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我发现。已经将近一个月没用 Claude 了，我睡眠质量直线上升，Claude code 用的我提心吊胆，又是改时区，改系统语言，改 家宽 IP，改各种傻逼设定。没吊毛用的网络知识学了一大堆，我都快变嘉豪了，真就像做贼一样的，生怕一大早睡醒邮箱跳出来封号邮件，现在 Codex 驱散了橙色恐怖。虽然给洋人磕头不合适，但我真的高低要给 Tibo 老师 @thsottiaux 磕一个！！！谢谢你！
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Palantir CEO：模型只有结合 FDE 和应用层，才能在企业中真正创造价值
2026 年 8 月 3 日，Palantir CEO Alex Karp 在接受 CNBC 采访时表示，美国应当通过竞争推动本土开放权重模型追上中国模型，而不是依靠限制客户选择来保护本国模型公司。不过，他认为模型来自美国还是中国并不是最关键的问题，因为模型本身并没有外界想象中那么高的企业价值。只有在 FDE（Forward Deployed Engineer）、应用层、现场部署经验以及对企业“部落知识”的保护共同作用下，模型才能进入真实工作流并产生商业成果。该观点表明，Palantir 的核心壁垒并非拥有某个基础模型，而是将不同模型部署到复杂企业系统中的工程与组织能力。
内容不构成任何投资建议，请严格遵循当地法律法规。
《白线 WhiteLine》由吴说团队出品，从 Crypto 走向更广阔的资本市场，关注 AI 时代下的趋势变化与交易机会。
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🚀发现一个很适合搭配 Pi、Claude Code、Cursor 使用的开源知识库项目：pi-llm-wiki。
它采用 Karpathy 提出的 LLM Wiki 思路，把 URL、PDF、Markdown、JSON、XML 等原始资料，转化为可持续维护、相互链接的本地 Wiki，而不是每次提问都重新进行一次性 RAG。
核心亮点：
▪️ 自动采集、整理和关联不同来源
▪️ 区分原始资料、来源摘要、概念页和综合分析
▪️ 兼容 Obsidian，可直接查看和编辑
▪️ 原生支持 OKF v0.2，知识库不被特定应用锁定
▪️ 同时搜索个人知识库与项目知识库
▪️ 自动检查断链、孤立页面、内容冲突和知识缺口
▪️ 通过 MCP 接入 Claude Code、Cursor、Windsurf
▪️ 可选记录 Agent 的任务轨迹，并沉淀为可复用 Skills
这不是简单的“让 AI 搜索笔记”，而是让 AI 帮你长期维护一套会不断积累、更新和复利的知识系统。
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我们有一门课叫“史料学”，听起来就四个字：枯燥乏味。
第一次上课，老师抱来一沓复印的明清档案，发给我们每人几页，说：“今天你们当一回侦探，从这几页纸里找出这个人的生平。”
我拿到手一看——工工整整的毛笔小楷，全是繁体竖排，好多字我认都认不全，更别提读懂了。
硬着头皮看了两小时，才勉强拼出来：
这是个乾隆年间的小县丞，因为河道失职被弹劾，家产被抄，后来死在流放路上。
最扎心的是卷宗末尾附了一行小字，大概是他妻子变卖家产补赔的记录，连一只铜盆都写了进去。
那一刻我坐在图书馆里，手指头按着那页发黄的复印件，忽然觉得这位两百多年前、我连名字都念不利索的小官，好像就站在我面前。
历史学给我的，不是一堆可以炫耀的知识，是一双能看见尘埃里的人的眼睛。
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其实这件事情最有意思的是，每次质疑蔡徐坤抄袭 JVKE 的这首歌的时候，反对者一般都有三个声音：
1. 根本不一样
2. Soul 音乐本来就是相似的
3. 蔡徐坤都承认了参考过 JVKE
拜托你们三派能不能对一下口风啊？因为这三个声音中任意两个单独拎出来都是相互矛盾的。
故事讲到这里，大家可能会意识到，真正好玩的要出现了。是的，有位推友给我推了一个 B 站的乐评老师来解析《Deadman》这首歌。其实这个 up 主是第二派，他认为 Soul 音乐本来就是相似的，所以蔡徐坤不构成抄袭，所以他在视频中加入了大量的对比片段以专业的乐理知识来拆析这首歌的哪些段落跟哪些歌是一样的，但是讽刺的是，往往到这些片段，就会有弹幕说「完全不一样啊」。是的，第一派跟第二派打起来了。
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冷知识
你看到的网线都是黄色的，并非出于技术需要
而是早期以太网规格制定者 Rich Seifert 有一辆黄色的跑车
🤣🤣🤣
CatReader 的记忆系统运行的非常好
文章已经迅速超过了 3 万篇，一个巨大的动态知识库和学习记忆库。美妙
我之前读过一篇 OpenAI 和苹果打官司的文章？
是的，你之前保存了一篇相关的文章：
OpenAI Responds to Apple's Lawsuit and Motion for Preliminary Injunction: 'Apple Is Getting This Wrong'
来自 Daring Fireball，你于 2026-08-05 保存了这篇文章。
文章内容是 OpenAI 通过博客公开回应了苹果的新诉讼及初步禁令请求。OpenAI 采取了一种不寻常的做法——用博客文章而非法庭文件来回应这一高风险的诉讼。
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最近发现一个很适合系统补机器学习基础的网站：
Richard Xu 把自己过去十多年积累在 GitHub 上的几十份讲义，重新整理成了一套交互式学习教程。
内容从回归、贝叶斯、决策树和神经网络，一直延伸到 EM、MCMC、变分推断、NTK、PAC-Bayes、Transformer 和扩散模型，基础课程与研究级内容都有覆盖。
相比直接面对一堆公式密集的 PDF，网页形式更适合按主题慢慢学习，也更容易把原本零散的知识串起来。
现在很多教程都在追最新模型，这套资源更愿意把概率、优化、推断和学习理论讲清楚。模型会不断换名字，真正帮助我们理解它们的基础却没有那么容易过时。
交互式网站：
原始讲义：
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豆包进飞书后，飞书直接成了自媒体创作神器，打通了选题、创作、复盘全流程！！！
飞书多维表格、云文档、知识库配合 CLI 够爽了，现在飞书里的豆包可以读你的资料、操作电脑、浏览器、做PPT、图片、视频......
我这次直接拿“一个人+飞书做 AI 自媒体”跑了一遍：
1、找选题：打开浏览器搜近期内容，最后找了 10 个公开来源，把标题、链接、发布日期、核心信息、互动数据和用户问题全部写进飞书。
2、内容存档：直接建好多维表格。它自己做了 14 个字段，按照账号匹配度、热度和信息增量打分，再做出选题优先级视图和数据看板！
3、创作：选中一条继续创作。它沿着表里的资料写完一篇 X 长帖，又生成了 3 套封面标题、3 组提示词和 3 张封面图，全部写回同一条记录。
它搜索的资料、做的判断、生成的内容和图片，全都留在飞书里。整个过程每一步都能看、能改，包括来源、评分规则也都可以调，标题和图片不满意就让它重做。
飞书负责把资料、选题和成品整理并存好，豆包负责搜索、整理、判断和创作。全自动在浏览器、文档、表格和生图工具之间调用。
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