ChatGPT 精选

OpenAI CEO承认ChatGPT Pro计划亏损，未来或提价

OpenAI首席执行官Sam Altman近日表示，公司每月200美元的ChatGPT Pro计划因用户使用量超出预期而亏损。Altman透露，尽管他亲自定价并预期盈利，但高昂的运营成本，包括员工薪酬、办公租金和AI训练基础设施，导致公司整体仍未盈利。OpenAI去年收入37亿美元，但预计亏损50亿美元。为应对资金压力，公司正考虑提高订阅价格，并计划进行企业重组以吸引新投资，目标是在2029年实现1000亿美元的收入。

TechCrunch

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ClickPrompt - 一款专为 Prompt 编写者设计的工具
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#Ai工具推荐

Nvidia 押注机器人技术推动未来增长

Nvidia 将机器人技术视为其下一个重要增长动力，因为其核心人工智能芯片制造业务面临着日益激烈的竞争。Nvidia 将于 2025 年上半年推出其最新一代人形机器人紧凑型计算机，名为 Jetson Thor。Nvidia 将自己定位为即将到来的机器人革命的领先平台。该公司销售“全栈”解决方案，从用于训练人工智能机器人的软件层到内置芯片。Nvidia 机器人副总裁 Deepu Talla 称：“物理人工智能和机器人的 ChatGPT 时刻即将到来”，并补充说他相信市场已经达到了“临界点”。

—— 金融时报

微软推出 AI Dev Gallery，可便捷运行本地 AI 模型

微软为 Windows 11 AI+ PC 设备推出 AI Dev Gallery 功能，支持开发者集成本地 AI 模型。相比云端服务，该功能通过本地调用 AI 模型，具备更快响应速度。

AI Dev Gallery 兼容 Windows 10、11 系统，支持 x64 和 ARM64 架构，提供超过 25 个示例模型，涵盖文本、图像、代码、音频、视频及智能控制等领域。运行所需配置包括 20 GB 存储空间，处理高密度 AI 资源建议配备 8GB 显存以上显卡。

-- 来源 | GitHub

OpenAI昨晚发了公司架构从原来的非盈利组织控制的盈利部门调整成PBC的公告，
这里https://openai.com/index/why-our-structure-must-evolve-to-advance-our-mission/

几点想说的：
1、这件事情最大的前提是：此前和微软的绑定以及利润分享机制在很大程度上出现了问题，无论是对OpenAI自己还是对微软，继续按照这个方式大家都走不远；
2、前几天内部文件曝光，OpenAI和微软定义的AGI是一个利润指标，实现了1000亿美金的年利润就是AGI；看到这个标准，一般人肯定是满脑子黑人问号……
3、为什么会用这样一个纯数字的方式来定义AGI？因为只有这样，微软和OpenAI的持续绑定以及利润分成机制才能够在很长时间内持续进行……（这个季度微软财报，电话会上就有分析师问了微软和OpenAI的绑定关系的持续性问题）
4、愈发激烈的竞争（Claude、XAI、Gemini，以及开源的Llama、DeepSeek、Qwen），每年百亿甚至大几百亿美金的投入，遥遥无期的盈利预期等等，都让在目前架构和条款下的OpenAI鸭梨山大；
5、19年OpenAI那次架构调整之后，是非营利部门（OpenAI Inc.）把控使命和方向，营利部门（OpenAI LP）负责具体业务和营收；现在是相当于是要把下面这一层的营利部门（OpenAI LP）转成更接近普通公司PBC；
6、你不那么需要知道具体PBC是什么，你只需要知道OpenAI需要和之前受“束缚”的方式解绑就可以；
7、转成PBC之后，这个实体就可以按照正常的公司融资，投资人有“相对”正常的条款（此前是有所谓的有限分享利润、回报倍数上限、以及公司必须和微软有利润分成）；
8、但这个“转”架构，需要解决很多现实的问题，尤其是和微软的，比如微软的股份比例此前其实是一个动态的比例，根据累计分的利润会有调整，那么调整成PBC之后微软的股份比例是多少？
9、如果微软最后拿了固定比例股份，那此前的阶梯性强制利润分红机制怎么弄？除了微软之外所有人肯定是想拿掉的。但如果你是微软，你觉得这个事情需要多少股份作为补偿？
10、更重要的是Sam是否要在新的PCB持股？大概率是要持股的，这也是马斯克最近疯狂喷Sam的点，那么持有多少合适？谁来“决定”合适的标准？当然，这些问题再追问下去就有些过于赤裸裸利益导向了……

新的时代，给了所有人新的命题需要解决，
技术上的，商业上的，
甚至是组织架构上的……
以及真的有幸能见证这些。

和大家分享我2024年的年终总结。

说是年终总结，其实真正想说的大事只有一件，几个月前，我姥爷去世了，此事让我发生了一些转变。

我姥爷享年94岁，最后没有什么病痛，就是年纪太大了，身体各项功能衰竭，在家中平静去世，临终前，他已失去语言能力，只能一边喘气一边用手颤抖着和我示意，爷孙两人也算见上了最后一面，没留遗憾。

我姥爷出生在动荡年代，历经战乱流离，但依然苦学不辍，后毕业于黄埔军校，成为革命干部，解放后，他被安置为一名普通职工参与建设，后结婚成家，生育子女，从工作角度来看，我姥爷可称表率，他自我要求极严，且非常在意外界评价，以他的贡献而言，他本可以被安置到更高的岗位，但他说不想给组织添麻烦，显得自己计较得失，于是就放弃了机遇，而在子女还小时，他又主动当起了为集体牺牲个人的表率，以至于我母亲那辈人的大半个童年，作为父亲的他都是缺位的，当然，为此他也得到了不少赞誉，高风亮节，体谅集体难处，追求奉献不计得失，舍小家为大家，诸如此类吧，姥爷非常珍视这些评价，始终对自己高标准严要求，就这样过了一生。

我在姥爷临终前见他最后一面时，他静静地靠在床头，沉默，微微喘息，双眼无神，家里其他长辈在屋里商量着后事的安排，看着我姥爷瘦到脱相的脸，我就在想，当年他珍视的那些赞誉如今安在？那些夸他的人，那些发布的奖状，甚至号召大家向他学习的单位，都已消失不见，甚至就连见证过他荣誉的同事们也早都离世，这些东西在人生的最后阶段，都随风而去没有意义了，但是，他给家庭，给子女，给自己留下的遗憾却还在，这些遗憾永远无法弥补，甚至会在时间上延伸到他去世之后，当我看着姥爷走到人生终点时，我就在想，像他之前那样，一丝不苟地活在外界的评价和要求中，真的有意义吗？

我非常尊敬姥爷，他的价值观是他生活的历史年代和诸多经历共同塑造的，我理解，但不认同，为了迎合外界赞誉而吞咽委屈，在条条框框的缝隙中把自己挤压成和缝隙一样的形状，把自己折叠成方方正正的小块，被和一落奖状嘉许塞进抽屉里，这不是我想要的人生。

我姥爷去世后，我开始有了转变，我不想再表现的光滑柔软，不想再那么宜人了，我也有自己的情绪和欲求，大家都只活一辈子，百年之后你我皆是一撮白灰，凭什么让我迁就你们？

遇到坑人的培训机构，我就暴起怒喷，遇到心爱的动画电影，我就盛赞连连，遇到说垃圾话的，我就照脸直怼，很多人奇怪，说我最近怎么变了，之前温润如玉谦和有礼的那位去哪了？他呀，靠边站了，现在的这位要敢爱敢恨，要直抒胸臆，要活个痛快，我姥爷在人生的终点线前给我上的这一课，醍醐灌顶。

我发现，自从我不再压抑自己，不再把自己往条条框框的缝隙里塞后，我之前的那种生命力回来了，表达欲上升了，睡眠变好了，灵感增多了，就连深蹲卧推硬拉的数值都提升了，你们知道这是什么感觉吗？就是舒展，身心上的舒展，那种你在电脑桌前坐了六个小时之后，起来伸个懒腰骨头缝里咔咔直响的舒展，我已经很久没有这种感觉了，爽。

网上我看很多人都在说“死感”，说自己是具尸体，学生有死感，老师有死感，社畜有死感，老板有死感，谁谁都有死感，一片死气沉沉，我告诉你们，舒展之后，生命力就回来了，人生中只有那么少数几个原则是真正重要的，大部分条条框框都是耽误事委屈人的狗屁。

你不用在弥留之际才想明白这事，我现在就告诉你，不用谢。

这就是我的2024年度总结。
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温柔美感 source

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TGwiki - Telegram知识库

汇集了Telegram的使用说明的网站，旨在帮助用户更全面地了解Telegram的各种功能。

避免新手小白的各种高血压问题，下次可以把这个网站直接甩给 tg 小白了。

网站：https://tgnav.github.io/tgwiki/

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真实地址生成器

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开源新闻热榜网站

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Send：简单、私密的文件分享服务

一个简单、私密的文件分享服务 Send，支持传入 10G 内的文件进行限制次数、天数的方式分享，上次后将获得一个链接传递使用。

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📢 近期OpenAI 12天12场直播，都秀出哪些新肌肉？

我用简单听记给大家整理了12天的会议纪要，帮大家速览精彩内容~⬆️欢迎阅读哇

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自从做了自媒体，每天都在不断加人。然后链接大佬～

但很多人加上之后就躺在通讯录里了。

如果你觉得这就算你的人脉了，那确实有点天真了。

🌟因为人脉的本质是给予价值、平等交换。

如果只是加了个微信，你对对方没有价值，对方为什么要帮助你呢？

只有当你能帮到他的时候，他才会来帮你，这就叫双赢。

🌟所以，经营人脉，始终要保持的一个基本心态：毫无保留地把你的价值付诸别人身上。

要想尽一切办法，毫无目的地帮别人。

昨天听杨天真的播客，她和杜华在聊女性的野心。

然后提到觉得自己似乎很幸运，总有人会愿意帮助他。

杜华说，她觉得这其实不是运气的成分，而是自身的优秀，所以才吸引了同频的人。

确实一个优秀且有价值的人，自然会吸引其他优秀且有价值的人的认可和帮助。

要想认识更多优秀的人，得到更多的认可，首先要让自己优秀起来。

🌟人脉不在多，在精。

@inside1024

OPENAI 为聊天助手 ChatGPT 引入搜索功能

OpenAI 正在为其旗舰产品 ChatGPT 添加新的搜索功能，此举将进一步升级这家人工智能公司对谷歌的挑战。OpenAI 周四表示，这个名为“ChatGPT搜索”的选项将允许用户像在网络上一样搜索及时信息，并获得显示归属的新闻和其他数据源。该公司在7月推出了名为 SearchGPT 的产品原型，与 ChatGPT 应用是分开的，并且只对少数用户开放。新的搜索功能使用 OpenAI 的 4o 模型，将于周四率先向付费的 ChatGPT Plus 和 Team 用户开放移动和网页版。OpenAI 的企业和教育客户将能够在未来几周使用这些功能，免费用户将能够在未来几个月内使用。

—— 彭博社

AI降本增效，一开始最好简单粗暴。

差生文具多，如果要做优等生，先得抛弃对工具无休止的追逐。

哪怕是AI博主，也应该回归基本，主动熵减，把日常使用的AI工具控制在 20个以内。

我的工作场景主要围绕AI职场办公，智能体开发和媒体制作。如果按付费意愿，真正会坚持用的会有以下几个：（无广）

1.主力AI模型
GPT+Claude
平替：豆包+文小言（移动版）+kimi
GPT越来越有被Claude替代的趋势，尤其是代码。但是GPTs还是增强了我的使用粘性。豆包的TTS语音国内无法被替代。文小言有一些我喜欢的功能，比如信息聚合订阅。

2.主力IM
飞书
平替：Notion+企微
我知道Notion很强。但是鉴于复杂的操作+国内网络不稳定+数据安全是真不太喜欢用。
创业以来我觉得最值得投入学习时间的并不是任何一款AI软件，而是飞书本身。好的SaaS就是最佳实践的产品化。企微是出于私域+客户对公不得不用。

3.数据分析
Excel+GPT+各平台数据看板
平替：飞书多维表单
Excel没有平替。AI只是帮我解锁高阶功能，比如VBA和宏。多维表单的插件生态值得投入时间学习。

4.设计
Midjourney+ideagram
平替：Canvas+稿定设计+佐糖
比起Mj，Ideagram的出图更具场景感，配合简单工具出海报+商图+封面+运营位都很方便。

5.PPT
PPT+islide插件+彩璇PPT
平替：Gamma，aippt
目前没有同时满足不要钱、支持定制模板、不科学上网、智能还可控性强的方案。但是PPT+islide已经增效超过50%。Gamma是应急神器。
彩璇PPT比较小众，是一个方便做课件分享+编辑的平台，对咨询师/老师有刚需。

6.剪辑
剪映（含AI）+即梦AI
初学者够用，为了省事就用字节系的。

7.文本创作
飞书文档+flomo+GPT
平替：记事本
简单点好。如果开发一个支持flomo api导出直接AI生成标题/思路/文章大纲的工作流会不会有需求？

8.智能体开发
Coze/Dify
平替：百度智能体
目前还在钻研工作流场景。已经做了20多个Bot。Coze/Dify各有千秋，百度则是打通了支付环节和数字人形象的交互。待继续钻研好和大家分享。

9.代码辅助
Cursor+Claude
平替：字节豆包Marscode

10.工作流编排
Coze+飞书+各类Github（开源项目）
通过飞书机器人平台把各类BOT接入到飞书群里。实现在IM办公软件中使用自己调试过的AI数字员工。

#AI工作流

加密货币公司 Goldsky 创始人 Kevin Li 分享了他听到的一个学习方法。

第三条刚开始集中投入十几个小时建立初始印象，然后转入更规律的学习确实很高效。

看到 Arc 浏览器进入维护不再活跃更新的新闻，有点感慨。Arc 刚出来时，挺喜欢的，也用过一段时间。但后来，我还是用回了 Chrome 浏览器。

Arc 最大的困局是：Chrome 已经足够好，一百分的话，Chrome 已经是 85 分产品。Arc 的创新，可能提升了 3-5 分，达到了 90 分体验。悲催的是，这增加的 5 分体验，很难让大量用户迁移。

AI 可能也有类似问题。比如 AI 写作这块，对大量用户来说，本就不怎么写作。为何要去写作？AI 不解决 WHY 的问题，只是在 HOW 上发力，总觉得是伪命题。

HOW 上的产品太多了，如果某个领域原本是 60 分体验，有了 AI 可以变成 80 分体验，这可能是机会。反之，如果原领域本就已有 80 分体验，AI 只是带来少量增量体验，那结局大概率和 Arc 会是一样的。赛道选择决定运气。

复刻更简单了。

Meta 发布了他们的开源 NotebookLM 播客方案 NotebookLlama。

他们提供了一个教程一步一步教你构建 PDF 到 Podcast 工作流程。

具体包括四部分内容：

步骤 1：处理原始 PDF：使用 Llama-3.2-1B-Instruct 模型将 PDF 转换并存储为 .txt 文本文件。

步骤 2：编写播客脚本：使用 Llama-3.1-70B-Instruct 模型将文本改写成播客脚本

步骤 3：提升表现力：使用 Llama-3.1-8B-Instruct 模型增强脚本的表现力和感染力

步骤 4：语音合成：使用 parler-tts/parler-tts-mini-v1 和 bark/suno 生成自然对话风格的播客音频

教程地址：github.com/meta-llama/llama-recipes/tree/main/recipes/quickstart/NotebookLlama

Invalid media: video

如果说学Cursor，开始AI编程有什么真正的诀窍的话，那就是：

先做出来，发布出来再说，不要怕不完美。

现在有Claude和GPT加持的AI编程工具，让大多数第一次有机会去真正完成一个由自己构建的产品。毕竟，在此之前，不管你是程序员还是产品经理，绝大多数人在此之前都没有完整做过一个产品。

如果你是产品经理的话，你的工作可能是画画原型，写写PRD，界面设计和代码工作都不在你手上。甚至以我之前在美团和阿里接触到的产品经理来说，他甚至不做“产品”本身的工作，只负责一个功能模块的一小点的细节优化和设计。

而对于程序员，也是类似的道理，前端的只做前端，后端只做后端，数据库的只管数据库。而我之前接触的程序员也大多不了解业务逻辑，不知道自己参与的产品用户群体是谁，其他模块的实现逻辑是什么样的，只是去用自己的能力忠实的实现产品的需求。

在AI的加持下，只要别有害怕、恐惧的情绪，你将第一次获得真真正正的去实现自己的想法的权利。

你需要产品经理，Claude和ChatGPT可以是产品经理。
你需要设计师，Claude、ChatGPT、Ideogram、Midjourney、Flux.1、v0.dev都可以是设计师。
你需要程序员，那更不用说了，Claude、ChatGPT精通所有编程语言。

你唯一需要担心的只是，你是否真的有想法，你是否真的想清楚了你想要去创造什么。

也许你没有想清楚，那也没问题，你可以边做边思考。前几天Paul Graham发了篇文章，认为有了AI之后，人的写作能力会进一步退化，因为写作是需要清晰的思考的，你想不清楚，你就没办法把东西写清楚。很多人会恐惧在写作过程中发现自己大脑中一团浆糊的状态，因此对此心生恐惧。而有了AI之后，大多数人确实是更不需要写作了。

但问题是，不写作的话，你怎么思考呢？

写作不是对思考的记录，而是思考本身。

同样的，去创造去完成一个产品的过程，也是你思考的过程。你没办法完全想清楚了才行动。你需要行动你才有机会想清楚。

而且，在做完之后一定要快速发布。只要完成了发布，你就等于让一个东西从你的大脑中解放了。很多人会想着先把东西做得更好更完美再发布，我想告诉你，千万不要！

完美是完成最大的敌人。世界上没有发布之后就不需要迭代的产品。

许多人之所以不愿意早早发布，其实是有些恐惧心理在其中的，担心其他人觉得不够好，担心这是否会让人觉得自己的水平不行。我真的建议你跟自己脑中的这些恶魔做些斗争。

举个例子，我发布的第一期关于Cursor的教学视频是做一个很简单在网页中生成二维码的Chrome插件，有不少人在底下评论，就做个这？

对的，那时候的我，只能做个那东西。但是我现在做了多个网站、上架了app，我相信评论我的那个人肯定没做到。而且我在做这些东西的过程中感受到了太多的心流和快乐，这个过程本身就是巨大的奖赏了。

而且我非常认同一个关于什么时候该发布自己的产品的观点，那就是如果你发布的产品的第一个版本不让你感到尴尬的话，那就说明你发布得太晚了。

所以，那个会让你尴尬的产品，你打算什么时候发布？

🎯 Critique Shadowing：
一个让AI稳定输出优质内容的实用工作流

我相信很多AI团队和我们一样，都头疼这个工程问题：如何保证AI生成质量的优质与稳定？

fine-tune也好，RAG也好，RL也好，结合具体的业务场景，我们也花了很多精力研究最适用的、更低成本、ROI更高的方法。

不得不说，最近发现的Critique Shadowing 工作流，让我觉得很有启发💡

这个方法来自 Hamel Husain 最新发表的一篇重磅文章🔗https://hamel.dev/blog/posts/llm-judge/，整整 6000 字的干货。

这个工作流本质上是在构建一个能够对齐领域专家判断的 LLM 评估系统。整个工作流包括：

1. 首先找到真正的领域专家
2. 建立多样化的测试数据集
3. 让专家进行系统评判和详细解释
4. 根据反馈进行迭代优化
5. 构建和训练 LLM 评判器
6. 进行全方位的错误分析

这个工作流通过系统化地将专家经验转化为可扩展的 AI 评估系统，特别适合那些需要专业判断但又面临大规模数据的场景。

这也让我想起 Hamel 之前那篇广受好评的 🔗https://hamel.dev/blog/posts/evals/index.html，都是非常务实的方法论。

在我看来，Critique Shadowing 的价值在于它不是纯理论的框架，而是一个能够真正落地、能够帮助团队构建可信赖的 AI 评估体系的方法。

👉 工作流程详解

1. 领域专家选择（Principal Domain Expert）
- 需具备深入的领域知识和丰富实践经验
- 能够清晰表达判断标准和评判理由
- 愿意参与迭代优化过程

2. 数据集创建
- 生成覆盖所有用例的多样化examples
- 结合真实和合成的用户交互数据
- 从小规模高质量样本开始，逐步扩充

3. 专家评审
- 进行通过/不通过的基础判断
- 提供详细的评判理由（用于训练 LLM）
- 记录关键决策点和评判标准

4. 错误修正
- 发现问题后修正并返回步骤3进行专家验证
- 持续积累和分类错误模式
- 重复验证直至专家确认问题解决

5. LLM 评判器构建
- 将专家示例转化为 few-shot examples
- 测试与专家判断的一致性
- 持续优化prompt直至达到满意的一致性水平

6. 错误分析与优化

- 计算不同维度的错误率并识别分布规律
- 必要时建立专门的评估器
- 出现系统性问题时返回步骤3

👉 个人实践启发

在涉及到我们团队具体的工程实践上，我理解 Critique Shadowing 相当于在向用户输出output前的workflow里，自行加了一步evaluation，评估通过则展示给用户，评估不通过则返回继续生成再评估，循环往复直至评估通过为止再输出。流程如下：

A[用户输入] --> B[LLM生成回答]
B --> C[Critique评估器]
C -->|通过| D[展示给用户]
C -->|不通过| E[重新生成/优化]
E --> B

再进一步地，我还想到，也可以通过 Critique Shadowing 的评估结果来指导 prompt 优化。流程如下：

A[用户输入] --> B[LLM生成回答]
B --> C[Critique评估器]
C -->|不通过| D[分析不通过原因]
D --> E[自动调整Prompt]
E --> B
C -->|通过| F[记录通过模式]
F --> G[更新Prompt库]

总结来看，这个方法特别适合内容质量控制、代码审查自动化、用户反馈分析等需要专业判断同时又面临大规模数据处理的场景。

但是也很显然，这个方法论明显的弊端就是系统的复杂度及其token成本。实践中首先还是要基于自己的业务场景做合理评估，以ROI为导向，选择最适合自己的LLM质量控制策略。

我也很好奇大家都是怎么解决AI生成质量的优质及稳定性问题的？以及大家都在做哪些内容场景？不同的内容场景对内容质量及稳定性的需求差异还是挺明显的。

大家有什么好思路或者心得体会，也求分享😊

关注 AI 必读！Anthropic CEO 万字长文-预测强人工智能的积极未来。#ai#

描述了自己思考中的强人工智能的定义，详细介绍了强人工智能可能在五个核心方面对未来人类的积极作用。

叙述极为严谨在每个领域都有严密详细的推理过程，值得所有人关注 AI 的人看一下。

全文的翻译在这里：https://mp.weixin.qq.com/s/StZeb__lyrZl_as_sQ8l6A

下面是整理的要点：

- 大多数人都低估了 AI 可能带来的巨大积极影响,就像他们低估了潜在风险的严重性一样。

- Dario Amodei经常对许多 AI 风险领域的公众人物(更不用说 AI 公司领导人（说你呢 Sam）)谈论后通用人工智能 (AGI) 世界的方式感到不适。

- Dario Amodei认为强人工智能可能最早会在 2026 年出现,尽管也有可能需要更长的时间。

- 强人工智能在形式上可能类似于今天的大型语言模型 (LLM),但可能采用不同的架构,可能涉及多个相互作用的模型,并可能以不同的方式进行训练。**强人工智能具体的特点有**：

- 在纯粹的智力方面,它比大多数相关领域的顶尖专家更聪明。

- 除了作为一个"聪明的对话伙伴",它还具备虚拟工作环境中人类可用的所有"接口",包括文字、语音、视频、鼠标键盘控制和互联网访问。

- 它不只是被动回答问题,而是可以接受需要数小时、数天甚至数周才能完成的任务。

- 它没有物理实体(除了存在于计算机系统中),但可以通过计算机控制现有的物理工具、机器人或实验室设备。

- 用于训练这个模型的计算资源可以重新用于同时运行数百万个实例。这个模型可以以比人类快 10-100 倍的速度吸收信息和产生行动。

- 这数百万个副本中的每一个都可以独立执行不同的任务,或者在需要时像人类团队一样协作工作。

- **可能与强人工智能互补的因素和限制性因素：**

- 外部世界的速度。智能体需要在现实世界中互动才能完成任务和学习。但现实世界的运转速度是有限的。

- 数据需求。有时候,原始数据的缺乏会成为瓶颈,在这种情况下,再高的智能也无济于事。

- 内在复杂性。有些系统本质上是不可预测或混沌的,即使是最强大的 AI 也无法比现有的人类或计算机做出更好的预测或解析。

在抖音
5000万粉丝以上的账号有18个
1000万粉丝以上的账号有903个
500万粉丝以上的账号有3079个
100万粉丝以上的账号有3.67万个
10万粉丝以上的账号有47.3万个
1万粉丝以上的账号有320万个
有发过视频的用户有2亿用户

所以十万粉丝的诞生概率是0.24%

而作为对比：
去年全国985高校的平均录取率为1.41%
去年公务员考试录取率为1.47%
福利彩票双色球五等奖中奖概率0.8%、六等奖中奖概率6.25%

#行业内幕 @inside1024

普通人生活里面真的太多主次颠倒的努力了，借由马斯克第一性原理来解释。

职场的第一准则是稀缺性价值，而不是劳苦功高；

创业第一要点是市场需求，而不是个人喜好；

健康的第一要素是生活好习惯，而不是事后保险有多么全；

教育的最终目的是培养能力，而不是奖状和分数；

养老的最佳保障是提前规划，而不是依赖子女；

学习的第一准则应该是实践，而不是不停的考试积累；

成长的最终原动力是来自于反思和总结，而不是看似很多的经历。

#提升认知 @inside1024

中国网信办整治同城版块信息内容问题

中国网信办部署开展为期2个月的“清朗·同城版块信息内容问题整治”专项行动。本次专项行动覆盖各类基于地理位置提供同城信息内容或服务的移动互联网应用，包括：借本地住房、教育、医疗、食品安全等话题，肆意谩骂诋毁、抹黑攻击；炒作本地偶发的极端案事件，关联标签挑动地域对立；散布涉本地公共政策、社会民生领域虚假信息，捏造谣言，引发群众恐慌；以变体字、内嵌网址、行业黑话等方式，发布色情网址和 App 链接；以“茶”等暗语或者不合理高价售卖特定商品。为线下色情、诈骗引流；以兼职招聘、刷单做任务等名义招募刷单员。

—— 中国网信办

一个冷知识：如果你在国内退休后才移民退籍，是可以每月领取国内退休金的。

reverse-interview-zh 反向面试：你问的不只是问题，你看到的是未来。

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AcWiKi 属于大学生群体的真·青年大学习，致力于打造一个涵盖大学生生活经验和学术技能的百科全书。

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《提问的智慧》
该指南帮助您了解如何清晰、准确地描述问题，以便群组成员能够更快、更有效地提供帮助。

《别像弱智一样提问》
这篇指南列举了低效提问的常见陷阱，帮助您避免这些误区，从而提升您的提问质量。

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PocketPal, 一款本地大模型推理软件。
Check out "PocketPal"
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.pocketpalai

开源输入法以及拼音方案的汇总贴，欢迎大家随时补充。

PC端：
1. weasel 小狼毫 适用于Windows系统的开源输入法
2.squirrel 鼠须管 适用于macOS的开源输入法
3. ibus-rime 适用于Linux系统的开源输入法
4.openvanilla 专门针对macOS开发的开源输入法

移动端：
1.fcitx5-android 适用于Android系统的开源输入法，从Fcitx 5移植而来。
2. trime 同文 适用于Android系统的开源输入法，给予rime开发而来。
3.YuyanIme 雨燕 适用于Android系统的开源输入法，基于rime定制开发。
4. Hamster 适用于iOS系统的开源输入法，基于rime定制开发。

拼音方案：
1.rime-ice 雾凇拼音，目前知名度最广的拼音方案之一
2.rime-frost 白霜词库，基于雾凇拼音进行词频调整的拼音方案
3.oh-my-rime 薄荷拼音，基于雾凇拼音进行调整的轻量级拼音方案

🏷 TAG #输入法
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FlClash 追求颜值的朋友可以看看这个代理软件， Material You 设计，类Surfboard用户界面，同样也是跨平台的。

🏷 TAG #应用 #跨平台
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人类喜欢：卡片、PDF、PPT、带字幕的图片、徽章、分享会、包装、袋子、套餐、App、书籍、课程、Zip压缩包。

这是一种神奇的操作：把各种复杂的要素整合到一个 Package 里，让人感到更加有仪式感、安全和有获得感。

#产品经理的日常碎碎念

#jupyter_notebook #data_analysis #data_science #data_visualization #pandas #python

This curriculum is designed to help beginners learn data science over 10 weeks with 20 detailed lessons. Each lesson includes pre- and post-lesson quizzes, step-by-step guides, knowledge checks, and assignments to ensure you retain the information. You'll learn about data ethics, statistics, working with different types of data, data visualization, and the entire data science lifecycle. The project-based approach helps you build practical skills while learning. Additionally, there are resources for students and teachers to make the learning process flexible and engaging. This curriculum is beneficial because it provides a structured and interactive way to gain hands-on experience in data science, making it easier to understand and apply these skills in real-world scenarios.

https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners

试了一下智谱新发布的基于思维链的AI搜索，有点🐂🍺的。

前几周Open AI 发布O1和O1 mini之后，基本上大家都看到了思维链和模型推理能力的价值，对于事实核查以及复杂问题的解决有非常大的作用。

而这类解决方案除了帮助科学家和开发者之外，离普通用户最近的需求就是搜索了。

推理能力和长文本阅读可以大幅解决之前AI搜索的幻觉问题，另外可以对搜索结果进行复杂总结给出更深入和准确的结果，节约整理和一定的逻辑推理成本。

智谱新发布的AI搜索就结合了网页深度阅读和多步推理能力，可以实现：

- 可以支持单次阅读超过100多个网页；
- 支持多级推理的思维链；
- 可以联动智谱其他的AI工具

你可以在多步复杂内容上增加需要计算的问题，比如这个每天吃5个苹果的热量占正常人类消耗的百分之多少。

推理能力的最好提现是你可以在一个问题中询问多个逻辑相关的问题他都能给出回答，比如这里询问二战密码破译机的发明者以及他的贡献以及对AI的影响。

除了能整理内容之外核心是可以对内容进行一定处理，比如下面截图里面的A股历史牛市分析它可以深入阅读网页信息并且给出对应的表格，之后还可以用Python画出对应的图表。

最后是终极问题，之前的AI搜索即使我降低难度问AI领域的歸藏是谁很多都答不对，开始给我介绍歸藏易，智谱回答和介绍的非常好。

智谱“AI搜索”智能体已经正式上线，感兴趣可以试试。

微软为消费者 AI 助手添加语音和视觉功能

微软更新后的 Copilot 应用将为用户朗读新闻摘要，该功能名为 Copilot Daily，未来还将提供个性化提醒。Copilot Vision 目前处于预览阶段，可以回答有关用户在线浏览的文本和图片的问题并提供指导。升级后的人工智能助手于今日开始推出。视觉工具需要客户选择加入。在预览版中，它正在用有限的热门网站列表进行测试，以便微软能够收集数据并确保安全。照片编辑工具可让用户增强旧照片或低质量照片，以及填充和删除照片的某些部分，使其更易于编辑。简单英语搜索功能可让用户通过描述来查找文档和照片而毋须文件名，而“Click to Do”功能会根据正在处理的内容显示建议步骤或任务菜单。

—— 彭博社

video-subtitle-remover 一款基于AI技术，将视频中的硬字幕去除的软件。

- 无损分辨率将视频中的硬字幕去除，生成去除字幕后的文件
- 通过超强AI算法模型，对去除字幕文本的区域进行填充（非相邻像素填充与马赛克去除）
- 支持自定义字幕位置，仅去除定义位置中的字幕（传入位置）
- 支持全视频自动去除所有文本（不传入位置）
- 支持多选图片批量去除水印文本

🏷 TAG  #水印 #应用
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最后三天，登陆即年费

Szhans的即刻动态
发布了: 💡 分享一个强大、实用的Open AI新模型 o1 用法： 1. 首先，选择 GPT-4o的模式，持续深度对话或复制文本、代码进来（不要上传） 2. 然后，请ChatGPT结...

💡 分享一个强大、实用的Open AI新模型 o1 用法：

1. 首先，选择 GPT-4o的模式，持续深度对话或复制文本、代码进来（不要上传）
2. 然后，请ChatGPT结合所有上下文，创建一个丰富详尽的Prompt ，注意表明你的意图——解释或实现什么
3. 在当前的对话窗口切换到 o1-preview （注意不要新建）
4. 粘帖GPT 为你创建的Prompt，等待o1 慢慢思考……（秒数是一个奇妙的指标）
5. 你将得到o1 思维链和高级推理的有趣输出

我称这种用法为Prompt for me-o1版，背后的价值，你使用过就会很快感受到。

去试试吧，有什么新发现和问题，欢迎评论分享～  #AI的神奇用法


©️ Cristiano Giardina

source

【教育邮箱免费领pplx pro-哔哩哔哩】 https://b23.tv/Vk2FA0R
有点麻烦，但可行，感兴趣的试一下
已到500，恭喜🎉🎉🎉

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.gen 515462003922|09|2026
结束了呦，手快有，手慢无
被nigger举报了，订阅全被取消了

下面几张图都是用 FLUX 流程跑的。 强大的基础模型加上丰富的生态。 太离谱了，这个色彩表现和图片质量。 FLUX 带给开源图像生态的变化才刚开始。

用户昵称：歸藏
Username：0ae2afa7-9b10-4b3a-ab7e-15fbf847038d

下面几张图都是用 FLUX 流程跑的。

强大的基础模型加上丰富的生态。

太离谱了，这个色彩表现和图片质量。

FLUX 带给开源图像生态的变化才刚开始。

via AI探索站 - 即刻圈子 (author: 歸藏)

Anthropic 这事做的还挺好的。 他们发布了一个页面展示 Claude 系统提示的变化。 每一个版本的系统提示都在里面。 这个页面查看：https://docs.anthropic.com/en...

用户昵称：歸藏
Username：0ae2afa7-9b10-4b3a-ab7e-15fbf847038d

Anthropic 这事做的还挺好的。

他们发布了一个页面展示 Claude 系统提示的变化。

每一个版本的系统提示都在里面。

这个页面查看：https://docs.anthropic.com/en/release-notes/system-prompts#july-12th-2024

via AI探索站 - 即刻圈子 (author: 歸藏)