🔥 Search Hot Tweets
Search and analyze hot tweets from KOL accounts within 6 hours. Use SoPilot plugin to quickly comment and occupy the comment section.
Meta 雷鹏二代AR眼镜尝尝鲜：初步使用感觉很惊艳啊，拍照录像语音控制，听音乐也很棒，不过好多功能国内用不了。 https://t.co/SenDAcV3bw
钢铁直男马斯克: 痴迷>自律 一地鸡毛之时，仍敢异想天开 痴迷才是破局的关键 一段扎心但真实的文字👇 残酷的真相是：世上99%的人终将一事无成。 大多人会深陷平庸、贫穷与失意，被游戏规则所支配， 至多算是可悲的输家，永远困在“受害者”的心态里。 自律让你起步，而痴迷让你永不停歇。 自律教你在一切分崩离析时保持冷静， 但痴迷不在乎冷静——它啃噬你， 驱使你在毫无余力时依然前行。 我见过的每一位成功者， 眼中都有那份唯有痴迷才能赋予的神采。 我认识许多自律之人依旧困窘： 他们按时出现，努力干活，持之以恒， 却从未跨过那条界线，投入彻底的痴迷。 但好消息是，他们已接近了，正走在通往伟大的路上， 只是还未全情押注。 自律让你脚踏实地，痴迷才是你的破局关键。 那1%的成功者，两者兼备。 你，能突破吗？
分享两个做代码动画的库 就是用代码的形式做动画，把这些代码片汇总打包给大家开源使用 https://t.co/x2aE4ytDNF https://t.co/RmRW9fGGMU （OpenAI 吃了都说好） https://t.co/sXdvVrR0eI
要想成为最好的，就向最好的学习 Appstacks 就是这样一个网站 让你看到那些优秀的APP背后使用的工具以及他们那些创造者们的经验分享 网站：https://t.co/tp7s47ojDU https://t.co/iQZJ6oevvL
In case you're not aware of this: @MiniMax__AI MiniMax-M2 is one of the first > open source interleaved thinking model < meaning that the model can think while it acts and its agentic reasoning in super-long contexts is also significantly stronger. https://t.co/cQn7K2imV1
今天雇了位中文司导带我出去玩玩。这位司导是当地的留学生，来这儿八年了，还挺风趣的。 我问她：这里的经济主要靠什么呢？ 她说：靠欧盟…. 🤣🤣🤣🤣 https://t.co/1LgazDKABW
啥叫赚钱体质，就是遇到问题看利益分配，而不是只看问题本身 1、小红书打 F 截流能不能做？ 小红书到今天能做到利润百亿规模，这件事情就证明了，你绕过投流去获客的难度，不可能显著低于投流获客 只不过投流的时候你的成本是钱，不投流的时候你的成本是踩坑，一回事儿 2、二维码收款总是被风控，怎么解决？ 二维码收款通常是私对私，不方便查 shui 任意平台开个店，再去后台提现，就会变成公对私，方便查 shui 自然就没人管你收多少了
和投资人聊，一个共识是：AI 创业的护城河不在模型本身，而在“工程封装的壁垒”。真正的价值在于你如何将 AI 封装进一个垂直场景，以 10 倍效率解决一个端到端的问题。通用智能体的故事已经不性感了，交付可量化的商业价值才是王道。
这份整理真不错，推荐。 YouMind 非常认可费曼学习法，通过输出来倒逼输入。 期待人人皆可创作的时代来临。
谷歌昨晚发布了新的 AI 设计产品，想法挺屌的 只需要只需要把你的官网链接给他，他就会提取品牌设计相关的所有元素，帮你生成营销海报 下面是使用教程和具体的产品分析👇 https://t.co/Cpswme0Vju
我现在打算开始有意识地养护自己的心力了。 身体的事就不用多说了，谁都知道身体不好，精力就跟不上，而精力本身也是一种能力。 但我说的“心力”，不是情绪鸡汤那种，而是相对“脑力”来说的。现在这个 AI 时代，脑子的那点逻辑、判断、知识技能，已经没那么稀缺、没那么吃香了。很多事 AI 比我们快、比我们准。 但什么念头该起、什么事值得做、要不要追根溯源、怎么看清一件事的本质——这些，都是“心”在掌管的。 所以我觉得，心力，才是我们这一代人真正该练的能力。说白了，我们可能已经不适合再叫自己“知识工作者”了。因为现在知识到处都是，搜一下就有。 你真正需要的，是能不能驾驭知识，能不能在一堆杂讯里看清事情的底层逻辑，能不能管理自己内在的念头和行动，能不能在各种干扰里不被裹挟、保持清醒。 这就是“心力”。我们要的不是更多资料，不是更快的判断，而是一个能搞懂自己、看懂局势、不瞎忙、能定住的内在状态。 说白了，比脑力更稀缺的，是心力。这个时代，光靠聪明，不够用了。
太震撼了，从 5 级飓风梅丽莎风眼内部拍摄的画面 https://t.co/DyqYvOlU9C
想系统学习 React 吗？ 这是现代前端开发的核心，无论你要做 Web 应用、SaaS 平台，还是个人项目，都离不开它。 我整理了一份完整的 React 前端入门开发课程 从入门到实战，手把手带你理解组件、状态、路由、部署等等。 📘 免费领取，限前 500 名进微信群(群上限了)！ 领取方式 👇 ❤️ 点赞 + 🔁 转推 💬 评论「React」 👤 关注我（方便私信发你）
快 5w 粉丝了，分享变态涨粉秘籍： 就是大火的推文重发大概率还能大火 那么如何抓取下面大 v 们最火的推文呢？ 之前是手动抓，现在可以使用flowith Os 1. 评论区一楼下载软件，登录 2. 输入下面 prompt，它就能自动抓取视觉模式自动抓取 ------------------------- FinanceYF5 dingyi oran_ge cyrilxuq Yangyixxxx bearbig tisoga MiaBleem imwsl90 vista8 对上面博主执行下列操作： 1. 生成出对应的网址 2. 在未登录状态下，推文栏向下滚动（务必） ，读取前 2 条推文 3. 提取出，浏览量和点赞量，正文，博主名 4. 保存到一个文件内 -------------------------- 3. 电子牛马框框执行，去喝杯咖啡 4. 然后根据数据情况，判断是否为泛流量推文，选择发布 图中就是我让 flowith Os我抓取的，软件地址二楼
今天看到一篇文章，作者（Joe Mag）是亚马逊的一位工程师，他所在的一个资深工程师团队，过去三个月里借助 Coding Agent，代码产出效率是普通高效团队的 10 倍。 但作者可不像傅老板那样说人类程序员要被替代，毕竟人家是专业程序员，他反而是来浇冷水的。他用亲身经历告诉我们：当你的速度提升 10 倍时，你面临的风险和瓶颈，可能也放大了 10 倍。 并且“AI Coding”带来了新的变革”——它彻底改变了软件工程中关于“成本”和“收益”的传统计算方式。 他们的用法是这样的： 他自己提交的代码里，有 80% 是 AI 写的。但这绝不是“Vibe Coding”。他们管自己的工作流叫 “Agentic Coding”（智能体编码）。AI 在这里扮演一个“能力超强、但没有责任感”的初级程序员。人类工程师则是那个经验丰富的“技术主管”或“架构师”。 工程师的工作流变成了： 1. 拆解任务（自己先想明白，或者和 AI 一起头脑风暴）。 2. 给 AI 下指令。 3. 逐行审查 AI 的输出。 4. 反复迭代，直到对质量完全满意。 5. 最终提交PR，并为这些代码负全责。 这里面人的作用是最重要的，并没有闲着，只是把工作重心从手写代码转移到了“提要求”和“代码审查”上。 我以前打过一个比方：如果说 AI 编程就像汽车引擎一样，可以越来越快，但是软件项目交付速度并不会跟着一起变快，因为汽车跑得快，光引擎快还不够，还要考虑路况、司机的能力。 作者在文章中也用了一个类似的比喻： > 当你在赛道上以 200 迈的速度狂飙时，你需要巨大的“下压力”来把车死死按在地面上，否则你会在第一个弯道就飞出去。 在软件工程里，“飞出去”指的就是 Bug 和系统崩溃。编码的速度上去了，相应的 Bug 出现的概率和系统奔溃的概率也会跟着上升： - 过去：一个团队可能一年才会遇到一两次严重的生产环境 Bug。 - 现在：当你以 10 倍的速度提交代码时，哪怕 Bug 出现的 概率 不变，你遇到 Bug 的 绝对数量 也会翻 10 倍。以前一年一次的事故，现在可能每周都来一次。 这种“事故率”是任何团队都难以承受的。而很多吹捧 Vibe Coding 的人有意无意都忽略了这些问题。 要享受 AI 带来的 10 倍编码速度提升，相应的你也必须要想办法把“出问题的概率”降低 10 倍，甚至更多。 当然作者也给了一些具体建议： 1. 借助 AI 降低本级搭建开发测试环境的成本，做好“风洞测试” 提高代码质量最好的办法就是加强测试。 作者一直很推崇一种“风洞测试”的思路。就像造飞机一样，在真正上天前，会把模型放进风洞里吹。 在软件里，这就是指在本地搭建一个“高仿真模拟环境”。比如，你的系统依赖了 10 个外部服务（数据库、认证、支付等），你就把这 10 个服务全本地运行或者模拟出来。然后，在你的电脑上就能完整地跑一遍端到端的测试，甚至可以模拟各种极端失败情况。 这种测试能抓出大量在“组件”之间缝隙中隐藏的 Bug。 以前为啥不做？太贵了！模拟和维护这些服务的工作量太大，大多数团队都放弃了。 现在为什么能做了？AI 擅长干这个！ AI 智能体非常擅长写这种逻辑清晰、行为明确的模拟服务。作者的团队在 AI 的帮助下，只花了几天时间，就为他们那个相当复杂的系统搭建起了一套完整的本地“风洞”。过去要几周甚至几个月的活，现在几天搞定。 2. 做好持续集成部署（CI/CD） 早些年瀑布开发的时候，模块划分好后，都是各自开发，开发后再集成，集成时会很多问题，要花很长时间才能稳定下来。后来持续集成开始流行： > 越早集成越早可以得到反馈，越频繁集成越是可以减少问题复杂度。 到现在 CI/CD 已经是公认的软件工程最佳实践，但真正做好的团队也不算太多，原因同样也是搭建和维护这样一套流程成本不低。另外还有一个问题就是很多团队虽然做了 CI/CD，但是流程耗时巨长，一个 PR 等所有各种测试、发布跑一遍，少则十分钟，多则上个小时。 以前没有 AI 的时候，这些问题还不明显，现在 AI 能力强了反而成了障碍。特别像汽车引擎速度上来了，还是跑在土坑路上。 所以 CI/CD 也需要跟着一起升级，把反馈循环从“小时级”压缩到“分钟级”。 你需要一套快到夸张的基础设施，能在几分钟内发现、隔离并回滚有问题的改动，让其他没有问题的改动继续前进。 3. 决策和沟通系统也要升级 10 倍的代码产出，意味着也要 10 倍以上的沟通和决策效率。 以前开发个系统，需要各种开会，讨论很久，最后才开工干活，毕竟要依赖其他人的模块，要先定义好协议，否则后面都没法集成。 另外各种技术决策也要反复讨论很久，毕竟那时候开发成本高，如果决策错了返工代价太大。 而现在如果还是以前的沟通效率，会极大的拉低整体效率，也许最高效的是尽可能的减少沟通，每个人做的事情尽可能不依赖于其他人。包括我以前提到过的微服务方案，也许在 AI 时代是个不错的选择。 对技术决策来说，现在反倒是可以有更多机会试错了，不必像以前一样过于严谨的去反复论证技术决策。 AI 带来的 10 倍编码速度，它更像是一个给汽车升级了一个全新的“引擎”。如果你只是把它装在原来的“老爷车”上，你得到的不会是 10 倍的速度，而是 10 倍的问题。 AI Coding 的真正价值，不仅仅是写得快，更是它让那些过去“好是好，但太贵”的最佳软件工程实践（比如CI/CD、自动化测试）变得便宜可行了。就像你不仅仅是升级汽车的引擎，还把汽车经常跑的马路一起升级一下，以前的老司机不是让 AI 替代，而是让他们能适应新的高速引擎，给他们舒服和安全的驾驶环境。 --- 原文：The New Calculus of AI-based Coding https://t.co/74EK6kUALP 译文《AI 编程带来的新变革》： https://t.co/NoOEG1wipz
双11买的个人基因检测包，实验室已经收到样本了。过几天看看我骨子里到底是个什么样的人。 https://t.co/ctufnVMCqR
OpenAI 昨晚开了场直播,Sam Altman、首席科学家 Jakub 和联合创始人 Wojciech 三个人聊了很多。 大聪明用 ListenHub 的 API 把原版重新配了中文音。Jakub 原声实在是...配音版体验竟然超过了原版 🤣。 收听地址：【中文配音完整版】OpenAI 完成了资本重组，并以最大尺度进行了一场直播】https://t.co/vP0e9QzagJ 另外把核心信息整理成了 QA,挑几个重点说说。 研究时间表 OpenAI 内部定了两个时间点: • 2026 年 9 月前:做出"AI 研究实习生",能有意义地加速研究员工作 • 2028 年 3 月前:实现完全自动化的 AI 研究员 Sam 说这些日期完全可能搞错,但这就是他们现在的思考方式。 Jakub 用"时间跨度"来衡量模型能力,就是普通人完成同样任务需要多久。现在这一代模型大约是 5 小时。 距离超级智能还有多远?Jakub 说不到十年。 基础设施投入 Sam 公布的数字: • 略高于 30 吉瓦的基础设施工厂计划 • 未来很多年里,总共约 1.4 万亿美元的财务责任 终极愿景是建立一个"基础设施工厂",每周生产 1 吉瓦的算力,成本降到大约每吉瓦 200 亿美元。 Sam 开玩笑说:可能得重新规划一下机器人技术的思路,让它们来帮忙建数据中心。 1 吉瓦是什么概念?Sam 展示了德克萨斯州 Abilene 正在建设的数据中心,第一个"星际之门"站点。每天有成千上万的人在工地工作,可能还有几十万甚至几百万人在供应链上工作。 安全技术突破 关键技术是思维链忠诚度。 核心想法是,让模型内部推理的一部分过程不受监督,训练期间不去干预它。这样它就能保持对其内部过程的真实反映。 OpenAI 克制自己,不去引导模型产生"好的想法",从而让它对自己的真实想法保持忠诚。 这个技术在 OpenAI 内部大量使用,用来理解模型是如何训练的,它们的倾向性在训练过程中如何演变。 但它有些脆弱,需要划定清晰的界限。比如 ChatGPT 里的思维链摘要器,就是为了给模型保留一定程度的、可控的隐私。
英伟达刚才夜盘涨到了 207，成为历史上首个达到 5 万亿市值的公司。而 10 年前，英伟达市值才 177 亿。。。 这意味着 10 年间英伟达的市值增长了约 2600 倍，远超比特币同期的 300–600 倍涨幅。
最近电脑用着用着，突然变成暗黑模式。切回去没多久，又暗了。 大概排查近 2 个小时，才发现原来是微软 PowerToys 你小子。更新了 Light Switch 功能就算了，怎么还默认开启啊！！！
YouMind 不是另一个 NotebookLM。不过有意思的是，做的过程中，发现很多想法有一致性，比如三栏布局，以及对输入 - 处理 - 输出的产品思路。 欢迎用 YouMind 进行创作，让学习不止于学。
最近开始做自媒体，小红书、抖音、推特 都在做 抖音下有个评论问我是不是蚂蚁前端第一人 😄 有必要澄清下，蚂蚁前端第一人叫玉伯，而且从我在蚂蚁开始，我就有一个梦想是加入玉伯团队 不过玉伯离开蚂蚁很久了，在创业，做了一个体验很棒的 AI 产品，体验技术部老大做的产品，体验真的不是吹的 产品名称 https://t.co/2X36wC66G7 ，说现在只是 0.5 版本，玉伯大佬的高要求真的令人佩服 我的自媒体视频的口播稿现在也都是用 youmind 来写了，如果你也在自媒体可以来试试
YouMind 的核心产品架构，就一个单词 IPO： Input：各种网页、本地文件、想法笔记，都可以通过浏览器插件或 iOS 应用一键保存到 YouMind，成为 Materials 资料。 Process：借助 AI 进行学习理解。YouMind 提供了三个工具：Chat（不仅能聊天，还内置了写作 Agent）、Pick（各种高亮、备注等 Human-in-the-Loop 的用户操作）、Listen（可以一键将资料转成音频收听）。 Output：文档等产出物。不仅可以产出，还可以直接编辑，让创作可持续。马上还会支持音频、视频的生成和编辑。 欢迎大家使用。 在 YouMind 里，让万物化稿、稿生万物。
好耶，可以用 YouMind 愉快读 Paper 了。等不了 ChatGPT 的 Deep Reseach 龟速可以用它来个快餐 https://t.co/uXGRJdjYuh
用AI + EasyApp模板开发iOS应用的Demo，上午再优化下UI就准备开始录课了。这是一个基于AI训练小狗的App，致力于通过有效的训练、行为指导和全面的狗护理教育。 基于模板，登陆注册、引导页、AI功能、付费订阅墙一应俱全。 本周将作为课程发布到我的AI编程课中（https://t.co/9ftg2pTRTj），我会分享完整的开发流程 + 用AI开发踩过的坑。
玉伯对于产品的精雕细琢还是非常有匠心的，而且每做一个产品，都有一套设计哲学在里面。YouMind 内测的时候就在用了，大家快来试试看😂
我最近了解到 IPO 这个知识管理流程 代表着 Input+Process+Output 深度使用了 @lifesinger 老师的新产品 @YouMind_AI 月余 分享下，如何把它接到我的 flomo+feishu 工作流，更好的完成整个知识管理 后续，甚至发现，youmind 就可以基本完成 IPO 这三个环节 （放一下官网，个人觉得设计很精美） https://t.co/T5kUkXCUmT
早晨起床惊喜地发现 Youmind 新版发布了 更惊喜的是发现 ListenHub 里中文自然音色也通过 API 的方式接入了 Youmind 大家可以在 Youmind 里直接收听3分钟的音频概览啦 新版本的 Youmind 更加强大， 帮你快速学习知识，消化内容 https://t.co/7T1YmUvZI1
很早就听过玉伯大佬的 YouMind，今天发现它还有一个宝藏插件！😍 主要用它做三件事： ✅ 快速总结网页里面的长文/视频 ✅ 抓取 X thread 整理成笔记 ✅ 翻译网页 完全免费，Chrome 商店直接装，沉浸式翻译，Monica 啥的都可以卸载掉了，每月立省$20😂 链接见评论👇 https://t.co/GAdnWmIgu4
YouMind 0.5 正式发布 最近刷到玉伯的新作YouMind，忍不住要安利一下！ 作为玉伯大佬的铁粉，我试了试这AI创作工具， 哇塞，简直是为我们这种爱折腾idea却总卡壳的创作者量身定做。界面干净得像Notion，零干扰； 直接网页摘录灵感，一键导入文章/视频，还能AI帮你扩展成完整大纲或草稿。 重点是，它不搞那些刷刷刷的奶头乐， 而是真·助力你把脑洞变现 ——我昨天用它脑暴了po收入选题，效率翻倍，成品让我自己都满意。 玉伯大佬，从语雀到飞书，再到YouMind，一直在做“让人上瘾的正事儿”。 创作者们，赶紧试试吧！ 官网：https://t.co/7vAjGiF2CJ （有免费版哦，学生党也可以使用）。
🚀 YouMind 0.5 正式发布 YouMind 是一个专门为内容创作者、内容学习者打造的一站式 AI 工作室。 你是否记得，收集的一堆资料，再也没去看了。你是否记得，很想开始创作，但始终卡在第一篇。 有了 YouMind，这一切挑战，依旧还是挑战。然而一个好的工具，可以塑造一个良好的环境。 拥有 YouMind，你想学习、创作的任何起心动念，就拥有了开始行动的翅膀。 欢迎使用：https://t.co/VwPMne5sQW 大胆创作，不止于学。
多少钱才足够财务自由退休？ 研究表明，配置 50% 以上的股票，每年花其中 4%，可以让你安稳退休至少 30 年。 这项研究来自上世纪 90 年代末，叫“三一研究”（Trinity Study），它提出了一个“安全提取率”的概念，并对75年以上的股票/债券历史数据做了回测。 基本思路是：你将所有流动资产配置在股票/债券市场，然后每年以一定比例“给自己发工资”，可以按月或按季度提取。 推荐的安全提取率是 4%。比如你有 100 万资产，那么你每年提取 4 万，就极小概率在 30 年内花光本金。 这个是考虑了通货膨胀的，并且最新的回测也表明 4% 规则依旧适用于现在。 更多的钱、更小的安全提取率、更高的收益，都可以延长你的退休时间。 ---------------------------- 要不，考虑一下比特币？ 注册两大交易所（省 20% 手续费）： 🔹 币安：https://t.co/9j2dtvAzV2 邀请码 SRXT5KUM 合约邀请码 416378774 🔹 OKX：https://t.co/21wZxSYE0S 邀请码 A999998 💬 群聊：https://t.co/kjsngaEFc0 📘 教程：https://t.co/EGf0fMKBYT
分享一下我的情况哈。 我个人是 v0 付费用户，高峰的时候订阅额度之后会 pay as you go 100 刀以上。 原来在我团队内部，前期从零到一，我是从 v0 把前端搭起来，拿到代码仓库里接到生产后端代码，过了 mvp 之后，新的 feature 我是在 v0 打磨好 react component，直接把 v0 session 分享给前端同事，他接着按需把代码微调、融入仓库后续开发的哈。 我们会在 v0 并行存在一份产品原型持续更新维护下去的，现在 Nowledge Labs 也是一样的协作、开发方式。
Adobe firefly 的新能力，支持将一张图片拆分成不同的图层 而且每个图层内容支持自然语言编辑也支持拖动 https://t.co/ulyKP13DXV
SSH 三种隧道 - 把远端机器的一个 port 映射到本地的一个 port，比如我在开发 NebulaGraph Catalyst 的时候，会把集群中的一堆服务跑在服务器，映射到本地，主进程在本地开发调试，轻量、方便（local） - 把本地端口映射到远端一个端口，比如调试需要公网上的 api hook 的接口时候可用，这里要注意，需要 sshd 开相关的配置允许 - 把本地端口作为一个 socks5 代理，网络从 sshd 服务端走（dynamic），这是我常用的非全局连公司网络、家庭网落的方法，也是曾经可以翻墙的方法。 具体操作层面，我们可以把每一种隧道配置成 .ssh/config ，ssh 连一下就行，对于常连的连接，我还会用专门的桌面 app（macOS下比如 core tunnel），一键全连上，和 vpn 客户端体验类似，但是这一下可以做好多上边的事情 除了隧道，ssh 还支持 chain，写在配置里非常简单，加一行 ProxyJump foo 的意思是这个 host 通过配置里的另一个 host foo 的隧道连接。 我发现足够幸运没经历过 ssh 翻墙，企业跨 n 层网落访问（合规的，ssh 可以 otp/mfa/http 鉴权的）的同学没有被动掌握这些小经验，也常常布道 ssh
这就是一个 Nano Banana 很棒的落地场景啊！🥳 已经是一个完整的 SaaS 产品了，Xona - AI 驱动的室内设计工具，秒速生成家居改造方案。 拍张照片上传 Xona，30 秒内给你生成 10 种完全不同的专业设计风格。从北欧到侘寂，所见即所得。 链接见评论👇 https://t.co/MiUR1CqoDd
同感…我这边的感受是很多中方在会晤时发音差都算是小事了，最重要的还是表达时用中式思维，不直接不明晰，容易说一堆没用的让对方不知道到底是啥意思…
推特的算法最近更新的也太神奇了 这条推文互动数据异常高 但截至目前居然只有4.8万展示 一般情况下有个300-400点赞跑个4w展示实属正常的 最近benchmark全失效了 https://t.co/Ou7DBA6kFA
这几天处理了很多紧急的事，身心俱疲。一般不喝酒的我今晚在酒店餐厅点了俩菜，在房间里把公务时获赠的一瓶2016年红酒喝了，然后就吐了，然后到现在快2点了睡不着了。 https://t.co/MkW75uY6DL
如果地球是修真界，中国网民大部分都是散修 先是上外网，然后注册外国账号、如 Apple ID、ChatGPT、TikTok 等 接着要想办法给这些服务付费，如果需要收款或者投资，还要申请海外银行卡、开海外公司 殚精竭虑、如履薄冰 千辛万苦飞升上界，发现很多宝贝，都是大门派和世家有手就行、出生就给的东西
世界上最好的知识、信息、播客都在 YouTube 但是 YouTube 视频最大的问题是，它真的太长了，动辄一个小时 我想看的部分，可能就只有一部分而已 用 AI 总结也无法获得我想要的部分 解决这个问题的办法有两个，第一个方法是把 YouTube 链接输入到 ListenHub，并且用提示词引导 AI 做一期 10 分钟的播客路上听（ListenHub 对 Youtube 做了特别优化 btw） 第二个方法是最近新发现的新产品叫 TLDW（ 太长没看完） 它的核心功能叫精彩片段。 什么意思呢？就是根据你关心的主题，把YouTube视频中的相关精彩片段标记出来，让你去观看其中最有价值的部分。 这些“精彩片段”随后会以不同颜色显示在进度条上，点击其中任何一个，就能直接跳转到对应的精确时间点。 多看 YouTube，少刷短视频。 你的大脑会感谢你。
Codex 最近确实降智了，官方人员在 reddit 上公开接下来的计划：包括改进收集证据、对齐内部使用环境、加强评测，以尽快定位是否存在真实退化以及原因 啊对，这里我没有阴阳怪气某个「不承认、不补偿、大模型杀熟、用户我是你爹」大模型厂啊 现在阴阳了 https://t.co/MErKnpb7Yi
终于公开了。 我之前拿到内测的时候就觉得，这东西不一样。 FlowithOS 可能是我最近看到最有想象力的 AI 应用。 一个创业小团队，竟然能和 OpenAI、Google 这种巨头掰手腕，而且不是喊口号，是真的做出来了： - 会自己进化的 AI 操作系统 - 有记忆、能学习你的习惯 - 不只是聊天，还能真的"替你行动" 实际体验下来，比 ChatGPT Atlas 高出不少！反应更快，也更像一个会自己"思考"的系统。 如果上一波是「AI 浏览器」，那这一波，也许就是「AI 操作系统」的开始。 后面我会做一些深度的评测，感兴趣的朋友请关注。
TechCrunch: OpenAI 完成其营利性资本重组 作者：Russell Brandom OpenAI 在本周二宣布了一件大事：他们终于完成了公司的资本重组 (recapitalization)。简单来说，这家 AI 实验室进行了一次“分身”，拆分成了一个非营利基金会，以及一个“嵌套”在该基金会内部的营利性公司。这个过程堪称一波三折，充满了复杂的法律拉锯，尤其是公司那位“闹掰了”的联合创始人——埃隆·马斯克 (Elon Musk)——一直在使劲儿地反对。 在这个新架构下，非营利性质的 OpenAI 基金会 (OpenAI Foundation) 将在法律上控制一个名叫 OpenAI Group 的“公益公司” (public benefit corporation，这是一种特殊的公司形式，虽然是营利性的，但法律要求它必须兼顾公共利益)。这个 OpenAI Group 现在可以放开手脚去融资或收购公司，不再有法律束缚。同时，基金会手握 OpenAI Group 的大量股份，并负责任命其董事会。 “我们坚信，世界上最强大的技术，必须以一种能反映全球集体利益的方式去发展。”OpenAI 董事长布雷特·泰勒 (Bret Taylor) 在一篇博客文章中写道。“这次资本重组的收官，让我们有能力继续冲刺 AI 的前沿，同时这个新架构也能确保我们的进步是在为所有人服务。” 根据这个新架构，OpenAI 基金会将拥有这家营利性公司 26% 的股份，并持有一份认股权证 (warrant，即在未来特定条件下以特定价格购买更多股票的权利)，如果公司继续发展壮大，基金会还能获得额外股份。作为 OpenAI 的早期投资者，微软 (Microsoft) 将持有约 27% 的股份，目前估值约 1350 亿美元。剩下的 47% 则由其他投资者和员工共同持有。 根据微软发布的另一篇博客文章，这笔交易还将把微软对 OpenAI 模型的知识产权 (IP) 权益延长至 2032 年。此外，如果 OpenAI 某天宣布它实现了其梦寐以求的“通用人工智能” (artificial general intelligence, AGI)，这笔交易还规定，它必须将这一成果提交给一个独立的专家小组进行核查验证。 在这次资本重组之前，OpenAI 一直是作为一个非营利组织运营的，受到严格的股权限制。然而，随着公司在融资上的野心越来越大，这个身份变得越来越难以为继。今年 4 月，软银 (SoftBank) 宣布了一笔高达 300 亿美元的史无前例的投资，但这笔钱有个附加条件：OpenAI 必须成功转变为一家营利性公司。就在上周六，据 The Information 报道，这笔巨额投资的最后一笔款项已经到账，这预示着公司重组取得了重大突破。 此前，曾有过多方试图通过法律途径阻止或影响此次重组，其中最引人注目的当属埃隆·马斯克 (Elon Musk)。他甚至一度开出了 974 亿美元的天价，试图直接收购这家公司。 来自加利福尼亚州和特拉华州的总检察长 (相当于州的最高司法长官) 此前曾对这次转型表示过担忧。现在，他们都同意放行，允许这个过程继续，但也附加了双方 各自办公室公布的进一步条件。值得注意的是，加州达成的协议要求 OpenAI 必须“在开发和部署 AI 和 AGI（通用人工智能）的过程中，继续采取措施减轻对青少年及其他群体的风险”。 在那篇公告博文中，泰勒称与这些州监管办公室的讨论对整个过程产生了积极影响。“我们根据这些讨论做出了一些调整，”泰勒写道，“我们相信，OpenAI——以及我们所服务的公众——都将因此受益。”
很多人好奇这图怎么画的，其实用 @tldraw 就可以，稍微麻烦一点就是单元格和不规则的圆点 前者只要先画一个框，然后中间画一条竖线 后者先画一个椭圆，复制一份缩小一点点，叠加在一起就好了 https://t.co/IVAu03dJYd
上班本质是一种代孕。 这个比喻，这两天在脑中反复回响，今天有必要回应一下了。 首先要承认，真的击中了我。 给公司写的代码，每一行每一天，都在替公司赚钱。而我获得的，只是写代码那一刻的回报。这可不就是代孕吗？ 公司拥有的，是一整个商业系统。之所以给公司打工，也是因为，我自己没能建立这套商业系统。 其次是回答，不代孕，咱还能做什么？ 当然是建立为自己赚钱的系统。我没有宏大的，改变世界的理想，只是想小富即安。 个人能力有限。我需要的，是持续投入几乎为 0，产出为正项目。至于产出的量，其实不重要。大量这样的项目聚合起来，也能撑起一个不错的赚钱系统。 下面一年，我需要做出抉择了。
跟单功能已经上线了，速来开户 forecho在RockFlow送你特斯拉股票，来RockFlow一起参与美股财报季，抓住季度最大机会！点击链接1分钟注册即可领取 https://t.co/0UmZDrDysH https://t.co/oW5Ig1Pb9j
在我的系统里，我希望一切语言都“熵可控”。 意思是，这段话我要能让它几乎没有歧义，精确到能被执行（execute）的程度——而且确实能做到。 我在这里写了一张 Claude Skill 卡，分析了一段充满外交辞令的语言，给你展示什么叫“从模糊到清晰”。 你是不是也有同感？ 在美国，不管你的文化背景或英语水平如何，只要看到那些legal contracts（法律合同）里的大词，就开始头疼。 我也烦。 尤其是那种 HOA（业主协会）的条款，一不小心还可能惹上官司。律师费呢？五百美元一小时起。 那些充满“Big Words”的合同、律师语言、保险政策、投资条款，看起来都体面，其实埋着雷。 而对于没上过法学院的人来说，最大的难题是：我们根本不知道哪一句话藏了陷阱。 那有没有办法，借助 AI 来 parse（解析） 这些语言？ 有没有办法，让 AI 不是“帮你总结”，而是逐字拆解、重构结构，告诉你： 谁在执行动作？ 谁承担责任？ 条款在哪触发？ 哪些句子高风险？ 我从头给你讲这个事情。 一步一步教你如何用 Primitive IR Skill —— 让 AI 像律师那样读合同，但以工程师的精度告诉你： 语言的结构、逻辑、责任与风险。 哪天你省了10万刀的律师费，不用谢～😂 Lesson 4: Playing with Language Entropy Using the Primitive IR Skill https://t.co/TUVlOWXlS1
