Tw93
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![第一次安装 ChatGPT Atlas 大概玩了 5 分钟就卸载了，今天为了看 Youtube 内容解说折腾了一下，居然非常简洁好看，先默认浏览器用一段时间，大伙可以抄一下我的使用习惯。 1️⃣ 在 Mac 设置里面找到键盘快捷键设置，配置 Atlas 的隐藏标签栏和显示标签栏的快捷键都为 cmd + /，这样你可以很好隐藏显示了，非常简洁的第一步，我默认隐藏使用。 2️⃣ 习惯使用这个快捷键 cmd+shift+[], 可以很方便左右切换你的标签页，在少的时候用这个，多的时候，可以 cmd + / 先打开寻找，然后再隐藏即可。 3️⃣ 记住 2 个常用快捷键，第一个是 cmd + > 再当前页面打开 ChatGPT 的提问，特别适合你看 Youtube 或者英文内容时一起和 AI 探讨；第二个是 cmd+shift+h 打开 ChatGPT 的侧边栏，用来寻找历史内容。 4️⃣ 一般推荐隐藏书签栏，但是隐藏之后，使用又不方便，这里特别推荐我写的 Maple Bookmarks，使用 cmd+e 可以快捷唤起一个面板，非常便捷的达到你想要去的地方。 这样设置下来你的 Atlas 将变得可能会成你喜欢的浏览器，我感觉 ChatGPT Plus 包月真的非常值，ChatGPT/Codex/AI浏览器，买一送二的感觉。](https://image.24vids.com/tw-1982236641466208422/amplify_video_thumb/1982236001327083521/img/bmMA0uedIiK9bmDp.jpg)
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0.1.0-beta4 晚上下班后屏幕终于到了，一下子调试好屏幕、温度二氧化碳、红线外、灯光等传感器，WiFi配网调试中 基本出现差不多了，剩下封胶和稳固。
Tw93104,065 просмотров • 3 месяцев назад
想和大伙聊聊，在 AI 时代我是如何深入学习一个技术领域的。 之前没有 AI 之前更多是看书、翻这个领域有名的国内外人的所有博客，然后摘抄记录到笔记本，这种速度挺慢，但是很有学习的乐趣，比如当时学习 WebGL 就是这种感觉，可能学懂一个东西差不多要半年空闲时间，慢但快乐。 现在有了 AI 之后，其实我很讨厌网上那种3分钟教你看完百年孤独，也讨厌一切短剧和倍速看电视剧的方式，更多还是挑好的看，吃好一点。 不过最近写你不知道的 Claude Code 和 Agent 系列，除了自己懂的部分外，其实还有大量不太清楚的领域，好在之前收藏了不少文章，刚好借助这一块清库存，全部搞懂输出出去，一直认为，很多时候，不在于看了多少东西，听了多少东西，输入了多少东西，其实用处不大，更加看重你输出了多少东西，这个才是你自己的。 然后我上上周启动了一个深坑挑战自己，研究大模型的训练流程，确保非专业的人也听得懂，探索了2周，刚好这个经验可以分享给大伙，当然成文也差不多好了，最近会发出。 我会把这个学习过程当做写代码一样的组织，第一步收集高质量的资料，比如与之相关的近几年的精品论文，各大模型厂商发布的关键模型的博客，X上模型负责人发表的一些文章，以及斯坦福等高校的近两年关于这一块的课程学习，还有经典的手搓一个大模型的代码仓库等等，这些都是我的一个资料来源过程，我会借助工具自动化全部下载、转md、清洗，梳理，弄好结构化分门别类到我这次研究的仓库。 然后对于自己看得懂的内容就全部看一遍，把不好的删掉，好的留下，对于看不懂的内容，直接借助 Claude 帮我的理解，更复杂一点的直接翻译成中文去阅读，对于代码本地可以跑的就跑起来，不能跑的那种就去看结构，总之会有一个大概的认识和知晓技术原理，这个阶段可以去掉原有一半可能没有用的内容。 到了这个阶段，其实你对这个领域有一个大概的认知了，就可以给这篇文章开始写一个大纲，以及大纲应该结合的来源内容，这里均可以用markdown很多表达，你要讲什么，或者说你想讲什么更想让读者知道，一定一定，文章是写给你给给看的人看的，需要知晓对方的认知水平，和汇报其实差不多。 然后接下来就是苦力活加之前内容的复习过程，和大学时候考试前复习很像，把每一章的内容填充完整，这样下来，你会得到一篇非常长而且有点啰嗦的文章。 这个时候AI就可以帮太忙，你可以让他帮你不改变你原有的内容意思你的语气的情况下，帮我去掉无用的啰嗦内容，以及连贯不到位的内容，或者是这一块缺少的内容，还需要补充什么知识的地方，借助AI继续去完善补充，这里又可以学到很多原来遗漏的东西。 最后整理好以后，可以继续自己读一遍，而非让AI读一遍，这里AI只是工具，千万不要把你的脑袋被AI代替了，这就没有啥意思来，自己读的过程中可以对文章继续修改调优，这里和写代码又非常像了，自测那种感觉，修复问题修问题，最后读了2遍以后，基本感觉完美了，然后就可以发出来给大伙看看。 有小伙伴肯定是担心自己写的东西没有人看，就不太喜欢发出来，或者说就不写了，其实只要你的内容有意义，自然就有读者，而非是你偷懒的理由。 花10min写完这个碎碎念，结束，欢迎交流你是如何学习一个新领域的，下面视频就是我后面要发的那篇你不知道的大模型训练文章的学习仓库，挺有意思，就录了一个视频给大伙看看我的工业化学习方式。
Tw93107,591 просмотров • 3 месяцев назад
国内用户如何轻松无缝包月 Claude和 ChatGPT 会员。 最方便方式就是 Android 手机使用 Google Pay 加上全币种的信用卡，然后最好加一个美国ip代理就好了，畅通无阻！ 我已经帮朋友包了好几个了，应该是当前最稳的一条路，快去吃一点好的！
Tw93106,634 просмотров • 5 месяцев назад
0.1.0 终于完成🎉 把电池包封胶好了，还绑了几根带子防止散架，WiFi 和 Ai 对话模块也 调试好了，使用 DeepSeek 模型稍微快一点，对话速度还可以。 接下来打算玩高级一点硬件去，哈哈哈要不要真的整一篇《你不知道的具生智能》
Tw9369,524 просмотров • 3 месяцев назад
无意发现了网易一个不错的产品 LobsterAI，一个 7×24 小时帮你干活的全场景个人 Agent。另外，它今天正式宣布开源了。 安装好后在 Telegram 里配了机器人，刚好出门，就全程用手机远程让它去读我电脑上的「潮流周刊」代码仓库，只抓 2025 年的所有内容，目标也明确，帮我挑出年度最推荐的 20 个好东西。 原本以为它会随便扫一遍凑名单，结果它真的一篇篇读完了，挑得很克制，像是在做编辑。最后给出来的 Top 20 挺符合我的心意，甚至还把 Mole、Pake、妙言这些我一直在维护的项目也选进去了，顺带写了段鼓励，莫名有点感动。 用完之后大概明白它为什么能做到这种程度：它有一套跨会话的持久化记忆系统，记住了我的偏好。底层是本地优先的设计，能真正在你机器上执行操作，不只是云端对话完就算了，延迟、隐私、断网这些问题也就自然规避掉了。每一步操作对你完全透明，不是黑盒在跑，随时都有完整的控制权，拿来做整理型的自动化挺合适。 能力也不只是读读写写，做 PPT、定时任务、搜索、调用本地工具……这些都内置了。设置里还能接飞书、钉钉、Telegram、Discord，也能走邮箱，开箱即用。 视频里把从配置到生成 Top 20 的整个过程都录下来了，有兴趣可以看看。它已经开源，大家完全可以玩起来，把那些重复性的、枯燥的工作统统交给它。很期待小龙虾越做越好吃。
Tw9379,062 просмотров • 5 месяцев назад