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。
35 1317
虽然 Cursor 很好用，但本质上还是 Copilot。
也就是说，如果你原来没打过代码的话，还是很难使用。需要了解基本原理，知道怎么改，才能更好地使用 Cursor。距离「产品经理用嘴做产品」，还有很大距离。
本人只会 python，之前本地打一些脚本文件还不错，最近尝试使用 Cursor 来做一些前后端完整的项目，在各个环境就遇到了各种各样的问题，然后需要一点一点问 Cursor，遇到问题想要解决，也没办法手动改，只能一点一点问，使用体验还是挺差的。
也就是说，如果你原来没打过代码的话，还是很难使用。需要了解基本原理，知道怎么改，才能更好地使用 Cursor。距离「产品经理用嘴做产品」，还有很大距离。
本人只会 python，之前本地打一些脚本文件还不错，最近尝试使用 Cursor 来做一些前后端完整的项目，在各个环境就遇到了各种各样的问题，然后需要一点一点问 Cursor，遇到问题想要解决，也没办法手动改，只能一点一点问，使用体验还是挺差的。
6 12
《黑神话·悟空》，对于中国主机游戏这个游戏行业里的小垂类绝对是一次巨大的纯净，让投资机构看到了 3A 大作也能赚到钱，会有更多的钱能投到游戏行业里；
同时也培养了市场，这次是真的感受到了身边很多原来不接触主机游戏的朋友，也买了游戏，安装了 steam，买了 ps5.... 至少很多人都有了主机游戏的经验和设备，不再感到陌生。
游戏，是第九大艺术。
同时也培养了市场，这次是真的感受到了身边很多原来不接触主机游戏的朋友，也买了游戏，安装了 steam，买了 ps5.... 至少很多人都有了主机游戏的经验和设备，不再感到陌生。
游戏，是第九大艺术。
5 00
周六在家，在 Claude 的帮助下，写了一个基于 Embedding 排序的 RSS 阅读器 demo，也是一个个人信息推荐系统，可以根据自己关注的“母题”或“标签”来影响 RSS 信息流的排序。
如图，这是我输入“个人知识管理”后的 RSS 排序。（信息有点问题，出现重复的情况了）
如图，这是我输入“个人知识管理”后的 RSS 排序。（信息有点问题，出现重复的情况了）
8 21
让我惊艳的 AI 产品！ Napkin!!!
Napkin 中的一个功能，可以理解内容，并生成对应的图案。
这个功能真的完美符合我的预期，很适合文字工作者。
在我的创作工作流中，就有很多使用场景：
写公众号，的时候可以作为插入图片使用。
写小红书时，可以作为首图，便于理解。
使用步骤：
我们知道通过 LLM 可以将文字内容结构化，然后再匹配符合结构的图案结构，将内容处理到图案中，最后再人工进行配色和样式的调整。就可以生成一张图案。
例如我把最新的一篇短笔记，导入到 Napkin 中，初次使用，也只需要经过 2-3 次尝试，就生成了符合预期的图案（如图）。
甚至，我再把这条即刻动态粘贴到 Napkin 中，再次生成图片，也可以生成符合预期的图案！
Napkin 中的一个功能，可以理解内容，并生成对应的图案。
这个功能真的完美符合我的预期，很适合文字工作者。
在我的创作工作流中，就有很多使用场景：
写公众号，的时候可以作为插入图片使用。
写小红书时，可以作为首图，便于理解。
使用步骤：
我们知道通过 LLM 可以将文字内容结构化，然后再匹配符合结构的图案结构，将内容处理到图案中，最后再人工进行配色和样式的调整。就可以生成一张图案。
例如我把最新的一篇短笔记，导入到 Napkin 中，初次使用，也只需要经过 2-3 次尝试，就生成了符合预期的图案（如图）。
甚至，我再把这条即刻动态粘贴到 Napkin 中，再次生成图片，也可以生成符合预期的图案！
4 33
这篇论文很重要！
《Disentangling Dense Embeddings with Sparse Autoencoders》
使用稀疏自动编码器解开密集嵌入
简单地说，过去的大语言模型将文本转化成向量后（嵌入），向量对于人类来说是不可理解的，像是一个黑盒。
为了解开这个黑盒，在论文中，基于arvix论文数据训练过的 SAE 模型，可以对被大模型向量化后的数据进行分类。通过调整每个分类的数值，可以更加定向地向量搜索某类内容。
我通过这个方法找到了几篇自己需要的 COT 相关的论文（如图）。
如果这项技术用在现有的语义搜索中，可以帮助用户更好地定向检索内容。
体验 saerch.ai ：huggingface.co
论文：arxiv.org
《Disentangling Dense Embeddings with Sparse Autoencoders》
使用稀疏自动编码器解开密集嵌入
简单地说，过去的大语言模型将文本转化成向量后（嵌入），向量对于人类来说是不可理解的，像是一个黑盒。
为了解开这个黑盒，在论文中，基于arvix论文数据训练过的 SAE 模型，可以对被大模型向量化后的数据进行分类。通过调整每个分类的数值，可以更加定向地向量搜索某类内容。
我通过这个方法找到了几篇自己需要的 COT 相关的论文（如图）。
如果这项技术用在现有的语义搜索中，可以帮助用户更好地定向检索内容。
体验 saerch.ai ：huggingface.co
论文：arxiv.org
3 01
用上了 RSSHub 主理人 @DIYgod 的 follow_app RSS 阅读器 。
今天开始用 follow 来处理 RSS 阅读。
初步体验下来，很喜欢几个功能
1. 视图功能很创新，为社交软件，图片，视频，播客等都提供了单图的视图
2. 比较完善的规则功能，例如我设置了英文的标题自动翻译
今天开始用 follow 来处理 RSS 阅读。
初步体验下来，很喜欢几个功能
1. 视图功能很创新，为社交软件，图片，视频，播客等都提供了单图的视图
2. 比较完善的规则功能，例如我设置了英文的标题自动翻译
20 169
现在真不建议花大量时间学外语，收益太低了。越来越多使用模型用来处理翻译任务。有生之年，同声传译一定可以走进大众生活。
| QUOTE: 字节跳动研究团队开发的同声传译智能体 CLASI，采用端到端架构，显著提升了翻译质量并避免了传统模型中的错误传播。该系统在多种复杂语言场景下表现出色，评估结果显示其翻译效果接近甚至超越人类译员水平。CLASI 通过大规模预训练和多模态检索增强生成技术，展现了广泛的应用潜力。
| QUOTE: 字节跳动研究团队开发的同声传译智能体 CLASI，采用端到端架构，显著提升了翻译质量并避免了传统模型中的错误传播。该系统在多种复杂语言场景下表现出色，评估结果显示其翻译效果接近甚至超越人类译员水平。CLASI 通过大规模预训练和多模态检索增强生成技术，展现了广泛的应用潜力。
字节大模型同传智能体，一出手就是媲美人类的同声传译水平 | BestBlogs
7 152