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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.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 Vol.20:大模型时代,开发者应该如何成长? | 莫尔索
Vol.1:我在北京送快递 | 莫尔索
莫尔索 · 2023-06-25 · via 莫尔索随笔

The Connector 周刊首期,精选 AI 应用、开源工具、高效知识管理及前沿科技洞察,助你链接优质内容,激发创造力。

从本周起,我开始更新一个叫 The Connector 的周刊,寓意“链接互联网上的优质内容,强调连接和分享”,一方面是把自己的读过的东西归档起来,一方面希望找到志同道合者。

The Connector每周会选取我从信息流里获取的有价值内容,包括但不限于小众产品介绍、AI应用探索、Github开源库推荐以及论坛社区的优质文章等,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. frontiers, startups, 2023++:来自OpenAI Applied AI 团队的 Shyamal Hitesh Anadkat 的最新博客,梳理了AI工具、应用等关键领域典型公司,这里是中文翻译
  2. It’s Not a Computer, It’s a Companion!:a16z对AI虚拟陪伴这一方向的最新分析研究,干货非常多。AI虚拟陪伴类应用不算是伴随着LLM大模型而诞生的全新品类,原来元宇宙那一波虚拟人更多是在“皮”上,用3D等各种技术让虚拟人更加真实,而LLM则是提供了全新的内在“灵魂“,这里是中文翻译
  3. 一个 AI 创业者的反思、观察和预测:Magi搜索引擎创始人,AI创业者peakji(季逸超)对LLM的看法预测分享,这里是文字稿整理.
  4. Dexa:为长播客(典型的是 Lex Fridman 的播客)转录字幕、添加时间戳,是像我一样喜欢阅读文字多过听访谈的人的福音。
  5. Boomy:音乐自动生成工具,用户可在几秒钟内创建和保存原创歌曲,将其发布到全球主要流媒体服务和商店,同时可以获得一定份额的版税。

开源速递

  1. ai-getting-started:a16z开源的一个适用于快速开发AI项目的模板,包括图像/文本模型、向量存储、身份验证和部署配置等功能。
  2. actionsflow:为开发者提供的免费Zapier/IFTTT替代方案,可基于Github actions自动化您的工作流程。(最近正在将自己信息采集自动化流程转移到Github actions,偶然发现这个项目)
  3. buzz:在个人Mac计算机上离线转录和翻译音频,由 OpenAI 的 Whisper 提供支持。
  4. databerry:无代码 AI 产品生成平台,目前用户可以基于自己上传的文本、网页以及文档数据,一键生成 AI 聊天机器人、AI 代理以及 ChatGPT Plugin。

发现好产品

  1. Read Something Wonderful:一个集合了过去互联网上超级经典文章的网站,由Matter团队打造。文章的排序并非按照发布时间,不追求“最新”而追求呈现“最好”的文章,所以文章浏览顺序也不是线性的,团队说希望这样做可以突破人们在任何平台都只能接收到 24 小时内最新信息的限制,提供一个推荐经受住了时间考验的好内容的平台。
  2. Godly:优秀设计网站收集,专门收集设计优秀网站,用来给设计师找灵感和参考,虽然我不是设计师,但也会被其中一些网站的设计惊艳到。
  3. Alleyread:发现优质 Newsletter,重塑你的信息源,一个推荐newsletter的平台。

值得一看

  1. 找笔记方便、写作又给力的知识库,我是这么搭建出来的:你是否也面临下面的状况:“遇到要记的东西,有时是掏出手机,备忘录里记下来;有时拿着学习专用的某个笔记本、或是随身的小本子,边写边画的记上一堆;还有时候,是打开某个近期刚下载的笔记软件,在整洁的界面里输入图文内容,或是用电子笔手写,再配上些小涂鸦。但到了要用笔记的时候,我的头就大了,我的笔记散落在各种地方、以各种形式记录着,找起来就要浪费很多脑力和时间,好不容易找到了那一条,却发现笔记写得自己也看不懂了。”那这篇文章会提供你解决思路。

  2. 【罗肖尼】如何永远学会一个单词?:视频是关于第二语言的学习,即二语习得。所谓习得,不是刻意地像学习数理化那样的学习英语,而是在一个正确的环境里浸泡,比如说大量的去听自己可以理解的资料,然后大量阅读看稍微超过难度的英文内容。

  3. 《我在北京送快递》:作者有着丰富的蓝领服务业从业经验,先后干过酒店服务生、服装店店员、加油站员工、UI设计师、漫画社编辑、服装店合伙人、高端自行车连锁店店员、德邦物流、顺丰/品骏快递 - 这些工作都干了至少半年以上,此外他还短暂体验过便利店店员、快餐店送餐员、雪糕批发送货员、数码快印店员等工作,摆过地摊,甚至还专门去越南考察过是否有做外贸的机会。作者非常善于观察,因此在讲述这些职业体验时,能够抓住重点,用白描的手法给出较为客观冷静的描写,给人以信服和身临其境的感觉。


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