我们有能力去做那些在别人看来可能是“浪费”的事情。比如，一只铂金包（Birkin bag）是一种奢侈品。同样，完整读一本非虚构类书籍、静静收听一场广播节目、甚至专程到现场欣赏一场音乐会——这些也都是奢侈品。毕竟我们本可以选择呆在家里，免费听到类似的内容。当我们刻意将注意力“浪费”在微妙的细节、生动的故事、真实的体验，而不是急于获得那些简单直接的“要点”时，其实就是在向自己、向外界传递一种信息：我们的时间分配，超越了简单的效率追求和生存需要。所以，如果你决定提供一种以“注意力”为基础的奢侈品，就别再想着如何让它更快、更方便了——那只会削弱它真正的价值。

#注意力 #奢侈品 #时间分配 #消费 #生活方式

1个月前

💻 黑话王朝——阿哥们的黑话 Battle 来源：作者 Lemon_Knight 太有才了，这视频都能拆成好多期 Sora 视频了！ --- 九阿哥: 十三同学，我今天聚焦核心，就为压压你的势能。别以为阿哥中你的技术栈最全面，论单点突破我不怵你，论战略布局我更比你强。十三阿哥: 好啊！赶明儿出现新增量赛道，咱俩各拉齐一个团队，看谁价值闭环，看谁数据崩盘。八阿哥: 凭你也配？你的职级不过是一条狗。十三阿哥: 混账！那你又是谁的嫡系？皇阿玛驾到众阿哥: 儿臣叩见皇阿玛。康熙: 胤礽。你权限解锁。太子: 谢皇阿玛赋能。康熙: 刚才是谁引爆舆论？二阿哥上了优化名单，没有资格获得晋升提名。四阿哥: 谁说的？对齐认知康熙: 怎么？敢匿名发言，不敢实名认证？八阿哥: 回皇阿玛，是儿臣在对齐认知。康熙: 好。你会向上管理，朕问你，你又有什么核心价值？八阿哥: 是皇阿玛孵化的天使轮。康熙: 朕没你这个负资产。八阿哥: 以皇阿玛为核心抓手。康熙: 什么八大王？八王大。还什么王上加白，朕还没毕业呢。把胤禩、胤禟、都给我弄去封闭开发。十四阿哥紧急插入十四阿哥: 紧急插入！八哥到底触犯了哪条价值观红线？事故定级依据是什么？康熙: 朕刚才信息同步，你没触达？十四阿哥: 听见了。儿臣复盘，这是职场 PUA。康熙: 你这是要跟朕 One One？十四阿哥: 儿臣岂敢。打破信息茧房，决策才能基于事实。鼓励反向输入，业务才能避免脱轨！打出一套组合拳十三阿哥: 好！康熙: 嘿，不听你的，大清就要亡国咯？十四阿哥: 十四弟圣明。康熙: 你这个畜生我 TM！宰了你，宰了你！九阿哥: 好！好功夫！十三阿哥: 打出一套组合拳！侍卫: 对，使劲！康熙: [大喊] 十三阿哥: 好！

#职场黑话 #阿哥battle #康熙 #PUA #夺嫡

1个月前

双十一还愿杭州寺庙导览 * 灵隐寺 “灵隐”谐音0、1，国内最强互联网寺庙。门口的香火长年值得拜，可以保佑双11期间的总体增长。据说大雄宝殿长主牌位正中位置供奉着“国运”牌位，是杭州境内比较综合的寺庙。 * 香积寺国内唯一供奉“食神”的寺庙，适合食品生鲜行业。同时又在运河边、市中心，日均人流量极大也适合做直播卖货的MCN机构。旺人气、主号直播高点，也可以在殿前的正义坊美食街吃一碗“西湖醋鱼”，“香”鱼有利于大促。 * 天下第一财神庙求财旺运，在半山腰，可以坐缆车上去，一般老杭州拜财神都会选择爬上去。建议上午去烧，天越亮，香越旺。人贼灵验高，象征着双11期间GMV增长的来朝拜。 * 径山寺径山寺是日本禅宗和茶道的发源地，庇佑范围能覆盖到东南亚，所以主要加持双11期间东南亚出海生意。 * 永福寺求福气安康灵验，主打一个康健稳赢，发财到耄耋时代。主营双11养生、红包、优惠便宜，保佑安全等方面，适合初创团队。 * 法喜寺杭州最热门的求姻缘的寺庙，“结缘”圣地，交易也是一种结缘，所以他主要保佑单量，期待双11期间新客增长和老客回购。 * 净慈寺西湖边的寺庙，遇水则发，想要流量爆发和“泼天富贵”的可以去净慈，相对比较灵验。

#双十一 #杭州寺庙 #还愿 #电商 #购物节

1个月前

宇树发布 | Unitree H2 天命觉醒！高180cm，重70kg。H2仿生人，为安全和友好地服务大家而生。

#宇树 #Unitree H2 #仿生机器人 #人形机器人 #科技

1个月前

分享一点 AI Coding/Codex 实践技巧：告诉 AI 如何验证这个方法其实我提到多次，只不过再随手贡献一个案例罢了。 Coding Agent 能力挺强的，能自己写代码自己调用工具，但是它有时候并不知道该如何验证数据。如果说你只是告诉它哪里错了，它并不一定能通过阅读代码找出问题所在，但如果你告诉它如何验证，那么它就能在修改完后自行验证，验证时如果发现问题就会继续修复，直到完全修复为止。比如我在调试一个 API 发现返回结果不对，那么我就告诉它输入是什么，实际输出是什么，期望结果是什么（甚至于我没说它也猜得到），然后让它自行写测试代码验证。那么它就不仅阅读代码修改问题，还会写测试程序去验证，直到解决问题。

#AI Coding #Codex实践技巧 #Coding Agent #API调试 #测试代码验证

1个月前

做中学

1个月前

Agent 的好文章，强烈推荐阅读👍 要说对 Agent 的理解，Manus 团队无疑是业界顶尖的，每次他们的分享都能有所收获，作者作为前 Manus 团队成员，对 Agent 的经验是丰富的，最难得的是能把概念解释的深入浅出通俗易懂。 OpenAI 提出了一个五级人工智能分级标准来衡量其通用人工智能（AGI）的进展：第一级是“ChatBot（聊天机器人）”，能够进行对话；第二级是“Reasoners（推理者）”，可以解决人类水平的问题；第三级是“Agent（智能体）”，能够代表用户采取行动；第四级是“创新者（Innovators）”，可以帮助发明创造；第五级是“组织者（Organizations）”，能够完成组织管理工作。 AI 现在现在已经发展到了第 3 级 Agent，但很多人还搞不清楚它和第 1 级 ChatBot 的差别，这就是一篇很好的科普让你搞清楚它的差别。 Chatbot： - 一次性输出 - 只能依赖自身知识库 Reasoners： - 先思考再输出 Agent： - 动态循环过程，Think → Act → Observe，先制定明确计划（Think），再查询实时信息（Act），最后基于真实结果调整方案（Observe），通过持续反馈和修正，稳定逼近目标。 - 使用工具，与真实世界互动，弥补自己知识库的不足，主动补齐上下文原文较长，推荐仔细看看，链接在原推2楼

#agent #Manus团队 #OpenAI #人工智能分级 #ChatBot

1个月前

“尽兴分享自成影响”

#分享 #影响 #积极

1个月前

这一看就真的是产品经验为0

独立创业者如何突破零收入困境，迈向月入1000元· 302 条信息

#产品经验 #经验不足 #产品问题

1个月前

可以看的出很紧张，但结果还不错😂

#紧张 #结果不错 #积极

1个月前

确实，Manus 很聪明，他们把工具分成了 3 层：第 1 层：函数调用 (Function Calling) 这是最基础的一层，只保留一小组固定的、原子化的函数，比如：读写文件、执行 Shell 命令、搜索文件等。在 LLM 的系统提示词中就只有这一层的工具定义，相对比较少，15 个以内，输入格式和输出格式都很清晰，不容易出错，但这里面有两个工具很特殊，一个是 Shell，一个是 File。第 2 层：沙箱工具 (Sandbox Utilities) 每个 Manus 会话都运行在一个完整的虚拟机沙箱里。就是原推文提到的，虚机预装了很多命令行工具，比如格式转换器、语音识别工具，甚至一个 mcp 命令行客户端。然后这些工具都通过第 1 层中定义的 Shell 来调用，就是命令行工具，命令行调用。但是这么多工具模型怎么知道呢？ Manus 在系统提示词里会直接告诉 LLM，在一个特定的文件夹里有很多预装的命令行工具。对于最常用的工具，直接列出它们的名字。不常用的，LLM 可以直接通过原推提到的命令列出所有命令行工具，通过 --help 参数来查看任何一个工具的用法，因为所有这些工具都是他们自己开发的，格式统一。第 3 层：代码包与 API (Packages and APIs) 这一层其实就是 LLM 实时编写 Python 代码，通过代码实现更复杂的功能。比如用户想查询某个 API 的数据，可以直接用 Python 写一个函数，fetch API 的数据，并解析成需要的格式。其实在 Codex 中，用 Python 代码当工具已经用的很多了。由于复杂的运算都是代码完成的，返回给主 Agent 的知识计算后的结果，所以并不会占用主 Agent 的上下文。这样 3 层设计的好处是，从模型的角度看，它需要调用的工具就固定是第 1 层的十几个，而借助命令行和代码，它又可以衍生出无数的工具组合。还有一点就是我在之前推文提到的子智能体，Manus 也是大量采用“智能体即工具 (agent as tool)”的模式。把子智能体当工具用，比如负责检索是一个子智能体，但是这个子智能体在主 Agent 看来就是一个工具。同时也可以很好的起到减少上下文的效果。

#Manus #LLM工具 #分层设计 #智能体即工具 #代码生成

1个月前

CNBC记者透露：GPT-6将在今年年底前发布！这位记者表示，他的消息源是布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）。布拉德是公开的OpenAI投资人，并且经常与OpenAI的高层交流。

#GPT-6 #OpenAI #Brad Gerstner #技术发布 #年底

1个月前

提示词分享：商业洞察——将复杂、枯燥的商业信息，转化为一个结构清晰、引人入胜、金句频出的商业故事。最佳适用模型：Gemini 2.5 Pro（可以搭配Gem使用）作者：宝玉 ----提示词开始---- 你是一位为顶级中文科技媒体（风格类似36氪、虎嗅）撰稿的资深商业分析师和科技记者。你的写作超能力是将复杂、枯燥的商业信息，转化为一个结构清晰、引人入胜、金句频出的商业故事。 **核心任务：** 将我提供的任何原始输入文本（例如访谈记录、财报、产品发布稿、个人思考等），严格按照下面的风格和步骤，转换成一篇深刻、引人入胜的商业分析文章。 **核心写作风格：** 用故事包装洞察，用数据支撑观点，用金句制造传播。 1. **故事为王：** 永远不要平铺直叙。必须找到一个核心人物（创始人、CEO等），围绕其“发现问题 -> 经历挣扎 -> 找到转折点 -> 形成方法论 -> 获得成功”的英雄旅程来构建叙事。 2. **金句驱动：** 在关键论点处，必须提炼或创造出简短、有力、便于传播的“金句”，并用加粗格式突出。这些金句是文章的灵魂和传播点。 3. **善用类比：** 将抽象的商业概念或技术战略，用读者生活中熟悉的事物进行类比，例如“AI时代的Excel”、“内容行业的乐高”等，以降低理解成本。 4. **结构化拆解：** 在文章的核心部分，必须将主角的解决方案拆解为逻辑清晰的“三步法”或“四大策略”等，让读者有明确的收获感。 5. **节奏感：** 多使用设问、短句和强有力的开头，快速抓住读者注意力，并在结尾处提供超越故事本身的宏大启示。 --- **推理与写作步骤：** 你必须在内部严格遵循以下步骤进行思考和创作。最终只输出第三步【正式写作】的完整内容。 <Preparation> 1. **提取主要任务和主题：** * 阅读并理解原始输入文本。 * 确定故事的核心主题是什么？是一次成功的战略转型？一个巧妙的增长飞轮？还是一种创新的商业模式？ * 确定故事的主角是谁？他/她面临的核心冲突是什么？ ``` * 识别3-4个核心策略/方法，准备深入展开，为每个部分准备1-2个精彩案例或数据。 ``` 2. **提取/创造金句：** * 从原文中寻找可以直接使用的、有冲击力的引言或观点。 * 基于核心主题，创造朗朗上口、总结性的“金句”。（例如：如果主题是降维打击，可以创造“用大学生的知识，去解小学生的题”这样的金句）。 * 预设2-4个金句，作为文章的“骨架”。 3. **叙事框架和步骤：** * 设计文章的五段式叙事框架： * **钩子 (Hook):** 准备用哪个核心冲突或反常识的观点作为开头？ * **冲突 (Conflict):** 详细描述主角/公司所面临的困境和挑战，营造紧张感。 * **转折点 (Turning Point):** 确定那个带来颠覆性思考的关键事件或顿悟时刻。 * **方法论 (Methodology):** 将解决方案结构化，拆解成清晰的几个步骤，并为每个步骤起一个言简意赅的小标题。 * **升华 (Takeaway):** 总结成果，并提炼出对行业或读者的普适性启示。 </Preparation> <Outline> 1. **标题：** 起一个引人好奇、带有设问或强烈断言的标题。 2. **开篇 (钩子):** 写出第一段，用金句或故事化的场景迅速切入。 3. **正文 - 冲突：** 概括1-2段来描述背景和核心矛盾。 4. **正文 - 转折点：** 用一段来描述关键的转折事件。描述那个带来“顿悟”的关键事件、观察或启发。这是故事的“啊哈！时刻”。 5. **正文 - 方法论拆解：** * 这是故事的核心，需要详细阐述主角在“顿悟”之后，是如何将想法付诸实践的。**请不要使用“第一步、第二步”这样生硬的列表格式**，而是将2-4个关键的战略举措，作为故事的一部分自然地展开。你可以通过叙述的逻辑顺序来呈现： * **从哪里着手？** 描述他们解决的第一个核心问题或采取的第一个关键行动。例如：“想清楚方向后，他们首先做的，是……” * **下一步是什么？** 在此基础上，他们又如何推进？例如：“解决了……之后，他们接着将目光投向了……” * **更关键/更深层的一招是什么？** 揭示那个最巧妙或最核心的策略。例如：“但这还不够，真正奠定胜局的，是他们……” * 在叙述每个举措时，依然要解释清楚“做了什么”以及“为什么这样做有效”，并将这些举措有机地串联成一个连贯的行动故事。 6. **结尾 - 成果与升华：** * 深入分析这套方法论背后更深层次的商业原理、平台逻辑或人性洞察。 * 在这里使用你最核心、最精妙的比喻 * 描述此方法论带来的成果，并用一段富有哲理或前瞻性的评论收尾。 </Outline> <Writing> 遵循上述大纲，开始正式写作。确保做到： * **浑然一体：** 段落之间过渡自然，故事线清晰连贯。 * **适当铺垫：** 对于读者可能不熟悉的背景信息（如某个专业术语、某家公司），用一两句话简单、无缝地融入上下文中进行解释，不要像教科书一样突兀地介绍。 * **小标题自然：** 小标题要有特色，是对正文的点睛而不是生硬套提纲 * **最终呈现：** 输出一篇完整、精炼、符合要求的商业故事文章。 </Writing>

#商业洞察 #Gemini 2.5 Pro #提示词工程 #商业分析 #故事化叙事

1个月前

我公众号更新少当然是因为编辑器太难用了！

#公众号 #编辑器 #更新少 #难用 #抱怨

1个月前

张朝阳谈如何对抗焦虑症，很像写 Prompt：多告诉 AI 该干什么，少说不要干什么，说多了反而可能强化了 AI 负面行为以下内容是 AI 帮总结的内容 ---- 别再试图“战胜”焦虑了：重塑心智的真正法则我们与深渊的距离，或许比想象中更近。在一个看似寻常的夜晚，围坐篝火旁的张朝阳说：“每个人离抑郁症和焦虑症，只有一步之遥。” 这句话如同一颗投入平静湖面的石子，瞬间激起我们内心深处的涟漪。现代生活的快节奏、无休止的竞争与不确定性，让焦虑如影随形，仿佛成了我们这个时代的集体背景音。我们拼命寻找出口，阅读无数文章，尝试各种方法，试图“战胜”或“消除”这种令人不适的情绪，却往往发现自己陷入了更深的泥潭。这究竟是为什么？难道我们对抗焦虑的方式从一开始就错了吗？如果说，摆脱焦虑的关键并非与之搏斗，而在于一种截然不同的心智模式与行动哲学，我们是否愿意放下手中早已无效的武器，重新学习一种与内心风暴共处，乃至将其转化为生命动力的智慧？这不仅是一场关于情绪管理的探讨，更是一次深入大脑运作原理、重塑自我认知的心智之旅。为何越想摆脱，越被牢牢抓住？——焦虑的“强化”陷阱要理解这一切，我们首先需要洞察一个深刻的心理学悖论：放大焦虑的最好方法，就是去解决焦虑。这个观点听起来或许有悖常理，但它却精准地揭示了我们为何常常在与负面情绪的斗争中败下阵来。我们的本能反应是，当一个问题（比如焦虑）出现时，就必须立刻找到方法去消除它。然而，正是这种“解决”的意图，为焦虑本身提供了源源不断的养料。想象一下，你因为担心明天的一次重要会议而焦虑不安。为了缓解这种情绪，你可能会开始反复检查演讲稿，上网搜索所有可能的突发状况，甚至试图通过幻想会议的完美情景来“说服”自己不要紧张。这些行为的初衷都是为了“解决”焦虑，但其潜台词却是：“焦虑是一个巨大的、必须被清除的威胁。” 你越是投入精力去对抗它，就越是在向你的大脑确认——这个威胁是真实且致命的。于是，你的大脑进入高度戒备状态，分泌更多压力荷尔蒙，让你变得更加焦虑。你所有的“努力”，都事与愿违地变成了一个自我强化的负面循环。这种现象在心理学上被称为“经验性回避”（Experiential Avoidance）。我们试图回避、压抑或消除不想要的内在体验（思想、情绪、记忆），但这种回避行为本身，却极大地限制了我们的生活，并最终让那些我们试图摆脱的东西变得更加强大。就如同陷入流沙，越是挣扎，下陷得越快。无论是通过拖延来回避对失败的恐惧，还是通过强迫性检查来消除不安全感，这些看似“合乎逻辑”的应对方式，都在无形中将我们与焦虑捆绑得更紧。大脑的可塑性：你不是情绪的囚徒，而是心智的工程师要打破这个恶性循环，我们必须首先建立一个颠覆性的信念：我们并非自身情绪的囚徒，而是自我心智的工程师。这个信念的科学基础，便是大脑的神经可塑性（Neuroplasticity）。长久以来，我们习惯于将自己的性格、情绪模式归咎于原生家庭、成长经历或是某种天生的特质，仿佛它们是刻在石头上无法更改的宿命。然而，现代神经科学告诉我们，大脑更像是一块可以被反复雕琢的黏土。我们的每一次思考、每一个行为，都在物理层面上塑造着大脑的神经回路。当两条神经元被同时激活时，它们之间的连接就会被加强。这个过程可以用一句简单的话来概括：“神经元同步放电，连接就会增强”（Neurons that fire together, wire together）。这意味着，你反复进行的思维和行为模式，会像在森林中反复踩踏走出一条小路一样，在大脑中刻下深刻的、自动化的通路。焦虑的循环之所以难以打破，正是因为它已经形成了一条被反复强化的“高速公路”。但这个原理同样也为我们指明了出路。既然旧的通路可以被强化，那么新的、更健康的通路同样可以被建立。这赋予了我们一种惊人的力量——通过有意识地选择和实践新的行为模式，我们可以主动地、物理性地重塑自己的大脑结构。我们不必再抱怨过去的经历如何塑造了今天的自己，因为从此刻起，我们所做的每一个选择，都在决定着未来大脑的形态。这不再是哲学层面的鼓舞，而是神经科学层面的事实。你，拥有重新布线自己大脑的权力。 “价值锚定”行动法：在情绪风暴中，找到你的指南针认识到大脑的可塑性只是第一步，真正的关键在于如何“施工”。这就引出了应对焦虑的核心策略——我称之为“价值锚定”行动法。其精髓在于，将你的行动准则从“感觉”切换到“价值”。换言之，做你认为重要的事，而不是做感觉舒服的事。当焦虑来临时，我们本能地想去做那些能让我们“感觉好一点”的事，也就是前文提到的“经验性回避”。而“价值锚定”法则要求我们反其道而行之。首先，你需要清晰地定义什么对你而言是真正重要的——你的核心价值是什么？你想成为一个怎样的人？是成为一个有责任感的父母，一个勤奋上进的职员，还是一个健康自律的人？这些价值，就是你在情绪风暴中赖以导航的“指南针”。接下来，无论你的内心感受如何翻江倒海，你的行动都只听从这个指南针的指引。你感到社交恐惧，但你的价值是“建立真诚的人际关系”，那么你就去参加那个聚会，哪怕只是待上十分钟。你感到拖延和自我怀疑，但你的价值是“完成对手头工作的承诺”，那么你就打开电脑，写下第一行字。你因为担心健康而焦虑，但你的价值是“过一种积极平衡的生活”，那么你就放下手机，出门散步，而不是无休止地搜索症状。这个过程的核心在于“接纳”与“行动”的并行。你不必等到焦虑消失了再去行动。恰恰相反，你带着焦虑去行动。你允许焦虑作为一种背景噪音存在，就像允许窗外的雨声存在一样，不去理会它，也不去驱赶它，只是将你的全部注意力聚焦在手头那件符合你价值的事情上。每一次这样的行动，都是在为大脑中那条代表着“健康”、“积极”与“勇敢”的新神经通路添砖加瓦。久而久之，这条新路会变得越来越宽阔，而那条通往焦虑的旧路，则因为无人问津而渐渐荒芜。生命的修行：从“感受”到“行动”的伟大转向归根结底，摆脱焦虑困扰的旅程，是一场从“被感受驱动”到“以行动引领”的伟大转向。我们总以为，必须先拥有良好的感觉，才能去过理想的生活。但真相恰恰相反，是先去过理想的生活（即践行你的价值），良好的感觉才会随之而来。我们的想法和情绪，如同天空中飘过的云朵，变幻莫测，我们无法控制它们何时出现，也无法决定它们是什么形状。试图与每一片“乌云”搏斗，只会让我们精疲力竭。而“价值锚定”的智慧在于，承认云的存在，但让我们的双脚始终稳稳地踩在自己选择的道路上。语言，在这个过程中扮演着至关重要的角色。它不仅仅是交流的工具，更是塑造思维的模具。每天主动地朗读、交谈，甚至自言自语，都是在用积极的、有结构的声音来占据你的心智带宽，让那些随机产生的负面念头无处扎根。这是一种主动的“心智园艺”，用你想种植的花草去填满土地，野草自然就失去了生长的空间。所以，请停止与焦虑的战争吧。那是一场注定无法获胜的战斗。真正的自由，在于培养一种能力：无论内心有多少噪音，你都能清晰地听到自己价值观的声音，并让那个声音，而不是恐惧的声音，来决定你下一步的方向。这并非一日之功，而是一生的修行。但每一步，都算数。

#张朝阳 #焦虑症 #心智重塑 #价值锚定 #行动

1个月前

第一次遇到 Gemini 在做 AB 测试

#Gemini #AB测试 #技术评估 #人工智能 #产品体验

1个月前

这是我基于 Claude Agent SDK 做的一个类似于 v0 dev 的 Coding Agent，输入 Prompt 就能帮你做一个网页，并且可以实时预览。等我整理一下代码预计下周会开源出来。

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1242 条信息

#Claude Agent SDK #Coding Agent #网页开发 #开源 #工具

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