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2个月前

ChatGPT 的用户人均每月使用天数已经达到 13.2 天，接近X 的 13.7 天从 ChatGPT 上线以来，这个数字已经翻倍，这说明 AI 能力越来越强，越来越能进入用户的生活同时，这个数字也已经超越了 Reddit 社区人与AI的关系和交流，正在超越人与人

OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 559 条信息

#ChatGPT #AI #用户活跃度 #社交平台 #人机交互

2个月前

ChatGPT 的学习模式开始灰度了！在这个模式中，AI 会辅助你做作业而不是直接告诉你答案还可以生成测验让你检测自己的知识熟练度最后还能帮你探索新话题，每天发现学习的乐趣所以，今天学点啥？

OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 559 条信息

#ChatGPT #AI学习辅助 #知识检测 #探索新话题 #积极

2个月前

一年三千六，养狗都不够 md，一算，养猫也不够

#养狗 #养猫 #生活成本 #经济压力 #吐槽

2个月前

周末橘子和 Kris 去上海两天参加 WAIC，见到了很多新朋友老朋友。没想到今年的 WAIC 真的太火爆了，堵车堵到隧道，很多展台的传单都被抢完。很多朋友都想去，但是门票都抢不到，不过没关系，我拍了30张照片。让我们边看照片边说吧。全文链接：

#WAIC #上海 #橘子 #Kris #火爆

2个月前

今晚，阿里开源视频生成模型「通义万相Wan2.2」此次共开源三款模型，分别是文生视频、图生视频、统一视频生成模型。其中文生视频模型和图生视频模型均为业界首个使用MoE架构的视频生成模型，总参数量为27B，激活参数14B；同时，首创电影美学控制系统，光影、色彩、构图、微表情等能力媲美专业电影水平。

AI视频井喷：Midjourney领跑，多模态混战· 251 条信息

#阿里 #通义万相Wan2.2 #视频生成模型 #MoE架构 #电影美学

2个月前

去 WAIC 之前：今天把展逛完，明天干啥呢？去之后：逛了半天，只逛了半层… 好像一共四层？终于明白为啥要搞4天…

#WAIC #展览 #时间不足 #内容丰富 #体验分享

2个月前

就在刚刚，ListenHub 新版本上线啦！为 WAIC 做的特别功能：上传多图转播客！🎙️ 听演讲看展会，拍照的图片怎么用最好？把图片传到 Listenhub，自动帮你转成播客。帮你梳理信息，加深记忆。逛WAIC 必备，你值得拥有！

#ListenHub新版本 #WAIC #多图转播客 #信息梳理 #积极

2个月前

Get 笔记昨天被腾讯执法文章里提到了自己过去一年的数据日活5万，总会员1.6万，平均每天新增45个订阅，付费率不到0.1%，总收入432.92万扣除云服务成本 145.6万，还剩 287.32万团队据说13个人，平均每个人每年22万，还不够 cover 工资靠着得到的品牌和影响力，无推广5万日活，都赚不到钱太惨太惨

#Get 笔记 #腾讯执法 #日活 #付费率 #盈利困境

2个月前

Claude Code 的国产平替终于来了朋友们早晨看到后立刻安装体验配置简单，速度飞快，不会封号，爽起来了。 Qwen Code 虽然是基于 Gemini CLI 进行二次开发，但进行了 prompt 和工具调用协议适配，能最大程度激发 Qwen3-Coder 在 Agentic Coding 任务上的表现。

#Qwen Code #国产平替 #代码生成 #Agentic Coding #Qwen3-Coder

2个月前

一个小改动把你 ARR 提高10倍。把你的默认套餐改成按年订阅。 🐶

#ARR #年度订阅 #套餐调整 #增长策略

2个月前

Qwen 模型更新，放弃混合思考模式，追求极致性能多项指标重回领先水平现在大模型的开源赛道，就是 Qwen、Kimi、Deepseek 三个在打

#Qwen #大模型 #开源 #性能 #Kimi Deepseek

2个月前

六小虎还剩仨一家模型做的很好一家Agent做的很好一家产品做的很好

#六小虎 #模型 #agent #产品

2个月前

买了一本机器人设计的新书，读了一章。作者分享了三件趣事：作者在 pepper 团队的时候，pepper 每次重启都很艰难，工程师们每次都为它加油打气，看到他启动时欢呼雀跃，原来人类帮助机器人时，也会产生快乐。 pepper 去法国的时候，因为语言没设置好，只能拥抱，法国人对机器人本来有一些距离感，但看到pepper求拥抱的时候，都会主动去拥抱，而且还有人会亲吻 pepper。养老院的老人觉得pepper回答问题不对也没关系，但希望pepper的手是温暖的。因为那是他们倾诉和陪伴的伙伴。因此作者离开了pepper的团队，去做一个虽然不能提高人类效率，但却能让人类幸福的机器人。也就是后来的 lovot 。

#机器人 #Pepper #趣事 #人机互动

2个月前

上周帮藏师傅定制了他的 AI 音色。于是本周的藏师傅 AIGC 周刊，你可以听到藏师傅声音的AI播客版本了

#AI音色 #藏师傅 #AIGC周刊 #AI播客

2个月前

最近对小红书上的程序员群体有了一些画像三个词：眼高手低嘴臭

#小红书 #程序员 #画像 #眼高手低 #嘴臭

2个月前

「在 50 岁那年，我发现自己进入了一个美妙的成长爆发期。」你永远可以体会成长的美妙。即便过了35岁。

#成长 #35岁 #50岁 #人生阶段

2个月前

看到有人做了个 claude code 的手机版 kisuke 用来随时满足自己有好 idea 想实现的需求这下，手机真的成了生产力了脑子里嗡嗡的有人在刷抖音有人在用 claude code 写作品现在的人类还是刷抖音的多未来人类会变吗？

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 996 条信息

#Claude Code #手机生产力 #Kisuke #效率工具 #未来人类

2个月前

经济学人报道 AI 正在杀死 Web 搜索流量下降 15% 其中健康领域的搜索下降最多，超过 40%

#AI #Web #搜索流量下降 #健康领域

2个月前

今天让 Agent 跑了10个任务，总共消耗不到20美金，平均一个任务2美金而几个月前，一个任务的价格就超过10美金短短几个月，性价比是5倍的提升期待年底的时候 20 美金能跑 20 个任务。

#agent #任务成本 #性价比提升 #成本降低

2个月前

特别是第5点，用文件系统解决了大模型的上下文问题，让Agent拥有无限记忆和灵活操作能力。文件系统是人类文明最伟大的发明之一。让 Agent 能用文件系统作为记忆存储，是Manus团队最大的发明之一。为什么用文件系统？传统AI Agent最大的问题是“记性差”——上下文窗口再大，也有极限。比如128K tokens听起来很大，但遇到复杂任务、长文档、网页、PDF，分分钟就爆了。而且，长上下文不仅贵，还会让模型“迷糊”，性能下降。 Manus的思路是：既然大脑（上下文）装不下，就用“硬盘”——也就是文件系统，来当外挂记忆！文件系统的创新用法 1. 无限扩展的记忆文件系统没有上下文窗口的限制，Agent可以随时把重要信息写进文件，需要时再读出来。比如，遇到大文档、复杂网页，Agent只要记住文件路径或URL，内容可以随时查，不用全塞进上下文。 2. 结构化、分层管理文件系统天然支持分层、分类。Agent可以把不同任务、不同阶段的信息分门别类地存储，像人类整理文件夹一样，查找和管理都很高效。 3. 可恢复的压缩 Manus的压缩策略很巧妙：不是简单丢弃信息，而是“可恢复”——比如只保留网页的URL，内容需要时再拉回来。这样既节省上下文空间，又不会丢失关键数据。 4. Agent间共享与版本控制虚拟文件系统还能让多个Agent共享信息，像团队协作一样。还可以支持版本控制，记录每一步的变化，方便回溯和纠错。 5. 让Agent学会“用文件” Manus的Agent不只是被动存取文件，而是主动学会用文件来规划任务、记录进度、复述目标。比如，Agent会自动生成文件，随着任务推进不断更新，把目标“复述”到上下文末尾，防止“迷失在中间”。 Manus团队认为，文件系统其实是AI Agent的“外部化记忆”。模型不用什么都记在脑子里，而是像人类一样，学会查资料、做笔记、整理档案。这样，Agent就能处理更复杂、更长远的任务，甚至有点像“神经图灵机”——把短期记忆和长期记忆结合起来。未来如果有更高效的序列模型（比如State Space Model），配合文件系统这种外部记忆，AI Agent的能力会有质的飞跃。

#大模型Agent #文件系统 #上下文窗口 #记忆存储 #Manus团队

2个月前

当 Agent 跟你要密钥。。。

#agent #密钥 #安全 #风险

2个月前

今天在用 ChatGPT Agent 的任务来测试 MiniMax Agent 和 Manus 相比几个月前 Manus 刚刚发布，今天的 Agent 进步已经很大了很多人说 ChatGPT Agent 生成的 PPT 是真的 PPT，其他 Agent 的 PPT 是 html... 但我想说，这其实已经是非常过时的固有印象了今天 Manus 和 MiniMax Agent 的 PPT，都是真的 PPT，可以下载可以编辑可以商用，还支持模板。比 OpenAI 领先太多了。

2个月前

我觉得我们的产品已经足够简单了用户还是真诚求问：有没有教程？这就是真实的世界现在的 AI 已经比以前的工具简单多了但依然还是不够简单依然需要很多教程其实 Flomo 就是这样的已经是最简单的笔记形态了但在教程方面是做的最好的

#教程 #简单 #用户 #AI #产品

2个月前

Manus 团队发布 Blog，解密上下文工程实践这是花了用几千万美元学费，实际各种踩坑，才得到了一些反共识的经验非常宝贵 1. 上下文工程比“从头造轮子”更香 Manus团队一开始就决定：别自己训练大模型，直接用现成的模型，把精力放在“怎么喂模型好吃的上下文”上。这样产品能快速迭代，模型升级了，产品也能跟着飞。 2. KV缓存命中率，省钱又提速的秘密武器 KV缓存就像“记忆力外挂”。只要上下文前缀不变，模型能复用之前的计算，推理又快又省钱。比如，缓存命中时的成本能比没命中便宜10倍！所以，团队拼命想办法让上下文“长得一样”，别乱动。 3. 上下文只加不改，别乱动历史就像写日记，不能回头改昨天的内容。只往后追加新内容，这样缓存才不会失效。哪怕是小小的时间戳变化，也会让缓存白搭。 4. 工具多了别乱删，掩码比删除更聪明 Agent能用的工具越来越多，像超市货架一样。以前想着动态加减工具，结果缓存全失效，模型还晕头转向。后来学聪明了：工具都留着，用“掩码”让模型只看到该用的那几个，其他的暂时“隐身”。 5. 文件系统是超级外挂记忆上下文窗口再大也有极限，怎么办？Manus直接把文件系统当成“外挂大脑”，模型需要啥就去文件里找。这样任务再复杂也不怕，信息随时能查回来。 6. 错误要留下，别急着擦屁股 Agent犯错很正常，别急着把错误删掉。把“走过的弯路”留在上下文里，模型下次看到就能学乖，不会老是踩同一个坑。 7. 少样本提示别太单一，适当加点花样如果上下文里全是一样的例子，模型容易“套路化”，一直重复同样的操作。Manus会故意加点小变化，让模型保持新鲜感，避免陷入“机械式”决策。

#Manus团队 #上下文工程 #大模型 #KV缓存 #经验总结

2个月前

今天看到一个数据说中国的自媒体创作者人数已经超过一亿了不知道统计口径如果准确的话照这个趋势中国创作者的人数很快要超过白领了这不仅让人思考什么是工厂，什么是工人定义是不是已经变了？

#自媒体 #创作者 #中国 #就业 #定义