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强，Perplexity搞了一款专利研究搜索工具：Perplexity Patents，用自然语言提问，即可给出专利详情把查专利这件专业人士干的事儿，变成了像用搜索引擎一样简单比如说，工程师、研发经理、投资人或者学生，能快速知道自己的想法的落地（技术），有没有人申请专利，或者是快速了解竞争对手最近布局了什么它也不仅限于搜索专利文献，还会探索学术论文、公共软件库以及其他首次出现新想法或突破的来源当有提问，它先检索，会在专利数据库中进行搜索，找到最相关的专利文件可以语义搜索、跨专利/论文/代码库检索、对话式追问然后总结，生成一个清晰简洁的摘要，答案会附来源引用，击来源链接可以查看原始专利文件已公开beta版，此版全球免费可用，Pro/Max 订阅用户可获得更多次数和高级配置 #AI专利助手 #PerplexityPatents

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打通了个人知识库的一款研究助手：SurfSense，除了研究能力，比NotebookLM、Perplexity多了个人知识库的集成比如说可以集成自己的笔记、文件等等，支持包括文档、图片等27种文件，这个就比较实用也可以定制外部数据源，比如说，搜索引擎Tavily、LinkUp、Slack、Linear、Notion、YouTube或者是GitHub 语义搜索、问答、总结、分析功能都支持研究完了以后，支持将聊天对话或研究内容转换为播客 #AI研究助手 #AI播客 #个人知识库 #SurfSense

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📢埃隆·马斯克重磅发言： 🚨 “专利是给那些创新缓慢的人准备的。” 🧠 “在特斯拉，我们已经将所有专利开源。任何人都可以免费使用我们的专利。” 💡 “申请专利的初衷是促进创新，而不是阻碍它——但我认为，大多数专利恰恰是在阻碍创新。” 推特和Block创始人杰克·多尔西正式站队马斯克，公开发声推动一个去中心化、去壁垒的技术未来。 “不要专利、不要版权、不要审批者。” 大家怎么看？

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电脑里存放着大量文档、图片和 PDF，有时候想找某个资料都想不起来存放在哪个文件夹，很是苦恼。不妨试试，利用 Second Brain 这个开源工具，把我们的本地文件变成一个可搜索的 RAG 知识库。通过自然语言或关键词来搜索内容，支持文本和图片的多模态搜索，还能结果本地 AI 模型进行智能问答。 GitHub：主要特性： - 语义搜索和关键词搜索结合，精准找到相关内容； - 支持文本和图片的多模态搜索与嵌入； - 支持的文件类型，包括 txt、pdf、docx、png、gif 等多种格式； - 可选 AI 模式，支持本地模型和 OpenAI 云端模型； - 检索增强生成（RAG）让 AI 基于知识库给出高质量回答； - 完全本地运行保护隐私，支持同步 Google Drive。支持使用 LM Studio 与本地部署的大模型结合使用，可处理超过 10 万个文件，所有数据均在本地处理。

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马斯克对专利的认知👍👍 靠专利做护城河，说明你不行你能抄，我早就迭代了五代。所以，你拿走的，是我走过的旧路。专利是给那些创新缓慢的人用的特斯拉主动开放了大量专利。不是象征性地开源，而是“你想用，随便用”。那特斯拉为什么也注册那么多专利？他们只把专利当成防御工具—— 防的不是竞争对手，是专利流氓。这些人不造东西，只注册，然后坐等你掉进陷阱，再来收保护费。所以特斯拉的策略是：提前注册，再开放，堵住这些人的路。马斯克：专利，是弱者的保护伞。但他也不是彻底反对专利。比如医药领域，一个新药的三期临床要花十亿美元，可药物一旦上市，几美元就能仿制一份。如果没有专利保护，谁还愿意投这十亿？这是典型的“搭便车”问题。你不付出，却能免费复制成果，长远看，没人再愿意投入创新。所以他认为，专利制度应该极度收缩，只在极个别领域存在，比如高投入、低边际成本的医药。除此之外——越少越好。因为大多数专利，不是加速创新，而是拖慢它。

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这两天看到两条汽车新闻，很有意思。一个是赛力斯申请了“车载厕所”专利，🫠 另一个是特斯拉还在想办法，不加硬件，只靠算法把体验继续往上提。有些车企在做产品创新，有些车企在做“专利行为艺术”。赛力斯这个“车载厕所”专利，在我看来就是行为艺术，玩抽象呢。特斯拉我已经无需多说。它很多创新不喧哗、不浮夸，却总能在不经意间，用算法、系统和工程细节，再给你一个惊喜。一个是在水专利故事，一个是在抬行业门槛。真正高级的创新，不是为了申请专利而申请专利，而是用户用完之后，真的会说一句：这个东西，做得有水平。

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帕尔默·拉奇直言：所谓的专利，不过是竞争对手的免费说明书。他强烈警告科技企业，停止为所有的创新申请公开专利。在过去，专利制度是保护伞。但在极致全球化的今天，公开的专利库已经沦为巨大的开源武器库。对手每天清晨就能将最新的技术细节悉数下载，迅速完成逆向工程，转头就用你的心血对你发起致命打击。数百年前制定的陈旧规则，根本无法应对当下的硬核科技战。他给出的破局之道，是彻底重塑现行规则，大规模建立机密专利体系。这意味着核心技术依然可以申请专利并锁定独占权，但永远无需对外披露任何细节。

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柴郡🔔｜Crypto+AI Plus

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试了一下用 Gemini CLI 整理 Obsidian 文件增加反向链接生成对应知识图谱。可以搞定，不过提示词需要优化，第一次他把170 篇文章都塞到上下文想一次检索，超上下文了。然后开始检索包含标题的，那肯定没有一样的。最后我让他改成分析每篇文章标题和前面的内容生成总结关键词进行检索，可以了

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一款全新的多模态RAG系统：ColQwen-Omni，可以跨模态检索视频、音频、文档任意内容它支持跨模态检索，比如说，你可以用文本查询音频片段，或者说用音频查询图像用来处理音视频检索比较实用它能理解不同的模态，直接处理原始数据，比先把音频或视频转录成文本再进行检索的方法速度更快还有一个，就是直接处理音视频可以保留音视频中的情感、语气、环境音、以及视频中的视觉细节 #全模态RAG #RAG #跨模态RAG #ColQwenOmni

一款全新的多模态RAG系统：ColQwen-Omni，可以跨模态检索视频、音频、文档任意内容它支持跨模态检索，比如说，你可以用文本查询音频片段，或者说用音频查询图像用来处理音视频检索比较实用它能理解不同的模态，直接处理原始数据，比先把音频或视频转录成文本再进行检索的方法速度更快还有一个，就是直接处理音视频可以保留音视频中的情感、语气、环境音、以及视频中的视觉细节 #全模态RAG #RAG #跨模态RAG #ColQwenOmni

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把一亿篇论文进行聚类会是什么样？ InferenceNet 与 LAION、Wynd Labs 联合发布了 Project OSSAS 项目，他们用开源模型处理了1亿篇科学论文，做了个可视化工具，将相关的论文聚类到一起，让全世界的科学知识变得可访问、可搜索、可对比。成本只要10万美元。他们使用了自己定制的模型： 1. Aella-Qwen3-14B：基于阿里的 Qwen3 14B 微调，推理能力强 2. Aella-Nemotron-12B：基于 NVIDIA 的 Nemotron 12B，混合 Mamba-Transformer 架构，吞吐量炸裂最终这个可视化工具可以点击任何论文查看结构化摘要和发现论文之间的关系和模式，方便在大家查找论文的时候快速检索。这里有必要介绍下 InferenceNet, 这个网站可以网络调用全球闲置 GPU, 类似现代版的 SETI@Home，但专门跑 LLM 任务, 可以让科研人员能用上原本根本负担不起的算力. 项目地址：

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中国立刻下载，西方反要等20年？帕尔默·拉基痛批美国专利法：专利就是给中国人的说明书视频中，帕尔默抛出了一个惊人观点：“专利就是给中国人的说明书” 。他解释道，现行的西方专利制度要求用公开创意来换取临时独占权，这导致中国可以立刻下载并山寨最新技术，而西方竞争对手却要等20年。为防止创新成果被“白嫖” ，他建议彻底颠覆现行专利制度，大规模扩展“国家安全专利流程” ：允许企业申请“不公开的机密专利” ，且查阅门槛限制为美国公民，至少要为美国技术迭代争取到一至三年的时间优势。

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Anthropic将推出一个叫Harmony的新功能，这个功能支持将本地文件目录集成到Claude的上下文中这意味着Claude能直接读取、索引、分析目录中的文件内容，与你的本地文件无缝交互以前，你得手动把代码给Claude，现在，直接让它看整个项目文件夹，它能自动分析所有代码，找出问题据说它用了几分钟分析了一个代码库，识别了出了10个不同的安全漏洞还可以直接让Claude修改本地文件，像更新文档、修改代码、添加内容等也可以让它找文件，它会扫描你指定的文件夹根据关键词找到文件此外，Anthropic应该还在出另外一个叫Compass的新功能，类似深度研究的功能，可以自动整合多个信息来源，包括搜索网络、学习材料、报告文档等，把零散信息整合成一个有条理的研究结果 #Claude #Harmony #AI #LLM

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Google 今天向全美国用户开放 AI Mode 的搜索功能！随着更多用户在搜索中使用复杂问题，定制版的 Gemini 能够拆解任务，向全网和 Google 的知识图谱和全产品线发起查询任务，然后快速汇总给出答案。减少了用户的浏览次数，但也可以更加深度的找到稀有资源，面对 AI 带来的搜索变革，不知道 Google 能否自己颠覆自己🤔 同时 AI Mode 还将提供 Personal Context 特性，在搜索中整合你在 Gmail 和其全线产品中的个性数据，OpenAI 还得想办法搜集我的记忆，Google 则直接拥有了我的数字记忆，想想都有点可怕。。。

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每天都在用 Google，但 90% 的人其实都不会搜索明明知道网上有，结果搜半天全是广告、营销号，真正想找的内容就是出不来其实不是 Google 不好用，而是你没用对方法视频里的这 7 个搜索技巧，建议每个人都学会学会之后，不管是找教程、论文、GitHub 项目还是各种资源，效率都会提升不少真正的高手，不是搜索得更久，而是搜索得更准时间轴参考: 0:00 视频开头简介 0:10 老司机上网必备神技 0:21 谷歌搜索的强大功能 1:02 搜索技巧1 完全匹配搜索 1:25 番号搜索 2:11 文件档案搜索 2:35 电影BT种子搜索下载 3:21 谷歌站内搜索 4:15 +/- 特定查询词深度搜索处理 4:56 利用"/"快速退回搜索列 5:36 快速锁定搜索范围 6:27 特定主题内容搜索 7:05 后台安全隐患搜索 7:29 谷歌搜索技巧总结

每天都在用 Google，但 90% 的人其实都不会搜索明明知道网上有，结果搜半天全是广告、营销号，真正想找的内容就是出不来其实不是 Google 不好用，而是你没用对方法视频里的这 7 个搜索技巧，建议每个人都学会学会之后，不管是找教程、论文、GitHub 项目还是各种资源，效率都会提升不少真正的高手，不是搜索得更久，而是搜索得更准时间轴参考: 0:00 视频开头简介 0:10 老司机上网必备神技 0:21 谷歌搜索的强大功能 1:02 搜索技巧1 完全匹配搜索 1:25 番号搜索 2:11 文件档案搜索 2:35 电影BT种子搜索下载 3:21 谷歌站内搜索 4:15 +/- 特定查询词深度搜索处理 4:56 利用"/"快速退回搜索列 5:36 快速锁定搜索范围 6:27 特定主题内容搜索 7:05 后台安全隐患搜索 7:29 谷歌搜索技巧总结

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概念不错，一款LLM通用记忆MCP：Supermemory MCP，作用是让不同的AI，比如ChatGPT、Windsurf、Claude等之间可以共享上下文也就是说你与一个LLM的对话内容可以被其他LLM访问和使用，实现更连贯的对话体验目前，它的记忆只基于用户与LLM的互动更新，或许扩展到连接Google Drive、Notion等个人应用其使用按需搜索和检索方式，远程存储，本身没有上下文大小的限制，理论上可以提供近乎无限的上下文这个工具解决了不同AI之间记忆割裂的问题，Supermemory MCP相当于提供了一个统一的记忆解决方案，可以实现在不同AI之间共享和延续对话 #AI记忆共享 #MCP #AI记忆工具

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哈佛CS50课程节选：如何构建基于GPT-4的应用上一节介绍了什么是GPT-4，这一节则是基于GPT-4可以构建什么样的应用，以及如何构建。这部分课程介绍了GPT-4可以构建的各种类型的应用，包括不限于： - 助手应用：GPT可以用于创建AI助手，帮助完成写作、编程或回答问题等任务。通过结合专业领域知识和用户的喜好，还可以对这些助手可以进一步定制。 - 文档问答系统：GPT可以用于构建基于上下文、对文档的问答系统。 - 实用功能：GPT可用于自动化需要基本语言理解的任务，如生成单元测试、查找文档、重写功能或检查品牌一致性。 - 创意创作：GPT可以用于在各个领域生成想法、可能性或建议，包括写作、营销和研究。通过将GPT的生成能力与专业领域的知识相结合，用户可以创建更有针对性和相关性的输出。 - Baby AGI或多步计划机器人：GPT可以放入一个循环中，与自己对话并指导自己的行动，从而创建一个基于一组工具和目标的自主执行任务或生成结果的自主代理。通过这个教程，可以大概了解GPT能做一些什么事情，以及背后的原理是什么。上一节什么是GPT-4：完整课程视频地址： edX:

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