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深川市
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慧悟万象阁：持续演化的知识体系，汇聚高杠杆认知工具——#思维、#效应、#定律、#悖论、#原则 与 #策略 等，旨在助你澄清思路、提升判断力、做出更优决策。
若您发现内容中遗漏某些思维模型、效应定律等，我们将会联合 @nice_links 对您永久关注，以示感谢。
链接地址👉：meta.niceshare.site/zh
这些年，陆续上线了不少站点：因学技术而搭的工具、为理财而做的应用、源于好奇与收藏整理成的导航清单，还有几个，纯粹是留给自己的一处安静角落。
回头看，它们像一条细线，串起了不同阶段的折腾、探索与坚持。
且行且更新；如今把它们整理罗列于此，静待生长，且听风来👇：
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团队低效原因之一在于，不同成员因为验散落，经常重复解决同一类问题。
EverOS Cloud 把“做过的事”变成可调用经验：自动记录 Case（具体处理过程），并从中提炼 Skill（可复用方法）。后端 Debug 场 景中，遇超时/告警等，Agent 先检索历史 Case 与文档，辅助排查，事后自动沉淀。
记忆只辅助建议，变更由工程师确认；支持管理纠正。建议从常见故障起步接入。
EverOS Cloud × Claude Code 🧵
Claude Code built this living blueprint in Three.js: ink shaders on cyanotype paper, stage-by-stage GPU assembly, 17 vehicle kinds.
EverOS Cloud turned what it learned into self-evolving skills that any agent, not just Claude Code, can recall.
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背单词总是“记了就忘”？
试试把它“拆开讲明白”。
🤖 智析单词书（GPT-Wordbook）
用 GPT 深度解析 11000+ 核心词：
词义 · 例句 · 词根词缀 · 文化背景 · 趣味助记
从死记硬背 → 理解本质 → 长期记忆
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#英语学习 #背单词 #AI #GPT #考研 #托福 #雅思
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营销与沟通的核心原则：重复
x.com/MarshalXuan/status/209…
营销与沟通的核心原则：重复
坚持重复的重要性：演讲者强调，在营销和沟通中，“重复”是非常重要的原则。很多时候，当你觉得一件事讲到自己快要吐的时候，受众可能才刚刚开始听并注意到。
认知存在损耗：沟通往往是有损耗的，你以为已经传达了100分的信息，别人可能只接收到了50分，甚至一半的人都没有注意到。
注意力极度分散：现代人注意力非常分散，很难集中精力看完长文或完整的视频。因此，吸引人的注意力变得越来越难，这就要求我们增加触点数量。
大量且低门槛地发声：无论是做个人品牌还是发社交媒体，都要做到“数量和质量一样重要”。要降低发声的门槛，像一些优秀的创业者或投资者那样，每天大量地去互动和发文，直到把信息传递给足够多的人。
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当我们刷到高度极化的观点（非黑即白，要么极度支持，要么极度反对），就须要谨慎了。
这会不知不觉中剥夺我们理解“复杂性”和“灰色地带”的能力，让你我倒退回原始的“部落对立”思维，只要对方有一点意见不合，就立刻打上标签进行毁灭性网暴。
算法回音壁的部落化 (Tribalism)：平台利用短视频或图文算法，不断给用户推送高度极化的观点（非黑即白，要么极度支持，要么极度反对）。
这种机制会在不知不觉中剥夺人类理解“复杂性”和“灰色地带”的能力，让人类倒退回原始的“部落对立”思维，只要对方有一点意见不合，就立刻打上标签进行毁灭性网暴。
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#白熊效应（White Bear Effect）是指有意识地压制某个念头，反而导致该念头出现频率上升的心理现象。
“试着给自己出这样一个题目：不要想白熊，你会发现那只该死的白熊每分钟都会浮现在脑海里。” —— 陀思妥耶夫斯基，《冬天记的夏天印象》
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算法回音壁的部落化 (Tribalism)：平台利用短视频或图文算法，不断给用户推送高度极化的观点（非黑即白，要么极度支持，要么极度反对）。
这种机制会在不知不觉中剥夺人类理解“复杂性”和“灰色地带”的能力，让人类倒退回原始的“部落对立”思维，只要对方有一点意见不合，就立刻打上标签进行毁灭性网暴。
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我失去了对所有人倾诉的欲望。于我而言，身边的所有人，哪怕是至亲之人，也形同陌路。我心空空荡荡，无所依托，自始至终独自前行。
人生百年，本质便是一场取舍的修行。世间本无何等至关重要之物，唯有眼前切身所需。待到全然通透，明白这一生唯有自身相伴，才可挣脱世俗一切枷锁。
于这荒诞人间，我永远是个局外人。我知道这个世界，我无处容身。只是你凭什么审判我的灵魂？
加缪《异乡人》
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EverMind 目标是解决 Agent 时代的“失忆”问题。旗舰产品是开源的 EverOS（Memory Operating System，基于分层记忆提取架构），以及其托管云版本 EverOS Cloud。
EverOS Cloud 是面向开发者和团队的托管记忆引擎，为 AI Agent、助手或应用提供持久、可自我进化的长期记忆，无需自己运维基础设施。它支持多模态（文本、文档、PDF、图片等），同一套 API 既可用于云端，也可用于自托管开源版本（Markdown 原生、可导出）。
这与正在研发的产品中重要功能相契合，对用户数据做深度、价值，且对用户无感知记忆，后续深度学习研究、参考下。
AI agents need more than a good prompt. They need memory.
I tested EverOS Cloud with a fictional e-commerce debugging scenario. First, I saved the debugging experience. Later, I searched for it with a different question and retrieved the earlier context, including the suggested fix and regression test.
That’s the value of persistent memory in AI workflows: experiences can be saved and retrieved when they’re needed again.
Try EverOS Cloud: everos.evermind.ai/login
#EverMind #EverOS
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Makepad 是一个基于 #Rust 的创意软件开发平台，可编译为 wasm/webGL、osx/metal、windows/dx11 和 linux/opengl。
github.com/makepad/makepad
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英伟达用 AI Agent 辅助改写 Spark UDF，6000 亿行数据任务实现约 22 倍算子加速
10 月 13 日，英伟达发布技术博客，介绍利用 AI Agent 将 Apache Spark 用户自定义函数（UDF）改写为 GPU 加速实现的工作流。在其披露的一个生产案例中，涉及 6000 亿行数据、16TB 输入和 17.4TB 输出的任务，相关算子耗时从 274.55 小时降至 12.78 小时，官方称加速约 22 倍。该数据对应特定算子的优化结果，并非整个 Spark 作业的端到端提速。
英伟达介绍，UDF 包含的自定义逻辑可能使原本在 GPU 上运行的数据管道回退至 CPU，增加逐行处理、数据传输及行列格式转换开销。针对不同复杂度的函数，团队提供三种改写路径：替换为 Spark SQL 表达式，通过 RapidsUDF 接口调用 cuDF 的列式计算能力，或通过 JNI 调用自定义 CUDA 内核。
配套的 cuDF skills for Apache Spark 为 Agent 提供测试生成、代码转换、基准测试和性能优化四个环节，并包含项目模板、构建配置及输出验证流程，由测试与实测性能判断改写是否正确、有效。
据英伟达披露，一家未具名的大型消费科技公司已使用该工作流，将生产数据管道中的 30 多个 UDF 转换为 GPU 加速实现。上述案例中的函数涉及超过 3000 个作业，约 22 倍的加速结果来自其中一个作业的测试。相关 skills 已在 GitHub 提供。
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xAI 发布 Grok Voice 3.0，语音 API 定价每分钟 0.08 美元
10 月 14 日，xAI 发布实时语音到语音模型 Grok Voice 3.0，并通过 Voice Agent API 开放。定价为每分钟 0.08 美元，即每小时 4.80 美元，与 Grok Voice 2.0 相同。使用 `grok-voice-latest` 的现有智能体已自动切换至新模型，无需修改配置。
根据官方援引的 Artificial Analysis 10 月 13 日测试结果，Grok Voice 3.0 在 Speech-to-Speech Index 综合指数中以 86.9 分排名第一，上一代为 81.3 分；在衡量停顿、轮流发言和打断处理能力的 Full Duplex Bench 中得分为 97%。官方称，其响应延迟低于一秒。在客服任务评测 τ-Voice 中，模型得分为 71.6%。
应用方面，官方表示，Grok Voice 3.0 已用于特斯拉车内对话及 Grok Bot 语音模式。Starlink 客服中心每天通过 Grok Voice 接听约两万通多语言电话，约七成无需人工介入即可解决，任务包括客户身份核验、硬件故障排查、账户补偿及安排替换设备发货。
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Anthropic 五年前已设想“AI 工程师同事”：2021 年内部路线图再受关注
近日，一份最后更新于 2021 年 7 月的 Anthropic 内部研究路线图再受关注。该文件此前已作为图书版权诉讼的法院附件公开，列出了对话式编程助手、工具使用及大模型训练等研究方向。
文件显示，早在五年前，Anthropic 就提出要开发能够通过对话创建、编辑和解释软件的通用 AI 助手，设想其可以回答问题、编写函数、识别漏洞、设计 API，并讨论代码风格与最佳实践，具备类似软件工程师同事的能力。这与如今 Claude Code 的能力相似。
路线图同时列出了相关研究方向，包括万亿参数及更大模型的训练、超长上下文、数据质量，以及结合自动奖励和人类反馈的强化学习。在工具使用方面，文件提出探索让大语言模型通过工具了解环境，并在搜索、调试等任务中验证效果。
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Token 账户一夜被盗刷数千美元！OpenCode Console 遭入侵，部分用户的模型 API 密钥可能泄露
10 月 18 日，AI 编程工具 OpenCode 披露一起安全事件。OpenCode 称，事件与其所说的大规模“蒸馏攻击”有关，影响约 1.4% 的 OpenCode Console 用户，受影响者是其中接入了外部模型服务的部分用户，公司已通过邮件逐一通知。
根据发给用户的通知，OpenCode 一套正在退役的旧系统遭到未经授权访问。存储在受影响工作区中的第三方模型服务 API 密钥，包括 OpenAI、Anthropic 等服务的密钥，可能已经泄露。
部分开发者反映，其模型账户出现异常扣费：有用户称，自己的 Anthropic 账户遭到未经授权使用，涉及金额约 400 美元；另有用户称，一个此前被遗忘的密钥在一夜之间产生了超过 1700 美元的费用。
OpenCode 已要求受影响用户前往各模型服务商的管理后台撤销并重新生成密钥，同时检查近期用量和账单。公司表示正与 OpenAI、Anthropic 和 Google 合作补救。
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Agent = LLM + Harness
你可知道，在 Harness 在提出后已经演化出以下几种变体：
Self-Harness：把优化者收回到 Agent 自身：不再依赖一个更强的外部模型，而是让 Agent 从自己的执行 Trace 中识别失败模式，提出最小化 Harness 修改，再通过回归测试决定是否接受。
Auto-Harness：则针对真实任务不断变化的问题，不再维护一个持续被反复修改的唯一 Harness，而是建立 Harness Tree，根据任务动态选择不同 Harness，并保留人工干预入口。
Coding Agent 正在降低常规代码生产的稀缺性，但可靠交付并不会随之自动发生。本文从 LLM、Context、Tools、Harness 构成的交付系统出发，把「驾驭力」拆成一块知识底座、六项相互咬合的能力，以及一套证据优先、代码按风险审的 Review 方法，帮助开发者提升交付速度与质量。
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