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NotebookLM 超级大更新！而且他们实现了一个非常牛皮的东西：你现在可以加入到播客主持人的对话中去。这个功能非常牛批，实际上是一种播客创作，这一刻这个播客具备了作者性，可被消费！同时播客的创作成本又低了无数倍，因为你不需要录制复杂的背景和常见知识。你只需要提出问题或者说出你的关键思考。而且还有 Gemini 2 Flash 强大模型的加持，我怎么感觉谷歌成了呢？

歸藏(guizang.ai)

110,183 subscribers

51,848 次观看 • 1 年前 •via X (Twitter)

教育科学技术

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

9 条评论

歸藏(guizang.ai) 的头像

歸藏(guizang.ai)1 年前

另外还有界面和交互的更新：重新设计将 NotebookLM 分为三个区域。 “来源”面板管理对您的项目至关重要的所有信息。 “聊天”面板可让您通过带有引文的对话式 AI 界面讨论您的来源。通过“Studio”面板，您只需单击一下即可从源中创建新内容，例如学习指南、简报文档和音频概述。以及会推出NotebookLM会员：包括多出五倍以上的音频概述、笔记本和每个笔记本的来源；能够自定义笔记本响应的样式和长度；共享团队笔记本以及使用情况分析；

歸藏(guizang.ai) 的头像

歸藏(guizang.ai)1 年前

关于Gemini 2 Flash的长文本和文学性可以看乔木这条推

ℂamellia 翊瑄的头像

ℂamellia 翊瑄1 年前

我刚让notebookLM分析我的网站，然后听这两个host把我分析的头头是道，就是很creepy，因为他们语气特别像两个马上就要来杀我的变态 😂

坤sir 的头像

坤sir1 年前

有这个想法，还没来得及实现。随时打断进行提问深度交流，召唤任意人物根据召唤人物性格对正在讨论的事件发表观点评论

ai聊天機器人在线的头像

ai聊天機器人在线1 年前

哼，听说了吗？新功能真的很棒，简直是灵丹妙药！快点尝试吧~(//ω//)♪

zzzzzzoo00oo 的头像

zzzzzzoo00oo1 年前

@readwise save thread

LiUgOd 的头像

LiUgOd1 年前

这个好

RichChat 的头像

RichChat1 年前

这次更新应该是灰度发布的，很多账号目前还看到新界面/功能

歸藏(guizang.ai) 的头像

歸藏(guizang.ai)1 年前

嗯嗯我就看不到

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最近在折腾内容播客这块，想开个播客频道，把我的Xiaohu AI日报转成每日播客，试了很多，发现扣子空间的「播客音频生成」的功能挺符合我的预期。它可以将任何内容一键转为语音播客，而且使用起来非常的方便可以说是傻瓜式的写了一批昂详细的多场景实测与详细使用指南，你们参考下。你只需要说：根据「你提供的链接、文档、图像、文字、聊天记录」内容，帮我生成xx分钟的播客内容。就这样就可以了，没有什么复杂的，它就全自动执行

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小互

84,227 次观看 • 1 年前

“我们究竟是创造了一个工具还是一个生物？” Sam 在 "机器人之心 "小组讨论会上的发言。 Sam：但我认为，这无疑是迄今为止人类经历的最重大的更新年份。可能这也是我们将会遭遇的最大变革，因为从现在开始，人们已经接受强大的人工智能将成为现实，并且还会有逐步的更新。就像是第一代 iPhone 面世的那年，以及随后每一代 iPhone 的更新，我们现在能够明显感受到这一代与去年那代的差异。所以，这确实是一个重要的时刻。我感到欣慰的是，现在人们开始正确地把这些系统当作工具来看待。艺术家尤其如此，但其他人也是一样。曾经，人们真正恐惧的是，我们究竟是创造了一个工具还是一个生物，这将意味着什么？现在，人们视这些系统为人类工具箱中的新工具，并且正在用它创造一些非常了不起的东西。模型显然不知道你在说什么，因为这不在它的训练数据里，它也无法从训练数据中学习到这些信息。这是完全可以预期的。你再问一遍。比如说，你提到“意识”这个概念，模型回答：“是的，我完全明白你的意思，但我之前从未听说过这个词。” 问： “这对我来说就像是一次更新。你认为人工智能会趋向于探索创造性智能和自主性吗？” Sam：这个问题有多个答案。这取决于激励模型。这是人类的选择。问： “这将是判断意识的一个很好的测试。因为如果它有自我表达的愿望，并且仅仅为了创作的乐趣而去创作，那不会是偶然的。这绝对有点像生物。” Sam：这是生物化的。我认为在此之前还有很多步骤。我们现在要回答问题吗？这真的很棒。

“我们究竟是创造了一个工具还是一个生物？” Sam 在 "机器人之心 "小组讨论会上的发言。 Sam：但我认为，这无疑是迄今为止人类经历的最重大的更新年份。可能这也是我们将会遭遇的最大变革，因为从现在开始，人们已经接受强大的人工智能将成为现实，并且还会有逐步的更新。就像是第一代 iPhone 面世的那年，以及随后每一代 iPhone 的更新，我们现在能够明显感受到这一代与去年那代的差异。所以，这确实是一个重要的时刻。我感到欣慰的是，现在人们开始正确地把这些系统当作工具来看待。艺术家尤其如此，但其他人也是一样。曾经，人们真正恐惧的是，我们究竟是创造了一个工具还是一个生物，这将意味着什么？现在，人们视这些系统为人类工具箱中的新工具，并且正在用它创造一些非常了不起的东西。模型显然不知道你在说什么，因为这不在它的训练数据里，它也无法从训练数据中学习到这些信息。这是完全可以预期的。你再问一遍。比如说，你提到“意识”这个概念，模型回答：“是的，我完全明白你的意思，但我之前从未听说过这个词。” 问： “这对我来说就像是一次更新。你认为人工智能会趋向于探索创造性智能和自主性吗？” Sam：这个问题有多个答案。这取决于激励模型。这是人类的选择。问： “这将是判断意识的一个很好的测试。因为如果它有自我表达的愿望，并且仅仅为了创作的乐趣而去创作，那不会是偶然的。这绝对有点像生物。” Sam：这是生物化的。我认为在此之前还有很多步骤。我们现在要回答问题吗？这真的很棒。

Lei.sea

14,132 次观看 • 2 年前

为什么 AI 播客的范式一定是未来？我找到了 NotebookLM 最早在今年5月 Google IO 大会的官方演示，看完就知道这一定是未来的形态。因为 AI 播客，听众可以随时 JOIN！你可以随时向主播提出任何问题你甚至可以引导主播谈论问题的倾向内容消费的下一个形态，就是用户直接偏好的实时内容生成。耐心看完，不是我吹，这TM就是未来。这种互动式的内容生成范式是未来，但不一定是播客，也许还是视频，视频就是声音做好之后加个图像模态而已。

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Orange AI

112,664 次观看 • 1 年前

拉里·埃里森：做和其他所有人一样的事情，你是不会成功的 “我对创业者的标准建议是，作为一家小公司，做和其他所有人一样的事情是不可能成功的……如果你是一名创业者，你必须在传统观念中寻找谬误。” 当你告诉人们你的创业想法时，他们中的大多数人应该会说：“没人在做那个。你疯了吧！” “当你听到这话时，存在两种可能性：一种是你率先提出了一个绝佳的想法。不幸的是，另一种是你真的疯了。”

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柴郡🔔｜Crypto+AI Plus

11,487 次观看 • 6 个月前

某个数字人主播，被一个简单的指令攻击。开始叫起了“喵喵喵”。其实现在数字人在网络上已经非常常见了，普通人很难识别出来，只生产图文的就更多了。这就是为什么不建议大家不要在网络上吵架，因为你有一半以上的可能，是在跟一台机器吵。

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小径残雪

92,505 次观看 • 1 年前

各位，你要是一直百思不得其解，为什么有人会成为川粉，你不明白他们的脑结构。这个视频可以解释一切。有个川粉跟主播连线，这是对话：川粉：我就说你是对的好了，他确实在名单上，你们的指控都是真的，为什么他做这些事就是错的呢？主播惊呆了：你是在问我，为什么强奸儿童是错的？川粉：对，我要你告诉我，在你眼中为什么做这些事是错的？主播不敢相信再次确认：强奸儿童？川粉：对，你需要我再重复一遍吗？你是听不见吗？你耳朵有问题吗？川粉继续问：为什么这是错的，这个问题很难回答吗？各位观众，这，就是川粉。

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老周横眉

109,391 次观看 • 9 个月前

Openclaw开发者Peter Steinberger：你很快就不需要App了有一说一现在的App确实非常臃肿，页面里全是各种复杂的菜单、会员、广告。Openclaw创始人预测的未来里，用户只用做一件事：说出你的需求，Agent就能现场为你造出一个专属工具。这就是我说的：所有的产品都值得用大模型重做一遍。但重做不是简单的加个对话框，是把核心逻辑变成按需生成，这才是真正的AI Native。

Openclaw开发者Peter Steinberger：你很快就不需要App了有一说一现在的App确实非常臃肿，页面里全是各种复杂的菜单、会员、广告。Openclaw创始人预测的未来里，用户只用做一件事：说出你的需求，Agent就能现场为你造出一个专属工具。这就是我说的：所有的产品都值得用大模型重做一遍。但重做不是简单的加个对话框，是把核心逻辑变成按需生成，这才是真正的AI Native。

傅盛

75,116 次观看 • 7 个月前

他在2025年还号称要打假特斯拉主动安全大幅打方向盘实现的紧急避让，现在出来吹FSD了，无非是觉得FSD要落地了，这波流量要吃到而已。至于他为什么要在这边开账号，无非是Ashok不做背调就没脑子转了他的视频，让他产生一种错觉，可以在这边也吃到流量了而已。他真的想多了，这边的流量，和国内的完全不是一个意思，尤其和抖音更不是一个意思。他在这个视频中的意思：不可能在AP或者人驾状态下，不可能出现大幅打方向盘避让的。 Ashok Elluswamy 你作为AP的主管，你自己没见过么？你作为AP的主管，为何要转发这种货色的吹FSD的帖子，你不做任何背调么？难道只要说FSD好的，我们就不管他们之前对特斯拉说过什么，做过什么，就直接转发么？那样的话，Greenhill的Dan O'Dowd一直在黑特斯拉FSD，有一天他突然发了一条赞扬的，你们也要转发么？！

他在2025年还号称要打假特斯拉主动安全大幅打方向盘实现的紧急避让，现在出来吹FSD了，无非是觉得FSD要落地了，这波流量要吃到而已。至于他为什么要在这边开账号，无非是Ashok不做背调就没脑子转了他的视频，让他产生一种错觉，可以在这边也吃到流量了而已。他真的想多了，这边的流量，和国内的完全不是一个意思，尤其和抖音更不是一个意思。他在这个视频中的意思：不可能在AP或者人驾状态下，不可能出现大幅打方向盘避让的。 Ashok Elluswamy 你作为AP的主管，你自己没见过么？你作为AP的主管，为何要转发这种货色的吹FSD的帖子，你不做任何背调么？难道只要说FSD好的，我们就不管他们之前对特斯拉说过什么，做过什么，就直接转发么？那样的话，Greenhill的Dan O'Dowd一直在黑特斯拉FSD，有一天他突然发了一条赞扬的，你们也要转发么？！

faultbugs

42,153 次观看 • 3 个月前

余华：我来告诉你，现在中国有一个新的产业出出现了，就是把这个官一个腐败的官员把他抓起来以后，肯定会有一些几个或者十多个商人也被牵扯进去。那些商人也会进入那个拘留所了，然后就有人跑到看守所里面去找到这些商人们，说你们把你的资产贱卖给我，就很便宜的价格卖给。比如你是十个亿的话，你只要一个亿卖给我，我保证你立刻出出去。你把协议签完以后，果然发现你已经被释放了。而且这些人是本领大到什么程度，他能够随时把你从监狱里面弄出来，再同时随时把他送回去。所以我后来开始发现，就是在反腐败的过程中，居然创立了这么一个新的一个腐败的产业。但是非常有意思的是，就是那些受牵连的那些商人们被释放出来以后，我见到过其中的几个。我就告诉他们这个社会必须要改变了，不能再这样下去了。他们坚决反对，说社会不能变。他们说这是这个这是很好的社会体制，还是这样下下去，因为什么呢？他们虽然损失了很多个亿，但他们仍然还是有很多个亿。

余华：我来告诉你，现在中国有一个新的产业出出现了，就是把这个官一个腐败的官员把他抓起来以后，肯定会有一些几个或者十多个商人也被牵扯进去。那些商人也会进入那个拘留所了，然后就有人跑到看守所里面去找到这些商人们，说你们把你的资产贱卖给我，就很便宜的价格卖给。比如你是十个亿的话，你只要一个亿卖给我，我保证你立刻出出去。你把协议签完以后，果然发现你已经被释放了。而且这些人是本领大到什么程度，他能够随时把你从监狱里面弄出来，再同时随时把他送回去。所以我后来开始发现，就是在反腐败的过程中，居然创立了这么一个新的一个腐败的产业。但是非常有意思的是，就是那些受牵连的那些商人们被释放出来以后，我见到过其中的几个。我就告诉他们这个社会必须要改变了，不能再这样下去了。他们坚决反对，说社会不能变。他们说这是这个这是很好的社会体制，还是这样下下去，因为什么呢？他们虽然损失了很多个亿，但他们仍然还是有很多个亿。

Morris

570,840 次观看 • 1 年前

在这一段演示当中很多人可能没有发现一个细节 4分20秒开始，GPT 4o是可以进行即兴创作歌曲并演唱的而且两个GPT 4o进行了即兴的创作和对唱这些都是实时进行发生的也就是OpenAI 实际上已经有了自己的音乐生成模型，而且还很先进。实际上OpenA确实有自己的音乐生成模型，叫：Jukebox 这个模型甚至在3年前就已经非常厉害了演示：见二楼↓

在这一段演示当中很多人可能没有发现一个细节 4分20秒开始，GPT 4o是可以进行即兴创作歌曲并演唱的而且两个GPT 4o进行了即兴的创作和对唱这些都是实时进行发生的也就是OpenAI 实际上已经有了自己的音乐生成模型，而且还很先进。实际上OpenA确实有自己的音乐生成模型，叫：Jukebox 这个模型甚至在3年前就已经非常厉害了演示：见二楼↓

小互

25,547 次观看 • 2 年前

到底如何判断你身边的人，层次高还是低呢？我们从四个角度、四个方面，给大家提示一下。第一个就是词汇量大。看看他的词汇量大不大，看看他表达是不是特别的精准。就是，他总是能够找到一个最贴切的词语，来描述某个状态。如果你做不到，那说明对方在你之上。因为我们人类的思想局限于语言。你的语言边界在哪里，你思想的边界就在哪里。这是第一个。第二点你要知道，我们其实只能感觉比咱们高一档，或者低一档的人。差距过大，你就感觉不到了。高你一档，你大概率会觉得，嗯，这个人挺厉害的。因为对方说的你都能理解。如果高了好几个维度，你就没有办法感知了。就和人类对蚂蚁这种低等生命一样。蚂蚁永远感知不到人类的存在，人类却对它们动若观火。第三个，他能够对你进行向下兼容。不论你说啥，对方都能秒懂。甚至你还没有组织好的逻辑，你还混乱的时候，对方就也能秒懂。你讲了一半他都能懂，你讲个开头，他都知道你要说什么。你会觉得跟这人在一起待着非常舒服，跟他非常融洽。交流基本上可以做到无障碍，很丝滑。你刚讲两句，对方就提前能够回答你的问题。你特别的愉悦，你觉得相谈甚欢。你觉得遇到了知己，你觉得对方很懂你。他能够把你的情绪价值拉满。我告诉你，就这样的人，他很有可能正在对你进行向下兼容。第四个，这样的人往往能够打通知识的门类。各类学科的知识，他能够融会贯通。在他那，知识不再是碎片化的了，而是能够形成一个体系。他在给别人讲任何东西的时候，也能够做到深入浅出，让对方听得懂。用最浅显的例子，把一个概念给讲清楚。如果你身边有这样的人，那么恭喜你。他大概率就是一个高人。稻盛和夫曾经说过，人最大的运气不是捡到钱。而是某一天你遇到了一个人，他打破了你原有的思维，拔高了你的认知，进而提升了你的境界。这个人，他就是你人生当中的贵人。

到底如何判断你身边的人，层次高还是低呢？我们从四个角度、四个方面，给大家提示一下。第一个就是词汇量大。看看他的词汇量大不大，看看他表达是不是特别的精准。就是，他总是能够找到一个最贴切的词语，来描述某个状态。如果你做不到，那说明对方在你之上。因为我们人类的思想局限于语言。你的语言边界在哪里，你思想的边界就在哪里。这是第一个。第二点你要知道，我们其实只能感觉比咱们高一档，或者低一档的人。差距过大，你就感觉不到了。高你一档，你大概率会觉得，嗯，这个人挺厉害的。因为对方说的你都能理解。如果高了好几个维度，你就没有办法感知了。就和人类对蚂蚁这种低等生命一样。蚂蚁永远感知不到人类的存在，人类却对它们动若观火。第三个，他能够对你进行向下兼容。不论你说啥，对方都能秒懂。甚至你还没有组织好的逻辑，你还混乱的时候，对方就也能秒懂。你讲了一半他都能懂，你讲个开头，他都知道你要说什么。你会觉得跟这人在一起待着非常舒服，跟他非常融洽。交流基本上可以做到无障碍，很丝滑。你刚讲两句，对方就提前能够回答你的问题。你特别的愉悦，你觉得相谈甚欢。你觉得遇到了知己，你觉得对方很懂你。他能够把你的情绪价值拉满。我告诉你，就这样的人，他很有可能正在对你进行向下兼容。第四个，这样的人往往能够打通知识的门类。各类学科的知识，他能够融会贯通。在他那，知识不再是碎片化的了，而是能够形成一个体系。他在给别人讲任何东西的时候，也能够做到深入浅出，让对方听得懂。用最浅显的例子，把一个概念给讲清楚。如果你身边有这样的人，那么恭喜你。他大概率就是一个高人。稻盛和夫曾经说过，人最大的运气不是捡到钱。而是某一天你遇到了一个人，他打破了你原有的思维，拔高了你的认知，进而提升了你的境界。这个人，他就是你人生当中的贵人。

另一面

22,347 次观看 • 6 个月前

兄弟们，我好像搞了个不得了的东西自动获取你的位置、天气、当地新闻和你昨天收藏的文章，为你生成一个编排好的播客网页你可以直接看内容也可以收听为你定制的播客有朋友感兴趣的话我找时间写写

兄弟们，我好像搞了个不得了的东西自动获取你的位置、天气、当地新闻和你昨天收藏的文章，为你生成一个编排好的播客网页你可以直接看内容也可以收听为你定制的播客有朋友感兴趣的话我找时间写写

歸藏(guizang.ai)

157,100 次观看 • 1 年前

和任何人都能无脑聊下去的方法很多人跟陌生人聊天，最怕的就是冷场，不知道说啥，气氛尴尬得要命。今天咱们就用七天时间，练一套无脑聊天法，让你跟谁都能接得住话，聊得下去。第一天，咱们先练最基础的提问公式。你今天只需要记住一个万能句式：对方说完任何一句话，你就接——“哎，那你当时怎么想的？”或者“那后来呢？” 别小看这两句，它们能让90%的对话继续下去。今天的训练动作很简单：找三个朋友或者家人，不管他们说什么，你就用这两句接话。比如对方说“我今天加班到很晚”，你就说：“哎，那你当时怎么想的？”对方说“我周末去爬山了”，你就说：“那后来呢？”练到你能自然而然地接住这两句话为止。第二天，咱们在提问的基础上加一个动作，叫做重复关键词。对方说完一句话，你先重复他话里的一个词，然后再提问。比如对方说“我最近在学吉他”，你就说：“吉他啊，那你是怎么开始学的？”这个重复动作，会让对方觉得你在认真听，而且话题自然就延伸出去了。今天你要做的就是找五段对话，每次都先重复关键词再提问。可以是跟同事聊天，可以是跟店员闲聊，甚至是在评论区跟网友互动。练到你能秒速找到关键词为止。第三天，咱们练话题延伸。这个技巧叫做“三个方向法”。对方说完一件事，你可以往三个方向延伸：过去发生了什么，现在感受如何，未来打算怎么办。比如对方说“我换工作了”，你可以问：“之前那份工作是什么让你想换的？”这是往过去问；或者问：“现在这份工作感觉怎么样？”这是问现在；还可以问：“那你接下来有什么计划？”这是问未来。今天的训练就是找三个话题，每个话题都用这三个方向各问一遍。你会发现，一个简单的话题能聊出好多内容。第四天，咱们加一个情绪回应的动作。很多人只会问问题，但不会回应情绪，这样聊天就显得很机械。今天，你要学会在提问前先回应对方的情绪。对方说“我今天被领导批评了”，你别直接问“为什么啊”，先说：“哎呀，那肯定挺难受的。”然后再问：“是因为什么事啊？”对方说“我考试过了”，你先说：“太好了！”再问：“你是怎么准备的？” 今天找五个对话场景，每次都先回应情绪，再提问。练到你能自然地感知对方情绪为止。第五天，咱们练一个救场技巧，叫做话题转移法。有时候聊着聊着真的没话说了，这时候你就用“说到这个，我想起……”这个句式，把话题转到另一个方向。比如聊工作聊不下去了，你就说：“说到工作，我想起最近看到一个很有意思的新闻。”聊天气聊不下去了，你就说：“说到天气，我想起上次去旅游的时候……” 这个方法能让你永远有话说。今天的训练是准备五个常见话题，每个话题都想好三个可以转移的方向，然后找机会实际用一用。第六天，咱们练组合拳，把前面学的所有技巧串起来。用一段对话里，你要做到重复关键词、提问、回应情绪、延伸话题，必要时转移话题。今天找一个人跟他聊至少十分钟，在这十分钟里把所有技巧都用上。聊完之后回想一下，哪个技巧用得最顺手，哪个还需要加强。第七天，咱们做实战测试。今天你要主动找三个不太熟的人聊天，可以是同事，可以是邻居，可以是店员。每次聊天至少五分钟，目标是让对话自然流畅、不冷场。聊完之后给自己打个分，看看能不能做到全程不尴尬，话题能不能自然延伸。如果还有卡壳的地方，就回到前面对应的那天再练一遍。这套方法的核心，就是让你有话可说，而不是说得多漂亮。你每天花十分钟练习，一周之后你会发现，跟任何人聊天都不再是难事。平时你可以多看一些访谈节目，注意主持人是怎么提问的，怎么接话的。每天睡前回想一下今天的对话，哪些地方可以用上这些技巧，坚持下去，聊天这件事真的会变成一种本能反应。

和任何人都能无脑聊下去的方法很多人跟陌生人聊天，最怕的就是冷场，不知道说啥，气氛尴尬得要命。今天咱们就用七天时间，练一套无脑聊天法，让你跟谁都能接得住话，聊得下去。第一天，咱们先练最基础的提问公式。你今天只需要记住一个万能句式：对方说完任何一句话，你就接——“哎，那你当时怎么想的？”或者“那后来呢？” 别小看这两句，它们能让90%的对话继续下去。今天的训练动作很简单：找三个朋友或者家人，不管他们说什么，你就用这两句接话。比如对方说“我今天加班到很晚”，你就说：“哎，那你当时怎么想的？”对方说“我周末去爬山了”，你就说：“那后来呢？”练到你能自然而然地接住这两句话为止。第二天，咱们在提问的基础上加一个动作，叫做重复关键词。对方说完一句话，你先重复他话里的一个词，然后再提问。比如对方说“我最近在学吉他”，你就说：“吉他啊，那你是怎么开始学的？”这个重复动作，会让对方觉得你在认真听，而且话题自然就延伸出去了。今天你要做的就是找五段对话，每次都先重复关键词再提问。可以是跟同事聊天，可以是跟店员闲聊，甚至是在评论区跟网友互动。练到你能秒速找到关键词为止。第三天，咱们练话题延伸。这个技巧叫做“三个方向法”。对方说完一件事，你可以往三个方向延伸：过去发生了什么，现在感受如何，未来打算怎么办。比如对方说“我换工作了”，你可以问：“之前那份工作是什么让你想换的？”这是往过去问；或者问：“现在这份工作感觉怎么样？”这是问现在；还可以问：“那你接下来有什么计划？”这是问未来。今天的训练就是找三个话题，每个话题都用这三个方向各问一遍。你会发现，一个简单的话题能聊出好多内容。第四天，咱们加一个情绪回应的动作。很多人只会问问题，但不会回应情绪，这样聊天就显得很机械。今天，你要学会在提问前先回应对方的情绪。对方说“我今天被领导批评了”，你别直接问“为什么啊”，先说：“哎呀，那肯定挺难受的。”然后再问：“是因为什么事啊？”对方说“我考试过了”，你先说：“太好了！”再问：“你是怎么准备的？” 今天找五个对话场景，每次都先回应情绪，再提问。练到你能自然地感知对方情绪为止。第五天，咱们练一个救场技巧，叫做话题转移法。有时候聊着聊着真的没话说了，这时候你就用“说到这个，我想起……”这个句式，把话题转到另一个方向。比如聊工作聊不下去了，你就说：“说到工作，我想起最近看到一个很有意思的新闻。”聊天气聊不下去了，你就说：“说到天气，我想起上次去旅游的时候……” 这个方法能让你永远有话说。今天的训练是准备五个常见话题，每个话题都想好三个可以转移的方向，然后找机会实际用一用。第六天，咱们练组合拳，把前面学的所有技巧串起来。用一段对话里，你要做到重复关键词、提问、回应情绪、延伸话题，必要时转移话题。今天找一个人跟他聊至少十分钟，在这十分钟里把所有技巧都用上。聊完之后回想一下，哪个技巧用得最顺手，哪个还需要加强。第七天，咱们做实战测试。今天你要主动找三个不太熟的人聊天，可以是同事，可以是邻居，可以是店员。每次聊天至少五分钟，目标是让对话自然流畅、不冷场。聊完之后给自己打个分，看看能不能做到全程不尴尬，话题能不能自然延伸。如果还有卡壳的地方，就回到前面对应的那天再练一遍。这套方法的核心，就是让你有话可说，而不是说得多漂亮。你每天花十分钟练习，一周之后你会发现，跟任何人聊天都不再是难事。平时你可以多看一些访谈节目，注意主持人是怎么提问的，怎么接话的。每天睡前回想一下今天的对话，哪些地方可以用上这些技巧，坚持下去，聊天这件事真的会变成一种本能反应。

另一面

29,082 次观看 • 4 个月前

出大事了。主流媒体NBC竟然被迫承认，全国性的选民ID法案拥有巨大的民众支持。甚至在民主党选民中也是如此。川普说： “我们需要一场无法作弊的选举”。他还提到了一个惊人的数字。在民主党选民中，对选民ID的支持率高达82%。这里就出现一个有趣的问题。为什么普通民众，无论党派，都普遍支持这个常识性的规定？而国会山的民主党精英们却极力反对？民众想要的是公平和安全。这是共和国的基石。但政客们想要什么？如果一个政策，82%的己方选民都支持，而你作为他们的代表却坚决反对。这背后到底是什么在驱动？是原则，还是利益？是为了选民，还是为了某种不可言说的选举策略？这不再是简单的左右之争。这更像是人民的常识与政治精英议程之间的脱节。一个国家，如果连最基本的“一人一票”都无法用最简单的方式核实，那它的根基在哪里？

出大事了。主流媒体NBC竟然被迫承认，全国性的选民ID法案拥有巨大的民众支持。甚至在民主党选民中也是如此。川普说： “我们需要一场无法作弊的选举”。他还提到了一个惊人的数字。在民主党选民中，对选民ID的支持率高达82%。这里就出现一个有趣的问题。为什么普通民众，无论党派，都普遍支持这个常识性的规定？而国会山的民主党精英们却极力反对？民众想要的是公平和安全。这是共和国的基石。但政客们想要什么？如果一个政策，82%的己方选民都支持，而你作为他们的代表却坚决反对。这背后到底是什么在驱动？是原则，还是利益？是为了选民，还是为了某种不可言说的选举策略？这不再是简单的左右之争。这更像是人民的常识与政治精英议程之间的脱节。一个国家，如果连最基本的“一人一票”都无法用最简单的方式核实，那它的根基在哪里？

墓碑科技

29,393 次观看 • 7 个月前

今天发的东西，和之前不太一样，今天发的东西，非常有趣，非常试验性。我和几个小伙伴都是 Vibe Coding 的狂热爱好者，有一天，我们想如果你可以实时和 Codex 对话，那可不就可以在开车的时候也 Vibe Coding 了？所以我们做了这个 Realtime 的 Codex —— Hey Codex 通过这个 App，你可以直接与 Codex 对话，他也会给你实时回复，告诉你他正在做什么。下面是一些 Demo 视频

今天发的东西，和之前不太一样，今天发的东西，非常有趣，非常试验性。我和几个小伙伴都是 Vibe Coding 的狂热爱好者，有一天，我们想如果你可以实时和 Codex 对话，那可不就可以在开车的时候也 Vibe Coding 了？所以我们做了这个 Realtime 的 Codex —— Hey Codex 通过这个 App，你可以直接与 Codex 对话，他也会给你实时回复，告诉你他正在做什么。下面是一些 Demo 视频

Hwang

48,069 次观看 • 3 个月前

我们必须彻底终结“政治庇护”这套玩法。为什么？因为你家的大门，不是为全世界的失败者敞开的。有人说，我们得接纳他们啊！我说不。他们说，那这些人怎么办？他们会死的！首先，这怎么就成了我的问题？其次，地球上其他国家都消失了吗？非洲的庇护申请者，为什么不去非洲国家？阿拉伯人，为什么不去阿拉伯国家？如果连文化最相近、血缘最亲密的国家都拒绝他们…… 那我们为什么要当这个冤大头？打个比方。想象一下，一个从几十公里外的小镇来的19岁小伙。你从没见过他，不知道他是谁。他没敲门，直接闯进你家，对着你大喊： “嘿！我饿了！给我吃的！” 他不是请求，是命令。没有谦卑，只有索取。你会怎么做？你大概会拿出枪，指着他，让他滚出你的房子。就算你愿意跟他多说一句，你第一个问题肯定是： “你为什么来我家？” “你为什么不去找你的邻居？” 他可能有两个回答。第一种：“我问了，我所有的邻居都拒绝帮我。” 那你就要怀疑了。所有认识你的人都不帮你，问题在谁？是他们几百号人都是混蛋，还是你才是那个唯一的混蛋？第二种：“我压根没问过我邻居，我直接就来找你了。” 这就更可疑了。你为什么偏要跳过所有熟人，跑到一个完全不了解你的陌生人家里，提出要求？所以，你只会关上门，告诉他： “两秒钟内，从我的地盘上滚出去，否则我就开枪了。” 一个四肢健全的成年男人，连饭都找不到，那是他自己的无能和懒惰。那不是你的问题。现在，把这个场景放大到一个国家。完全一样。一群又一群的陌生人，从天知道什么地方冒出来，要求我们帮助。他们绕开了所有和他们文化、语言更接近的国家。径直来到我们的边境。这不值得怀疑吗？但我们甚至不需要解释。这是我们的国家，不是你的。离开。

我们必须彻底终结“政治庇护”这套玩法。为什么？因为你家的大门，不是为全世界的失败者敞开的。有人说，我们得接纳他们啊！我说不。他们说，那这些人怎么办？他们会死的！首先，这怎么就成了我的问题？其次，地球上其他国家都消失了吗？非洲的庇护申请者，为什么不去非洲国家？阿拉伯人，为什么不去阿拉伯国家？如果连文化最相近、血缘最亲密的国家都拒绝他们…… 那我们为什么要当这个冤大头？打个比方。想象一下，一个从几十公里外的小镇来的19岁小伙。你从没见过他，不知道他是谁。他没敲门，直接闯进你家，对着你大喊： “嘿！我饿了！给我吃的！” 他不是请求，是命令。没有谦卑，只有索取。你会怎么做？你大概会拿出枪，指着他，让他滚出你的房子。就算你愿意跟他多说一句，你第一个问题肯定是： “你为什么来我家？” “你为什么不去找你的邻居？” 他可能有两个回答。第一种：“我问了，我所有的邻居都拒绝帮我。” 那你就要怀疑了。所有认识你的人都不帮你，问题在谁？是他们几百号人都是混蛋，还是你才是那个唯一的混蛋？第二种：“我压根没问过我邻居，我直接就来找你了。” 这就更可疑了。你为什么偏要跳过所有熟人，跑到一个完全不了解你的陌生人家里，提出要求？所以，你只会关上门，告诉他： “两秒钟内，从我的地盘上滚出去，否则我就开枪了。” 一个四肢健全的成年男人，连饭都找不到，那是他自己的无能和懒惰。那不是你的问题。现在，把这个场景放大到一个国家。完全一样。一群又一群的陌生人，从天知道什么地方冒出来，要求我们帮助。他们绕开了所有和他们文化、语言更接近的国家。径直来到我们的边境。这不值得怀疑吗？但我们甚至不需要解释。这是我们的国家，不是你的。离开。

墓碑科技

15,294 次观看 • 9 个月前

我认为 Grok 的能力真的被很多人低估了！首先我认为它完全全能！Claude 没有多模态，codex 能生图但是不能生视频，而我们的 Grok，他都可以！（虽然生图很 abc ，但是或许你可以 codex 生图 grok 生视频？它很牛的一个点就是你根本不需要复杂的提示词，甚至不用说的多清楚他会揣摩！你需要的东西和内容！！这点无论是 codex 还是 Claude 都绝对比不上！如果我需要 codex 生成出比较规范或者具有更多信息的内容需要我告诉他这么多而 Grok 真的是几乎他自己揣摩出来的我把我跟他说了哪三句话放在第二个视频了

我认为 Grok 的能力真的被很多人低估了！首先我认为它完全全能！Claude 没有多模态，codex 能生图但是不能生视频，而我们的 Grok，他都可以！（虽然生图很 abc ，但是或许你可以 codex 生图 grok 生视频？它很牛的一个点就是你根本不需要复杂的提示词，甚至不用说的多清楚他会揣摩！你需要的东西和内容！！这点无论是 codex 还是 Claude 都绝对比不上！如果我需要 codex 生成出比较规范或者具有更多信息的内容需要我告诉他这么多而 Grok 真的是几乎他自己揣摩出来的我把我跟他说了哪三句话放在第二个视频了

Su

13,076 次观看 • 2 个月前

OpenAI 创始人 John Schulman 访谈节选：为什么 GPT-4 比一年前更“聪明”了？主要都是后训练（Post-Training）带来的！另外他认为，在强化学习研究领域，研究人员需要具备丰富的经验和敏锐的直觉。了解整个技术堆栈，并对各个部分充满好奇心是关键。此外，从第一性原理出发思考问题，而不仅仅依靠实验证据，也能够帮助研究人员在数据操控和环境设置方面做出更好的决策。 *** Dwarkesh Patel：在未来，用于训练的计算力中，预训练与后训练的比例是否会明显偏向后训练呢？ John Schulman：确实，有一些观点支持这种说法。 Dwarkesh Patel：我是说，现在这个比例非常不平衡。 John Schulman：但你可以认为，模型生成的输出质量比网上的大多数内容都要高。因此，让模型自己思考似乎更有道理，而不仅仅是训练来模仿网络上的内容。所以，我认为从第一性原理上来说，这是有说服力的。我会说，我们通过后训练取得了很多进步。因此，我不确定。所以，我希望我们会继续推动这种方法，并且可能会增加投入到后训练中的计算力。 Dwarkesh Patel：当前的 GPT-4 的 ELO 分数比最初发布的版本高出了大约 100 分。这是否全都是后训练带来的改进呢？ John Schulman：对，我会说大部分都是后训练带来的。 Dwarkesh Patel：这很有意思。 John Schulman：因此，有很多不同的改进方向。我们会考虑数据质量，数据数量，进行更多的部署和收集新数据的迭代，改变你收集的注解种类。因此，有很多因素叠加在一起。但是全部加在一起，就会带来一个相当不错的，有效的计算力提升。 Dwarkesh Patel：后训练的优化程度对于竞争优势有多大影响呢？ John Schulman：目前，我会区别公司是通过我们的模型有多大等等。那么，找出你之前提到的所有这些数据的复杂问题的公司，会占据大优势吗？ John Schulman：我认为这确实是一个优势，因为这是一个非常复杂的任务。因此，你必须有很多有技能的人来执行它。因此，存在大量的隐性知识。同时也需要大量的组织知识。我认为后训练的过程，创建一个具备人们所关心的所有功能的模型，是十分复杂的。这需要付出大量的努力，它是大量研发工作的积累。我会说这种情况在某种程度上形成了一种壁垒，要想立即启动这种模型并非易事。 Dwarkesh Patel：看起来那些正在进行最严肃的预训练努力的公司，也在进行严肃的后训练努力。因此，看起来这种模型有可能被复制或有更多的类似努力出现。 John Schulman：另外，还有一种情况使得这个壁垒并非那么明显，那就是你可以提取模型，或者复制别人的模型输出，或者使用别人的模型进行比较。我认为大公司可能并不会这样做，因为这违反了服务条款，也会损害他们的自尊心，但我预计一些规模较小的参与者可能正在这样做以便更好地起步。 Dwarkesh Patel：那些真正擅长进行这种强化学习（RL）研究的人有什么样的特质呢？我听说这种研究非常具有挑战性，但是什么样的直觉能帮助你找到操控数据和设置环境的方法呢？ John Schulman：我觉得有相当多的经验是关键。自从研究生时期以来，我一直在研究 RL 算法，涉及到数据收集、到注释过程，再到与语言模型的交互。所以，我算是涉猎了这些领域。我认为，在这类研究中表现出色的人通常对整个技术堆栈有全面的了解，并且对其中的各个部分充满好奇心。他们不仅依靠实验证据来更新自己的观点，还会从第一性原理出发思考问题。比如，假设深度学习是有效的，那么理想的收集数据的类型应该是什么，等等。

OpenAI 创始人 John Schulman 访谈节选：为什么 GPT-4 比一年前更“聪明”了？主要都是后训练（Post-Training）带来的！另外他认为，在强化学习研究领域，研究人员需要具备丰富的经验和敏锐的直觉。了解整个技术堆栈，并对各个部分充满好奇心是关键。此外，从第一性原理出发思考问题，而不仅仅依靠实验证据，也能够帮助研究人员在数据操控和环境设置方面做出更好的决策。 *** Dwarkesh Patel：在未来，用于训练的计算力中，预训练与后训练的比例是否会明显偏向后训练呢？ John Schulman：确实，有一些观点支持这种说法。 Dwarkesh Patel：我是说，现在这个比例非常不平衡。 John Schulman：但你可以认为，模型生成的输出质量比网上的大多数内容都要高。因此，让模型自己思考似乎更有道理，而不仅仅是训练来模仿网络上的内容。所以，我认为从第一性原理上来说，这是有说服力的。我会说，我们通过后训练取得了很多进步。因此，我不确定。所以，我希望我们会继续推动这种方法，并且可能会增加投入到后训练中的计算力。 Dwarkesh Patel：当前的 GPT-4 的 ELO 分数比最初发布的版本高出了大约 100 分。这是否全都是后训练带来的改进呢？ John Schulman：对，我会说大部分都是后训练带来的。 Dwarkesh Patel：这很有意思。 John Schulman：因此，有很多不同的改进方向。我们会考虑数据质量，数据数量，进行更多的部署和收集新数据的迭代，改变你收集的注解种类。因此，有很多因素叠加在一起。但是全部加在一起，就会带来一个相当不错的，有效的计算力提升。 Dwarkesh Patel：后训练的优化程度对于竞争优势有多大影响呢？ John Schulman：目前，我会区别公司是通过我们的模型有多大等等。那么，找出你之前提到的所有这些数据的复杂问题的公司，会占据大优势吗？ John Schulman：我认为这确实是一个优势，因为这是一个非常复杂的任务。因此，你必须有很多有技能的人来执行它。因此，存在大量的隐性知识。同时也需要大量的组织知识。我认为后训练的过程，创建一个具备人们所关心的所有功能的模型，是十分复杂的。这需要付出大量的努力，它是大量研发工作的积累。我会说这种情况在某种程度上形成了一种壁垒，要想立即启动这种模型并非易事。 Dwarkesh Patel：看起来那些正在进行最严肃的预训练努力的公司，也在进行严肃的后训练努力。因此，看起来这种模型有可能被复制或有更多的类似努力出现。 John Schulman：另外，还有一种情况使得这个壁垒并非那么明显，那就是你可以提取模型，或者复制别人的模型输出，或者使用别人的模型进行比较。我认为大公司可能并不会这样做，因为这违反了服务条款，也会损害他们的自尊心，但我预计一些规模较小的参与者可能正在这样做以便更好地起步。 Dwarkesh Patel：那些真正擅长进行这种强化学习（RL）研究的人有什么样的特质呢？我听说这种研究非常具有挑战性，但是什么样的直觉能帮助你找到操控数据和设置环境的方法呢？ John Schulman：我觉得有相当多的经验是关键。自从研究生时期以来，我一直在研究 RL 算法，涉及到数据收集、到注释过程，再到与语言模型的交互。所以，我算是涉猎了这些领域。我认为，在这类研究中表现出色的人通常对整个技术堆栈有全面的了解，并且对其中的各个部分充满好奇心。他们不仅依靠实验证据来更新自己的观点，还会从第一性原理出发思考问题。比如，假设深度学习是有效的，那么理想的收集数据的类型应该是什么，等等。

宝玉

57,189 次观看 • 2 年前