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卧槽 !! ChatGPT 4o 简直逆天了。 我在小红书搜集“算法”爆款笔记，颗粒度到了每篇热帖的赞数，收藏数和评论数 刚好想把整理过的笔记数据，都放在一个网页里供大家耍耍，一打开 ChatGPT, 就提示我，新东西来了 接下来3分钟 4o 的数据分析，惊掉了我的灵魂。多年的 SQL CRUD 功力，瞬间凝固 脑子里炸了海，除了“卧槽”，已无词可用。推油们，你们能懂我此刻的心情么

huangyun_122's profile picture

黄赟

81,300 subscribers

160,673 Aufrufe • vor 2 Jahren •via X (Twitter)

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10 Kommentare

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waterwuvor 2 Jahren

我一般是用 GPT 搞出 csv 或者 markdown 表格格式后再搞到 excel 里继续搞

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黄赟vor 2 Jahren

这才是正常用法

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行思Kim Livor 2 Jahren

用后羿采集器也可以吧，灰豚也可以导出数据

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Happy-AI-manvor 2 Jahren

大佬可以推荐一个玩ChatGPT,丝毫滑的节点吗，要不订阅就白瞎了

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黄赟vor 2 Jahren

搬瓦工的 CN2 GIA 确实不错

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Marvin Mavor 2 Jahren

看开头，以为有什么非常牛批的玩法，最后给演示了个排序。。。是不是有点大材小用了🤣

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JackC001vor 2 Jahren

排序用GPT，是不是杀鸡用牛刀了

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West Korea 𝕏vor 2 Jahren

4o对数学题依旧拉垮，小学5年级题目5题做错3题

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KeepStrivingvor 2 Jahren

不理解你的惊叹从何而来。这种排序excel不就点一下的事，很多javascript的表格库也是轻轻松松。

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gffivor 2 Jahren

前天用在一个两百多页的pdf中找包含对象的所有页码，回应了许多幻觉页面，提供了许多页没有包含所需对象的页码，且言之凿凿

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卧槽 !! 我服了，我正儿八经写了 30多万字，来讲 SQL， 讲数据库优化，讲叶子结点的数据分布, 没想却被小红书的一个文科生小姐姐给打败了 要不是我今天心血来潮，用自研的 RPA 跑了跑小红书上讲 SQL, 讲数据分析的竞品 IP，我都不知道败得这么离谱 这小姐姐，6000多粉儿，讲成长，讲职场，均赞不过 2/300. 但讲 SQL 的这场,拿到了 20000 多赞啊 真的，兄弟们，跑步进小红书，抢流量啊
4:44

卧槽 !! 我服了，我正儿八经写了 30多万字，来讲 SQL， 讲数据库优化，讲叶子结点的数据分布, 没想却被小红书的一个文科生小姐姐给打败了 要不是我今天心血来潮，用自研的 RPA 跑了跑小红书上讲 SQL, 讲数据分析的竞品 IP，我都不知道败得这么离谱 这小姐姐，6000多粉儿，讲成长，讲职场，均赞不过 2/300. 但讲 SQL 的这场,拿到了 20000 多赞啊 真的，兄弟们，跑步进小红书，抢流量啊

黄赟

499,740 Aufrufe • vor 2 Jahren

再一次被 AI Coding 的能力震惊到了 🤯 这是我花了 1 个多小时使用 Devv.AI Coding Agent 为自己创建的一个健康 & 锻炼记录分析工具，支持的功能： 1. 连接 Whoop、Apple Health、Garmin，导入相关的数据 2. 分析健康 & 锻炼数据，展示在 calendar 中 3. AI 教练分析每天数据，给出锻炼建议
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再一次被 AI Coding 的能力震惊到了 🤯 这是我花了 1 个多小时使用 Devv.AI Coding Agent 为自己创建的一个健康 & 锻炼记录分析工具，支持的功能： 1. 连接 Whoop、Apple Health、Garmin，导入相关的数据 2. 分析健康 & 锻炼数据，展示在 calendar 中 3. AI 教练分析每天数据，给出锻炼建议

Jiayuan (JY) Zhang

52,441 Aufrufe • vor 1 Jahr

大多数人得到的内幕消息，可能已经转了好几手了。 所以我之前一直在想，那些所谓数据出来前，机构们应该都已经大致明了了。
5:52

大多数人得到的内幕消息，可能已经转了好几手了。 所以我之前一直在想，那些所谓数据出来前，机构们应该都已经大致明了了。

余三水

700,849 Aufrufe • vor 1 Jahr

甲骨文的拉里·埃里森，刚刚给所有AI公司判了死刑。 他说，你们的模型，一文不值。 不是技术不行，也不是人才不行。 问题出在数据上。 ChatGPT，Gemini，Grok，Llama…… 所有这些模型，吃的都是同一锅饭。 整个公共互联网。 每一篇维基百科，每一个Reddit帖子，每一条新闻。 结果是什么？ 它们正在趋同，变成贴着不同logo的同一个产品。 用埃里森的话说，就是“大路货”。 真正的黄金，不在网上。 在私有数据里。 医院系统里的病历。 银行金库里的财务数据。 财富500强公司的供应链机密。 猜猜这些数据，大部分都存在哪里？ 不在谷歌，不在亚马逊，也不在微软。 在甲骨文的数据库里。 所以甲骨文出手了。 他们推出了一个叫“AI数据库26ai”的东西。 它允许所有顶级AI模型，直接在你公司的私有数据上进行推理。 而且数据永远不用离开保险库。 他们用的是一种叫RAG的技术。 AI不去“学习”你的数据，而是实时“检索”它。 这意味着什么？ 银行可以分析它发放的每一笔贷款，而不用暴露任何一个客户记录。 医院可以用AI诊断病人，而不用担心违反HIPAA法案。 国防承包商能让AI分析机密行动，数据一步都离不开安全环境。 埃里森在赌一个比GPU热潮、比数据中心建设更大的未来。 他称之为“历史上最大、增长最快的市场”。 数字很惊人。 甲骨文的待履约收入刚刚达到5230亿美元。 其中3000亿，来自OpenAI一家公司。 但这里有个没人谈论的危险。 如果私有数据是AI真正的护城河。 那么谁控制了数据库，谁就控制了AI的未来。 这种权力集中到一家公司手里。 难道不该让每个人都感到不安吗？
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甲骨文的拉里·埃里森，刚刚给所有AI公司判了死刑。 他说，你们的模型，一文不值。 不是技术不行，也不是人才不行。 问题出在数据上。 ChatGPT，Gemini，Grok，Llama…… 所有这些模型，吃的都是同一锅饭。 整个公共互联网。 每一篇维基百科，每一个Reddit帖子，每一条新闻。 结果是什么？ 它们正在趋同，变成贴着不同logo的同一个产品。 用埃里森的话说，就是“大路货”。 真正的黄金，不在网上。 在私有数据里。 医院系统里的病历。 银行金库里的财务数据。 财富500强公司的供应链机密。 猜猜这些数据，大部分都存在哪里？ 不在谷歌，不在亚马逊，也不在微软。 在甲骨文的数据库里。 所以甲骨文出手了。 他们推出了一个叫“AI数据库26ai”的东西。 它允许所有顶级AI模型，直接在你公司的私有数据上进行推理。 而且数据永远不用离开保险库。 他们用的是一种叫RAG的技术。 AI不去“学习”你的数据，而是实时“检索”它。 这意味着什么？ 银行可以分析它发放的每一笔贷款，而不用暴露任何一个客户记录。 医院可以用AI诊断病人，而不用担心违反HIPAA法案。 国防承包商能让AI分析机密行动，数据一步都离不开安全环境。 埃里森在赌一个比GPU热潮、比数据中心建设更大的未来。 他称之为“历史上最大、增长最快的市场”。 数字很惊人。 甲骨文的待履约收入刚刚达到5230亿美元。 其中3000亿，来自OpenAI一家公司。 但这里有个没人谈论的危险。 如果私有数据是AI真正的护城河。 那么谁控制了数据库，谁就控制了AI的未来。 这种权力集中到一家公司手里。 难道不该让每个人都感到不安吗？

墓碑科技

590,517 Aufrufe • vor 4 Monaten

其实美国AI能超越中国，我是不信的。中国AI原住民实在太强了，而且年龄极小。这是其中一个小团队，平均年龄13.25岁。已经使用AI超过4000小时。看看他们的表达： 占用大家几分钟时间 我们的平均年龄只有13.25岁 我们可能是在场最年轻的一个队伍 我们想要做这个的原因 就是为了想要帮助那些 刚刚进入小红书 有质量但是没有流量的人 来做一个快速的笔记的分析 然后帮助他们获得流量 这个项目本来的话是大家的评价都很高 但因为一些突发情况 导致我们没有被选上 我们训练了两个模型 一个模型是基于传统的Spearman和回归算法 我们爬了小红书上五个垂类的874条笔记和2000条评论 通过这五个垂类进行数据分析 能通过一些特征确定笔记属于账号 整个小红书垂类流量池的哪一部分 我们还训练了一个评论模型 可以模拟小红书整个的用户画像和生态环境 将这两个东西塞进一个叫Agent辩论的场景里 我们设计了5个人设 分别负责内容分析、视觉诊断、增长策略和用户模拟 每个Agent会出一个报告 我们的产品真实可用 白皮书、研究论文和在线体验都在二维码里 扫码就可以在线使用 是完全免费的 为了保证模型客观性 允许每个Agent跟其他Agent辩论 进行三轮辩论后 由综合裁判给出最终结果 呈现给用户的报告包括分数和优化建议 我们做这个项目的初衷 是希望能帮助小红书创作者 为小红书注入新的生态活力 我们整个团队花了48个小时 几乎没睡觉 把这个项目做了出来 最难的不是训练模型 而是爬取小红书数据 我们经过了主办方的授权
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其实美国AI能超越中国，我是不信的。中国AI原住民实在太强了，而且年龄极小。这是其中一个小团队，平均年龄13.25岁。已经使用AI超过4000小时。看看他们的表达： 占用大家几分钟时间 我们的平均年龄只有13.25岁 我们可能是在场最年轻的一个队伍 我们想要做这个的原因 就是为了想要帮助那些 刚刚进入小红书 有质量但是没有流量的人 来做一个快速的笔记的分析 然后帮助他们获得流量 这个项目本来的话是大家的评价都很高 但因为一些突发情况 导致我们没有被选上 我们训练了两个模型 一个模型是基于传统的Spearman和回归算法 我们爬了小红书上五个垂类的874条笔记和2000条评论 通过这五个垂类进行数据分析 能通过一些特征确定笔记属于账号 整个小红书垂类流量池的哪一部分 我们还训练了一个评论模型 可以模拟小红书整个的用户画像和生态环境 将这两个东西塞进一个叫Agent辩论的场景里 我们设计了5个人设 分别负责内容分析、视觉诊断、增长策略和用户模拟 每个Agent会出一个报告 我们的产品真实可用 白皮书、研究论文和在线体验都在二维码里 扫码就可以在线使用 是完全免费的 为了保证模型客观性 允许每个Agent跟其他Agent辩论 进行三轮辩论后 由综合裁判给出最终结果 呈现给用户的报告包括分数和优化建议 我们做这个项目的初衷 是希望能帮助小红书创作者 为小红书注入新的生态活力 我们整个团队花了48个小时 几乎没睡觉 把这个项目做了出来 最难的不是训练模型 而是爬取小红书数据 我们经过了主办方的授权

Kai

41,685 Aufrufe • vor 3 Monaten

卧槽，服了。用可灵做鬼神视频，居然在小红书拿到 5万粉 本想看《黑神话：悟空》在小红书测评的爆款笔记的。没想抓到一个看似非爆款（8000赞），却涨粉迅速的账号 - 光影狂想曲 作者以往所有的笔记，都以 AI 绘画为主。发了几百张，赞数寥寥。直到有一款用可灵生成的鬼怪神话视频，开启了狂暴的涨粉之路 笔记限制了转载，我就截一半吧。实在做得太精致，有这创意，藏不住的。我斗胆做一回天神盗火吧，哈哈哈哈哈哈哈 AI 时代，给多少人重开一局的机会 !!
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卧槽，服了。用可灵做鬼神视频，居然在小红书拿到 5万粉 本想看《黑神话：悟空》在小红书测评的爆款笔记的。没想抓到一个看似非爆款（8000赞），却涨粉迅速的账号 - 光影狂想曲 作者以往所有的笔记，都以 AI 绘画为主。发了几百张，赞数寥寥。直到有一款用可灵生成的鬼怪神话视频，开启了狂暴的涨粉之路 笔记限制了转载，我就截一半吧。实在做得太精致，有这创意，藏不住的。我斗胆做一回天神盗火吧，哈哈哈哈哈哈哈 AI 时代，给多少人重开一局的机会 !!

黄赟

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gemini 3 pro跑了个单页交易系统数据模拟 很多年前我用Visual C++花了一天搞出来一个，还没图表 现在2分钟就deploy到我的blog
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Jesse Lau 遁一子

48,054 Aufrufe • vor 7 Monaten

两年前，我们发布了 Devv Search，过去一年多的时间里，我们帮助了超过 70 万的开发者解决了数千万的编程问题。 今天，我们用这些经验构建了全新的 Devv：一个帮助你构建 AI 产品的 Coding Agent。 评论 DEVV 来获取免费的 credits。
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Jiayuan (JY) Zhang

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销售数据分析skills 生成交互式html图表 很多职场人做数据分析，最大的问题不是 Excel 技能不够。 而是他们被困在“整理数据”里太久了。 我刚用 AntV 的 chart visualization skills 做了一个实验： 把一份虚拟淘宝店铺 2025 年经营 Excel，直接变成可交互 HTML 分析页。 效果比我预期更适合职场场景。
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libapi

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继续追踪深耕，Irys (✧ᴗ✧) 最近的操作和数据真的有点猛啊！ 刚瞅了眼数据，截至8月13号，直接写入它存储层的交易量已经飙到7亿次了，从Q3开始算居然涨了10倍还多，这扩张速度简直像开了倍速，数据存储和处理能力是真值得点赞！ 更让人期待的是测试网这边！现在已经能支持永久数据上传了，临时数据功能也在路上，马上就能用。接下来几周更有大动作——IrysVM和可编程数据功能要登场，开发者们很快就能拿到早期体验资格，想想都觉得好玩。最贴心的是，等主网正式启动，测试网的数据会无缝迁移过去，连交易ID都不带变的，完全不用操心数据衔接问题，这波细节拉满了呀 #irys #KAITO Irys中文(✧ᴗ✧) Kaito AI 🌊
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戒色第九天 开启全面健身 带着CUDIS 检测身体状况 还搞了一个大号的戒指送给了个男大 说让他带三天 没给他说有别的功能 昨天我们约吃饭 我看了他的数据 我看有一天晚上 一分钟不到他心率直飙180 我就想问问CUDIS 这个数据是啥意思？他在干啥？
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原来大家爱看我打飞机，给你们看看憋了一天的量，数一数多少股
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今天又搞了一个小红书爆款复刻的Agent，用时半小时，不说很完美，那也是完美。 1、先通过抓取爆款的内容（使用了云抓取Apify）里面的点赞，评论内容按不同内容分类，如需求，差评等，收藏，爆款量，图片及文字内容等数据； 2、拿到数据从内容，标题，图片设计，互动，时间等维护度全方向分析为什么会爆； 3、分析完成后，按这些结果数据，给我复刻出3-5个爆款内容，给给出他们的内容优势； 4、然后再给出对应的运营策略。
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泽连斯基：我们感谢收到的所有援助，但你们看到了我们为获得更强大、更先进的武器争取了多久——海马斯等了数月，坦克等了数月，战机等了数年。一切都耗费了时间。不能浪费任何一天、任何一个保护生命的机会。
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2025年全球大模型厂商下载量排行榜 终于爆肝了一个元旦假期弄完了, 给大家带来2025年全球大模型厂商开放权重模型下载量排行榜. 数据更多代表国内以外的区域的下载量, 因为还有很大一部分在阿里魔搭 (modelscope) 和其他平台, 不过这部分暂时没有开源数据可以用来统计. 画面上半部分是排行榜, 数据来源是 HuggingFace 统计的公开数据集 datasets/cfahlgren1/hub-stats 动画下半部分是当天发布的新模型展示，由于模型过多, 总计750万个模型... 所以这里只展示2025年总下载量超过10K的模型. 注意, HuggingFace 这份统计数据在 2025-02-27 之前的数据只有30天均值下载数据, 28号才增加了历史总下载数据(两天数据差可以推算出当天的精确下载量), 所以27号之前的每天下载量数据使用30天均值数据除以30得到. 因此存在一定的误差, 但理论上不影响最终排名.
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