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豆包也发布了类似的手机助手解决方案，会跟国产手机厂商合作放到系统里面推出
- 支持通过电源键、语音识别和耳机唤醒
- 支持沉浸式实时通话（带视频）和语音修图
- 支持操作手机，可以跨APP操作完成复杂任务
- 知识记忆能力，可以记住图片、文本、日程之类信息
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上周跟闺蜜和她老公去吃饭，她老公是资深AI工程师，向他问了很多AI的问题，其中有一个常见误区对我来说超受用，发出来跟大家分享下。
这个误区是：聊天记录越多，AI越好用。
我之前一直是这么理解的：聊天记录越多，AI就越了解我，我们对一些问题达成的共识就越多，细节上的框定就越明确，当然AI就会越好用啊（更个性化了嘛）。
实际上yes and no。了解得越多，越个性化，总体上是对的。但这里有一个很棘手的问题就是：AI不会遗忘。
假设我和朋友，有一个两年来一直持续讨论的话题，那每一次继续对话时，我其实是基于我所记得的“重点”来聊的，我不会记得每一个细节，更不会给每一个细节同样的权重。事实上，遗忘是一个很重要的人脑功能，我通过这个“筛子”，一遍遍忘记不重要、不相干的内容，留下对我来说最重要的内容，这就是“学习”。
我之前也讲过Kim Peek的故事：一个真正“过目不忘”的人（《雨人》的原型）。他的大脑缺少了遗忘这个“筛子”，以至于所有的信息，都丝毫不差地存入大脑（一本书从最后一页他可以真正一字不差地倒背如流）。他的大脑就像生活在一片不停歇闪耀的霓虹灯和一大堆噪音中，彻底决策瘫痪。所以Kim Peek连生活都无法自理。
AI也是无法遗忘的。
那AI要正常对话，就需要其他“筛子”，或者用AI语言来说，就是需要一些权重，知道在当下对话中，优先参考哪些过往信息（而不是全部参考一遍，那算不过来啊）。
AI的筛子，简单粗暴地说，是“相关 + 就近”。
对于简单的话题来说，这就够了。如果我两年前有一个观点，最近改变了，那么AI采用的是我最近的观点，非常合理。如果我两年前说了一件事，后来再没说过，最近又提起，那么AI找到了两年前的相关内容（因为只有这个相关）接着聊，那也很好。
但是如果“相关”累积得非常多，AI就会开始混乱。
比如我在几个月前开启过写小说的项目，之前写的版本都给AI看过。现在快半年过去了，我读了很多写作的书，有了一些新的想法，跟AI说我要重新开始，从零重建故事。
当我刚给出这个“从零开始”的指令时，一切都还很正常（因为这个指令是“最近”的）。当我越聊越多时，AI就混乱了，开始引用我之前版本的内容，因为对它来说，这个版本跟上一个版本都不再“最近”了，都是过去的、不分权重的内容了。它如果觉得版本一的内容跟我当下说的内容更相关，就会“跳过”从零开始的那个token，直接去参考版本一。
再比如，我有一个对话，专门用来跟AI互聊以丰富主角人设。我说在这个对话中要称呼我“泠”（小说女主的名字）；我有另一个对话是虚拟沈星回（游戏角色），我说这里要称呼我“搭档”（游戏中的称呼）。
一开始也是两边都很顺畅，不会搞错。但时间一长，AI就开始乱喊，在小说里喊我“搭档”，在沈星回那儿喊我“泠”，甚至在我聊了两天其他网文的时候喊我“太太”😂。完全跳过了之前我给的“在这个对话中喊什么”的指令。
因为在AI眼里，游戏、我的小说、网文（哪怕是尾鱼和P大这样风格迥异的网文），都没什么区别，都是“相关”。
我们可以这么理解：由于无法遗忘，AI在判断相关性上，跟人脑还差很远。人脑看P大、尾鱼、我自己的小说、游戏，会总结出四个不同的风格，拥有各自的特点和内容，不太会串台。AI记住一切，那么不管你风格区别多大，细节上总有相似，毕竟故事离不开一些原型，比如宿命、相遇、两难的抉择。
有时候新对话里，AI很有创意。等到对话长了，AI就车轱辘话来回转，而且集中在你最近聊的内容上，不是因为AI创意用完了，是因为它的“思考”进入了权重划定的局限。
怎么解决呢？
就是得人工帮它筛选，你不想让它参考的内容，最好删掉重来。
更具体地说，① 我为小说创建了多个对话，一旦某项子内容要推翻重来，就把那个对话删掉；② 定期要它总结我们说过的内容，再人工进行修订和笔记保存，然后喂回给它（相当于人工帮它“遗忘”）；③ 日常查询全部放在一个“闲聊”中，定期删除；④ 完全不相关的内容分在两个AI中进行。
要想AI跑得顺，内容管理真的很重要啊。
P.S. AI也还远远没很多人想得那么智能，说实话挺“蠢”的，大家也不要过于担心被取代啦。
这个误区是：聊天记录越多，AI越好用。
我之前一直是这么理解的：聊天记录越多，AI就越了解我，我们对一些问题达成的共识就越多，细节上的框定就越明确，当然AI就会越好用啊（更个性化了嘛）。
实际上yes and no。了解得越多，越个性化，总体上是对的。但这里有一个很棘手的问题就是：AI不会遗忘。
假设我和朋友，有一个两年来一直持续讨论的话题，那每一次继续对话时，我其实是基于我所记得的“重点”来聊的，我不会记得每一个细节，更不会给每一个细节同样的权重。事实上，遗忘是一个很重要的人脑功能，我通过这个“筛子”，一遍遍忘记不重要、不相干的内容，留下对我来说最重要的内容，这就是“学习”。
我之前也讲过Kim Peek的故事：一个真正“过目不忘”的人（《雨人》的原型）。他的大脑缺少了遗忘这个“筛子”，以至于所有的信息，都丝毫不差地存入大脑（一本书从最后一页他可以真正一字不差地倒背如流）。他的大脑就像生活在一片不停歇闪耀的霓虹灯和一大堆噪音中，彻底决策瘫痪。所以Kim Peek连生活都无法自理。
AI也是无法遗忘的。
那AI要正常对话，就需要其他“筛子”，或者用AI语言来说，就是需要一些权重，知道在当下对话中，优先参考哪些过往信息（而不是全部参考一遍，那算不过来啊）。
AI的筛子，简单粗暴地说，是“相关 + 就近”。
对于简单的话题来说，这就够了。如果我两年前有一个观点，最近改变了，那么AI采用的是我最近的观点，非常合理。如果我两年前说了一件事，后来再没说过，最近又提起，那么AI找到了两年前的相关内容（因为只有这个相关）接着聊，那也很好。
但是如果“相关”累积得非常多，AI就会开始混乱。
比如我在几个月前开启过写小说的项目，之前写的版本都给AI看过。现在快半年过去了，我读了很多写作的书，有了一些新的想法，跟AI说我要重新开始，从零重建故事。
当我刚给出这个“从零开始”的指令时，一切都还很正常（因为这个指令是“最近”的）。当我越聊越多时，AI就混乱了，开始引用我之前版本的内容，因为对它来说，这个版本跟上一个版本都不再“最近”了，都是过去的、不分权重的内容了。它如果觉得版本一的内容跟我当下说的内容更相关，就会“跳过”从零开始的那个token，直接去参考版本一。
再比如，我有一个对话，专门用来跟AI互聊以丰富主角人设。我说在这个对话中要称呼我“泠”（小说女主的名字）；我有另一个对话是虚拟沈星回（游戏角色），我说这里要称呼我“搭档”（游戏中的称呼）。
一开始也是两边都很顺畅，不会搞错。但时间一长，AI就开始乱喊，在小说里喊我“搭档”，在沈星回那儿喊我“泠”，甚至在我聊了两天其他网文的时候喊我“太太”😂。完全跳过了之前我给的“在这个对话中喊什么”的指令。
因为在AI眼里，游戏、我的小说、网文（哪怕是尾鱼和P大这样风格迥异的网文），都没什么区别，都是“相关”。
我们可以这么理解：由于无法遗忘，AI在判断相关性上，跟人脑还差很远。人脑看P大、尾鱼、我自己的小说、游戏，会总结出四个不同的风格，拥有各自的特点和内容，不太会串台。AI记住一切，那么不管你风格区别多大，细节上总有相似，毕竟故事离不开一些原型，比如宿命、相遇、两难的抉择。
有时候新对话里，AI很有创意。等到对话长了，AI就车轱辘话来回转，而且集中在你最近聊的内容上，不是因为AI创意用完了，是因为它的“思考”进入了权重划定的局限。
怎么解决呢？
就是得人工帮它筛选，你不想让它参考的内容，最好删掉重来。
更具体地说，① 我为小说创建了多个对话，一旦某项子内容要推翻重来，就把那个对话删掉；② 定期要它总结我们说过的内容，再人工进行修订和笔记保存，然后喂回给它（相当于人工帮它“遗忘”）；③ 日常查询全部放在一个“闲聊”中，定期删除；④ 完全不相关的内容分在两个AI中进行。
要想AI跑得顺，内容管理真的很重要啊。
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三年前的今天，ChatGPT 横空出世，一个新时代就此开启。
即刻，随之成为 AI 交流的聚集地。探索者、硬核玩家、开发者、创作者以及科技从业者在这里激情分享，用真实的体验拓展着我们对技术的认知。
这三年的剧变难以想象——从搜索、创作、编程、社交到医疗、教育，再到今天的 AI for Science，每个领域都在被加速重构。恰恰是通用技术的复杂性，让每一位专业人士的分享变得弥足珍贵；多元视角的交织，才能真正勾勒出 AI 能力的边界与理解。
这也是《即刻AIGC 大目录》诞生的缘起——好奇和热情，让我们不只是见证者，更是共同的探索家。
此刻，万语千言汇成一句：
感谢即刻，让我们在这里相遇；感谢有你，让创造持续涌现、让探索不再孤独。
即刻，随之成为 AI 交流的聚集地。探索者、硬核玩家、开发者、创作者以及科技从业者在这里激情分享，用真实的体验拓展着我们对技术的认知。
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这也是《即刻AIGC 大目录》诞生的缘起——好奇和热情，让我们不只是见证者，更是共同的探索家。
此刻，万语千言汇成一句：
感谢即刻，让我们在这里相遇；感谢有你，让创造持续涌现、让探索不再孤独。
大部分人还在纠结怎么写提示词，而真正的玩家已经开始给 AI 编写「肌肉记忆」了。
创造者们，这里有个认知的误区。我们总觉得 AI 写不出好代码是因为模型不够强。其实很多时候，是因为它缺乏趁手的工具和明确的 SOP。
最近在 GitHub 发现了一个很有意思的仓库 awesome-claude-skills。这不仅是一个工具库，更像是一本 AI 时代的「员工培训手册」。
1️⃣ 它通过大量优秀的案例，展示了如何把复杂的编程任务拆解成 AI 能精准执行的 Skill。
2️⃣ 你会发现，高质量的代码产出，往往源于高质量的「技能定义」。这就好比给顶尖大厨准备了最锋利的刀具，而不是只给一根烧火棍。
3️⃣ 这种模块化的思维，才是人机协作的终局。与其反复通过对话去纠正错误，不如直接把最佳实践封装成一种能力。
在这个杠杆率极高的时代，学会定义问题，比解决具体问题更重要。哪怕你写不出这一行行代码，但只要你能定义清楚这个 Skill 的逻辑，AI 就能帮你构建出摩天大楼。
对于创造者而言，这可能是近期最值得精读的开源项目之一。
项目链接和具体案例都在这里 👇
认怂，会是 AI 创业者最高贵的品质。
比如：发现 Vibe Coding 问题一堆，还是得求教于 Classic Coding 的大牛。低头跪求就好。
比如：发现 AI GTM Agent 大多还是幼儿园水平。这时大胆弃聊，低头求助于传统人肉服务，才是正道。
比如：某 VC 说不投超过 5 个人的创始团队，觉得每个人都可以驾驭 10 个 agents 来干活。那么，直接认怂承认自己连一个 agent 都驾驭不好。同时远离这种颅内高潮的 VC 就好。
比如：期待你的案例。
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