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莫尔索随笔

Vol.97 AI领域前沿动态:从智能体工程化到开源模型演进 | 莫尔索 Vol.96 AI智能体架构演进:从OpenClaw到Paperclip的编排实践 | 莫尔索 Vol.95 AI智能体技术架构与开源框架深度解析:从OpenClaw到LangChain | 莫尔索 Vol.94 AI智能体与消费级应用趋势:GPT-5.4、OpenClaw与Agent工程化实践 | 莫尔索 Vol.93 AI领域深度洞察:从智能体演进到设计变革与人生战略 | 莫尔索 Vol.92 AI行业周报:融资突破、伦理冲突与智能体革命深度解析 | 莫尔索 Vol.91 AI前沿洞察:智能体革命、编程范式转移与商业变革深度解析 | 莫尔索 Vol.90 2025年AI领域深度盘点:自动驾驶、Agent技术、硬件趋势与商业变革 | 莫尔索 Vol.89 AI领域前沿洞察:从编程范式变革到太空部署与伦理挑战 | 莫尔索 Vol.88 2026年AI全景解析:大模型、Agent、开源生态与中美竞争格局 | 莫尔索 Vol.87 AI领域2026年趋势:智能体爆发、SDD编程、开源模型与商业变现深度解析 | 莫尔索 Vol.86 AI领域前沿洞察:Agent技术、视频生成、模型优化与商业应用精选 | 莫尔索 Vol.85 AI领域深度洞察:从Agent爆发到工程实践,探索大模型时代的发展路径 | 莫尔索 Vol.84 2025-2026年AI领域趋势总结:Agent落地、多模态爆发与创业机会深度解析 | 莫尔索 Vol.83 AI领域深度洞察:组织变革、Agent落地、技术趋势与投资策略全解析 | 莫尔索 Vol.82 AI领域年度盘点:Agent技术、世界模型与增长策略深度解析 | 莫尔索 Vol.81 2026年AI行业趋势预测:垂直领域、世界模型与智能体工程深度解析 | 莫尔索 Vol.80 AI领域前沿洞察:从创业案例到技术演进,解析AI应用与未来趋势 | 莫尔索 Vol.79 AI领域精选:大模型竞争、Agent应用、图像生成与投资趋势深度解析 | 莫尔索 Vol.78 AI领域精选文章深度解析:从技术突破到商业落地全视角 | 莫尔索 Vol.77 AI领域精选文章深度解析:从创业增长到技术架构全面洞察 | 莫尔索 Vol.76 AI Agent落地挑战与策略:2025年企业部署实战经验解析 | 莫尔索 Vol.75 2025年AI领域十大核心趋势:从AGI使命到Agent工程实践深度解析 | 莫尔索 Vol.74 2025年AI大模型与Agent技术发展全景:趋势、应用与挑战 | 莫尔索 Vol.73 AI Agent技术演进与落地实践:从工具链到上下文工程全解析 | 莫尔索 Vol.72 AI医疗平权与Agent技术:京东健康AI医院与多智能体协作解析 | 莫尔索 Vol.71 AI领域精选文章总结:智能体开发、模型优化与商业应用 | 莫尔索 Vol.70 AI领域精选文章总结:从GTM策略到智能体应用与前沿技术 | 莫尔索 Vol.69 AI创业与编程智能体发展:从点子到实践的全方位解析 | 莫尔索 Vol.68 AI领域深度解析:大模型、智能体与创业趋势全览 | 莫尔索 Vol.67 2025年AI行业全景:技术突破、应用趋势与资本动向深度解析 | 莫尔索 Vol.66 AI领域洞见:Agent趋势、投资赛道与安全挑战深度解析 | 莫尔索 Vol.65 AI Agent技术前沿与创业策略:企业应用、手机端创新与安全挑战 | 莫尔索 Vol.64 AI领域深度解析:从科研工具到商业模式的全面探讨 | 莫尔索 Vol.63 GPT-5发布:AI领域的新里程碑与未来展望 | 莫尔索 Vol.62 AI领域深度解析:从大模型到智能体的技术演进与商业应用 | 莫尔索 Vol.61 阶跃星辰发布Step 3模型:推理效率创行业新高 | 莫尔索 Vol.60 AI时代数据商业模式与中美差异深度解析 | 莫尔索 Vol.59 Grok 4多模态AI模型:性能、争议与API定价解析 | 莫尔索 Vol.58 AI领域创新与挑战:从模型优化到应用落地 | 莫尔索 Vol.57 AI领域精选文章:从技术突破到创业策略的全面解析 | 莫尔索 Vol.56 AI Agent 进行时!OpenAI智能体指南发布,MiniMax 发布 Agent | 莫尔索 Vol.55 决定AI产品成功的隐藏指标 | 莫尔索 Vol.54 什么是 NLWeb | 莫尔索 Vol.53 如何让 Agent 规划调用工具 | 莫尔索 Vol.52 面向 AI 产品的智能体评估指南 | 莫尔索 Vol.51 AI 智能体商业落地的现状与真相 | 莫尔索 Vol.50:Evaluation is all you need | 莫尔索 Vol.49:大模型时代的表格数据挖掘 | 莫尔索 Vol.48:AI 发展开始进入下半场 | 莫尔索 Vol.47:workflow 与 Agent 方案如何选择? | 莫尔索 Vol.46:智能体工具调用 API 与 GUI 的差异和融合 | 莫尔索 Vol.45:Anthropic MCP 当前还有哪些不足? | 莫尔索 Vol.44:模型即产品的技术实现路径 | 莫尔索 Vol.43 什么样的 Agent 会在 2025 年脱颖而出? | 莫尔索 Vol.42:AI Agent 如何颠覆传统的外包行业? | 莫尔索 Vol.41:DeepSeek R1爆火之后,到底什么任务适合用 RL 做? | 莫尔索 Vol.40:Grok3 是否意味着预训练阶段 Scaling Law 已失效? | 莫尔索 Vol.39:从 DeepSeek R1 看 Scaling Law 的未来 | 莫尔索 Vol.38:关于 DeepSeek 的误读与真相 | 莫尔索 Vol.37:2025 年 AI 编码类产品将如何演进? | 莫尔索 Vol.36:YC 回顾 2024 年 AI 行业创业生态 | 莫尔索 Vol.35:2024 年大模型领域的发展趋势和竞争格局全面回顾 | 莫尔索 Vol.34:对OpenAI o3模型的看法、思考与反思 | 莫尔索 Vol.33:为什么视频生成模型比文本生成模型发展速度更快? | 莫尔索 Vol.32:AI Creativity 赛道有哪些机会? | 莫尔索 Vol.31:AI Native 应用长什么样? | 莫尔索 Vol.30:什么是Agentic RAG? | 莫尔索 Vol.29:可视化呈现RAG的工作过程 | 莫尔索 Vol.28:从物理定律看视频生成离世界模型还有多远? | 莫尔索 Vol.27:如何定制 LLM 以更好地服务于特定领域的企业? | 莫尔索 Vol.26:AI Agent 应用、商业化以及当前行业的现状 | 莫尔索 Vol.25:AI像人一样使用计算机可信吗? | 莫尔索 Vol.24:实测可灵、Luma、Runway 等13个视频生成模型,哪个更好? | 莫尔索 Vol.23:为什么大语言模型仍无法做到真正的推理? | 莫尔索 Vol.22:垂直 SaaS 如何通过 AI 来提高收入? | 莫尔索 Vol.21:OpenAI o1合成数据与推理搜索 | 莫尔索 Vol.20:如何评估 Embedding 模型? | 莫尔索 Vol.19:AI应用正在这4个大场景里加速落地 | 莫尔索 Vol.18:大模型是泡沫吗? | 莫尔索 Vol.17:如何构建生成式 AI 应用平台? | 莫尔索 Vol.16:构建可靠 LLM 应用的三大原则 | 莫尔索 Vol.15:大语言模型应用如何实现端到端优化? | 莫尔索 Vol.14:如何改进大模型代码生成能力? | 莫尔索 Vol.13:如何验证模型是否被测试集污染? | 莫尔索 Vol.12:RAG 在企业落地中的挑战 | 莫尔索 Vol.11:AI 应用爆发何时到来? | 莫尔索 Vol.10:大模型提取表格信息(TIS)的能力究竟如何? | 莫尔索 Vol.9:构建 AI 产品过程的踩坑经验总结 | 莫尔索 Vol.8:如何针对 GPT-4o 语音模式进行越狱攻击? | 莫尔索 Vol.7:如何利用大模型解决传统行业的老问题? | 莫尔索 Vol.6:如何将 AI 模型转化为生产环境中的产品? | 莫尔索 Vol.5:面向企业的大模型应用算一个新赛道吗? | 莫尔索 Vol.4:DeepSeek-V2搅动市场,大模型价格战已拉开序幕? | 莫尔索 Vol.3:LIama 3 是大模型游戏规则改写者吗 | 莫尔索 Vol.2:开源模型与闭源模型之间的差距有多大? | 莫尔索 Vol.1:你支持AI“复活”逝者吗 | 莫尔索 AI 周刊 Weekly Gradient 介绍 | 莫尔索 Vol.20:大模型时代,开发者应该如何成长? | 莫尔索 Vol.19:在 AI 时代,如何用新工具来扩展大脑思维与记忆的边界? | 莫尔索
Vol.21:我们缺的不是想法,而是分辨好想法和烂想法的能力 | 莫尔索
莫尔索 · 2023-11-19 · via 莫尔索随笔

The Connector 周刊精选 AI 探索、开源工具与工程师实用技巧,深度解析技术趋势,助你辨识好想法,激发创新灵感。

The Connector 每周会选取我从信息流里获取的有价值内容,包括 AI 探索专题、Github 开源库推荐、工具介绍和一些文章书籍等,目标是链接互联网上的优质内容,获得更多的灵感和知识,从而激发彼此的创造力。### AI 探索

  1. 基于大语言模型的Agent调研概述:一个开源的的知识资源库,对基于大语言模型的代理进行了深入且广泛的概述,并推荐了一系列不容错过的论文。它主要涵盖三大主题:1)AI 代理是设计来感知环境、做决策并执行行动的人工实体。资料详尽地描述了构成代理的三个要素:类大脑系统、感知机制和行动模块,涉及知识积累、记忆力、逻辑推理、规划、灵活性以及泛化能力等方面;2)梳理了围绕单一代理、多代理和人机合作等方面的论文,并探讨了它们在特定任务及全生命周期中的应用场景;3)从个体性研究到社会互动层面,分析了基于代理的行为和性格特征。
  2. 微软发布 Personal Voice:克隆自己的声音说任何语言,只需要提供1分钟的语音样本,它就可以在几秒钟内克隆该样本语音,复制出一模一样的AI语音,生成的AI语音支持中文、西班牙语、德语等多达100种不同语言的语音输出,微软在生成的AI语音中增加了水印安全和认证措施。一种特殊的水印被添加到生成的语音中,以便用户和客户可以识别。

开源推荐

  1. draw-a-ui:一个有趣的代码生成式项目,使用 tldraw 画布绘制 SVG,转成 PNG 图片后发送到 GPT-4V,它会返回一个由 TailwindCSS 构成的 HTML 文件。
  2. codeimage:一个美化代码截图的开源工具。

工程师工具

  1. SuperCopy:一款一键解除网页限制,任意复制网页上的内容的Chrome插件。
  2. Clipchamp:微软提供了一款名为Clipchamp的完全免费的AI视频编辑工具,用户可迅速完成视频制作。使用过程包括访问clipchamp.com注册账户、使用AI创建视频、为视频命名并上传素材、选择视频风格让AI定制视频以及调整视频长度和音乐。用户可以预览视频编辑结果,并可以手动编辑或导出视频至设备。
  3. shipfa:一个封装了基本功能组件的SaaS模板,付费但很好用。
  4. startups.fyi:一些公开收入情况的独立开发产品详情。
  5. Breditor:小红书内容发布排版工具,不错的。
  6. Clarity:微软出品的埋点工具,带点击热力,用户点击状态屏幕录制,关键还是免费的。

值得一看

  1. 微软中国CTO韦青:我们高估了人工智能的短期成就【完整版】:人工智能的短期成就被高估了,应该将其视为再一轮的启蒙运动和解放人的思想。人工智能模型必须能够解决我们日常生活中的问题,而不仅仅是追求模型本身,更多人和机构应该关注如何将技术应用到实际生活中,人类要始终成为机器的主人,并提出了对于社会保障和责任的思考。
  2. 我们缺的不是想法,而是分辨好想法和烂想法的能力:发现一个问题/需求,然后快速思考出一个大概的商业解决方案;用「绞肉机」测试这个方案,不断给它施加压力,尽可能找出它的漏洞;接着快速跳到下一个想法,重复这个步骤;你要不断升级你的绞肉机测试机制,让它能够更快更准地消灭掉有缺陷的想法;一旦想法没有通过测试,快速放弃。
  3. 每天从公司网站获取 316,000 个职位:这篇文章分享了作者如何使用 GPT 从公司网站上直接获取了 40000 多个远程工作的技术指南,详细介绍了从获取工作岗位到构建网站所使用的技术栈以及岗位的结构。

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