即刻App年轻人的同好社区
下载
微信输入法跟进了语音功能
晚上看到微信输入法的 testlight 版本更新了：
微信输入法开始测试 3.0，这个版本几乎全是语音输入相关的功能。大模型升级了，输入更准确，还能做会议记录。另外，增加了语音待机时长的功能，我设置了 30 分钟，其实就是将持续录音的权限时间延长至半小时。之前微信输入法没这么激进，现在豆包已经这么搞了，微信输入法随即跟进。
微信输入法已经做了好几年，完成度无疑是最高的，融入微信生态，很早就开始接入 AI 相关的功能，是我的多端默认输入法。
估计这一版离正式发布不远了。
晚上看到微信输入法的 testlight 版本更新了：
微信输入法开始测试 3.0，这个版本几乎全是语音输入相关的功能。大模型升级了，输入更准确，还能做会议记录。另外，增加了语音待机时长的功能，我设置了 30 分钟，其实就是将持续录音的权限时间延长至半小时。之前微信输入法没这么激进，现在豆包已经这么搞了，微信输入法随即跟进。
微信输入法已经做了好几年，完成度无疑是最高的，融入微信生态，很早就开始接入 AI 相关的功能，是我的多端默认输入法。
估计这一版离正式发布不远了。
5 53
是的，关于Attention 我还写过一篇 mp.weixin.qq.com //@Mr.Oak: 因为基于attention is all you need的模型难以意识到或做到一个简单的事实：并非所有信息都值得pay attention
正如一棵树，在没有任何约束的情况下会野蛮疯长，提取核心内容并重开会话这一动作，实际上是在为这棵树修枝打顶，通过有意识地修剪掉不必要的枝芽，引导能量的集聚方向和树的生长方式，最终使树呈现的形态和产出符合期望。
正如一棵树，在没有任何约束的情况下会野蛮疯长，提取核心内容并重开会话这一动作，实际上是在为这棵树修枝打顶，通过有意识地修剪掉不必要的枝芽，引导能量的集聚方向和树的生长方式，最终使树呈现的形态和产出符合期望。
池建强: 当我和 AI 反复交流之后，发现得到的结果可能会越来越差，这时候我会根据交流的结果，写一个更完整的 prompt，重新开一个会话，把 prompt 丢给 AI，这时候往往有很大概率获得比之前更好的结果。 应该还是和 AI 的能力有关。长对话会积累偏差与上下文噪声，让大模型出现上下文漂移。随着轮次增加，模型会不断适配用户之前的输入与它自己的输出，逐渐形成“对话内分布”，其中包含不完整的约束、隐含的误读、以及你临时让步过的要求。这些残留会被下一轮当作事实继续强化，结果就有可能出现答案越走越偏、质量越来越差的结果。 新开会话能重置这些内容，完善你的 prompt，让大模型重新聚焦并明确需求。 使用 Lovart 的时候发现也有这个现象。不如重来。
3 00
当我和 AI 反复交流之后，发现得到的结果可能会越来越差，这时候我会根据交流的结果，写一个更完整的 prompt，重新开一个会话，把 prompt 丢给 AI，这时候往往有很大概率获得比之前更好的结果。
应该还是和 AI 的能力有关。长对话会积累偏差与上下文噪声，让大模型出现上下文漂移。随着轮次增加，模型会不断适配用户之前的输入与它自己的输出，逐渐形成“对话内分布”，其中包含不完整的约束、隐含的误读、以及你临时让步过的要求。这些残留会被下一轮当作事实继续强化，结果就有可能出现答案越走越偏、质量越来越差的结果。
新开会话能重置这些内容，完善你的 prompt，让大模型重新聚焦并明确需求。
使用 Lovart 的时候发现也有这个现象。不如重来。
应该还是和 AI 的能力有关。长对话会积累偏差与上下文噪声，让大模型出现上下文漂移。随着轮次增加，模型会不断适配用户之前的输入与它自己的输出，逐渐形成“对话内分布”，其中包含不完整的约束、隐含的误读、以及你临时让步过的要求。这些残留会被下一轮当作事实继续强化，结果就有可能出现答案越走越偏、质量越来越差的结果。
新开会话能重置这些内容，完善你的 prompt，让大模型重新聚焦并明确需求。
使用 Lovart 的时候发现也有这个现象。不如重来。
13 33
最近有点沉迷设计工具 Lovart
毕竟我是有设计需求的人儿，但我们设计师只管墨问的产品 UI 和交互，我就开始找 AI 设计工具了，Lovart 早期用过一两次发现一般，这次谷歌的 Nona Banana Pro 上线，加上 Lovart 的工程能力，重新使用后感觉，这货起飞了。
给了它一两张我滑雪的图和一堆我自己攒的提示词，我就获得了下面这 12 张照片：
note.mowen.cn
基于这些照片我又做了个视频，感觉自己都快成闪电侠了 😂
好玩好玩。
以后我琢磨琢磨怎么用它好好做点视频。出图学差不多了。
毕竟我是有设计需求的人儿，但我们设计师只管墨问的产品 UI 和交互，我就开始找 AI 设计工具了，Lovart 早期用过一两次发现一般，这次谷歌的 Nona Banana Pro 上线，加上 Lovart 的工程能力，重新使用后感觉，这货起飞了。
给了它一两张我滑雪的图和一堆我自己攒的提示词，我就获得了下面这 12 张照片：
note.mowen.cn
基于这些照片我又做了个视频，感觉自己都快成闪电侠了 😂
好玩好玩。
以后我琢磨琢磨怎么用它好好做点视频。出图学差不多了。
00:10
3 20
Kaggle Agent 白皮书精读：下一代 AI 系统的能力框架。AI 为什么必须变成 AI Agent
墨问业余咖啡师将用 6 章笔记完整拆解 Kaggle 白皮书。
墨问业余咖啡师将用 6 章笔记完整拆解 Kaggle 白皮书。
Kaggle Agent 白皮书精读：下一代 AI 系统的能 · 墨问
2 00
最近刷小红书发现了不少带 AMA 标签的内容，点开还真是 Ask Me Anything。这个社区形势可有渊源了，最早起源于海外的 Reddit，2009 年前后，用户以“I am a …, Ask Me Anything” 的格式发帖，自我介绍并接受网友无差别提问，非常有意思，我在极客时间做部落产品的时候还专门做个一个类似功能，不过最终没火起来。
没想到现在 AMA 的形式在小红书火起来了，甚至从线上走到线下，上周六，我还参加了极客公园线下大会，也发现几乎每一场现场深谈都有AMA的讨论环节，已经成为了科技圈线下对话的一种形式。
为啥在这里长得好？原因大概不复杂。小红书一开始就有“求经验、找答案”的强心智，社区里的每个人都在寻找一种更有效的连接方式。现在 AMA 被红人们发掘出来：既有用，又平等。问的人愿意问，答的人愿意答，隔着屏幕，却能像坐在同一张桌子边聊天。
UGC 社区的魅力就在这里。内容会自己长出新的形态，互动方式也会不断演化。只要一群人愿意认真讲话，这种演化就不会停止。AMA 正是这样一个开始。
没想到现在 AMA 的形式在小红书火起来了，甚至从线上走到线下，上周六，我还参加了极客公园线下大会，也发现几乎每一场现场深谈都有AMA的讨论环节，已经成为了科技圈线下对话的一种形式。
为啥在这里长得好？原因大概不复杂。小红书一开始就有“求经验、找答案”的强心智，社区里的每个人都在寻找一种更有效的连接方式。现在 AMA 被红人们发掘出来：既有用，又平等。问的人愿意问，答的人愿意答，隔着屏幕，却能像坐在同一张桌子边聊天。
UGC 社区的魅力就在这里。内容会自己长出新的形态，互动方式也会不断演化。只要一群人愿意认真讲话，这种演化就不会停止。AMA 正是这样一个开始。
11 00