【AI 奏折】07月22日

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【AI 奏折】2026年07月22日

共收录 20 篇深度内容

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快速浏览，点击感兴趣的推文查看详细分析

dontbesilent: 作者公开1.6万条精选推文，供人类和AI学习商业与成长主题。
Geek: Gemini推出3.6 Flash和3.5 Flash Lite，优化智能体与性价比。
dontbesilent: 知识付费规模化需减少交付时间，否则受限于千万天花板。
Tz: 《奥德赛》中宙斯法则指神圣双向好客规范，决定剧情善恶走向。
Orange AI: 多个模型自称仅次于Fable，实际仅有一个真正接近。
歸藏(guizang.ai): 藏师傅的图片生成工具因高效实用而走红。
刘小排: 大模型排名如同中国大学，名次重叠泛滥缺乏统一标准。
Gorden Sun: AI随手证伪87年数学猜想，原研究者曾因此落魄。
Geek: 逐行解析MiniMind源码详解大模型全流程技术细节
priyank joshi: 假开源项目只展示不协作，违背开源精神。
GitHubDaily: 开源项目Petdex提供4000+桌面宠物，支持一键安装与自定义提交。
dontbesilent: 被动接受的信息难以被主动吸收。
向阳乔木: 阿里Qwen3.8在线体验效果不错且持续优化。
dontbesilent: 小红书流量受多因素影响，需避免跨领域、少标签等操作。
泊舟: DeepSeek下一代或小幅领先Kimi K3但难碾压，双方各具优势。
赵纯想: 稳步经营产品，拒绝短期行为，追求长期价值。
Berryxia.AI: Qwen3.8 Max制作的3D放映机效果惊艳，支持多格式本地播放。
Jackywine: 做AI博主需苹果电脑、网络、会员及每日记录分享。
iGeekbb: 女生暑期进厂打工遭遇黑中介和恶劣条件，悔恨不已。
向阳乔木: 大模型质量提升源于新型混合架构创新。

📖 详细内容

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: 作者公开1.6万条精选推文，供人类和AI学习商业与成长主题。

可信度: 1/10 – 基于事实核查结果综合评估

事实核查:

✗ 无法验证: 验证状态**：partially verifiable
✗ 无法验证: 说明**：可通过GitHub仓库查看发布的推文数量（1,544条），但原始1.6万条推文的总数需依赖作者个人统计或X平台后台数据，普通用户无法直接验证。
✗ 无法验证: 验证状态**：verifiable

原文内容:

从 2024 年 9 月 30 日到现在，我总共写了 1.6 万条推文

我决定把这些内容整理后公开出来，方便同行洗稿／抄袭／致敬

这些内容经过 AI 层层筛选之后，剩余 1,544 条精选内容，现在已经全部发布到 GitHub

如果是人类阅读，可以看 PDF 格式；如果是给 AI 阅读，可以使用 Markdown 格式

1、所有入选内容均保留推文原文，没有润色，也没有为了出版效果修改内容

2、内容覆盖商业、产品、流量、内容创作、AI、行动、认知和个人成长等主题

3、每条内容都增加了主题、表达形式和概念标签，方便按具体问题查找

4、所有推文按照时间倒序排列，可以从最近的思考一直读回 2024 年

5、每条内容都保留了原始推文链接，需要上下文时可以直接回到 X 查看

6、这份推文集可以直接作为选题库、观点库、案例库和商业思考素材库使用

7、你可以把 Markdown 文件交给 AI，让它查找观点、总结方法、分析案例或研究我的思考方式

8、你也可以让 AI 只基于这份推文集回答问题，并要求它标明对应的日期和原始链接

9、推文集展示的是原始内容，dbskill 则把其中一部分方法整理成可以直接调用的 AI Skills

10、Markdown 和 PDF 都可以在 GitHub 免费阅读和下载，非商业使用时注明来源即可

⏰ 23:44 | ❤️ 59点赞 | 📝 378字 | 查看原文 →

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Geek @geekbb

💡 核心观点: Gemini推出3.6 Flash和3.5 Flash Lite，优化智能体与性价比。

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: Gemini 3.6 Flash 针对 Agent 执行和多模态理解做了专门优化 (可通过官方文档或技术白皮书验证优化方向，但需实测或第三方评测确认实际性能表现。)
◐ 部分可验证: Gemini 3.5 Flash Lite 是速度最快、成本最低的 3.5 版本 (可通过官方基准测试或价格对比验证速度和成本，但“最快”“最低”需限定具体场景（如对比同系列其他版本）。)
✓ 可验证: Gemini 3.6 Flash 的 API 价格为输入 $1.50 / 输出 $7.50 (价格信息可直接通过官网或官方定价页面确认。)

原文内容:

Gemini 3.6 Flash & 3.5 Flash Lite 正式上线

 Gemini 3.6 Flash（智能体 & 多模态强机）
核心优势：在速度与智商之间取得极佳平衡，针对 Agent（智能体）执行和多模态理解做了专门优化。
API 价格：输入 $1.50 / 输出 $7.50

 Gemini 3.5 Flash Lite（极致低成本高吞吐）
核心优势：速度最快、成本最低的 3.5 版本，非常适合大规模 API 调用和高并发场景。
API 价格：输入 $0.30 / 输出 $2.50

知识截止时间：2026年3月

⏰ 22:49 | ❤️ 28点赞 | 📝 107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: 知识付费规模化需减少交付时间，否则受限于千万天花板。

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:

◐ 部分可验证: 几乎所有规模化成功的知识付费，都是以降低交付时间为核心思路的 (可通过分析头部知识付费平台（如得到、知乎Live等）的商业模式和课程设计逻辑间接验证，但“几乎所有”这一绝对化表述需具体数据支持，且“核心思路”可能涉及主观判断。)
✓ 可验证: 一对一的知识付费业务（非企业咨询）的天花板对多数人是千万级 (行业天花板需依赖未公开的行业收入分布数据或个人案例统计，目前缺乏权威公开报告支持“多数人千万级”这一具体数值。)
◦ 观点: 天花板为千万的行业可视为“不存在” (该声明是对行业价值的主观判断，无客观标准定义“行业存在与否”，属于个人观点表述。)

原文内容:

几乎所有规模化成功的知识付费，都是以降低交付时间为核心思路的

一对一的业务，除非走向企业咨询，否则还是受限于知识付费的天花板

而这个天花板，对于少数人来说是亿，对于多数人来说，其实是千万

一个行业，如果天花板是千万，几乎可以认为这个行业，其实是不存在的

⏰ 10:30 | ❤️ 52点赞 | 📝 114字 | 查看原文 →

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Tz @tz_2022

品味是一种异常值。→ tastes.md
AI is the steam engine of the mind.
AI 是心灵的蒸汽机。科幻是现实的有效坍塌。加速正在被加速。看，那千尺海啸正扑面而来，而我们还在海滩上捡垃圾。
念念不忘，必有回响。 | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 《奥德赛》中宙斯法则指神圣双向好客规范，决定剧情善恶走向。

可信度: 10/10 – 3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: 《奥德赛》中“宙斯的法则”核心指向Xenia（好客法则），是剧情发展和善恶裁定的基础 (该声明可通过《奥德赛》原著文本、古希腊神话学术研究（如《荷马史诗》注释或古典学论文）直接验证。Xenia作为古希腊文化核心概念，在文学和史学领域有明确记载。)
✓ 可验证: 宙斯以“庇护客旅的宙斯（Zeus Xenios）”化身监督凡人对待陌生人的行为 (古希腊神话中宙斯的多个化身（如Xenios、Horkios）在文献（如赫西俄德《神谱》、品达颂诗）和考古证据（如神庙铭文）中有明确记录，属可验证事实。)
◐ 部分可验证: 独眼巨人和求婚者因违反Xenia而遭惩罚，费埃克斯人和欧迈俄斯因遵守Xenia获救赎 (角色结局与Xenia的关联性可通过文本分析确认，但“天罚”是否为古希腊人共识需结合历史语境（如亚里士多德《伦理学》对“正义”的讨论）进一步佐证，存在解读差异。)

原文内容:

《奥德赛》里有一个反复被提及的词儿：宙斯的法则（Zeus's Law），这个概念挺有意思的，值得说一说。

你要是不熟悉古希腊神话传说，搞不好一整场电影看下来，就能因为这个词直接没看懂它到底讲了个啥。。。

其实，在《奥德赛》中，“宙斯的法则”核心指向的是 Xenia（读音：泽尼亚），也就是古希腊社会中神圣不可侵犯的“好客法则”。

在古希腊神话里，最高神宙斯有个专属化身 —— 庇护客旅的宙斯（Zeus Xenios）。

他亲自负责盯着凡人，看他们怎么对待陌生人、乞丐和异乡人。整部《奥德赛》的剧情发展和善恶裁定，基本全盘建立在这套法则上。

从系统和协议的角度来拆解，这套法则不是单向的施舍，而是一套有着严格“请求-响应”规范的双向交互协议。

【主人的义务】

必须无条件接纳上门求助的陌生人，提供食物、洗浴、衣物和庇护。

这里有一条“延迟身份验证”的铁律：在客人吃饱喝足、恢复体面之前，主人绝对不能盘问客人的名字和来历。

这也解释了为什么奥德修斯经常在受到盛情款待好几天后，才报上自己的名号。

等客人离开时，主人还需要送上“客礼”，作为双方缔结跨地域同盟的信物。

【客人的义务】

客人必须对主人保持绝对尊重。绝不能图谋主人的财产、家眷，更不能危及主人的安全。

同时也不能无限期逗留，不能反客为主，变成主人的沉重负担。

带着这个视角去看，《奥德赛》就不光是英雄的回乡史了，它更像是一场针对这套底层协议的“极限压力测试”。

角色的生死结局，全看他们守不守 Xenia。

严重违规者，会被“系统清算”：

比如独眼巨人，奥德修斯搬出“宙斯的法则”求款待，巨人不仅拒接纳，还把客人当零食吃了。他最后被刺瞎双眼，就是对破坏协议的物理惩罚。

再比如终极反派 —— 那些求婚者。他们长期霸占奥德修斯的家，白吃白喝，调戏侍女，还要杀少主。最后被奥德修斯全歼，在古希腊人眼里这不是私仇，而是绝对正当的“天罚”。

协议遵守者，则会获得救赎与奖赏：

费埃克斯国王热情接待了遭遇海难、形如野人的奥德修斯，不仅没防备，还送他满船财宝回家。

底层猪倌欧迈俄斯，虽然自己是个极度贫穷的奴隶，依然把仅有的肉和温暖的床铺，分给了伪装成老乞丐的奥德修斯。这是对法则最动人的诠释。

为什么古希腊人要把单纯的“好客”，拔高到最高神明法则的高度？

因为在缺乏中央集权、跨国法律和现代通讯的古代航海时代，脱离了自己城邦的保护，任何人（包括国王）只要一出海，就会瞬间沦为极度弱势的流浪者。

Xenia 本质上，是古代地中海世界维持文明运作的“去中心化信任网络”。

把“对陌生人的善意”强行绑定到最高神权的惩戒机制上，能极大拉高作恶的成本，从而保障了贸易、情报和人口的跨区域流通。

在这套法则下，拒绝接待陌生人或伤害客人，就等同于向整个文明社会的底层安全共识宣战。

在那个没有防火墙的蛮荒时代，维持文明运转的唯一方式，就是把“敬畏与规矩”强行写进神明颁布的底层代码里。

所以，当最后看到奥德修斯锁上大门、大开杀戒时，千万别把它当成普通的爽文复仇 —— 那是他在替宙斯执行最终的系统清算。

⏰ 10:02 | ❤️ 231点赞 | 📝 1042字 | 查看原文 →

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Orange AI @oran_ge

CEO of MarsWave @ColaOSOfficial | 影响力: 170k万粉丝

💡 核心观点: 多个模型自称仅次于Fable，实际仅有一个真正接近。

可信度: 4/10 – 2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

◐ 部分可验证: Cola 上线了一个仅次于 Fable 的模型 July，今日对会员限时免费 (可通过 Cola 官网或官方公告验证模型发布和限免信息，但“仅次于 Fable”需实测对比性能，无法直接验证。)
◐ 部分可验证: 该模型会员需求高，需排队使用，建议错峰体验 (排队现象可通过用户实测或官方服务器状态验证，但“需求高”的具体数据未公开，需依赖官方或用户反馈。)
◦ 观点: 该模型的思考深度和回复长度与 Fable 相似，可能是 Opus 级别 (对比 Fable 和“Opus 级别”是主观评价，缺乏公开基准测试或官方性能参数支持。)

原文内容:

仅次于 Fable 的模型，到底有几个？
模型在正式发布之前，大家都是仅次于 Fable，一旦都发布了，就只有一个仅次于 Fable 了。
hhh
刚好，今天 Cola 也上线了一个仅次于 Fable 的模型，July ，今日对会员限时免费，欢迎体验。
本来想对所有人开放体验的，可是没想到这个仅次于的 Fable 的模型，会员都喜欢用，现在已经都要排队使用了，建议大家还是错峰使用。
看来这个模型有点东西，至少也是个 Opus 级别的模型吧。
别的不说，这个模型的思考深度和回复长度都跟 Fable 很像。

⏰ 17:49 | ❤️ 30点赞 | 📝 167字 | 查看原文 →

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歸藏(guizang.ai) @op7418

关注人工智能、LLM 、 AI 图像视频和设计（Interested in AI, LLM, Stable Diffusion, and design）

歸藏的 AIGC 周刊｜公众号：歸藏的AI工具箱 | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 藏师傅的图片生成工具因高效实用而走红。

可信度: 6/10 – 1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: 用藏师傅的社交媒体Skill制作的图片在小红书、小绿书上数据不错 (可通过查看小红书和小绿书的相关内容及互动数据（如点赞、转发量）间接验证，但需明确“数据不错”的具体标准，且“藏师傅Skill”是否为公开工具需进一步确认。)
◐ 部分可验证: 发小绿书的朋友越来越多了 (需通过平台用户增长数据或公开报道验证“小绿书”用户是否增加，但“朋友越来越多”属个人观察，可能受限于样本范围。)
✓ 可验证: 该Skill可快速生成图片，适合缺乏漂亮素材的用户 (若“藏师傅Skill”为公开工具，可通过测试其功能（如图片生成速度、素材库）直接验证；但需工具可访问且功能描述明确。)

原文内容:

最近频繁能够刷到用藏师傅的这个社交媒体 Skill 做的图片，在小红书、小绿书上数据都不错，而且最近发现发小绿书的朋友越来越多了。

如果你很需要这种快速生成图片，而你自己又没有漂亮素材的话，就可以试试这个 Skill。

⏰ 18:08 | ❤️ 140点赞 | 📝 88字 | 查看原文 →

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刘小排 @bourneliu66

| 影响力: 25.09k万粉丝

💡 核心观点: 大模型排名如同中国大学，名次重叠泛滥缺乏统一标准。

可信度: 6/10 – 3项需进一步确认；2项为观点陈述

事实核查:

◐ 部分可验证: 中国排名第一的大学有两所 (不同大学排名机构（如QS、THE、软科等）的榜单结果可能存在差异，需明确具体排名机构和时间范围。部分榜单可能出现并列第一的情况，但需查阅官方发布的排名数据确认。)
◐ 部分可验证: 世界排名第一的大模型有两个（截至2023年7月21日） (大模型排名依赖评测基准（如MMLU、HELM等），不同基准的领先模型可能不同。需查阅权威AI评测机构发布的同期报告，但“第一”的定义可能因标准不同而存在争议。)
◦ 观点: 排名前十的大模型有几十个（截至2023年7月21日） (“几十个”为模糊表述，且“前十”通常指10个，逻辑矛盾。该声明可能是对行业竞争激烈的主观比喻，无具体数据支持。)

原文内容:

中国排名第一的大学有两所，排名前三的大学有五所，排名前十的大学有二十所。

我发现，这像极了AI圈。截止今日(7月21日）：世界排名第一的大模型有两个，排名前三的大模型有十个，排名前十的大模型有几十个。

⏰ 18:06 | ❤️ 20点赞 | 📝 83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: AI随手证伪87年数学猜想，原研究者曾因此落魄。

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:

◐ 部分可验证: Fable证伪了存在87年的雅可比猜想，并提供了反证证据和Wolfram验证链接 (可通过检查推文中的Wolfram验证链接直接验证反证过程，但需确认该链接的权威性及Fable的身份（是否为可信研究机构或工具）。雅可比猜想的历史（87年）可通过数学史资料验证，但“Fable”的具体贡献需进一步查证。)
◦ 观点: 张益唐的博士论文以雅可比猜想为课题，因导师提供的错误引理导致研究失败，最终被迫离开学术界
✓ 可验证: Anthropic研究员未发论文，仅随意贴出雅可比猜想的反证 (推文未提供Anthropic研究员的具体身份或原始帖链接，无法确认其真实性。学术成果通常需同行评议，随意发布重大证明的行为不符合常规，需更多证据支持。)

原文内容:

这是一个极具影响力的事件，原帖却发的如此随意。
原帖内容：雅可比猜想是错的。一个朋友向我提起了雅可比猜想，然后我让Fable在世界杯决赛期间解决了这个猜想。

Fable证伪了存在87年的雅可比猜想，这本来可以发一篇论文，Anthropic的研究员却随手贴了出来，同时贴上了反证的证据和Wolfram验证链接。（可能他觉得证明这么简单没必要发论文吧）

雅可比猜想是什么一般人也看不懂，不过这个猜想跟张益唐有唏嘘的渊源，不知道他看到这个帖子会有什么感受。

张益唐就是前阵子网络流传的一张热图，他在履历写了在赛百味打工了7年。
张益唐在美国普渡大学读博期间，他的导师莫宗坚是研究雅可比猜想的权威。张益唐的博士论文正是以雅可比猜想为课题。当年导师给张益唐提供了一条基于某个引理的证明路线，但后来该引理被证实是错误的。因此，张益唐的研究未能解决该猜想。这一结果导致导师认为张益唐“不适合代数几何”，不仅评价其博士生涯浪费了七年，还拒绝为他写推荐信。直接致使张益唐毕业后在学术界求职受挫，被迫离开学术圈，度过了长达数年颠沛流离、在赛百味打工的生活。

⏰ 17:20 | ❤️ 100点赞 | 📝 401字 | 查看原文 →

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Geek @geekbb

💡 核心观点: 逐行解析MiniMind源码详解大模型全流程技术细节

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:

◐ 部分可验证: 推文提到逐行精读 MiniMind 源码，帮助读者从具体实现搞懂现代大模型技术体系 (可通过 GitHub 链接查看源码和文档，但“逐行精读”和“真正搞懂”的效果需读者自行验证，涉及主观学习体验。)
✓ 可验证: 主线 10 章涵盖 Tokenizer、模型结构、预训练、SFT、DPO、PPO、GRPO 等流程，并标注源码文件和函数名 (GitHub 仓库的文档或代码结构可直接验证章节划分、标注的源码文件及函数名是否存在。)
✓ 可验证: 附录包含 17 篇进阶内容，补充量化、投机解码、RLHF 等 MiniMind 未涉及的主题 (GitHub 仓库的附录部分是否包含这些主题可通过公开文档直接确认，但“补充”的完整性需读者判断。)

原文内容:

逐行精读MiniMind源码，帮助读者通过具体实现透彻理解现代大模型技术体系

全书以10章主线内容系统阐述Tokenizer、模型架构、预训练、SFT、DPO、PPO、GRPO全流程，每节标注对应源码文件及函数名称，张量级细节收录于折叠区块中。

附录另含17篇进阶专题，量化、投机解码、RLHF等MiniMind未涵盖的技术模块亦完整补遗。

https://github.com/Enping-Hu/minimind-deep-dive…

⏰ 17:16 | ❤️ 90点赞 | 📝 97字 | 查看原文 →

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priyank joshi @dingyi

promote your product ‣ [email protected]

‣ http://quaily.com/dingyi
‣ http://news.dex.group
‣ http://saaspick.dev
‣ http://topfeed.xyz | 影响力: 151.64k万粉丝

💡 核心观点: 假开源项目只展示不协作，违背开源精神。

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:

◐ 部分可验证: 很多开源核心项目不接受PR（Pull Request） (可通过查看具体开源项目的GitHub/GitLab等平台中的PR合并记录或贡献指南验证，但需抽样多个项目才能支持“很多”这一量化描述。)
◐ 部分可验证: 很多开源核心项目不解决任何issues (可通过检查项目的issue跟踪系统（如GitHub Issues）中的关闭率或响应时间验证，但“很多”需广泛统计，且“不解决”可能涉及主观判断（如延迟或优先级问题）。)
◦ 观点: 此类项目仅保持透明以避免被批评“不Open” (动机属于主观推测，无法通过公开数据直接验证项目维护者的意图。)

原文内容:

其实现在很多所谓的开源核心项目就像是透明厨房，就给你看看，一般都不接受任何 PR，也不解决任何 issues，你可以全拿走自己搞去，但别想参与进来。

这哪里是开源，哪里还有开源精神，这是避免被大众批评不 Open，避免被扣上西贝的标签。

⏰ 17:02 | ❤️ 36点赞 | 📝 92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: 开源项目Petdex提供4000+桌面宠物，支持一键安装与自定义提交。

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: Petdex 是一个开源项目，收集了 4000+ 个 Codex 桌面客户端宠物 (可通过 GitHub 链接查看项目是否为开源及宠物数量，但需手动统计或依赖项目文档确认具体数量（如未明确标注则需部分验证）。)
✓ 可验证: 项目涵盖哆啦 A 梦、蜡笔小新、卡皮巴拉、皮卡丘等宠物 (通过 GitHub 仓库的文件列表或项目文档可直接查看宠物名称及分类。)
◐ 部分可验证: 支持一键安装到 Codex 并显示桌面宠物 (需实际测试安装流程是否如描述般便捷，但 GitHub 的 README 或说明文件可能提供操作步骤验证。)

原文内容:

Petdex 是一个开源项目，收录了 4000 多种 Codex 桌面客户端宠物。

项目包含丰富多样的宠物形象，例如哆啦 A 梦、蜡笔小新、卡皮巴拉、皮卡丘等。

GitHub 地址：http://github.com/crafter-station/petdex…

用户可通过一键安装将其部署至 Codex 平台，安装完成后即可选择心仪的宠物在桌面显示。

所有宠物资源均来自开源社区，每个宠物以独立文件夹形式存储，用户也可提交个性化宠物素材。

该项目同时兼容 Claude Code、OpenCode 和 Gemini CLI 等 Agent 编程工具。

⏰ 16:58 | ❤️ 21点赞 | 📝 123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: 被动接受的信息难以被主动吸收。

可信度: 4/10 – 2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

◐ 部分可验证: 文档无论多么简单易懂都不会有人看 (可通过用户行为研究（如眼动实验、文档访问数据分析）部分验证，但需具体场景和数据支持，且“简单易懂”是主观判断。)
◐ 部分可验证: 抖音视频无论多么寓教于乐都有人不耐烦 (可通过用户观看时长、互动率等平台数据部分验证，但“寓教于乐”和“不耐烦”缺乏客观标准，需依赖主观反馈。)
◦ 观点: 家长给小孩喂饭，小孩就是不吃 (属于类比性主观观点，用于解释前文现象，无具体数据或普遍事实支持，且个体差异极大。)

原文内容:

为什么文档无论多么简单易懂都不会有人看

为什么抖音视频无论多么寓教娱乐都有人不耐烦

为什么无论 skill 的门槛多低，都会有人不安装

那你就想想为什么家长给小孩喂饭，小孩就是不吃？

因为打从一开始，他就是不吃的呀

⏰ 16:44 | ❤️ 89点赞 | 📝 92字 | 查看原文 →

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向阳乔木 @vista8

喜欢摇滚乐、爱钓鱼的PM
网站：https://qiaomu.ai | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 阿里Qwen3.8在线体验效果不错且持续优化。

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: 阿里巴巴Qwen3.8-max-Preview可通过在线访问https://chat.qwen.ai测试 (该链接为公开可访问的官方网页，可直接验证服务是否存在及基础功能)
◐ 部分可验证: 网页端仅支持文本和简单前端网页测试，需API才能更全面评估 (网页功能限制可通过实际访问验证，但”API更靠谱”需技术对比测试，普通用户难以直接验证)
✓ 可验证: 模型每天在变强，今日代码能力比K3强（据朋友反馈） (“每天变强”缺乏量化指标；与K3的对比为匿名第三方主观评价，无公开基准测试支持)

原文内容:

最简单测试阿里巴巴Qwen3.8-max-Preview的方法。

不用下载安装任何客户端，直接在线访问

https://chat.qwen.ai

身边不少朋友反馈确实还不错，可能狼来了太多次，大家都有点不太信阿里了...  

不过网页端只能测文本和简单的前端网页，还是得用 API 来测更靠谱。

还真的是每天在变强，今天比昨天质量好，有朋友说写代码甚至比K3强。

评论里后续会更新测试Case

⏰ 16:29 | ❤️ 25点赞 | 📝 126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: 小红书流量受多因素影响，需避免跨领域、少标签等操作。

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

事实核查:

◐ 部分可验证: 同时发商业内容和AI内容会导致流量下滑，因为不在垂类里 (平台算法通常鼓励垂直内容，但具体跨领域是否导致流量下滑需实测或官方规则佐证，目前无公开明确说明。)
✓ 可验证: 每条笔记打5个大标签（如知识分享、OOTD）能避免被分到小流量池 (标签数量与流量池分配的关系属于平台内部算法逻辑，无公开数据支持，仅能通过个人经验推测。)
◐ 部分可验证: 开蓝V/金V、开店或挂商品会导致流量下滑 (部分用户反馈商业行为可能影响流量，但平台未公开证实，需对比同类账号数据验证。)

原文内容:

其实我在小红书已经不变现了。对我来说小红书已经是上个世纪的事了（我的变现已经靠抖音、微信小店还有私域接住了），但刚好今天有人来问，我就发个汇总

以下是我所经历的，我在小红书遇到的导致我流量下滑的情况。你不一定也会这样，但供大家参考

1、因为我同时发商业内容和 AI 内容，导致我不在所谓的垂类里，我横跨多个领域，所以我流量下滑

2、每条笔记最好打 5 个超级大标签，比如说知识分享，比如说 OOTD ，如果打的标签少于 5 个，或者是打了非常细碎的小标签，可能会被分发到特别小的流量池里，导致流量下滑

3、开蓝 v、开金 v、开店，流量都会下滑

4、挂商品，发成商品笔记，流量会下滑

5、粉丝过万，粉丝过十万，粉丝过五十万，流量会下滑。因为赛马机制会导致你和更大量级的创作者 pk

6、骂小红书也会流量下滑，更严重的是审核员会给你打上一个类似煽动对立之类的标签

7、同上。搞男女对立之类的也会有影响

8、评论区有问题和笔记有问题视作同一问题。也就是说，有大量的人在你的评论区违规，也会导致你的笔记有问题，因为是你创造了这些违规

9、我上面说的每一条都会有人觉得他犯了这个问题，流量却不降反升。所以只代表我个人的情况，供大家参考。我说的都是错的

⏰ 16:36 | ❤️ 262点赞 | 📝 433字 | 查看原文 →

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泊舟 @bozhou_ai

💡 核心观点: DeepSeek下一代或小幅领先Kimi K3但难碾压，双方各具优势。

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

事实核查:

◐ 部分可验证: DeepSeek V4 在代码、推理、调用成本及国产算力适配方面占优，而 Kimi K3 在综合能力、Agent、长文本检索和多模态上更占优势。 (需依赖第三方评测或官方技术白皮书对比，但具体权重和评测标准未公开，部分指标（如”国产算力适配”）缺乏统一量化依据。)
✓ 可验证: Apodex 预测 DeepSeek 下一代模型有 60% 概率温和领先 Kimi K3（5%-15% 优势），30% 概率长期互有胜负，10% 概率研发延期导致落后。 (预测基于未公开的算力、资金、架构路线等变量，且模型参数和训练细节未知，无法通过现有信息验证概率准确性。)
◐ 部分可验证: 第三方评测目前更支持 Kimi K3，但 DeepSeek 的资金、算力和架构路线可能有利于下一代。 (第三方评测结果可通过公开报告验证，但资金、算力分配等内部信息需依赖企业披露，架构路线（如 Engram）的技术细节可能未完全公开。)

原文内容:

DeepSeek 下一代还能不能超过 Kimi K3？

我把这个问题丢给了 Apodex。实际跑完后，主要情景的发生概率约 60%，但大概率只会领先 5%–15%，不会碾压。

这里的超过主要指综合评测、推理和代码，不代表每个维度都领先。

因为 超过 这个词太虚了。

代码强算超过，还是 Agent 强算超过？长上下文、多模态、推理能力和调用成本，权重又该怎么分？

这次我先把口径定死：主要看公开综合评测，以及推理和代码能力，不代表每个维度都领先。

按 Apodex 这次整理的公开信息，Kimi K3 当前在综合能力、Agent、长文本检索和多模态上更占优势。

DeepSeek V4 的长处则是代码、推理、调用成本，以及对国产算力的适配。

所以这道题并不是谁全面压过谁，而是 DeepSeek 下一代能不能补齐短板，同时守住自己的优势。

两边的信息其实是打架的。

已经发布的第三方评测更支持 Kimi K3，DeepSeek 的资金、算力和架构路线则更有利于下一代。

Apodex 的取舍是：判断当前差距，优先看已发布评测。预测下一代，再看资金、算力、架构和团队这些硬变量。没有官方确认的参数和发布时间传闻，一律不算核心证据。

它把接下来的胜负拆成了四个变量：

1. DeepSeek 能拿到多少算力和资金

2. Engram 这条架构路线能不能继续跑通

3. 团队扩张后还能不能保持迭代速度

4. 国产芯片能不能接住下一轮训练和推理

对我来说，这些变量比一张未经确认的跑分截图更有参考价值。

基于这些变量，它给了三种情景：

60%：DeepSeek 下一代温和领先 Kimi K3。
30%：两家长期互有胜负。
10%：DeepSeek 研发延期或架构遇到瓶颈，Kimi 继续领先。
这三个数字是情景发生概率。它对整套判断的置信度是 65%，因为下一代模型的参数、数据和训练细节还没有公开。
Apodex 最终没有押 DeepSeek 重新一家独大。

我最开始觉得这个判断有点保守。把四个变量拆开之后再看，它更看好 DeepSeek + Kimi 长期双头竞争。

即使 DeepSeek 下一代综合跑分超过 K3，也很可能只是推理和代码重新领先。到了真实使用里，开发者还是会按场景选模型，不会所有任务只用一家。

我觉得这次回答里最好的一段，是它主动写出了自己会在什么情况下改口。

如果 DeepSeek 新模型继续延期、团队出现明显波动，60% 会降到 30%–40%。

如果官方公开下一代技术路线，第三方评测又在代码、Agent 和浏览任务上全面领先，这个概率才会上升到 75%–80%。

AI 预测最容易写成算命：给一个很准的数字，说完就跑。

但一个预测如果没有证据、失效条件和回来对账的时间点，70% 和 40% 其实没多大区别。

按 Apodex 公布的信息，这套方法在 FutureX 实时预测 benchmark 上拿过领先排名。不过我更在意的，还是它愿意把判断过程和改口条件摊开。

我先把这个时间戳留在这里：

这次用 Apodex 跑出来的主要情景是：DeepSeek 下一代约有 60% 概率在综合评测、推理和代码上超过 Kimi K3。整套判断的置信度是 65%，更长期的格局可能是双头竞争。

等 DeepSeek 正式发布，我们回来对账。

如果你也想看它怎么拆信源和不确定性，可以自己拿一道还没有答案的问题试试：
https://apodex.ai

#Apodex

⏰ 15:53 | ❤️ 67点赞 | 📝 935字 | 查看原文 →

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赵纯想 @chunxiangai

http://laper.ai – AI剧作 http://bellybook.cn – 胃之书 http://love.chunxiang.space – 入门课程 http://chunxiang.ai – 顾问服务 http://motherbase.app – 出海神器 | 影响力: 38.16k万粉丝

💡 核心观点: 稳步经营产品，拒绝短期行为，追求长期价值。

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:

◐ 部分可验证: VibeLofter将以每周5个迭代的速度进化 (可通过官方更新日志或版本历史验证迭代频率，但需持续观察实际更新情况，短期可能无法完全确认。)
✓ 可验证: 广告位设置是高价门槛+品味门槛，分币不赚（just for fun） (广告位的定价策略和营收数据通常未公开，且“品味门槛”为主观描述，无法客观验证。)
✓ 可验证: 该项目是投资人观察真正日活数据的地方 (日活数据属于内部运营指标，除非官方主动披露或投资人公开证实，否则无法验证。)

原文内容:

VibeLofter 们不要慌，自从做 Laper 以后我就知道：只要开始一个项目，就要“尊重时间，尊重经营”。

绝对不能搞一波流产品！

它将以每周5个迭代的速度，进化为所有 VibeCoder 舒心、愉快的聚集地。同时也是投资人观察真正日活数据的地方。

广告位那里纯粹是高价门槛 + 品味门槛，所以分币不赚。just for fun！

⏰ 15:03 | ❤️ 26点赞 | 📝 105字 | 查看原文 →

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Berryxia.AI @berryxia

| 影响力: 39.76k万粉丝

💡 核心观点: Qwen3.8 Max制作的3D放映机效果惊艳，支持多格式本地播放。

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: Qwen3.8 Max的3D功能被他人评价为不太行 (需查找第三方评测或用户反馈，但缺乏具体来源和统计范围，可能仅代表部分观点)
◐ 部分可验证: 用户用Qwen3.8 Max制作了支持动画交互和细节刻画的3D放映机 (需实际测试工具功能或查看用户提供的作品演示，但无直接公开证据)
✓ 可验证: 该工具支持本地上传PDF、MP4、PPT等文件并转换为胶片风格效果 (可通过官方文档或工具实测验证文件格式支持情况，但“胶片时代”效果描述为主观体验)

原文内容:

卧槽~终于圆梦了啊！
这下我真的给做了个幻灯片放映机啊，别人都说Qwen3.8 Max的3D不太行，于是乎我试试。

用它做了个3D放映机，动画交互，和细节的刻画我觉得还不错啊，也不是不行啊！

关键这玩意支持本地上传PDF、影片MP4、PPT等都可以直接让你梦回胶片时代哈哈。

PS：谁知道末尾的彩蛋的名字

⏰ 14:17 | ❤️ 53点赞 | 📝 109字 | 查看原文 →

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Jackywine @jackywine

Prompt Engineer | 端侧 AI | Anthropic,OpenAI,Google AI·用户
不过是工作之余分享一些 AI、设计、产品、一人公司的普通网友罢了
Telegram channel：http://t.me/jackywineEarth | 影响力: 42.44k万粉丝

💡 核心观点: 做AI博主需苹果电脑、网络、会员及每日记录分享。

可信度: 6/10 – 1项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

◦ 观点: 做AI博主需要先购买苹果电脑（苹果手机可选，但电脑必须） (该声明是主观建议，无客观证据表明苹果电脑是成为AI博主的必要条件，可能基于个人偏好或特定工具兼容性。)
◐ 部分可验证: 开AI公司的月会员（如Codex账号）是获取AI资源的“最简单方式” (链接若指向官方注册渠道可验证会员服务存在，但“最简单方式”是主观判断，未与其他途径（如免费API、开源工具）对比。)
◐ 部分可验证: 使用Obsidian本地记录AI聊天内容并形成知识库有助于输出分享 (Obsidian作为工具可验证其功能，但“有助于输出分享”取决于个人使用效果，属经验性结论，需实测验证。)

原文内容:

若想成为AI领域博主，请按以下步骤操作：

1. 购置一台Mac（搭配iPhone更佳，非必需但电脑必须选苹果）
苹果电脑选购指南：
https://my.feishu.cn/wiki/Eaf3wWF51igr9gkKYShcHyfAnMd…

2. 确保网络畅通

3. 开通AI公司的月度会员（务必选择月付方案）
快速获取Codex账号的方法：
https://my.feishu.cn/wiki/GKKtwIV8PiWfkskpAzHc5dxwnLc…

4. 每日边浏览网络边与AI对话，建议同步使用obsidian本地存储聊天记录
obsidian即装即用库及实用技巧：
https://my.feishu.cn/wiki/GccZwP13MikuGJk07mTcOXAfnAg…

5. 每日整理踩坑经验，构建可分享的知识库
参考我的飞书知识库：
https://my.feishu.cn/wiki/J4PCwCBmEipifUkxglQcu40qnhg…

⏰ 13:41 | ❤️ 77点赞 | 📝 153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: 女生暑期进厂打工遭遇黑中介和恶劣条件，悔恨不已。

可信度: 6/10 – 1项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

◐ 部分可验证: 女生干着10元/小时的苦力，被中介带去干到晚上十点。 (工资标准和工时可通过劳动合同、工资条或中介公开信息部分验证，但需依赖当事人提供具体证据或中介回应，可能存在区域性/行业性差异。)
◐ 部分可验证: 宿舍在无电梯的七楼，6人共用无门厕所，床铺摇摇欲坠。 (宿舍条件可通过实地考察或照片/视频验证，但需当事人或第三方提供具体证据；若无公开记录则难以独立核实。)
✓ 可验证: 因交了200元押金只能硬撑，否则无法离开。 (押金条款通常依赖口头协议或非正规合同，除非有书面记录或中介公开承认，否则难以验证其真实性及约束力。)

原文内容:

所有人都在告诉她，你见识到外面社会的厉害了吧。

真心建议女生不要独自来大城市进厂做暑假工！一位女生分享糟心经历：干着10元/小时的苦力，被中介带去干到晚上十点。

下班后中介直接回家，只丢下定位让她自己拖着行李找宿舍。最绝望的是，宿舍在无电梯的七楼，她只能独自扛行李上去。

宿舍环境极差，6人共用无门厕所，床铺摇摇欲坠。她躲在上铺绝望痛哭想回家，但因交了200元押金只能硬撑。她对这里失望至极，发誓再也不来了。

⏰ 12:20 | ❤️ 413点赞 | 📝 176字 | 查看原文 →

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向阳乔木 @vista8

喜欢摇滚乐、爱钓鱼的PM
网站：https://qiaomu.ai | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 大模型质量提升源于新型混合架构创新。

可信度: 6/10 – 1项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

◐ 部分可验证: 最近大模型参数都能上 T，且质量超好 (可通过公开的大模型参数规模（如论文、技术报告）验证参数上 T 的事实，但“质量超好”需依赖具体评测数据（如公开基准测试结果），部分模型可能缺乏全面公开评估。)
◐ 部分可验证: 新模型构架（如 Gated Delta Networks）与参数规模和质量提升有关 (Gated Delta Networks 若存在公开论文或技术文档（如 arXiv），可验证其架构设计；但“与质量提升有关”需实验对比或论文结论支持，可能缺乏直接因果证据。)
✓ 可验证: 英伟达 Nemotron、Kimi Delta Attention、Qwen 最新模型均采用类似混合构架 (可通过官方发布的模型技术文档（如 GitHub、博客或论文）验证架构设计，但需确认具体是否为“混合构架”及相似性程度。)

原文内容:

一直很好奇，为什么最近大模型的参数量都能突破万亿级别，而且质量还如此出色？

感觉这与新型模型架构有关。

从一篇文章中发现了名为"门控Delta网络"的技术，它建立在Mamba架构的思想基础上。

无论是英伟达的Nemotron模型、Kimi的Kimi Delta Attention，还是Qwen的最新模型架构，

都采用了类似的混合架构设计。今天有必要好好研读下这篇论文。

⏰ 12:19 | ❤️ 56点赞 | 📝 90字 | 查看原文 →

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# x每日奏折