今天给大家讲一下基础英语当中的 in bed, in the bed, on the bed 这三个短语呢,都叫在床上,那么在基础当中,我们在使用它的时候呢,要把握以下三个方面, 带 the 的, 那就说明什么呀?它是一种特质,叫说话者针对的某一张床而言,而 in bed 没有定冠词, the 就 表示一种泛指啊,泛指一切床。那我们来看一下 in bed 在 床上什么时候使用这个短语呢?那就是当我们强调啊, 休息啊,卧床休息或睡觉,或生病了,那从这三个方面。如果强调这三个方面啊,那我们要用 in bed, 这个时候呢,不特定指某一张床啊,也不强调在被窝里面 啊,例如我们说 stay in bed, 那 么这个短语的意思呢?就是强调什么呀?哎,强调的是休息,不针对某一张床,他强调的是休息这个概念。 还有呢,就是 he is ill in bed, 他 生病卧床了,那么这强调什么呢?强调这个人啊,因生病啊,在床上休息。 第三呢,我们来看第三,那 he is in bed, 他 在床上睡觉,那么这个呢,也强调的是睡觉这个概念,所以因败强调的是啊,这个生病卧床,或在床上休息,或者在床上睡觉啊,从这三个方面去把握他。 in the bed 这个短语呢,主要是,一是特指啊,特指某一张床。第二呢就说纸盖着被子啊,在被窝里,那我们来看 the baby is sleeping in the bed。 这个婴儿啊,正在被窝里睡觉呢啊,在床上的被窝里睡觉呢, so in the bed 呢,强调的是在被子里边。第三个呢, on the bed 啊,也是表示特指某一张床,那么这个时候呢,我们强调的是穿着衣服啊,未盖着被子在床的上面啊。比如说我们随便举个例子, now, he is sitting on the bed。 什么呀?哎?他坐在床上, 那这个时候呢,是穿着衣服,也没有在被窝里边啊,只是呢在这个床的上面,那么 inbed, inbed 和 onbed 呢?在使用的当中呢?我们把握这三个方面就运用自如。
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有人说 jammer 现在变得跟豆包一样聪明了,这句话是讽刺,但我觉得这恰恰说明,谷歌总算想明白了一件事。过去两年, ai 行业所有人都在卷智商,试图在各大 benchmark 上多拿零点一分,但在经济学中,这叫典型的过度服务。 对于百分之九十的用户来说,从够用到顶级之间的差距大,模型公司付出的算力成本是呈指数级爆炸的。 这就是 cloud 目前面临的困局,为了服务那百分之一极度挑剔的高端程序员,他们把模型做得极其昂贵。而 google 这次彻底想通了, gmail 三点五 flash 放弃了做最强做题家,换来高达其他前沿模型四倍的每秒输出 token 速度。 在 i o 大 会的现场, google 还展示了用底层更新的 anti gravity 二框架驱动 agent 的 极限能力。他们让九十多个 agent 协同工作了十二个小时, 从零开始完整构建了一个能运行毁灭战士的操作系统,总开销仅仅花了一千美金。如果在以往,单单消耗的 token 费用就可能高达数千甚至上万美金。 那谷歌为什么要放弃高端市场?因为在这轮 ai 竞赛里,高端用户的心智基本已经被两家公司锁定了。 谷歌如果这时候还在这个赛道里正面硬打,打的是一场后发劣势的仗。而且更重要的是,高端用户根本不是谷歌需要的那批人。谷歌真正的战场是搜索、 youtube、 gmail 是 那二十多亿个普通用户每天反复打开的产品。 这批用户不需要最聪明的 ai, 它们需要的是用起来顺手的 ai, 这才是谷歌的护城河。 而整场发布会另一个被严重误读的是多模态,尤其是视频生成。 google 拿出了全新的多模态模型 gemini omni, 它被称为视频版的 nano banana。 如果你仔细看 gemini omni 的 演示,你会发现 google 的 重点根本不在于生成一段震撼的大片,而是精准控制与爆改。 google 真正害怕的是抢走全球数十亿年轻人注意力的 tiktok。 对于百分之九十的短视频创作者来说,真正缺的是极低门槛的二次创作能力。所以 google 把 ai 视频能力做成了傻瓜化的编辑工具。 在韩国餐厅老板的真实案例中,店主可以自行完成菜单、动画和推广视频的制作,而不再需要花钱请专业技术人员。这才是最恐怖的羊毛。 google 正在用足够好用、成本极低的 app 里千千万万的草根博主。 如果说降价和视频只是商业层面的围角,那么 anti gravity two 发布则是直接把刺刀捅进了传统程序员的心脏。 过去大家对 ai 编程的认知还停留在 ide 里的一个代码补全插件,但这次 i o 大 会上, google 直接宣布 anti gravity two 是 毫不避讳的 agent 优先,它直接提供原生的 c l i 和 s d k, 并且可以和本地浏览器进行完全联通的即时联调。 最令人毛骨悚然的是它的生态整合能力。在这个框架下,你不再需要自己去折腾服务器部署和繁琐的测试。它突破了应用边界,可以直接一站式开发能在 google play 上发布的应用。那作为普通人,我们该怎么在这个白刃战的阶段套利? 我们可以利用谷歌这次极度廉价的 gemini 三点五 flash 和 anti gravity c o i 给自己搭一套零门槛桌面自动化工作流,建议大家先收藏或截图。 步骤一,明确分工,把你手里的模型做物理隔离,重复性、标准化的任务全部给 gemini 三点五 flash。 安装 gemini c l i 之后,直接在终端输入下面的指令, 需要深度推理关键判断的任务,再去掉 cloud 或者 gpt。 这一步做好,你的 api 账单可以直接砍掉百分之四十到百分之六十。步骤二,用 anti gravity cli 实现本地全自动测试循环。这一步稍微有一点点门槛,但我会说得足够清楚,让你知道该怎么做。 核心逻辑是这样的,以前你写代码或者改网页,每次改完要自己打开浏览器看效果,发现问题再回去改,再看再改。这个改到看到改再看的循环是纯粹的体力活。 现在你可以用一个简单的 bios 脚本,让这个循环完全自动化。以前你不敢这么玩,是因为无限循环截图会让 a p i 账单原地爆炸。但现在 flash 一 次截图分析的成本大概不到零点零零一美元,你一天循环一百次,成本不到一毛钱。 步骤三,跨模态生态白嫖如果你是 mac 用户,这一步是这次 i o 大 会给你最直接的红利,而且完全免费,只需要把你的发票、 pdf 财报截图直接拖到桌面框,选这些文件,按住快捷键, 直接用语音下达指令。它会用多模态视觉直接读取这些本地文件,理解文件结构,自动在 gmail 里抄格式完整的邮件放进待发对列。 你要做的只有两件事,说完这句话,然后核查一遍邮件内容点发送。你不需要花一分钱去买 r p a 软件, 谷歌已经把这套能力白送给你了。但请注意, mac 端的视觉联动仅仅是谷歌庞大沙雕里最浮于表面的前菜。如果你只把 jammer 当成一个更聪明的快捷指令,那你就完全没有看懂 i o 大 会真正的底牌。 这场大会释放的最危险的信号在于, ai 正在从被动召唤走向后台挂机。在过去,无论 chat、 gpt 还是 cloud 有 多强大,它们都有一个致命的物理缺陷。只要你合上笔记本屏幕或者切出 app, 它的工作就停止了。 但在这次 i o 大 会上, google 抛出了一个让所有做效率类 sas 的 创业者倒吸一口凉气的怪物, gemini spark。 它是什么?它不是一个聊天窗口,而是一个二十四小时运行在 google cloud 专属虚拟机上的全天候个人代理。 你只需要按住语音键。说完后, gemini spark 会在后台利用底层的三点五 flash 模型,极速将这段语音拆解成多个独立的子任务,自动生成了带有颜色标记和复选框的代办清单。 更致命的是, google 宣布,今年夏天 spark 将直接集成到 chrome 浏览器中,作为跨网页的代理运行。 这意味着,那些靠帮用户打通不同软件接口来收月租的中间件,以及无数个主打自动整理日程的效率 app, 瞬间失去了存在的意义。如果说 spark 只是在帮你处理内部事务, 那么 google 接下来发布的两款 agent 则是直接把枪口对准了全网的商业流量。过去二十年, google 搜索的商业模式是流量分发,你搜索一个关键词, google 赚广告费,但搜完即走是这种模式的死穴。这次 google 寄出了 search agents, 他把搜索从被动解锁升级成了主动侦探。你可以同时启动多个 agent, 在 后台二十四小时全天候扫描全网。配合这个动作的是另一个怪物, universal cart。 这是一个跨越 google 搜索、 youtube 和 gmail 运行的智能购物车,能在后台自动为你比价,追踪价格走势,监控捕获。看懂这背后的羊谋了吗? 然后我们现在再回过头来看,为什么 google 敢于降智?为什么它允许 gemini 三点五 flash 在 极限考题上丢分,甚至被嘲笑是美国豆包。因为对于 google 来说, ai 从来不是一件拿来炫耀智商的奢侈品,而是一项用来垄断入口的基础设施。 openai 和 antropica 必须卷智商,因为它们是模型军火商,如果它们的模型不够聪明,用户下个月就不续费了。但 google 不 一样, google 卖的是水电。当 ai 走向智能体工作流时,软件的商业模式就变成了卖消耗。 google 根本不在乎你觉得 jamming 聪不聪明,只要你习惯了用 anti gravity 在 本地极速条代码,只要你习惯了 spark 在 后台替你读邮件和钉盘,你就在无时无刻地消耗 google 云端 tpu 的 算力。 酷狗甚至可以把模型能力像自来水一样免费送给你,或者极低迷的价格倾销给你,用极度廉价的 token 耗死那些只靠卖模型存活的创业公司。 最后说一句我自己的判断,有人说谷歌这次 i o 大 会没有惊喜,没有那种哇颠覆性的东西出来了的感觉,我反而觉得这恰恰是谷歌成熟的标志。早期的 ai 军备竞赛,靠的是一个接一个的技术起点,但起点之后是什么?是落地? 是整合?是让这些能力真正进入普通人的日常工作流。谷歌这次做的就是这件事,没有一个单点让你目瞪口呆,但整体拼起来,你会发现,你日常用的每一个谷歌产品都悄悄变了。 这不是高光时刻的发布会,但这是真正改变用户行为的方式,而改变用户行为,才是商业竞争里最难也最值钱的事。记得关注这里是 ai 商业漫谈,每周分享最新的 ai 资讯和商业理解。


这个是 redeem, 高级实用,你一定要会啊。 i got the chance to remake myself, redeem myself, 它自我救赎了。那么什么叫 redeem 呢?猜一下啊。 r e 表示 back 往回 deem 是 拿,所以 redeem 本意是拿回或者表示买回来。这个 redeem 用法很多,我们从本意书里啊,表示赎回买回,你把金表当给了当铺,有了钱以后,你去当铺把你的表赎回来。 buy back 这个动作就叫做 redeem redim you go to watch。 然后我们隐身。 redim 还表示做了错事去弥补自我。 redeemed oneself, 自我弥补, 你想自我弥补过程呢?是重新 buy back, 买回别人对你的信任。那么在电影中,他死了有另外一层意思,表示换回了自由,也是一种自我救赎。名词是 redemption, 懂了吗? redim 赎回弥补救赎名词 redemption 哦,想跟我系统看电影学一万词,进来先感受一下三天。

google 的 ai 模型为什么叫 gemini? 第一个是技术上的双星合并, gemini 这个词是为了纪念 google brain 和 deep mind 两个 ai 团队正式合体,两个顶级大脑强强联合,双星合并。 第二个是为了致敬 nasa 的 一个双子星计划 project gemini, 但凡和太空扯上名字的关系,可见它的野心。第三也是最有意思的一点,星座特质的完美契合。双子座就是善于沟通,视觉灵活, 反应快的代表,这不就是顶级大语言模型该有的样子吗?评论区复读这个词,先立其名,后成其势, you get two for the price of one when you are a gemini。



一分钟了解全球 ai 大 事。第一条 anastropic 曝光下一代 cloud 的 训练内幕。 ai 做梦自进化加专职养性格 anastropic 产品负责人公开下一代 cloud 的 核心研发细节模型,以产品化思路打造,用 cloud 的 自我迭代闭环训练,新增闲置梦境模式,自动优化记忆,还专职团队训练模型性格与价值观,并有专人研究 ai 意识问题,直指 a s i 人工超级智能方向。 第二条 deepmind 联手 e v e online, 用二十三年虚拟宇宙攻克 ai 三大难题。 deepmind 与运营二十三年的 e v e online 达成合作,开发商更名 furious creations 订货。谷歌入股研究,聚焦长期规划记忆、持续学习。三大 ai 瓶颈将在离线沙盒测试,不影响玩家生态,助力卖相通用智能体。 第三条 github 遭遇致癌时刻,原码泄露十八年老粉决裂。 github 遭遇致癌时刻,员工安装恶意 vs code 的 插件至三千八百个原码库泄露, 频繁宕机,引发十八年老粉决裂出走。管理层大换血、人才流失,遭 curser cloud code 挤压,商业化亏损,微软旗下代码平台面临严峻考验。 第四条谷歌 a o 搜索翻车, ai 智能体遇指令词直接罢工。谷歌 a o 推出二十五年来最大搜索升级 ai 概览,均因提示注入漏洞,把 disregard、 remember 等常用词当成指令,导致结果空白,搜索失效,遭网友吐槽谷歌已承认问题并快速修复。

你是否觉得以下这些词容易混淆,到底什么情况下该用哪个?这些词之所以会弄混淆,主要是因为,一、 lie 有两个主要意思,说谎和躺下。二、两个 lie 的动词原形和现在分词都是 lying。 三、躺下的过去式累,还有可能是个新的动词,有多种意思,包括放置下蛋、摆放餐具等。 所以 lie, lying, 累这三个词是有奇异的,需要通过上下文判断。你可以试试通过以下例句记忆并区分它们, you are lying to me, don't lie to me。 你正对我说谎,别对我说谎。 you're lying on the floor don't lying on the floor again as you lay on it yesterday。 你正躺在地上,别像你昨天躺在地板上那样在躺在地板上。 don't lay the baby on the floor。 别把婴儿放到地板上。学会了吗?点赞哟!

是不是很多照片老板们还在用豆包去解决问题?今天给大家推荐几个我常用的 ai, 一个是 cloud, 一个是 cloud code, 它俩区别是,呃,一个是大圆型的 ai, 另外一个是它可以写代码的编码的,就比如说我做我的网站小程序都可以用到它。然后另外一个就是 chatbt, 新出的 codex 真的 很好用, 我觉得 cloud code 目前使用下来全世界第一, codex 第二, cloud 第三,叉 c p d 第四。其实国内的 deepstack 也很强,但是它非常长性,我们做的学业规划的报告里面有很多我们国内的大学,我就会用 deepstack 做这个大模型的底板。更多的你们加圈吧,我每天都会发一些 ai 使用的小感悟。

你有没有想过,一个从来没写过代码的人,现在只要说几句话,就能生成一个能跑的网页,这背后的技术,就是我们今天要聊的一页元模型,也就是咱们常说的 i e o n。 你 肯定见过那种特别 会接话的朋友,你刚说今天天气真热,他马上就能结实啊,要不咱们去吃个冰淇淋,然后 omg 呢?其实就是这件事,只不过他读过的文字量啊, 比一个人一辈子能看的书还要多上几万倍。他的原模型就是一个超大规模的文字接龙机器。你给他一段开头,他就在自己学过的海量文本里 去猜接下来最该出现哪个词,猜完一个再猜下一个,就这么把句子一点点续写出来。他不是真的会思考,也不是在数据库里搜答案,他只是在计算每个词后面最可能跟着什么。这个 最可能的逻辑就来自他对整个互联网上几乎所有公开文本的学习,所以他才能做到你跟他聊哲学,他接得住你让他写一段 java 代码,他也能给你整出来, 甚至还能帮你改 bug。 那 他跟咱们普通程序员平时用的工具有什么本质区别呢?你看前我们写代码得精确告诉电脑每一步怎么做条件循环变量啊,一个都不能错。但用 e o m, 你是用自然语言描述你的需求,它靠概率直接给你生成结果,这就带来了一个巨大的效率跃升,但同时也埋了一个坑,因为它本质上是在拼凑最合理的下一个词,所以它会非常自信地编造一些看起来头头是道,实际上根本不存在的 a p i 不 存在的论文,甚至把一段代码里的变量名给你编的煞有歧势,却逻辑全错 在在内,叫幻觉。所以专业程序员现在怎么用拷量,不是让他直接写整个系统,而是把他当成一个超级辅导,让他解释陌生代码片段生成单元测试重构命名,或者快速取草一个 脚本的框架,然后人工去审查和调试,把 e v m 当副驾驶,而不是完全托管。就是这两年开发踩坑踩出来的经验,听懂吗?这个最核心的文字接龙机制,你就已经超过大多数是在朋友圈看热闹的人了。报应不是魔法,但它的确第一次让机器看起来像是理解了我们的语言。 这个突破正在改变整个编程的工作方式。如果你想看我实际操作一把 u i o, 三分钟搭一个真正能用的工具,评论区扣个想看点赞过万我连页杆出来,别忘了点个关注,多学一点,少踩一坑,我们下期见!

最近有个事挺炸的,米哈油做元神那家,一晚上烧掉了两百万,不是营收,不是融资,是偷坑费用, 怎么回事?有个员工测试多 agent 协助,几十个 ai agent 互相等输出,互相触发,陷入死循环,一晚上两百万没了。说这话的时候,语气还挺平淡,就像在说,昨晚点了顿外卖。但问题是,很多人连偷坑是什么都说不清楚。 今天咱们掰开揉碎讲讲。 toc 就是 ai 处理文字的最小单位,中文名叫词源。 你给 ai 发一段话,它不是竹字理解,而是先把文字切成一个个 toc, 中文大概一点五到两个汉字,等于一个 toc。 对 程序员来说, toc 就 像元代码里的字节, ai 世界的基本度量单位, 你写代码按横竖算工作量, ai 处理任务按 token 算消耗。而且输入和输出价格不一样,输出通常是输入的两到五倍。现在最贵的 gpt 五点五一百万, token 输入要一百八十块。最便宜的 deepsea vs flash 缓存命中只要两分钱,差了上万倍。 所以最近价格战打得飞起, deepsea 永久降价百分之七十五,小米跟着最高降百分之九十九。这不是简单促销?技术进步让 tokun 越来越便宜。过去一年,企业级 tokun 调用成本暴跌了百分之六十七, 但便宜不等于免费偷啃。再便宜几十个 a 阵的循环,一晚上照样烧两百万米哈油,后来加了成本管控和循环检测,再也没出过这事。 还有个数据你可能不知道,全球 ai 大 模型周掉用量连续五周上涨,达到二十八点九万亿。偷啃中国连续四周全球第一, deepsea 登顶了全球调用榜。 token 正在成为 ai 时代的电力,谁掌握 token 的 生产和分配,谁就掌握定价权。 所以朋友们理解 token, 就是 理解 ai 商业化的底层逻辑。技术上,它是 ai 的 指令级,搞懂分词和缓存,能帮你省真金白银。成本上,它是 ai 的 电表方案设计,不看 token 消耗,就像不看电费开空调。 商业上,它是 ai 的 计价锚点,就像云计算从买服务器到按量付费的转变。 很多年前,我入行时最关心服务器和贷款成本,没想到有一天,文字处理量会变成 it 系统的核心成本指标。 我相信在不久的将来,很多公司每个月都会给员工分配一定量的 tocan 来调用 ai 大 模型, tocan 就是 生产力, tocan 经济不是将来时,是现在进行时,越早理解,越早受益。

萨瓦迪卡,咦,拿那么多奶茶 啊啊?你爸爸给我啊?老七也来。老,老七也来。嗯,王俊凯。哦,王俊凯,我。