下周一周三晚上7点分享skill实战，飞书扫码占位日程上课。
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日程主题: 抖音AI夜校【AI开窍计划】第四课（8月10日）
时间: 2026年8月10日（周一） 19:00 - 20:30 (GMT+8)
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验证关注数量看了下，现在是1w多，占百分之十。
活跃账号是7w多，总关注接近12w。
x 奖励也是某种收益函数，会影响平台用户行为，进而影响调性。
支持鼓励原创，打击搬运和AI机器人。
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如果Token用不完时，常见消耗途径：
1. 做知识库整理、深度研究，跑goal指令等。
2. 做代码重构、端到端测试等
3. 内容生产（生图、写小说）
把大家的回复，让AI总结生成了个网页。
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比较好奇，Token马上重置，但用量还剩很多。
大家会选择让模型做什么不需太多人工介入，自动执行的工作？
5. 为了最大限度地扩张“注意力市场”，媒体必须通过“去智化”来扩大受众群。为了获得最广大的受众，媒体必须将内容降维到“最大公约数”水平。
6. 高质量、深度、严肃的内容，在注意力经济模式下，是一种“负资产”。 只有能引发本能反应（愤怒、恐惧、窥私、色情）的内容，才是效率最高的“注意力捕手”。
7. 注意力的垄断恰恰是以“降价（免费）”为诱饵的。
8. 贫困不仅是物质的匮乏，更是注意力主权的丧失。
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1. 在注意力经济最终阶段，宁静和不受打扰的空间，将成为人类社会最高贵的阶级标志。
2. 算法具有种“锁定效应”，当你开始消费某个内容，算法为了保持留存率，会不断缩小你的信息范围。
3. 在注意力经济中，注意力的原材料绝对恒定，“道德”在注意力市场竞争中是纯粹的负资产。
4. 人类大脑处理信息的容量和速度是线性的、有限的。但注意力的掠夺手段（算法、人工智能）是指数级升级的。
《注意力商人》这本书会成为和《娱乐至死》一样的神作。
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比较好奇，Token马上重置，但用量还剩很多。
大家会选择让模型做什么不需太多人工介入，自动执行的工作？
Mac选中文件，按空格键，可预览图片、HTML等很多格式，但为啥不支持 Markdown？
查了下，原来装个软件就行，指令：
brew install --cask qlmarkdown
xattr -d /Applications/QLMarkdown.app
qlmanage -r
装完运行一次QLMarkdown这个App，未来就支持按空格键预览了，爽！
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说个暴论，未来编程还是要分前端和后端。
后端做构架，设计API，考虑系统安全和扩展性。
前端负责用户看见部分的体验，但做这个事情的人可能是现在的运营，产品，设计，和传统意义的前端。
前端岗对人的综合能力要求变高了。
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除了音视频联合理解，还有一个点很打动我，就是主动交互。
传统对话模型是被动的，用户问，模型答。
SeedRealtime 引入了持续的视觉感知，让模型能在画面状态发生变化时主动开口。
官方博物馆案例：用户说"看到错金银铜虎噬鹿屏座就提醒我"，然后开始逛展。
模型跟随镜头一直在"看"画面，当扫到用户提到的展品时，主动出声提醒。
任务是存在上下文里，目标出现才触发，不是每隔几秒就打扰用户。
另外就是交互节奏和流畅性都比之前版本好很多，接话停顿自然，能分清闲聊和背景噪音，抗干扰强，误触发少。
SeedRealtime下一步重点：更低延迟、更自然节奏。更主动的感知与决策，多人复杂场景稳定性。
个人最期待是：与现实世界打通，把多模态理解变成具体行动，帮用户实现查询、预定与任务办理，从“能对话”到“能行动”。
感觉这个模型会影响具身机器人的发展速度，字节还是有东西！
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昨天豆包的视频通话功能升级了，感觉比 GPT Live 还强！
可以看我录屏，真的超预期。
测试让豆包陪我一起看一个Youtube视频，画面出现个人，直接问这人是谁，竟然答对了！
画面有个一闪而过的图表，问：“刚才有个图表，你能给我解读下吗？”。
它竟然知道我指的是哪个图，并完整解释。
对话延迟低，语音自然，也没有GPT Live的老外腔（国产模型天然优势），很像真人对话。
未来场景相当多啊！K12教育、导览、机器人、实时翻译总结等。
Seed官方公众号说这个技术叫：原生音视频全双工大模型 SeedRealtime。
豆包 App 已全量上线，更新到最新版，点"打电话"图标，开摄像头就能用，不用申请内测。
下面技术解读和另一个测试。
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昨天豆包的视频通话功能升级了，感觉比 GPT Live 还强！
可以看我录屏，真的超预期。
测试让豆包陪我一起看一个Youtube视频，画面出现个人，直接问这人是谁，竟然答对了！
画面有个一闪而过的图表，问：“刚才有个图表，你能给我解读下吗？”。
它竟然知道我指的是哪个图，并完整解释。
对话延迟低，语音自然，也没有GPT Live的老外腔（国产模型天然优势），很像真人对话。
未来场景相当多啊！K12教育、导览、机器人、实时翻译总结等。
Seed官方公众号说这个技术叫：原生音视频全双工大模型 SeedRealtime。
豆包 App 已全量上线，更新到最新版，点"打电话"图标，开摄像头就能用，不用申请内测。
下面技术解读和另一个测试。
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哪怕并非 Tiktok 地缘政治问题，这个决策也是好的。
不然，所有大模型输出风格和能力都越来越相似。
也不能激发更多创新。
比如昨天体验了字节豆包视频通话的全双工模型升级，就感觉很不一样。
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ByteDance founder Zhang Yiming told employees the company won't use AI distillation to catch rivals, even if it means falling behind in the short term.
The concern: avoiding fresh scrutiny from Washington that could threaten TikTok.
Full story:
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Meta的 Muse Spark 1.2 是和 Muse Code 一起联合训练的。
输入每百万 token 1.25 美元，输出 4.25 美元，价格接近 Gemini 3.6 Flash（1.50 美元 / 7.50 美元）。
如果同意Meta收集你的数据，可用 muse-spark-1.2-contributor 模型。
价格 0.10 美元 / 0.20 美元，比如GPT-5.6 luna还便宜很多
GPT-5.6 Luna（0.20 美元 / 1.20 美元）
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但是，Meta 模型国内用起来太费劲了，开虚拟网卡都不行，需特别纯净的魔法。
对中国也是严防死守。
图是Simon的鹈鹕测试效果
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笑死了，大模型公司纷纷用自家模型可以黑别人系统为营销亮点...
截止目前，谷歌Gemini还没有相关新闻报道 哈哈哈。
刚写了一个给大学生找工作写简历的 skill。
借鉴了 grillme 思想，通过问题访谈生成 PDF 简历。
或提供 JD 针对性修改简历、优化已有简历的排版。
支持一次性生成不同风格。
简历优化参考了清华、MIT、伯克利等知名学校的就业中心的最佳实践。
Skill 安装指令：npx skills add joeseesun/qiaomu-campus-resume
开源地址：
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橘子的 Cola AI上架了 Skill 应用市场。
人工收藏整理了不少朋友们的 Skill，下载安装就能用。
没想到代码之神 Jeff Dean竟然从谷歌离职了。
一篇1万6千字的文章，讲述 Jeff 的传奇故事。
前几天见了一个程序员朋友，一个月AI订阅费好几万。。 震撼了
海外模型不用说，甚至连阿里的coding都买了8个。
除了写代码，消耗最大的场景是测试仿写小说，运行5个小时生成百万字长篇。
我感觉故事性和可读性还不错，但按他标准只是及格水平，等他满意了发我看看。
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这个产品的想法妙啊！直击需求痛点
学 AI 除了提升效率，更多就是为了找个好工作。
直接把 AI 模型和大厂招聘要求列出来，哪里不懂学哪里，有目标，学习动力就会更强。
看首页统计今天已经有2.2w人次访问，强！
域名也好记
一看就是懂行的AI产品经理做的。
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有小伙伴反馈：你的 挺好的，知识点也挺丰富，但我不知道学了有啥用…
于是上线了一个根据大厂 JD 对应知识点的功能，以终为始，能更有针对性的学习。
欢迎持续学习～
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写了一个免费的GEO在线专业测试系统，已上线开放，相关链接放在了评论区
测试相关说明：
1、只需要输入姓名，即可开始答题进行测试，测试完成后会生成一个详细的可视化测试报告，包含每个题目的详细解析、原理及对应的证据来源；
2、基于54篇国内外GEO相关论文，21万条国内AI平台的引用特征，海外AI平台1.8万条引用特征，加上对应的权重设计，产生了这30道GEO相关专业题目；
3、测试与数据完全免费开源，旨在帮助大家更好的建立GEO专业认知
欢迎体验测试，欢迎晒出报告分数
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AI 生成内容不可避免会越来越多，但讨厌的不止是 AI 味，问题可能是：
1. 看了太多AI生成的垃圾，不可避免把 AI 味和低质关联。
2. 一旦某种风格流行，类似东西看多了，总是让人烦。
3. 对于AI生成内容，预判是你只花了一点点Token和时间，就想杠杆撬我的注意力。
投入足够多时间打磨、稀缺的东西，加上自己的独特审美和判断，才值得人看。
理论上，产出时间/消费时间，这个值越大越好。
人工手作的书、论文、视频，产出都很耗时间，但消费却不需要很久。
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