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阿蔺A-Lin
@alin_zone
🧠 AI 工具实操|Obsidian / Grok Bot / Codex / 开源 Agent 📚 Obsidian 知识管理 + AI 工作流教程 🔍 分享值得一用的开源项目和新工具 🚀 AI Spark 联创|合作 vx:a-lin-zone · 公众号:阿蔺 A-Lin
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🔥 腾讯 AI 大一统的核心来了! 腾讯网盘已经开放内测申请了,建议大家速度去申请,申请越早越先用上。 腾讯对它的定义不是传统网盘,而是多Agent的统一记忆底座。 官方原话是:“你的AI网盘 不止于存” “连接多个AI应用,共享存储,聚合上下文。生态内所有AI应用的数据产物聚合沉淀,持续形成长期记忆资产。” 简单说,就是以后腾讯文档、WorkBuddy、ima以及其他Agent产生的内容,都能统一落到这个网盘里,变成可以跨应用、跨设备、跨Agent接着用的长期资料和上下文。不同AI可以读取同一批文件,接着之前的工作继续干,而不是每次重新交代背景。 它已经支持连接腾讯文档、WorkBuddy,也开放了OpenClaw、DeepSeek Harness等第三方Agent接入,并支持通过CLI/MCP让Agent直接读写文件。 目前还在内测阶段,免费空间不大,但方向很明确——抢的是AI时代的记忆层和数据入口。感兴趣的可以先占个坑。 开通地址👇
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不查不知道:同等级的 Claude 订阅,实际用量已经是 OpenAI 的 5 倍了。 省流:普通人直接买 $20 的 Claude Pro 最划算 SemiAnalysis 做了个实测,把各家订阅换算成"等值 API 金额"对比,结果 Claude 全线碾压 ChatGPT。具体数据: $20 档 - 中档(Opus 5.5 / GPT 6.1 Sol):Claude 约 5 倍 - 顶档(Fable 5.1 / GPT-6 Astra):Fable 在 Claude 只算 50% 额度,等于额度翻倍 $100 档 - 中档:约 5 倍 - 顶档:同上 $200 档(ChatGPT 上周砍半) - 中档:约 5 倍;ChatGPT 的 Sol 等值价值跌约 30% - 顶档:Claude 跑 $2,485 等值 Fable 只用一半额度;ChatGPT 跑 $2,897 等值 Astra 直接耗尽(老用户高额度到 10/29) $500 档(仅 ChatGPT) - 中档不如旧 $200 档;顶档只多 21% Astra,主卖点是 300 TPS 极速档
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Anthropic Subscriptions Offer 5x+ More Value Than OpenAI Limit testing every AI subscription plan from Anthropic, OpenAI, Meta, SpaceXAI, MiniMax, Moonshot, Zdotai, Cursor, and Cognition
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上周 Meta 的 Muse 火爆全网,如果你入局晚了,那 Figure 创始人刚出的 Hark 千万别错过了 简单来说,Hark 和 Muse 是同一类产品:它们不是只会聊天的对话框,而是真正能帮你跑腿办事(比如订票、网购、填表)的个人 AI 助手。 但两者在核心干活路径上有着本质区别: 
 Muse 偏向 API 整合:优先走各大应用(Gmail、Spotify、Shopify 等)的标准数据接口,遇到不支持接口的平台,才唤醒云端浏览器兜底。 
 Hark 主打纯 GUI 模拟操作:核心逻辑是 Handoff。它不怎么依赖 API,而是针对每个任务直接在云端开一台独立的微型虚拟机(自带浏览器、文件系统和终端),像真人一样去网页上滑动、点选、打字和下载。
 Hark 刚融了 7 亿美元,底层是自研模型,未来大概率还会和 Figure 的具身智能联动。更重要的是前 10 万名注册直接白嫖付费方案。
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Hark launches this week. The first 100,000 sign-ups get a paid plan for free I don't do anything without Hark anymore. The team has obsessed over every detail, and it shows. Can't wait to see how you all use it Join the waitlist:
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也是吃上好的了,把 P 升级成了 P+了,你好 Grok Bot 🤝 不得不说 Grok 和 x 的联动真的舒服,获取信息很爽 听说老马马上会规范化订阅套餐,希望本次的 P+ 升级能吃上一波
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🔥 Google 开始为最新的 Gemini 4 Argon 模型预热了 下周(10.9)起,Gemini 将迎来核心的权限与计费大调整 核心变化: 1. 基础权限收紧:免费端降级只给 Flash-Lite。想要完整的 Pro 模型和满血的深度思考 (Deep Think),必须要有Gemini Pro/Ultra 订阅。 2. 引入限额机制:限制将基于计算量,每 5 小时刷新一次,直到达到你当周的限制总额度。
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这张海报,连文字和排版都是 AI 一起生成的! Ming-Image-0.1-Design 这次的出图效果挺惊艳,标题、主视觉和配色已经搭成了一张完整海报,拿来做设计初稿很合适。 它是 inclusionAI 的 6B 文生图模型,官方重点面向 UI、信息图、海报这类带文字和版式的设计。我这次选了一张科技风海报来试,正好能一起看文字、构图和材质。 我通过 OpenRouter API 生成了下面这张 2048×2048 的图,几个地方可以直接看。 1、标题有主次。指定的 AI DESIGN FLOW 放在上方,字号够大,下面接一行小字,第一眼就知道该看哪里。 2、三张卡片有关系。输入、界面、图层用箭头串在一起,能顺着画面看懂这个流程。 3、整体风格比较统一。深色背景配蓝紫色发光边框,卡片的玻璃质感也做出来了,做科技类内容的封面很合适。 这次提示词里,我提前写了三张卡片分别放什么、标题用哪些字,也交代了配色和留白。想让它出一张能用的设计稿,这些具体要求很值得写进去。 不过它也多加了没要求的底部英文,正式用之前还得检查文字。这次只试了英文标题,中文长段落的效果还没测。视频里的动效是后期做的。 我的建议是,拿一张你正好要做的封面来试,把用途、标题和主体位置写清楚,让它先出初稿,再改具体细节,别只给一句“做得高级一点”。
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⚠️ 卧槽,ChatGPT 新出的 Dot 竟然会造成封号? 这是个什么封号理由?“累犯” 在封号前创建了 dot 时,提示连接 Google ,连接后还没有对话,没多久就封了。 搞不懂,难道 ChatGPT 也开始搞 Claude 那一套了
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Opus 5.5 是真香,Claude 号是真难养啊!兄弟们!!! 国庆第一天,我时间线上刷到的全是 Claude 封号:用了两年的老号说没就没,最高档订阅说封就封,连写防封教程的博主自己都中招了😂 偏偏这周 Codex 200 刀套餐同价降配,一堆人正准备转 Claude。 我前几天用云电脑注册的一个号,22 分钟就没了。 折腾了这么久,网上那些防封玄学我全扔了,只留真管用的 4 条claude防封指南: 一、真正管用的 4 条 1、固定,比"纯净"重要 设备和出口 IP 固定,比花钱买家宽有用。一个 VPN 里天天切节点,IP 照样在变。 2、一个号一个环境 被封过的浏览器别再登新号。顺手去 Settings → Account 看一眼 Active sessions,陌生登录先踢掉。 3、别上来就开 Max 新号 + 新卡 + 直接 20x,是风控眼里最显眼的样本。Free 用一阵,再 Pro,不够了再升 Max。 4、用量别天天顶格 新号开了 200 刀当天就用满,最容易出事。每周留点余量。 彩蛋:一个最玄的说法,信不信由你 Claude 会给账号算"价值":天天写代码、写文案的号最容易被封,常问前沿研究、数学、论文的号很少出事。 照这个说法,新号第一件事该是拿公开行业报告去问它,把自己养成"研究员号"。没法验证,但你的对话越有训练价值,它越舍不得封你,好像也说得通。 二、这 3 笔钱可以省 · 家宽 IP:大厂程序员走公司机房 IP 照样天天用。关键是稳定,不是标签。 · 时区、中文输入法:别折腾,影响没传得那么大。 · 老谷歌号:没依据,谷歌不会把账号年龄告诉 Anthropic。 付款也别乱选:官网刷卡被封不退款,App Store 至少能找苹果兜底。细节在付款篇。 三、你是不是非得自己养号? · 每天重度写代码、能把 Max 用满的:老老实实养官方号,订阅给的额度按量买不到。 · 偶尔用 Opus 5.5 干难活、怕封、团队要一起用的:走按量就行。 按量这块,我现在放在 Agent Space: Opus 5.5 是官方 API 价的一半(每百万 token $2/$10,官方 $4/$20),云端选 Claude Code 就能跑,不用注册 Claude 号。 注册就送 $1 体验额度,不用先充钱,拿 Opus 5.5 跑个小任务试试手感再说。 Codex 也在这,独立账号月付是官网的 5 折,年付 4.5 折。今天丢了一句话给它,几分钟做出配图里这个账单计算器。 最让我惦记的是:官网 Claude Code 订阅拼团那栏,已经挂上"即将上线"。 Codex 能打到 4.5 折,Claude 要是也照这个路子来…… Max 不用养号、不怕封、价格还砍一半多,那上面的防封攻略我可能白写了😂 上线那天我第一时间去测,想蹲的先关注。 Claude 系列前两篇: 网络篇: 付款篇: Agent Space 首购链接(多送 10% 额度):
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🔥 5 块钱 18 个月的 Gemini Pro 会员到手了,坐等支持 Gemini 4 Argon 模型! 刚刚在闲鱼花了 4.99 购买了 18 个月的 Gemini 会员,从购买到充值完毕只用了不到两分钟! 预感这一波 Gemini 会员的价格可能会被打上去,有需要的还是速度冲!
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为啥这么多人都要去买谷歌邮箱📮?注册 Gmail 邮箱挺简单的啊 为了迎接 Gemini 4 Argon 新模型,我刚刚去注册了一个,手机号验证直接选择国内手机号就行了 收个验证码就注册完事了,非常丝滑
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🔥 事实证明,现在注册谷歌邮箱已经非常简单了 电脑不能注册的朋友可以试试手机的 Gmail 软件去注册 刚刚在电脑注册完毕之后再次注册的时候显示验证二维码了,我就换了手机用 Gmail 软件去注册 然后再次通过我的同一个国内手机号注册完成了!
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为啥这么多人都要去买谷歌邮箱📮?注册 Gmail 邮箱挺简单的啊 为了迎接 Gemini 4 Argon 新模型,我刚刚去注册了一个,手机号验证直接选择国内手机号就行了 收个验证码就注册完事了,非常丝滑
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🚨 Manus & Cue 专属电话号码 $0.99 捡漏教程!手慢无 🔥 官方网页和桌面端买号码已经悄悄涨到了 $9.99,但我发现了一个信息差:iOS 端的 Manus 目前还没改价,开通专属电话号码依然是 $0.99! 只需一分钟,用一折的价格拿下这个号码: 1️⃣ 切换到美区 App Store,下载 Manus App 2️⃣ 登录你的 Manus / Cue 账号 3️⃣ 在 Manus 内购买开通电话号码(注意看结账页,确认显示 $0.99) 4️⃣ 打开 Cue 并用同账号登录,刚买的号码会自动无缝同步! 💡 隐藏技巧: 如果你买号码主要是为了接收各种验证码或者拨打电话,选号时建议切换选择英国。 等于原本 $9.99 的号码,现在 iOS 端 1 折就能拿下。这个漏洞随时可能被堵上,需要接码或海外号码的抓紧上车!👇
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实测了一把Manus Cue,确实好玩~ 接入OKX 钱包后,直接自动帮我买大饼~ 更有意思的事是,知道我余额不足了,还知道自动帮我划转U去买~
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为啥这么多人都要去买谷歌邮箱📮?注册 Gmail 邮箱挺简单的啊 为了迎接 Gemini 4 Argon 新模型,我刚刚去注册了一个,手机号验证直接选择国内手机号就行了 收个验证码就注册完事了,非常丝滑
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🔥 牙膏挤爆了啊,Gemini 4 Argon 来了,直接给 Claude 和 ChatGPT 吊起来打 还是奉劝大家,AI 要月付!月付!月付! 因为你根本不知道你现在嘴里的小甜甜会在什么时刻变成牛夫人
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Codex + ego-browser + Three.js + Nex-N2.5-Pro 搭建自闭环 3D 网页工作流引擎 1、Codex 用来写代码/改代码。 2、ego-browser 自动化打开网页、操作、截图、验证。 3、Three.js 被迭代目标的3D环境页面。 4、Nex-N2.5-Pro 看页面效果、判断问题、给修改意见。 5、再交回Codex 修改。 6、循环迭代,达到触发条件停止运行。 这一套组合,你可以轻松创建一个skill,来为这个工作流提供自动触发或者手动触发的条件 比如需求完整度、视觉质量、空间布局、光照交互错误等等条件 如果总分>=90,没有 JS error,而且核心交互正常,则停止迭代。 另外不要怕它持续迭代,你可以给它明确的迭代次数,而且这个 Nex-N2.5-Pro 模型相当便宜好用。 环境搭建好之后,我提了一个简单的需求: 帮我制作一个小型3D太空舱内部网页可进行拖拽,详细提示词可见评论区 可直接查看视频就是我得到的结果
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🤯 没想到,OpenAI 刚发布的 Dots,上线第一天就被发掘出了全网最牛逼的隐藏红利! 搞到 Dots 账号后啥也别干,第一件正事:马上拿去注册开通 Muse。 之前卡在 Muse 注册环境上的兄弟们有福了,现在用 Dots 去注册 Muse,丝滑得让人不敢相信。 一般来讲这种纯净期不会维持太久,很快就会被污染 别等被污染了才拍大腿,先冲再说,爽到起飞 😁!
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🥶 冷知识:如果你无法在你的 ChatGPT 中看到最新的 GPT-6.1 Sol 模型的话 那你应该去手动更新一下版本了,最新版本是 26.928.20755
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🛑 快停下!如果你花 5 块钱买完 Gemini 会员只是注册了 Muse 就把它扔一边了,那你真的亏麻了 前两天很多朋友为了注册 Muse,去闲鱼花了 5 块钱买下 18 个月的 Gemini 会员,搞完就把它当一次性工具扔在一边,简直暴殄天物 🤦‍♂️ 如果你手里已经有号,或者还没上车(闲鱼直接搜🔍 Gemini 依然 5 块钱拿下),听劝,这 5 块钱其实让你直接买断了 Google 顶配全家桶! 我直接帮你盘点下你手里的 Gemini 的 7 大逆天权益: ☁️ 5TB 超大云盘:Drive/相册/Gmail 空间自由,支持全家共享,大素材随手扔。 🧠 Gemini 3.1 Pro + 100万 Token 上下文:告别切片,几十份研报、整个代码工程直接打包喂给它。 🔍 Deep Research (深度研究):甩个选题,十几分钟自动爬网写出带引用的万字长报告。 🤖 Gemini Spark (云端 Agent):能 24 小时在云端帮你跑定时任务、查资料。 📚 满血版 NotebookLM:私人知识库神器,生啃不动的资料一键转成“双人对谈播客”。 🎬 Google Flow 每月 1000 积分:官方 AI 视频大杀器,影视级分镜、短片直接包圆。 👨‍💻 Jules (代码助理):直接连上 GitHub 帮你自动修 bug、提 PR,你只管审核。 💡 最离谱的是,以上仅仅是冰山一角,Google 全家桶里还有超多隐藏玩法和神级权益等着你去开发! 用一杯蜜雪冰城的钱,撬动全网最强 AI 基础设施,赶紧把它的算力榨干 😁!
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🤡 那个动不动就热心帮人重置额度的 Tibo 已经一去不复返了 现在的 Tibo:明天 200 刀套餐重开,但额度直接砍半! 😄 ➡️ 🤡 简单翻译下: 1️⃣ 套餐用量腰斩(举个栗子:以前交 200 刀,相当于送你等值 $1000 的 API 额度跑;现在同样付 200 刀,只给你 $500) 2️⃣ 取消了 5 小时限制、Sol 和 Luna 模型半价了,so,Astar 呢? 3️⃣ 明天还会上线免额度的新功能,可能是类似于最近爆火的 muse 最近 Opus 5.5 几乎是按着 GPT 在地上摩擦,不想着怎么把模型做好,转头先对重度用户开刀,现在居然还敢玩这一手?
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Hi, Tomorrow we are re-opening the Pro $200 subscriptions to new subscribers, but together with it we are also changing how we calculate the usage for it. In effect, if you do the math, it will net out at half the dollar in API spend compared to the old Pro $200 plan. Now that it's said, let me explain why this is happening and why you will still get more work done than if you were on the Pro $200 subscription one month ago. (a) We didn't want to compromise in other ways and are committing to not reintroducing the 5h limit, so that you can fully use the weekly usage when you want. (b) On the subscription, we guarantee that over time you always get more work done and with an increasing level of quality. This means that you will continue to get more value per dollar spent as a result of models getting more efficient and us passing down the improvements in the form of API price reductions. (c) We don't want to put an incentive on ourselves to artificially inflate the API list prices to make it look like you are getting a lot (and workaround it through discounts, etc). Instead we want to continue to both rapidly reduce prices and increase capabilities of models on the API. This week we introduced GPT-6 Sol and GPT-6 Luna at 50% of their previous price. Over time, we see prices go low enough that it makes sense for most to buy usage as needed without there being a significant gap between what you get in a subscription and what you get in the API for a dollar spent. (d) Tomorrow, we are adding more things to the subscription that won't draw on the usage, I won't reveal what that is yet. I wanted to be transparent before all the big announcements tomorrow. Lots of new exciting things are coming to the subscriptions that will make it super compelling, but I wanted to make sure to share this change ahead of time so you can all understand it before we shower you with good news. Codexingly, Tibo
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Jev 居然输给了一个 1.88B 本地模型?我用俄罗斯方块重新测了一遍 当我看到 this-that-model-1.0 在 68 道决策题上做到 94.1% 准确率,而 Jev 是 76.5% 时,我的第一反应是: 这是真的假的? 一个只有 1.88B 参数、可以在 Mac 本地运行的小模型,真的能在决策任务上超过 Jev 吗? 所以我做了一个俄罗斯方块,让两个模型使用相同的棋盘规则、随机种子和方块顺序。程序负责计算所有合法落点,模型只负责决定方块应该放在哪里。 1️⃣ 一开始,Jev 的表现更好 最初,我先过滤掉明显更差的落点,再把剩下的多个候选位置同时交给模型。 在这一模式下,Jev 的表现更加稳定。 我观察到的一轮里: Jev 消除了 5 行,this-that 消除了 3 行。 如果只看到这里,很容易得出结论:本地小模型还是不如 Jev。 但我后来意识到,这种问题可能并不是 this-that 最擅长的形式。 2️⃣ 换成“二选一”后,结果反了 this-that 本质上是一个 typed decision model,更擅长候选明确、边界清楚的选择题。 所以我把决策方式改成了淘汰赛: A 和 B,哪个落点更好? 胜者进入下一轮,继续和其他候选位置比较,直到选出最终落点。 换成这种模式后,我观察到的一轮结果变成了: this-that 消除了 7 行,Jev 只消除了 1 行。 this-that 的棋盘也更加平整,留下的空洞更少。 模型没有变,游戏没有变。 唯一改变的,是我向模型提问的方式。 3️⃣ 这个模型特别在哪里? this-that-model-1.0 只有约 18.8 亿参数,采用 MIT License,可以下载到本地运行。 它不写小作文,也不慢慢生成 Token。 你给它当前状态、一个问题和几个合法选项,它通过一次前向计算直接返回: 选择哪个 + 每个选项的概率 因此它很适合任务分流、Skill 选择、队列判断、风险分级,以及 Agent 下一步动作这类高频决策。 官方模型卡公布的 68 道决策题中,this-that 答对 64 道,准确率 94.1%;Jev 答对 52 道,准确率 76.5%。 在概率校准指标上,this-that 的 Brier Score 是 0.042,Jev 是 0.133。数值越低,代表模型给出的概率与实际结果越接近。 4️⃣ 但这不代表 Jev 被全面打败了 俄罗斯方块是一条连续决策链,前面一个方块放错位置,后面的棋盘状态就会完全不同。单局结果不能代表模型的完整能力。 而且二选一虽然降低了每次判断的难度,却需要进行更多次模型调用,总延迟不一定更低。 所以更准确的结论不是“this-that 全面强于 Jev”,而是: Jev 更适合某些信息丰富的综合比较;this-that 更适合高频、明确、封闭选项的结构化判断。 这次实验真正让我感兴趣的是: 未来的 Agent 可能不应该所有事情都找最强模型。 高频、重复、答案明确的小判断,可以交给本地小模型;真正复杂的推理与生成任务,再交给 GPT、Claude 等大模型。 有时候,决定结果的不只是模型大小。 还包括:你有没有把问题问成它擅长回答的样子。 因为这个模型够小,其实普通电脑也可以部署,大家有需要的可以看下这个开源模型的介绍,链接我放评论区了👇🏻
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孙割真不愧是新概念作文一等奖进入北京大学中文系的人,这小作文直接拍成小视频也这么带劲。 鱼总这执行能力真强,连夜就做出来了。
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这几天一直在玩文生图,今天突然不太满足于只生成一张图了。 于是换了个玩法:文生游戏。 我在 Gear Zero 里只写了一句话: “做一个清新治愈的浮岛冒险游戏:玩家借助风场滑翔,穿过草地、瀑布与古老遗迹,在风暴到来前收集 3 枚灵感种子并唤醒中央古树。” 然后一个可以玩的网页游戏就这么水灵灵的出来了 我把它叫作《风种群岛》🌿👇
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这几天一直在玩文生图,今天突然不太满足于只生成一张图了。 于是换了个玩法:文生游戏。 我在 Gear Zero 里只写了一句话: “做一个清新治愈的浮岛冒险游戏:玩家借助风场滑翔,穿过草地、瀑布与古老遗迹,在风暴到来前收集 3 枚灵感种子并唤醒中央古树。” 然后一个可以玩的网页游戏就这么水灵灵的出来了 我把它叫作《风种群岛》🌿👇
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如果大家要买这个 Mac 无头骑士的话,一定要切记! 显示器一定要买 4K 的,不要买 2K 的,因为 MacOS 对 2K 的显示效果非常不友好,文字发虚并且不够细腻。 就不友好到什么程度吧,你看着 2K 可能会觉得像 1080p 的。 4K 的清晰度提升会非常明显,所以直接 4K ,差不了多少钱💰
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Qwen3.8-Flash-Next 开源了,Qwen4 的架构预览被扔出来了。 现在很多模型,底座没怎么变,做一层后训练之后,Agent 能力能突然往上窜一大截。 那问题来了: 后训练到底训练进去了什么? 是知识更多了?推理更强了?还是模型“干活的方式”变了? 我正好部署了两个特别适合做 A/B Test 的模型: 🔥Apodex-1.1-mini-GPTQ-Int4 vs 它自己的底座 Qwen3.5-35B-A3B-GPTQ-Int4 但做完后训练以后,Apodex 自己公布的 benchmark 已经吹得挺狠了: 在 FrontierFinance 上,Apodex-1.1-mini + Agent Team 拿到 50.2。 同一个 benchmark 里,Claude Fable 5 的参考成绩是 49.2。 一个 35B 的开源模型,后训练一下,号称专业 Agent 能力已经能摸到甚至超过 Fable。 这个我偏不信。 我正好有机器。我有两张 4090。 一张跑 Apodex,一张跑原版 Qwen。 同架构、同 INT4、同 128K 上下文、同一套 Agent Harness,两边同时接完全一样的任务。 所以这个实验非常干净: 底座基本没变,主要看的就是后训练到底给 Agent 加了什么能力。 结果越来越有意思。 甚至测出来一层能力,已经开始往 Fable 那个方向靠了。 🔥我给这两个模型和 Fable 出了一道预测题。 2026 年 8 月 26 日,NVIDIA 当天盘后要发 FY2027 Q2 财报。 我提前几个小时,让它们预测: 总营收 GAAP 毛利率 Data Center 营收 下一季度指引 要求自己上网调研,最后给判断。 本来我只是想看看:同一个底座,做过后训练以后,Research + Agent 能力到底能提升多少。 🔥结果这道题出了个非常离谱的乌龙。 底座其实非常努力。它搜了 40 次。 而且最离谱的是:它中间已经把正确答案全部查出来了。 然后到了最终答案——它自己把这些正确数据全扔了。 我一开始都看懵了。 后来翻完整 Agent 日志,才发现真正有意思的事情: 当外部证据和模型脑子里的旧认知发生冲突时,它到底信谁。 🔥这时候你就能明显感觉到,后训练之后的模型,跟底座已经不是一个“工作状态”了。 它看起来会更聪明、更机灵。 它更像一个被教过怎么干活的人。知道什么时候该搜。知道哪些证据更重要。 以后每个企业,都会有一个自己的模型。 不一定是从零预训练。 但至少会有自己的后训练、自己的 Agent 行为、自己的工作习惯。 🔥小模型不一定非得和 Frontier Model 拼所有能力。 把一个方向训透,再配上一套好的 Harness 和 Tool Use,它真的可以变得非常机灵、非常能干。 最后夸一下 Apodex。 这次不只是模型后训练做得好,他们那套 Harness + Tool Use 也确实很能打。 一个 35B 模型被他们训完,再塞进这套 Harness 里,真的已经开始有点专业工种的味道了。
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不会还有人不知道 Obsidian 中其实也是能使用 Pi Agent 的吧? 其实很简单,依旧还是安装我们的 Obsidian 神级插件 Claudian 然后去设置里打开提供商 → Pi,启用,再配置下 Pi 的 CLI Path 就能用了。 既然能称之为神级插件,那肯定不是这么简单的,可以看下我之前写的十几万人浏览的全网最全 Claudian 配置教程,直接带你打开新世界的大门🚪
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