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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。

《木枷手脚连缚》 /Hand Stocks to Ankles 她赤裸坐在床上，双手被牢牢锁进沉重的木制手枷，木枷通过金属链条与脚踝紧紧相连。脖子上戴着金属项圈和皮革口塞，眼睛也被蒙住，完全陷入黑暗。她尝试移动，双脚用力伸直或弯曲，木枷不断发出碰撞声，链条拉扯着她的手脚，让她无法分开双手和双脚，只能维持这种羞耻的连体姿势，乳房随着挣扎轻轻晃动。Plot: She sits naked on the bed, her hands locked tightly inside heavy wooden hand stocks connected by metal chains to her ankles. A metal collar and leather gag are around her neck, eyes blindfolded, leaving her in complete darkness. She tries to move, stretching or curling her feet, causing the stocks to clank loudly as the chains pull her hands and feet together. She cannot separate her hands from her feet, forced to stay in this humiliating connected position while her breasts jiggle with every struggle #手脚枷# #HandStocks# #木枷束缚# #StocksBondage# #欧美群#

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。

Nebius Q2 财报点评：市场更奖励资本效率 Nebius 这份 Q2 财报整体明显偏强，也进一步验证了一个重要产业趋势：AI 算力需求目前仍然非常旺盛，Neocloud 下一阶段真正的竞争重点，正在从“谁能拿到更多 GPU”逐渐转向“谁能以更低资本成本、更快地把电力和 GPU 变成可以收费的算力”。 Q2 Nebius 收入 5.82 亿美元，同比增长 454%，AI Cloud 收入 5.75 亿美元，同比增长 514%，AI Cloud 调整后 EBITDA Margin 接近 50%。Citi 在财报后的管理层回访中确认，增长来自更高利用率、On-demand 需求、Token Factory、Tavily 和平台能力提升。更重要的是，管理层表示当前“每块 GPU 都有多个买家”，需求暂时没有成为增长瓶颈。 和 CoreWeave 相比，两家公司走出了不同的发展路径。CoreWeave 已经拥有约 1.5GW Active Power，部署规模明显领先，但 Q2 CapEx 接近 94 亿美元，同时净利息费用达到 6.4 亿美元，增长高度依赖债务融资。Nebius 当前规模更小，却正在建立一套资本效率更高的扩张模式。 最值得关注的指标是 Customer Prepayment。管理层确认，目前约 50%至60%的基础设施 CapEx 可以由客户预付款覆盖，从现金口径计算，部分项目的投资回收期已经可以缩短到约 10 个月。 这意味着客户为了提前锁定稀缺 GPU Capacity，开始主动替 Nebius 承担大量建设资金。未来评价 Neocloud，Customer Prepayment / CapEx 很可能会成为与收入增速、Backlog 同等重要的指标。 另一个核心是算力部署。Nebius 预计 2026 年底达到 800MW至1GW Connected Power，5GW 大部分容量预计未来 2至3 年逐步上线，管理层给出的正常部署速度约为每个 Site 每年 200至300MW。 因此未来最大的业绩验证点，是这些已经签下的电力资源能否持续转换成 Active Capacity。 GPU 定价方面也有积极信号。目前高价值订单主要来自 GB300，而非尚未大规模部署的 Rubin。客户愿意支付溢价，主要因为特定 GPU 稀缺、Uptime Guarantee，以及能否赶上关键模型训练窗口。 这说明即使下一代 Rubin 临近，Blackwell 系列仍然保持很强的定价权。 Nebius 另外两个值得关注的长期变量是 Asset-light 和电力。管理层表示 Asset-light 模式目前尚未计入基础预测，潜在贡献可能从 2027 年开始。未来可以由外部资本负责土地、电力和数据中心，Nebius 提供架构、云平台和客户资源，从而进一步降低自有 CapEx。 同时，公司与 Bloom Energy 合作部署 328MW behind-the-meter 燃料电池，本质上是在解决 AI 数据中心最关键的 Time-to-Power 问题，加快 Contracted Power 向 Active Power 转换。 风险仍然存在。Microsoft 和 Meta 合计约占 FY26 ARR 指引的 40%，客户集中度较高；同时多 GW 数据中心建设仍存在施工、电力、GPU 供应以及融资风险。如果客户预付款下降，Nebius仍可能需要更多债务或股权融资。 所以我对 NBIS 的判断是：中期产业逻辑继续强化，但短期股价已经提前反映了不少乐观预期。Citi 在股价 259.2 美元时给出的目标价只有 278 美元，静态上涨空间约 7%。 因此更合理的策略仍然是中期看多、短期不追高，重点等待 Connected Power、Active Power 和 Customer Prepayment 继续兑现。真正决定 Nebius 能否进一步获得估值溢价的关键，是它能否证明自己可以让客户、银行和基础设施资本共同出钱，以明显低于 CoreWeave 的财务压力持续部署 AI 算力。

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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