腾讯marvis可以剪映么
挑战只动嘴，把一台闲置旧电脑改造成家庭 ai 服务器。我准备在上面配置 agent 运行环境，部署本地模型，再运行一个前后端的 ai 服务。整个过程不用动手折腾，也不用查教程，只用自然语言下指令，让 ai 自己完成。配置 这个任务的难点在于阶段，大多数的 ai agent 写代码能力很强，但是一到系统环境搭建就容易卡住， 因为大部分 ai 没有操作系统层级的权限和理解能力。最近我发现了一款 ai 助手 mars， 可以 完美的帮我完成这个任务。 mars 是 腾讯推出的操作系统层级的个人 ai 助手，自带了六个各司其职的专家 agent， 其中 computer agent 可以 直接接管操作系统层级操作，是一个真正住在操作系统里面的 ai 助手。本期视频是一个手把手的教程，我们全程借助 mars 把一台旧电脑改造成可用的家庭 ai 服务器。 我给这台旧电脑安装了大家最熟悉的 windows 操作系统，电脑上只安装了一个 mars， 完全是从零开始的状态。 mars 十一我一直有一个用不惯的地方，就是桌面上没有我的电脑图标。我们先用这个小任务来试一试 mars 的 实力。把此电脑图标弄到桌面上， mars 接过任务以后，直接上手修改注册表，然后重启了 explorer， 十秒钟就完成了任务。其实这个开关藏得非常的深， 如果手动修改的话，需要进入设置个性化主题桌面图标里面，反正我是每次都记不住，每次都要查攻略，又费时间又费脑子。现在有了 mars， 动动嘴，几秒钟就能完成了。作为一个家庭服务器，最重要的任务就是能够平稳运行，不要动不动就重启， 所以我希望能永久暂停 windows 的 自动更新。这里我让 marvis 暂停 windows 更新， marvis 直接把暂停更新的按钮显示到了对话里面，他告诉我，由于 windows 的 限制，目前最多只能暂停四周，我依稀记得可以通过修改注册表的方式暂停九千九百九十九周。 我继续说，你去网上搜索下，看看有没有修改注册表的方式能实现的。 marvis 搜索到了方法，并且只派了 computer agent 来完成修改，很 快修改就完成，并且给了我一个设置按钮，我点击一下进去就可以选择暂停九千九百九十九周了，非常的棒。作为一个家庭服务器，我最不需要的就是 windows 上的自带广告，我给 mars 输入指令，关闭 windows 上的广告，不到一分钟任务完成，关 关闭了四项系统广告，还有一个任务栏小推送需要我手动处理。 mars 很 贴心的把手动关闭的入口给了我，点击一下就完成了。刚才我们跟 mars 的 对话是在端云协调的效率模式下完成的，设备越好越省偷看，如果电脑配置足够高的话，还可以在设置里切换成本地模式， 本地模式使用本地模型进行对话处理数据，让数据不出本设备，最大程度上保护隐私。 接下来我们给这台家庭服务器配置 agent 运行环境，并且安装一个 ai 编程工具，一般需要先安装 git、 node js、 python 这基础开发的三件套。有了 maris， 我 们也不用一个个手动安装了，我直接跟 maris 说帮我安装 git， node js 还有 python。 很 快 maris 定位到了这三个开发工具通， 同时打开了三个安装窗口，只需要一路点击下一步就完成了安装。然后我们还可以让 marvis 检查下安装是否成功。 marvis 通过命令行确认了三个开发工具都安装成功。有了这三个，我们可以让 marvis 帮我安装一个编程工具。这里我选择 cloud code， 很 快就完成了安装，它提示我可以输入命令， cloud 启动起来。但是我在命令行输入 cloud 的 时候报了一个错，我直接把错误粘贴给 marvis。 这是个非常常见的 power shell 脚本权限问题，之前很多观众朋友们都踩过类似的坑，现在有了 mars， 一 切都容易解决了。很快 mars 完成了修复，我再次输入 cloud 就 能正常启动起来了，非常的棒。 有了这些基础配置以后，我想在本地部署一个离线 ai 模型，这样就可以真正把它变成一个家用 ai 服务器。这里我先询问一下 mars， 我 想在本地部署一个 ai 服务器，你查一下这台电脑的配置怎么样？ mars 是 操作系统层级的 ai 助手， 他可以直接进入系统，读取 cpu、 内存、显卡、显存这些硬件信息，详细地列出了这台笔记本的配置。 他告诉我，部署本地模型的关键限制在于六 g b 的 显存。接下来我说基于电脑配置，去网上搜索一个合适的模型型号，我需要模型有多模态能力，我要搭载图像识别工具。 mars 自带了联网搜索功能，有着很不错的信息搜集能力。他给我推荐了开源模型千万三点五四 b 使用欧拉玛部署。 接着我询问我，这台电脑有运行欧拉玛的条件吗？还需要前置安装库达吗？ mars 说没问题，配置符合要求，也不需要单独安装库达。接下来就是安装欧拉玛，运行本地模型。 mars 自动安装好了欧拉玛，自动下载，并且运行了千万三点五模型。 最后他告诉我所有的安装都完成，并且他已经发了测试语句，测试通过了我们就可以直接进行下一步了。 有了本地模型，我们就可以用家庭服务器开发运行一些好玩的 ai 应用了。这次我想开发一个拍照显示食物卡路里的 app， 因为我不想让别人知道我吃了啥，所以我准备完全使用本地的 ai 模型，开发一个后端应用，可以上传图片，查看食物卡路里， 并且记录下我什么时间吃了什么，用本地数据库即可。我后端的 ai 服务是本地部署的欧拉玛。 marvis 接入了 deepsea 模型，本身就具备很不错的编程能力，很快就完成了开发，交付了一套完整的后端代码。 接下来我想单独测一下后端代码，这里我让 marvis 安装一下 postman， marvis 帮我安装好了 api 测试工具 postman， 接下来我们来调试一下，先来到后端目录，安装 python 依赖，然后把后端启动起来。我们来到 postman， 填上后端的 api 地址， 标题里面选择 form data。 我 上传了一张测试图片，点击 send 识别出来了，而且数据也存入了数据库，很不错。有了后端应用，我们就可以来开发手机 app 了，使用 react 框架开发一个 pwa 的 手机应用，需要具备拍照功能，可以把实物拍照后发给后端来识别实物以 以及对应的卡路里。应用开发好了，我怎么用手机访问到这个应用呢？这里我跟 marvis 在 讨论一下，你检查下局域网的网络信息，我怎么在手机上访问到部署在这台电脑的前端代码呢？ marvis 具备操作系统层级的知识和权限， 可以直接检查当前局域网的状态，并整理出完整的家庭网络拓扑。他告诉我，当前电脑的局域网 ip 是 幺九二点幺六八点三一点幺四五，先启动前端，然后手机访问对应的地址即可使用。 按照他说的试了一下，用手机浏览器打开局域网地址，然后拍摄一个实物， ai 就 会自动识别卡路里，并且记录数据库，在记录里面可以看到今天售的卡路里总量。 使用家庭服务器有一个重要的需求，就是能离家访问，如果想在离家后还能访问到家里的设备，传统方案是内网穿透，不过配置内网穿透的过程繁琐，而且用起来很不稳定。现在有了 mark 四，一切就简单太多了。 mark 四自带了连接手机的功能， 我们只需要在手机上安装一个 mars app， 然后扫描这个二维码，就把手机跟家里的电脑连接起来了。我们可以在手机上跟 mars 对 话，点击右上角的窗口，还能看到家庭服务器的实时画面，甚至鼠标键盘都可以直接操作。比如我们出门在外，临时需要一个文件，就可以跟 mars 说 帮我找一下家里的房屋平面图， mars 不 但能按文件名、文件内容，还能按图片内容进行解锁。即使文件名跟房屋平面图毫无关系， mars 也能根据图片内容定位到这张图片，然后通过手机传给我，直接让电脑变成了可以高效解锁的知识库。 本期视频，我借助 mars 把一台闲置的旧笔记本从零改造成一台家庭 ai 服务器，我只用自然语言指挥 ai 完成了全部任务。 mars 和普通聊天机器人最大的不同在于，它不只是告诉你应该怎么做，而真的能进入电脑，帮你完成操作系统层级的操作。对于电脑小白来说，它就像身边随时有一个懂行的 it 朋友。对我来说，它让一台原本吃亏的旧电脑， 重新变成了可以持续创造价值的生产力工具，这也是我觉得它最有意思的地方。电脑不再只是一个需要人不断适应的工具，而是开始变成了一个更听得懂人话，更容易被指挥的智能设备。好，今天的视频就到这里，感谢大家，我们下期再见！
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09:16查看AI文稿AI文稿我们今天来深度对比一下 mars 和 lonley 在 相同任务上的表现，看看到底谁更胜一筹啊？我有一份财务费用分析的报表，那里面有费用明细部门，费用汇总，会计科目表三个 sheet， 让他们去分析这份报表， 从七个维度去展开分析，并给出对应的诊断结论。那两边的输入是一模一样的，我们开始 首先可以看到两边的做法都是一样的。 lonny 呢，先去分析了它的数据表的结构，看它有三个 shift 页，然后它会去读取里面的数据，进行分析，再写代码。而 lonny 呢，也是一样的，在这里的时候， lonny 的 明细已经读取完了， 然后它已经开始识别里面的内容了，开始进行写代码，进行完整的分析。而发现 note 的 话，这个时候它识别出来了一个 vlookup 公式的问题，它导致读出来是一个没有读到数值，然后它重新去解决这个问题 啊。那 mars 呢，还在不断地去通过 python executeer 在 写代码，准备在执行相关的数据分析。 这个过程中稍对来说比较久啊，他应该写的代码很多哎！可以看到 lonny 这个时候他已经完整地把整个 excel 的 数据结构分析都给做完了，开始进行七个步骤的单独分析。 哎，这个时候 marvis 遇到了一个格式串复制串报错的问题，那他在修正这个代码，然后重新去执行相关的脚本， 这个时候都在等待两边进行代码的输出 啊。这个时候的话， lony 的 数据清洗已经完成了，他还做了相关的数据匹配，数据清洗，把异常数据都给剔除啊，每个过程呢都分析得出来，那 mars 呢？现在这里相对来说还比较黑盒啊， 哎，这个时候 mars 说它已经搞定了，然后输出报告啊，也可以看到这个输出报告的速度非常的快啊。 那他应该是一次性把七个步骤的分析方法论都合在一个代码里面，统一就输出了，然后整体后面输出的这个结论的时候，看出来也非常的快啊。那马飞斯算是一马当先，率先完成的任务， 他真不愧是我们的牛马，干的这么快，那也不也不怕被领导要求再多干一点的。我估计呢，是因为今天早上用的人很少，算力比较充足啊，而且我们其实 之前已经提前给 mars 去安装好了相关的一些 python 依赖啊等等的一些依赖包，因为它是不像 lonely 一 样的内置那个 python。 然后不过快呢，并不是我们唯一的目标，我们最核心的还是要去看实际的效果。我们看 load 的 话，这个时候它已经把总体概览、费用结构分析，它是按照七个方法论，然后每一个方法论单独拆分出来，每一个进行独立的数据分析，独立的写代码去统计 啊，我们在等待它一段时间啊， 可以看到它这里面每一个每一个步骤都只输出对应的每一个步骤的结论跟数据。 整体的速度呢，还是稍微慢了一点啊，我估计是因为最近我们切了千万的三点七 max， 三点七 max 的 速度刨根升速度呢，不是那么的理想，之前的话我们用的是千万三 max， 输出的速度非常的快。 哎，这个时候他还说发现了一个 top 分 录，里面有摘药跟科目不匹配的问题， 那他发觉了这是一个重要的审计风险点啊，然后他去整体纳入在一起，进行最后的诊断跟行动相关的建议。 在这个过程中我们去回顾了一下，看了一下这个 maurice 的 输出结论啊，相对来说的话， 感觉看起来还是挺完整的，不过的话它只有一个 markdown 的 一个渲染，相对来说的话样式不是那么的美观， 哎，这个时候呢，我们的 lonny 也已经完成了整体的任务，然后现在的话在做统计报告的生成，哎，这个报告的话，相对来说 它是比较漂亮的，它可以自由地去使用图表，流程图对吧？甚至一些数学公式图片等等各种的表现形式来生成这样的一份总结报告。 来，我们对结果来进行深度分析一下。首先看总体的概览， lon 的 数据相对来说丰富一点啊，但数值大家都对得上，然后它诊断出来的一个波动率有百分之三十的问题。 然后再来看费用结构啊，大家都是四个维度，然后它的相对来说比例的话也都是一模一样的。然后挪威的诊断出来呢，管理费用偏高，财务费用偏高，研发费用。关于资本化合理。然后 mars 的 话整体的结论也是差不多的， 对，大家都差不多。然后再看部门，部门排名跟构成，然后 lonny 的 话用的是一个这个柱状图来表达数据的话，大家也都是一样的，哎，不过 lonny 的 话 比 mars 呢，多做了一个部门，跟费用内别的交叉构成对吧？不同的部门里面的不同的费用的构成是什么样子？然后他诊断出来的话，研发跟财务部对吧？占比的费用那个非常的高，然后有一些不合理。那 mars 的 话， 嗯，财务部研发部整体的结论也差不多啊，就是这个格式化的效果看起来非常的差。 然后再整体去看阅读的趋势分析，趋势分析的话，整整体 nony 呈现出来的是周一呈递减，然后三月下降了百分之五十，需要让我们去判断究竟是什么原因去导致的。那 mars 的 话整体也差不太多 啊，从数据的上面的时候，大家分析的都是对的。然后我们再看 top 科目跟分路啊，这里面的话， top top 十二内幕，然后 top 十的单笔分路， 整体说来的话，它存在的一个招标跟科目不不匹配的问题，然后 mars 的 话，相对来说啊，它也是诊断出来这个问题，它说说科目使用规范性存疑啊， 但这文字确实有点太多了，有点看不看不太清，这个不能一下子从里面去得出结论来， 我们看关键的诊断跟风险提示啊啊，挪威的话，其实就核心的有一个异常度分数是七十六比，而 mars 的 话，它有六点一到六点六五个问题啊，那五个问题最最严重的是什么？其实它没有说明白。在挪威里面的话，它有个最严重的风险，就是那个 一场没落的是占比，对吧？就是我们记错地方了，然后他认为这个是跟数据的质量是强相关的，那他作为最核心的风险，其他有一些像研发费用规及财务费用偏高这些呢算是低于数据上面就得出来的其他的结论， 那所以说他分析的核心问题是凭证的质量，并不是费用水平，因为如果说你的凭证质量都有问题了，那其他分析出来的可能也是有问题的，但是 marvis 里面并没有去把这个给 给补出来， marvis 没有得出这样的一个结论。然后整体的行动建议的话，我们看 money 的 话，主要就是去核查招标跟科目的匹配性，解决数据 质量的问题，然后如果说这个大家觉得没问题的话，那然后再看这研发研发中心的费用规级的问题啊，其他的都是 pr， 然后它这里面的话， mars 的 话也差啊。 mars 这结论里面倒也有紧急的话，就是那个科目的使用性，那批零的话 是看三月的助降啊，那这个行动优先级的话，大家都差不多， 老哥啊，看一下，哎，最后的话，你看 lonny 提出了一个在完全批零的数据纠错前，不要进行重大的经营决策，所以说他认为这份这份报表数据啊，就数据的质量底层来说，它是有问题的， 希望我们先解决这个数据的质量问题好了，今天我们 mars 跟 lonny 的 对比就先做到这儿，然后大家觉得两者的效果究竟是一个更胜一筹呢？
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