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不知道有没有人和我一样，会在微信上给自己发消息。
记录此刻的心情，或者随手存点什么。
但一想到发朋友圈、发小红书，又马上放弃了。
AI 出现之后，我开始把这些碎碎念发给 AI。
不是为了解决问题，就是想有个地方说说话。
它不评判，不给建议，只是淡淡地回应一下。
这种感觉挺好的。
于是去年，我和两个同事一起用 vibe coding 做了第一个版本，给自己用。
它叫Memex，大概能做这几件事：
你可以发文字、图片、语音，随便什么形态，AI 帮你理解归类，然后给你一个轻轻的回应。整理好的内容会写成 Markdown 文档，存在你手机本地，随时可以像日记一样翻看。
数据全在本地。可以用第三方云备份。你的东西，完全属于你。
我对大公司的产品不太放心，对个人开发者的长期维护也存疑——用得好好的，突然转型了，或者不做了，真的很难受。
所以我把它开源了，感兴趣的同学可以去看看代码。
没有什么大愿景，就是想有个地方，
安静地放下生活里那些一闪而过的片段。
欢迎大家去下载app体验，也欢迎来github一起vibe coding
记录此刻的心情，或者随手存点什么。
但一想到发朋友圈、发小红书，又马上放弃了。
AI 出现之后，我开始把这些碎碎念发给 AI。
不是为了解决问题，就是想有个地方说说话。
它不评判，不给建议，只是淡淡地回应一下。
这种感觉挺好的。
于是去年，我和两个同事一起用 vibe coding 做了第一个版本，给自己用。
它叫Memex，大概能做这几件事：
你可以发文字、图片、语音，随便什么形态，AI 帮你理解归类，然后给你一个轻轻的回应。整理好的内容会写成 Markdown 文档，存在你手机本地，随时可以像日记一样翻看。
数据全在本地。可以用第三方云备份。你的东西，完全属于你。
我对大公司的产品不太放心，对个人开发者的长期维护也存疑——用得好好的，突然转型了，或者不做了，真的很难受。
所以我把它开源了，感兴趣的同学可以去看看代码。
没有什么大愿景，就是想有个地方，
安静地放下生活里那些一闪而过的片段。
欢迎大家去下载app体验，也欢迎来github一起vibe coding
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开源了搞了两个月的业余项目，欢迎小伙伴愿意一起来参与，一个纯本地的个人记录AI agent产品
https://zhuanlan.zhihu.com/p/2016169349749166998?share_code=9Ey90I81QclS&utm_psn=2016267840341161788
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聊点从nano banana pro出发带来的对LLM能不能继续突破智能的边界的担忧
nano这个版本无疑是超预期的，但纯粹从智能的角度看，还是LLM能力到图像的成功迁移。
大家说Scaling law收敛也有一段时间了，我们期待中的GPT 5，Claude opus，Gemini 3都已经发布，却再也没有gpt 4那种碾压式的提升，进一步强化了这个结论。
有些观点说是数据耗尽了，而不是scaling law失效。我原先非常期待多模态的数据能够对LLM的智能有明显提升，毕竟从人类角度很多Grounding会更容易。很多工作也在努力突破这方面，张宇翔也在访谈中分享understanding和generation目前还不能明显的1+1大于2。
但是这次看到nano pro的表现，我相信二者在G家一定程度上已经打通，但是Gemini 3为什么没有和上一代拉开明显智能差距，这让我对AI未来几年感到担忧！
nano这个版本无疑是超预期的，但纯粹从智能的角度看，还是LLM能力到图像的成功迁移。
大家说Scaling law收敛也有一段时间了，我们期待中的GPT 5，Claude opus，Gemini 3都已经发布，却再也没有gpt 4那种碾压式的提升，进一步强化了这个结论。
有些观点说是数据耗尽了，而不是scaling law失效。我原先非常期待多模态的数据能够对LLM的智能有明显提升，毕竟从人类角度很多Grounding会更容易。很多工作也在努力突破这方面，张宇翔也在访谈中分享understanding和generation目前还不能明显的1+1大于2。
但是这次看到nano pro的表现，我相信二者在G家一定程度上已经打通，但是Gemini 3为什么没有和上一代拉开明显智能差距，这让我对AI未来几年感到担忧！
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这篇文章的观点简直和我们如出一辙，特别是Pre-training is all about mode coverage, post-training is all about mode collapsing. 现在一大堆把 post-trained 模型当做 pre-train 模型发布，对下游生态的伤害很大，好怀念 sd1.5 这种纯 pretrain 模型。www.krea.ai
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