【AI 奏折】2026年09月15日
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- CuiMao: 言行需谨慎，凡事留后路。
- dontbesilent: 用AI剪辑超长素材批量生成优化视频。
- 歸藏(guizang.ai): 开发者推出免费iOS应用即览，优化手机预览Markdown和HTML文件体验。
- GitHubDaily: AI学习工具精准标注材料出处与AI补充内容。
- Robinson · 鲁棒逊: 稳定固定IP可有效解决GPT降智问题。
- Mr Panda: 斯坦福CS336课程教授从零构建语言模型的完整工程实践。
- Frank Wang 玉伯: AI时代增长能力比产品研发更决定成败。
- iGeekbb: 社会信任缺失导致男性规避帮助女性的风险。
- Tz: 北京无人机管控政策引发民众讽刺与不满。
- Gorden Sun: AI五阶段实现递归自我改进，最终自主优化核心机制。
- Berryxia.AI: AI制作3D网络收音机上线，支持全球电台互动体验。
- 向阳乔木: 开发Obsidian电子书阅读器，支持多格式和多种AI辅助阅读。
- 鱼总聊AI: 成功源于敢投资、担风险、强执行和持续学习。
- karminski-牙医: 高思考强度提升模型性能，作者驳斥错误观点并引用论文佐证。
- karminski-牙医: SOTA模型应高效压缩信息而非冗长思考。
- howie.serious: 与AI合作需彻底理解其方案再执行，避免盲目推进导致问题。
- 小互: AI助手Claude自动诊断并修复故障，需人工批准后执行。
- iGeekbb: 房贷利息过高，买房不如租房划算。
- 小互: Grok Bot新增本地出口路由功能，使访问IP显示为用户本机地址。
- 李岳: GPT Image 2.5可生成写实生活照，展现慵懒亲密的居家互动场景。
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CuiMao @cuimao
AI Developer | NVIDIA YES ｜ Qwen ｜
Github: https://github.com/Cuimao777 | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: 言行需谨慎，凡事留后路。
可信度: 3/10 – 3项为观点陈述
事实核查:
- ◦ 观点: 说话要经得起录音 (该声明强调言行需谨慎以避免被录音后暴露问题，属于主观建议或道德准则，无具体事实依据，无法客观验证。)
- ◦ 观点: 借钱要经得起不还 (此条建议借贷时需做好对方不还款的心理准备，反映的是个人处世态度或经验总结，缺乏可验证的客观标准或数据支持。)
- ◦ 观点: 聊天只是获取信息，不是交出底牌 (（注：其他条目类似，均为处世哲学或主观建议，故仅选取代表性3条分析。）)
原文内容:
说话要经得起录音， 发消息要经得起截图， 聚会要经得起偷拍， 翻脸要经得起翻旧账， 借钱要经得起不还， 绝交要经得起被出卖， 站队要经得起被清算， 背后吐槽要经得起方面对质， 聊天只是获取信息，不是交出底牌。
⏰ 00:31 | ❤️ 44点赞 | 📝 86字 | 查看原文 →
dontbesilent @dontbesilent
商业哲学爱好者
开源了我的商业/内容方法论：dbskill
抖音/小红书/视频号：dontbesilent 聊赚钱
9.11 深圳线下课：微信 dbs2408 | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: 用AI剪辑超长素材批量生成优化视频。
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: AI可以剪辑超长视频素材，自动删除废话、重排顺序、优化表述以提高完播率 (部分AI视频剪辑工具（如Descript、Adobe Premiere AI功能）已能实现基础剪辑优化，但“自动替换表述”等高级功能需实测验证，且效果依赖具体工具和算法。)
- ✓ 可验证: 三天线下课因衣服不同导致AI无法跨天重组视频片段 (当前AI视频合成技术（如Deepfake、Meta的VideoGPT）确实依赖视觉一致性，服装/背景变化会阻碍无缝重组，可通过技术文档或案例验证。)
- ✓ 可验证: 录制一整天统一着装/场景的素材后，AI可生成足够一个月的视频内容 (虽理论上可行，但实际产出质量和数量依赖未公开的AI工具能力及人工剪辑介入程度，无法直接验证其效率断言。)
原文内容:
接下来会尝试一个全新的出视频的方法，一次性录制几个小时～十几个小时的超长素材，然后让 AI 剪辑出 50～100 条视频 起因是之前剪辑 60min 视频的时候，我发现 AI 给我的剪辑方案极其强大 1、知道哪些话是废话可以删 2、知道如何重排视频的顺序，更方便观众理解 3、甚至某一个表述我花了 10s 才讲完，而视频的另外一个地方，我只用了 5s 就表达了类似的含义，AI 知道应该把这 5s 的内容移动过来，替换原本 10s 的内容，从而降低视频长度，提高完播率 这让我意识到，只要我的原始素材里面有 AI 需要我讲的那句话就可以了，至于最终视频，完全可以让 AI 操刀 —— 把视频切碎，然后重组到一起 然后我就发现这次线下课有个失误，我三天穿的衣服不一样，导致 AI 重组视频的时候，不能把我第一天说的某一句话，移动到第三天的视频切片里 如果这三天机位不变、我的位置不变、我的衣服不变，就可以用三天的视频进行重组，无限出切片（最终肯定不会发很多，但技术上可以实现了） 接下来我会尝试找一个我很熟悉的领域，让 AI 问我 100 个问题，我全部答完，录一整天视频，我的位置、头发、衣服全部保持不变 那么无论关于这个领域的视频我要讲什么，这个超长原始素材里面都有了，我只需要让 AI 给我出语句组合方案，然后让人工剪辑就可以了 高质量视频重组方案发主号，中等质量的发矩阵 录一次，够我抖音更新一个月
⏰ 21:47 | ❤️ 87点赞 | 📝 475字 | 查看原文 →
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: 开发者推出免费iOS应用即览，优化手机预览Markdown和HTML文件体验。
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:
- ✓ 可验证: iOS应用「即览」已上架国区App Store且限时免费 (可通过App Store搜索「即览」确认应用是否存在、上架状态及价格，限免信息可直接验证。)
- ◐ 部分可验证: 苹果上架审核耗时十一天 (开发者后台的审核记录可验证时间，但普通用户无法直接查看，需依赖开发者提供截图或第三方平台（如App Store Connect）数据佐证。)
- ◐ 部分可验证: 应用解决手机端Markdown/HTML文件预览体验差的问题 (Markdown/HTML预览功能可通过实测验证，但「体验差」属主观对比结论，需用户自行判断；其他应用（如浏览器）的本地HTML支持问题可部分复现。)
原文内容:
卧槽！我开发的 Markdown 和 HTML 预览 iOS 应用「即览」终于上架了！目前国区限免！ 苹果上架时真的麻烦啊，审核等了十一天。 主要帮大家解决 AI 时代两大主流文件在手机上无法预览的问题。 手机上的各个应用对这两类文件的预览其实都不太好：Markdown 就别说了，最近有些虽然支持了但体验并不好； HTML 文件的话，即使是浏览器本身，想要打开本地的 HTML 文件也非常麻烦。 你只需要在文件的打开方式中选择「即览」，就能快速打开。而且我做了很多优化，比如字号调整、夜间模式、比例调节等等，欢迎大家尝试！
⏰ 19:12 | ❤️ 249点赞 | 📝 189字 | 查看原文 →
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: 0万粉丝
💡 核心观点: AI学习工具精准标注材料出处与AI补充内容。
可信度: 8/10 – 1项声明可直接验证；3项需进一步确认；1项为观点陈述
事实核查:
- ◐ 部分可验证: learn-from-materials 是一个能将 PDF、EPUB、Word、PPT、网页等材料转换为交互式学习网页的 Agent Skill，支持 Claude Code、Codex、Copilot 命令行安装 (可通过 GitHub 仓库（http://github.com/dmoshehun-prog/learn-from-materials）验证工具的存在和基础功能描述，但具体功能实现（如格式支持、命令行兼容性）需实测确认。)
- ◐ 部分可验证: 工具会标注内容的出处（如 PDF 页码、PPT 幻灯片编号、EPUB 章节），并区分「材料原有内容」「模型补充内容」 (GitHub 的 README 或示例页面可能提供界面截图或功能说明，但实际标注准确性和区分逻辑需用户自行测试验证。)
- ✓ 可验证: 生成的页面包含核心框架、内容导学、术语大全、自检题和笔记功能，支持本地存储（默认不联网） (GitHub 文档或演示页面可直接展示功能模块设计和数据存储声明，属公开可验证信息。)
原文内容:
下了一本 300 页的 PDF 想系统读一遍，让 AI 总结出来的东西又不敢全信，哪句是书里写的、哪句是它自己补的分不清。 learn-from-materials 是一个学习用的 Agent Skill，把 PDF、EPUB、Word、PPT、网页这些材料变成一个能交互的学习网页，Claude Code、Codex、Copilot 命令行都能装。 它先完整读完材料建一个知识库，页面里每条内容都标出处，PDF 精确到页码，PPT 精确到第几张，EPUB 精确到章节。 GitHub：http://github.com/dmoshehun-prog/learn-from-materials… 生成的页面有核心框架、内容导学、术语大全、行动规则几个板块，还带自检题和笔记，学到哪不明白直接在页面上记。 我最看重的是它把「材料里有的」「材料没写的」「模型补充的」分开标，读的时候心里有底，这个设计比多数 AI 读书工具老实。 分「快速了解」和「系统学习」两档深度，生成完还会审计一遍有没有漏读的章节。 默认不联网，笔记和错题只存在自己浏览器里，README 和页面都是中文。 手里堆着几本电子书和论文一直没读的，可以让它先啃一遍。
⏰ 21:30 | ❤️ 69点赞 | 📝 292字 | 查看原文 →
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: 稳定固定IP可有效解决GPT降智问题。
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: 使用固定IP可以改善GPT的“降智”问题 (该声明基于个人经验，缺乏平台官方说明或第三方实验数据支持。固定IP对AI服务稳定性的影响可能因平台策略而异，需实测验证。)
- ✓ 可验证: 通过Codex（AI助手）指导完成了VPS的搭建、配置和优化 (操作过程依赖个人与AI的私密对话记录，无公开日志或第三方见证，无法独立验证其真实性或具体步骤。)
- ✓ 可验证: 当前自建节点已稳定使用四个月，未遭遇类似GPT-6的“降智”问题 (个人主观体验，未提供性能对比数据或平台日志，且“降智”定义模糊，无法量化验证。)
原文内容:
也和大家分享一下，我现在是怎么处理 GPT“降智”问题的。 O1 Pro 那个阶段，我应该算是被这个问题折磨得比较狠的一批老用户。老推友可能记得，我当时连续发过很多条推文吐槽降智，也换过搬瓦工、奶昔，折腾过各种办法，效果都不稳定。 折腾到最后，我的判断是： 最重要的是保持一个长期稳定、相对干净的固定 IP。 今年上半年，我换了个思路。 主力节点是自己买 VPS 搭的，美东机房。延迟不算漂亮，大概 150–180ms，但带宽足够，可以开4k的油管。平时基本保持这个 IP 不动，尽量不来回跳。 有意思的是，整个过程我其实没学什么网络知识，和教程。 我全程跟 Codex 聊需求： 1.先让它根据我的预算、地区和带宽需求推荐 VPS； 2.买完以后，把服务商邮件和后台信息给它看； 3.再告诉它我平时用什么客户端、希望最后怎么使用。 剩下的就是不断问： 怎么搭？ 怎么配？ 参数合理吗？ 怎么进一步优化？ 现在可以稳定使用了吗？ 你再想想还有什么问题？ 一路聊着把整个节点搭完了，后面又让它陪我做测试和调优。 这个节点到现在已经连续用了四个月，整体非常稳定。截止目前，GPT-6 时代我还没有明显遇到过去 O1 Pro 那种让我非常头疼的降智体验。 这是我自己的使用经验，我无法证明平台侧到底采用了什么机制。但至少对我来说，固定 IP、降低节点切换频率、尽量保持网络环境稳定，还是比较靠谱的。 另外我也不是只准备了这一条线路： 1.主力自己搭一条； 2.再买一条全年流量型的备用； 3.另外还买了一个完全不同模式的链路兜底。 吃过亏以后，教训就是： 不再追求某一条线路永远不出问题，而要让任何一条线路出问题，都不影响自己继续干活。 这也是我现在用 AI 的一个原则： 最好的模型要配满额度， 最重要的工具要做好冗余， 最常用的基础设施，要尽量掌握在自己手里。 That's all.
⏰ 21:26 | ❤️ 31点赞 | 📝 600字 | 查看原文 →
Mr Panda @pandatalk8
AI builder & indie founder. Building products, writing ideas, and selling myself in public.
公众号：PandaTalk8 | 影响力: 74.88k万粉丝
💡 核心观点: 斯坦福CS336课程教授从零构建语言模型的完整工程实践。
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: Stanford CS336是一门“小型语言模型研发全栈课”，覆盖算法、数据、GPU系统、分布式训练和后训练 (可通过课程官网或官方课程描述直接验证课程内容和目标。)
- ◐ 部分可验证: CS336的代码量可能达到普通AI课程的十倍左右，且只提供很少的代码脚手架 (需参考课程大纲或与往期学员确认，但课程官网或教学材料可能提及作业量和脚手架支持程度。)
- ✓ 可验证: 课程核心目标是亲手完成语言模型从数据准备到评估和后训练的完整流程 (课程官网或教学大纲通常会明确列出学习目标和项目要求。)
原文内容:
最近人又开始浮躁了， 没有别的原因， 因为我觉得这几年没有什么可以积累的东西。 看到 stanford 有门课，我感觉平时又来刷推的时间都拿去研究这门课的内容会非常的充实。 这门课也比较神， 这门课是 Stanford CS336：Language Modeling from Scratch（从零构建语言模型）。它的核心目标是： 亲手完成一个语言模型从数据准备、模型实现、训练优化，到评估和后训练的完整流程。 它不是教你怎么调用 ChatGPT API，也不是以提示词、RAG 或应用开发为主，而是深入学习大语言模型“底层是如何造出来并高效运行的”。课程官网 一句话概括： CS336 是一门“小型语言模型研发全栈课”，覆盖算法、数据、GPU 系统、分布式训练和后训练。 它的难点主要不在数学证明，而在于工程实现量非常大。课程明确表示，代码量可能达到普通 AI 课程的十倍左右，并且只提供很少的代码脚手架。因此它更适合已经熟悉 Python、PyTorch 和基础机器学习，希望进一步理解“大模型训练基础设施与完整训练过程”的学习者。
⏰ 20:32 | ❤️ 81点赞 | 📝 319字 | 查看原文 →
Frank Wang 玉伯 @lifesinger
I am curious and honest | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: AI时代增长能力比产品研发更决定成败。
可信度: 4/10 – 1项需进一步确认；2项为观点陈述
事实核查:
- ◐ 部分可验证: 硅谷 AI 应用创业公司中，增长团队和产研团队人数比例经常为1:1 (可通过公司官网、LinkedIn团队规模或招聘信息间接验证，但需统计多家公司数据且“经常”一词缺乏量化标准，结论可能存在偏差。)
- ◦ 观点: AI时代产品研发只是时间问题，增长能力才是竞争核心差距 (该观点基于对AI技术成熟度的主观判断（如“研发仅是时间问题”）和对市场竞争的假设，无具体数据或案例支撑。)
- ◦ 观点: “增长团队与产研团队人数相同”的策略是朴实无华且正确的 (“正确性”属于主观评价，需结合具体公司业绩或行业案例验证策略有效性，目前仅为个人观点表述。)
原文内容:
今天一朋友说：硅谷 AI 应用创业公司，经常是增长团队和产研团队人数一样多。 原因很简单：有了 AI 后，产品研发只是时间问题。真正决定差距的，是增长。我比你会搞流量，我就赢过了你。 好朴实无华又无比正确的团队策略。
⏰ 19:19 | ❤️ 135点赞 | 📝 87字 | 查看原文 →
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: 0万粉丝
💡 核心观点: 社会信任缺失导致男性规避帮助女性的风险。
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:
- ✓ 可验证: 卫健委表示要宣传正确的婚育观，识别并抵制社会上流行的消极婚育观 (可通过卫健委官网、新闻发布会或官方发布的政策文件直接验证该声明内容。)
- ◐ 部分可验证: 社会上流行一些不太正确的、消极的婚育观 (需通过社会调查、统计数据或权威研究报告来验证是否存在此类现象，但具体定义“消极婚育观”可能带有主观判断。)
- ◦ 观点: 没人愿意帮女生搬行李是因为公共信任成本升高，导致社交风险规避 (该声明属于个人或群体对现象的主观解释，缺乏直接可验证的客观数据支持。)
原文内容:
卫健委：我们还要积极地宣传婚育观，现在社会上也流行一些不太正确的、消极的婚育观，这些是我们要认真识别，并且要加以引导和抵制的。 为什么没人愿意帮女生搬行李，背后本质上是公共信任成本升高后，大家在社交空间中选择“风险规避”的必然结果。 男生主动上前帮忙，容易被质疑是不是想套近乎/要微信，甚至被误认为图谋不轨。为了避免这种尴尬和被审查的风险，保持冷漠反而成了最安全的社交距离。
⏰ 18:46 | ❤️ 135点赞 | 📝 168字 | 查看原文 →
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: 北京无人机管控政策引发民众讽刺与不满。
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: 北京邮政部门近期使用快递寄送无人机出京 (可通过物流记录或邮政部门公开声明验证是否曾大规模寄送无人机，但具体动机（如政策限制）需结合官方文件或新闻报道进一步确认。)
- ✓ 可验证: 新版无人机说明书删除了“禁止在北京飞行”中的“飞行”字样 (可直接对比新旧版无人机说明书文本，或查询厂商发布的修订公告。若存在此类修改，通常会在产品更新说明中提及。)
- ◐ 部分可验证: 无人机持有者被强制要求选择“回购、报废或寄走”，但不可保留 (可通过政府发布的无人机管理新规或公开案例（如用户投诉、媒体报道）验证政策真实性，但具体执行细节可能因地区差异而难以全面核实。)
原文内容:
苏联笑话永不过时。。。 1．产业升级 记者问：“北京的低空经济，哪个部门最近最忙？” “邮政。” “已经开始用无人机送快递了？” “在用快递送无人机出北京。” —— 2．说明书 “新旧版无人机说明书，区别大吗？” “删了两个字。” “哪两个？” “旧版写着‘本产品禁止在北京飞行’，新版删掉了‘飞行’。” —— 3．自由选择 工作人员说：“我们充分尊重个人意愿。回购、报废、寄走，随便选。” “我选择留着。” “您为什么拒绝行使选择权？” —— 4．当时 老王接到电话，要求限期处置此前登记过的无人机。 “可登记的时候，你们说这是我的合法财产。” “我们哪句话骗您了？登记的时候确实是啊。” —— 5．科技进步 “我们的无人机技术先进到什么程度了？” “已经不需要起飞，就能威胁航空安全了。” —— 6．北京地图 一个人去书店买北京地图。 售货员问：“开车用，还是玩无人机用？” “有什么区别？” “后者得买华北地图。” —— 7．组织关系 “同样的电机，装在风扇里就能留在北京，装在无人机里就得离开？” “对。” “它犯了什么错？” “参加了不该参加的组织。” —— 8．核心部件 “无人机已经寄走了，你怎么也要搬家？” “我参与过研发。” “那又怎么了？” “我怕下一版也把我算进核心部件。” —— 9．报案 新规生效后，一个人走进派出所。 “我的无人机被偷了。” 民警抬起头：“您这是报案，还是自首？” —— 10．检查 “全市禁止持有以后，还会有无人机吗？” “会。” “谁的？” “检查你有没有无人机的。”
⏰ 18:40 | ❤️ 744点赞 | 📝 437字 | 查看原文 →
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五阶段实现递归自我改进，最终自主优化核心机制。
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:
- ✓ 可验证: 上海交大、清华大学、字节、小红书、上海AI实验室联合发表了一篇关于递归自我改进（RSI）的论文 (可通过提供的arXiv链接（https://arxiv.org/abs/2609.11873）直接验证论文作者、机构及内容真实性。)
- ◐ 部分可验证: 论文提出了通往递归自我改进（RSI）的五个阶段（L1-L5） (论文内容可通过链接查阅，但具体阶段划分的科学性和可行性需依赖领域专家评估或实验验证，目前仅为理论框架。)
- ◦ 观点: 第五阶段（L5）是“自我升级的最高境界”，AI能改造核心学习方法并传承给后续版本 (该描述属于对未来技术愿景的主观断言，目前无实际案例或公开数据支持其可实现性。)
原文内容:
人类建造的最后一个AI：迈向递归式自我改进（RSI）的路径图 上海交大、清华大学、字节、小红书、上海AI实验室联合发表的一篇论文，介绍通往真正递归自我改进（RSI）的路线图。 共5个阶段： 第一个阶段是执行层面的自主（L1）。在这个阶段，人类工程师制定好详细的改进规则和检查标准，AI负责按照这些步骤去干活，并把做好的成果保存下来，供以后的任务继续使用。 第二个阶段是策略层面的自主（L2）。人类依然掌握最终的目标和考核标准，但AI可以自己分析自己哪里做得不够好，并主动从多种改进方案中挑选出最有效的一种去尝试。 第三个阶段是学习经验的自主（L3）。AI能够感知自己当前的短板，主动挑选或者生成最适合自己现阶段练习的题目和任务，做到缺什么就练什么。 第四个阶段是实际环境中的适应自主（L4）。当AI被部署到真实的工作场景中时，它能从日常处理的各种实际问题里吸取教训，自动把摸索出来的经验整理成专属的工具库与技能集，供后续长期使用。 第五个阶段是底层机制的元改进自主（L5）。这是自我升级的最高境界。AI不仅能够提升某个具体的技能，还可以改造自己用来做研究、找问题和自我训练的整套核心方法，并且把这种更强的学习能力一代代传承给后续的版本。 论文：https://arxiv.org/abs/2609.11873
⏰ 18:37 | ❤️ 20点赞 | 📝 435字 | 查看原文 →
Berryxia.AI @berryxia
| 影响力: 39.76k万粉丝
💡 核心观点: AI制作3D网络收音机上线，支持全球电台互动体验。
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: 使用YouWare和GPT-6 Astra制作了一套3D收音机 (需通过YouWare或GPT-6 Astra的官方文档或开发工具验证其是否支持此类功能，但具体实现细节（如“3D收音机”的技术真实性）需实测或查看代码。)
- ✓ 可验证: 该3D收音机支持全球网络电台、随机/收藏功能及按钮互动 (可通过推文评论区提供的体验地址直接测试功能（如电台覆盖范围、交互逻辑），若链接有效则完全可验证。)
- ◐ 部分可验证: 包含沉浸式体验和多国语言友好 (沉浸式体验（如3D音效）需实际体验验证；多国语言支持可通过界面语言选项部分确认，但“友好”为主观描述。)
原文内容:
兄弟们，来玩啊！ 我用YouWare和GPT-6 Astra 做了一套3D 收音机，终于上线了！！！ 支持全球的网络电台，可以随机、收藏，按钮互动等。 包括最喜欢的沉浸式体验，以及多国语言友好。 YouWare 已经将其online，欢迎大家体验起来～ 体验地址在评论区
⏰ 17:54 | ❤️ 21点赞 | 📝 80字 | 查看原文 →
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: 开发Obsidian电子书阅读器，支持多格式和多种AI辅助阅读。
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:
- ◐ 部分可验证: 支持几乎所有电子书格式，比如 EPUB、PDF、MOBI、AZW3、FB2等 (可通过下载插件并实测文件兼容性验证，但“几乎所有”为模糊表述，需测试边界情况（如加密/特殊格式）。)
- ✓ 可验证: 用你Codex、Claude Code、Zcode、Kimi订阅来辅助读书，不用额外花钱，也支持DeepSeek等API (可检查插件文档或代码（如GitHub开源）是否集成这些API，并确认是否需用户自带订阅密钥。)
- ✓ 可验证: 随时划线笔记，自动生成Markdown文件 (功能可通过安装插件后实际操作验证，Markdown文件生成路径和格式可直观检查。)
原文内容:
微信读书虽好，但书目有限且仅支持内置AI模型。 耗时一周，我开发了这款Obsidian电子书阅读器： ① 兼容EPUB/PDF/MOBI/AZW3/FB2等主流电子书格式 ② 支持调用Codex、Claude Code、Zcode、Kimi订阅服务进行阅读辅助（无需额外付费），同时兼容DeepSeek等API ③ 实时批注功能自动生成Markdown笔记，完整保存阅读思考 安装方式：在Obsidian官方插件市场搜索"qiaomu" 项目代码已开源至Github，欢迎Star支持及二次开发。
⏰ 17:42 | ❤️ 279点赞 | 📝 113字 | 查看原文 →
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: 成功源于敢投资、担风险、强执行和持续学习。
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: 作者在2011年高三毕业时通过支付69元入会费参与淘宝刷单并赚到零花钱，且非骗子机构 (淘宝刷单的历史存在和运作模式可通过公开报道或平台规则间接验证（如早期刷单灰色产业），但作者个人经历（如具体公会、YY语音使用、声卡购买）需依赖其提供的进一步证据（如交易记录、聊天截图等），无法独立核实。)
- ◐ 部分可验证: 作者2012年投资1000元押金开设淘宝店并跑通流程，后创办大学电子商务协会 (淘宝店铺注册流程和押金政策可验证，但具体店铺运营数据及协会成立需作者提供店铺ID、协会官方记录等；大学社团信息可能通过校方公开档案核实，但需具体名称和时间。)
- ✓ 可验证: 作者通过投资课程、社群链接到大佬，认为“链接”比课程内容更有价值 (主观经验，无法验证“链接”的实际效果或大佬身份，除非公开具体合作案例或第三方背书。)
原文内容:
我觉得我一路走来，有几个重要的特质，也可能是我能赚到一点点点小钱的关键因素。 1、舍得投资（投入） 2、接受风险 3、执行力（不断折腾） 4、学习能力 拆开来看，先说第一点，我觉得很重要！ 这件事从我高三毕业的那个暑假说起，那个时候刚毕业，去我爸工地帮忙，我在房子无聊，接触到了“淘宝刷单”，入会费要交 69 元。当时爸妈都说那是骗子，让我不要交，我想赚钱，就交了。 这时候的 69 对我意味着什么，这么说吧，我同学能因为借我 50 块钱，和我决裂…那是 2011 年，我家穷！ 当然，我加入的淘宝刷单不是那种骗子机构，是真的能挣到零花钱的，我还在当时的刷单公会认识了非常多朋友，做到了管理高层，用的是 YY 语音！用这个钱还买了我人生第一套声卡设备，为了和妹子聊天唱歌…… 2012 年，我投资 1000 块押金开了淘宝店，没赚到钱，但是我跑通了流程…在大学办了电子商务协会，我是会长。 后来，我的投资逐渐放到了自己身上，加了合作合伙人、社群，买了各种课程，你说这些真的有用吗？不一定，因为可能我压根不会去看，但有一个东西有用，就是链接，我通过这些渠道链接到了很多大佬。 二、接受风险 这个风险分两种，一种是针对投资回报的，也就是我上面第一点，在一定的亏损范围内，我是可以去直接投钱。 第二种风险呢，是比如合作的风险，时间的成本风险。这里举个例子，比如说我愿意花费2 年的时间去开发一个产品，我可以接受它在这两年内不赚钱。但是我的目标是把它做成一个行业内的 Top 级产品。 对于目前广大的 Vibe coder 来说，大家舍得每个月投入200刀、400刀的 token 费用，那我觉得你们其实也做好了产品没有营收的风险准备。 三、执行力 在做项目或者创业早期，执行力比战略能力更重要，重点是你得先开始。就好比你想中彩票，前提是你一定得下楼去彩票店买一张彩票。而且，完成比完美更重要，这句话大家应该听了无数遍了。 我自己是那种做什么事不会先想太多的人。虽然有些事可能会有所顾虑，但这种明显有顾虑的，我要么就选择不做。可是认定的项目，或者我认定的产品，我说做，就一定会去开始。 瞻前顾后、唯唯诺诺，就非常不适合创业。 四、学习能力 学习能力是贯穿每个人职业生涯以及人生的主旋律。我觉得，人无论任何时候都不能忘了学习。 当 AI 时代来临的时候，你要学会接受 AI，学会使用 AI，而不是怨天尤人。当然，下一个新的机会来临的时候，我相信大家也一定要躬身入局，去接受、去学习、去成长，让自己能够跟上这个时代的发展节奏。 如果跟不上，那就注定会被淘汰。
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karminski-牙医 @karminski3
A coder, road bike rider, server fortune teller, electronic waste collector, co-founder of KCORES, ex-director at IllaSoft, KingsoftOffice, Juejin. | 影响力: 36.92k万粉丝
💡 核心观点: 高思考强度提升模型性能，作者驳斥错误观点并引用论文佐证。
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: DeepSeek-v4.1-flash 在 max 模式下性能优于 high 模式 (需实测对比不同模式下的输出质量或基准测试分数，但用户未提供具体数据，仅基于个人测试体验。)
- ✓ 可验证: DeepSeek-R1-Zero 论文证明思考强度（思考长度）与模型能力正相关 (可通过论文链接（http://arxiv.org/abs/2501.12948）直接验证，论文中AIME24跑分从15%提升至71%的数据可查。)
- ◦ 观点: “雷霆大思考”因论文结论在业界普及 (“震撼业界”“雨后春笋般普及”为主观描述，无具体数据或广泛报道佐证其影响力。)
原文内容:
DS民科怎么这么多, 我测完了 deepseek-v4.1-flash, 开 max, 然后评论跟我说应该开high, 不应该开max. 〇的我买法拉利然后你跟我说挂一档比挂二挡快是吧? 然后跟我说这只是思考强度开关, 跟性能没关系. 干你〇怎么就没关系..... 去年 deepseek 自家发的 DeepSeek-R1-Zero 论文怎么都忘了: http://arxiv.org/abs/2501.12948 就这个论文证明了思考强度越强模型能力越强的. 论文里Zero-SFT RL了一波, 没有增加任何新知识, 随着思考长度增加, AIME24 跑分就从 15% 魔法般的飙到了 71%. 然后震撼业界的雷霆大思考就如同雨后春笋般普及了..... 劝D小鬼对线前看看论文, 大水冲了自家龙王庙了.
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karminski-牙医 @karminski3
A coder, road bike rider, server fortune teller, electronic waste collector, co-founder of KCORES, ex-director at IllaSoft, KingsoftOffice, Juejin. | 影响力: 36.92k万粉丝
💡 核心观点: SOTA模型应高效压缩信息而非冗长思考。
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: “max测SWE会倒挂”的结论来自论文https://arxiv.org/html/2604.13602v1 (该声明引用公开的预印本论文链接，可直接查看原文验证结论是否匹配。但需注意arxiv论文未经同行评审。)
- ◦ 观点: “SOTA的模型永远是完美的信息压缩器” (这是对模型能力的抽象比喻（”完美压缩器”），属于主观价值判断，无客观标准验证其”完美性”。)
- ◐ 部分可验证: “用最少的token解决最难的问题”是SOTA模型的特性 (可通过论文基准测试验证token效率，但”最难的问题”定义模糊，需依赖具体任务评估。)
原文内容:
来, 走出民科, 咱们阅读论文. 为什么max测SWE会倒挂：https://arxiv.org/html/2604.13602v1… 设置为max真的就对吗：http://arxiv.org/html/2506.04210v1… 到底怎样才能让模型思考的时候正确的停下来: https://arxiv.org/abs/2310.01798 我重申我的观点, SOTA的模型永远是完美的信息压缩器. 用最少的token解决最难的问题. 思考一大堆得出宇宙的最终解是42不是SOTA. E = mc² 才是.
⏰ 16:52 | ❤️ 52点赞 | 📝 96字 | 查看原文 →
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: 与AI合作需彻底理解其方案再执行，避免盲目推进导致问题。
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: “砂锅大法”（打破砂锅问到底）能提高与agent讨论方案时的理解深度 (该方法的有效性可通过实际测试与agent的交互过程来部分验证，但具体效果可能因用户理解能力、agent性能差异而不同，缺乏普适性量化数据。)
- ◐ 部分可验证: 无脑让agent“继续继续”会导致次优或错误方案积累，最终难以为继 (可通过实验对比“持续执行”与“分步确认”的结果差异来部分验证，但“难以为继”的结论依赖长期观察，且具体问题场景可能影响结果。)
- ✓ 可验证: 采用“打破砂锅”大法后，开发效率显著提升（“如有神助”） (效率提升的描述为主观感受，未提供具体指标或对比数据，且“如有神助”为夸张表述，无法客观验证。)
原文内容:
agent 原生开发（翻译：一行代码不会写）的最佳实践： > “砂锅大法”（打破砂锅问到底） 也就说，和 agent 讨论方案，有任何自己不理解的地方一直问，不断提供更多 context，直到自己确认理解了 agent 在做什么，如何解决你的 issue，然后才放手让 agent 执行。 对立面：自己不理解，无脑让 agent“继续继续”……即使是 fable 模型，在开发的时候也不避免会引入次优、甚至错误的方案。长期“继续”下去，就会出现拆东墙补西墙、按下葫芦起了瓢的问题，最后难以为继，大幅度偏离。 自从用了“打破砂锅”大法，感觉开发效率如有神助
⏰ 16:52 | ❤️ 22点赞 | 📝 183字 | 查看原文 →
小互 @xiaohu
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💡 核心观点: AI助手Claude自动诊断并修复故障，需人工批准后执行。
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:
- ◐ 部分可验证: Claude Tag能在报警触发后自动调查问题（拉监控数据、对比上线记录、翻改动记录） (需实测或查看官方演示视频/文档确认自动化流程细节，目前仅凭推文描述无法完全验证其技术实现。)
- ✓ 可验证: Claude Tag在15分钟内定位到并发数未限制导致队列冲爆的问题 (涉及具体案例的响应时间和根因分析，无公开日志或第三方报告佐证，依赖内部数据。)
- ✓ 可验证: Claude Tag需工程师批准（如“加上限”指令）才能修改代码并上线 (符合主流AI协作工具设计逻辑，可通过官方文档或产品演示验证权限边界（如Slack集成审批流程）。)
原文内容:
Anthropic 放了个视频 演示 CLaude Tag 怎么帮工程师值夜班….. 晚上 11点，支付接口的出错率冲破 2%，值班工程师被报警叫醒 结果她还没打开电脑，CLaude 已经在查了 CLaude Tag就在工作群里（ SLack 里），全程是这样： • 报警一响直接开查：拉监控数据、对比最近几次上线、翻功能开关的改动记录 • 15 分钟找到原因：新功能里负责重发的程序没限制并发数，把队列冲爆了 • 列出两个修复方案，推荐一个，然后 ＠ 工程师拍板 • 工程师只回了一句“加上限，功能保持开着"，它才去改代码，一共4行 • 上线后自己盯 10分钟出错率，稳住了才宣布修好，还给下次留了条备注：“先查功能开关" 不只是自动瞎搞，权限有边界，能查问题、能提改代码的申请，但合并和上线必须有人批准 一种自动化值班方案...
⏰ 16:26 | ❤️ 265点赞 | 📝 249字 | 查看原文 →
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: 0万粉丝
💡 核心观点: 房贷利息过高，买房不如租房划算。
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: 小夫妻买了一套不到60平的“老破小”，还贷3年10个月后贷款总本金322万元，已还本金24.54万元，还贷进度仅7.6%。 (需查看具体贷款合同或银行还款明细才能确认贷款金额和还款进度，但若公开贷款截图或银行对账单可部分验证。)
- ✓ 可验证: 30年本息总额637万元。 (根据贷款本金、利率和期限，可通过房贷计算器验证本息总额是否合理（需假设利率和还款方式）。)
- ◐ 部分可验证: 每月利息9370元，足够在豪宅小区租大三房。 (利息金额需结合贷款合同验证，但租金对比需参考当地豪宅租赁市场数据（如链家等平台），存在区域和房源差异。)
原文内容:
好的，知道了，震耳欲聋。 小夫妻买了一套不到 60 平的“老破小”，还贷 3 年 10 个月后发现： - 贷款总本金： 322 万元 - 已还本金： 24.54 万元，还贷进度仅 7.6% - 剩余本金： 297.46 万元 - 已付利息： 高达 43.10 万元 掏出计算器一算：光每月的利息 9370 元就够在豪宅小区租个大三房爽住 再一算：30 年本息 637 万，够在好小区舒舒服服租整整 70 年 每月给银行行长的小三赞助一辆保时捷的月供，自己挤在鸽子笼里吃泡面，最后还要对着镜头说“好纠结到底是租房还是买房”
⏰ 16:17 | ❤️ 104点赞 | 📝 163字 | 查看原文 →
小互 @xiaohu
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💡 核心观点: Grok Bot新增本地出口路由功能，使访问IP显示为用户本机地址。
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: Grok Bot新增了”本地出口路由”功能，允许流量从用户本机转出 (需检查Grok Bot官方文档或更新日志确认功能是否存在，但需实测验证实际效果（如IP地址是否确实变为用户本地IP）。)
- ◐ 部分可验证: 该功能可绕过对数据中心IP的屏蔽，使访问来源显示为用户本地IP (技术原理合理（如代理/VPN类似机制），但具体能否绕过屏蔽需实测目标网站（如云服务商）的响应。)
- ✓ 可验证: 开启路径为：Settings > Computer > Route egress，且需更新”computer”组件至最新版本 (可通过Grok Bot客户端或官网设置界面直接验证选项是否存在及版本要求。)
原文内容:
Grok Bot新增了一个"本地出口路由"（local egress routing）功能 可以让流量从你本机转一圈再出去 Grok Bot 平时执行任务云端虚拟机里跑的，所以对外请求的 IP 地址是数据中心的 IP，不是你自己的 IP。 现在可以把 Grok Bot 虚拟机的网络流量绕一圈，从你自己的电脑（本地机器）出去 这样对方网站看到的访问来源就是你自己的 IP，而不是数据中心的 IP... 有什么用： 有些网站/服务会屏蔽数据中心IP（比如很多云服务商、VPS的IP段），只允许"看起来像真人"的家庭/办公网络IP访问，这种"挑剔"的网站以前 Grok Bot 直连会被拦 还有些服务本来就要求必须从你本人的IP发起请求（比如一些有IP白名单限制的内部系统、银行、区域限制服务等），只有走本地IP才能用 怎么开启：去 Settings（设置）> Computer（电脑）> Route egress（路由出口） 打开这个开关 注意：需要先把 Grok Bot 的"computer"组件更新到最新版本，这个功能才能用。
⏰ 16:07 | ❤️ 110点赞 | 📝 273字 | 查看原文 →
李岳 @liyue_ai
提示词工程师 | AI实战派
分享AI资讯 | 评测AI工具
发布AI教程 |拆解AI变现案例
公众号：李岳AI
合作+V：liyue071714118 | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: GPT Image 2.5可生成写实生活照，展现慵懒亲密的居家互动场景。
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:
- ✓ 可验证: GPT Image 2.5能够生成写实生活照
- ◐ 部分可验证: 提示词中描述的姿势、服装、场景等细节可生成符合要求的图像 (需实测验证生成效果是否匹配描述，但依赖具体AI工具的版本和能力，结果可能不一致。)
- ◦ 观点: “手伸向镜头会形成很强的‘你就在她面前’的感觉” (此为主观视觉效果描述，无客观标准验证。)
原文内容:
GPT Image 2.5生成写实生活照。 提示词（欢迎返图）： 风格方向： 周末赖床后的亲密互动 场景方向： 卧室床边 / 地毯旁 服装方向： 奶油白修身短袖家居裙 气质标签： 亲近、慵懒、温柔、轻甜、自然 身形方向： 丰腴自然曲线 线条强调： 中偏强 镜头方向： 女生坐在床边或地毯上，身体略微前倾并偏向镜头，一只手向镜头伸过来，像要拉男友起身，另一只手轻撑床沿，抬眼看向镜头轻笑 画幅比例： 9:16 互动重点： 手伸向镜头会形成很强的“你就在她面前”的感觉，前倾动作还能自然表现胸腰关系。
⏰ 16:04 | ❤️ 44点赞 | 📝 183字 | 查看原文 →
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