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  • 实测GPT-5,算错数学题,真升级了吗?

    预告了几十波,OpenAI 今天终于上线了 GPT-5

    上线没多久,就刷新了 lmarena.ai 竞技榜分数,直冲第一:

    • 在文本、Web 开发和视觉竞技场中稳居第一;
    • 在硬提示、编程、数学、创造力、长查询等方面同样荣登榜首。

    但是尴尬的是,发布会上GPT-5 生成的图表似乎翻车了。52.8 比 69.1 大?30.8 和 69.1 一样高?

    这就是 Sam Altman 口中 OpenAI 有史以来最聪明的模型吗?

    第一时间实测了一波,除了编程,都挺拉的…我只想说:还我4o

     

    01. 一手实测

     

    case 1 经典易错题

    先问一个经典的数学问题:

    提示词:9.9和9.11谁大

    GPT-5 回答:9.11 比 9.9 大,因为在数字比较时先比整数部分(相同都是 9),再比小数部分,11 > 9。

    如果你是问日期,那就是 9 月 11 日比 9 月 9 日更晚。

    case 2 编程

    提示词:写一个 javascript 代码,显示一个小球在旋转的正六边形内弹跳。球应该受到重力和摩擦力的影响,它必须从旋转的墙壁上真实地弹起,用 javascript 和 html 实现它

    整体效果还行,能看得出来受到重力和摩擦力的影响,不过弹跳的效果不是特别突出。

    case 3 图像生成

    提示词:将图片里的内容翻译成中文,需要通俗易懂引人入胜,不改变原意,不要凭空添加没有的内容。

    我们对比一下,大家觉得哪个翻译的更好?

    Gemini 2.5 Pro:

    豆包:

    GPT‑5:

    在我看来,Gemini 2.5 Pro 翻译的最好,整体很通顺,很有人味;豆包其次,翻译虽然没什么大错,但缺少了一点人味;GPT 5 和豆包差不多,但是和Gemini 2.5 Pro 比起来,差距挺明显的。

    case 4 前端

    提示词:生成一个番茄钟的网页应用,包含以下功能:- 目标:计时器 + 会话记录。- 功能:自定义时长、自动启动选项、会话图表(SVG)、声音警报(提示音)、暗黑模式。- 界面应该适合日常使用,并能给用户一些活力!

    GPT‑5 生成的番茄钟网页,整体审美要好一些,计时、暂停等等按钮的功能也完整,但是页面上这个大环形…我不理解。

    Gemini 2.5 Pro 生成的页面功能很完整,只是比较简陋,布局和色彩搭配没有 GPT‑5 好看,但是盖不住它能用啊!

     

    02. 一些分享

     

    整体测下来,GPT‑5 幻觉有没有减少不知道,智商好像真的减少了。文案水平不仅没有增强,连以前的 GPT‑4o 都比不过。

    编程能力也中规中矩,可能是我没有用太复杂的提示词去测试…

    前端的审美感觉还不错,就是还会存在一些小BUG。

    这些都是One Shot,没有经过多次测试,但是不可能每次都刚好踩雷吧?

    最后,我只想说,这发布会白看了,GPT还我睡眠!

    GPT‑5 目前已上线官网,全员可用了。免费版每5小时可发送10条,Plus 版每3小时可发送80条。

    不信邪的可以自己去试试。

    原文链接:9.11比9.9大?GPT-5数学题都算错,真升级了吗?

  • 7月热门通用Agent数据分析报告,Manus、Genspark等 (PDF文件)

    报告深入分析2025年7月热门通用Agent和浏览器Agent的市场表现,涵盖流量趋势、功能更新及投融资情况。通用Agent中,ManusGenspark流量稳定,功能更新频繁,MiniMax AgentSkywork流量增长显著。浏览器Agent方面,Perplexity CometFellou AIDia表现突出,流量和功能更新均表现强劲。报告探讨了各Agent的流量来源国别分布,揭示浏览器型Agent在推广速度和用户量级上的优势,为创业者和开发者提供宝贵的市场洞察和建议。

    2025年7月通用Agent与浏览器Agent市场分析报告

    获取《Manus、Genspark等通用Agent分析报告》报告PDF原文件

    扫码关注回复: 20250808

    通用Agent总体分析

    通用Agent的流量在3月至7月期间波动较大,但整体趋势较为稳定,浏览器型Agent的推广速度和用户量级显著高于其他类型,功能更新频繁是吸引用户的关键。

    Manus

    • 流量分析:Manus流量在7月底达到60万访问量,周末效应明显,显示出在办公场景中的稳定需求。
    • 功能更新:功能更新包括Wide Research和幻灯片主题定制功能,进一步增强产品的实用性和吸引力。
    • 投融资情况:估值5亿美元,ARR 1亿美元,最近融资7500万美元,显示出其在市场中的强劲竞争力。

    Genspark

    • 流量分析:Genspark流量稳定,每天20-30万访问量,显示出在市场中的稳定用户基础。
    • 功能更新:功能更新频繁,包括AI Slides 2.0和Slack集成,进一步提升用户体验。
    • 投融资情况:估值5亿美元,ARR 3600万美元,最近融资1亿美元,显示出在市场中的持续增长潜力。

    2025年7月通用Agent与浏览器Agent市场分析报告

    Skywork & 天工AI

    • 流量分析:天工AI在5月21日出现流量激增,当前访问量稳定在每天1-2万左右,显示出其在特定市场的吸引力。
    • 流量来源:流量主要来自中国,显示出在本地市场的强大用户基础。

    MiniMax Agent

    • 流量分析:MiniMax Agent在6月17日-24日迎来流量高峰,显示出在市场中的快速增长潜力。
    • 流量来源:功能更新频繁,流量主要来自中国和美国,显示出在多语言市场中的广泛吸引力。
    • 投融资情况:估值40亿美元,ARR 7000万美元,最近融资3亿美元,显示出在市场中的强大竞争力和增长潜力。

    纳米AI

    • 流量分析:纳米AI流量主要来自浏览器,月度访问量在60-80万之间,显示出在浏览器型Agent市场中的强大潜力。
    • 流量来源:功能更新较少,但流量主要来自中国,显示出在本地市场的稳定需求。

    Flowith

    • 流量分析:Flowith流量在5月18日爆发,7月有所减少,显示出在市场中的短期增长潜力。
    • 流量来源:功能更新频繁,流量主要来自美国和韩国。
    • 投融资情况:估值1亿美元,ARR 100万美元,最近融资1000万美元,显示出在市场中的持续增长潜力。

    浏览器Agent总体分析

    浏览器Agent的流量在3月至7月期间波动较大,但整体趋势较为稳定,功能更新频繁,流量来源国别分布广泛,显示出浏览器型Agent的市场潜力和用户需求的多样性。

    Perplexity Comet

    • 流量分析:Perplexity Comet流量在7月10日达到高峰,显示出其在市场中的快速增长潜力。
    • 功能更新:功能更新频繁,包括语音浏览和购物助手,进一步提升用户体验。
    • 投融资情况:估值180亿美元,ARR 1亿美元,最近融资1亿美元,显示出其在市场中的强大竞争力。

    Fellou AI

    • 流量分析:Fellou AI流量在5月3日达到高峰,7月流量稳定在每天1-2万,显示出在市场中的稳定用户基础。
    • 流量来源:功能更新频繁,流量主要来自印度和沙特。
    • 投融资情况:估值1亿美元,ARR 100万美元,最近融资1700万美元,显示出在市场中的持续增长潜力。

    Dia

    • 流量分析:Dia流量在6月10日达到高峰,7月流量稳定在每天3-4万,显示出在市场中的短期增长潜力。
    • 功能更新:功能更新包括@History功能,进一步增强产品的实用性和吸引力。
    • 投融资情况:估值5.5亿美元,ARR 1亿美元,最近融资5000万美元,显示出在市场中的持续增长潜力。

    Zen Browser

    • 流量分析:Zen Browser流量稳定,月度访问量在60-80万之间,显示出在浏览器市场中的稳定用户基础。
    • 流量来源:流量主要来自美国和印度。

    Opera Neon

    • 流量分析:Opera Neon流量在5月27日和6月10日两次爆发,日均流量1-2万,显示出在市场中的短期增长潜力。
    • 流量来源:功能更新较少,流量主要来自印度和美国。

    2025年7月通用Agent与浏览器Agent市场分析报告

    其他Agent

    其他Agent如Devin、Cluely、Lovart AI等流量表现各有特点,功能更新频繁,流量来源国别分布广泛,显示出多样化的产品策略和市场机会。

    Devin

    • 流量分析:流量稳定,单月流量30万左右,日均1-3万,显示出在浏览器Agent市场中的稳定用户基础。
    • 流量来源:功能更新频繁,流量主要来自美国和日本。

    Cluely

    • 流量分析:流量在6月19日快速增长,之后稳定在8-12万,显示出其在浏览器Agent市场中的短期增长潜力。
    • 流量来源:流量主要来自美国和印度。

    Lovart AI

    • 流量分析:流量在7月22日出现激增,7月末访问量每天10万左右,显示出其在浏览器Agent市场中的短期增长潜力。
    • 流量来源:流量主要来自中国和美国。

    Youware

    • 流量分析:流量在5月20日首次爆发,7月30日出现激增,显示出其在浏览器Agent市场中的短期增长潜力。
    • 流量来源:流量主要来自巴基斯坦和中国。

    Rosebud AI

    • 流量分析:流量近三个月稳定,单月流量在40-50万左右,显示出其在浏览器Agent市场中的稳定用户基础。
    • 流量来源:流量主要来自美国和印度,显示出在国际市场的吸引力。

    Trickle

    • 流量分析:流量近三个月呈增长态势,显示出在浏览器Agent市场中的增长潜力。
    • 流量来源:流量主要来自美国和泰国,显示出在特定市场的吸引力。

    2025年7月通用Agent与浏览器Agent市场分析报告

    Same.new

    • 流量分析:流量稳定,每天访问量2-3万,显示出其在浏览器Agent市场中的稳定用户基础。
    • 流量来源:流量主要来自印度和美国,显示出在国际市场的吸引力。

    获取《Manus、Genspark等通用Agent分析报告》报告PDF原文件

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  • 专访Pi产品负责人Macro:全球用户量突破300 万了,还需要继续学Gamma吗?

    一款让做 PPT 变得前所未有轻松的工具,正在悄悄改变很多人的工作方式。

    它把 AI 和传统演示文档结合在一起,几乎不用学习复杂操作,输入想法就能得到一份完整的演示内容。

    对那些从没做过幻灯片的人来说,它第一次让内容创作变得可触摸、可上手。

    在 WAIC 展会之后,Pi 的全球用户量突破了 300 万

    每天都有培训讲师、科普创作者、甚至从未打开过 PowerPoint 的小作坊老板,在这里生成属于自己的演示内容。

    有人用它做线上公开课,有人把它用在销售路演,还有人只是想第一次给产品做一份像样的介绍。

    做出这款产品的,是一个十几个人的小团队。没有铺天盖地的广告,也没有复杂的增长打法,他们靠着产品本身和几次展会活动,把它推到了几百万用户手里。

    Macro 说,他们最初希望做的是一个能承载多模态内容的“内容容器”。文字、图片可以直接放进去,未来音视频也能加入,让 AI 生成的内容和人工编辑的内容结合起来,最终做出一份真正可用的成果

    产品名称:Pi(Presentation Intelligence)

    Slogan:AI原生的内容创作和分享的 Agent 平台,不止AIPPT

    主要功能:AI原生的内容创作和分享的 Agent 平台。这是目前在内容创作场景代表SOTA水准,集成知识管理、设计引擎和AI原生编辑器的全栈智能体Copilot系统,为全球用户提供专业质量、精准完备、高效和谐的内容创作和共享体验。

    官网:Pi

    以下是我们和 Pi 产品负责人 Macro 的访谈:

     

    全球用户量突破300万

     

    👩‍🦰K姐研究社

    Hi~Macro,你们最近在忙什么?

    🧑🏻‍💻 Macro

    主要在做WAIC的展会,从预热到收尾整体很成功,我们的用户量又上升了一个台阶,全球用户量突破 300 万了。然后还有一些品宣的事情。

    👩‍🦰K姐研究社

    现在是国内和海外两边一起推进吗?

    🧑🏻‍💻 Macro

    我们的目标是全球顶级的AI产品,希望先在国内市场验证产品和技术,把细节打磨的差不多,产品完成度更高一点,后面就会全面发力。

     

    从语言模型到多模态内容容器,重新定义 AI 创作形态

     

    👩‍🦰K姐研究社

    为什么当初想要做这款产品?

    🧑🏻‍💻 Macro

    我们觉得既然已经进入了AI时代,就应该改变传统制作PPT的低效方式。过去做 PPT,大部分人先上网找模板,再一个字一个字地改,甚至还常常因为模板的槽位和内容不匹配,将很多精力放在排版上。非常繁琐。

    如果作为工具,不仅能提效,还能提供创意,那就是一个真正优秀的产品。

    👩‍🦰K姐研究社

    最开始你们对这个产品的设想是什么样子?

    🧑🏻‍💻 Macro

    我们最早做这个产品时,模型还只是语言模型,市面上大部分产品也只是一个聊天框。

    我们判断未来一定是多模态,所以希望用一种“内容器”的形式承载文字、图像,甚至是音乐和视频等等,让 AI 生成的内容与人工编辑的内容结合,最终产出可用成果。

    基于广泛的竞品调研和我们在编辑器上的经验,我们选择自研一款类似 Gamma 的编辑器,作为多模态内容的载体。

    目前我们的产品已经支持文字和图像模态,音乐和视频会在市面上模型能力成熟后逐步加入。

    以前的内容是一个创作者做完了,就去分发出去,这其实单向的,我们希望内容还能产生交互。

    所以我们加入问卷等交互方式,未来还会支持用户在内容创作和分发过程中直接与内容互动,AI 会辅助回答用户的问题。

    这是我们最早规划的方向,只是一些功能还在迭代中。


    👩‍🦰K姐研究社

    可以理解为你们现在聚焦演示场景,集成多模态能力。目前平台已支持图像生成功能,但尚未开放视频,是因为效果还没达到预期吗?

    🧑🏻‍💻 Macro

    是的,目前我们没有直接加入视频功能。因为如果用户花很长时间去一页一页地配置视频,会影响整体体验。

    图像功能也是同理,我们的用户基本不需要自己写 Prompt,就能生成第一版图像。除非要求特别高的时候,才会打开 Prompt 进行调整或者重新生成。

    我们也希望用户在平台上做视频的时候,不用因为 Prompt 技巧而困扰,只需用自然语言的表达,就能直接生成内容。

    用户只需要专注内容本身,以及基础的美学和排版表达就可以了


    👩‍🦰K姐研究社

    像很多智能体可以根据主题自动配图,你们后续会考虑吗?

    🧑🏻‍💻 Macro

    会的,我们现在也是有自动配图的,AI 会根据你的内容上下文,来帮你生图,或者用我们主题自带的“装饰图”。

    我们也在考虑用多个 Agent 帮用户收集资料、分析哪些数据和图片更适合当前内容场景。

    这一块技术我们在跟进,但也有顾虑,就是数据版权问题,所以我最近在做合规调研和报告。如果风险可控,我们会尽快跟上。

    同时,我们也在搭建自己的图库,已经收集了大量没有版权风险的图片,后续会开放给用户使用。

    👩‍🦰K姐研究社

    你们为什么会考虑加入和设计、管理相关的功能,比如自定义字体和交互问卷?

    🧑🏻‍💻 Macro

    先说设计和自定义主题这一块。我们本质上还是做排版内容,排版离不开美学设计。

    所以希望把这个口子开放给有较高审美或有设计功底的用户,让他们能创造更漂亮的作品。

    光靠我们自己定义主题肯定有限,我们现在有一个百来人的设计师微信群,他们既是第一波用户也是共创用户,会做一些精美主题给我们,我们也会给一定的创作奖励。

    未来如果用户有自己的视觉需求,也可以通过这个途径自己做,而不是必须依赖我们来定制主题。

     

    改布局、排版、文字,只需要鼠标点一下

     

    👩‍🦰K姐研究社

    你们的编辑器是什么东西都能往里面装吗?

    🧑🏻‍💻 Macro

    对。是的,我们支持上传 PPT 做二次排版,社区里大家分享的优质作品也能直接拿来用,新的 Coding 形式、HTML 网页也可以兼容。未来交互方式有变化,我们也能适配。

    我觉得目前各家用 Agent 做 PPT 的方式,如果真要深耕,最终也离不开自有的编辑器。而现在再去做编辑器,多半也会往我们这个方向靠。

    👩‍🦰K姐研究社

    现在市面做演示文档和 PPT 生成的很多,传统方式用模板套内容,一句话就能生成一个。你们如何平衡创意效果、设计效果和内容生产效率的关系?

    🧑🏻‍💻 Macro

    我们自己观察,市面上做 PPT 主要有四类技术架构:

    • 最早期的模板套版——比如稿定、Canva,把模板搬到线上,用户自己去套版,这是最传统的一种。
    • 模板+大模型文案——比如像素绽放、AI PPT,把模板标好槽位,用大模型生成文案套进去。
    • 我们这种自研编辑器模式——模型生成内容后,按编辑器的定义排版。
    • AI Coding 生成 HTML 形式的 PPT,现在很多厂商在跟进。

    我们更看好第三种模式,原因有两点:

    • 内容完整性高:传统套版如果模板只有 4 个点,模型生成了 6 个点,后两个可能放不上去;在我们这边,生成多少点就能排多少点。
    • 排版更智能流畅:我们模型会理解语义,比如带时间线的内容会自动用时间轴排版,并列内容就用并列结构呈现。

    相比用 Agent 或 HTML 生成的方案,我们的优势在于编辑体验和速度:生成一份 8 页的 Slide 大概 30 秒就能完成;

    Agent 方案大部分需要几分钟,Token 消耗非常大,而且不方便编辑;他们很多只能改文字,改排版或颜色还得重新用自然语言交互,再等十几二十分钟,体验是很差的。

    在我们这里,改布局、排版、文字,只需要鼠标点一下就可以了。

    👩‍🦰K姐研究社

    现在各家都在尝试用 AI Coding 生成网页或演示文档,但基本上只能导出 PDF,很难再转成可二次编辑的 PPT。你觉得未来这种模式会对你们的市场造成冲击吗?

    🧑🏻‍💻 Macro

    不能说是直接冲击吧。现在各家产品都还在迭代,我们自己内部也在研究这套模式。

    我们也希望引入多 Agent,先帮用户把前置内容做扎实,比如能帮他搜索和分析,这样生成的可视化内容数据就更完整,这是 Agent 的明显优势。

    但从编辑体验、二次编辑、导出等环节看,长期来看这类模式也大概率会趋向我们现在的框架。只是做一个真正好用的编辑器确实需要时间,所以我认为长期可能会走向一致。

     

     从国内版 Gamma 起步,坚持小团队打法

     

    👩‍🦰K姐研究社

    你们为什么想去打国内版 Gamma 这个点?

    🧑🏻‍💻 Macro

    2021年我就用过 Gamma 和 Tome,观察到国内很多人在用Gamma,尤其是在科技领域,大家愿意拥抱新兴产品。从运营角度,我们想先把这部分人群吸引过来。

    👩‍🦰K姐研究社

    我们观察到 Tome 之前转向做 Marketing,现在甚至业务都关掉了,你们怎么看这个现象?

    🧑🏻‍💻 Macro

    Tome 跟 Gamma 以及我们不太一样,它主打自由编辑。从结果来看,他们没有坚持最初的方向,这可能也跟团队基因有关吧。

    同比来看,Gamma 现在就运营得很好,小团队活的轻松,有不错的ARR和稳定地收入。

    所以Tome的转变我们分析更多可能是团队的因素,或者说是资本的因素。

    但是我们依然会看好这个赛道,而且最近很多做 Agent 的团队也在切入这一细分场景。

    👩‍🦰K姐研究社

    团队规模和组织建设也对标 Gamma 吗?

    🧑🏻‍💻 Macro

    我们团队目前大约 16–17 人。团队负责人(CEO)非常崇尚小团队模式,因为在今天,不必像传统公司那样每个环节都堆人。

    未来我们也希望团队不超过 30 人,就能完成整个产品闭环,这与 Gamma 的模式很像。

    👩‍🦰K姐研究社

    你们现在的产研配比是怎么样的?有没有像吴恩达说的那种“1 个产品经理配 0.5 个研发”的探索?

    🧑🏻‍💻 Macro

    我们没有那么兴奋地去追求比例。现在基本上是一人多角,就像我原来是产品经理,但现在同时负责一部分产品、大部分的运营,还有部分商务,也会带一两个稍微资历浅一点的小朋友一起做。

    我们现在研发的人员稍多一点,因为把编辑器做好是挺麻烦的事情,不是 AI Coding 就能完全帮到的。

    我们研发大概十来个人,剩下的是产运,所以算下来产研差不多是一比一点几。但我觉得这个比例并不适用于我们内部,因为好几个研发也具备产品设计的能力和意识。

     

    从没做过 PPT 的人,在小程序里成了核心用户

     

    👩‍🦰K姐研究社

    你们最初是为哪些用户群里设计的这个产品?

    🧑🏻‍💻 Macro

    上线初期我们并没有细分推广,而是希望更多人先上手体验,看看他们用产品帮自己完成什么样的内容创作。

    从数据反馈来讲,使用效果最好的是做培训、科普类的创作者,因为他们的内容创作的频次非常高,演示的对象也非常多,所以常常一周会有三四次都要来上面修改内容,或者重新创作一份新的,这类人群现在是粘性付费最好的,他们创作的内容也是最符合我们想要去呈现的。

    他们的作品不局限于传统的PPT,会嵌入网页、视频等多种元素正好契合我们产品作为多模态容器的初衷。

    👩‍🦰K姐研究社

    其他家都是在网页上生成内容。但是你们还做了一个小程序,为什么?

    🧑🏻‍💻 Macro

    一是考虑国内使用习惯,很多人不常使用电脑,希望小程序让更多人更方便地使用,体验大模型带来的内容创作变革;

    二是为了内容闭环,小程序是国内很好的分发渠道,Web端做好的内容通过小程序分发到朋友圈或他人更直接。

     

    👩‍🦰K姐研究社

    运营小程序过程中,用户占比或使用行为有什么不一样?

    🧑🏻‍💻 Macro

    最大区别是年龄层。小程序用户整体更偏大,很多是四五十岁甚至更年长的人。

    他们好奇“这个东西能帮我做 PPT 吗”,而且很多人在国内其实没怎么做过 PPT。

    举个形象的例子:像我们上学时那些年纪稍大的老师,他们做 PPT 基本就是几行字加一张图,几乎没有排版,但在同龄人里已经算比较会做了。很多这个年龄段的人压根不会做 PPT。

    我有个 60 多岁的叔叔,经常要出去卖自己的产品,小作坊级别的,也没人帮他做 PPT。他听说我在做这个产品后特别好学,简单教了一下就能用手机完成一份商品介绍,他用得很开心。

    我们在推广中也发现,这类人群确实很多。

    👩‍🦰K姐研究社

    是的,实际上是被忽视掉的一群人啊。

    🧑🏻‍💻 Macro

    对。

    👩‍🦰K姐研究社

    不同年龄段用户在付费行为上有差异吗?比如四五十岁的用户和年轻用户,哪一类付费率更高?

    🧑🏻‍💻 Macro

    付费率还是年轻用户更高一些。年纪稍微大一点的用户,如果他比较好学,用过产品后也会被我们转化到网页端。

    因为在网页上,只要生产过两份内容,就能基本学会我们的产品。整体门槛不高,不涉及任何代码,鼠标点点、键盘敲敲字就能完成。

     

    B 端容错率连 1% 都不到,目前优先做 C 端

     

    👩‍🦰K姐研究社

    你们在商业模式上更倾向 C 端还是 B 端?

    🧑🏻‍💻 Macro

    优先发展C端市场。大模型的核心价值在于提效,但在 B 端场景里,精准性要求极高,容错率可能连 1% 都不到,而 C 端的容错空间更大,所以目前我们还是以 C 端为主。

    等到基模水平能够有效解决幻觉、确保不出错,我们会更大力度地投入 B 端。目前我们也在关注 B 端机会,但核心仍偏向 C 端。

    👩‍🦰K姐研究社

    你们的编辑器和演示文档生成能力,会考虑对外开放吗?比如通过 API 或 MCP 的形式输出给其他公司使用?

    🧑🏻‍💻Macro

    这一层我们现在已经在做了,目前已经接入了一些知名的企业,比如Kanter(国际咨询公司)。

    他们内部接了一些模型,也有自己的数据库,去给它的用户生成内容。现在他更希望把结果以可视化内容给客户,所以调用了我们的能力来生成 Slide

    这个案例我们还做了视频演示,已经上线了。

    另外也有一些教育机构也接了我们的API,用来做培训场景的 Slide。

    这次WAIC展会,有很多企业对我们都蛮感兴趣的,包括一些综合集团等等,他们都来咨询过相关的能力。

     

    首次亮相WAIC,线上活动每日带来数万新用户

     

    👩‍🦰K姐研究社

    在 WAIC 活动期间,你们上线了一个抽奖活动,可以分享一下吗?

    🧑🏻‍💻 Macro

    抽奖是传统运营里非常经典且有效的方式,大家对未知奖品和概率性的刺激都蛮感兴趣的。

    我们在 WAIC 亮相,这是公司第一次在社交媒体上对外展示,也希望借这个节点让更多用户认识公司和产品。

    现场我们的展位在 H3 楼层一直是排队状态,应该是整个楼层里除了宇树、Rokid 外排队最长的队伍。

    但现场的流量毕竟有限,所以我们同步做了线上的裂变活动,这个活动效果非常成功,每天新增用户都是大几万

     

    👩‍🦰K姐研究社

    这个抽奖活动是怎么实现裂变和用户自发推广的?

    🧑🏻‍💻 Macro

    我们花了很大的成本准备奖品,包括自己的周边,质量都挺高的,T-shirt 怎么洗都没问题,还用了刺绣工艺。

    这也跟我们创始人的基因有关,他对美学和质量的追求很高,所以哪怕是大量赠送给用户的周边也花了蛮多的心思。

    另外,我们还结合了当下Labubu的热点来做抽奖活动。活动推了两周之后,我们发现饿了么他们也开始用Labubu做营销裂变的活动了,这个玩法的效果确实不错。

    👩‍🦰K姐研究社

    你们主要的增长手段和渠道有哪些?

    🧑🏻‍💻 Macro

    我们现在有几个运营动作在陆续上线。整个团队没有请特别厉害的运营大牛,基本上还是自己边做边摸索,不过目前整个运营框架已经搭完了。

    第一块是有一点点小量投放,但真的很小,和几个竞品比几乎可以忽略。

    第二块是社媒的 KOL 联动。WAIC 期间我们也做了一些优质博主的发掘,有不少博主也自发来我们展位打卡的,后面我们也会做一些建联动作。

    第三块是运营活动。我们计划后面一两个月都推出一个小活动,但主题会不一样。

    这次 WAIC 活动主要是传播和拉新,后面可能会办创作小比赛,把优质创作者聚拢起来,形成更高效的共创机制。

     

    内容更 Fancy,长远目标是交互式平台

     

    👩‍🦰K姐研究社

    实际上你们是想搭建一个创作者生态,为高阶用户提供个性化服务,对吗?

    🧑🏻‍💻 Macro

    对,可以这么理解。另一个层面理解,我们现在做的是工具,但长远来看,不想局限于工具,我们希望做成一个内容平台,成为下一代内容范式的承载平台。

    内容最早从图文,比如今日头条;后来发展到现在的短视频。再往后,内容平台会是什么样的形式,大家都在探索,我们也在探索。

    我们内部比较兴奋的一点是,未来内容会是交互式的内容,而具体如何交互,还在一步步探索中。

     

    👩‍🦰K姐研究社

    你们最近在产品能力上有新的方向吗?

    🧑🏻‍💻 Macro

    有,我们最近一直在忙一件事,就是想让内容更 Fancy 一点。现在的编辑器布局是结构化的,但很多国内用户习惯传统 PPT 的白板模式,可以自己拼、自己画,简单或复杂都能做。

    用户调研下来,大家希望效果更 Fancy,所以我们正在开拓这块能力,预计 8 月底生成和排版能力会有一次大升级。

    👩‍🦰K姐研究社

    今天非常感谢 Macro,和我们聊了这么多关于 Pi 的故事,让我们看到内容创作的新可能。也祝 Pi 用户量继续高速增长,期待 Macro 下次再来和我们分享新的惊喜。

    🧑🏻‍💻 Macro

    谢谢。

    原文链接:专访Pi产品负责人Macro:全球用户量突破300 万了,还需要继续学Gamma吗?

  • Higgsfield平替,地球转场+动物竖中指AI视频教程

    最近TikTok上的网友已经集体疯魔了——刷到的视频总以高空航拍开场,镜头从地球拉近后,要么是橘猫蹲在白宫草坪比中指,要么是柴犬在富士山顶比中指……

    这种堪比好莱坞运镜的视频动辄千万播放,评论区全是“精神状态和我一模一样”、“求教程我要让我家乌龟也叛逆一把”。

    K姐立马就去尝试了一下,结果发现原版的 higgsfield.ai 只有一次免费体验的机会,还没复现就要付现了…

    于是我又尝试了下其他方法,发现即梦就能搞定,而且完全免费~看这效果,是不是还挺不错?

    只需要简单三步:

    1. 分别制作外太空、大气层、半空俯瞰地面的图片+小动物竖中指的图片
    2. 用首尾帧生成视频
    3. 剪映将视频前后相连,加上BGM。

    接下来K姐手把手教你复刻名场面!

     

    01. 首尾帧图像制作

     

    首先进入即梦图片生成功能

    我们先制作首帧图——外太空视角下的地球。即梦会根据我们的描述,快速生成四张图片供我们选择。

    提示词:黑色背景下外太空视角下的地球。

    选取心仪的图片保存后,接着打开我们的脑洞来制作尾帧图,输入提示词:

    提示词:一只拟人化土拨鼠,国际友好手势,竖起中指,被毛松,后腿站立,穿花短袖衬衫穿白色短裤,脚穿拖鞋,一手撑腰一手对着镜头竖中指,呈俯视立体效果。愤怒的表情,咬牙。在茂密的森林里,震撼画面,创意,神话风格,富有表现力。大师级杰作,写实,8K超清。

    这里K姐给大家提供几个提示词案例,方便大家参考:

    提示词:一只拟人化狮子,一只拟人化毛绒绒的手,保留着狮子的指甲和皮毛,竖起中指,,一手撑腰一手对着镜头竖中指,呈俯视立体效果。愤怒的表情,咬牙。在茂密的森林里,震撼画面,创意,神话风格,富有表现力。大师级杰作,写实,8K超清。

    提示词:一只拟人化熊猫,一只拟人化毛绒绒的手,保留着熊猫的指甲和皮毛,竖起中指,手掌朝内,整体呈俯视立体效果。坐在竹林里的一块大青石上,另一只手里还抱着半根竹子,震撼画面,创意,神话风格,富有表现力。大师级杰作,写实,8K超清。

    实测发现,除了猴子、猩猩,其他的动物可能需要多次抽卡~

     

    02. 转场特效制作

     

    我们接着打开视频生成功能,将上一步中生成的首尾帧分别导入

    输入提示词,等待一分钟即可得到成片。

    提示词:外太空视角快速穿越至地球表面,俯视视角快速穿过云层后,接着垂直视角镜头出现在生机勃勃的森林上空,再快速拉近到站在铺满落叶的森林小道旁面对着镜头,小爪子对着镜头竖起中指的土拨鼠,过程中保持土拨鼠细节不变,保持现实细节。

    但K姐发现不管怎么改提示词,中间的画面都很难控制,总是会缺失一个从云层拉近森林渐变的画面。

    随后我尝试了下用连续的首尾帧制作,进行多个片段的组合,效果还真的可以!

     

    03. 分段制作

     

    我们首先制作从地球到大陆的切片,这里我们需要制作关于从大气层俯瞰的尾帧图。

    提示词:垂直俯视,和地球弯曲感,真实卫星影像风格,色彩自然,细节丰富。视角正对地面,从大气层高空垂直俯视大陆,画面中心中可见大片森林分布于地表,地貌清晰,山脉、河流与林地交织,云层稀疏漂浮于上方,无地平线。

    接着我们通过首尾帧生成视频,获取地球到大陆的片段。

    提示词:垂直俯瞰,地球在太空中转动,镜头开始极速拉近,穿越大气层,看到大陆画面越来越近。

    第一个片段get后,咱们就可以开始制作大陆到森林上空的切片啦,依旧是先制作森林上空的尾帧~

    提示词:茂密的森林,真实感,摄影感,俯瞰视角。

    接下来我们输入提示词,进行第二切片的制作。

    提示词:镜头开始平滑得极速拉近,穿越大气层中的层层云雾,看到大陆画面越来越近,最后呈现森林上空的画面。

    现在让我们来制作最后一部分森林上空到动物特写的转场

    提示词:镜头开始平滑得极速拉近,穿越茂密的森林间隙,看到森林里站着一只拟人化的土拨鼠,它双手叉腰看着颈托,画面停顿一会,土拨鼠竖起中指。

    04. 后期剪辑

     

    搞定完三个片段后,我们将视频依次导入剪映中。

    把前面生成的视频收尾相连,就得到了一个完整的视频啦。

    这里K姐教大家一个小技巧:把连接处的画面删掉一些,再加叠化转场,会更自然一些~

    最后,添加完背景音和音效后导出即可看到成片:

    同样的思路,还可以替换不同的场景和主体,生成各种好玩的地球转场视频

    比如吃竹子的熊猫。

    沙漠里的狐狸。

     

    05. 一些分享

     

    以前这种镜头得借助VFX等昂贵的特效技术,现在零成本就能让宠物cos叛逆少年。

    只能说AI把“无厘头”这三个字玩明白了。当科技允许每个人都当导演,全世界的精神状态果然开始集体放飞——毕竟,谁不想看自家宠物对着宇宙竖个中指呢?

    总的来说,从这些宠物AI视频的爆火,我看到了AI 行业正在朝着更开放、更多元的方向发展。

    它给了普通人更多展示自我的机会,也让整个内容创作领域变得更加热闹。但同时,行业也需要不断突破创新,才能走得更远。

    原文链接:千万人围观宠物做“国际手势”,海外的AI视频越来越颠了

  • 如何用DeepSeek+Kimi制作PPT?3分钟AI自动生成

    你知道吗?制作 PPT 可以变得超简单,是当你掌握了 DeepSeek + Kimi 这个超棒的组合拳!无论是汇报工作、展示项目,还是分享知识,高效生成一份精美、专业又富有创意的 PPT ,让人眼前一亮。

     

    1. 整体思路

     

    DeepSeek 生成文案,Kimi 制作 PPT。

    结合 DeepSeekKimi 两款AI工具的优势。用DeepSeek 强大的自然语言处理能力生成结构清晰、内容丰富的 PPT 文案,以 Markdown 格式输出;将 Markdown 文案导入Kimi PPT 助手,通过智能排版和模板套用功能,一键生成PPT。

     

    2. 操作步骤

     

    第一步:使用 DeepSeek 生成 PPT 文案 (Markdown 格式)

    访问 DeepSeek 的官方网站,登录账户。

    进入对话界面后,向 DeepSeek 输入清晰的指令。

    有效的指令应包含以下关键信息:明确的主题、期望的输出格式(Markdown)、内容结构要求(如包含封面、目录、特定章节数量、子论点数量、总结页等)、以及语言风格(如简洁、专业、避免口语化等)。

    可以输入指令:

    “请用 Markdown 格式生成一份关于 AI in Education 的 PPT 大纲,需包含封面、目录、3 个核心章节(每章至少 2 个子论点)、总结页,语言简洁专业。” 。

    DeepSeek 会根据指令生成相应的 PPT 文案。在生成过程中,用户可以进一步与 DeepSeek 交互,对内容进行调整和优化,例如要求添加数据支撑、调整章节顺序或修改具体表述。生成完成后,用户需要仔细检查文案的逻辑性、完整性和准确性,确保符合预期。

    将生成的 Markdown 格式文案全选并复制,方便后续在 Kimi PPT 助手中使用。

    示例

    # AI in Education: Transforming Learning Landscapes
    **Presented by:** [Your Name]
    **Date:** [Month, Year]

    ## **Table of Contents**
    1. **Introduction to AI in Education**
    2. **Key Applications of AI in Learning**
    – Personalized Learning
    – Automated Assessment
    3. **Challenges and Ethical Considerations**
    – Data Privacy
    – Equity and Accessibility
    4. **Future Trends and Opportunities**
    5. **Conclusion**

    ### **1. Introduction to AI in Education**
    – **Definition**: AI technologies (e.g., NLP, ML) enhancing teaching/learning processes.
    – **Scope**: From K-12 to higher education and corporate training.

    ### **2. Key Applications of AI in Learning**
    #### **2.1 Personalized Learning**
    – Adaptive learning platforms (e.g., Duolingo, Khan Academy).
    – AI-driven tutoring systems for real-time feedback.

    #### **2.2 Automated Assessment**
    – Grading automation (e.g., essay scoring via NLP).
    – Plagiarism detection and learning analytics.

    ### **3. Challenges and Ethical Considerations**
    #### **3.1 Data Privacy**
    – Risks of student data misuse (GDPR/FERPA compliance).
    – Balancing personalization with privacy.

    #### **3.2 Equity and Accessibility**
    – Bias in AI algorithms (e.g., underrepresented groups).
    – Digital divide in resource-limited settings.

    ### **4. Future Trends and Opportunities**
    – AI-powered virtual classrooms.
    – Lifelong learning with AI mentors.
    – Integration of AR/VR + AI.

    ## **Conclusion**
    – **Summary**: AI enhances efficiency, personalization, and scalability in education.
    – **Call to Action**: Address ethical risks, invest in equitable AI tools.

    **Q&A** | **Thank You!**

    使用 Markdown 格式是因为层级清晰(如使用 # 表示标题,- 表示列表项),能被 Kimi PPT 助手准确解析,提高转换效率和排版质量 。

    第二步:使用 Kimi PPT 助手一键生成 PPT

    访问 Kimi PPT助手 的官方网站。

    在 Kimi 的左侧菜单栏中点击“PPT 助手”,或在“Kimi+”中点击“PPT 助手”功能。

    Kimi PPT助手

    进入PPT 助手界面,将之前从 DeepSeek 复制的 Markdown 格式文案粘贴到此输入框中,点击发送按钮。

    Kimi PPT 助手会自动解析 Markdown 内容,识别出标题、正文、列表等元素,进行初步的排版。

    解析完成后,会弹出“一键生成 PPT”按钮点击进入模板选择阶段。

    Kimi 提供了多种不同风格和场景的 PPT 模板供用户选择,用户可以根据自己的主题和偏好挑选合适的模板。选定模板后,点击“生成 PPT”,Kimi PPT 助手会开始将文案内容与模板结合,自动生成幻灯片。

    生成完成后,用户可以在线预览 PPT 效果,进行进一步的编辑和调整,如修改文字、调整布局、替换图片、更改主题颜色等 。

    确认无误后,可将 PPT 导出为 PPTX 格式(用于在 PowerPoint 等软件中进一步编辑)或 PDF 格式(用于直接分享或演示)。

     

    3. 技巧与注意事项

     

    DeepSeek 指令优化技巧

    为了从 DeepSeek 获取高质量、符合预期的 PPT 文案,优化指令(Prompt)至关重要。

    1. 指令应尽可能清晰、具体和明确。明确指出 PPT 的主题、目标受众(例如,“对 DeepSeek 还不太了解的小伙伴” 或“医疗行业专业人士” )、期望的页数或大致内容量、核心章节和关键论点 。

    2. 强调输出格式为 Markdown,指明 Markdown 的层级结构(例如,要求包含标题、分页等 Markdown 符号)。有助于 Kimi PPT 助手准确解析。可以尝试开启 DeepSeek 的“深度思考”模式(如 R1 模式)和“联网搜索”功能,获取更深入和更新的内容。

    3. 可以进行多轮对话,通过追加指令来修正和完善内容 。例如,可以要求 DeepSeek 在特定部分加入案例或数据支撑 。对于学术型 PPT,可以要求以学术风格撰写,注重专业性和严谨性 。避免过于宽泛或模糊的指令,将需求分解为具体的、可操作的点。

    例如,与其说“帮我写个 PPT”,不如说“帮我写一份关于 XX 主题的 10 页 PPT,目标受众是 XX,需要包含简介、背景、核心优势、应用案例和总结,用 Markdown 格式输出,一级标题为 #,二级标题为 ##,三级标题为 ###”。

    Kimi PPT 助手使用技巧

    Kimi PPT 助手的使用相对直观,但掌握一些技巧可以进一步提升生成 PPT 的效率和质量。

    1. 确保粘贴到 Kimi PPT 助手的 Markdown 内容格式正确且完整,特别是标题层级的标记,是 Kimi 识别分页和内容结构的关键 。

    2. 在模板选择阶段,不要急于点击生成,可以花时间浏览选择一个与 PPT 主题和受众最匹配的模板。选择合适的模板能事半功倍。

    3. 可以充分使用 Kimi 提供的在线编辑功能进行调整 。包括修改文本内容、调整字体大小和样式、更换图片、修改颜色,切换到其他模板。

    4. 在导出前,建议在 Kimi 内预览动画效果(如果模板包含过渡动画)。

    5. 下载时,建议选择 PPTX 格式,方便在本地 PowerPoint 软件中进行更灵活的编辑和调整。

     

    4. 生成效果浅赏

     

  • TRAE SOLO 和 CodeBuddy IDE 谁更强?编程小白上手实测

    最近,被友友问到最多的问题就是:有没有TRAE SOLO邀请码?有没有腾讯CodeBuddy IDE邀请码?

    最近这两款IDE讨论度非常高,一个来自字节跳动,一个来自腾讯,都号称能搞定从 PRD 撰写、UI 设计、代码生成到一键部署 的完整开发流程

    正好K姐领到了的邀请码~今天给大家实测对比一下,这两款AI IDE 在实践中表现如何?谁更适合小白用户。

     

    01. 横评对比

     

    本次测评包含三个方面,小游戏开发、参考图生成网页、网页设计和部署上线。

    测评中两款工具所用的提示词完全一致,模型也都是Claude 4 Sonnet。

    小游戏

    提示词:生成一个像素风的贪吃蛇小游戏

    TRAE SOLO 生成的逻辑上没啥问题,界面简单,运行很丝滑。

    没想到 CodeBuddy IDE 居然在这里翻车了…不知道什么原因,页面一直在弹窗提醒,游戏无法正常运行。

    参考图生网页

    提示词:生成和图片一样的购物网站,风格要求柔和、舒缓、果冻感,色调以奶白、雾紫为主,整体让人有放松的感觉,动效柔和自然。

    TRAE SOLO 生成的细节要丰富一些,比如侧边栏、界面的小图标之类的。

    CodeBuddy IDE 生成的页面也蛮好看的,不过页面文字默认是英文,有点扣分。

    社区小饭桌订餐网页

    提示词:帮我生成一个社区小饭桌的网页。

    用户选择自己想要的菜品、甜点、水果和饮品等等,放在自己的饭盒中。

    下单可以选择配送时间(日期和午/晚餐),填写地址;

    下单成功后会有动画显示,正在制作中…祝你用餐愉快!

    TRAE SOLO 会先拆解我的需求,整理成一份产品需求文档。

    在我确认之后,TRAE SOLO 才会开始开发。

    CodeBuddy IDE 就不一样了,提示词发完就开始库库干活,等我去倒杯水的时间,它已经生成好了完整的网页。

    生成速度上,CodeBuddy IDE 会快一些。我们一起看看最终生成的页面效果。

    TRAE SOLO 给我们设计了首页,还贴心的加上了介绍“新鲜食材,用心烹饪,温暖到家”,首页给到了分类和推荐。

    分级菜单设计的很不错,TRAE SOLO 的一些设计小细节非常打动我,比如联系电话,我测试时胡乱输入,当号码数不对时,它会提醒:“请填写正确的手机号码”

    在下单成功后,他还生成了一个订单页面,显示订单号和具体的信息。

    除了部分图片不正常显示,基本就是可以直接拿来用的程度,整体非常不错。

    再看 CodeBuddy IDE,菜单和购物车在同一个页面,很简洁很清晰。但是在没有特别提醒的情况下,它直接给我生成的是英文页面,菜品也是偏西式的。

    选择日期按钮有一个小BUG,它设计了一个选择今天的按钮,但是功能并没有实现。今天及之前的日期都不可选中。

    这样对比看下来,我觉得 TRAE SOLO 的设计会更符合我的需求。对于小白用户,它能补充一些细节设计,非常不错。CodeBuddy  IDE 对提示词的完成度也不错,对输入描述的要求更高。

    一键部署

    在生成预览页面后,两款工具都提示我,可以一键部署。我也都尝试了一下这个功能。

    TRAE SOLO 需要手动登录一下 Vercel 云平台,CodeBuddy IDE 则是点击一下部署按钮就直接部署了。操作都很简单,都可以免费部署

    但是 TRAE SOLO 部署的网站需要魔法才能访问,CodeBuddy IDE 部署的网站国内也可以正常访问。

    一键部署这一块,我觉得 CodeBuddy IDE 更好用。

     

    02. AI Coding 交流群

     

    整体使用下来,我觉得他们两各有特色,比如TRAE SOLO 会自动补充和优化我的需求,像一个能带小白做项目的导师。

    CodeBuddy IDE 很快捷,接到任务就开始哐哐干活,生成更快,但容错率低一键部署是一大亮点。

    最近折腾这些 AI IDE 的过程中,我发现小白一个人摸索还是太孤单了。

    于是我拉了个 AI Coding 交流群,方便大家交流和学习,群里有 AI 开发者,也有纯爱好者,欢迎大家分享项目、踩坑经验和最新玩法。

    如果你也对交流群感兴趣,可以关注公众号回复:“Coding”进群~

     

    03. 一些分享

     

    开发的边界正在悄悄重塑。AI IDE 把过去复杂的流程拆散、自动化、重组,一个人就能跑通从原型到上线的闭环。

    小型项目不再需要组队,个人开发者可以更快验证想法、更频繁迭代产品

    开发也不再是少数人的专业技能,而是更自由的数字创作。对内容创作者、独立开发者,甚至传统行业的人来说,技术门槛正在被压低,尝试成本也在消失。

    真正的变化在于,个人可以低成本跑通从想法到上线的完整流程,新的创意将会成倍涌现。

    原文链接:TRAE SOLO 和 CodeBuddy IDE 谁更强?编程小白上手实测

  • 如何把GLM-4.5接入Claude Code,最强性价比编程组合教程

    昨天有友友问:怎么把智谱接到Claude Code里?

    我立马就去研究了一下~

    周一晚上,智谱正式发布并开源了新一代旗舰模型 GLM-4.5

    一共两个版本,都采用 MoE(混合专家)架构支持混合推理模式

    GLM-4.5,旗舰模型,总参数量335B,激活参数32B;

    GLM-4.5-Air,轻量版,总参数量106B,激活参数12B。

    以往,有的模型擅长数学,有的模型偏重推理。

    而GLM-4.5是三项全能:原生融合推理、代码、Agent 能力全面达到开源模型SOTA水平

    几天时间,直接冲上 Hugging Face 热榜全球第一,在开发者圈刷屏了。

    我也第一时间动手试了试,跑了几个任务,效果比我预期还要稳,尤其是中文理解力,真的聪明。

    这篇就来手把手教你将 GLM-4.5 接入 Claude Code,无需魔法、操作简单,用Claude Code 的界面,智谱的大脑,组合起来简直不要太爽。

    智谱还悄悄上线一个小福利:在Claude Code,50块钱包月爽用GLM-4.5。(名额有限,先到先得~)

     

    01. 一手实测

     

    Case1 3D网页

    提示词:设计一个使用 Three.js 构建的 3D 个人简历页面。将简历内容(教育、项目、技能等)展示为在空间中漂浮的面板,围绕一个核心头像旋转。用户点击某部分内容,会将该内容动画放大居中,并展示详细信息。

    一句话生成动态3D页面,效果挺不错的,适合做个人简历、作品集~

    Case2 前端网页

    提示词:做一个Bing搜索网站。

    前端页面做的还不错~结构合理,配色、布局都挺好看。

    Case3 新闻聚合+热点图谱

    提示词:请用 HTML + JavaScript 开发一个网页应用:用户输入一个关键词(如“人工智能”),页面将抓取相关新闻并生成热点概念图谱。

    要求:

    支持从 RSS 或 API 获取最新新闻内容(可模拟);

    对新闻内容进行聚合、摘要、关键词提取;

    根据词频与共现关系构建概念图谱;

    页面结构包含关键词输入框、新闻摘要区、热点图谱区;

    输入框、新闻摘要区、热点图谱区全都有,结构清楚、信息对齐。

    Case4 BUG修复

    提示词:

    // React 中某个组件报错:TypeError: Cannot read property 'map' of undefined

    exportdefault function TaskList({ tasks }){  return (    <ul>      {tasks.map(task => (        <li key={task.id}>{task.title}</li>      ))}    </ul>  );}

    请找出错误原因并修复

    我让它帮我调试一个BUG,GLM-4.5 正确的识别出,错误在于tasks 未定义或为 undefined,并且给我提供了4个修复方案。

     

    02. GLM-4.5 + Claude Code 配置教程

     

    现在,打开智谱清言(https://chatglm.cn)或 Z.ai(https://chat.z.ai/),就能直接体验 GLM-4.5。

    我这次用的是 智谱 API 接入 Claude Code,使用 API 测试起来更方便,也更贴近真实开发场景。

    获取API Key

    打开 https://bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys 创建一个新的 API Key

    复制好这个 API  Key,等下会用到。

    安装依赖

    接着我们安装 Claude Code 所需的基础依赖:Node.js。

    建议直接去官网:https://nodejs.org ,安装过程很简单,默认一路下一步就行。

    安装完成后,打开cmd终端输入以下两个命令,确认是否安装成功:

    node -v

    npm -v

    看到版本号就说明装好了。

    安装 Claude Code

    接着我们在终端输入下面的代码,安装 Claude Code:

    npm install -g @anthropic-ai/claude-code

    等它安装完,我们继续在cmd终端输入:

    set ANTHROPIC_BASE_URL=https://open.bigmodel.cn/api/anthropicset ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=前面获取的智谱API Key

    如果是 Mac/Linux 用户,要把上面这段命令换成:

    export ANTHROPIC_BASE_URL="https://open.bigmodel.cn/api/anthropic"

    export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="前面获取的智谱API Key"

    划重点:https://open.bigmodel.cn/api/anthropic 是智谱提供的专用接口,兼容 Anthropic API 协议。只要你配置好这个接口地址,就默认在用 GLM-4.5

    我们继续输入:

    Claude

    按回车确认。

    看到这个界面就说明成功啦!我们直接在框内输入提示词就能用啦。

     

    03. 一些分享

     

    推理、代码、Agent,这三个方向以前各有强项的模型,如今开始融合到一起。不单单是某一项突出,而是全面拉齐了水准,国产模型终于有了通用性的底气。

    GLM-4.5 接入 Claude Code,用起来也比我想象中简单很多。调用丝滑、成本可控、整体体验就是——够用、好用,适合干活。

    更重要的是,它开源了,API 定价也超友好。

    输入只要0.8元/百万tokens,输出仅 2元/百万tokens,高速版最高可达 100 tokens/秒。

    目前官网 API 限时五折,新用户直接送两千万 tokens

    就像美国科技网站Techi 所说,中国 AI 正在靠开源和低价打穿技术门槛,逐步站到全球竞争的核心区。

    看这波节奏,国产 AI 确实有点要领跑的意思了。

    原文链接:手把手教你把 GLM-4.5 接进 Claude Code:开源最强模型配置全攻略

  • 如何获取MasterAgent邀请码?附申请攻略

    MasterAgent是什么

    MasterAgent 深圳深元人工智能科技有限公司推出的全球首个 L4 级多智能体生成与协作平台,支持通过 Master Builder 引擎实现“一句话生成数字团队”,能将复杂任务拆解并分配给多个专业智能体协同完成,复杂指令遵循率高达 99%。平台具备自主学习与进化能力,支持领域微调技术,知识库和技能模型每周自动更新。

    MasterAgent

    如何获取MasterAgent邀请码

    方式一:进飞书群领取

    • 扫码关注微信加入飞书群,限量领取,先到先得

    微信扫码关注,回复口令【MasterAgent】入群,免费领取邀请码

    方式二:官网申请

    • 访问官网:PC端访问MasterAgent官方获取通道:https://deepmeta.top/。
    • 提交申请:在官网页面点击“限量公测正式开启”的入口进入。
    • 填写信息:按照页面提示填写必要的信息,例如姓名、邮箱、公司名称、联系方式等。
    • 提交申请:完成信息填写后,点击“提交”按钮,等待官方信息即可。

    MasterAgent

    MasterAgent邀请码的注意事项

    • 及时激活:确保在收到邀请码后的3天内激活并使用,否则邀请码将会失效。
    • 使用次数限制:每个邀请码支持最多体验生成3次多智能体。达到体验次数后,将无法继续生成新的多智能体。
    • 阅读指南:在使用邀请码之前,务必详细阅读并理解提效使用指南,确保能正确并有效地使用平台。
    • 避免中断:在生成多智能体的过程中,不要刷新网页或关闭浏览器,以免导致正在进行的任务中断。
    • 高峰期等待:在用户使用的高峰期,可能遇到任务排队等待的情况,请耐心等待。
    • 遵守规则:请遵守平台的所有使用规则和条款,不当使用可能会导致邀请码被撤销或限制账户功能。

    MasterAgent

  • 《微软Edge浏览器Copilot综合能力测试报告》(PDF文件)

    《微软Edge浏览器Copilot综合能力测试报告》是郎瀚威团队推出的,对Copilot在信息检索、PPT生成、表格处理等8项任务中的表现进行全面评估,并与OpenAI、Manus等主流AI工具进行对比。测试结果显示,Copilot在响应速度上优势显著(平均26秒),尤其在快速信息检索类任务中表现突出;但在复杂任务处理上存在明显短板,如无法生成可下载文件、内容深度不足等问题。相比其他工具,Copilot整体表现接近Comet,但逊色于Manus和Genspark。报告通过难度分级(1-5分)和详实案例,为AI工具选型提供实用参考,建议用户根据任务复杂度在效率与质量间权衡选择。

    微软浏览器Copilot综合能力测试

    获取《微软Edge浏览器Copilot综合能力测试报告》PDF原文件,扫码关注回复:20250729

    测试目标

    全面评估微软Edge浏览器 Copilot 的综合能力,通过对比 Copilot 与其他主流 AI 工具(如 OpenAI Agent、Perp Comet、Manus 和 Genspark)在多种任务中的表现,分析其在响应速度、内容质量、功能实现等方面的优势与不足。测试任务涵盖信息检索、报告生成、PPT 制作、数据整理等多个场景,旨在为用户提供关于 Copilot 实际应用价值的客观参考,帮助用户根据自身需求选择合适的 AI 工具。

    测试感受

    在本次测试中,微软Copilot展现出令人惊叹的响应速度(平均26秒),特别是在信息检索类任务中表现突出,8秒内即能完成旧金山财务报告的查找。在复杂任务处理上存在明显短板:无法生成可下载的PPT/Excel文件,内容深度不足,且偶尔偏离核心需求。相比OpenAI和Manus在专业报告生成上的出色表现,Copilot更适合快速响应场景。测试中还发现视频摘要能力超预期,但存在”这不是你的错”等界面bug。总体而言,Copilot在效率与质量之间呈现出明显的权衡特性,适合对响应速度要求高但对内容深度要求不高的使用场景。

    微软浏览器Copilot综合能力测试

    综合测试结果

    微软浏览器Copilot综合能力测试

    测试任务与结果

    • 视频总结
      • 任务:总结视频内容并提取链接。
      • 结果:Copilot耗时8秒,部分成功(提取链接不准确)。
      • 对比:OpenAI和Comet表现更优。

    微软浏览器Copilot综合能力测试

    • 网球锦标赛旅行规划
      • 任务:制定详细行程(航班、酒店、活动)。
      • 结果:Copilot耗时32秒,成功但预算预估偏低。
      • 对比:Manus和Genspark提供更全面的方案。

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    • 美股历史跌幅分析
      • 任务:分析美股历史跌幅事件及原因。
      • 结果:Copilot耗时10秒,部分成功(信息简略)。
      • 对比:Manus生成5万字报告,Genspark分析更详细。

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    • 旧金山财务报告查找
      • 任务:查找2020-2024年财务报告。
      • 结果:Copilot耗时8秒,成功提供有效链接。
      • 对比:OpenAI和Manus表现更全面。

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    • PPT生成
      • 任务:制作巴黎旅行PPT。
      • 结果:Copilot失败(仅提供文字描述)。
      • 对比:OpenAI、Manus、Genspark成功生成PPT。

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    • 表格生成与邮件发送
      • 任务:整理奈飞电影数据并发送邮件。
      • 结果:Copilot失败(无法生成可下载表格或发送邮件)。
      • 对比:其他工具部分成功但未完全执行邮件发送。

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    • 窗口操作(Whole Foods订购)
      • 任务:订购食品。
      • 结果:Copilot失败(仅提供清单,无法完成下单)。
      • 对比:其他工具同样未能完成核心下单操作。

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  • 专访沁言学术创始人罗实:全流程科研Agent,要有自己的学术浏览器

    在“AI写论文”成为争议焦点的当下,他却选择绕开最热闹的那条路。

    不是降重神器,不是一键生成。沁言学术,这款名字听起来安静得不像AI产品的工具,正在悄悄聚拢一群科研人。它不帮你写完论文,却能在你查文献、梳理课题、协同申报时,做一个真正可靠的“学术搭子”。

    我们采访了沁言学术的创始人,聊了聊他为什么坚持做一款“小而重”的产品?为什么不急着开放试用,也不追流量转化,而是一门心思打磨体验?

    他说:“我们想的是,用户用上之后会忍不住想推荐给身边人。”

    产品名称:沁言学术

    Slogan:搞科研,用沁言

    主要功能:免费文献管理专家,2G云存储永久免费,海量文献搜索高达2亿篇,AI选题、文献管理、文献阅读(解释、总结、翻译、扩改写、智能助手)等基础功能均可免费使用。

    官网:https://www.qinyanai.com/

    以下是我们和沁言学术创始人罗实的访谈:

    K姐研究社

    您个人之前是什么背景?为什么现在想要做这个学术科研相关的产品?

    🧑🏻‍💻 罗实

    我们有一位合伙人一直在学术圈,挺了解这个领域。他跟我们聊了很多真实的痛点,比如你要发一篇论文,才能毕业,才能评职称。

    我们看到这种强需求,就开始认真考虑这个方向。

    正好我们收购了一个叫“边写边搜”的文献管理工具,于是决定在它的基础上做 AI 化,看看能不能帮用户覆盖掉论文写作过程中的那些难点。

    K姐研究社

    你们现在团队有多少人?

    🧑🏻‍💻 罗实

    现在差不多十五个人左右。

     

    换名字,为了更贴近我们真正想做的事

     

    K姐研究社

    为什么要把产品名从“边写边搜”换成“沁言学术”?

    🧑🏻‍💻 罗实

    我们觉得“边写边搜”这个名字把产品定义得有点窄了,听上去像是一个轻量级的小工具,未来我们希望产品能覆盖科研的完整流程,从选题到写作,再到参考文献管理。我们就想换个名字,让它更贴近我们真正想做的事。

    K姐研究社

    我看你们现在是功能还是集中在收集资料、整理资料、总结、翻译。为什么没有直接去做论文的写作?

    🧑🏻‍💻 罗实

    这个其实就是优先级排序的一个问题。我们更看重前期的“货量”——也就是用户真正高频且强需求的环节。

    比如像谷歌学术,可能是学术领域访问量最大的工具,月活几亿。说明大家最痛的是找文献、管文献,而不是一上来就写论文。

    我们现在就是把这块打磨得尽可能好:文献搜得快,管得清,存在本地知识库里。如果你有50篇相关文献,想写个综述,其实我们就能直接帮你生成一个格式规范、引用准确、接近可发表水准的初稿。

    所以不是不做写作,而是我们认为——这部分基础工作打扎实了,后面的写作才能水到渠成

     

    专注学术场景,打造全流程科研学术Agent

     

    K姐研究社

    你们产品也加了一些像“我的小组”这样社交化的功能,为什么会考虑加上这些?

    🧑🏻‍💻 罗实

    其实“我的小组”最早在我们还是边写边搜的时候就有了。我们把它保留下来,是因为在学术写作的场景中,团队协作非常常见,特别是在前期的资料收集、文献整理这些环节。

    如果有一个公共空间,能让小组成员共享资料、同步讨论进度,其实对论文的产出是有帮助的。

    对我们来说,协作能力是一个非常重要的方向,未来我们也会在这块持续加码,把它打造成真正好用、好协同的科研工具。

    K姐研究社

    我们了解市场上有很多 AI 写作工具,包括通用型助手,有的会用到小的Agent或者加了一些提示词去辅助写论文,你们和它们最本质的差异是什么?

    🧑🏻‍💻 罗实

    我们和其他工具的最大区别在于:不是靠模型“更聪明”,而是场景做得“更对”

    我们本身没有自研大模型,用的也是通用模型,但是我们围绕学术场景做了很多加强,尤其是搜索能力和本地知识库管理的能力。

    简单来说,模型本身提供的知识“思考”的能力——它能推理、能生成,但它不一定知道“从哪获取准确信息”。如果它接收到的上下文不靠谱,那输出就很容易出幻觉。

    所以我们专门强化了两点:第一,检索一定来自高质量的学术数据库,像谷歌学术、PubMed、Articles 这些;第二,建立本地知识库,让用户可以把自己收集的资料结构化保存和调用。这样模型再去生成内容,就是建立在一个更“可信的语境”里了,回答不仅更准,还能附上出处。

    这就是我们认为,做科研类工具不能只靠模型“拍脑袋”给答案,而是要把上下游场景都串起来。

    K姐研究社

    了解,就是确保这个论文相关的这种严肃的场景上,它的信息源是可以追溯、可以验证的。

    🧑🏻‍💻 罗实

    对,是的。

    K姐研究社

    前段时间市场上有一个热点的话题,就是用 AI 去降 AIGC 率,你们怎么看待这个问题?通过沁言学术写出来的论文,也会存在 AIGC 率过高的问题吗?

    🧑🏻‍💻 罗实

    我们做过一些调研,现在来看,AIGC 检测的方式还是比较单一的,不是很完备。确实可以通过一些降 AIGC 率的策略,让检测算法识别不出来

    不过我们当前的产品重点还没进入到写作这一层,更多还是在搜集、整理、知识管理这些环节,所以暂时还没直接涉及这个问题。

    在后续规划里,等我们开始做生成类功能时,肯定是会把这类降 AIGC 的策略考虑进去。我们希望最终生成的内容,是无法被检测算法判定为AI生成的。

    我们做过很多的测试,这个确确实实是市面上的算法可以做到的。

    K姐研究社

    跟那些通用型 Agent 相比,你们的最大优势是什么?

    🧑🏻‍💻 罗实

    其实我们最大的优势就是刚刚说的——我们比较专注学术场景,并且会针对学术场景做专门的优化。

    比如生成文献综述,要符合学术引用的规范。它中间会涉及到很多优化,目前市面上通用模型或者Agent,很多在这块基本做不出来。我们的优势就在于:输入更精准,输出更贴近学术人群的实际需求

    K姐研究社

    你们为什么没有去做文献下载?我理解的是很多人检索后,实际上是想要 down 下来的。

    罗实:是,我们即将上线一个新版本,会包含文献下载功能。

    K姐研究社

    很快就上线了是吧?

    🧑🏻‍💻 罗实

    对,它类似于 agent 的一种模式。比如你给它一篇论文的标题,一组论文的列表,或者只是告诉它“我想要人工智能领域最近两年发表的引用量最高的10 篇论文”,它就会自动搜索,下载原文,并把这些文献整理好、归档进你的个人知识库——也就是我们“边写边搜”的学术网盘。

    整个过程是对话式的,你给出需求,它执行检索、筛选和存储。

    K姐研究社

    了解。这确实是一个非常刚需、很日常、高频的需求,现在市面上也有很多镜像站在提供类似服务。

    🧑🏻‍💻 罗实

    是的。我们希望帮用户把“找文献”的过程做得更顺。以前你想下到一篇文献,得检索很多的地方,很费时间。

    我们现在底层整合了镜像站、学术数据库,还有像 Google Scholar 这些渠道,尽量自动帮你去全网找,只要能确认是对的,就会帮你下载下来。

     

    学术浏览器,是下一步的重点

     

    K姐研究社

    你们现在的目标用户是大学生还是老师?你们实际观察跟预期有差别吗?

    🧑🏻‍💻 罗实

    大学生其实并不是我们的重点用户。我们的主要用户群体是研究生、博士、老师,还有像医生这样的专业人群

    大学生对“发表期刊论文”的需求并不是很强烈。比如毕业论文,要求并没有那么严格。

    从我们现有的用户来说,确确实实也是这样,博士、医生、老师会比较多一些,最终的目标都是要发表一篇有创造性、有价值,能进高水平期刊的论文。

    现阶段来看,我们的目标用户跟我们的设想是一致的。

    K姐研究社

    科研人群相对小众,但付费能力是 OK 的。

    🧑🏻‍💻 罗实

    对,是的。

    K姐研究社

    你们是怎么找到并拓展这类用户的?

    🧑🏻‍💻 罗实

    这块我们现在也在不断尝试,也总结出几个方向。

    一方面是现在这种深度交流、访谈内容,把产品理念讲清楚

    另外,我们会通过小红书、B站,找一些KOL或者垂直博主做专业分享

    第三,学术人群其实比较集中,不论是在医院、学校还是科研机构,口碑传播的效率很高。所以我们也在优化产品体验,强化产品的病毒式传播的能力——让用户愿意把工具推荐给身边的同事同行

    第四,结合热点,比如最近 Agent 比较火,我们也在 Agent 这一块做了些尝试,让用户体验到一些比较新奇的东西。

    现在我们也在准备做学术浏览器,把 Agent 和浏览器更好地整合到一起。想象一下——你给它一个任务,它像一个 Agent 一样,自动调用各种工具,在浏览器环境里完成搜索、判断、下载、归档等一整套复杂的流程,最后给你一个成型的结果。

    如果这套链路能跑通,并和我们的已有系统打通,体验的完整度和结果质量都会上一个新台阶。

    K姐研究社

    我看当前产品是不可以试用的,需要付费才可以用,为什么没有给用户开放一下试用体验?

    🧑🏻‍💻 罗实

    对,我们现在的会员的版本是分成基础版、创作版和协作版。

    我们是考虑采用 to B 的方式去销售,另一方面,我们觉得现在这个版本还不够完善。这几个月的时间,部分功能还没有进行深度迭代。

    K姐研究社

    了解,相当于它是一个更产品化、打磨得更厚实的工具,但是还需要进一步完善,准备充分之后,才会面向普通用户开放体验?

    🧑🏻‍💻 罗实

    是的。

    K姐研究社

    你们现在订阅用户多吗?会担心盈利问题吗?

    🧑🏻‍💻 罗实

    当然会担心,这是一个核心的问题,我们 ROI 能不能跑正很大程度上取决于获客成本付费率付费ARPU(用户的平均付费金额)。

    我们希望先把核心的体验做到位,尤其是文献搜索和文件管理这块,能够帮用户节省时间,做出“让人愿意留下来”的核心功能,再一步步地去优化付费率和付费ARPU。

    目前文献管理功能已经全部免费放开给用户了,没有任何的功能上的限制,只有存储空间可能需要象征性付费,比如5毛钱一个G,总体是很便宜的。

    我们现在最主要的的付费点是AI 的 token 消耗,比如做论文的筛选和下载,需要消耗大量token,是我们重点打磨的方向。

    K姐研究社

    你们现在对整个产品的这个商业模式上是更期望从 C 端用户手上去收到钱,还是想未来开放企业或者校园这一侧的合作?

    🧑🏻‍💻 罗实

    我们肯定是优先是考虑 C 端,因为 C 端的运营模式会相对简单一些。只要产品的体验足够好,就有可能通过口碑自然扩散,实现低成本触达和快速增长

    当然,我们 C 端跑通之后,也会考虑 B 端合作,我们也内置了代理机制,比如医院、学校的用户,有合适的渠道和资源,我们这边也会提供分成支持。

    K姐研究社

    你们官网上有企业版,这一版本主要目标是谁?

    🧑🏻‍💻 罗实

    你说的应该就是咱们的协作版,你之前提到的小组功能,就是团队协作相关的场景,但这部分现阶段不是我们的重点方向。

    K姐研究社

    那会考虑出海吗?出海的话相当于是生产英文的论文,很多留学生或者是国外的学生都会有这个需求,而且他们的付费能力会强更多。

    🧑🏻‍💻 罗实

    对,是的,我们现在在完善核心功能的同时,很快就会出独立的海外版本,到时候我们会逐步推广。

    K姐研究社

    那你们有拿融资吗?还是不考虑融资?

    🧑🏻‍💻 罗实

    我们今年也一直在接触一些投资人和机构。目前公司的主要资金来源还是大股东自投——Ta是我们的合伙人之一,之前成功退出过两家 10 亿量级的公司,个人资金比较充足。

    所以我们不急着融资,但如果遇到合适的资源,我们也会积极推进。

     

    哪个大模型,更适合科研?

     

    K姐研究社

    你们的产品实际上接了很多的主流的模型,包括默认给的就是 Qwen3。

    🧑🏻‍💻 罗实

    对。

    K姐研究社

    我看也有一些国外的模型,从你们的内部的使用或者评测的角度来看,是哪个模型更适合用在论文科研的场景?

    🧑🏻‍💻 罗实

    从输出的质量来说,那肯定是我们现在付费的模型,像 Claude 4、GPT 4o、Gemini 2.5 Pro和Grok 4,整体来看,这几款模型在科研类场景的表现都不错。

    尤其是Claude 4 和 Gemini 2.5 Pro,经过我们的综合评测,觉得质量比较好,所以我们在做付费的高质量输出的时候会用得比较多。

     

    像小米一样,让用户有惊艳的感觉

     

    K姐研究社

    目前你最大的焦虑是什么?来自于什么地方?

    🧑🏻‍💻 罗实

    我焦虑的点,第一个是产品体验够不够“打动人”。我们特别希望用户第一次用的时候能有“哇,好厉害”的感觉,有一种强烈的分享的冲动。

    但要做到这一点,其实非常难。怎么让AI工具真的在科研场景里帮上忙,而且体验好到令人惊艳,是最让我们伤脑筋的地方。

    第二个焦虑是增长。我们是 to C 产品,收入和付费用户直接挂钩。虽然目标人群有千万级,但现在的问题是——怎么低成本触达这些人,并把他们转化进来?

    我们试过投放,但买量的成本还是偏高,目前也没跑通。所以现在一直在试新的增长方式。

    接下来我们也准备上线英文版本,尝试出海,希望这能成为一个新的增长突破点。

    K姐研究社

    如果用一句话预测你们产品一年之后的样子,你会怎么说?

    🧑🏻‍💻 罗实

    一年以后,我们的核心定位是一款学术全流程覆盖的产品。

    我们准备把 AI 学术浏览器作为重点,它基于 Chrome 的开源架构,重点围绕学术的场景,整合搜索、文献管理、论文写作,到与期刊匹配和投稿前的智能评审,所有的环节都能在这个浏览器中完成。

    K姐研究社

    相当于现在市面上很流行的 AI 浏览器,只不过在科研学术场景上。内核还是 Chrome 的内核,但加了很多原生的 AI 能力?

    🧑🏻‍💻 罗实

    对,是的。我们在 Chrome 开源架构上,加入了本地运行小模型、调用数据库等能力。

    像Manus 这类 Agent 产品,它所有的东西都在云端,token 的消耗量级很大,成本很高的。

    我们希望用户能在端侧进行一些模型的运算。比如做现代化、re-rank 的处理,既省成本又提升用户体验。

    这个学术浏览器会是我们的关键节点,它可以更好地整合我们现有的功能,给用户提供更加智能的体验。

    K姐研究社

    产品里面都会藏着创始人的影子,你觉得沁言哪一点最像你?

    🧑🏻‍💻 罗实

    我觉得可能是专注吧,专注和极致。但这个点可能是我们主要的几个合伙人,我们都比较推崇小米。

    K姐研究社

    小米?

    🧑🏻‍💻 罗实

    对,我们希望产品做出那种让人眼前一亮的感觉。用户在横向对比一圈以后,再用到我们的产品,还是感觉很惊艳。

    要做到这一点,我们必须聚焦到最最关键、最最重要的点上,把学术领域的核心环节做到极致的状态

    我们会把最前沿的 AI 能力,比如 Agent 、AI 浏览器,融合进来,在这个细分领域里,为目标用户提供真正极致的体验。

    K姐研究社

    了解,所以你个人对自己的这个理解是,你是一个极致专注的一个人,是吗?

    🧑🏻‍💻 罗实

    对,嗯。我觉得是。

    K姐研究社

    嗯,那在生活上有一些体现吗?除了在工作或者做产品这一方面,生活中哪一个方面或者爱好能体现你这种极致和专注。

    🧑🏻‍💻 罗实

    我生活中的爱好比较简单,有两项比较持久的,一个是读书,一个是滑雪

    滑雪滑了十几年,一直滑;读书,我基本上保持一年读 100 本书,好多年都是这样的。

    翻来覆去,我觉得好像就这两件事情比较吸引我。

    K姐研究社

    感谢你今天的分享,我们也会持续关注沁言接下来的每一步。

    原文链接:专访沁言学术创始人罗实:全流程科研Agent,要有自己的学术浏览器|K姐独家