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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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类 Cursor 模式的 Agent 可以把 4o 和 Claude 3.5 Sonnet 这种原本不带 CoT 的模型通过工程化产生 CoT。
并且，和 o1、o1 Pro 这种原生使用复杂推理的模型不同的是，由于它原本是为写代码设计的，所以它每个步骤的输出（推理过程）都需要经过你的手工确认。
这意味着你不用等到它给出错误答案后再告诉它如何调整，可以直接控制它 CoT 过程中每一步的对错。
这对写稿来说，能显著增加你对 AI 生成内容的控制。
避免那种洋洋洒洒一堆写出来，但方向错了。
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在 DeepSeek-R1-Zero 的训练过程中观察到的一个特别有趣的现象是“Aha Moment”的出现。
如图所示，这个时刻发生在模型的中间版本中。在这个阶段，DeepSeek-R1-Zero 通过重新评估其初始方法，学会为问题分配更多的思考时间。
「等等，等等。等等。 这是我可以标记的一个顿悟时刻。
让我们逐步重新评估，以确定是否可以得到正确的总数 · · ·」
该模型学会使用拟人化的语气重新思考。
这对我们来说也是一个顿悟的时刻。
让我们见证了强化学习的力量和美丽。
小红书的AI翻译为什么这么快？ 因为提前翻译做了缓存。如何推导实现逻辑：
1. 大模型的速度基本是一个字一个字吐出来，不可能一点翻译，立马展示翻译。所以判断，肯定是提前做了翻译缓存
2. 如何验证上述猜想？反复点击翻译，你会发现每次的结果都一样，否则每次点击调用大模型，结果会不一样。
3. 那应该什么时候把评论送翻呢，会不会存在还没翻译完，其他用户就点击翻译评论？ 一个合规知识，你在互联网上看到的所有内容其实都经过审核，评论更不例外。用户写了评论，送去机器审核，同时拿去翻译，等审核通过后，大概率翻译结果也返回了，所以用户看到评论原文时，译文几乎也都同时存在了
1. 大模型的速度基本是一个字一个字吐出来，不可能一点翻译，立马展示翻译。所以判断，肯定是提前做了翻译缓存
2. 如何验证上述猜想？反复点击翻译，你会发现每次的结果都一样，否则每次点击调用大模型，结果会不一样。
3. 那应该什么时候把评论送翻呢，会不会存在还没翻译完，其他用户就点击翻译评论？ 一个合规知识，你在互联网上看到的所有内容其实都经过审核，评论更不例外。用户写了评论，送去机器审核，同时拿去翻译，等审核通过后，大概率翻译结果也返回了，所以用户看到评论原文时，译文几乎也都同时存在了
几年摸索下来，AI行业一直在不断推翻曾经的预判，很有意思。
晚点对MiniMax创始人闫俊杰的那篇采访传得很广，主要的话题点在于闫抛了好几条非共识出来，比如模型能力和用户规模之间不存在飞轮，甚至如果用户太多，反而有可能分散公司的注意力，拖慢前言研发的效率。
我刷到潘乱对此的评论有些不以为然，说要警惕这种180度大转弯的所谓反思，动辄否认行业积累下来的经验总和。与其觉得全世界都在开倒车，不如好好看清楚是不是自个在逆行。
怎么说呢，我是觉得，「在自己生命的每个阶段都说了自己相信的东西」是每个人都不可避免的规律，不算特别难以理解，尤其是在一个格外年轻的行业，从业者都还是在满天的不确定性里找微弱的确定性。
再举一个例子，不知道你们有没有注意到，例如新榜等越来越多的AI产品榜单，开始把夸克、WPS或是百度文库这样的所谓「非AI原生应用」列进去了，这在半年以前还是不太见得到的事情。
也有越来越多的公司意识到，所谓的「AI原生应用」好像是个废话，就好比现在没有手机厂商会强调说新发布了一款触屏手机，出于对AI的敬畏和狂热，大家本来想等出一个iPhone时刻，等出一个漫威宇宙里的贾维斯出来，但在市场端，用户对于AI能力是否原生根本没有执念，他们只看有没有解决具体的问题。
豆包PC端越来越像一个浏览器，百度新上的AI搜也在做集成，基本上都是夸克半年前就开始走的设计思路，突然间行业里全反应过来了，对话式问答不是标准答案，没必要为了AI而AI，在用户熟悉的场景里先建立使用并依赖AI的范式，才是见效最快的。
夸克这款产品我之前提过很多次，现在虽然已经被捧成了「阿里之光」，但它押宝的路线图其实也被质疑过，在「AI取代搜索」和「AI改变搜索」之间，前者的想象空间和重新洗牌的刺激显然更大，而夸克赌的是后者，认为AI可以让搜索进化，能够「处理」而不是简单的「供给」信息，新能力和原入口可以一体化。
后来发生的剧情都知道了，连ChatGPT都新增了联网搜索的按钮，很多苦于获客压力的同行也纷纷「打不过就加入」，形势永远比人强。
七麦的2024年度统计，夸克累计下载3.7亿次，在AI产品里排在第一名，当然夸克也是做了大量的用户AI功能普及教育，但是如果没有千金散尽还复来的ROI，阿里又怎会为了夸克慷慨以赴。
教育用户很必要，但优先级更高的前提是，尊重用户的需求。
晚点对MiniMax创始人闫俊杰的那篇采访传得很广，主要的话题点在于闫抛了好几条非共识出来，比如模型能力和用户规模之间不存在飞轮，甚至如果用户太多，反而有可能分散公司的注意力，拖慢前言研发的效率。
我刷到潘乱对此的评论有些不以为然，说要警惕这种180度大转弯的所谓反思，动辄否认行业积累下来的经验总和。与其觉得全世界都在开倒车，不如好好看清楚是不是自个在逆行。
怎么说呢，我是觉得，「在自己生命的每个阶段都说了自己相信的东西」是每个人都不可避免的规律，不算特别难以理解，尤其是在一个格外年轻的行业，从业者都还是在满天的不确定性里找微弱的确定性。
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也有越来越多的公司意识到，所谓的「AI原生应用」好像是个废话，就好比现在没有手机厂商会强调说新发布了一款触屏手机，出于对AI的敬畏和狂热，大家本来想等出一个iPhone时刻，等出一个漫威宇宙里的贾维斯出来，但在市场端，用户对于AI能力是否原生根本没有执念，他们只看有没有解决具体的问题。
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夸克这款产品我之前提过很多次，现在虽然已经被捧成了「阿里之光」，但它押宝的路线图其实也被质疑过，在「AI取代搜索」和「AI改变搜索」之间，前者的想象空间和重新洗牌的刺激显然更大，而夸克赌的是后者，认为AI可以让搜索进化，能够「处理」而不是简单的「供给」信息，新能力和原入口可以一体化。
后来发生的剧情都知道了，连ChatGPT都新增了联网搜索的按钮，很多苦于获客压力的同行也纷纷「打不过就加入」，形势永远比人强。
七麦的2024年度统计，夸克累计下载3.7亿次，在AI产品里排在第一名，当然夸克也是做了大量的用户AI功能普及教育，但是如果没有千金散尽还复来的ROI，阿里又怎会为了夸克慷慨以赴。
教育用户很必要，但优先级更高的前提是，尊重用户的需求。
已知有甲、乙、丙三人，分别戴着红帽子、白帽子和黑帽子。甲说：“我戴的不是红帽子。”乙说：“我戴的是白帽子。”丙说：“我戴的不是黑帽子。”已知三人中只有一人说的是真话，那么甲、乙、丙分别戴什么颜色的帽子？
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