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论文下载了一堆躺在文件夹里，找的时候全靠回忆文件名。这 6 个把找、读、管三件事分别解决： 1、【Zotero】 文献管理的标准答案。浏览器上看到论文点一下插件，PDF、标题、作者、期刊信息全部自动存进库，写文章时在 Word 里一键插入引用并生成参考文献列表，换个格式要求也是点一下的事。完全免费开源。 2、【Connected Papers】 输入一篇论文，它画出一张关系图，把和它高度相关的几十篇按相似度和时间摆开。进入一个陌生领域时，用这个比顺着参考文献一篇篇翻快得多。 3、【Semantic Scholar】 免费的学术搜索引擎，收录两亿多篇文献，会自动生成摘要要点，还能看到某篇论文被引用时别人具体说了什么。 4、【Elicit】 用来做文献综述。提一个研究问题，它去论文库里找相关研究，并把每篇的样本量、方法、结论抽成表格排好，一眼能看出哪几篇结论互相矛盾。 5、【SciSpace】 读论文时的解释器。选中看不懂的公式或段落，它用大白话讲一遍，还能追问。跨领域读文献时省很多力气。 6、【ResearchRabbit】 定位是文献推荐。把已经读过的几篇放进去，它持续推送相关新论文，还能顺着作者和引用网络往外扩。免费。 先用 Zotero 把库建起来，其他工具都是围着这个库转的。

普通人到底怎么变有钱？ 哈佛、斯坦福和 Meta 联手，直接调取了 Facebook上 7220 万人、210 亿条真实的好友关系链。我个人感觉，这数据量，基本把大半个美国翻了个底朝天。 他们想研究一个终极问题：到底是什么决定了一个人能不能打破阶层固化、逆袭变有钱？ 结果发现，那些天花乱坠的因素，什么学校好坏、社区凝聚力、宗教信仰啊，诸如此类的。都不是决定性的。最硬核的指标只有一个，叫经济连接度，即Economic Connectedness, 简称 EC。 说白了，就是你的跨阶层朋友圈有多大。 更落地一点翻译，就是在低收入人群里，到底有多少比例的朋友是富人。 研究发现，这个指标和跨代收入向上流动的相关系数高达 0.65，在社科界，这几乎是统治级的超高相关性了。 我们可以得到一个黄金定律，即一个出身普通的普通孩子，如果在一个富人比例高、且大家玩得来的社区长大，他长大后的平均收入能直接暴涨 20%。 既然搞钱的密码是 EC，那普通人想逆袭，最该做的就是打破自己的社交舒适圈，换个环境蹭圈子，去富人或精英高频出现的社区、学校、甚至健身房，比如高强度的专业训练场、高质量的学术沙龙。 更重要的是，提升自己的被链接价值。毕竟富人也不傻，单纯的巴结没用。用你的专业能力、独特见解，哪怕是懂 AI懂技术、或者在某个小领域做到了极致去作为入场券，给高净值人群提供情绪价值工具价值。 想变有钱，先去看看你朋友圈里最厉害的 5 个人是谁。去主动连接那些比你富有、比你认知高的人，现在就行动起来。 这是一篇五年前的论文，但我记忆犹新。

谷歌不想让你知道的50个网站 建议你立刻收藏每一个 1、12ft. io —— 绕过任何付费墙 2、libgen. is —— 海量免费电子书教材 3、sci-hub. se —— 免费下载科研论文 4、alternativeto. net —— 找免费替代软件 5、justwatch. com —— 查哪家平台能看某部剧 6、archive. org —— 查看任何网页的历史存档 7、gutenberg. org —— 7万本经典公版书免费读 8、pdfdrive. com —— 免费下载PDF电子书 9、openculture. com —— 顶尖大学的免费公开课 10、wolframalpha. com —— 数学题一秒出答案 11、photopea. com —— 浏览器里免费PS 12、squoosh. app —— 免费压缩图片 13、remove. bg —— 一键去除图片背景 14、cleanup. pictures —— 照片里随意擦除物体 15、unscreen. com —— 去除视频背景 16、carbon. now. sh —— 代码截图做成艺术海报 17、ray. so —— 高颜值代码截图 18、shots. so —— 免费产品样机素材 19、smartmockups. com —— 不用PS也能做样机 20、haveibeenpwned. com —— 查你的账号有没有被泄露 21、virustotal. com —— 扫描文件有没有病毒 22、privnote. com —— 发送阅后即焚消息 23、temp-mail. org —— 秒开临时邮箱 24、file. io —— 分享自动销毁的文件 25、archive. ph —— 永久保存任意网页 26、similarsites. com —— 找同类网站 27、radio. garden —— 听全世界任何电台 28、everynoise. com —— 探索所有音乐风格 29、tunefind. com —— 找影视剧里的配乐 30、musicforprogramming. net —— 写代码专用的背景音乐 31、mynoise. net —— 自定义专注声音景观 32、coffitivity. com —— 咖啡馆白噪音提升效率 33、elicit. org —— AI帮你读论文 34、consensus. app —— 查科学界的主流共识 35、connectedpapers. com —— 可视化论文引用关系 36、semanticscholar. org —— 免费学术搜索引擎 37、scispace. com —— 帮你读懂难懂的论文 38、summarize. tech —— AI总结YouTube视频 39、phind. com —— 开发者专用的AI搜索 40、regex101. com —— 在线测试正则表达式 41、codebeautify. org —— 一键格式化代码 42、jsonformatter. org —— JSON格式化，一目了然 43、explainshell. com —— 解释终端命令是什么意思 44、raindrop. io —— 好用的书签管理工具 45、downdetector. com —— 查某个网站是不是挂了 46、tineye. com —— 以图搜图 47、fast. com —— 测网速 48、smallpdf. com —— 免费编辑PDF 49、ilovepdf. com —— 合并、拆分PDF 50、10minutemail. com —— 10分钟临时邮箱，秒开

怎么低成本搭建自己的AI助手？ deepseek R1模型发布以来，各种AI应有又有了一波大的爆发，但是数据保密成了一个不容忽视的问题。如果想较低成本地搭建一个私人应用的AI助手，可以自己调试生成限制，调试输出文本内容，数据不外传，成本尽可能低，不知道是不是可行。 本文详细介绍如何通过Dify和Chrome MCP的结合，在3分钟内搭建一个能操作网页的AI助手。文章提供了从环境准备、Dify部署、Chrome MCP安装到配置的完整步骤，展示了AI助手在自动网页搜索、表单填写、数据抓取等场景的应用，并解释了工作原理、问题排查及进阶技巧，让读者能够零代码实现网页自动化任务。 你是否想过让AI不仅能回答问题，还能直接操作浏览器帮你做事？比如自动填写网页表单、抓取特定数据、或者点击按钮？现在，通过Dify和Chrome MCP的结合，你可以在3分钟内搭建一个能真正"动手"操作网页的AI助手。 本文将手把手教你如何在本地部署Dify并配置Chrome MCP服务器，打造你的私人网页自动化助手。 准备工作：确保你的环境就绪 在开始前，请确保你的系统已安装： •Docker 和 Docker Compose（用于快速部署Dify） •**Node.js 18+**（用于运行Chrome MCP服务器） •Git（用于克隆项目仓库） 第一步：快速部署Dify（仅需1分钟） Dify是一个强大的LLM应用开发平台，我们通过Docker快速部署： # 创建项目目录 mkdir dify-chrome-mcp && cd dify-chrome-mcp # 下载Docker部署配置 curl -o docker-compose.yml # 启动Dify服务 docker-compose up -d 等待1分钟左右，访问 http://localhost:80 就能看到Dify管理界面。首次使用需要创建账号并完成初始化设置。 第二步：安装Chrome MCP服务器（1分钟） 打开新的终端窗口，安装并启动Chrome MCP服务器： # 安装Chrome MCP服务器 npm install -g @modelcontextprotocol/server-chrome # 启动Chrome MCP服务（会自动打开Chrome浏览器） server-chrome 服务启动后，你会看到类似下面的输出，表示MCP服务器正在9999端口监听： Server running on http://localhost:9999 Chrome browser launched and connected successfully 第三步：在Dify中配置Chrome MCP（1分钟） 现在回到Dify管理界面，进行关键配置： 1.进入设置 > 模型供应商 > MCP服务器 2. 点击添加MCP服务器 3. 填写配置信息： •服务器名称: Chrome-Automation •服务器URL: http://localhost:9999 4. 点击验证并保存，看到绿色成功提示 效果验证：让AI帮你操作网页 配置完成后，你就可以在Dify的Playground中测试你的网页自动化AI助手了。 试试这些实用场景： 场景1：自动网页搜索 请打开百度首页，在搜索框中输入"最新AI技术发展"，点击搜索按钮，然后告诉我第一页的搜索结果标题。 场景2：自动填写表单 请打开"张三"，邮箱栏填写"zhangsan@email.com"，在留言区填写"咨询产品信息"，然后点击提交按钮。 场景3：数据抓取与分析 请打开 工作原理：为什么这很厉害？ 这个组合的厉害之处在于分工明确： •Dify：负责与LLM对话，理解你的自然语言指令，并将其分解成具体的浏览器操作步骤 •Chrome MCP服务器：负责实际控制Chrome浏览器，执行具体的网页操作命令 •LLM（大语言模型）：作为大脑，理解你的意图并规划操作流程 常见问题排查 server-chrome 2.连接失败：检查Dify和Chrome MCP服务器是否在同一个网络环境下，防火墙是否允许9999端口通信 3.操作超时：复杂网页加载需要时间，可以增加超时设置：server-chrome --timeout=60000 4.权限问题：在MacOS/Linux上可能需要权限：sudo npm install -g @modelcontextprotocol/server-chrome 进阶使用技巧 掌握了基础用法后，你还可以尝试这些高级功能： •多页面管理：同时控制多个浏览器标签页，完成更复杂的任务 •用户身份保存：让AI记住登录状态，下次直接操作无需重新登录 •定时任务：结合Dify的工作流功能，设置定时自动化任务 •异常处理：教会AI识别操作失败的情况并自动尝试替代方案 如何学习大模型 AI ？ 由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。 但是具体到个人，只能说是： 最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。 这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。 #AI# #AIAgent# @grok @xai

最近我们一直在想，怎么能让 和社区靠得更近一点。 所以，我们决定正式启动 品牌大使计划。 希望找到真正懂社区、懂情绪、也懂 Meme 的人，一起把 的文化和声音传递出去。 而小鱼，就是那个我们觉得“很 如果说 Meme 是一片海，那我们需要顶级的“冲浪者”。 很高兴邀请 @vvxiaoyu8888 正式出任 首位品牌大使。 长期潜伏于链上最前线、在 X 上自带“信号塔”属性的小鱼，对市场风向有着天生的嗅觉。 从捕捉热点节奏，到解码社区情绪，她始终保持着非常敏锐的感知。 今天起，她也来自 接下来，小鱼将作为我们的“生态翻译官”和“灵感捕手”，深度参与品牌内容与市场协作。 懂社区者得天下。 她会把 的声音带给社区，也会把你们最真实的反馈带回团队。 欢迎小鱼加入 一起搅动这片 Meme 蓝海，一起把 BSC 的生态带向新的高度。 The Brand Ambassador Program officially starts today. We want to work more closely with the community, stay connected to real onchain culture, and build alongside the users who shape this space every day. More conversations. More feedback. More building together.

SLAS（Society for Laboratory Automation and Screening，国际实验室自动化与筛选学会）是全球实验室自动化、高通量筛选（HTS）、药物发现和 AI + Wet Lab 最重要的行业组织之一。 如果说 NeurIPS、ICML 代表 AI 算法的发展方向，NVIDIA GTC 代表 AI 算力的发展方向，那么 SLAS 正逐渐成为 AI for Science 和 AI 驱动 Wet Lab 的产业风向标。 今年的 SLAS Europe 2026，行业关注点发生了明显变化。从模型性能转向实验室现实。 数据质量（Data Quality）、系统互联（Interoperability）、实验执行（Lab Execution）、自动化基础设施（Automation Infrastructure）成为会议最频繁出现的关键词。 行业开始意识到，AI 已经不是最大的瓶颈。真正的瓶颈是实验室。 过去几年，AI 可以轻松设计数百万个候选分子，但这些候选分子最终仍然需要实验验证。真正限制研发效率的，不是模型还能提升多少，而是实验能否更快完成、数据能否高质量产生、结果能否快速反馈。 AI 本身已经开始走出 super Cycle，但对ai驱动的生命科学来说，模型越来越成熟，实验能力开始成为新的稀缺资源。 新的关键词是Orchestration。（是不是有点耳熟？） 过去谈实验室自动化，更多指的是 Automation。 自动移液机器人，自动培养，自动筛选。。。 今天讨论是整个实验室如何作为一个整体协同运行。 Automation 关注单个设备，Orchestration 管理整个实验室。 未来实验室越来越像数据中心。AI、机器人、仪器、数据库、分析平台需要组成一个连续运行的系统，而不是一堆独立设备。 整个流程开始变成：AI 提出假设、自动设计实验、机器人执行实验、仪器产生数据、AI 分析结果、重新设计下一轮实验、不断循环。 这就是 Closed-loop Lab。真正重要的不是机器人，而是整个实验流程能够形成闭环。 因此，API 开始成为新的基础设施。未来 Agent 不仅需要调用大模型，还需要调用实验室、调用仪器、调用机器人、调用分析平台。 没有统一 API，Agent 无法真正操作实验室。没有数据接口，AI 无法形成反馈。 未来实验室的核心竞争力，是谁拥有最好的 Instrument API、Workflow API 和 Data API。 AI 与 Wet Lab 的融合，本质上就是数字世界和物理世界之间建立统一接口。 这也是为什么 LIMS、ELN、SDMS 这些实验室的信息化软件，未来，它们更像 AI 的长期记忆。 LIMS（Laboratory Information Management System）负责管理样品、实验流程和实验结果。 ELN（Electronic Laboratory Notebook）负责保存实验设计和研究记录。 SDMS（Scientific Data Management System）负责管理科学仪器产生的大规模原始数据。 未来 AI 并不是直接读取 PDF 或 Excel，而是直接调用这些系统，理解过去所有实验历史，设计下一轮实验。 实验室开始从事后分析（Reactive）进入预测干预（Predictive）。Agent 不再只是分析实验，而是开始参与实验。整个行业也越来越认可一个现实，Wet Lab将越来越重要（这点从wet lab大牛最近加入anthropic也可以看出）： 模型必须经过实验验证。 实验不断产生真实数据。 真实数据继续训练模型。 模型再提出新的假设。 Hypothesis → Experiment → Learn → Hypothesis。 这个循环无法被跳过，这就是未来的Closed-loop Lab 对于接下来的ai驱动生物科学的重要节点，最值得关注的可能是实验室基础设施。 高通量实验平台、实验室机器人、液体处理系统、LIMS、ELN、SDMS、Workflow Orchestration、Lab OS、Connected Lab、Closed-loop Lab，这些过去相对边缘的领域，正在成为 AI for Science 最重要的新基础设施。