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OpenAI 发布了新的浏览器应用——ChatGPT Atlas 试了一下，没什么特别，主要是打开 ChatGPT 更方便。它有个侧边栏，可以随时就网页内容向 ChatGPT 提问，把网页内容当成上下文，在网页上打字时，也能根据上下文提供建议。 下面是官方介绍 --- 今天起，在macOS正式上线：https://t.co/od8tZB3rBD https://t.co/od8tZB3rBD 想象一下：浏览网页时遇到问题，不用再跳转页面搜索答案了。只要打开Atlas浏览器，点击侧边栏的“向ChatGPT提问”，你就能直接在当前网页获得AI助手的解答。 不仅如此，当你在网页上打字时，ChatGPT还能实时提供贴心的建议。 想打开新标签页、关闭页面，或者稍后再回来看看？一句话告诉ChatGPT就能搞定，它会帮你管理你的标签页。 Atlas的智能体模式（Agent mode）还能自动帮你完成各种任务，让你浏览网页的过程更加省时省力。 从今天起，Atlas的预览版率先向Plus、Pro和Business用户开放。 Atlas刚刚启程，我们期待听到你的反馈，帮助我们一起决定下一步该做什么。 macOS用户今天就能开始体验。Windows、iOS和Android版本也即将到来。 详细介绍请点击：https://t.co/0aNiPiAuok
试了一下 Open AI 浏览器 Atlas 的 Agent 操作模式，挺强的啊 我让他订购最新的苹果设备他就选了新的 ipad Pro，然后发现没有添加到购物袋按钮，自己找到了原因，在预售 于是自己就去换成了 iphone 17 Pro，跨页面这种多步单点操作没啥问题 https://t.co/6MqqGoPKkU
没有等来 Gemini3，没想到 Open AI 的浏览器正式发布了！ 所有用户都可以使用，付费用户可以用 Agent 模式 支持对网页提问，支持在输入的时候给出建议，支持控制标签页开启关闭，Agent 模式可以帮你操作网页 https://t.co/FAEeqIFYGK
第一次熬夜追热点做视频，🤣 献给了 ChatGPT Atlas 浏览器。 软件开箱了一波， 体验真的还不错， 话不多说，快上车吧！ 🎬 https://t.co/TAIJkbtvzg https://t.co/I5IdMyipw8
做小红书 361 天，10 万粉丝 https://t.co/Vobb5yXcqn
我的天，甚至还支持了 Arc 的 Peek 功能 https://t.co/2CHCvc9H7p
不知道推友里面有没有英文系。 我个人感觉英文系的一个巨大优势，就是在信息输入端。不管会不会翻墙，最起码看美剧不需要翻译。 这种输入端多样性是能够在毕业后持续学习的一种重要手段。只要信息输入不匮乏，人的精神状态就能持续发力。
今天被DeepseekOCR刷屏了，但如果真是想落地使用，我依然首选PaddleOCR-VL 前者是DS提出用OCR的方式解决模型上下文压缩效率的问题，确实真让人眼前一亮，但更像一种“以图压文”的技术探索，属于研究性质。 而在企业的落地场景下，Paddle做OCR 要成熟得多。 我是起码7年前做数据分析项目的时候，要录入乱七八糟的纸质数据的时候就接触开始用Paddle，迭代到上周新发的PaddleOCR-VL，对文档和图片解析的能力非常稳定和强大 图转文效果上，DeepSeek-OCR可能仅是在纯文本的场景下能用，更复杂的场景，如报表/合同/学术 PDF 等需要做结构化还原，只有PaddleOCR-VL 才能「稳定」跑出来。 体现在模型跑分上，PaddleOCR-VL 属于SOTA 级别的方案，包括OmniBenchDoc V1.5等多个全球榜单上都是第一 其中，对表格结构理解的Table TEDS 项目Paddle 得分 93.52 而 ds 只有78.02，差了15+分也是有点离谱的 部署上更是无压力。PaddleOCR-VL 仅 0.9B 的参数， 本地甚至 CPU 也能跑（虽然慢点），但企业线上部署没有任何压力 最后，一句话总结： 企业里的 OCR 要求是可核验的逐字逐结构还原：paddleocr-vl 更符合“如实记录”的标准，而 DeepseekOCR 更偏向压缩与重构，在复杂文档中更易引入生成式幻觉。
ChatGPT Atlas 发布啦。 OpenAI 的 AI 浏览器，全球上线 macOS & Windows https://t.co/92LbgcGT6v
OpenAI 这是要做 AI 时代的微信啊。 以后在第三方 AI App 上登录，除了带过去一个账号，连同在 ChatGPT 上的订阅和记忆下，甚至调用历史一起继承过去。 这是个挺大的的系统级转向，历史上类似的事发生过： - Google 登录做了 Web2 的身份基础设 - Stripe 做了 SaaS 的支付中介 - 微信开放平台让所有服务跑在微信账户和支付上 OpenAI 想定义的就是 AI 原生世界里的入口和底座。 对用户来说太丝滑了，一个账号全网通行，不止账号通，记忆也能通。也不用每个平台都买订阅，然后重新调教 Agent。 从生态里的三方来看这个动作： 对开发者来说，一方面真香，冷启动直接用上 ChatGPT 的用户资产；但另一方面，一旦规模起来，你的用户就是 OpenAI 的用户。 对 OpenAI 来说，这是从模型服务商跃迁为AI 操作系统的关键一跃。看看 GPT Store、插件系统、Agent Tools、Memory，其实全都是围绕这一个账户中心展开的。 这就是 OpenAI 要做底层基础设施的帝国野心。Google 能忍？
对，自学者是最先看清变化和提取趋势结构的。 很多人在迷茫面前本能动作，尤其是东亚人，是不停的寻找“机构答案”。什么意思呢，就是本科读完了我迷茫，迷茫之后去考研，研究生毕业了之后我还迷茫，迷茫之后继续考虑读个博士吧。 我认为首先要看透，机构已经无法解决你的迷茫问题了。自学的最佳对象是离你最近的peers, 所以欧美是很流行peer discussions的。当你和最接近你的人互相学习的时候，进步最快。而且这种peers还可以带着你随时将知识转化为行动。说个不恰当的例子，就是我爸说，1980年村里跟着那个小霸王一起去投机倒把的人都发财了😂。 但是东亚人反而容易最鄙视身边那个看上去最机灵，最不安分的同龄人，会去不停的追随一个年纪又大，但是又貌似有机构身份的“老师”，陷入一个又一个迷茫陷阱。
Susan STEM
如果互联网的模式不改变，那这些巨大的算力中心要来干嘛？ 你可以想象，几百亿美金的超算集群，结果每天只是被用来跑一些聊天模型，回答天气、写邮件、做点PPT——那基本就是 “超算闲置时代”。 我们看起来在用AI，但实际上，底层基础设施的潜力远没有被释放。 如果一个系统只能生成语言，而不能参与执行、验证、决策，那它的计算资源就永远只能“半开”。 很多人谈主权个人、科技领主这些概念，的确听上去像精英主义，但我始终觉得，基础设施的真正意义，是要让“非精英”也能使用而不自觉地受益。 互联网之所以改变了世界，是因为不需要你懂TCP/IP； 智能手机之所以普及，是因为不需要你懂通信协议。 真正的范式革命，永远不是“精英的逃逸”，而是“结构的下沉”。 它必须让普通人能无感接入、自然参与。 而今天很多人把 Web3 理解成代币经济，这其实太狭隘。 代币只是一个激励层，不是结构本身。 从更大的历史尺度看，Web3 代表的是一种 范式转变（paradigm shift）。 如果最终我们只是让“中心化的权力”换了个名字、把服务器搬到了链上、把账号换成钱包地址，那这不是革命，只是换皮。 维持现状，就是范式转移的失败。 很多大厂都尝试过，比如“元宇宙”就是一次试图定义新范式的尝试——但最后失败了。 为什么？因为它没有解决底层结构的问题。 “空间化的互联网”听上去浪漫，但本质上还是 Web2 模式的延伸，只不过把浏览器变成了虚拟头盔。 我有时候在想，也许我会给扎克伯格一个建议： 人的幸运值是有限的。 你能在19岁那年创造一个改变世界的平台，已经是概率奇迹。 但如果你在第二次范式转变中仍然沿用同一套逻辑，那好运也救不了系统性的老化。 同样地，Sam Altman 他们的成功，也取决于他们是否能真正突破范式。 如果他们只是让大模型成为更聪明的“黑箱”，那这条路的终点，就是另一个中心化的帝国。 到时候，模型对普通人来说，只是一个聊天搭子——高效，但空洞；强大，但封闭。 那我们到底缺什么？ 表面上看，大语言模型已经具备了我们想要的一切：能理解自然语言、能推理、能生成、甚至能写代码。 听起来，这不就是我们说的“语义运行时”吗？ 是的——表面上是。 但问题在于，它们只是模拟这些能力，而不是在结构上实现它们。 看起来像“理解”，但没有可验证的推理路径； 看起来像“智能”，但没有明确的逻辑框架。 本质上，它们仍然是“相关性机器”，而不是“因果性系统”。 所以，大模型真正的三个缺陷，是结构性的： 1️⃣ 有语义，却无结构。 LLM 的“理解”是隐性的，埋在几千亿个参数的权重里。 它能“说出”意义，但不能“展示”意义。 真正的语义系统，必须让意义是显性的、可组合、可验证的。 也就是说，你得能指出：“它为什么这样推理？”、“它依据了什么事实？” 今天的 LLM 是在语义层上说话，却还没有在语义层上思考。 2️⃣ 能生成信念，却无法提供证明。 它可以写合同、诊断问题、甚至模拟逻辑推理——但我们无法验证它的正确性。 它的输出没有来源（provenance），也没有可复现性。 今天问它一遍，明天再问一次，可能就是完全不同的答案。 而真正的可验证系统，必须像区块链那样，信任数学，而不是信任人。 现在的模型让我们信任“它”，这恰恰是 Web3 想摆脱的那种中心化信任。 3️⃣ 是语言界面，而非系统接口。 现在的 Prompt 体验很顺滑——你问，它答。 但它生成的结果是游离的，不接入任何可验证的系统。 没有智能合约，没有持久逻辑，没有数据溯源。 未来的 LLM 必须能直接组成系统，让“语言＝行为”， 输入一句话，就能在规则透明的环境中触发实际执行。 这才是从“语言生成”到“结构调度”的飞跃。 这就是当前的断层： 我们已经拥有了强大的表达能力，却还没有可靠的结构信任。 AI 能生成知识，却不能证明知识；能模仿思维，却不能承担后果。 如果我们止步于此，就会重演一次中心化的轮回—— 这次掌握权力的，不是平台，而是模型。 真正的 Web3 精神，不是要建更大的模型，而是要建更透明的系统。 一个每一句话、每一个规则、每一次执行都可以被验证、重组、共享的开放智能网络。 那时，语言才不只是人机界面，而会成为智能的治理层—— 在这里，意义、逻辑与执行真正汇合为一体。 这才是范式转移的完成。 不是造更大的盒子，而是打破盒子。 From Useful to Trustworthy: When Language Becomes the Operating System https://t.co/nYHP8bU87D
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