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歸藏(guizang.ai)
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关注人工智能、LLM 、 AI 图像视频和设计（Interested in AI, LLM, Stable Diffusion, and design） AIGC 周刊主理人｜公众号：歸藏的AI工具箱
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阿里昨天發佈了 Qwen 3.6 Plus 模型 重點是 Agent 和編碼能力有非常大的提升！ 最近也是很高產：先是 3.5 Omni、萬相2.7、然後就是Qwen 3.6 Plus，而且好像馬上 Max 也要發佈。 在關於開發和 Agent 的一些測評上，現在 3.6 Plus 的模型相較於 3.5 有顯著的提升。 Qwen 3.6 Plus 在圖像和文件理解上的能力也獲得了加強。 比如在以下方面的表現都非常好：數學圖像識別體驗、通用的 VQA 真實世界問答、OCR 能力。這也是 Qwen 之前比較強的地方。 更強的是，這次默認支持了 100 萬上下文。最長輸出接近 991K，輸入是 64K。 100 萬上下文的表現還是很頂的。在開發體驗上，比原來的 256 要強非常多。 價格上，Qwen 3.6 Plus 的輸入是 2 元 / 百萬 Token，輸出是 12 元 / 百萬 Token。 此外，有些工具（比如網頁抽取等）目前還是限時免費的。 現在已經在百鍊上線了。後面那個阿里系的qoder、悟空啊都會上，希望他們能快點上一下 code plan 吧。 如果不太確定質量的話，也可以去 OpenRouter 那邊免費體驗一下，看看效果 twitter.com/op7418/status/2039...
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Karpathy 分享了他如何構建本地的 AI 知識庫 跟我用的方法也很相似，但還是有很多可以借鑑的地方，推薦看看。 都是用的 Obsidian，純本地 MD，然後用一些反向鏈接、索引的方式把它們連起來。 他構建了一個用大語言模型驅動的個人 Wiki 知識庫，然後把原始資料都丟進一個叫 RAW 的目錄。 然後讓大語言模型把這些原始資料編譯成一個 Markdown Wiki，實現以下功能：自動創建摘要、創建索引、創建概念條目、添加相互鏈接、生成可視化等等。 我是在內容收集的時候就已經做好了，用的是 Obsidian 的那個剪藏插件。 在收集內容的時候，AI 就會自動進行以下處理：打標籤、自動總結、翻譯、創建摘要，目前就是還沒有反向鏈接。 然後它的 Wiki 構建好以後，就可以在這個 Wiki 上提問，確保數據來源的可置信度。 比如說大語言模型會自己查索引、讀相關的文檔，寫出回答或者報告，不只是在網頁上搜。這樣的話，它獲取的信息基本上都是跟你相關的。 然後它的輸出也儘量不是一句話，而是新的文件、新的可視化網頁或者是 PPT，然後再回歸到知識庫裡，讓知識庫越用越厚。 但這個會造成一個問題，就是 Obsidian 的作者也說了，這會汙染知識庫。所以最好把可靠性來源和 AI 生成的東西分開放。 還有一個比較好的點是，它會讓大模型對 Wiki 做健康度檢查。比如：找一些自相矛盾的地方、補發一些缺失的信息、發現一些新的關聯、提高一致性。 其實現在很多人都是這樣做的，我也把這套理念放到了 CodePilot 裡。 關於助理文件夾的選擇，我一般建議使用 Obsidian 文件夾。 如果你有自己的 Obsidian 文件夾，進去以後 AI 就會直接獲取你所有的上下文和知識。 比如這裡我就讓他從我的 Obsidian 文件夾和網絡同時找了一些關於 AI 時代的 UI 設計原則的文章，質量非常高。 這樣一來，你直接就能獲得一個擁有完整記憶的 AI 助理。 如果你不知道怎麼實踐的話，推薦用 Codepilot 的助理試試。 把你的 Obsidian 文件夾放進去，讓它幫你整理，同時讓它把這些原則寫到 Claude.md 裡面。 twitter.com/op7418/status/2039...
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谷歌昨天發佈了 Gemma 4，這次非常牛逼！ 專門用來在本地設備（比如手機、電腦）上跑，而且支持了 agent 和工具使用。 四個參數大小： E2B：主打手機 / IoT / 邊緣設備。 E4B：為移動端 + Jetson / 樹莓派設計。 26B MoE：單次激活 3.8B，有效參數很小，主打高 TPS、低延遲。 31B Dense：全密集 31B，主打桌面工作站 / 單卡 H100 等。 這次他們把 Agency Workflows 的支持作為第一優先級：原生支持 Function Call、JSON 和結構化輸出、System Instruction 更強的是這玩意還是原生多模態模型，支持：圖像和視頻理解，語音轉文本，可以做本地語音助手。 而且它們這次是真正的 Apache 2.0 開源，允許商用、再分發和內嵌產品，以及私有部署，沒有額外條款。 twitter.com/op7418/status/2039...
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