【AI 奏折】2026年06月07日

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1. 耳朵: 阶跃星辰新模型注重端到端任务效率而非单一指标。
2. 宝玉: 优秀设计应自然无感且注重细节克制。
3. 宝玉: 程序员将转向指挥AI写代码并审查，减少手写。
4. Gorden Sun: 谷歌多Agent RAG可迭代检索处理复杂企业查询
5. iGeekbb: 状元才华远超名家，千古名篇多为落第之作。
6. Frank Wang 玉伯: 微信忽视老人需求，AI或重塑尊重个体的社交产品。
7. Robinson · 鲁棒逊: 推特海外收益合规购美股更稳妥。
8. 鱼总聊AI: 开源工具OpenWiki用AI自动整理收藏内容并生成知识图谱。
9. GitHubDaily: 工具自动匹配本地硬件最适合的大模型并下载运行。
10. dontbesilent: 具体生意而非抽象领域才能赚钱。
11. iGeekbb: 山姆Costco用顶级材料诚信经营获好评。
12. howie.serious: ChatGPT推出主动记忆系统dreaming，提升对话连贯性。

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耳朵 @rookiericardor

倾听世界，萃取本质，分享洞见 | 软件工程师 | AI深度应用 | 深度思考 / AI / 人文 / 技术 | 影响力: 10.56k万粉丝

💡 核心观点: 阶跃星辰新模型注重端到端任务效率而非单一指标。

可信度: 10/10 – 2项声明可直接验证；3项需进一步确认

事实核查:

• ◐ 部分可验证: 阶跃星辰发布新模型 Step 3.7 Flash，主打“生产任务端到端执行效率” (可通过官方链接（如 https://platform.stepfun.ai 或 https://platform.stepfun.com）查看模型发布信息，但“端到端执行效率”需实测对比验证，无法直接量化。)
• ◐ 部分可验证: Step 3.7 Flash 是原生多模态模型，可直接处理 UI 截图、图表等并转成结构化输出 (多模态能力可通过官方文档或 API 演示验证，但“原生支持”和“无需外挂视觉理解模块”需技术细节或实测确认，目前信息不足。)
• ◐ 部分可验证: 模型采用 198B MoE 架构，约 11B 激活参数，最高 400 TPS（每秒请求数） (模型规模参数（如 198B MoE）可能通过官方技术白皮书或开源代码验证，但性能指标（如 400 TPS）需独立测试环境复现，普通用户难以直接验证。)

原文内容:

国产最新的多模态模型来了！！

前两周我刚体验过国产的阶跃星辰大模型，没想到这么快他们的新模型 Step 3.7 Flash 就出了。

现在大模型一发布必卷 benchmark 分数，但真正做 Agent 的人都清楚：跑分高 ≠ 能把活干完。

所以这次阶跃星辰的新模型 Step 3.7 Flash 它再不追求单点最聪明、也不只是单次最快，而是主打“生产任务端到端执行效率”。

一个真实的 Agent 任务从来不是一次问答，而是规划 → 搜索 → 工具调用 → 代码生成 → 多模态理解 → 反复校验的完整闭环，Step 3.7 Flash 这次升级的重点是整条链路的效率，而不是某个孤立指标。

提几个我觉得挺务实的点：

1. 原生多模态模型：它可以直接处理 UI 截图、图表、仪表盘、文档，原生读懂并转成结构化输出和可执行步骤，不需要像一些模型那样外挂视觉理解 MCP，而且现在多模态是顶级模型的标配。

2. 推理加入搜索和视觉检索：网页搜索、图像搜索、视觉验证、多源信息比对，让 Agent 在开放任务里边查边验证边行动，而不是事后再接个外部工具。

3. 198B MoE、约 11B 激活参数，最高 400 TPS：稀疏激活 + 这个速度，意味着高频交互、多步工作流、反复工具调用的场景下，单位任务的成本和延迟都压得很低——快和省是一起来的。

4. 开源、可部署：生产环境要的不只是 API，还有透明度、可控性和部署灵活性。

如果你在做 AI Agent、coding 工作流、搜索类应用或多模态系统，值得用 StepFun 试试这款新模型的能力。
想看更进阶的平台能力，可以了解 Step Plan。

海外平台：https://platform.stepfun.ai
国内平台：https://platform.stepfun.com

⏰ 18:03 | ❤️ 35点赞 | 📝 467字 | 查看原文 →

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宝玉 @dotey

Prompt Engineer, dedicated to learning and disseminating knowledge about AI, software engineering, and engineering management. | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 优秀设计应自然无感且注重细节克制。

可信度: 6/10 – 2项需进一步确认；3项为观点陈述

事实核查:

• ◦ 观点: 没人点击交互的产品原型，充其量只是一幅画罢了。 (该声明是主观的设计理念表述，强调交互功能的重要性，但缺乏客观标准或数据支持，属于行业经验总结而非可验证事实。)
• ◦ 观点: 最好的设计系统，是自然到让人察觉不到它的存在。 (这是对设计理想状态的主观描述，涉及用户感知的模糊标准，无法通过公开数据直接验证，属于设计哲学范畴的观点。)
• ◐ 部分可验证: 糟糕的字体搭配一旦入眼，就再也忘不掉了。 (可通过眼动追踪实验或用户调研部分验证字体搭配对记忆的影响，但”忘不掉”是主观感受，缺乏普适性量化标准。)

原文内容:

Claude Design 的实用指南：

### 第一部分：产品设计哲学

1. 交互的本质
- 无人点击的原型不过是静态图画

2. 设计的至高追求
- 臻于完美的设计系统往往润物无声

3. 字体美学
- 拙劣的字体组合会留下永久视觉记忆，务必审慎选择

4. 像素的战争
- 每个像素都在嘶吼着渴求关注，但多数理应保持缄默

5. 交付的真谛
- 发布才是设计最彻底的完成式

6. 负空间哲学
- 留白并非虚无，恰似乐章中意味深长的休止符

7. 色彩戒律
- 超过三种颜色的方案往往暴露了色彩掌控力的缺失

8. 黄金准则
- 用户心智模型才是唯一值得遵循的设计规范

---

### 第二部分：生活智慧锦囊

9. 清除鞋底残胶
- 冰块冷冻口香糖两分钟，轻松剥离不留痕

10. 微波炉清洁术
- 湿巾加热30秒，顽固油污轻松拭

11. 滑丝螺丝解救法
- 橡皮筋增加摩擦力，轻松旋出顽固螺丝

12. 木质家具修复
- 核桃仁油脂自然填补木材划痕

13. 面包存储秘诀
- 冷冻保存的面包经烘烤后风味更胜新鲜

14. 砧板除味诀窍
- 柠檬与盐的完美组合彻底中和异味

15. 防溢锅小技巧
- 横置木勺打破表面张力防沸腾

16. 蓬松炒蛋秘诀
- 清水替代牛奶，成就云朵般口感

---

### 第三部分：智能交互技巧

17. 语音交互
- ⌘G启动语音输入，长按空格键实现语音转写

18. 视觉理解
- 拖拽图片自动关联上下文语境

19. 快速贴图
- ⌘V直接粘贴剪贴板截图至对话界面

20. 代码库对接
- 本地文件夹实时同步，告别重复导入

21. 知识库集成
- 专业设计系统一键导入

22. 精准标注
- 点击元素即可添加可视化批注

23. 批处理发送
- 多段评论智能聚合发送

24. 原位编辑
- 点击预览文本直接修改

25. 输入管理
- 模块化标签自由删减

26. 实时调参
- 拖拽控件动态调整CSS参数

27. 原型演进
- 从线框图到可交互成品的完整流程

28. 演讲辅助
- 智能生成演讲者备注脚本

29. 流程沉淀
- "保存为模板"固化工作流

30. 多端输出
- 支持PPTX/PDF/开发包多种格式

31. 开发移交
- 自动生成含设计规范的开发套件

32. 模型切换
- 发送按钮旁快速更换AI引擎

33. 原型赋能
- 无需后端直接调用API功能

34. 语音交互
- 集成Web Speech API实现对话式交互

35. 创意草图
- 自由手绘布局构思工具

36. 网页抓取
- 真实网页元素智能提取功能

⏰ 00:08 | ❤️ 43点赞 | 📝 1395字 | 查看原文 →

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宝玉 @dotey

Prompt Engineer, dedicated to learning and disseminating knowledge about AI, software engineering, and engineering management. | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 程序员将转向指挥AI写代码并审查，减少手写。

可信度: 8/10 – 1项声明可直接验证；2项需进一步确认；2项为观点陈述

事实核查:

• ◦ 观点: 程序员的角色会变成 Tech Lead 这样的角色：分解任务、架构选型、代码审查和调试。 (这是对程序员未来角色的主观预测，缺乏客观数据或行业共识支持，属于愿景陈述。)
• ◐ 部分可验证: 主流趋势是人指挥 AI 写代码，程序员手写代码会越来越少。 (部分可验证，例如 GitHub Copilot 等工具的普及数据可佐证趋势，但“主流”和“越来越少”是模糊表述，需长期观察。)
• ✓ 可验证: AI 生成代码后需人工审查，因为责任主体仍是程序员。 (可通过现有 AI 工具的免责条款（如 OpenAI 或 GitHub Copilot 的声明）验证责任归属，符合当前法律和行业实践。)

原文内容:

Vibe Coding 这个名字不好，容易联想成让 AI 生成垃圾代码。以后程序员无论是前端还是后端，无论你是编程高手还是小白，主流都是人指挥 AI 写代码。

程序员的角色会变成 Tech Lead 这样的角色：分解任务、架构选型、代码审查和调试。至于写代码，会越来越少的手写。

但不建议当老板的角色：我想要什么功能你给我实现，实现不了就开除。

如果你还没有习惯指挥 AI 写代码，建议：
1. 开始适应指挥 AI 写代码而不是亲自写代码；
2. 用你能用到的最聪明的模型，不要省钱
3. 开始之前认真设计，至少复杂一点的用 Plan mode 讨论清楚设计，如果你对设计都不参与你对代码库无法了解未来还是会失控
4. 一次不要做太多，AI生成后要做审查，因为 AI 不会担责任，你还是责任主体
5. 刻意的做一些手写代码的练习，尽可能搞懂 AI 生成的代码

⏰ 23:29 | ❤️ 24点赞 | 📝 272字 | 查看原文 →

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Gorden Sun @gorden_sun

只发AI相关信息，个人维护的AI资讯日报（已连续日更3年） | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 谷歌多Agent RAG可迭代检索处理复杂企业查询

可信度: 8/10 – 2项声明可直接验证；1项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ✓ 可验证: 谷歌推出多Agent的Agentic RAG技术，可处理跨数据源、多步推理的复杂企业查询 (可通过谷歌官方介绍链接（https://research.google/blog/…）直接验证技术发布和功能描述)
• ◐ 部分可验证: Agentic RAG会动态判断信息完整性并迭代检索，优于传统单步RAG (官方博客描述了技术原理，但实际效果需通过实测或第三方测试进一步验证)
• ✓ 可验证: 该技术目前已在谷歌云上线 (谷歌云平台服务状态和功能更新可通过其官网公开信息直接确认)

原文内容:

谷歌发布Agentic RAG系统  
传统单步RAG仅执行单次检索，无法处理涉及多数据源、需多步推理的复杂企业查询。谷歌采用多智能体架构的Agentic RAG能动态评估信息完整性，识别缺失内容，并通过迭代检索持续补充必要信息。该系统现已登陆谷歌云平台。  
官方说明：https://research.google/blog/unlocking-dependable-responses-with-gemini-enterprise-agent-platforms-agentic-rag/…

⏰ 22:03 | ❤️ 30点赞 | 📝 84字 | 查看原文 →

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iGeekbb @igeekbb

发一些碎碎念和有趣的东东，主打一个快分享。-私信开放欢迎投稿- | 影响力: 74.97k万粉丝

💡 核心观点: 状元才华远超名家，千古名篇多为落第之作。

可信度: 6/10 – 1项声明可直接验证；1项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ✓ 可验证: 苏辙、苏轼、曾巩考进殿试但未进三甲，而同年三甲为章衡（状元）、窦卞（榜眼）、罗恺（探花） (该信息可通过历史科举考试记录（如《宋史》《续资治通鉴长编》等权威史料）或学术研究文献直接查证，属于明确的历史事实。)
• ◐ 部分可验证: 语文书中要求背诵的“壮志难酬、怀才不遇”名篇多由未中状元者（如苏轼等）创作 (需统计语文教材中此类作品的作者与科举名次关联性，但教材内容因版本和地区差异可能不同，需具体数据支持。部分作者（如苏轼）的科举名次可验证，但“多由”这一量化结论需抽样分析。)
• ◦ 观点: 状元是文曲星下凡，其真实才华“恐怖” (“文曲星下凡”为民间传说或主观比喻；“才华恐怖”是夸张表述，缺乏客观衡量标准，属于个人观点。)

原文内容:

看到一个网友的问题：都说状元是文曲星下凡，他们的真实才华到底有多恐怖？

唐宋八大家知道吧，够厉害了吧？其中的苏辙苏轼两兄弟，还有曾巩，考进殿试了，但是没进三甲，那一年的三甲是：

状元：章衡

榜眼：窦卞

探花：罗恺

语文书上，让我们背的那些壮志难酬，怀才不遇的千古名篇，都是被状元郎刷下来的……

⏰ 21:35 | ❤️ 31点赞 | 📝 123字 | 查看原文 →

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Frank Wang 玉伯 @lifesinger

I am curious and honest | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 微信忽视老人需求，AI或重塑尊重个体的社交产品。

可信度: 10/10 – 2项声明可直接验证；1项需进一步确认；2项为观点陈述

事实核查:

• ◦ 观点: 微信、拼多多、抖音涵盖了老一辈用手机的所有场景，其他应用没有存在的必要。 (这是基于个人观察的主观判断，无法通过公开数据验证”所有场景”或”必要性”的绝对性，且”伟大”属于价值判断。)
• ✓ 可验证: 微信缺乏一键批量下载群聊原图到相册的功能，操作流程繁琐。 (可通过实测微信群聊图片功能验证，当前版本（截至2023年）确实需逐张下载原图，无批量操作入口。)
• ◐ 部分可验证: 互联网产品过度追求需求的最大公约数，忽视小众需求（如老年人特定痛点）。 (部分可验证，例如微信官方设计文档提及”简洁原则”，但”忽视小众需求”的普遍性需结合多产品案例分析，存在主观解读。)

原文内容:

这几天陪老家的亲戚，都是六七十年代生人。有几个很深的感触：

1、微信、拼多多、抖音非常伟大。基本上涵盖了老一辈用手机的所有场景。其他应用确实都没有存在的必要。除了豆包，逐步有老人家提及，并在研究怎么用，能明显感觉到那种提及时的兴奋感。

2、同时越来越觉得微信非常傲慢。老人家一方面离不开微信，一方面在遇到各种问题时，因为需求不在张小龙的最大公约数内，被直接忽略了。比如：老人家出来游玩，很喜欢拍照，并且是互拍。然后会彼此在群里分享照片。有个很痛的点是，一键批量下载原图到相册。微信没有这个能力。只能让老人家逐张点开图片，点击查看原图，点击那个很小的下载按钮，才能下载一张。一不小心点错，就像龙虾重生一样，得从头再来。非常非常非常难用。看着老人家的操作，一天又一天，龙哥在我心目中不断跌落神坛，甚至跌落人间，细看只是一个会打高尔夫的老头，完全不懂用户在想什么。失望至极。

3、AI 最大的价值，极有可能是再塑一个新生代的微信。让每个人的每个需求，都能得到被尊重。互联网和移动互联网时代的产品，都有一个极大的弊病，就是每个产品都长得像王兴和张一鸣，极度理性，极度追求需求的最大公约数。不在最大公约数的需求，都会被有理忽视。非常理直气壮又残忍。

时代在变化。期待巨变起来。
现在太小儿科了。

⏰ 20:12 | ❤️ 91点赞 | 📝 473字 | 查看原文 →

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Robinson · 鲁棒逊 @python_xxt

Insight |
碳基信息漏斗丨
Believable. Reliable. | 影响力: 28.16k万粉丝

💡 核心观点: 推特海外收益合规购美股更稳妥。

可信度: 5/10 – 2项需进一步确认；2项为观点陈述

事实核查:

• ◐ 部分可验证: 推特的创作者收益可以通过X/Stripe合法取得并进入本人合规境外账户 (Twitter（现X）和Stripe的官方政策确实允许创作者通过平台获得收益，并支持提现至境外账户，但具体合规性需结合用户所在国及接收国的法律法规，需个案验证。)
• ◐ 部分可验证: 用境外创作者收益定投美股，在资金来源解释上比境内购汇再买美股更合规 (部分国家（如中国）对境内购汇投资境外证券有严格限制，而境外合法收入通常不受此类限制。但具体合规性需依赖用户国籍、资金路径及券商政策，需法律或金融专业人士确认。)
• ◦ 观点: 创作者收益最好不要转回国内或用于国内日常开支，因为“钱也有了国籍” (这是主观建议，基于对跨境资金流动监管的推测，无直接法律条文或公开政策支持“钱的国籍”这一比喻性说法。实际资金处理需遵守具体国家的外汇管理规定。)

原文内容:

忽然想到一件有趣的事。

如果资金来源必须是海外收入，那推特的创作者收益，是不是天然就适合拿来买美股？

每个月那点创作者收益，哪怕不多，直接定投美股，也算多一份小保障。

哪怕蚊子腿，也是肉啊。

从合规性上看，如果这笔钱是通过 X/Stripe 合法取得，进入本人合规境外账户，再进入本人合规境外券商账户，用来定投美股，至少在资金来源解释上，会比境内购汇再买美股干净得多。

对于普通人来说，创作者收益最好不要转回国内，也不要用于国内日常开支。

因为在我们这儿，钱也有了国籍。

⏰ 10:14 | ❤️ 73点赞 | 📝 197字 | 查看原文 →

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鱼总聊AI @ai_jasonyu

AI & 出海& Saas & APP & 海外手机卡eSIM实操干货分享 8年产品经验 | 单款产品营收 $200k+ （全自然流量 ） 代表作：@PaywallPro1 付费墙Agent：http://paywallpro.app 2胎爸爸 | 私信聊合作/咨询：jasonyu110 | 影响力: 47.67k万粉丝

💡 核心观点: 开源工具OpenWiki用AI自动整理收藏内容并生成知识图谱。

可信度: 10/10 – 3项声明可直接验证；2项需进一步确认

事实核查:

• ✓ 可验证: OpenWiki 是一个开源工具，适合收藏但不整理内容的人使用 (开源地址 https://github.com/kdsz001/OpenWiki 可验证其开源属性和功能定位。)
• ◐ 部分可验证: OpenWiki 能自动抓取微信、X 等网页正文，并整理成 Wiki 页面 (需实测验证其抓取和整理功能是否支持所述平台，开源代码可能提供部分逻辑依据，但实际效果依赖环境配置。)
• ✓ 可验证: OpenWiki 支持数据本地保存，并可一键导出 Markdown (通过 GitHub 仓库的文档或代码可验证数据存储方式和导出功能。)

原文内容:

又发现一个很适合「收藏了一堆内容，但从来不整理」的人使用的开源工具：OpenWiki。

它最有意思的地方是：你不需要先想好该放在哪个文件夹。

平时复制文字、图片或网页链接时，桌面会自动弹出保存窗口。你只需要决定要不要留下，后面的整理工作交给 AI：

· 自动抓取微信、X 等网页正文
· 自动整理成 Wiki 页面
· 自动生成知识图谱，找出内容之间的关系
· 可以直接向自己的知识库提问
· 每周生成 AI 总结，分析你最近在关注什么
· 数据保存在本地，还能一键导出 Markdown
使用也很简单：
① 去 Releases 下载 Mac 或 Windows 安装包
② 安装后，在设置里接入 Claude、OpenAI 或 Gemini
③ 平时正常复制内容，弹窗出现后点保存
④ 等 AI 自动整理，之后直接搜索、提问或看知识图谱
它还支持 MCP，可以连接 Claude Desktop。
如果你经常在 X、公众号和各种网站收藏资料，但最后都躺在收藏夹里吃灰，可以试试这个。

开源地址：
 https://github.com/kdsz001/OpenWiki…

⏰ 16:37 | ❤️ 44点赞 | 📝 282字 | 查看原文 →

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GitHubDaily @github_daily

挖掘开源的价值
坚持分享 GitHub 上高质量、有趣、实用的教程、AI工具、前沿 AI 技术
A list cool, interesting projects of GitHub.
公众号：GitHubDaily | 影响力: 77.87k万粉丝

💡 核心观点: 工具自动匹配本地硬件最适合的大模型并下载运行。

可信度: 10/10 – 3项声明可直接验证；2项需进一步确认

事实核查:

• ✓ 可验证: whichllm是一个命令行工具，可自动检测硬件配置并从HuggingFace筛选适合的模型 (可通过GitHub链接（http://github.com/Andyyyy64/whichllm）查看工具源码、功能描述及文档，确认其核心功能是否匹配。)
• ◐ 部分可验证: 工具会综合评测榜单分数、推理速度、量化损耗为模型打分并排名 (需通过实测或检查代码逻辑验证其评分算法是否真实引用外部评测数据（如HuggingFace榜单），但部分指标（如“量化损耗”）可能依赖工具内部实现，需进一步测试。)
• ✓ 可验证: 可模拟任意显卡以预测模型兼容性，或根据模型推荐所需显卡 (GitHub文档或代码中应包含相关功能说明（如硬件模拟模块），用户可通过实际命令测试验证。)

原文内容:

想在本地跑大模型，不知道自己的显卡到底能跑哪个模型，选大了跑不动，选小了又浪费性能。

于是找到 whichllm 这个命令行工具，帮我们自动检测硬件配置，然后从 HuggingFace 上筛选出最适合自己机器的模型并排名。

而且会综合多个真实评测榜单的分数、推理速度、量化损耗来打分，一条命令就能给出答案。

GitHub：http://github.com/Andyyyy64/whichllm…

还能模拟任意显卡，买新卡之前先看看能跑什么模型。反过来也行，指定一个模型，它告诉你需要什么显卡。

选好模型后直接一条命令下载并开始对话，还能生成现成的 Python 代码片段。

如果我们正纠结本地该跑哪个模型，或者想在买显卡前做做功课，可以先安装这个工具看看。

⏰ 15:52 | ❤️ 84点赞 | 📝 227字 | 查看原文 →

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dontbesilent @dontbesilent

商业哲学爱好者
伪装为早期维特根斯坦的晚期维特根斯坦
抖音/小红书/视频号：dontbesilent 聊赚钱
6.12 广州线下课，微信 DBsilent | 影响力: 78.11k万粉丝

💡 核心观点: 具体生意而非抽象领域才能赚钱。

可信度: 6/10 – 1项声明可直接验证；1项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ◦ 观点: 赚钱的永远是具体的生意，而不是领域 (该声明属于商业策略的主观观点，强调具体业务的重要性而非行业选择，缺乏客观数据或统一标准验证其普适性。)
• ◐ 部分可验证: 若商品在物理层面不存在（包括虚拟产品无付款链接），则无法收款和赚钱 (虚拟产品需依赖可访问的支付接口（如HTTP链接）才能交易，可通过技术逻辑部分验证；但“无法赚钱”的绝对化表述需排除其他潜在商业模式（如线下交易、物物交换等）。)
• ✓ 可验证: HTTP链接在计算机上是物理存在的 (HTTP链接作为互联网协议下的数字实体，其物理存在体现为服务器存储和网络传输，可通过技术文档或网络原理直接验证。)

原文内容:

赚钱的永远是具体的生意 business

而不是领域 field

具体而言，如果你只是找到了一个所谓的领域，或者是行业，或者是赛道，那么你将永远无法提供一个具体的商品

如果你的商品在地球上、在物理层面上不存在的话，你就无法收款，赚钱这个事情就无从谈起

哪怕你卖的是虚拟产品，你这个产品也得有一个付款链接，而这个 HTTP 链接在计算机上是物理存在的

⏰ 14:48 | ❤️ 40点赞 | 📝 140字 | 查看原文 →

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iGeekbb @igeekbb

发一些碎碎念和有趣的东东，主打一个快分享。-私信开放欢迎投稿- | 影响力: 74.97k万粉丝

💡 核心观点: 山姆Costco用顶级材料诚信经营获好评。

可信度: 5/10 – 2项需进一步确认；2项为观点陈述

事实核查:

• ◐ 部分可验证: 山姆会员店/Costco的手推车用的是德国的。 (可通过查看手推车上的品牌标识或联系山姆/Costco客服确认供应商信息，但需实际调查或官方公开数据支持，目前无直接公开证据。)
• ◐ 部分可验证: 山姆会员店/Costco看似毛坯，实则用的全是顶流（指高端材料或设备）。 (部分建筑材料或设备品牌可通过实地考察或官方宣传材料验证，但“顶流”定义模糊，需具体标准或对比数据支持。)
• ◦ 观点: 这些品牌（指山姆/Costco）不坑不骗，老老实实做生意。 (属于主观评价，缺乏客观衡量标准（如消费者投诉率、第三方审计报告等），无法直接验证。)

原文内容:

来看看山姆会员店 Costco 天花板级别超市的细节，看似毛坯，实则用的全是顶流，连手推车用的都是德国的。

有条评论说的很好，不是这些品牌做得多好，多牛逼，只是人家不坑不骗，老老实实做生意，仅此而已。

⏰ 12:14 | ❤️ 653点赞 | 📝 81字 | 查看原文 →

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howie.serious @howie_serious

purity of thought. be exactly who you are : just a serious man. 思想纯净，做好自己：严肃对待自己的兴趣，不要浮皮潦草。

公众号：howie和小能熊
youtube：https://youtube.com/@howieserious | 影响力: 53.46k万粉丝

💡 核心观点: ChatGPT推出主动记忆系统dreaming，提升对话连贯性。

可信度: 9/10 – 2项声明可直接验证；2项需进一步确认

事实核查:

• ◐ 部分可验证: ChatGPT推出全新记忆机制”dreaming”，效果相当不错 (需通过官方链接（https://chatgpt.com/share/6a2389e4-aa80-83ea-9ff4-96503edbb04b）实测功能是否存在，但”效果相当不错”属主观评价，需用户自行验证体验。)
• ◐ 部分可验证: “dreaming”机制相比之前的”saved memories”更主动、可扩展，且类似人脑记忆 (官方可能提供技术文档说明新机制原理（如架构变化），但”类似人脑记忆”为类比表述，属主观描述；功能对比需实测验证。)
• ✓ 可验证: 新机制会参考长期聊天历史自动整理用户上下文，提升对话连续性 (若官方明确声明该功能（如更新日志或技术博客），可直接验证；实际效果需用户测试历史对话是否被有效调用。)

原文内容:

dreaming，chatgpt 的全新记忆机制，效果相当不错，赶紧去试试！

https://chatgpt.com/share/6a2389e4-aa80-83ea-9ff4-96503edbb04b…

 真实案例，读一下，感受一下全新 dreaming 机制带来的震撼！

之前的 ChatGPT 记忆机制，叫 saved memories，更多是被动的、稀疏的、容易过期的记忆。

现在的 dreaming 机制，属于记忆架构的产品范式级别变化：更像人脑的记忆机制，是更主动、更可扩展的后台记忆合成系统。

它会参考长期聊天历史，在后台自动整理出更鲜活、更相关、更连续的用户上下文。

这套记忆机制，应该可以显著体现对话的效果。因为，每一次对话，ChatGPT 都记得你们过去聊了什么。

⏰ 10:47 | ❤️ 26点赞 | 📝 178字 | 查看原文 →

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