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启师傅今天逛动物园了吗
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🪑组织《启师傅AI客厅》开发者聚会
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启师傅今天逛动物园了吗
1年前
启师傅AI客厅/良渚demoday × 即刻App，🐦良渚村民标识上线啦！！🎉🎉🎉
认证之后的即刻良渚村民名字后面，会有一只🐤！！

上次良渚demoday第7期，由启师傅AI客厅×即刻/小宇宙联合主办，同时发布了即刻App「良渚村民标识」，第一批村民今日已经上线！
感谢即刻/小宇宙的大力支持！@瓦恁 @kyth @熊猫镇长 @JC. @Xinyang @花卷不是花猫

🐤村民们来报到吧！！
@allenwang @图拉鼎 @QQQIAN_ @Castiel-村民版 @慈灵寻臻纪 @一群Quinn @马文马文 @吕淮190 @冷冷enjoy @千百慧 @应是南风 @蛋蛋酥 @喝鹅何说说 @熊猫ai甘蔗 @环宇_ @一棵王一棵_朴素创造版 @陈哥_David @蛋黄MAYOKO @Q-Wade @MMJane @冷冷enjoy @苏夏_12点前睡 @叶凤 @鄭純真 @中顽童 @忍者皮皮狗 @菲Lthien @大象_TijK @班叔 @小豹Ronan @LisanAbraxas知秋 @Daxx小许 @Daisy魔都英语黛西 @Castiel-村民版

🐤即刻良渚文化村村民第2期申请，见图4，或者链接：
www.xiaobaoming.com
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启师傅今天逛动物园了吗
1天前
今天和朋友聊到，
逻辑、情感、运动是三个相互支援的系统。
一个系统陷入死循环，继续在原系统里用力无济于事，
而要调用另外的系统来救援。⛑️
逻辑帮助看清问题，情感帮助接纳感受，
运动帮助打断内耗、推动改变。
比如失眠，用情感和逻辑都救不了，就用运动。
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启师傅今天逛动物园了吗
1天前
本地数据脱敏模型，这个需求洞察太细致了 ~

Yinsen: 聊聊 Cherry Studio 2.0 对本地模型的支持 之前有很多用户通过 Cherry Studio 连接 Ollama 使用本地模型。 但长期以来，我对本地大语言模型的观点是比较谨慎的：当前阶段，本地模型还无法很好地驱动 Agent，同时对硬件性能要求较高，会带来高功耗、设备发热、卡顿等问题。因此，如果只是为了日常对话，目前本地大语言模型的价值并不高。即使需要使用本地模型，也更适合针对特定场景进行选择，而不是作为通用 Agent 的核心驱动力。 但是，在 Cherry Studio 的发展过程中，我们发现了一些新的问题：一些“小模型”的缺失，会显著提高用户使用 AI 的门槛。这让我们重新思考了本地模型真正应该承担的价值。 Embedding：为什么知识库需要本地能力 以知识库为例。 在 Cherry Studio 1.0 中，知识库需要调用 Embedding（嵌入模型）完成文本向量化。 目前很多云端服务商也提供类似 BGE-M3、Qwen3 Embedding 等模型服务，比如硅基流动等平台。 但实际使用过程中，我们发现这里存在大量隐藏门槛。 首先，用户需要理解“嵌入模型”这个概念。 相比语言模型，Embedding 是一个更加抽象、更难理解的概念。用户需要知道为什么聊天模型不能直接用于知识库，还需要额外配置一个模型。 其次，并不是所有模型服务商都会提供 Embedding 服务。 例如很多用户常用的 DeepSeek 官方 API 平台，目前并不提供 Embedding 模型。 第三，线上 Embedding 服务存在长期稳定性问题。 例如，服务商可能下架旧版本 Embedding 模型；API 参数可能发生变化；服务可能出现波动；不同 Embedding 模型之间也无法直接兼容。 而知识库一旦完成向量化，实际上已经依赖于当时使用的 Embedding 模型。如果模型被下架，而用户原始文件又已经删除，就无法重新生成向量。 之前硅基流动调整 API 参数时，我们就遇到了大量用户知识库异常的问题。 这些问题让我们意识到：知识库这种基础能力，不应该依赖一个不稳定的外部服务。 因此，在 Cherry Studio 2.0 中，我们决定提供离线 Embedding 模型。 用户下载模型后，可以直接基于本地模型创建知识库。 这样，模型始终可控，不受第三方服务影响，不存在 API 调整导致知识库失效的问题，即使删除后也可以重新下载恢复。 同时，Embedding 模型本身并不大。目前我们使用的小尺寸模型约 0.6B，对本地资源消耗非常有限，可以稳定运行。 这也是我们认为本地模型真正有价值的地方：不是替代大语言模型，而是补齐 AI 产品中的关键基础能力。 OCR：让非多模态模型也能理解图片 另一个典型案例是 OCR。 过去，我们更多建议用户使用线上 OCR 服务，或者使用 MinerU 等文档解析工具。 但实际使用过程中，OCR 是一个非常基础且高频的能力。 例如，在创建知识库时，PDF/PPT 中可能包含大量扫描文件；图片中的文字无法通过普通文本提取获得；非多模态模型也无法直接理解图片。 我们也遇到了大量用户反馈：为什么 DeepSeek 不能识别图片？ 实际上，DeepSeek 官方网页端通过额外集成 OCR 能力解决了这个问题。 但对于普通用户来说，如果需要解释“因为当前模型不是多模态模型，需要先经过 OCR，再把文字交给语言模型处理”，这本身就意味着用户遇到了一个不应该由用户承担的复杂度。 所以我们重新思考：这些基础能力，应该由产品默认提供。 Cherry Studio 2.0 对 OCR 采用双策略。 首先，如果操作系统已经提供 OCR 能力，我们优先调用系统服务。 例如 macOS 内置的模型服务，在速度和效果之间取得了很好的平衡；Windows 也提供类似能力。 用户无需配置任何东西，即可完成图片文字识别、非多模态模型图片理解以及知识库文档解析。 如果系统能力不足，用户也可以下载离线 OCR 模型作为补充。 例如 Windows 下，我们提供 Paddle OCR，小尺寸模型约 140MB。 相比注册线上 OCR 服务、创建账号、获取 API Key、充值、配置参数，下载一个离线模型显然更加简单。 后续：更多轻量离线模型 未来 Cherry Studio 2.X 还会继续引入更多离线模型。 例如数据脱敏模型。 很多用户选择本地模型，本质原因是担心数据隐私。 但是，大语言模型完全本地运行，目前仍然存在硬件要求高、推理速度慢、效果与云端模型存在差距等现实问题。 因此，我们考虑引入本地数据脱敏模型。 在数据发送到云端模型之前，先在本地识别姓名、手机号、联系方式、地址、公司信息、银行卡号等敏感内容，并自动替换为脱敏信息。 之后，再将处理后的数据发送给云端大模型。 这样可以同时兼顾云端模型强大的能力和用户的数据隐私需求。 而脱敏模型本身非常小，约 1B 规模，可以直接运行在 CPU 上，也避免了复杂的跨平台 GPU 推理适配。 ASR：本地语音转写 未来 Cherry Studio 也会考虑加入离线 ASR 能力。 尤其是在会议记录、音视频文件处理、语音输入等场景中，语音转写是非常基础的能力。 类似 OCR，我们会优先调用系统能力。 例如 macOS 26 提供了非常优秀的 SpeechAnalyzer API，可以直接实现高质量语音分析。 如果系统没有相关能力，再使用开源的小尺寸 ASR 模型作为补充。 Cherry Studio 对本地模型的核心原则 通过这些设计，可以看到 Cherry Studio 对本地模型的定位： 我们不是希望在本地运行一个“大语言模型”，而是希望通过轻量模型补齐 AI 产品中的关键能力。 这些能力包括 Embedding、OCR、ASR、数据脱敏，以及 Agent 所需要调用的小型工具模型。 而不是在电脑上运行一个几十亿甚至几百亿参数的大模型，去替代云端 GPT、Claude 等先进模型。 因为较大的语言模型对推理加速要求高，对硬件依赖强，跨平台适配复杂，普通用户也很难维护。 这并不是 Cherry Studio 当前的核心方向。 因此，我们内置模型的原则基本是：小尺寸、低资源、CPU 可运行、跨平台稳定。 大部分模型都会控制在 2B 参数以内，让更多设备，包括一些较老的平台，也能够使用。 对于一个商业化 C 端产品来说，这些问题其实比较容易解决：官方可以直接提供服务 API，用户无需关心背后的模型和基础设施。 但是 Cherry Studio 是一个开源、BYOK 的产品。 当用户自己选择模型、自己管理 API、自己搭建环境时，很多边缘能力就需要用户自行补齐，这无疑提高了使用门槛。 但这并不意味着我们应该放弃降低门槛的目标。 Cherry Studio 希望通过开源的方式，把先进 AI 能力以更开放、更简单、更容易使用的方式带给更多用户。 这也是 Cherry Studio 2.0 探索本地模型价值的核心原因。

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启师傅今天逛动物园了吗
2天前
工作模式是一种更重要的产品，需要好好设计。
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启师傅今天逛动物园了吗
4天前
给「地球書店」设计了几个新的logo，大家喜欢哪一个？
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启师傅今天逛动物园了吗
7天前
语言的力量。
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启师傅今天逛动物园了吗
7天前
时间过得真快，七月仿佛就在昨天。
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8天前
书籍是时间的手办。
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启师傅今天逛动物园了吗
9天前
有趣很有温度的产品！想起古早互联网有一个叫做 过去的今天 的功能，也是一个思路，主要是基于社交媒体的照片 ~

熊猫镇长: 多年前Hackathon的一个想法，我们补全成了App。 这个App里实现了很多有意思的界面和交互，分享给大家。 App Store： https://apps.apple.com/app/id6755718052

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启师傅今天逛动物园了吗
9天前
抖音和泡泡玛特，
都是制造情绪奖励的工厂，
无限供给情绪的印钞机。
情绪很重要，情绪最重要，
情绪是2000大卡热量之外，
人类唯一的刚需，
情绪是信息和价值的糖衣。
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启师傅今天逛动物园了吗
11天前
没有AI的世界，无比广阔！！

赵纯想: AI 真的没东西了，故事已经讲到头儿了！ 应用：只要是「文件进文件出」的白领工作，大厂桌面端应用一锅端了。 开发：比 Fable 5 牛逼 2 倍的模型来了，也就是这么回事儿了，没活儿了。还有什么活儿？本质代码生产机器，良率和产能提上来、不代表工厂就可以垄断了。何况良率和产能 90 以上，还存在边际效益递减！ AI硬件：纯鸡毛无端联想行业。除了健康戒指有意义之外，其他 AI 硬件全是电子垃圾！用户黏性堪比挂壁H2O。毛利不如泡泡玛特一根毛的同时，售后退换还是个无底洞。即便黏性、毛利、售后三件事全部解决到非常好，你还得苦哈哈迭代配套软件，大搞OTA升级 + 无限连带升级责任 —— 没有车厂的命，扛着车厂的病。 科研：科研，是所有人盯着的最后的希望了！如果 AI 不能实质性推动基础学科突破，带来超级硬科技底层的变迁。比如聚变、室温超导、不死神药级别的突进。那这一波基于 Transformer 的一切就全部完蛋了！ 具身智能：Transformer 具身不了一点儿。就指望着人类烧高香，在十年内，将 《Attention Is All You Need》 这种级别的论文足足来上两回吧！

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