想问一下大家会不会有这么一种状况：🥹

就是一年之中会给自己定下几个目标，然后会努力花时间精力聚焦于此，一旦达成目标后，就会开始摆烂，接着摆烂到一定时间就开始疯狂焦虑，逼着自己又确定下个目标，循环往复。

就是一直处于这种“焦虑～目标～努力～完成～摆烂～焦虑～目标…”的过程漩涡中…

我知道这其实很正常，但就是觉得自己好像没办法一直坚持长时间做一件事情，总是有点小成绩就会停止脚步，做什么事情都要歇上很久🥲，然后发现自己摆烂太久落后太多又开始补课。

最近发现自己就是这样，换了一个更好的工作后，虽然压力和要求都变高，但还是会忍不住摆烂和放纵自己💔，深陷拖延症的懊悔中。

大家有什么办法可以让自己一直自律的，希望能得到大伙儿的建议。
附上一张最近在杭州出差拍的照片，吐槽一下杭州太热了🫠

作为垃圾佬，就要充分发挥想象力哈哈
副屏的支架高度不够，翻出了个盛米的量杯垫上，发现刚好，稳得不行！😎

👍给大家力推 8 款用于截图美化的工具
让你的截图更加美观有趣，非常适合在推特、小红书、微博等社交媒体上分享截图。
建议收藏、转发本合集😉

✨1、Photor
photor.fun
简单几步，让你的截图不再单调，还支持浏览器和uTools插件的方式调用，简直方便的不行。
网页端使用免费，插件使用部分功能需要付费，但也非常够用了。

✨2、shots.so
shots.so
最受欢迎的截图美化工具，功能丰富，配置完善，很多博主推主都喜欢用的。

✨3、ushare
ushare.fun
在Product Hunt排名16，支持创建漂亮的代码和截图效果，同样具备非常多的自定义配置项。

✨4、Tweetlet
tweetlet.net
为推文、文本、代码和图像创建美观的截图效果，非常轻量好用，随用随走！

更多：
5、ray.so：漂亮的代码截图效果
ray.so

6、pika：快速截图美化，支持API自动化图像生成
pika.style

7、showcode：可导入导出保存美化工程
showcode.app

8、deviceshots：可显示设备效果，画布添加文字效果
deviceshots.com

给大家推荐一个最新大模型中文基准测评的报告，测评了国内外开源和闭源一共32个大模型的中文表现，具体包括：👇

✨提供了23-24年中文大模型的进展概览
✨介绍了独立第三方评测体系和方法
✨展示大模型在各项能力上的测评结果和对比
✨分析大模型在通用维度上的得分和表现。
✨列举优秀模型案例

文档的官网和下载链接：
cluebenchmarks.com

大模型测评的排行榜链接：
superclueai.com

这是一份关于AI 搜索引擎的评测报告，通过多语种的对比测试，深入分析了各家AI搜索产品的性能表现，最终发现简中的搜索还得是国内的“秘塔”最强，测评详情可点击查看👇

这是一篇关于揭露 Sora 实际使用体验的文章，Shy Kids 团队只用了 3 个人，在大约 1.5 到 2 周的时间里制作了《Air Head》。其中有很多亮点和槽点，今天给大家整理了一下，欢迎大家阅读👇

哈哈哈，机翻的妙啊🤣

分享一个今天群里看到的网站，应该是哪位大佬部署的，里面支持各种开源模型对话，不过都是10b左右或更小的轻量级模型。
支持设置system prompt和Tokens长度，适合想简单体验各类开源模型性能的小伙伴们使用。
playground.ai.cloudflare.com

还真是奇妙…在企业微信的行业资讯里面看到自己的文章被推荐了🤣
​估计是同事们在微信上看了文章，然后被算法推送了，搞得我早上看到还愣了一下

体验Flowith：一个颠覆传统聊天对话式的AI效率工具

周六日两天体验，让我觉得画布式的交互方式有效解决了，在传统多轮对话中难以追溯历史记录的问题。
将碎片化的对话整理成有组织结构的脑图形式，不仅让知识点更加清晰，也极大地提升了学习和记忆的效率。

写了篇体验心得👇
mp.weixin.qq.com

Flowith官网：🔗
flowith.io
（邀请好友可无限使用T2模型）

💡核心能力

（一）颠覆主流ChatUI的画布式交互（图2）
不同于传统Chatbot的对话式交互，Flowith可以在一个无限大的画布中进行交互，AI生成的内容都会以脑图的形式进行呈现，更加有利于内容生产如反复生成文案、生成代码等的场景。

（二）丰富强大的模型能力（图3）
Flowith集成了主流模型中最强大的几个模型，覆盖了文本生成、图片生成、音频生成三个使用场景。
支持了当前T1阵营的GPT4-Turbo 和 Claude3-Opus，T2阵营则有GPT3.5、Mixtral-8*7B和Gemma-7b 三种模型。

（三）联网超级搜索（图4）
Flowith还有个非常牛的功能，那就是支持联网搜索的基础上，还能根据搜索结果整理生成一个知识图谱，具体效果如下图。
最终搜索的所有结果都会整理成一段分析总结、关键点和知识图谱，这对于从0开始搜索和学习新知识的人来说，将会带来非常大的指导帮助。

🎈亮点小功能
【优秀的交互体验】
在使用过程中，能明显感受到Flowith有着非常多交互体验上的思考，很多细节明显是经过仔细雕琢和优化的。

【支持丰富的插件能力】（图5）
Flowith将很多衍生的功能通过插件的方式集成在画布中，这就意味着你可以在一张大的画布中完成多种类型的需求工作，并且同时查看结果。

🧠一些思考

体验完后让我愈发觉得，目前主流的聊天对话交互方式，仅仅是人机交互发展过程中的一个过渡状态，Flowith的出现就很好的佐证了这一点，创新画布交互方式能让用户更深入地探索主题，和更便捷地创建个人知识体系，这种方式能够让用户更加沉浸地参与到交互中去。

此外，Flowith的出现也启示了我，目前大家对AI大模型的期待可能存在一定的误区。当前AI大模型的能力从来都不是从 0-100，一步到位地完全解决问题。更多的是辅助我们从 0 开始，为需求问题提供解释和初步的解决方案。

真正令用户操心的是，如何引导AI完成剩下从 1-100 的解决方案，这其中必然会涉及多次甚至上百次的人机交互，如何优化这其中的交互操作还有着非常大的挖掘空间。

Flowith给出了一种新的解决方案，它可能并不完美，但确实提供了一个值得肯定的方向。作为用户，我们自然希望未来能有更多的厂商进入这一领域，不断探索和改进，最终实现从 1-100 的无缝人机交互，真正达到高效、便捷和有趣的交互体验。