Readwise Reader 是最好用的阅读软件之一。
但作为一款海外产品，Readwise Reader 在中国有些许水土不服。

为了让你更好地使用 Readwise Reader ，我们做了一款小工具—— wechat 2 reader

这款小工具解决了两个问题：
1. 让收藏文章更加便捷，在微信内转发文章或链接，即可以收藏文章。
2. 解决了Readwise Reader 在收藏中文文章时，图片丢失的问题。

Obsidian 终于可以用数据库(Base)了！！！

真的考虑从 Notion 切换到 Obsidian 了 ！

本地存储 + AI 辅助，简直要无敌

kill time 的模型和 save time 的模型，完全是两条路线。

刚好对应这 AI 应用的两个方向，生产力和泛娱乐。

—泛娱乐的方向，比如 AI 陪伴，对模型的幻觉，文笔，情商要求更高。
—生产力的方向，则对模型的智能，解决问题的能力要求更高

比如 GPT-5 发布 4o 下线时，引起了使用 ChatGPT 作陪伴的用户的强烈抗议。
再比如 最近 deepseek v3.1 发布，幻觉减少了，但文学写作能力却大降低。

用户的需求不同，就需要训练不同的模型。

人工智能最有希望的一点在于，很可能有一种全新的媒体类型或内容格式正等待被发现或发明。

Agentic Workflow 比 Agent 更有价值

每次下班回到家的时候，Tim都已经睡了，这对吗？

晒个单

@艾逗笔 的《这就是MCP》

太忙了

RL时代真的需要一个封闭的环境和用户的数据才能有好的 bench mark

有了 RL 以后的新结论
- 产品公司一定要做模型
- 模型公司也一定要做产品

大厂做浏览器是因为浏览器获得的系统权限最多，同时是一个流量非常大的入口。

OpenAI 的技术路线挺有意思，

大概这几条
—数字系列：通用大语言模型，例如 4.1
—数字 o 系列：多模态，例如 gpt-4o，24 年是端到端声音，25 年是生图
—o 数字系列：思维链模型，例如 o1，o3

这些刚好就代表这大语言模型前言的几个发展方向。再加上 Claude 的工具调用能力和编程能力，基本上就全了。

AI 正在改变原有的互联网

Google 在 2017 年发明了 Transformer，而今年基于 Transformer 的大语言模型，可以将互联网的信息压缩，快速给出答案。这与原来的基于广告收入支撑的互联网商业模式是相悖的。

在 Google 的早期实验中，展示 AI 回答的搜索，让链接的点击率下降了 50%。但广告点击率的下降让广告主们不得不提高出价，增加了的投放支出，因此 google 的收入反而增长了 10%

这无疑是一个过渡的阶段。

AI 助手无疑会成为新一代的超级流量入口。但拥有这么高压缩率，效率极高的 AI，会是怎样的商业模式呢？

现在还不得而知，
但可以确定的是，原有的互联网逻辑，要完全改变了。