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這週就用無光晚餐來結束我美好的週末吧😉，是滿特別的一間餐廳，整個過程90分鐘在伸手不見五指的在黑暗中由服務員細心的引導用餐，有設計蠻多的小驚喜及情境，非常適合情侶好朋友來這靜靜心，總之是一間蠻酷的餐廳，推薦給大家👍👍 不知道有沒有人來吃過 #無光晚餐##非業配##日常文##週末##大安區#

谷歌把Gemini 4这几个模型怎么选，说清楚了。 Carbon和Argon都是旗舰定位。 Carbon能力更强，适合复杂架构、疑难bug和深度推理，但可能更费token。 Argon能处理大多数需要持续多步执行的复杂任务，相比Carbon更省token。 Hydrogen主打速度和效率。 日常写代码、处理文档，或者当子agent并行干活都合适，也是官方推荐的Gemini 3.8 Flash升级方向。 三个模型都有100万token上下文，还能搭着用。 让Carbon定方案、啃难题，再把改代码、跑测试、并行执行这些活交给Hydrogen，官方文档直接给出了这种用法。

一人公司如今确实落地成真了，马斯克推出的 Grok Bot 能让你亲身感受当老板是啥滋味！ GitHub 上已经有人把一整套现成方案梳理完毕：150 个 bot，再配上一份零成本搭建路线图👇 → 写作方面：起稿、润色、编校 → 设计方面：头像、品牌物料、插图 → 视频方面：剪片、字幕、动效 → 社媒方面：发帖、排内容日程、推送 → 调研方面：搜集资料、撰写简报、分析市场 → 编程方面：开发搭建、排查问题、审阅代码 → 网站与界面方面：页面制作、交互设计、用户体验 → 数据与文档方面：制表、出报告、整理文件 → 销售方面：挖掘客户、主动触达、持续跟进 → 营销与 SEO 方面：市场定位、搜索优化、推广活动 → 邮箱与日程方面：分类邮件、安排日程、发出提醒 → 项目与流程方面：任务分配、环节交接、自动化处理 → 财务与行政方面：开具发票、编制预算、日常运营 → 学习方面：制定学习计划、整理笔记、安排练习 → 求职方面：搜寻岗位、撰写简历、准备面试 这个公开的 bot 资源库完全免费，一分钱都不用掏。 哪件事每天最耗你的时间，就挑一个专门的 bot 帮你代劳。 项目地址：

律师用八块 2018 年的 V100 跑出接近 NVFP4 质量的 DeepSeek-V4.1-Flash。 一位在 r/LocalLLaMA 发帖的律师（“GPU 太多”系列第五篇）公开了名为 Volta-Max-uPLIft 的仓库，能在八块 2018 年的 V100 SXM2 显卡上运行 DeepSeek-V4.1-Flash，支持 524K 上下文，单路解码超过 100 tok/s，同时开两个对话时约 160 tok/s。其实际法律工作流如今完全跑在这套本地栈上，不再依赖前沿模型的 API。 这说明近十年前的数据中心显卡，配合选择性的专家升精度量化和手工调优的 Volta 内核，也能以可用速度和长上下文服务 552B 参数的专家混合模型；对于已经拥有 V100 集群的团队来说，这是购买 Blackwell 硬件之外的一条现实路径。而使用者是一位并非机器学习专家的法律从业者、却把它当作日常生产工具，更说明完全本地化、保护隐私的大模型部署在律师等受监管行业已经具备可行性。 核心技巧是“升精度”（uplift）：所有被路由到的专家先以 2-bit 记录常驻显存，然后按在四类文本上统计出的激活频率，把最常被调用的专家逐个替换为 NVIDIA 的 NVFP4 权重，直到显存装满，从而在不需要整模型 4-bit 的情况下达到接近 NVFP4 的质量。该方案在一台双路 Rome 服务器（512 GB 3200 MHz ECC 内存）上采用 PP2xTP4 并行，作者也说明基准数据由 Claude Code 生成，属于自测数据而非第三方独立验证。

🔥最新！智谱ZCode 推出新版本 3.18.0 ！语音输入 + Worktree 并行开发拉满效率 ！灰度中，未收到可等全量！ 42 项变更（23 新功能 + 19 修复），核心就是说出来就能写和多任务并行不打架。 🔹语音输入：输入框直接说话，实时转文字，解放双手 🔹Worktree 并行开发：多任务同时推进，互不干扰 🔹Design 能力：支持设计系统检查，前端更顺手 🔹内置浏览器大升级：点选页面元素直接改保存、设备尺寸预设、导出 PNG/PDF、改完自动刷新 🔹交互体验拉满：逐词渐显、选中批注引用、可编辑已发送/排队消息、工具执行自动分组汇总（降 Token 噪音） 🔹权限记忆：授权时直接选「完全访问」并记住，少弹窗打断 🔹多语言：新增日/俄/韩界面 🔹安全 & 稳定：修复工作流沙箱绕出问题、更新不再中断下载、额度核销加确认等 开发者日常用起来会明显顺滑很多。 #ZCode# #智谱# #Harness# #AI编程# #效率工具# #唐杰#

之前推荐过几篇 Agent Eval 相关的文章，今天再推荐一篇 LangChain 最新的《What Is Eval-Driven Development》，这篇讲得挺实用，很适合正在做 Agent 和 Harness 的朋友。 文章主要介绍 Eval-Driven Development（EDD），核心思路是把 Eval 融入 Agent 的日常开发。 先定义什么算成功，写好 Eval、跑 Baseline，再修改 Prompt、Tool 或 Harness，通过相同的任务对比效果。 文中有个挺有意思的例子。 给知识库 Agent 新增 create_ticket 工具后，整体 Eval 分数提高了，结果它连「VPN 怎么连接」这种普通咨询都开始创建故障工单。 通过 Trace 排查才发现，工具描述太宽泛，导致 Agent 错误调用了工具。 这也说明不能只看 Eval 平均分。一次改动可能让新任务表现更好，却破坏原本正常的功能。除了最终结果，还需要检查执行轨迹，并保留独立测试集，避免反复优化导致过拟合。 这套思路很值得借鉴，尤其是现在大家都在不断调整 Skill、Prompt 和 Harness。 新增一个 Skill、修改一段 Workflow，甚至删掉旧 Harness，都应该通过 Eval 判断是否真的有效。 感觉 Eval-Driven Development 很值得成为 Agent 开发中的常规习惯，每次迭代都能有据可依。 原文：

如何利用AI自学一切？？ 我是写美股的，日常要读财报、盯宏观，碰上完全陌生的新行业也得从头摸。以前这些最费工夫，翻资料、找人问，一轮下来大半天就没了。 这一年多用上 AI Agent，最先变的是我学东西的方式。 1、兴趣和动力是一切的基础 这是不是普遍适用，我不能确定，但起码对我来说，自发的好奇和自驱力能让我坚持更久。或者说我不能用"坚持"这个词，因为我是自然而然地享受这个过程，不需要任何意志力，只是单纯地想学。 如果是外界推着我学，比如考试、比如工作，DDL 一结束我就会迅速放弃，甚至在过程中也只能勉强做到平均线，抱着得过且过的心态。 当然，有兴趣和自驱力不代表万事大吉，也不会一开始就如有神助。学不会的东西本来就学得很慢，但慢慢来，反而会比较快。 2、建立一个正反馈的环境机制 正反馈能让你保持兴趣和动力，不断的小 reward 会给你情绪价值。这时候就该让 AI 来帮忙了，因为 AI 的反馈非常非常快。 比如我想探索一个知识，它可能和 tech 有关，也可能和商业有关，这些都是我完全没在学校受过训练的领域。但是 AI 受过呀。 我可以一遍一遍地说：这个太难了，我不理解，我要举例子，要图解，要通俗易懂，从最最简单的讲起。AI 非常适合干这个。 在现实生活中，其实很难让一个人一遍一遍地给你重复讲同一个东西，但对 AI，我们完全不会有这种顾虑。遇到不懂的，如果没有 AI，就只能等懂行的人给我讲，或者自己慢慢搜。这种极致快速的正反馈，只有 AI 才能给。 而当我让它出题，用自己的话再讲一遍的时候，我就能清楚地知道哪里我没理解、哪些我理解得很好。这时候 AI 也会充分地鼓励我，给我非常多的正反馈。学习的循环就这么建立起来了。 3、所以具体到底怎么利用AI呢？下面我按从简单到进阶，拆解一下具体的方法。 简单版：一个聊天窗口就够了 免费的聊天机器人已经足够强大，只要稍微改改自己的 prompt，就能得到很好的结果。 假设我对某个领域、某个概念完全不了解，比如"什么是 Agent？Agent 有什么用？为什么别人都在用？我能拿它做什么？"，这些就是我第一次接触一个新概念时，脑子里会自然冒出来的问题。 第一，我一般会按"why - what - how"的结构去拆。 第二，一次只问一个问题，不要一下子丢好几个。拿这个例子来说，可以先从"为什么 Agent 这么火"开始。这个问题的答案很简单易懂，你会看到一些有趣的现象，然后再引出 what，也就是它到底是什么。 第三，告诉 AI 你的个人背景。免费的聊天机器人完全不知道你对这个领域了解多少，你让它讲解时，它的回答不会是个性化的，也不会考虑你的背景。所以你要在 prompt 里讲明：我完全不了解，希望讲得通俗易懂，等等。 第四，你同样可以让 AI 用费曼学习法给你出题：根据刚刚讲过的内容出几道题，让你用自己的话再讲一遍。 进阶版：先要一张地图，再把资料喂给 AI 过了简单的关卡，如果我想学得深入一点、系统一点，开始之前我会先让 AI 给我画一张这个领域的"知识树"：主干是什么，分支有哪些，我现在要学的东西长在哪一枝上。 如果这个领域陌生到连树都搭不起来，我就让它从历史讲起。一个东西刚诞生的时候总是简单的，顺着它一步步变复杂的过程往下看，现在的样子也就好懂了。 有了地图，我会让AI去找高质量的书或者视频来探索。在学的过程中，我还会把这些资料喂给它，让它有充分的 context，这样我随时提问，就能随时得到答案。 深度版：搭一个自己的学习系统 我会高强度地把 Agent 工具和 Obsidian（一个个人笔记软件）连在一起用。我有一份写自己个人背景的 markdown 文件，还有一份 Tutor SOP 文件，里面写明我喜欢的教学方式。 每次我要求它讲解某些内容，AI 都会自己去读这些文件、补充上下文，用我最喜欢的方式来教我。 这份 SOP 里的规则，都是一次次"学不下去"之后加进去的。挑几条：第一条就是：keep me motivated, keep me going, increase the curiosity. 一节课最多两个概念。第三个留到下一节，在好奇心还在往上涨的时候结束。还有比较基础的，例如多用例子和图解等等。 当我感兴趣、想深入了解时，我也会让它读取费曼学习法的 Skill 来给我出题。 我还会用 Matt Pocock 写的 teach skill，让它通过写 HTML 代码的方式做网页课。我会 customize 更多的交互、课后习题、课后阅读等等。 它会把一个主题拆成几节课，组成一个小小的 set，比如 4–5 节，学完一整套也非常有成就感。 我曾经有遇到一篇讲AI的论文，可以说我自己几乎看不懂，但神奇的是AI一直鼓励我说我可以，我刚好看见有一段讲到是如何把 Out-of-Distribution（分布外）的东西拆解变成 In-Distribution（分布内）的东西。我心想这不就是现在，我让AI把这一篇完全在我知识分布外的东西通过一步步拆解，变成我可以理解的分布内的东西。 拆了十几轮吧，说实话那篇论文到底讲了什么，我已经要忘记了，但这种去拆解那些我不会的知识，然后一步一步把它们内化的方法论我却一直记得。 总结一下：其实核心很简单，你要喜欢、要有兴趣，利用AI工具，不会就问，不断接受正反馈。自然而然，我们就可以学习任何事情了！ 一段可以直接复制的 prompt： 我是[你的背景，比如：完全没学过编程]，想了解[概念]。请按下面的顺序讲，每次只讲一步，讲完停下来等我回复： 1、为什么：它为什么最近这么火，解决了什么问题 2、是什么：用一个生活里的例子讲，不要术语和公式 3、怎么用：像我这样的人能拿它做什么 如果我说「没懂」，请换一个例子，不要只换个说法。 三步讲完后，出 2 道题让我用自己的话回答，并指出我哪里理解错了。

这30个AI网站，用起来像在薅平台羊毛，但全都合法，而且真能省钱。 1. — 免费无限生成图片，质量接近Midjourney 2. — 实时生成图像，画什么立刻出现 3. — AI放大图片无限制，细节自动补全 4. — 一键抠图、修光、擦除物体 5. — 5秒克隆任何声音 6. — 输入歌词，自动生成完整歌曲 7. — AI视频生成先驱，Gen-3可免费试用 8. — 快手可灵，中文视频生成最流畅的一档 9. — 一张照片加一段音频，生成会说话的数字人 10. — 把静态照片变成开口说话的视频 11. — 会写代码的AI，免费额度够日常用 12. — 只靠说话就能建网站，不用写代码 13. — Vercel的前端生成器，描述完就出页面 14. — 浏览器里写代码，AI辅助，一键部署 15. — 粘贴文字，自动生成信息图 16. — 一键AI生成PPT，告别做PPT的痛苦 17. — Notion AI写作、总结、翻译 18. — 画个草图，AI生成真实网站 19. — AI搜索引擎，任何问题秒出答案并附来源 20. — 专为开发者做的AI搜索，代码问题即时解决 21. — 会议实时转写，每月免费300分钟 22. — AI剪辑短视频，自动找出高光片段 23. — 一个网站用上GPT-4o、Claude和Gemini 24. — 免费试用开源AI模型 25. — 一键抠图，1秒出图 26. — 用AI擦掉照片里任何物体 27. — AI换脸，1分钟出视频 28. — AI音乐打标签和推荐 29. — AI写作助手，免费版够日常用 30. — Anthropic的免费助手，处理长文本的天花板 先收藏，用的时候翻出来 🔖

Personal Agent 趋势判断： 不论是 Muse、Dot 还是 Grok Bot ... 目前都是你和它沟通，它完成一些事情， 而我们日常生活和工作中，做具体的事只是一部分，很大一部分时间都在沟通上。 不论是当面沟通、发消息、打电话、视频会议... 等等。 不能替你去和别人沟通的 Agent 体系是不完整的。 能替你进行沟通，需要以下先决条件： 1. 懂你：Agent 知道你是怎样的人，怎样的沟通表达习惯 Memory & Soul 2. 懂对方：Agent 知道沟通对象、知道沟通上下文（Context）和下一步沟通目标（Target） 3. 懂沟通、能沟通：Agent 知道沟通技巧（Skill），知道准备最合适的材料（文档、图片、PPT、动画视频...），知道使用沟通工具（Zoom、Slack...），会听、看、说，需要多模态能听懂、看懂、说话（TTS、ASR...） 目前几乎技术都满足了，只需要一个合理机制把这些组合起来。 2027 年，会替你沟通的 Agent 成为主流，不会替你沟通的 Agent 会是边缘。