沉浸式翻译

统计数据

188
文章
0
粉丝
0
获赞
1206
阅读
avatar
最近刷到一个宝藏网站 ，中文可以理解成「复杂性探索」。​ 它是一个把生物学、物理、数学、社会科学、流行病学这些复杂系统，全部做成「能玩」的交互模型合集。​ 目前有几十个这样的交互模型，主题特别「杂而精」。​ 比如：苍蝇群、莱维航班、洛特卡-沃尔泰拉捕食关系、伊辛模型、生命游戏、回音室、群体免疫、SIRS 流行病模型、森林火灾、交通拥堵等等。​ 基本上你在科普书、复杂系统课程里听过的那些名词，这里都能找到一个对应的「可视化玩具」。​ 这个网站厉害的点有三个。 1⃣「把抽象拉下神坛」。​ 很多人学博弈论、统计物理、动力系统，问题不是不想学，而是脑子里没有画面。 Complexity Explorables 的做法是：先给你画面，再慢慢补细节。每个页面只有一点点文字，主要精力都放在可操作的模型上。​ 2⃣「非常适合拿来讲课、做内容」。 每个模型都有时间、空间、参数面板，全部是网页原生交互，课堂上直接打开浏览器就能演示。​ 比如讲群体免疫，改一下传染率、接种比例，几秒钟让观众看到「临界点」的差别。​ 讲舆论极化和信息茧房，看不同连接方式下观点是怎么慢慢撕裂的。​ 3⃣「内容体系特别完整」。 已经按学科和主题给你分好类：生物学、物理、数学、网络科学、社会科学，还有元胞自动机、集体行为、复杂网络、模式形成、自组织、随机过程这些标签。​ 这意味着你不只是玩一个模型，而是可以顺着一个主题，把整条知识线刷下来。 如果你是老师、科普创作者、教育产品相关，从这个站点基本可以薅到三类东西。 一类是现成的课堂 demo 和演讲 demo，直接投屏操作就行。​ 一类是选题灵感，比如森林火灾、网络疫苗、交通拥堵，这些都可以改写成面向大众的内容。​ 还有一类是交互设计灵感：它怎么用少量参数讲清一个模型、动画节奏怎么控制、文字跟图的关系，这些都非常值得拆解。
avatar
最近刷 GitHub 的时候，顺手点进一个 Star 10 万的仓库，结果一看直接沉迷。 它是一个专门围绕「读计算机科学论文」搭起来的全球社区，仓库只是入口，后面是线下读书会、线上分享、视频回放一整套生态。 先说最戳我的点：它不是简单丢一堆 PDF，而是「帮你选好了一批值得读的论文」，再按主题整理好目录。 操作系统、分布式系统、网络、数据库、语言理论……基本每条主干方向，都能在它的目录里找到对应的经典论文清单。 主仓库把各种「找论文的好地方」也整理好了，等于顺手给你做了一份 CS 论文导航。从 arXiv、Google Scholar，到一些冷门但宝藏的技术期刊、博客清单，都被归在一块儿，想继续深挖非常方便。 而且仓库自带脚本，可以一键把目录里的 PDF 扫描下来下载到本地，配合自己的知识库工具，学习闭环一下就打通了。 Papers We Love 这个仓库，本质上是一个「计算机论文读书会+精选论文导航」，帮你把分散在全网、质量参差的论文资源，整理成一个可以直接开读、还能参与社区讨论的入口，被不少开发者视为「CS 论文入门必收藏清单」，非常适合想系统提升计算机科学功底的人。 对大多数开发者而言，Google Scholar、arXiv 上论文太多，论文哪篇重要、哪篇只是增量工作，很难判断；PWL 的目标就是构建一套「计算机科学论文 Canon」（经典谱系）。 仓库： 官网：
avatar
一本定价 $500 的艺术画册，现在合法免费下载。 Getty Publications Virtual Library 盖蒂博物馆（Getty Museum）将其出版的 300 多本绝版艺术、建筑、摄影书籍完全数字化并免费开放。 不是模糊的扫描版，而是拥有可搜索文本和超高清插图的 PDF 原档。 包含大量关于文物修复、古希腊艺术的深度学术著作，市面上极难买到。 明确的 Open Content 协议，不仅能看，部分资源甚至允许二创。 盖蒂出版把过去四十多年出的书，从展览图录、藏品研究，到文物保护手册、摄影、建筑史，一口气放出三百多本电子版，全部免费在线阅读或 PDF 下载。 分类细得很狠：绘画、摄影、古董、建筑、拉美艺术、亚洲艺术、文物保护、博物馆学、技术手册，甚至“耳then architecture 夯土建筑保护会议论文”“青铜雕塑技术检验指南”这种极细分主题也能直接点进看全本。 不管是做作品集、做课程、做展览，还是单纯想把自己对艺术的理解打牢一点，这个网站真的值得你花一个晚上好好逛一圈。
avatar
以为只有大厂能做的云服务，其实有人开源帮你做好了。 这个 266k star 的 github开源清单直接列出了上千个自托管替代方案，你可以用 awesome-selfhosted 拼出一套属于自己的个人云。 把整片互联网云服务扒下来，按场景排好的一张自托管宇宙地图 从博客、网盘、邮箱、密码管理器，到媒体流、监控、VPN、搜索引擎、生成式 AI，按场景细到几十个大类、上千个项目，每个条目都会列简介、Stars、更新时间、主要技术栈（例如 Docker、Nodejs、Go、Python）、开源许可证，以及是不是 SaaS 替代品。 除了 GitHub 里的 Markdown 版本，他们还专门做了一份 HTML 版网站 ，支持搜索、标签和分类浏览，对不熟悉 GitHub 的人也非常友好。 它帮助我们解决了几个非常重要的问题： 1⃣「SaaS 订阅焦虑」 很多人每个月在云笔记、网盘、密码管理、团队协作、监控上的订阅，叠加起来是一笔不小的固定支出，但又总觉得停掉就没有安全感。awesome-selfhosted 给的是一个非常具体的出口：你可以先从一两块最在意的东西开始替换，比如把密码管理迁回自托管服务、把相册放在自托管图床和相册系统上，用一台小机器（NAS、迷你主机、旧电脑）慢慢把关键环节从「月付」变成「一次性投入+自己维护」。​ 2⃣「数据主权和隐私焦虑」 照片、邮件、聊天记录、笔记、密码、项目文档这些，如果全部托管在云端商业服务里，只要哪天服务关停、账户异常，甚至只是改了一版条款，你就会突然意识到自己没有真正的备份方案。awesome-selfhosted 的核心价值就是告诉你：绝大多数常见场景，其实都有成熟的自托管选项，能把数据放回你能物理触摸到的硬盘里，云只是一个可选同步层，而不是唯一的真相来源。​ 3⃣「信息过载但又无从下手」的技术人 想自托管的人往往已经被推荐文章、YouTube 视频、论坛帖子轰炸过无数次，真正的问题不是「不知道有什么」，而是「不知道哪些是真的被长期验证过的」。awesome-selfhosted 本身是 GitHub 上 star 数最高的「awesome 列表」之一，长期在自托管圈子里被当作「母清单」引用，甚至很多自托管教程、Wiki、论坛在回答「有没有某某服务的自托管替代」时，会直接把这个仓库甩给你当基准线，这种被广泛引用的程度，本身就是一种集体筛选后的信号过滤。​ 把它用进自己的生活，不用一上来就搞得特别极客，可以从一个小目标开始。比如：先用它换掉一个你最担心的云服务——相册、密码管理、个人文档都行。 当你第一次把某个重要数据，从「只能存在别人服务器上」变成「在自己硬盘和备份盘里都有」，那种安全感会非常具体，也会让你开始重新审视，自己和这些数字服务之间的关系。
avatar
2025 年最后一天，要把今年压箱底的 AI宝藏介绍给大家 想认真玩一圈 AI，每一步都很劝退。 装个 Stable Diffusion 要配环境，装个 ComfyUI 要查教程，碰到 Flux、视频生成、TTS，头都大了。 每次看到别人一键出图、一键配音，自己却在命令行里报错到怀疑人生。 出现之后，整个体验被改写了。 它不是一个单一网站，而是一个装在你电脑里的「AI 应用商店」。 打开就是一长排脚本：图像、视频、TTS、语音克隆、3D、代理，全部做好了安装流程。​ 1⃣真的一键安装。 很多原本要自己拉 GitHub、装 Python、配 CUDA 的项目，现在就是点一下「Install」，它自动帮你下载、创建环境、装依赖、下模型，然后再点一下「Run」就能用。​ 你看到的只是一行按钮，背后是一整套别人已经帮你踩完坑的脚本。 2⃣所有东西都跑在本地。 视频、音频、照片这些敏感素材，不用再传到各种云端网站上去试。 Pinokio 把它们留在你自己的机器里，等于你有了一台只给自己用的「小型云」。​ 对内容创作者、小团队来说，这种确定感会让人踏实很多。 3⃣工具是连在一起的。 以前的流程是：一个网站生图，一个网站剪视频，一个网站做配音，再一个网站抠图和修图。 现在你可以在 Pinokio 里一口气装好 ComfyUI、Flux WebUI、各种 TTS 和视频生成工具，把整条链路都放在同一个入口里。​ 做一条内容，从文案到封面到配音，几乎不用再在浏览器里到处乱跳。 不再当「装软件工程师」，只当「用工具的人」。 不把隐私交给一堆账号体系，只在自己的电脑里安静折腾。 不到处搜教程、收藏一堆 GitHub 链接，有一个地方集中管理所有 AI 玩具。​ Pinokio 的意义在于：让不会折腾环境的人，也能拥有一整套可复制的 AI 工作间。 Pinokio 给你的是「随时打开一台自己的机房」，一切管理权都握在手里，唯一的限制是你电脑有多强。​ 和纯粹的单一 WebUI 工具比，它又多了一个「应用商店 + 脚本生态」的层级，让你不是只玩一个项目，而是可以随时给自己加新能力。​ 如果你最近正好在为「装不完的环境、配不完的模型」烦躁，或者开始认真想把 AI 变成自己长期的生产力工具，那 Pinokio 这种形态会非常合适。 它不是让你少动脑，而是帮你把「重复踩坑」那一部分工作从人生里剥离出去，留更多时间给真正有价值的东西。
avatar
如果你在研究 AI，那么一定不能错过他的博客！他是在教你怎么有脑子的用 AI 第一次打开 ，会有点穿越到过去的感觉：界面很简陋，没有视觉轰炸，也没有“十倍效率”“必看干货”这种口号。 但如果随手点进去几篇，很快会发现这里的信息密度，完全不是一般技术公众号和教程站能比的。​ 站主 Simon Willison 是谁？是 Django 框架的联合作者之一，也是 Datasette 的作者，还做过 Eventbrite 的架构总监，在斯坦福做过新闻学 fellow，现在全职做开源和数据工具。 也就是说，这是一个认真做了二十多年工程和产品的人，把自己的思考、试验、翻车记录，全都摊开在一个公开博客里。​ 这个网站最大的杀伤力在于三个字：可复制。 不是只讲理念，而是从“怎么用 LLM 写代码”“怎么把小工具快速上线”“怎么设计 HTML 小工具的通用模式”，一步步拆给你看。 他会告诉你自己怎么提示模型、怎么选库、怎么调试、哪里踩坑了，而不是一句“AI 提效很多”就结束。​ 如果你本身在写代码、做独立开发或做数据相关的工作，这个站直接对着几个典型痛点下刀。 第一个痛点是：学了很多概念，落不到具体东西上。 Simon 把自己用 LLM 做工具的过程写得非常细，甚至顺手做了一个 ，把 160 多个在线小工具全放在一个可搜索的目录里，配上文章讲自己怎么做出来的。​ 第二个痛点是：信息太多，不知道该看什么。为此他专门搞了一个 link blog，把自己每天觉得有价值的文章、代码片段、视频整理成一条条“带注释的链接”。 链接下面几句话，帮你快速判断值不值得点，也告诉你“重点在这里”，等于是免费借了一个资深工程师的大脑来帮你筛选信息。​ 第三个痛点，是很多人知道“要做个人网站”“要做知识库”，但不知道怎么做才不会烂尾。 在他的博客里，你能看到非常成熟的内容结构：长文讲体系、短 notes 记灵感、TIL 记录小发现、工具区展示实物，再配上强大的站内搜索和标签系统，整个博客已经变成一座可以“进去逛”的知识空间，而不是一堆时间线里排着的旧贴。​ 你几乎每刷几篇，就能抄走一个具体做法，比如一个脚本思路、一套 LLM 使用习惯、一个部署 HTML 小工具的套路。 另一方面是视角：他同时懂工程、懂产品、懂数据新闻，所以文章里经常会讲“为什么要做这个工具”“这个功能到底解决谁的问题”，而不是只丢给你一段代码。​ 另外一个隐形价值，是教你怎么“有脑子地用 AI”。他在 newsletter 和博客里写了很长的经验：用 LLM 写代码该怎么拆问题、怎样选模型、什么场景必须自己补测试，以及为什么要尽量选稳定、常见的库，让模型“更熟”。 这些都是用了一大圈 AI 之后才踩出来的实战结论，比起营销号那种“X 个必备 prompt”，要真实得多。​ 和市面上常见的技术博客、工具网站比，这个站的气质其实非常不一样。典型的教程站会为了流量做“从零到一保姆级”，但深度有限，代码更新也很慢。 Simon 这里反而像一个长期维护的实验室：新工具、新想法、新踩坑，写完就放进站里，多年后还能通过标签、搜索和工具目录再被翻出来，形成一条自己的知识脉络。
avatar
是那种第一次用完，就会立刻想把它钉在浏览器书签栏最左边、以后少折腾自己一点的工具网站。 它的底层逻辑很直接：把你日常会用到的一堆「小工具网站」，全部塞进同一个干净、不卡顿的入口里，从此只记一个网址。 按「文本、图片、代码、颜色、社交媒体」这样的场景，把 72个工具排成一个可视化的工具箱，打开就能用，不需要注册、不需要登录，也不夹带营销信息。 很多类似的网站，只做一个功能做到极致，比如只负责代码截图或者只负责压图。​你要解决一整套流程，还是得到处找别的网站拼凑；另一种是做大而全的效率平台，注册登录、团队协作、项目管理一条龙，却对「我只是来压一张图、查一段字数」这种微小需求不够友好。 原来那一长排「压图网站 1、2、3」「代码截图工具 A、B」可以合并成一个 。​ 需要什么工具，直接在站内按分类找，比在浏览器里翻半天收藏夹省劲太多。
avatar
本尼迪克特·埃文斯这个网站，围绕一个非常清晰的核心问题在运转：What mattered in tech this week——本周科技圈真正重要的是什么，以及它意味着什么。​ 站长 Benedict Evans 做了二十多年科技与媒体分析，做过投行研究、战略咨询、VC 合伙人，现在是独立分析师，这让他的判断既有一线视角又不过度「圈内」。 ​ 每天被 Twitter、媒体、播客各种信息淹没，这个 newsletter 就是替读者完成筛选：每周挑出最重要的新闻和趋势，再配上背景和拆解，做成可直接拿去决策和思考的摘要。​ 网站里长期的长文和半年一度的宏观趋势演讲，就是专门搭建这套理解框架，比如最近的主题是「AI eats the world」——AI 如何重塑各个行业。​ 他每年两次做宏观趋势大 PPT，被很多 CEO、VC 和一线从业者当作「今年该好好读完的一份报告」，最近一版就是围绕 AI 如何吞噬世界展开。​ newsletter 目前大约有 17–20 万订阅者，被多家榜单列为全球最受尊敬的科技/CEO 策略通讯之一。​ 它不追热点情绪、少讲故事和八卦，而是把注意力集中在「结构性变化」和「长期趋势」上，并且有稳定且经年累积的档案可追溯，从 2010 年写博客，到后来迁移平台，再到现在的独立站，完整记录了移动互联网、流媒体、平台经济到 AI 的每一波浪潮。
avatar
这个网站从Hacker News社区实时聚合热门书籍讨论，提供每周和历史榜单。​ 实时抓取Hacker News上4万+评论，自动排本周Top10书单。每本书标HN评论数、Amazon链接，还附创始人访谈和随机推荐。 界面超简洁，还可以一键订阅每周邮件
avatar
全球最聪明的大脑都在想什么？ 是一个把“世界最聪明的人都拉来聊天”的网站，可以第一时间看到顶尖科学家、思想家们是怎么思考世界的。 1996 年上线至今，已经积累近 1,000 位贡献者、约 1,000 万字内容、350 多小时视频和 750 场对谈记录。 内容阵容堪称“现实版诺贝尔朋友圈”，贡献者包含认知科学、物理学、人工智能、经济学等领域的一线学者和科技领袖，如 Scott Aaronson、Dan Ariely 等。 所有讨论都围绕“最前沿、最难的问题”，但坚持用尽可能通俗的语言，让非专业读者也能跟得上，真正实现把学术界的新知识输送给好奇的大众。 很多观点原本只存在于学术圈或专业会议上，而 把这些高密度思考“翻译”成普通人也能读懂的公开内容。 让不同学科的人互相对话，比如物理学家和哲学家、神经科学家和艺术家，帮助读者打破“只懂自己专业”的视野限制。 这是最能刺激思考的网站，喂养大脑的优质站点之一。 这些内容不仅可以当知识输入，还非常适合当创作者“选题库”和“观点素材库”，无论是写作、播客还是视频脚本，都能从中挖出大量有深度又小众的角度。
avatar
一个人撑起半个开源社区！！ 英国工程师 Tom Jobbins 做的事情很简单粗暴：帮你把这些模型全部量化一遍，做成 4bit、5bit 等低比特版本，再写好「一键跑起来」的说明书。通过量化技术压缩成消费级显卡能跑的版本。 他在 Hugging Face 上的个人空间，主页直接罗列了自己「最近 100 个模型仓库」，基本清一色是主流大模型的各种量化版本和不同格式打包。 1. 速度极快：新模型发布 1 小时内，他的量化版就会上线。 2. 多种规格：从损失最小的 Q8 到极致压缩的 Q2，总有一款适合你的显存。 3. 社区标准：现在下载模型，大家下意识地都会找带有 "TheBloke" 后缀的版本。 他把复杂的量化、格式转换、部署门槛都提前帮你干完了，让普通人也能在自己的电脑上玩到最新、最强、原本只属于大厂机房的模型。 从 LLaMA 系列、Zephyr、CodeLlama，到各种聊天模型、代码模型、行业模型，都能在这里找到量化好的 GGUF / GPTQ / AWQ 版本，省掉你自己摸索量化流程的时间。​
avatar
（HPA）是一个可以免费查全身“蛋白地图”的网站，对做生物医学、AI for bio、药物研发、病理研究的人来说几乎是必备级工具。它把“某个蛋白在哪、在谁身上、在什么细胞和亚细胞里、在什么肿瘤里”这类问题，做成了可视化、可检索的一站式平台。​ 整合了抗体成像、转录组、质谱等多组学数据，目标是给所有人类蛋白做一张空间分布地图。​ 目前包含 9 大核心资源：Tissue、Brain、Single Cell、Subcellular、Cancer、Blood、Cell Line、Structure、Interaction，对应“从器官到细胞到亚细胞”的全链路视角。​ 截至 25.0 版本，HPA 基于 27,883 个抗体、覆盖 17,407 个独特蛋白，数据库在 2025‑11‑11 刚刚更新，属于一直在迭代的活跃项目。​ 一眼看全：一个基因/蛋白的全景页 搜索 ACE2、EGFR 这类基因时，可以直接看到它在 40+ 正常组织、17 大类癌症、1200+ 细胞系中的 RNA/蛋白表达，还配套免疫组化和免疫荧光高清大图。​ 空间分辨率高：做到“单细胞 + 亚细胞” Single Cell 模块给出不同组织、免疫细胞群的单细胞转录组表达，Subcellular 模块用共聚焦显微镜把蛋白精确标到 35 种细胞器和精细亚细胞结构里，真正回答“它在细胞的哪一个角落”。​ 真正免费可商用的科研级资源 全部数据开放访问，无需登录即可在线浏览和下载，用于科研、教学、方法论文 benchmark 都已经是行业常态，很多蛋白图像也成为深度学习、图像分割任务的标准数据源。​ 只知道基因名，不知道“它在哪”？ 传统做法要在多个库里来回查序列、表达、图像数据，现在在 HPA 输入一个基因，就能一次看到：在各组织的 RNA TPM/FPKM 表达在正常组织、肿瘤里的免疫组化着色强度和阳性细胞比例在细胞中的亚细胞定位图像这种“从表达量到显微图”的链路，极大减少查资料时间。​ 做实验前选不对组织 / 细胞系 / Marker 官网专门做了 “The right cell line for your experiment”“The cancer proteome”“The druggable proteome” 等专题，直接帮你筛：哪个细胞系对你的靶标高表达，哪些蛋白是潜在可成药靶点，某个癌种里，高低表达和预后关联的蛋白列表，这对设计课题、挑细胞、挑抗体是实打实的决策指北。​ 空间信息难找——知道“有表达”，但不知道“在哪一层”？ Tissue、Brain、Single Cell、Subcellular 这四个模块相当于从“器官切面”一路 zoom 到“细胞亚结构”，把“空间组学 + 蛋白组”打通，解决了传统表达数据库只给一行数字、没有空间语境的问题。​ 做多组学整合不知道从哪入手 HPA 的设计就是“多组学集成”：抗体成像 + 空间转录组 + 单细胞 + 质谱蛋白组，很多公司和实验室都拿它当作公共 reference，用来做 AI 模型训练、疾病图谱构建、空间组学配准。
avatar
当我打开这个网站时，见识不多的大脑，好像被雷劈了，而且是连续闪电暴击！！ 过了半天才能吐出一句“原来网站可以做到这个样子” 这应该是人类能做出的最顶级的网站了。 这篇推文没有任何知识点，就是炫耀一下我发现的超炸裂工作室， 总部在英国布里斯托的数字创意制作工作室，专门做 3D 视觉叙事、交互网站、沉浸式数字体验。 网上很多所谓“酷炫网站”，本质靠剪辑视频撑画面。 Lusion 用的是实时 WebGL 场景、布料模拟、生成动画，全部真交互在跑。​ 一定要体验一下，鼠标一直往下滚，滚到不能再滚了，接着滚，会有惊喜！！视频 30 秒开始，是最精华的！
avatar
刚刚挖到一个非常牛批的网站！！ 这个网站，让你用上帝视角看人类历史：它把整个人类历史，做成了一张可以随手拖拽的【Google 地图版时间线】。​​把 5000 年左右的全球历史，压缩成一张可拖拽的世界地图，加一根时间轴，从公元前到 20 世纪都能随时切换。​​ 它把国家疆界、人口、宗教、文化、迁徙、重要事件、统治者信息都铺在一张图上，目前累计数据点超过 5000 万个。​​ 时间滑块一拉，地图会立刻变成对应年份的世界格局，再点任意一个区域，就能在侧边栏展开对应的维基百科条目，等于「地图 + 知识库」一体化。​ 无论你是学生、内容创作者，还是单纯对世界怎么走到今天这一步感到好奇，它都提供了一种此前很少见的视角——让你在同一块屏幕上，同时看到时间、空间和事件的关系。 也许某一天你只是随手拖动了一下时间轴，在一块不起眼的小区域停了几秒，就会突然意识到：原来那些看起来完全无关的历史片段，一直都静静叠在同一张地图上。 如果是学生或者自学者，这个网站可以直接拿来当「可视化笔记本」。比如把时间停在 1912，放大中国，看清末民初的边界，再拖到巴尔干半岛，看奥斯曼帝国瓦解后留下多少新国家，最后拉到非洲，看那时殖民版图怎么铺开，一条时间轴上，三块区域的故事会拼成一个你从来没在课本里见过的世界格局。 这种「同一年，不同地方同时发生什么」的视角，是传统时间线和单一区域地图都很难给到的。​​ 对做内容的人来说，Chronas 几乎是一个天然的选题雷达。你可以挑一个年份，比如 1848，先看欧洲革命浪潮，再顺手拖到亚洲，看那一年这边在发生什么，再点进一个小地方的条目，看它在几十年里换了几次统治者，这当中随便拆出几条线，都能写成系列故事或者做成一整套选题。
avatar
很多人，包括我，自学最大的崩溃点，就是回头打开自己的笔记，发现全是截图、摘抄、感想，几个月后自己看的都吃力。 工具越换越多，从备忘录、Notion 到各种知识管理 App，结果最后都变成“电子垃圾堆”，真正能沉淀下来的东西几乎为零。 而 展示的是完全相反的一种走向：同样是“写在互联网上的笔记”，但是被他硬生生做成了一座深度研究的长期堡垒。 这是独立研究者 Gwern Branwen 的个人网站，他写 AI、心理学、统计学、暗网市场、比特币、动漫、行为遗传、自我实验，所有内容都长期挂在一个公开站点上。​ 他的每一篇文章，都不是“一次性写完就丢着”的快照，而是几年甚至十几年的动态文档。 有的页面从 2010 年开始写，中间不断追加新数据、新论文、新实验，类似“Spaced Repetition”“Nootropics 实验”“Darknet Markets 档案”等页面，都是隔几年更新一轮，笔记像活的一样在长大。​ 这就是很多人笔记做不出质感的第一层差距： 我们习惯“写完就算”，而他默认“写完只是版本 0.1，以后还要回来更新”。 同样一篇“读书笔记”或者“研究心得”，放在他的系统里，会被当成一个长期项目，不断加注脚、补证据、修正预测，几年后就成了一块可以被拿出来当「作品」的知识砖块。​ 第二个差距，是证据密度。 多数人的自学笔记，是“我觉得”“我感觉”“某某博主说”，往下就断了。 Gwern 的文章基本都是：一个结论后面挂一串论文链接、数据图、计算过程，连统计方法和可能的偏差都写出来，等于逼着自己每一条洞察都要有来源、有推理链。​ 这也解释了，为什么很多人把他的网站叫作“个人版研究百科” 习惯写这种高证据密度的内容，你的笔记就不再只是给自己看的随手记录，而更像是“对世界的一次公开下注”，别人完全可以照着你的链路复现和反驳。 那种“我只是随便记点东西”的心态，会被迫升级成“我要写一个经得住几年之后的我自己、和别人一起回头看的东西”。​ 第三层，是你刚刚提到的“长期预测型数字花园”。 Gwern 很多文章里，有时间戳、有预测、有后验检讨，比如 AI scaling 的判断、某些技术路线的趋势、某些社会现象的发展，他不是说完就跑，而是几年后回来对照自己当年的说法，看哪些被证伪、哪些撑住了。​ 这就让整个网站，变成了一块“把思考写在时间轴上”的公共实验场，而不是永远正确的金句合集。 我们可以对照一下自己的笔记系统，不会造还不会模仿吗？ 电子垃圾型笔记：记的时候爽、抄的时候多、从不回头改，时间一久，你自己都不信任里面写的东西。 堡垒型笔记：像 Gwern 那样，把每篇内容当成可以被别人检验的公开作品，写的时候就会自带“证据强迫症”，之后也愿意回来打补丁、改版本、承认错判。​ 偷学他的思路，哪怕只学三件事，也足够让你的笔记不再是垃圾场： 给每篇重要内容加时间戳和后续更新； 所有结论都尽量挂上来源和推理链，而不是只写“我觉得”； 把自己最在意的几个主题做成长期页面，反复回去更新，而不是一次性写完就丢。 当你愿意这样对待自己的数字花园，你的每一条笔记，才会真正从“自言自语”，变成能和世界对话的砖块。
avatar
Google 的 Machine Learning Crash Course【不看也要收藏的极品资源】：用 15 小时左右，把一个完全对机器学习没概念的人，带到能看懂、能上手、知道下一步往哪走的程度。​刷完一遍，会感觉原来我也能学会机器学习 MLCC 是 Google 内部工程师培训用的速成课，后来才对外开放，目前已经被全球数百万用户用来入门机器学习，在 Google 自己的介绍里，它就是官方级别的 旗帜课程。 25 节课、30 多个练习，大概 10～15 小时能刷完，从线性回归、逻辑回归、分类，一路讲到神经网络和大语言模型，中间穿插可视化小实验和代码练习，不用死啃大段推导。每节就是一个清晰小目标，看完视频、动动滑块、敲几行代码，慢慢把机器学习这件事具象化。 整套课完全免费，包含动画视频、交互可视化、代码练习和小测，把抽象概念都拆成一小块一小块，适合下班后、周末按模块刷。​ 它的模块拆得很干净：先是线性回归、逻辑回归、再到数据处理，然后进阶到神经网络、嵌入，再延伸到大型语言模型，最后是生产系统、AutoML、公平性这些真实世界会遇到的问题。 从模型是啥到模型怎么上生产、怎么不作恶，能看到完整路线图。​ 可以按顺序刷一遍，也可以跳到自己关心的 LLM、生产系统单独看。​
avatar
这个网站，真的是把「笔记」这件事，做到了极致。​ 它不是说一套理论，不是说一个概念，它把整套流程拆得非常细，​手把手教会我们怎么操作，怎么搭一个能帮我们持续生出新想法的第二大脑。​ 真正学会的，是一套足够支撑你读十年书、写十年字的思考系统。 传统做笔记，最典型的就是：拼命收藏、截图、标重点。​ 结果桌面一堆文件夹，收藏夹一屏拉不完，脑子里还是一团浆糊。​ 这个网站一上来就拆穿这种「收藏家错觉」：收藏≠学习，更≠会用。​ 它教的核心非常简单，却很反直觉。​ 1. 不是买软件，而是学会写「原子笔记」——一张卡片只写一个观点，用自己的话写清楚。​ 2. 给每张笔记一个身份（ID），然后疯狂互相链接，让它们形成一个网，而不是塞进各种文件夹。​ 3. 用「结构笔记」把相关的卡片串起来，慢慢长成属于你的知识地图。​ 比如新信息来了，先丢进收件箱；等有空，再把里面有价值的东西，消化成正式卡片。​ 参考文献怎么办、标注怎么用、标签要怎么打才不翻车，网站里都有具体提醒。​ 它不只讲「记」，还教你怎么「写」。​ 写不出来，多半不是你不会写，而是你的卡片盒没养起来。​ 有了足够多的笔记，写一篇文章，就变成「从卡片里挑人、组队、排队」这么简单。​ 还有实战案例。​ 作者用这套方法写博士论文，从读论文、做笔记，到改稿、投稿，都有完整拆解。​ 看完会发现，那种高密度写作能力，不是天赋，就是系统长期运转的结果。​ 更贴心的是，它几乎不绑工具。​ Obsidian、Notion、Logseq、甚至纸质卡片盒，都可以直接套用这套思路。​ 因为它讲的是一整套「思考流程」，而不是教你在哪个软件点哪个按钮。
avatar
其实很多时候，不是我们不想多懂点东西，而是实在太累了。 新闻、长文、报告，一个个都很重要，可你白天已经被各种消息来回拉扯，晚上再打开一篇长篇专业文章，眼睛看着，心已经自动飘走了。 关掉页面那一刻，心里难免会冒出一句：算了吧，我可能也就这样了，已经没有精力再从头搞清什么复杂规则了。 最近刷到一个让我有点上头的网站，简单说就是「把复杂知识做成可玩的小游戏」的那种交互式学习导航合集。​ 它叫 Awesome Explorables，本质是一个 GitHub 上的精选清单，但实际体验更像是知识版的「乐园地图」。​ 平时想学点数学、算法、AI，要么就是厚厚的教材，要么就是两个小时的视频，看到一半就想退出。 这个网站的思路完全反过来，是让你边玩边学、边拖动边理解，而不是死盯着公式硬背。​ 进去之后你会发现，它不是简单地贴一堆链接，而是按主题把最经典的交互式作品都串起来了。 比如数学、物理、系统思维、博弈论、机器学习都有单独板块，每个板块下面都是能直接点开玩的互动内容。​ 它解决的第一个痛点，就是「看得懂字但理解不了逻辑」。 很多概念像概率、贝叶斯、神经网络，以前只能靠脑补，现在直接拖一拖参数、改一改数值，结果立刻变，你的直觉会被硬生生带起来。​ 第二个痛点，是「好资源太分散，根本不知道从哪儿入手」。 真正做得好的交互科普和 explorable 项目，很多藏在个人博客、论文附录、小众网站，这个清单帮你做了第一轮筛选和整理。​ 第三个痛点，是「学完就忘、记不住、用不上」。 传统刷视频属于被动输入，而 explorable 这种形式，就是让你主动去试、去调、去犯错，记忆点和理解深度都会不一样。​ 如果你是学生、自学党，想打好数学和编程的底层直觉，这里能给你一整套比网课更生动的补课路径。 如果你在做产品、交互、教育内容，这又是一个活生生的「交互叙事案例库」，随便拆一个都能启发新的内容形式。​ 和普通学习网站比，它的区别非常明显。 大部分网站是「一门门课程摆好」，你按章节往下啃；这个则是「精炼后的互动作品博物馆」，每一个都是经过时间筛过的代表作。​ 常见的知识库，重点在于「信息是不是全」，这里更在乎「这个解释方式是不是让人真的懂」，所以特别强调可视化和可操作性。​ 还有一个很加分的点：这是开源项目，目录结构清晰、贡献规则写得明白，任何人觉得有更好的交互教程，都可以去提 PR 一起完善。​ 这意味着它不会像很多商业平台那样慢慢「过时」，而是会随着新作品不断更新、迭代。 如果你想把这个网站用到极致，可以试试三种玩法。 第一，把它当「年度自学路线图」，先选一个主题，比如线性代数或机器学习，每周挑 2～3 个交互项目玩透，顺手做点截图笔记。 第二，把它当「选题灵感库」，从里面挑你最喜欢的几个作品，拆结构、拆交互，再在小红书上做自己的简化版或中文讲解。 第三，把里面你玩过、觉得震撼的站点，用收藏夹或笔记工具再按「直觉数学」「系统思维」「可视化叙事」这些标签二次整理，慢慢就变成你的个人知识 IP 来源。 如果你已经刷腻了「看完就忘」的干货，不妨给自己一次新的学习方式体验。 点开这个清单，你会发现原来学习抽象知识，也可以这么好玩、这么上头。​
avatar
最近两年，大家都有一个共识，想尽办法，利用各种工具把工作都交给 ai 来做，一旦习惯，没有 ai 好像都无法做事。最可怕的是，把整个思考过程都交给 ai，自己拿到结果稍微加工一下就用。 有没有想过，这可能是我们大脑退化的开始？ 人类自己的那点“脑内算力”和抽象思维，还有多久就会被 ai 彻底撕扯干净？ 长期不锻炼抽象思维，最后的工作内容只剩下：复制粘贴、微调 prompt、在几个模型之间来回试错。那时会发生什么？ 最危险的不是 AI 多强，而是越来越习惯“不用大脑也能活得过去”。每天都在快乐的依赖自动执行、智能推荐、AI 总结，久而久之，你的大脑对“吃力思考”这件事会越来越抗拒。 等到真的需要做一个没人帮你兜底的重要决定时，才发现自己已经很久没有独立跑满一次“全功率”。 我相信，到那时，人类社会最顶层的人，是那批把 AI 当“放大器”的人，他们有自己的抽象模型和价值判断，让工具替自己加速，而不是替自己思考。 也许真正应该焦虑的，不是“AI 会不会抢我饭碗”。 而是“在我安心把一切交给 AI 的这几年，我自己的大脑，到底有没有变得更好一点”。 沉浸式数学 Immersive Math，就像一个“思维健身房”，在几个关键维度上逼着你动脑，而不是被动记公式。 1. 从“死记定义”变成“自己看懂” Immersive Math 每一章都先给一个直观的小例子，再用交互图演示这个例子背后的数学结构，比如用麦克风定位声源讲矩阵的秩，用投影阴影讲线性映射。​ 这种设计让大脑先抓住具体场景，再倒推抽象概念，训练的是“自己从例子中总结规律”的能力，而不是被动接受老师给的结论。​ 2. 用手眼协同，锻炼空间想象 大量可操作的交互插图，你可以拖动向量、旋转三维图形、切换线性映射前后的形状，看矩阵如何拉伸、旋转、压扁空间。​ 这种“实时反馈”的操作，会迫使大脑在几何画面和代数符号之间来回切换，久了之后，你会在脑子里自动生成空间画面，空间想象力和直觉推理被高强度刺激。​ 3. 让你构建“统一的大图景” 很多人学线性代数，感受是“这一章讲向量，那一章讲矩阵，最后完全串不起来”。​ Immersive Math 刻意通过章节结构和例子，把“向量空间、线性变换、矩阵表示、特征值”这些内容反复连接起来，让你意识到其实一直在看同一件事的不同侧面。​ 这会训练大脑把碎片信息整合成一个抽象框架的能力，这种“搭模型”的能力，对以后学 AI、物理、工程都非常关键。​ 4. 从被动看答案到主动拆过程 不少交互图分成多步状态，每一步都配一小段解释，你可以自己控制节奏、来回跳步骤，看“这个变换多做一步，画面会怎样”。​ 等于把推导拆成一连串可见的动作，让你习惯去追问：刚才发生的变化到底对应哪一个代数步骤，这在训练“过程敏感度”，而不是只盯着最终结果。​ 5. 在安全环境里练习“犯错和修正” 交互式教材的一个隐形好处，是你可以疯狂试各种极端情况：把向量拖到边界、把参数调得很极端、看图形会不会崩。​ 大脑在这个过程中练的是“假设—试验—观察—修正”的闭环，而不是怕做错题，这种实验式的思维习惯，会迁移到你之后用 AI、做建模、做决策的所有场景里。​ 6. 把 AI 时代的“底层语言”变成你的直觉 线性代数是现代 AI、图形学、数据科学的底层语言，多篇文章都强调：想真正理解神经网络、降维、推荐系统，都绕不开向量和矩阵的几何含义。​ Immersive Math 用可视化把这些底层结构“刻”进你的直觉里，长期看是在升级你对复杂系统的理解力，让你在 AI 时代不只是会按按钮，而是能看懂系统在做什么。​ 沉浸式数学锻炼的不是“算得更快”，而是三件事——看图建模、在空间里思考、用例子自己抽象出规律。​ 这些能力，一旦被练出来，就会变成你对世界、对 AI、对任何复杂问题的“通用大脑肌肉”，哪怕有一天不用这个网站了，它留下的那套思维方式还会一直在运行。 愿我们在 ai 高速狂奔的时代，都还能保持一点清醒！！！
avatar
这条 Reddit 讨论把我戳得很狠，原来那么多人都和我一样，大脑每天像被信息轰炸。​ 发帖的人四十多岁、有孩子、有工作，脑子里全是账单、灵感、项目、梦想，想记的东西多到一天能写一百页笔记。 ​ 更窒息的是，他已经在用待办、笔记、收集工具，但还是觉得「所有事情都压在脑子里」，完全休息不了。​ 最打动我的一句话，是评论区有人说「你永远不会完成」。​ 这句话不是在劝烂尾，而是在提醒：人生本来就不可能把所有想做的事全部做完。​ 真正让我们累的，不是信息本身，而是那种「每一条我都不想错过」的执念。​ 在这条讨论下面，你会看到好几个流派的人，拿出了自己亲测有效的方法。​ 有人坚持每天做「脑力清空」，就是早晚花十分钟把脑子里的想法全倒进纸上或 App 里，让大脑不再死死抓着这些事情。​ 有人把所有事情都丢进日历，不再用无底洞式的待办清单，而是用时间块逼自己面对：这周到底能做几件事。​ 有人用 GTD 的思路，只保留每周 2–4 个「今天只做完这个也值了」的任务，其他统统放到一边，主动放弃那种虚假的忙碌感。​ 这条帖还有一个隐藏价值，是帮你重新划清「信息过载」和「信息选择」的界限。​ 很多人以为解决信息过载要「断网」「戒手机」，但评论里反复提到的是「学会筛选和说不」。​ 有人说：别再把每一个闪过的点子都记下来，大部分都是一时冲动，真重要的想法自己会回来。​ 看完这一大串对话，我才发现之前自己错在哪。​ 以前总是想用一个完美系统，把所有信息、灵感、任务都收进去，结果清单越积越厚，焦虑也越堆越高。​ 现在反而会反着来：先定好这一阶段最重要的 3 件事，再决定哪些信息值得留下，哪些可以直接略过。​ 如果你也正处在「不记下来不放心，记多了更崩溃」的阶段，这条 Reddit 讨论真的值得通读一遍。​ 你会看到很多和你一样的人，如何从信息洪水里爬出来：有人靠冥想，有人靠系统，有人靠接受「不可能全都做完」这个事实。​ 最关键的是，它会让你意识到：你不是大脑有问题，只是活在一个信息太多的时代，需要换一套对自己更温柔的用脑方式。​
avatar
为什么囤了上千条笔记，脑子还是一片空白？笔记不加工，就是在喂养一座“信息垃圾场”，这篇Reddit热帖，把笔记讲明白了 很多人，包括我在内笔记软件装了一堆。Obsidian、Notion、各种云笔记轮番上场，结果就是一个共同现象：库越来越满，脑子越来越空。​ 这背后有个很典型的“收藏者谬误”。 觉得只要按下收藏、复制一段话、贴个链接，就等于“学会了、掌握了”，但从来没把它们加工成自己的语言和观点。​ 真正有用的笔记，有一个关键动作：加工。 加工就是二次咀嚼，把“别人说了什么”，变成“我怎么看、我能用在哪”。​ 最近这篇Obsidian的Reddit热帖，其实就围绕“加工”做了一个特别好的示范。 讲清楚了怎么把每天的随手记录，定期“处理”成有用的长期笔记。​ 他先承认一个事实：每日笔记很容易变成噪音。 写的时候感觉特别充实，但过一段时间再看，全部是情绪、流水账、模糊印象。​ 于是他设计了一套「处理流程」，而不是再加一个“记录工具”。 简单说，就是：先允许自己乱记 → 再通过月度处理，把有价值的东西抽出来，其他统统清场。​ 每到月底，他会打开这个月的所有日记。 逐条过一遍，问自己三个问题：这个事件要不要留下？这个想法值不值得独立一条？这个链接以后真的会再用吗？​ 如果是不再需要的情绪、抱怨、随口一想。就直接删掉，让系统保持“轻盈”，不给未来的自己制造搜索负担。​ 如果是重要事件。就被浓缩成一句话，写进“发生了什么”的时间线上，必要时再链接到对应项目笔记。​ 如果是值得反复看的想法或概念。他会新建一条“原子笔记”，只写一个核心观点，加上自己的理解和几个关键链接。​ 加工到这里，才算真正“拥有”了一条笔记。 因为这时候，里面既有外部信息，也有你的判断和语境，未来再看到，就能直接拿来用。​ 为什么一定要加工？ 原因很简单——不加工，只是帮别人保存了一份备份；加工过，才是真正长在你脑子里的东西。​ 不是让你多收集，而是提醒你：每条永久笔记，都应该是你咀嚼后的结论和可以复用的“知识积木”。​ 加工还有一个被低估的价值：防止自欺。 囤积会制造一种“我学了好多”的幻觉，而加工会逼你承认：“这段话我其实没看懂，我只能抄。”​ 那怎么从“囤积型笔记人”变成“加工型笔记人”？ 可以从三个小习惯开始改。​ 第一，看完一篇内容，不要立刻关掉。 给自己多加两句话：这段对我什么用？我同不同意？我能在哪个场景试一试？​ 第二，给重要想法开“单人间”。 别把所有内容都埋在一长条读书笔记里，试着为一个观点单独建一条笔记，让它可以被链接、被复用。​ 第三，定一个“处理日”。 哪怕一周一次或一月一次，把那段时间所有随手记录拿出来，删掉一批、合并一批、拆成原子笔记一批。​ 这时候你会发现一个很明显的变化。 笔记数量可能变少了，但“能用起来的东西”明显变多了。​ 再回到Obsidian这类工具。 真正的价值不在于它有多少插件，而在于它适不适合你“反复加工、反复连接”的习惯。​​ 如果你愿意给自己加上一条隐形规则——“记完不算数，加工才算数”。那么任何笔记软件，都会从“资料仓库”，慢慢变成“创意发动机”。​ 所以，与其再找一款“更完美的笔记应用”。 不如从下一条笔记开始，问自己一句：我只是又存了一份资料，还是已经多长出了一点自己的想法？
avatar
很多人一听到哲学就想跑，总觉得离自己太远，其实日常最困扰我们的那些问题，背后几乎都有现成的哲学讨论版本。 比如「AI 会不会威胁人类」「言论自由要不要有边界」「什么才算公平的规则」，在 PhilPapers 里都有完整的严肃文章在认真讨论。​ 这个网站本来是给学者用的，但没学过哲学的也可以当「深度阅读内容仓库」来白嫖。 它会把全世界的哲学论文、书籍章节、预印本聚在一起，再按主题分层整理成一棵大大的知识树，从「伦理学」一路往下到「隐私」「正义」「个人自由」这种你一看就懂的关键词。​ 不懂怎么搜没关系，可以先从一个很宽的分类点进去慢慢逛。 比如选「价值理论」，继续往下点到「幸福」「自我实现」「利己 vs 利他」这些小主题，你会发现很多之前在网络上刷到的热门争论，其实专业世界早就吵了几十年。​ 你现在可能主业是产品经理、律师、程序员、设计师，甚至是自由职业者，看起来和哲学没啥关系。 但只要工作里涉及「人怎么决策」「规则怎么定」「什么是风险」「什么是证据」，背后就是一堆哲学前提，用 PhilPapers 搜一下关键词，经常能找到比博客和新闻深很多的讨论。​ 图书馆的指南里其实已经明确写了：虽然网站主要面向研究者，但本科生、甚至自学者也很适合用它来探索新话题、做前期调研。 如果你现在正被信息流的情绪化观点搞得很累，很想找一个地方慢下来，把问题想清楚一点。 那可以试着给自己定个小习惯：每周从 PhilPapers 选一个你在意的主题，哪怕只读一篇文章的摘要和开头，也比无休止刷短内容更能帮你搭建自己的「思考肌肉」。​ 用一段时间之后，你会发现一个很微妙的变化。 遇到争议话题时，你不再只看谁声音大，而是会下意识去问：「这个问题背后的概念怎么定义」「还有没有其他经典立场」，这种习惯一旦养成，抗洗脑能力会悄悄上来。
avatar
Our World in Data 是牛津大学的一个开创性项目，用数据和图表呈现全球最重要议题的长期变迁。不是一个“看两眼就关掉”的普通数据网站，而是一个把全球复杂问题拆开讲清楚的决策引擎，帮你放下情绪，看看世界真实在发生什么。​ 主题覆盖极广，从贫困、儿童死亡率、教育、气候变化、战争，到人工智能、贸易全球化，基本所有“大问题”都有成体系的数据和解读。​ 全站 13,806 张交互式图表、123 个主题页面、32 个数据探索器，任何一个社会热点，几乎都能在这里找到一整套可视化数据链路。​ 所有图表和数据开放授权（CC BY），工具开源（MIT），你可以免费引用在报告、论文、内容创作里，版权友好到离谱。​ 平时刷到的都是“情绪化观点”，但很难看到长期、全球维度的趋势；这里直接用几十年甚至上百年的时间序列，把“感觉”变成“证据”。​ 很多原始数据散落在世界银行、UN、IMF、FAO 等机构，格式各不相同；OWID 帮你整合清洗好，用同一套交互图表统一展示，还能按国家、年份、指标自由筛选。​ 做一张像样的可视化又费时间又看教程；它已经帮你做好了可引用级别的图，只要嵌入或截图就能直接用在项目汇报、课堂演示。​ 🔗：
avatar
《2025年人工智能工程师阅读清单》，是一个“给 AI 工程师的全年学习路线图”，不是随手凑的书单，而是精心挑选的 50 篇论文，系统吃透 LLM、RAG、Agent、代码、视觉、语音、扩散、微调全栈的升级手册。​ 现在关于 LLM 和 Agent 的论文、博客、talk 海量，很多人每天在 X / Hacker News 刷链接，却不知道哪些是真正值得花一周啃完的，Latent Space 直接帮你定量：一年 50 篇，读完就有全局地图。 Latent Space 是专门面向 AI 工程师的 newsletter + 播客，听众和读者已经超过 200 万，长期深挖 LLM、Agent、基础设施和开源模型，对“工程视角”非常敏感，这份清单是他们经验沉淀后的浓缩品。​ 清单不是简单罗列论文，而是从 10 个关键方向各挑 5 篇：前沿 LLM、评测基准、Prompting 、RAG、Agent、代码生成、视觉、语音、图像/视频扩散、微调，每一篇都有“为什么你要读”这种工程师视角的说明。​ 页面会把论文、官方报告、博客和实战教程混在一起选，比如 GPT 系列、LLaMA 系列、Gemini、Claude、DeepSeek、GraphRAG、RAGAS、LoRA/DPO 等，将“研究层”和“工程落地层”打通，避免只看懂概念却写不出产品。​ 很多人只看“谁又出新模型”、“谁登顶什么榜”，真正模型原理、评测框架、扩展方法完全没系统过，这份清单把 MMLU/MATH/ARC、RAG 评估、代码 benchmark 等基石性工作全部打包进去，补齐“理论 +工程常识”。​ 每个方向固定 5 篇，完全可以按“每周一篇”的节奏，把这 50 篇当作 一年的主线学习项目，从 LLM 前沿，到评测、RAG、Agent、代码、视觉、语音、Diffusion、微调，走完就是一个“AI 工程通才”的骨架。​ 很多工程经验现在根本没有正式论文，只散落在博客和播客里，这篇清单直接把 Lilian Weng、Eugene Yan、Anthropic prompt 教程、LlamaIndex/LangChain RAG 课程、OpenAI 实时 API 手册等“工业界秘籍”附在各章节下面，当成延伸阅读。​
avatar
德勤（Deloitte）刚刚发布的《2026年技术趋势报告》信息量巨大，这不仅是一份技术预测，更是未来两年的生存指南。 如果你还在纠结怎么用 AI 写文案，看完这份报告你会发现，AI 的玩法已经彻底变了。以下是为你整理的职场人必看干货！ 核心洞察：AI 不再是“玩具”，而是“工具” 2026 年的关键词是从“实验”走向“影响”。 过去我们在问“AI 能干什么”，现在老板们在问“AI 怎么落地并产生价值”。AI 正从屏幕里的聊天框，跳出来变成有手有脚、能干实事的“数字员工”。 必看的 5 大趋势 1️⃣ AI 走向实体化 不仅仅是聊天： AI 正在与机器人融合，进入工厂、仓库甚至街道。 AI 终于有了“身体”，它开始真正地在物理世界帮我们搬砖了。 2️⃣ 代理现实检查 从“助手”到“代理”： 代理式 AI 可以自主思考、拆解任务并跨系统执行，而不是只等你的指令。 仅仅自动化旧流程会失败，成功的关键是重新设计业务流程。 不要只把 AI 当搜索工具，要把它当成一个能独立办事的“办事员”。 3️⃣ 推理经济与基建变革 算力账单： 随着 AI 大规模推向生产环境，云端成本激增，企业开始转向“混合计算”模式。 核心数据放本地，突发需求用云端，延迟敏感用边缘。以后各家公司都会有自己的“AI 工厂”，省钱又高效。 4️⃣ 构建 AI 原生组织 人机协作： 未来不再是“人类或机器”，而是“人类+机器”的混合团队。 新角色涌现： 像“人机协作设计师”、“合成数据质量专家”将成为香饽饽。你的下一个同事，可能就是一个 AI 代理。 5️⃣ AI 困境与安全防护 双刃剑： AI 带来了深度伪造和影子 AI 等新风险，但它也是最强的盾。 领先的公司已经在用“红队演练”，让 AI 特工模拟攻击自己来找漏洞。面对以机器速度运作的威胁，你必须用 AI 来防守 AI。 “过去让你成功的方法，将无法带领你走向未来。” 不要等待技术变完美，现在就开始实验、快速失败、快速迭代。在这个 S 曲线被极度压缩的时代，进化速度就是你的护城河。 🔗：