可以持续的鼓励和积极地引导孩子学习。
希望以后辅导​学习再也不会鸡飞狗跳了。

GPT-4o 速度提升以后太爽了，配合交互草图，很快就写出了对应的 Select 组件。

用的软件是：https://makereal.tldraw.com/

吴恩达新写的提示工程技巧，主要的内容就四步：

1. 快速撰写简单的提示并测试其效果。

2.根据结果的不足，逐步丰富和细化提示，这可能导致更长、更详细的提示，甚至是“大型提示”。

3. 如果效果仍不理想，可以考虑应用少样本或多样本学习策略（如果适用），或偶尔进行微调。

4. 如果问题仍未解决，可将任务拆分为子任务，采用智能体工作流程。

来源：https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-249/

通义千问会发表情，也会回复大笑的“哈哈”。还是蛮有意思的。几乎感觉不到对面是个机器人。

对话宇树科技王兴兴，造出 9.9 万元人形机器人的 90 后偏才

很有特点的一位创始人。

每天 24 小时一直想就行了，你睡觉时间多想想，突然就会有灵感了。

一个产品，如果能够利用七宗罪中的一宗，就能够获得良好的效果。

对 agent 的一个暴论：现有 (multi) agent workflow 的模式没有太大价值。Agent 今年（在以吴恩达老师为首的各类大佬的吹捧下）热度很高，但现有的这些所谓的 (multi) agent workflow，本质上是把一个大任务拆分成很多个子任务，每个子任务都有明确的 input 和 output，自己定义一些变量和接口，把这些子任务串起来。这种方式很像是早期的自动驾驶，把感知和规控分开解，或者是上一代的语音助手，把语音转文字、LLM、语音合成这些工作流串起来。

终极的解决方案应该不是这个样子的。现有的 (multi) agent workflow，速度慢先不说，最大的问题还是在接口的地方把信息降维了。这些 input / output 的接口和变量，本质上都是把信息降维到人能理解的维度，这是以高维信息的损失为代价的。每多一层 workflow，损失的信息就多了一次。面对简单问题时， (multi) agent workflow 或许是可行的，但它注定无法解决复杂问题。就好比Waymo 用感知+规控的架构，搭配高精地图，能够在凤凰城和三藩市勉强把本地 L4 跑通，但很难 scale 成一个通用的解法。只有 Tesla 端到端的方案才是自动驾驶的未来。

因此，现有的 (multi) agent workflow方式注定只是一个中间状态，类似自动驾驶中感知+规控+高精地图的拼凑。而最终想要解决复杂问题，需要靠基础模型的进化。当模型能力足够强之后，应该是可以端到端的解决问题。你可以在 prompt 里提示它去使用某些工具，或者采用某些步骤，但应该不需要人为去把 workflow 拆出来。

Agent 的概念依旧重要，但应该回归它更加 native 的定义，即每一个 Agent 应该是独立的智能体，拥有自己的 memory, planning, tool use 等能力，能够端到端地解决问题，而不是需要人类按照自己的理解一口口地把饭喂到嘴里。一个 Agent 就应该是一辆独立的L5 Autopilot 的汽车，而不是一堆弱智 L2 Workflow 凑出来的所谓 multi agents 辅助驾驶杂牌军团。这听起来就很不优雅。

“雇”了个机器人🤖，我们上班，它勤勤恳恳在家打扫卫生哈哈，解放人类！每天到家地面干干净净，真棒👏🏻

OpenAI 很鸡贼，提前一天开发布会，让 Google I/O 的气势弱了很多。再加上 Ilya 的官宣离职又分走了不少流量。果然今早一早起来，媒体的报道和用户的关注相比昨天要少得多。

但实际上，个人觉得 Google I/O 还是有不少看点。最大的感觉是：Google 在AI 发展的进度上真正追平了 OpenAI。无论是音视频实时助手，还是视频生成，基本上都能够和 OpenAI 同步发布，效果类似（当然 Veo 比Sora晚了三个月，效果看起来还是要稍逊）。甚至 Gemini 1.5 Pro 的 2 million 窗口，LLM 与 Google 原生搜索的结合，以及与智能眼镜等硬件的集成，相比 OpenAI 来说还要更领先一些。整体上，感觉 Google 这头巨兽算是彻底醒过来了，开始处于某种进攻的态势。（当然，实际全面发布时间是个问题。The Information 说 Google 现在在 AI 上的风格是先立牌坊，然后慢慢挤牙膏兑现。）

Google 的这个多模态助手 Astra，尽管在语音的表现力上不如昨天的 ChatGPT，情绪没有那么丰满和 dramatic，但是在延迟响应、实时语义理解上是不输的，尤其是还结合了记忆，感觉上甚至更加实用。

相比之下，OpenAI 昨天的发布会，以及最近的一系列动作，比如传说中和苹果合作，似乎都有“提升用户体验，进而拼命扩大用户量”的感觉，不知道是不是切身感受到了 Google 的威胁，在战略上做出的选择。或许 OpenAI 已经意识到了，单单靠自己很难跨越鸿沟，GPTs 的失败就是例子。

当然，Google 也有自己的问题，当下最大的风险就是如何应对 LLM 在搜索结果中带来的商业化挑战。发布会上，搜索的第一条结果换成了 LLM 的结果，体验上看似变好了，但对商业化的影响是巨大的。这种左右互搏，处理不好就会是自掘坟墓，处理好了就会迎来第二曲线。至少从股价来看，感觉华尔街对于这次 I/O 的故事并不是非常 buy in，还在继续观察。

新的谷歌搜索演示，真狠啊，在核心产品上做这么大的改动。

几乎完全用AI重构了谷歌搜索的产品形态。搜索-总结-生成。