人工智能讨论组

推荐一个或许是最适合新手入门vibe coding的工具🥹
智谱发布了一款原生整合 Claude Code、Gemini CLI、CodeX 等CLI工具的图形编程客户端，不用再单独安装各种cli工具，也不用再配置api接口（会自己读取你系统上已经登录的能调用的模型套餐，也可以用智谱的套餐或者自己配置），甚至还预装了很多常用claude skill和MCP！编程结果会马上在左侧显示，感觉很适合给新手入门vibe coding(下次我开课就用这个🐶)。

▶️链接：zcode-ai.com

觉得智谱的autoglm输入法比typeless输中文效果好，我觉得typeless应该也不会选非常擅长处理中文的模型吧。交互差不多，我都设置成了右alt键。

非常推荐大家阅读的一篇文章——从大模型训练的成功范式种学习如何进化自己的人生（要知道大模型的训练范式是当今世界上最聪明的一波人的思想结晶🥹）
{像大模型一样进化 / 像大模型一样进化}

🧐作者刘嘉教授以大模型进化规律为核心，提出人类认知可通过「目标函数设定」「随机梯度下降式行动」「注意力分配优化」三大机制实现跃迁，将AI训练逻辑与人生成长路径深度耦合。

➡️链接：
mp.weixin.qq.com

✨重点
●📊【目标函数】人生需构建「AGI级野心」：如OpenAI以AGI为目标函数，人类应突破「局部最优陷阱」，设定特立独行的个人知识体系（如构建跨学科认知网络）
●🔄【随机梯度下降】人生优化公式：错误=成长信号，通过「粗糙开始→空中加油→持续迭代」实现突破，如奥尔特曼创业初期的「空窗期探索」
●👁️【注意力分配】三大法则：
质量优先：精选权威数据（如维基百科/经典书籍）而非碎片化信息
实例驱动：用「归纳式学习」替代「规则灌输」，如布鲁纳范例教学法
主动遗忘：「先加法后减法」优化认知，如设计师迪特·拉姆斯的「少即是多」
●🧠【核心类比】大模型训练=人生修炼：
预训练阶段→基础教育（知识体系构建）
微调阶段→实践试错（修正认知偏差）
强化学习→持续成长（突破局部最优）
●🌌【终极启示】人生目标函数应超越「线性成功」，追求「非线性跃迁」：
用「兰叶春葳蕤」的自然生长隐喻，实现「奔放人生」而非「枯萎人生」，呼应马斯洛「自我实现」理论
●🚀【行动指南】四步进化法：
定义宏大目标（如构建AGI级个人知识体系）
用SGD式行动迭代（允许试错，快速调整）
分配高质量注意力（精选领域权威与经典）
选择性遗忘冗余信息（聚焦核心认知路径）

▶️以下是精彩片段摘录：

人工神经网络宏大的目标函数的背后是规模化法则：参数规模越大，优化空间越广，最终实现目标的可能性越大。
人类学习也遵循同样的道理，如果我们把目标函数设定为短期、狭隘的目标，如考取某个证书、通过某次考试，那么这个目标函数的确容易实现。但是，我们得到的只是一个线性模型，目标只要稍微复杂一点、稍微变化一点，这个线性模型就再无用武之地。这在机器学习中也被称为“局部最优”陷阱。当一个模型陷入局部最优的舒适区，就不再演化，最终错过了更广阔、更深远的优化空间以抵达“全局最优”。同样，人生的发展也会出现局部最优——在人生某个阶段取得了看似不错的成就，实际上却限制了后续的发展空间。所以，短期看是目标达成，长期看则是机会丧失。

作为个人，我们的目标函数应该是什么？在我看来，那就是构建属于我们自己的、特立独行的“个人知识体系”。我们的知识体系是我们认知世界的“眼睛”，正如色盲者无法正确分辨这个世界的颜色，而一个知识体系有缺陷的人不可能触摸到这个世界的本质。进入AGI时代，个人知识体系的重要性被无限放大，这是因为AI正在逐渐接管那些标准化、结构化的信息处理任务，而唯有那些真正基于深层理解、价值判断和创造性思维的能力，才属于人的不可替代的能力。而这些能力，恰恰植根于独特的个人知识体系之中。所以，不断拥抱新的经验、新的知识，更新推理思维链，打破认知边界，都是在构建一个能与世界深度对话、与自我持续共鸣的个人知识体系。
“兰叶春葳蕤，桂华秋皎洁。欣欣此生意，自尔为佳节。”马斯洛说，这才是“奔放的人生”，而不是“枯萎的人生”，因为“如果你总是想方设法掩盖自己本有的光辉，那么你的未来注定暗淡无光”。

随机梯度下降的核心魅力之一，在于它能从不确定中找到确定性——目标函数清晰，但是通向目标函数的路径不确定。也就是说，我们不要执着于精确地规划未来的每一步，因为这样反而可能陷入过度分析而迟迟无法行动。我们需要做的，就是“强行起飞，粗糙开始，空中加油”——找一个大致正确的方向（梯度），然后向前走一步（下降）。不必在乎当下的这一步是否最优，做时间的朋友，能多走几步就多走几步。因为对于梯度下降这件事，起点不重要，终点才重要。起点都是初始化的随机参数，众生平等；终点则是损失函数的能量最小值。所以，家境是否优渥不重要，是不是名牌大学毕业不重要，年龄太大也不重要，因为这些都只是起点，或者最多只能算是“中点”而非终点。梯度下降算法能保证的是：不管起点在哪里，最后得到的解都差不多，当然前提是一直按照梯度的方向走下去。所以，坚持走。

应当如何分配注意力来认识我们所在的这个世界呢？
第一，注意高质量的数据和人。在机器学习领域，有一个广为人知的第一性原理：“垃圾输入，垃圾输出。”再多的参数，再强大的算力，如果输入的数据质量低下，最终训练出来的大模型也必然表现糟糕。

第二，注意实例而非规则。孩子的大脑，也如一个刚刚初始化的大模型，有极大的参数空间等待优化。与其告诉他人生道理，不如给他精选的样例，让他通过自己的探索得到答案。

第三，注意也是遗忘。学习的本质，是对知识体系的优化。大模型像一个捡破烂的拾荒者，无差别地记忆所有接触的信息。而人超越大模型的，是其所独有的“选择性遗忘”：有意识地强化对重要知识和场景的记忆，同时主动遗忘那些低效甚至有害的信息.

“你所领悟的人生真理，皆是你曾付出代价的往事。”

Typeless也太美妙丝滑了

怎会如此好

前几天我就在想有没有什么工具可以统一管理所有AI chat网页的历史，搜了一下果然有人做了，一泽老师做了一个chrome插件，可以自动同步/导出/总结你和各个AI的对话，大家可以试一下🥰

Chat Memo 网页设计与功能解析

一、整体结构与核心定位
Chat Memo 网页是一款面向 AI 对话管理的工具展示页面，采用现代化单页应用设计，通过模块化组件（如导航栏、功能区块、模态框）实现流畅交互。页面核心目标是推广 Chrome 扩展插件，帮助用户统一管理多平台 AI 对话（如 ChatGPT、Gemini、Claude 等），并强调隐私安全与本地存储特性。

二、关键功能区块
AI 平台整合
展示主流 AI 工具图标（ChatGPT、Gemini、Claude、DeepSeek 等），支持多平台对话聚合，解决用户在不同标签页间切换的痛点。
设计特点：图标悬停时透明度提升，增强交互感。
四大核心功能
统一对话管理：自动同步多平台对话，支持一键归档与分类。
智能搜索历史：通过关键词快速检索对话内容，重现关键信息。
隐私本地存储：所有数据 100% 存储于本地设备，无云端数据访问风险。
实时更新与静默同步：后台自动增量保存对话，不干扰用户与 AI 的交互过程。
每个功能区块配视频/图片演示，视频采用懒加载（IntersectionObserver），进入视口后自动播放，离开时暂停以节省资源。
价值发现与使用场景
提供三种“AI 互动配方”：生成周报、提炼主题洞察、自我认知探索。
点击配方卡片弹出模态框，展示操作步骤与提示词（如“生成周报”的详细步骤和 AI 提示词），支持一键复制功能。
开发者愿景
创始人（一泽Eze）介绍产品理念：Chat Memo 不仅是工具，更是个人 AI 记忆中枢，致力于沉淀可积累的智慧资产。

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📍活动信息
📅 日期： 2026.03.27 - 03.29
📍 地点： 中国 · 上海（漕河泾会议中心）
🌐 官网： letsvision.swiftgg.team
👀 别走开，我们将持续放送更多精彩内容！
请关注本官方账号和主理人 @SwiftSIQI ，不要错过任何活动的精彩放送！

最近才开始摆弄MCP，看到这个艾逗笔老师做的mcp聚合站不错，分享一下~🥹
{Model Context Protocol Marketplace - MCP.so}

🧐mcp.so是一个聚合了17,286个第三方MCP服务器的社区平台，作为AI应用的中央目录，帮助用户发现、分享和学习各类MCP服务器，MCP（Model Context Protocol）是Anthropic开发的开源协议，用于AI系统安全连接外部数据源与工具。

➡️链接：
mcp.so

✨重点
●📡【MCP服务器列表】包含EdgeOne Pages MCP（HTML部署）、AlphaVantage（企业级股票数据）、Zhipu Web Search（多搜索引擎切换）、MiniMax MCP（TTS/图像/视频生成）等18类服务器，覆盖搜索、工具调用、数据检索等场景。
●💻【MCP客户端生态】提供HyperChat（多LLM聊天）、Y Gui（网页AI交互界面）、DeepChat（桌面AI助手）、Cursor（AI代码编辑器）等11种客户端，适配不同使用场景。
●❓【核心问题解答】明确MCP是AI系统连接外部数据的通用标准，服务器通过1:1安全连接提供资源共享、工具调用和提示模板，Claude等AI可通过MCP访问实时信息，且无需向LLM提供商共享API密钥。
●🔗【平台功能】MCP Advisor帮助选服务器，Howtocook Mcp提供食谱推荐，Context7提供LLM代码文档，Serper MCP Server等专注搜索与数据获取。
●🔧【技术细节】支持Playwright Mcp（网页自动化）、Firecrawl Mcp（网页抓取）、Perplexity Ask MCP（Perplexity API集成）等工具，覆盖自动化、搜索、数据库等技术需求。
●📝【提交机制】用户可通过GitHub提交新MCP服务器，需提供名称、功能描述、连接信息等，平台采用开源社区模式持续扩展服务器目录。

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