AI探索指南

  1. 这两天借鉴 deepseek-harness ,试着开发了一个极简的桌面 AI 知识库客户端(取名 Easy Seek)

    这两天借鉴 deepseek-harness ,试着开发了一个极简的桌面 AI 知识库客户端(取名 Easy Seek)。
    虽然已经有太多同类型的 AI 客户端可以直接用,但是总觉得那些产品太重、太复杂,安装也多有不便。
    所以 ES设计为一个最简单的可以在本地做知识库问答的客户端。不搞 npm、pip 或docker,就是纯 windows exe 安装,连本地向量数据库也是 exe 直接后台拉起。
    整个开发下来还是有很多心得体会:
    首先,克制是很重要的。AI coding 下,功能取舍真的很难,要时不时克制自己想加功能的冲动,特别是想加那种~对技术或开发人员来说顺理成章,但对普通使用者来讲一头雾水的功能选项。
    在保证完整功能的前提下,让界面看起来简洁高效,不需要帮助或者培训也能直接上手使用并且做到顺手,也是很难的一个点。个人体会就是要把自己当成一个小白,当成这个软件的第一个天使用户,自己用得顺手是最起码的。
    还有就是一些基础功能,比如说知识库,想要在本地客户端中很完整地实现,也是有很多细小的技术点需要一一攻克。之前使用 Dify、Ragflow 等知识库产品的经验在这个时候就有了很大的帮助。
    有一说一,现在 DeepSeek Pro 的能力真的很强了,之前这种规模的长程编程任务只能用 Claude 或者 GPT 来实现,现在 DeepSeek Pro 也可以胜任了。美中不足的还是价格略高,涨价之后,还好有缓存命中,到目前为止,软件版本 0.0.2 基本的功能会、agent、知识库功能都具备,绝大多数代码使用 DeepSeek Pro,大约消耗了 165M token,花了 80 块钱左右,马马虎虎,还可以接受。
    @aigc1024

  2. 这两天借鉴 deepseek-harness ,试着开发了一个极简的桌面 AI 知识库客户端(取名 Easy Seek)

    这两天借鉴 deepseek-harness ,试着开发了一个极简的桌面 AI 知识库客户端(取名 Easy Seek)。
    虽然已经有太多同类型的 AI 客户端可以直接用,但是总觉得那些产品太重、太复杂,安装也多有不便。
    所以 ES设计为一个最简单的可以在本地做知识库问答的客户端。不搞 npm、pip 或docker,就是纯 windows exe 安装,连本地向量数据库也是 exe 直接后台拉起。
    整个开发下来还是有很多心得体会:
    首先,克制是很重要的。AI coding 下,功能取舍真的很难,要时不时克制自己想加功能的冲动,特别是想加那种~对技术或开发人员来说顺理成章,但对普通使用者来讲一头雾水的功能选项。
    在保证完整功能的前提下,让界面看起来简洁高效,不需要帮助或者培训也能直接上手使用并且做到顺手,也是很难的一个点。个人体会就是要把自己当成一个小白,当成这个软件的第一个天使用户,自己用得顺手是最起码的。
    还有就是一些基础功能,比如说知识库,想要在本地客户端中很完整地实现,也是有很多细小的技术点需要一一攻克。之前使用 Dify、Ragflow 等知识库产品的经验在这个时候就有了很大的帮助。
    有一说一,现在 DeepSeek Pro 的能力真的很强了,之前这种规模的长程编程任务只能用 Claude 或者 GPT 来实现,现在 DeepSeek Pro 也可以胜任了。美中不足的还是价格略高,涨价之后,还好有缓存命中,到目前为止,软件版本 0.0.2 基本的功能会、agent、知识库功能都具备,绝大多数代码使用 DeepSeek Pro,大约消耗了 165M token,花了 80 块钱左右,马马虎虎,还可以接受。
    @aigc1024

  3. 黄仁勋最近公开表示,在他看来,马斯克目前拥有AI领域最独特的优势

    黄仁勋最近公开表示,在他看来,马斯克目前拥有AI领域最独特的优势。
    特斯拉拥有全球最大的自动驾驶真实世界数据之一;xAI正在建设全球顶级AI算力集群;Optimus则把AI进一步延伸到机器人领域。
    黄仁勋提到,收集真实世界数据非常昂贵,而马斯克拥有巨大的优势。
    AI竞争正在从模型能力,逐渐走向基础设施能力。算力、数据、能源和制造能力,都需要长期投入,也很难在短时间内复制。
    每一次产业革命,基础设施都会不断积累优势。AI时代,或许也正在走向同样的方向。

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  4. 不愧是“源神”!被Qwen 3.8 27B刷屏了!

    不愧是“源神”!被Qwen 3.8 27B刷屏了!
    清一色的本地部署玩家,对这个同时具备视觉、推理、Tool Use、Agent 能力,并且支持 262K 原生上下文的开源模型,更是不吝赞美!
    目前看来,27B 应该是“本地 AI 的黄金尺寸”!!
    因为这个尺寸卡在一个很微妙的位置:
    小到消费级电脑能跑,大到已经足以承担真正的生产力任务。
    之前那些为了打游戏买了4090和5090的朋友,真的是赚麻了!!

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  5. AI 时代,一个正在崛起的新岗位:FDE(前线部署工程师)

    AI 时代,一个正在崛起的新岗位:FDE(前线部署工程师)。
    很多企业不是缺 AI 模型,而是不知道怎么把 AI 真正落到业务里。
    FDE 做的事情,就是站在客户和技术之间,理解业务问,把模型能力变成能创造价值的产品。
    这本开源书系统拆解了 FDE 的工作方式:如何发现需求、解决真实问、推动 AI 部署、帮助客户持续产生价值,并结合 Palantir、OpenAI、Anthropic 等案例总结实践经验。
    未来 AI 时代,稀缺的可能不只是会造模型的人,而是能让 AI 在真实世界发挥作用的人。
    适合 AI 产品、创业者、工程师了解

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