(｡･∀･)ﾉﾞHi
我是Rosa，一个晚期P人+中期FOMO患者，每月在 AI 上花费超过200💲的AI学习者。
正在努力成为一个真实、自洽、永远对世界有好奇心的人。

目前在一家初创探索企业级AI应用，从业经历横跨私企/外企/初创公司，咨询/产品/项目/解决方案，具有丰富搬砖和踩坑经验。身在toB，心在旷野。

我的博客👉：www.isrosa.com

我为ResearchAI+社区搭建的的信息源清单（欢迎共建！）：bvcuaptm1a.feishu.cn

我的即刻很唠叨，通过这几条可以大概了解我爱发什么⬇️：

web.okjike.com 整理了Claude的十篇Agent相关技术分享

web.okjike.com 整理了一些适合非技术背景的 RL学习材料

web.okjike.com 十本影响我 AI 价值观的科幻小说

web.okjike.com 用AI 把 Google 的提示词工程白皮书转成互动式游戏

web.okjike.com 一篇关于AI与拟人化的随机漫谈

web.okjike.com 推文：一篇A16Z在两年前关于ToB GenAI App 的观点

🫰坐标上海，不定期出差，欢迎约coffee chat！
wx联系方式在yellow page
（我回微信的速度跟回邮件一样慢，提前滑跪🧎‍♂️）

滴滴现在是不是开始在人工客服频道用ai假装人类了？
今天找客服投诉，全程回复驴唇不对马嘴，感觉就是根据我的问题从话术库里找最符合的文案一键发送的

手里有24G内存以上mac mini的朋友，可以试一下本地部署gemma4了，表现比想象还好。
实测本地能跑26b的版本（稍微有点慢），MoE模式，同时支持推理和多模态。

另外两个更小规格模型的亮点：闪电一般的速度，支持原生语音输入，非常适合作为本地Agent的入口

原来不止我一个人好奇过
西湖一年会掉进去多少人

The SUMMER is coming！💔😨

今天突然想起来，其实AI会议场景里我有一个痛点一直没有被满足，不知道为什么现在的 AI 会议厂商都没有往这个方向去做：

现在所有的AI会议都是事后才记录，其实在开会过程中对你并没有太大的帮助。
而像我跟客户开会的时候，真的会有很多时刻，客户讲的内容我立刻就想用 AI做些背景调查，分析，甚至是crosscheck。
因为我可能是需要一些背景信息来支撑我响应客户的问题，验证一些信息，甚至让 AI 帮你出出主意看还有什么可以追问的问题。

其实以目前的技术，通过实时转写和大模型，是有能力做到这一点的，但为什么现在大家没有做呢？猜测有两个原因：
1. 通用的会议产品更偏向于一种固定化的文件处理工作流，而这种工作流相对是短且固定的，只需要在会议结束后运行一次。
2. 而实时转写和洞察，则需要在每一个重要节点，基于前面的上下文，立刻调llm进行分析、产出 insight 或者是问题推荐等。这其实需要一个Agent持续加载上下文并（非常多轮地）调用Agent，对资源的消耗非常大。

但总体来说，对我而言，这种实时的会议助理显然比会后再总结更有帮助。

目前我还没看到任何一个会议软件在实时转写、实时翻译以及实时 insight 这三大场景有什么值得一提的功能。（有些软件有实时转写，但做得一坨）
如果有类似产品，欢迎大家安利🌹

一点吐槽：
拿奥特曼调查报告用AI洗稿假装真人写出来的营销号文章，拿去发发xhs公众号就够了，何必发在即刻呢，即刻的流量变不了现的哥哥

Skills通常分为两类：
能力提升类（Capability uplift）：这类技能帮助 Claude 完成基础模型无法做到、或无法稳定做到的任务。我们的文档创建技能就是很好的例子。它们封装了特定的技巧和模式，能产生比单纯提示词更好的效果。
偏好封装类（Encoded preference）：这类技能用于记录工作流。虽然 Claude 已经能完成其中的每个环节，但技能会按照团队的特定流程进行排序。例如：根据设定标准审查 NDA 的技能，或从不同 MCP 获取数据并起草周报的技能。

这种区分很重要，因为这两类技能的测试目的不同：
随着模型能力的提升，能力提升类技能可能变得不再必要。
评估（Evals）能告诉你这种情况何时发生。
偏好封装类技能更持久，但其价值取决于对实际工作流的还原度。评估可以验证这种还原度。
无论哪种情况，测试都能让一个“看起来有用”的技能变成一个“确定有用”的技能。
（摘自Claude Blog原文）

🍠果然有天才！
感觉我的有线小键盘已经输了