即刻App年轻人的同好社区
下载
置顶Readwise Reader 是最好用的阅读软件之一。
但作为一款海外产品，Readwise Reader 在中国有些许水土不服。
为了让你更好地使用 Readwise Reader ，我们做了一款小工具—— wechat 2 reader
这款小工具解决了两个问题：
1. 让收藏文章更加便捷，在微信内转发文章或链接，即可以收藏文章。
2. 解决了Readwise Reader 在收藏中文文章时，图片丢失的问题。
但作为一款海外产品，Readwise Reader 在中国有些许水土不服。
为了让你更好地使用 Readwise Reader ，我们做了一款小工具—— wechat 2 reader
这款小工具解决了两个问题：
1. 让收藏文章更加便捷，在微信内转发文章或链接，即可以收藏文章。
2. 解决了Readwise Reader 在收藏中文文章时，图片丢失的问题。
31 1316
Deepseek-V2 模型：多快好省的大语言模型
基本信息：
—模型为 MOE(多专家) 架构总参数 236B，激活参数 21B，
—开源版本上下文 128K，API 上下文 32K 。
特点：
1. 非常非常便宜，百万 token 只需要 2 块钱，但即便这样仍有 50%利润率（图 1）
2. 效果很好，甚至超过 GPT-4（图 2）
——在 AlignBench 中排名前三，超过 GPT-4，接近 GPT-4-Turbo
——在 MT-Bench 中名列前茅，可与 LLaMA3-70B 相媲美，并优于 Mixtral 8x22B
开放平台：platform.deepseek.com（注册就送 500w token）
介绍文章：huggingface.co
模型：huggingface.co
基本信息：
—模型为 MOE(多专家) 架构总参数 236B，激活参数 21B，
—开源版本上下文 128K，API 上下文 32K 。
特点：
1. 非常非常便宜，百万 token 只需要 2 块钱，但即便这样仍有 50%利润率（图 1）
2. 效果很好，甚至超过 GPT-4（图 2）
——在 AlignBench 中排名前三，超过 GPT-4，接近 GPT-4-Turbo
——在 MT-Bench 中名列前茅，可与 LLaMA3-70B 相媲美，并优于 Mixtral 8x22B
开放平台：platform.deepseek.com（注册就送 500w token）
介绍文章：huggingface.co
模型：huggingface.co
6 01
创建了一个 AI 模型&开发&应用交流群，感兴趣的朋友可以进群
群内会分享和讨论
1️⃣ 模型最新进展
2️⃣ 模型开发技巧
3️⃣ 有用有趣的模型开发方法
我目前 all in AI，上班在做一款 AI 陪伴型应用，下班学习研究大预言模型的开发和应用
可以看我最近写的几篇文章
《基于 Kimi Chat 的 AI 渐进式阅读法》mp.weixin.qq.com
《万字长文 | 如何进入GenAI 的新范式？》mp.weixin.qq.com
《为什么 AI 搜索行不通？》mp.weixin.qq.com
群内会分享和讨论
1️⃣ 模型最新进展
2️⃣ 模型开发技巧
3️⃣ 有用有趣的模型开发方法
我目前 all in AI，上班在做一款 AI 陪伴型应用，下班学习研究大预言模型的开发和应用
可以看我最近写的几篇文章
《基于 Kimi Chat 的 AI 渐进式阅读法》mp.weixin.qq.com
《万字长文 | 如何进入GenAI 的新范式？》mp.weixin.qq.com
《为什么 AI 搜索行不通？》mp.weixin.qq.com
10 21
听了@OwenYoung 的播客安利后，充值了沉浸式翻译的会员。
沉浸式翻译这个PDF 翻译pro版本，确实是市面上最领先的，目前体验最好的PDF翻译。
会将PDF识别后生成页面，搭配kimichat的浏览器插件，阅读论文体验无敌！
沉浸式翻译这个PDF 翻译pro版本，确实是市面上最领先的，目前体验最好的PDF翻译。
会将PDF识别后生成页面，搭配kimichat的浏览器插件，阅读论文体验无敌！
13 32
接前面的动态
有一个想法
然后快速完善编辑发布成文章
有一个想法
然后快速完善编辑发布成文章
为什么 AI 搜索行不通？
5 00
小米活塞耳机2
年轻人的第一款耳机
2014年曾获得 if 红点设计奖 颜值确实高 这样复古的设计，放在今天看依旧不过时
因为是自己拥有过的第一个有线耳机，时隔十年，买了一款回来收藏。
年轻人的第一款耳机
2014年曾获得 if 红点设计奖 颜值确实高 这样复古的设计，放在今天看依旧不过时
因为是自己拥有过的第一个有线耳机，时隔十年，买了一款回来收藏。
9 00
很多人看好 AI 搜索，类似 Perplexity.AI 或是秘塔 AI 搜索，我都体验过后却觉得一般。
从用户体验上看，AI 搜索在一些场景，例如搜索某个确定性的问题，了解某个概念时，效率要比 Google 有效得多。
但并不能完全代替 Google 的作用，在一些 Google 可以搜索出很好答案的场景，AI 搜索的作用是将多篇内容放在一起总结呈现，提高了信息的获取效率。
但是当 Google 的搜索结果无法完全信任的场景，AI 搜索就显得很鸡肋。因为我无法分辨出总结出来的内容，哪些是对的，哪些是错的。而需要自己去考证，在这些场景下，AI 搜索的效用反而不如传统搜索引擎。
从商业模式上看，AI 搜索的商业模式是付费使用，而 Google 则是依靠“关键词广告”获利，Google 的商业模式明显更胜一筹。使用俞军老师的产品公式「产品价值 = 新体验-旧体验-换用成本」，AI 搜索在新体验并不远胜于旧体验的同时，要多收一笔价格不小的使用费，这是大众用户无法接受的。只能捕获先锋用户的芳心。
从技术原理上看，AI 搜索的技术本质是 RAG（Retrieval-Augmented Generation），RAG 在 AI 搜索中的应用，有几个问题。
问题一是前面提到的，模型本身无法分辨哪些搜索结果的参考是正确的，哪些参考是错误的会导致 Retriveal-weakened Generation 的情况，并且这个问题，似乎短期内无解。
问题二是算力和模型使用的费用很昂贵，现有的 RAG 检索，想要达到好用的程度，必须使用 GPT-4 模型，但 GPT-4 的费用非常昂贵，这又使得 AI 搜索不得不收费。当然，随着时间的推移，模型的使用成本和算力成本会逐渐下降，但下降的速度如何，还要看摩尔定律。
问题三和问题二是相悖的，假设模型的能力会越来越强，那么新一代的模型，可能在不需要搜索结果增强的情况下，就可以超越旧的模型通过 RAG 的效果。那么在 RAG 可能注定知识一项过渡期的技术，不会长期存在。
目前国外最火的 Perplexity.AI 疯狂融资，也可以说明 AI 搜索是多么烧钱。而投资机构愿意投资的原因，也是相信一个 Perplexity.AI 可以再传一个 Google 的传奇。国内的秘塔 AI 搜索，目前阶段可以免费使用，未来不清楚。但感觉长期这样烧钱下去，一定不是可持续的模式。
总结起来，我觉得 AI 搜索并不是一个好的生意。至少在目前阶段，在使用体验比起传统搜索引擎或是大模型直接生成没有好 10 倍的情况下，仍需要付出高额使用费用，这必然不会成为一个好的生意模式。
当然， AI 技术和商业的发展谁也不确定，或许我的判断都是错的，如果你有不同的看法，欢迎评论区讨论。（叠甲）
从用户体验上看，AI 搜索在一些场景，例如搜索某个确定性的问题，了解某个概念时，效率要比 Google 有效得多。
但并不能完全代替 Google 的作用，在一些 Google 可以搜索出很好答案的场景，AI 搜索的作用是将多篇内容放在一起总结呈现，提高了信息的获取效率。
但是当 Google 的搜索结果无法完全信任的场景，AI 搜索就显得很鸡肋。因为我无法分辨出总结出来的内容，哪些是对的，哪些是错的。而需要自己去考证，在这些场景下，AI 搜索的效用反而不如传统搜索引擎。
从商业模式上看，AI 搜索的商业模式是付费使用，而 Google 则是依靠“关键词广告”获利，Google 的商业模式明显更胜一筹。使用俞军老师的产品公式「产品价值 = 新体验-旧体验-换用成本」，AI 搜索在新体验并不远胜于旧体验的同时，要多收一笔价格不小的使用费，这是大众用户无法接受的。只能捕获先锋用户的芳心。
从技术原理上看，AI 搜索的技术本质是 RAG（Retrieval-Augmented Generation），RAG 在 AI 搜索中的应用，有几个问题。
问题一是前面提到的，模型本身无法分辨哪些搜索结果的参考是正确的，哪些参考是错误的会导致 Retriveal-weakened Generation 的情况，并且这个问题，似乎短期内无解。
问题二是算力和模型使用的费用很昂贵，现有的 RAG 检索，想要达到好用的程度，必须使用 GPT-4 模型，但 GPT-4 的费用非常昂贵，这又使得 AI 搜索不得不收费。当然，随着时间的推移，模型的使用成本和算力成本会逐渐下降，但下降的速度如何，还要看摩尔定律。
问题三和问题二是相悖的，假设模型的能力会越来越强，那么新一代的模型，可能在不需要搜索结果增强的情况下，就可以超越旧的模型通过 RAG 的效果。那么在 RAG 可能注定知识一项过渡期的技术，不会长期存在。
目前国外最火的 Perplexity.AI 疯狂融资，也可以说明 AI 搜索是多么烧钱。而投资机构愿意投资的原因，也是相信一个 Perplexity.AI 可以再传一个 Google 的传奇。国内的秘塔 AI 搜索，目前阶段可以免费使用，未来不清楚。但感觉长期这样烧钱下去，一定不是可持续的模式。
总结起来，我觉得 AI 搜索并不是一个好的生意。至少在目前阶段，在使用体验比起传统搜索引擎或是大模型直接生成没有好 10 倍的情况下，仍需要付出高额使用费用，这必然不会成为一个好的生意模式。
当然， AI 技术和商业的发展谁也不确定，或许我的判断都是错的，如果你有不同的看法，欢迎评论区讨论。（叠甲）
11 66
《万字长文 | 如何进入GenAI 的新范式？》
作者：潦草学者
文章旨在帮助不同阶段的读者了解如何学习 AI
讲了以下内容：
1. 什么是生成式 AI
2. 新手入门：拿到领域地图，掌握最小必要知识
3. 持续学习的优质信息源推荐
4. 寻找生成式 AI 的最佳实践
5. 做一名开发者：使用 GenAI 进行开发
6. 做一名造物者：微调模型，预训练模型
7. 公开学习，与人交流，一起学习 AI。
作者：潦草学者
文章旨在帮助不同阶段的读者了解如何学习 AI
讲了以下内容：
1. 什么是生成式 AI
2. 新手入门：拿到领域地图，掌握最小必要知识
3. 持续学习的优质信息源推荐
4. 寻找生成式 AI 的最佳实践
5. 做一名开发者：使用 GenAI 进行开发
6. 做一名造物者：微调模型，预训练模型
7. 公开学习，与人交流，一起学习 AI。
万字长文 | 如何进入GenAI 的新范式？
6 00
中国特色**** AI，目前看【公文写作】是使用场景最多的 LLM 使用场景。
毕竟在这个体系内，每天都有大量毫无用处的“公文”产生，就好像学校写检讨一样，重要的字数而不是内容。
毕竟在这个体系内，每天都有大量毫无用处的“公文”产生，就好像学校写检讨一样，重要的字数而不是内容。
Leon张英海: 通义千问的公文写作太牛了。真的很好用。更适合中国宝宝体质的AI大模型。
1 00
赞同。日记不是记录，而是对自己的思考。
- 记录今天的阅历和经历，并记录引发的思考。
- 记录什么让自己开心，什么让自己不开心，是一个自我觉察的过程。
- 安排接下来要做的事情。
- 记录今天的阅历和经历，并记录引发的思考。
- 记录什么让自己开心，什么让自己不开心，是一个自我觉察的过程。
- 安排接下来要做的事情。
Yibie: 写日记是我为数不多，坚持了多年的习惯。以前只是在上面直接写，最近不自觉地引入了符号规则，为每一条记录划分记录的类型，帮助自己快速地处理信息。为此，有必要为自己设计一个日记的符号规则，有点像「子弹笔记法」，就称之为「子弹日记法」吧。分享如下： # 为什么要为日记提供符号规则 类似子弹笔记法, 可以快速的在日记里处理更多信息, 在看到对应符号时, 脑子里会自动激活关于该信息的类型, 明显提升浏览/总结的效率. # 我希望在日记里记录哪些内容 日记本身是一张白纸, 每个人都可以在上面任意挥洒. 我记录日记, 是希望: 1. 在上面记下对自己重要的点滴/时刻, 基本上是来自他人或自己的肯定, 比如: 第一次纯靠自己成功 Debug 代码. 积小胜成大胜, 自信就来自于一声声对自己表扬. 2. 负面情绪记录, 比如生气, 自怜自艾等情绪, 将之记录下来, 并用退一步的角度来找找引发情绪波动的原因. 3. 当天捕捉到的, 值得关注的资讯, 比如 OpenAI 发布 GPT-5. 长期关注某些行业, 并进行分析, 有助于加深自己对行业的理解, 帮助自己独立思考. 4. 记录灵感/某一刻涌现的想法. 5. 可能会在未来安排的任务. 6. 当天发生在自己身上, 值得记录的事件, 不归于第一, 二条的事件 7. 内心的疑问, 无论大小, 不管是为啥尿是黄色的, 还是航天发动机用的是什么材料. 保持好奇心的充盈. # 日记符号规则 😄 胜利记录 😭 负面情绪记录 ! 想法或灵感 + 值得记录的事件或心情 > 需要安排的下一步行动 ? 内心的疑问 - 值得关注的资讯 这些符号都会放在句子的开头，作为明确的标记.
1 00