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RSS订阅原创 AI 漫剧两月产 534 集爆火，内容从业者拼手速还是拼审美才不被替代？
至少从她继续往下看的动作里，我能确认一件事： 普通观众在意的东西，和从业者盯着看的东西不完全一样。以前要花一天完成的工作，现在几个小时就能做完，当然是好事。角色现在应该是什么状态，这个镜头为什么让人出戏，剧情哪里需要返工，哪些瑕疵观众愿意容忍， 这些判断会越来越重要。「AI可以一次生成十张漂亮的脸，可什么时候应该保留雀斑，什么时候应该让人物显得狼狈，最后选哪一张， 还是得有人做决定。「对内容从业者来说，会用工具越来越像基础功，真正拉开差距的，是能不能 看出哪里不像人，哪里会让观众失去耐心。
2026-11-02 18:00:00
223
原创 如何看待DeepSeek和OpenAI都开源了各自的harness？
以前用 Chatbot，也就是聊天机器人，模型给出答案，一轮对话就结束了。接好以后，我先让它做英文翻译成中文，后来又让它帮我开发了两个小游戏。在这个组合里，负责理解和生成的是 DeepSeek V4 Flash，但我使用的。模型负责理解和判断，Harness 把它和外部工具接起来，同时管理任务过程。模型再聪明，文件写错地方或任务没有验收的问题，也不能靠它自动消失。它拿到任务，调用工具执行，再读取结果，判断接下来该做什么。这样看，OpenAI 保留模型上的竞争力，同时开放外面的执行系统，就不难理解了。
2026-11-01 18:00:00
377
原创 看AI短剧你有何感觉？与真人短剧有何区别？
被裁掉的女孩》更接近真人叙事，人物的脸和情绪都很重要，表情稍微呆一点，我就更容易。至少看《丧尸清道夫》时，如果没人提前告诉我这是AI生成的，我是真的很难看出来。以前我会觉得，AI短剧和真人短剧的区别很简单：一个是假人，一个是真人。「AI短剧里的人物没有吃过苦，没有动过情，也不会随着年龄增长慢慢有味道，所以看起来是空心的。一个眼神、一次停顿，还有两个人说话时的反应，都在告诉你这个人物为什么会动情，为什么会难过。反过来，一些完成度比较高的AI短剧，人物虽然是生成的，却在想办法把假人做出一点活人感。
2026-10-31 15:20:57
128
原创 普通人用 Codex 研究行业的 4 个提示词（附完整模板）
资料搜完先别急着写文章。我会让智能体把内容压成一份25分钟学习包，再出五道自测题。如果看完以后，你能讲清这个行业提供什么、谁在参与、钱从哪里来、两个案例分别说明什么，还知道哪些地方缺证据，第一轮研究就够用了。提示词：请把当前知识库整理成一份25分钟学习包，面向完全不了解这个行业的人。内容包括一句核心判断、行业地图、两个反差案例、收入路径、真实反馈和五道自测题。动态数据保留来源与日期，没有证据的地方直接写“待验证”。完成后列出最值得继续研究的三个问题。
2026-09-12 16:21:22
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原创 怎么看待国内兴起的漫剧？
我觉得，这一轮漫剧热，AI真正改变的是做画面的门槛。至于观众愿不愿意看下去，还是得看故事。漫剧早就有了。漫画分镜配上旁白、对白和音乐，再用推拉、转场和局部动画让画面动起来，前些年一般叫动态漫。现在大家说的AI漫剧，观众看到的东西没有太大变化，后台的制作方法变了。以前要由画师完成的角色和场景，现在可以让AI参与；小团队甚至个人，也有机会先把故事做出一个样子。所以我不会把漫剧和AI漫剧分成两个行业来评价。它们讲故事的办法差不多，区别主要发生在制作端。
2026-09-02 17:10:37
187
原创 Loomy 自媒体工作台：每天 10 条动态，自动排出 3 个待拍选题
我给它设了一套自己的筛选规则，主要看选题和账号是否匹配、能不能演示、观众有没有讨论空间，以及我现在是否方便拍。比如当天出现一条新的 AI 产品动态，我可以让它结合过去的资料，判断这个题和我的账号是否相关，然后继续写口播、补拍摄角度，或者放进后面的排期。页面上的 91 分、87 分只是我的内部评分，方便我比较优先级，不代表平台预测，也不是什么行业标准。只要电脑开着，Loomy 每天会先替我整理最近的 AI 动态，再把内容送进资料库，更新本地 Excel 和浏览器里的工作台。对我来说，这一步就是每天找选题。
2026-08-22 12:00:00
331
原创 什么是Harness工程？
中间只要碰到权限确认、跨平台调用或者执行失败，就能看到它会不会把任务接着往下做，最后又会不会重新读取结果，确认东西确实已经交付。站在模型的角度，文件已经生成，代码看起来也完整，眼前又没有新的报错，它很容易判断任务到这里就结束了。规定得更细，情况就不一样了。写完代码，重新读一遍，觉得看起来没问题，就结束了。目录结果回来以后，模型才知道这里是一个空文件夹，还是已经有了一个网页项目，然后决定新建文件还是接着修改。模型本身并不直接操作我的电脑，它根据当前拿到的上下文做判断，再由Harness调用相应工具执行。
2026-08-21 12:00:00
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原创 实测3个真实任务：DeepSeek V4和GPT5.6 luna，到底谁更值得用？
先说结论：这两个模型没有谁一定更好，只是适合的任务不同。Luna反应更快，适合赶时间和频繁交互；DeepSe…
2026-08-16 12:00:00
435
原创 小白怎么装 Skill、要不要钱？我用 WorkBuddy 试了一遍
我自己的 WorkBuddy 里现在装了 37 个 Skill。有的负责内容创作，有的负责处理文件，也有刚才测试的 Local Whisper。调用 Skill 做任务会消耗积分，任务越复杂，消耗通常越多。企业微信可以接入 WorkBuddy 助理，人在外面也能给电脑上的 WorkBuddy 发任务。不少人第一步就被环境和依赖劝退了，Skill 还没用上，人先放弃了。你也可以像我刚才那样，直接告诉 WorkBuddy 想安装哪个 Skill，，装好以后跑一次，知道它能不能帮你，就够了。
2026-08-15 12:00:00
565
原创 把 DeepSeek V4 接进 Codex：Flash 一条命令，Pro 需要一座桥
DeepSeek V4 可以接入 Codex，但 Flash 和 Pro 的接法不一样。想用 DeepSeek V4 Flash，直接运行官方脚本就够了。如果真的想在 Codex 里使用 DeepSeek V4 Pro，可以试试第三方桥接工具 Moon Bridge。DeepSeek 官方脚本低直接打开 CodexMoon Bridge 桥接较高先启动 Moon Bridge切回 GPT恢复原 Codex 配置取决于备份是否完整重新打开 Codex。
2026-08-13 12:00:00
402
原创 如何用 WorkBuddy，把一张截图变成自己的专属 AI 工作台
我不懂代码，你直接帮我做好，并打开给我看。更重要的是，我一打开它，就能看到今天要做什么，以及接下来该推进哪个选题。所以这次，我保留原来的栏目和数据，换一种更直观的呈现方式：用 WorkBuddy 把那张飞书表格做成一个打开就能看懂的个人工作台。这是我之前用飞书做的自媒体内容看板，请你参考这张截图，帮我重新做成一个可以在电脑浏览器打开的「开心的 AI 频道日更工作台」。我把之前的飞书内容看板截了张图，发给 WorkBuddy，它直接帮我做成了一个能在电脑和手机上打开的 AI 工作台。我想做一个个人工作台。
2026-08-07 12:00:00
366
原创 想法很乱时，先让豆包采访你
有些事情我明明做过，也知道自己大概想说什么，可要落成文字，还是要花不少时间组织语言。所有问题结束后，再让它根据我的回答整理访谈记录，继续完善表达。把提纲交给 AI，让它控制问题的顺序，自己只回答眼前这一题。下次遇到访谈、述职或者工作复盘，脑子里明明有东西，却迟迟写不下来，可以把提纲交给 AI，让它开始提问。如果手里没有提纲，可以先告诉它这次要梳理什么、内容准备用在哪里，请它列出几个问题，再开始语音对话。等到正式访谈时，很多问题我已经回答过，思路更清楚了，人也没那么紧张。完全不设范围地一直说，也容易绕圈子。
2026-08-06 18:00:00
183
原创 WorkBuddy 必装的 5 个办公 Skill
Agent Browser 操作当前网页，Web Search 从公开网络里查找资料，适合搜行业报告、产品信息和近期新闻。下一次会议结束后，可以把录音和任务要求交给 WorkBuddy，同时记录自己还做了哪些手工操作。听不清的地方标记为【听不清】，人名、数字和专业词单独列出来，方便我核对。我选这五个，是因为上一步产生的材料可以直接交给下一步，最后还能生成可编辑文件。任何一环断开，我都要回去手动复制和整理。打开这家公司的官网，进入“新闻中心”，找到最新一篇公告，告诉我标题和发布日期，再截一张公告页面的图片。
2026-08-05 12:00:00
387
原创 AI写完别急着交，先查这4件事
AI 可以很快生成文章、邮件和通知，但写完不等于能用。拿到初稿后，先检查事实、方向、个人判断和读者行动，再决定怎么修改。哪些地方你认同，哪些建议不适合你的读者，你到底想提醒他们什么？你原本想解决的是“怎么修改 AI 内容”，它可能写着写着就变成了“如何写好提示词”。文章里的数据、案例、产品功能和人物说法，是你提供的，还是 AI 自己补出来的？如果文章用了错误的数据、回答了另一个问题，或者通篇没有作者自己的判断，先不要改写，请把这份内容当作准备直接使用的初稿检查。、看有没有跑题，还要把自己的判断补进去。
2026-08-04 18:00:00
240
原创 普通聊天AI还是Agent？看任务边界
后面只有一两步，自己很快就能完成，我会继续用聊天 AI。需要反复上传材料、补背景、操作电脑，或者真正想要的是一份改好的 Word、排好版的文章，页面太长，一张图截不全，就要分成好几张，再写一段话说明自己点了什么、卡在哪里。Agent 能做的事情越多，我越需要确认它具体做了什么。它要读取文件、理解上下文、调用工具，有时还会根据中间结果继续调整。我看完以后，再打开 Word，，是让 AI 停在“告诉我怎么做”，还是继续把可用结果交过来。：把电脑上的情况搬给 AI，再把它的建议搬回电脑执行。
2026-08-03 12:00:00
206
原创 关闭ChatGPT数据训练的6个步骤
如果没有主动关闭，OpenAI 可能会使用我们的对话内容改进和训练模型。如果你的界面里找不到这个开关，也可以打开 OpenAI 隐私门户，选择“不要用我的内容进行训练”。不过，这个设置只管关闭之后的新对话，不会删除聊天记录，也不会自动处理此前已经产生的内容。我用了很久 ChatGPT，直到前几天翻设置，才发现“为所有用户改进模型”这个开关一直是开着的。我以前根本没留意过这个选项，潜意识里一直以为：只有我主动同意，对话内容才会被拿去训练模型。进入后，把“为所有用户改进模型”的开关关掉。整个过程不到一分钟，
2026-08-02 12:00:00
592
原创 AI 完形填空写作法：4 条提示词
它不一定要预先挖出几个横线，也可以在修改过程中，把没说清楚的部分单独交给 AI：缺观点就讨论观点，缺结构就只看结构，缺一句过渡就只改那一句。把题目和几段材料交给 AI，让它直接写成完整文章，AI 会同时安排材料顺序、段落重点和最后的结论。我先提供真实经历和自己的判断，AI 整理出候选稿，我再逐轮指出需要调整的位置。AI 可以提供结构方案，但用哪一种、先讲什么、删掉什么，需要自己确认。更容易修改的做法，是先保留自己已经确定的内容，把卡住的位置标成【待补充】，每次只处理一个空位。把初稿和原始材料重新对照一遍。
2026-08-01 18:00:00
201
原创 我给 WorkBuddy 筛了几十个 Skill，自媒体人真正用得上的只有这 9 个
这 9 个 Skill 按阶段调用。前一步的结果可以直接交给下一步。很多人已经装了不少 AI 工具，真正使用时仍不知道该选哪个。把这条流水线跑顺，9 个已经够用。
2026-07-30 15:26:17
483
原创 我把 Codex 接进飞书后，开始用手机继续电脑里的任务
除了修改文章和整理资料，也可以创建文件、运行脚本、继续代码任务，或者调用已经配置好的工具与 Skill。以前遇到执行时间比较长的任务，我总要隔一会儿回电脑前看一眼：做完没有，有没有跑偏，会不会正等着我确认。有的保存文章，有的处理内容转写，也有单独的工具项目。如果你已经长期使用 Codex，电脑里有多个工作区，又经常在任务执行过程中离开座位，接入飞书会方便很多。后来才明白，如果想继续之前的内容，还要在下面选择相应的 历史会话。「如果你经常遇到‘任务还没做完，人已经离开电脑’的情况，这套工具值得装。
2026-07-29 10:44:15
255
原创 如何用 Codex 搭表，让日更少拖延
未来几天要做的内容放在前面，暂时不做的选题放进备选库，改变主意时可以随时调整。现在看板保留了四个视图：“全部内容”保存所有记录，“今日”显示当天任务，“本周计划”放正在推进的选题，“备选库”收纳暂时没有排期的想法。我先嫌字段太多，后来又发现把所有进度塞在一个单元格里同样不顺手，才逐渐确定现在的结构。现在搭这张表，也是想用更清晰的目标缓解拖延，让完成一件小事带动下一件。到那时，飞书负责保存和同步，Codex 负责理解我的要求、更新任务并推动进度。选题已经攒了一批，文章和视频也有几条正在推进，可我还是会拖。
2026-07-27 16:14:18
230
原创 接手一个陌生行业，我用 Gemini Notebook 把资料变成理解和汇报
请基于我上传的资料，从基础到进阶向我提问，每次问 1—2 个问题，等我回答后再继续。如果我的回答不准确，请指出我漏了什么、哪里理解偏了，并说明对应资料的出处。我会先挑和当前任务最直接相关的几份：一份行业概览、一份和客户或项目有关的材料，再加上自己手里的会议纪要或工作文档。如果答不出来，就回到它标出的资料里继续看。拿手边一份正在看的报告，新建一个笔记本，问三个和工作有关的问题，再让 Gemini Notebook 考你五分钟。工作中遇到新行业，资料读了一堆，概念都认识，轮到解释时却接不上。
2026-07-25 17:16:14
176
原创 AI 总是不好用？这 7 个协作习惯，我一直用到现在
我以前分享过不少 AI 使用技巧。隔了一段时间再回头看，有些当时觉得很新鲜，现在已经不用了；有些看起来很简单，却一直留在我的工作流里。下面这 7 个就是后者。它们不属于一套严格的流程。有的适合学习，有的适合写文章、做汇报和想方案。使用时不用
2026-07-24 11:03:13
180
原创 用了两个月 Codex，我为什么从没开过 Full Access
如果工作区里只放了这次任务需要的文件副本，即使操作出错，通常也不会影响原文件。Full Access 开启后，同样的命令可能直接作用到电脑里的真实文件。每次有文件处理任务，就在里面新建一个子文件夹，把需要处理的文件复制进去，再让 Codex 在副本上操作。在我当前的权限设置下，Codex 可以直接修改工作区里的文件。看到这段回应后，我更确定了一件事：普通用户没有明确需求时，不要轻易开启 Full Access。如果一项任务确实无法在工作区里完成，可以在确认将要运行的命令、涉及的目录并做好备份后临时开启。
2026-07-23 10:44:00
394
原创 Codex新手最容易误解的1个权限问题
被系统权限保护的目录、其他用户的私人目录、保持加密的文件，以及被应用锁定的文件，仍然可能无法访问。真正不希望电脑 Agent 读取的资料，需要使用另一层保护，例如独立的 Windows 账户权限、保持加密状态，或者把 AI 任务放进单独的虚拟机和测试环境。我原本想研究的是 Codex 为什么会误删文件，后来发现，在讨论“AI 能不能删除”之前，我连“AI 能看到哪里”都没有真正检查过。如果它要修改桌面、下载目录、D 盘里的文件，或者 E 盘工作区以外的内容，操作会被沙箱阻止，或者需要额外申请权限。
2026-07-20 10:52:18
498
原创 为什么coding agent大多数都基于Nodejs？
如果电脑里已经有Node.js和npm，一句npx xxx就能直接运行，不必先全局安装，也不需要专门新建一个项目。后来才弄清楚，JavaScript才是语言，Node.js是让JavaScript离开浏览器、在电脑上运行的环境。终端工具、VS Code插件、npm分发和大量熟悉TypeScript的开发者，把Node.js推到了Coding Agent最常见的入口处。当一个Agent要长期在用户本地运行、接触代码库、执行命令，还要考虑安全边界时，团队会越来越在意稳定性、性能、内存占用、原生打包和低依赖。
2026-07-17 11:03:33
282
原创 写完AI初稿后，我会用这4个Skill
最近我用 AI 写文章，最头疼的是最后一遍修改。AI 味留多了，文章里全是套话。改得太多，自己的观点又容易被删掉。这个尺度很难把握。AI 内容看多了，很容易发现一些固定句式。“在这个快速变化的时代……”“这不仅是一种方法，更是一种思维方式。“真正的关键在于……”这些话看上去都对，读起来也很顺。可它们经常没有提供什么信息。删掉之后，文章的意思几乎不受影响。我现在写文章，会先整理自己的观点和素材，再让 AI 帮我完成初稿。初稿出来以后，我会根据具体问题选择 Skill。
2026-07-17 10:29:33
309
原创 AI领域的agent是什么意思？
还有一次，我让它帮我检测股票信息，在交易时间每半个小时提醒我一次。你以为它记得前面说过什么，其实是系统把前面的对话、它的回答、工具调用结果，全部打包起来，再发给模型。它改完以后，我还得自己粘回去，自己排版，自己检查格式。它费钱，费token，费时间，也费判断力。Agent可以读项目，改代码，跑测试，看报错，再继续修。那次我想装一个skill，按照以前对AI的理解，它大概率会告诉我：打开终端，输入什么命令，去哪里下载，装完以后怎么配置。它会一直围着这个目标转，直到任务完成，或者你让它停下来。
2026-06-15 15:27:38
258
原创 Codex可以100%正式接管所有编程工作了吗？
我常用NotebookLM，看到一篇文章，想存进去，就要切页面、复制、粘贴，再切回来。以前我用ChatGPT写代码，大概是这样的：编辑器里报错，切出去问一句，复制答案，再粘回去。以前要让AI改页面，得描述半天：哪个页面，哪个按钮，什么状态，改成什么样。还有安全问题，SQL注入、XSS、权限漏洞，你不提醒，它不一定主动想。折腾半天才发现，主功能还没跑通，后来用计划模式重新捋了一遍，先把核心流程跑顺，再谈优化。再把色值贴在飞书里，装上飞书CLI之后，它直接打开飞书，自己去找色值，再写进配置文件。
2026-06-12 12:00:00
236
原创 OpenClaw有哪些好用的Skill？
让它读issue，分析报错，总结PR，生成测试清单，整理失败经验，每天输出项目日报。让它搜索之后继续总结、归档，比如每天早上自动抓10条行业新闻，筛掉重复信息，提炼3个选题，再写进Notion或者飞书知识库。可以让小龙虾直接打开网页，抓数据，截图，整理成表格，再给你结论。最难的不是没有想法，而是老板、运营、内容、数据、客服、项目管理全是自己一个人干。热点，总结视频和文章，拆成选题，生成内容草稿，沉淀到素材库，再定时输出选题日报。先搜资料，再抓竞品，整理政策和新闻，分析表格，生成图表，最后输出报告初稿。
2026-05-27 17:00:00
368
原创 Deepseek v4发布，有哪些技术亮点？
我们先来看看之前几个版本V2用的是MoE加MLA，通俗来讲就是大模型不用每次激活全部参数，也能解决问题。V3的模型不只是跑分好看，调用更稳、更便宜。R1的重点转向推理，让模型可以先思考再回答。这次到了V4，这几条线合到一起了。上下文拉到百万，推理更强，Agent工具调用直接内置。成本相比V3价格略高，但是对比国外那几家，还是便宜。后面昇腾950真批量上来，价格可能还会往下走。
2026-05-07 12:00:00
529
原创 如何看待 OpenAI 近期小范围内测的 GPT-image-2 生图模型？
哪怕只是一个小项目，比如持续做信息图，或者搭一套自动生成海报的流程，只要是完整的、可复用的，就已经超过绝大多数。比如“生成一页高中历史教材，主题是工业革命”，可以看一下，出来的是一整页的内容，包含了时间线、关键事件等，真的可以做为课本来用。换到宣传海报场景，“做一张杭州城市宣传海报，体现江南文化和现代科技融合”，我真的很喜欢这张，真的是可以直接发布的成品图。我还试了一个偏产品结构的指令：“生成索尼A7M4相机的结构拆解图，并标注核心模块”，不仅画出来，还会解释每个部分的功能。模型越强，对人的要求反而越高。
2026-04-29 17:17:00
401
原创 普通人（非程序员）可以用openclaw做些什么？
同理，OpenClaw 的价值，在于它能替你干活，而"描述清楚自己要什么"，是每一个有生活经验的普通人都具备的能力。很多场景，把问题发给Gemini、Chatgpt、豆包，就已经帮你解决大部分问题了，但最后那一段收尾、分发、格式化的工作，还是卡在你手上。下一代高级语言，就是自然语言，不需要看源码，不需要懂 Python、Java这些老牌编程语言，你需要做的，是把自己想要的结果，用语言描述出来。你缺的是一套能替你干活的系统，这套系统现在已经存在了，等到所有人都会用的时候，你会用，就不再是优势了。
2026-04-28 12:51:17
323
原创 如何看待「单人+ AI」创业模式的兴起？「一人公司」会成为未来主流的创业趋势吗？
摘要：OpenAI和Anthropic CEO预测"一人独角兽"公司将出现，但该模式仅适用于互联网应用、内容创作等特定领域。海外已有Pieter Levels等成功案例，国内也有类似创业者。技术发展、经济门槛降低和政策支持推动了一人公司窗口期的到来。但需注意：该模式不适用于所有行业，AI无法完全替代人类决策，且需要清晰的商业系统。普通人可通过找痛点、快速验证、多平台获客等方式入局，实现产品、流量分成和政策补贴三重变现。关键是从自身优势出发，构建可持续的商业闭环。（149字）
2026-03-26 20:44:27
450
原创 3句话让AI回答质量翻倍，亲测有效
但加上这句，它会主动帮你挑毛病。比如你想辞职创业，就让它告诉你在资金、时机、能力上可能踩的坑，帮你提前避雷。比如你让AI帮你写周报，直接问它可能给你一个模板。但加上这句话，它会像真的在写自己的周报一样，考虑怎么突出重点、怎么让领导满意。加上这句，它会直接告诉你第一步干什么、第二步干什么，明天就能行动。为什么同样用AI，别人的回答又详细又有用，你的却像在敷衍？这3句话可以单独用，也可以组合起来用，效果都很明显。第一句："假设你在帮自己解决这个问题"。第三句："现在把它变成可执行的步骤"。
2026-02-26 11:55:01
409
原创 当AI成为生活搭档，我们应如何与它高效合作？
文章摘要：AI时代的关键不在于使用AI工具，而在于如何实现人机协作的增效。作者提出"60-40法则"：AI提供60%基础内容，人类补充40%关键判断。分享了四种实用方法：双向学习、知识沉淀、反向提问和意图表达，强调与AI协作是重新认识自我的过程。核心观点是：人类的上限决定了AI的价值，真正的竞争力在于学会与AI协同思考。
2026-02-25 17:09:26
670
1
原创 Chat GPT-5 的发布是否预示着程序员真正可以被替代？
我觉得对于个人来讲，不管是有经验的开发者还是想要进入这个行业的新人，要做的是提升自己的AI素养，把AI当成一个工具来帮助自己。这些能力核心是在不确定性中找确定的内容，比如需求文档中“提高用户体验”这种模糊的表述，需要把它转化为定义页面加载时间≤2秒的具体技术指标，因为AI是依赖明确指令输入的，这是需要依靠人类经验来拆解需求。我认为随着AI能力的提升，未来程序员的工作模式会变成AI协作，使用自然语言指挥多个AI智能体，同时用自己的技术能力为AI保驾护航。AI会成为程序员的一个终极的力量倍增器。
2025-11-27 18:32:29
304
原创 AI Agent是「未来应用入口」，还是又一轮「技术泡沫」？
把现在的AI热和2000年的互联网泡沫对比，会发现历史总是惊人的相似：许多AI创业公司在几乎没有稳定收入的情况下，获得了数十亿甚至上百亿美元的估值（比如前段时间站在风口浪尖上的Manus），还有不少公司直接把自己的产品贴上“AI智能体”的标签来获得融资，但实际能落地的场景几乎没有。运行智能体的成本级高，它要拆解任务、调用工具，稍微复杂点的任务就需要至少15分钟以上的响应时间，据Gartner预测到2027年，超过40%的智能体项目会因为投入产出比太低而被放弃。简单说，AI智能体是能自主完成目标的智能工具。
2025-11-27 18:28:20
665
原创 GPT-5终于来了，真的是一个跨时代的转折点吗？
在基础能力上，GPT-5的事实性错误减少65%到78%，上个版本模型被吐槽最多的谄媚行为，也被削减到了6%以下，同时引入了安全补全机制，在面对有害的请求时，会提供安全的引导。在很多领域里，有非常强劲的竞争对手，Anthropic的Claude，Google的Gemini、XAI的Grok，所以它现在不是一个全方位绝对领先的模型了。在核心能力上，最大的核心突破是代理能力，这个代理能力可以专注于一个长期的多步骤任务，可以连续调用工具，并且会记住上下文，也可以规划复杂的工作流，包括在执行的过程中还可以自我修正。
2025-08-18 15:47:53
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