chatgpt美区和土区什么意思

我建议大家都去注册一个土耳其地区的 apple id， 因为 apple 在 各个地区的定价是不同的，比如 clone， 不 管你是买 clone pro 还是 clone max， 五倍二十倍，它都比我们常用的美区要来的便宜。 虽然前面有更便宜的区域，但这些区域的问题就是你买不到正规的苹果礼品卡，在海鲜市场交易的话，会有黑卡的风险。如果想要长期稳定的自用，我更推荐土区 chat。 gpt 的 优势就更明显了，不管是 plus、 go 还是 pro 的 二十倍，它的价格优势都非常的大，但是除了这个 pro 的 五倍，这个价格就没有这么优惠了。谷歌的追梦啊，不管是 ai pro 还是 ai plus 还是 ai ultra， 它都是在所有地区里面排名第二名， 所以说它的价格优势也是非常明显的。这期视频是之前 icloud 土区订阅的补单，之前的视频我也不懂为啥就看不到了，所以我就精简修改了下。这期主要介绍购买合规的土区礼品卡的三种渠道和充值。订阅 土区的 app id 只能用当地的银行卡，如果要订阅 icloud plus 或者购买 app， 方法只有一个， 就是给账号充值土耳其的 apple store 礼品卡，就拿两 tb 的 icloud plus 来说，需要二百五十里拉的礼品卡。为了方便大家，我测试了市面上的三个主流渠道，之后的具体操作我建议大家在电脑浏览器上面完成， 毕竟界面更大，操作起来更方便。第一个渠道是 office， 这是土耳其本土一个非常老牌的游戏点卡和数字礼品卡销售平台。说它老牌一方面是资历老，另一方面它的网站界面非常复古， 网站本身没有中文，你可以先试试网站自带的翻译功能，如果不行就直接用浏览器的网页翻译，也能看懂个大概。 第一次使用，点击右上角的注册按钮，依次输入你的姓名、邮箱、国内手机号和密码，然后点击同意用户协议， 点击注册。很快你的注册邮箱就会收到一份验证邮件，点一下邮件里的链接，页面会跳转回网站，这时再重新登录一次账号，就算注册成功了。登录后，我们在首页的搜索框里输入 apple， 就 能看到不同面额的礼品卡了。 我们选择二百五十里拉，点击右边的加入购物车。第一次支付网站会要求你添加账单信息，输入姓名、手机号、地址，直接选择中国就可以了。这里的操作最好切换回原始页面，不要翻译，要不然有时候会跳转失败。先在左边选择第一个以 k 开头的图标，接着在右边选择配 tr。 在弹出的新页面里输入你的支付信息。我用的是银联卡，输入姓名时记得在姓和名的拼音之间加一个空格，信息填好并提交后，页面会自动跳转到银联平台，再输入短信验证码，支付成功。 最后我们回到网站，在购买记录里就能找到刚刚的订单，你会看到好几行信息，其中有一长串有字母和数字组成的那个就是我们需要的礼品卡兑换码了，长期使用的话可以考虑 over。 虽然网站体验比较原始，操作繁琐，而且对网络有要求，不支持 ipv 六，质量也不稳定， 不过它便宜啊，操作多用几次就熟悉了，这个平台我用了几年，不用担心黑号，除了有一次订单处理很慢，大部分时间都很快， 我一般一次性购买三个月，这样就不用每个月去折腾一次了，而且就算后面涨价了，损失也不会太大。第二个渠道 matisse game， 它的总部同样在土耳其，但服务全球，所以网站自带中文，还支持实时汇率换算，体验非常好。首次使用同样需要注册，支持第三方账号一键登录，注册流程大同小异。登录后，我们直接在上方菜单栏找到礼品卡，再选择 itunes 礼品卡， 这里会列出各个国家的礼品卡，找到右上角有土耳其的那个，直接选择二百五十里拉，点击购买并跳转到支付页面，选择第一个支付网关，然后在展开的选项里找到并选择最下方的银联。之后就是常规的填卡信息、手机号验证流程， 看到付款成功就提示 ok 了。支付成功后，在订单记录的页面里，你就能看到购买的代码了，跟在拼后面的那一串制服就是我们需要的兑换码。 ottisgame， 它的网站体验就非常好了，支持一键登录，有完整的中文界面，从注册到购买，整个流程都非常顺手， 而且订单是秒到，马上就能拿到码。它的汇率在三个渠道里面适中，就是官网说有 app， 但我在 apple store 里死活没找到。知道怎么下载的小伙伴，欢迎在评论区分享一下。第三个要介绍的渠道叫 alibaba， 不知道是不是这样读， 这是一家总部在利陶瓦的全球化平台，同样支持中文和多币种，除了英镑之外，它还支持更常用的支付宝。 现在网站的地区设置里，手动选择为土耳其，之后注册就可以用邮箱，也可以直接用第三方账号一键登录。登录后在首页的导航栏找到 apple， 就 能看到土耳其区的礼品卡了。选择二百五十里拉，先加入购物车，再查看购物车，最后点击进行结算。 在支付选项里，我们就能看到亲切的支付宝了，选择它并完成付款。支付成功后，在你的订单详情里，平台会告诉你此产品无法在国区激活。不用管它，我们直接点击显示密钥就可以看到兑换码了。 支付宝提供了中文界面，支付方式也非常多。网站设计是商家里面最舒服最现代的，订单同样是秒到， 如果使用支付宝，那最终价格是三个平台里面最贵的。如果你追求极致的方便，也可以选它。总结一下，这三个渠道各有优缺点，大家可以根据自己的实际情况来做选择。详细的表格以及本期的文字版同样放到评论区了。 拿到兑换码之后，我们就可以去给顾客氪金了。打开 apple store， 点击右上角的头像，选择兑换充值卡或代码，然后输入你收到的兑换码，点击兑换你的 apple id， 账户里面就有余额了。

最近好多人在问这个土耳其区的苹果账号怎么弄？先说为什么要弄土区账号，主要是因为土耳其里拉贬值，很多订阅服务价格只有其他地区的三分之一，甚至更低，特别是 chsgpplus 会员，土区每月才四百九十九土耳其里拉，换算下来大概七十五到八十块。今天说两个方法，一个是新注册， 是改地区，先讲怎么自己注册一个新的，准备一个没用过的邮箱，然后在 safari 浏览器里开无痕模式，去苹果官网注册就行。国家或者地区选土耳其手机号，直接用国内号码就行， 注册完别急着在手机设置里登录，直接去 app store 登录，这样不容易触发风控。再说第二种，把已有的苹果账号改成土耳其区。具体步骤这样，先打开 uu， 在 里面找 app store， 点一下图标加速，然后进 app store， 点右上角头像，进账户页，点国家或者地区，选 土耳其。关键来了，用 uu 加速之后，付款方式那里就会出现无这个选项，选上就行，接着填一个土耳其的地址，随便找个地址生成器就能搞定。 但注意一下，改地区会把当前账号订阅的东西都取消掉，所以还是建议用第一种方法操作。操作过程中，如果提示此刻无法创建你的账户，直接找苹果客服聊天就行。问就说要下载某个应用，一般都能过。

本期视频主要介绍如何在苹果美区 id 下绑定信用卡进行付款。相信很多伙伴在美区 id 绑卡的时候都会出现这样的提示，付款方式被拒绝请重新添加， 即使你卡上有 visa 或者 mastercard 的 标也没用。原因很简单，苹果并不会按卡组织来判断能不能用，而是根据发卡地区来决定是否允许绑定， 所以大陆和香港发行的卡基本都会被系统直接拒绝。那这个时候我们就得需要一张美国卡段的信用卡了。但对于大陆伙伴来说，申请正经美国银行账户门槛还是相当高的，身份验证、电汇美元都非常的麻烦，所以使用美国卡段的虚拟信用余额卡是目前最省事的方法。这 类卡的卡段属于美国地区，账单地址也归属在美国，虽然无法透支，但因为走的是 visa 支付通道， 因此可以顺利绑定苹果 id。 此类卡市面上种类有很多，我这里就以我最常用的无需开卡费的入股虚拟卡为例， 给大家展示一下如何开卡以及如何绑定到美区苹果 id。 首先用手机浏览器打开我简介里的专属链接，来到注册界面，然后使用邮箱接受验证码进行注册。注意，记得在这里填写一个邀请码，可以获取一个一美元的开卡返现，不输可就没有了。 注册完毕后，输入账号密码，正常登录即可。 ok， 登进来之后，点击卡片，点免费申请卡片。目前可以申请的卡段有两种， visa 和 mastercard。 这两个卡都是美国卡段，费率也完全相同，都是没有年费、月费、管理费的，只有一个点的交易手续费，他们之间唯一的区别就是支持的消费场景略有不同，具体有哪些不同卡片底下都会有详细说明。同时由于 visa 卡还支持申请实体卡，所以我就以 visa 卡为例，点击下一步， 提示我们余额不足。原因是虽然卡片本身不要钱，但里面需要最少充值十美元才能激活购物功能，所以必须得先充值。不过大家也不必担心充了冤枉钱，因为充进去的钱是立马就能进行消费的。点击马上充币会有个新手教程， 不会充的伙伴可以自行查看选择币种以及网络。选完后通过你的钱包或者交易所往底下的地址进行充值，我这里就充十五美元。充完回到首页刷新就能看到余额了。再次点击卡片免费申请卡片， 选择乐享卡，点击下一步，来到实名认证界面，点击上面的 samsung 认证，我已了解，开始认证，点击继续再点继续。 点击开始国家默认中国认证类型，选身份证，点击继续拍照上传你的身份证正反面， 再点继续进行人脸识别，认证通过后填写国籍、姓名以及性别，注意 last name 是 姓， first name 是 名，千万别填错了， 填完后再点继续提示认证成功， 点击我已认证。来到虚拟卡的充值界面，我这里就把余额的十五刀全部充进去。 点击确认申请，来到身份信息填写界面，注意姓名需要填写大写的英文，并且要补充填写你的手机号以及身份证证件签发日，还要上传身份证正反面和你的自拍照。由于这些信息是需要在银行备案的，所以务必保证真实。 点击确认，点击确认提交政合通过后，你的卡就申请成功了。回到首页，点击卡号，输入邮箱验证码， 即可看到你卡片完整的付款信息了，包括卡号、持卡人姓名、有效期等等。 cbb 安全码则需要点击小眼睛才能看到。 至于美国的账单地址，点击展开就能完整显示。这个信用卡信息非常非常重要，千万不要被任何人知道，否则卡片就有被盗刷的风险。获取完卡片信息之后，绑卡也就非常简单了。打开 iphone 手机，设置，点击账号付款与配送， 输入获取的虚拟卡卡号有效期以及三位安全码，最后点击完成即可绑卡成功。 接下来再去购买任何软件或者游戏，只要你的虚拟卡里面有钱，就能直接扣款，是不是非常方便呢？那么以上就是 apple mac id 下绑定信用卡进行付款和消费的完整流程了，我们下期再见！

好的兄弟们，今天来教大家如何正规的低价充值 touch gpt。 最近因为一些原因，那些谷歌内购的很便宜的 plus 已经完全不存在了，被官方修复了，所以现在只能用一些国家的银行卡去充值订阅。 这个有一个好处啊，就是稳定，也不会说让你的账号有风险的，只要你用的是正规银行卡，但是这些银行卡有些低价地区很难搞到，对大部分人来说是有些难度的。那今天我就来给大家带来了第三个方案， 就是我这里使用土耳其银行卡充值的方法，然后价格的话是一百二十五一个月，然后幺八零的，这个是质保你封号和掉订阅的，反正我们自己只要正常用的话，这种概率几乎没有的。然后充值方式也是卡密类型，这种卡密类型的原理就是我在 app store 里使用土耳其 礼品卡兑换成余额，然后去 gpt 官方开通一个月 plus， 然后你用卡密的时候呢，这个 plus 就 激活到你的账号上，不会翻车的哈，检查是否是正规充值，我在视频结尾有一个教程，我们可以看看。好，废话不多说，我们直接来看看这个卡密是怎么用的哈。 首先我们去浏览器搜索 check gpt 官网，然后登录上你的账号，这边我已经登录了，然后我们看到我的账号现在是免费计划的，然后再从浏览器里面搜索这个网站，看三审数据的网站点进去， 然后会显示很多的数据，这个之前充值过内购的同学们应该会很清楚，然后我们从头到尾都复制一下，记住是从头到尾一个标点符号都不要露。复制后我们再打开卡密链接，点下一步， 然后把复制的这个数据粘贴上去，然后点击核检账号，检查后这里会出现我们的账号，然后点击充值，等待一会儿充值成功后，这里都会提示的。 ok， 充值完成，我们返回拆 gpt 官网刷新一下， 然后这里已经显示五点五模型了，然后这里也可以看见过期时间如何检查是否正规充值，我们打开链接，你们可以截图保存，然后在这里把刚才复制的那些数据粘贴上去， 提交审查，我们看到出来的结果是 app store， 然后购买卡密的地方是在小黄鱼，直接搜索诚信老玩家，头像是科比老大的提问，禁止发送违禁词发送老大两字就会出现。

你有没有发现一个特别反常识的事儿，很多人每个月花二十美元订 check gpt plus， 花两百美元买 cloud code， 掏钱的时候眼睛都不眨一下。但当国内国民级 ai 豆包出了个六十八块钱一个月的付费方案，评论区的画风直接变成了，凭啥？ 就这也配收费？今年五月，月活超过三点四五亿的豆包，突然在 app store 上更新了三档付费方案， 标准版六十八块一个月，加强版两百块，专业版五百块，最高年费五千零八十八块。官方的说法是，基础免费聊天不受影响，收费主要针对 ppt 生成、数据分析、视频制作这些高算力消耗的任务。 说白了，聊天不要钱，干活得掏腰包。你每次跟豆包聊天的时候，后台都在真金白银的烧 gpu、 烧算力、烧电费。 有业内人士算过一笔账，豆包单次推理成本里面，硬件折旧占百分之五十八，电力占百分之二十九，这两项加起来就百分之八十七了。做 ppt、 做视频这种复杂任务，消耗的算力是普通聊天的几百倍。 换句话说，你用免费版一天聊几百句，真正在烧钱的是那些拿 ai 跑数据分析、做视频的重度用户。不收费，等于让轻用户帮重用户买单，这在商业逻辑上根本跑不通。 很多人愿意给叉 gpt、 cloud 掏钱，是因为对程序员、研究员、内容创作者来说， gpt 和 cloud 早就不是聊天工具了，而是工作流的一部分。有人拿 cloud 写代码，有人拿 gpt 做深度研究，整套工作习惯都建立在 ai 上面，一旦断了，工作效率直接腰斩。 也就是说，他们付的不是 ai 费，是离不开的费。而国内 ai 目前提供的功能，写文案、做 ppt、 生成视频、润色内容。用户自己也能干 ai， 只是让你快一点，不是让你没有它不行，这个差别太关键了。 更致命的是什么呢？国内 ai 之间的替代成本低得离谱。豆包、 kimi、 元宝、通易、 deepsea， 说实话，对大多数普通用户来说，你用哪个都差不多， 今天豆包收费，明天手指一滑就切去另一个 app， 零迁移成本，而且事实上很多人已经在这么干了。那豆包这次收费到底意味着什么？我觉得它真正的意义不是 ai 开始收费了这么简单，它标志着国内 ai 行业正在从谁烧钱更狠，谁用户更多的打法，进入一个新的阶段。谁能让用户觉得非你不可？ 这已经不是比模型参数了，而是比工作流绑定。未来真正能赚到钱的 ai， 不是 聊天机器人，而是能记住你的工作习惯，理解你的历史。项目，直接嵌入到你的微信飞书 wps 里，帮你把整件事做成的 ai 基础设施。 到了那一天，用户付费就不是值不值的问题，而是离不开了。所以，回到最开始那个问题，你愿意给 check gpt 掏钱，却嫌豆包六十八块贵，这背后真不是咱们崇洋媚外，而是一个朴素的用户逻辑。我们真正愿意付费的，从来不是 ai 本身，而是那种没了它我活干不下去的依赖感。 好，今天聊到这，你怎么看豆包收费这件事？如果你每天重度使用 ai， 你 愿意掏六十八块吗？评论区聊聊你的真实想法。

现在只能发四驱论文的人，学会用 ai 做科研，短时间也发不了顶会顶刊。已经发过顶会顶刊的人，即使不用 ai 做科研，照样能发顶会顶刊。我今天提出一个观点，用 ai 写论文最爽的人，往往是最危险的人。这话听起来很奇怪，但我是认真的。现在互联网上的论调是，科研用 ai 什么都能做了， web coding 也好，进行 writing 也好， 甚至最近 gpt 新出的 image 二可以直接做科研配图，效率相较首测高了不止一点，爽的不行。但这种爽是假象。看似大家都在用 ai 写论文，甚至我省过 nips， 很多 spotlight 以上的 paper 也是用 ai 写的。 那为什么有些人用 gpt 写的就能头顶会顶刊，有些人写出来却一眼 ai 呢？因为那些写不好的人，根本没有能力判断 ai 给他的东西是对是错，好或不好。他在用 ai 生产垃圾，但他不知道是垃圾，反而是那些用 ai 给的不顺手，老觉得 ai 给的不够好的人，不断调教，最后做出来的文章能中顶会顶刊。 我用一个真实的例子解释，这几张图是今天让 yhm 二生成的用机器人治疗老人阿尔茨海默症的论文配图，随便找了几张 nature 论文的配图给他。 prompt 是 这样，你看，比很多没有科研审美的理工男自己手画的好多了，信息密度看起来也挺高的。你觉得这几张图能头顶刊吗？如果你真是做相关内容的，一眼就能看出来这是 ai 做的，不是因为画风，是因为子图之间的逻辑关系，信息密度的分配，都只是论文图大概长这样的平均水平， ai 本质还是统计的在线和历史信息的整合。虽然它的东西只能反映出某某刊大致的风格势例，但是它却能很好的展示一个标准，以及提供一个新的画图思路。简介，如果自己画的连 ai 都不如，那只能证明目前你的水平没有达到这个刊作图的平均水平。我 有一篇准备投子刊的 paper， 也在用 e m g two 做图。我的工作流不是直接让 ai 生成整张大图，而是给他我自己之前 w p s 手搓的图，结合 prompt 然 让一枚之兔给我画一个非常小的模板图，比如画一个小机器人，然后自己手动整合排版，拼成一张完整的大图。这个过程里， ai 只是提高效率的执行工具，真正做判断的是我哪个子图放在哪，逻辑怎么排，整体信息怎么传达，这些都需要我来把关。 归根结底，现在大圆模型还是死的，它不像 word model， 对 一件事真正理解，只有对已有信息的整合和复现，本质是在做概率上的平均。你随手让它生成的话，给你的永远是大多数人会这么写、这么跑、这么画的答案。 你的认知越普通， ai 给你的东西就越同质化，而你的认知越独特、越深入，才能把 ai 从平均值拉向你自己。你带着自己的判断，自己的认知，甚至一张手画的草稿去跟他交互，他给你的东西就会越来越像你想要的。所以不管是写论文、跑代码还是画图，用 ai 的 核心从来不在于你跟他聊了多久，也不在于你发了多少条消息。 真正决定输出质量的，是你在任务开始之前做了多少准备。 web coding 之前，你自己得知道同行大厂在这个方向上做到了什么，他们的优势在哪？缺口在哪？你的方案相比之下解决了什么问题？ writing 之前，你得想清楚这篇 paper 的 核心贡献点到底是什么。很多人觉得创新点越多越好，结果什么都想说，什么都没说清楚。 其实一篇文章只要有一个真正站得住脚的创新点就已经很了。你想清楚，让 ai 帮你想，它给你的只是一个看起来像样，实际上什么都不是的答案。 因为科研中的 taste 和判断力是没办法外包给 ai 的。 你能一眼感知到一篇论文好不好，但说不出来哪好哪不好。这个说不出来，但能感知到的东西，就是你长期积累出来的 taste 和判断力。用好 ai 做科研的前提，永远是你自己先成为一个有独立判断的人。 当下任何一款 ai 的 天花板，都是你的认知上限。 ai 能帮你把事情做到你认知边界的水平，但它突破不了你的认知边界。你 不知道怎么做好， ai 就 不知道该往哪走。你没办法把最合适的 prompt 给到 ai， ai 也没办法替你长出来。所以市面上很多教你写 prompt 的 课，本质上是个伪命题。写 prompt 就 像写歌词，有的歌词一出来你就知道是方文山做的，但他不能教你怎么写，因为歌词背后是他的人生经历和认知体系，你没有经历过他经历的，就写不出同样意境的歌词。 prompt 也是一样，它本质上是你对一个领域理解深度的语言化表达。你对这个领域理解越深，你自然就会写 prompt。 说白了，是个人他都会问 gpt 说你能不能帮我写一个 intro， 我 要达到 i clear i c m l 的 水平。那为什么别人能做出来中顶会 spotlight 的 paper， 你 就只能发三驱？ 就是因为你对这个领域的理解不如人家深，学再多 prompt 技巧也输出不了一篇有 insight 的 文章。从这个角度看， ai 其实没有抹平差距，它只是把每个人的本色放大了。所以这一代 p h d 面对的真正考验不是你会不会用 ai， 而是在一个人人都能用 ai 快 速产出论文的时代，你凭什么让别人觉得你的论文值得看？有 insight？ 批判顶会顶刊， 答案只有一个，你这个人本身有没有积累出来别人没有的东西。技能可以被 ai 替代，但你的认知体系、判断力、科研经历没有办法被替代。

叉的 gpt 到底算不算 egi？ 先别着急站队，把它丢进一张图里，它自己就会露馅。这张图只有两根轴，横轴看环境，是规则写死的小盒子，还是边界模糊的大世界？ 纵轴看策略，是照着流程走，还是边走边改招？两个问题一问，很多 ai 的 段位马上限行。 一九五六年， ai 这个词正式登场。当时的目标啊，很浪漫。让机器去做那些需要人类智能的事情，可麻烦就在这。什么叫智能？不是模型大不是回答顺得看他进了什么环境，又怎么调整策略。 封闭的环境就是规则清楚，变量有限。像围棋棋盘，十九乘十九，总共三百六十一个点。边界明明白白 开放环境就难多了。比如医生看病症状，病史检查结果，个体差异全部都在变。答案不是贴在墙上的。静态策略就像一张操作手册，看到 a， 那 就作弊。流程稳定，但脑子不转弯。 动态策略就是会看情况改招。你跟老板、客户、小孩说话肯定不一样的语气吧。这就叫会看场合。于是四象线出来了，左下封闭加静态，右下开放加静态。左上封闭加动态，右上开放加动态。 agi 真正要去的地方，就是右上角开放环境动态策略。简单说，世界很乱，他还得会变。 先看左下角封闭环境静态策略。这类 ai 最常见，也最像易招仙高铁站的人脸炸机，手机里的 face id。 他 们不是在理解你是谁，他们是在对比特征，对上了放行对不上，失败，你站歪一点，光线差一点，口罩一带，他就开始怀疑人生了。 但别误会，他不是不准，很多时候，他比人还准。他的问题是，只能干这一件事情，你不能让 face id 顺便判断情绪，也不能让炸鸡帮你分析职业规划。不是他懒，是他出生就被焊死在这一个小格子里。 这就是 ts。 ai， 也叫做任务特异 ai， 简单说，就是为一个专门固定的任务训练的 ai。 固定任务里，他很猛，一换题，就像高考生突然被拉去开挖掘机，他都会萌。再看右下角开放环境静态策略，这类 ai 的 梦想很大，把现实世界全写成规则。 比如八十年代就有人想做一个常识大词典，水会流，人饿了要吃饭，下雨了要打伞，一条一条全手工写进去。但问题是，现实世界专治严谨，你刚写完下雨要打伞，他马上来一句，有人就喜欢淋雨。 法律系统也是一样的，规则说偷东西是违法的，那一个快饿死的人偷面包呢？人会看情景，机器只会翻译条款。所以右下角的死结，是世界已经开放了，策略还是邪死的？规则越补越多，现实越跑越快。 然后看左上角封闭环境动态策略，这是 ai 最容易封神的位置，也是超级专家区域， r 阀构就在这里。棋盘是封闭的，规则是固定的，但每一步怎么走，他会现场推演。你可以把他想象成同一秒里，他在脑子内开了无数盘棋局，哪条路的迎面最大，他就往哪条路上冲。 自动驾驶也有点像这个逻辑，道路很复杂，但交通规则相对固定，车要在规则的盒子里实时判断，刹车、避让、变道、 蛋白质结构预测。 ai 更夸张，他在一个规则明确、难度爆表的科学问题里，做出了人类多年很难完成的事。 这类 ai 很 强，强到能拿奖，能改变产业。但别忘了，他强是因为题目边界清楚，离开自己的盒子，他就没那么神了。 r 发够能赢得世界冠军，但你让他管理团队，他连周报都给你写不明白。 蛋白质 ai 能帮助药物研发提速，但他不会自动变成家庭医生、谈判专家、项目经理。他是专家，不是通才。 最后看右上角，开放环境动态策略，这才是智能的圣杯，也是 ai 真正想攻进去的地方。你每天都在右上角里跑，早上开车是交通环境，中午开会是职场环境，晚上回家是亲密关系环境。 三个场景，三套规则，三种语气，你切换的很自然。哎呀，看了只想说一句，这人怎么还带自动换皮肤的？因为真正难的不是回答一句话，而是先判断我在哪，谁重要。目标变了吗？反馈来了吗？要不要换个打法？ 现在一些多任务的 ai 已经摸到了右上角的门边，同一个模型，能抓东西，能回答问题，也能玩游戏。 gpt 富欧也在往这个方向挤，它能换语气、换模态、换任务，技术探讨能专业哄小孩，也能说人话。 这里要冷静一下，他们还不等于真正的 agi， 因为他们仍然很依赖训练数据，自主学习、长期规划、因果推理这些能力还不够稳。更准确地说，门开了一条缝，但还没有稳稳的站进去。所以， agi 和普通 ai 的 区别不是模型大一点，也不是说话更像人一点。 真正的区别是，普通 ai 在 规则里优化， agi 要站在规则外适应，怎么测试？很简单，把它放进一个从没见过的房间，让他取一杯水，他得自己看懂门在哪，桌子在哪，杯子在哪，路上有什么挡着，还得知道玻璃杯易碎，不能猛抓。 这不是被答案，是理解环境，然后调整行动，这一步才是智能真正贵的地方。所以回到开头叉的 gpt 到底算不算？ agi 更稳的说法是，它让我们看见了右上角的轮廓， 但轮廓不等于完成体。想看到山上的灯，不代表你已经爬到了山顶。这张四象线图真正有用的地方，不是给 ai 排座位，是帮你判断它到底卡在哪里。 以后看到一个 ai 产品，先别问他到底有多炫，先问他两句，他面对的是开放环境吗？他会根据反馈改策略吗？这两个问题一问，很多神话会自动降温，真正的问题也会浮出水面。当 ai 真正能在开放世界里持续的判断，持续的行动，持续的改策略， 我们今天很多规则都要重写。所以问题不是 agi 到底哪天来，问题是当他真正的走进右上角的时候，我们准备好了吗？

今天来介绍如何用前沿的 ai 模型来帮助自己提高技术分析的能力。 在股市中呢，量价分析是最重要的基本功了，所以就拿量价分析为例，演示如何运用 ai 来辅助自己进行专项的训练，主要是解决看盘靠感觉游记总是漂移的问题。 首先呢，我们要在 gpt 里建立一个新的项目，记住千万不要用普通的临时聊天框，那个是没有完整记忆的。你要在 gpt 里建立一个专门的项目，这个系统呢只属于你的量价训练和平时的普通聊天是完全隔离开的。 我是基于安纳库林的量价分析这本书，还有戴维维斯的贝克夫那本书作为框架和指导方法的啊，项目里告诉 ai， 我是 基于这两本书的内容进行训练，那 ai 的 世界知识对于大部分的书都是非常了解的啊。下面讲具体的训练过程， 大概分为三个阶段，第一个阶段呢是半训练啊，主要目的呢是对各种不同场景都做分析和复盘，用书中的方法或者是自己总结的方法 啊，尽可能多的复盘各种量价结构在不同的位置，比如说底部，平台，高位等等，去练习这个结果的匹配，然后量价异常等等啊，大概先做二十到三十次详细的复盘。这个阶段呢是有两个作用， 一是把梳理的知识尝试转化成自己的能力，二是让 ai 帮助我们发现自己的不足。 然后最后很重要的一点呢，就是这个阶段也是在磨合你和 ai 之间的配合方式， 比如说你可以在项目里详细一些，清楚自己的交易系统，你做的是哪一类的交易机会，把特定的背景知识还有框架交给他，然后在这个背景下去运用量价分析， 你会发现一开始 ai 不 会完全按你的想法来反馈，总会跑偏，所以这个阶段很适合不断的修正 啊。第一阶段，每次复盘之后呢，要上传到 check gpt 的 项目里，然后让它进行审查和点评。 这个过程中呢， gpt 会指出你常犯的低级错误，还有逻辑不严密的地方。比如我在初期训练的时候常犯错误，就有在不同的位置背景下，会把同样的量价结构给出同样的结论， 或者呢是容易给出太满的结论，忽视风险啊，导致实盘的亏钱。这一阶段最重要的呢，就是通过一定数量的复盘，了解自己薄弱点，还有常见的错误。 第二阶段呢，就是打磨 g p t 的 输出，让它更符合你的交易背景，还有就是调整输出内容的结构形式。 第二阶段呢，也是最重要的一个阶段，我们会采用高密度和深度，然后细颗粒度的详细复盘方式 啊，这个阶段就是内化的一个过程，经过前面的训练，你已经知道自己哪里薄弱了，然后常犯哪些错误，那就针对性的做一些系统训练 啊。每次复盘的时候拿到一个案例呢，我们要逐根的去分析每一个 k 线的量价结构，这里最好呢是用回放模式，不能看到未来 k 线，这个难度是完全不一样的。在分析的过程中，一直把判断记录在笔记里， 比如当前的被子背景是什么，目前是什么局面，有没有量价异常，有没有出现预警后选确认分级等等 啊？那接下来给大家看一个我早期的一个复盘，然后发给他这个 gpt 能做到一个什么程度啊？首先我内容是非常详细的，我是逐根复盘的，就是这一张图，大概是四十根左右的 k 线， 然后啊，他先做了一个整体的判断，就是我我的主线判断是正确的啊。然后但是主要是有什么哪几个问题 前边准确的就不看了，主要是看一下他对我这个呃逻辑不严谨或者判断有误的一些点评啊。首先他说这种 处在低位背景问题，就是我没有分清这根 k 线处于什么背景，比如低位啊，还是平台还是高位，那么他同样的量价现象代表的含义是不同的。 然后这里十七到二十号，他说方向不对，这个就是非常严重的问题的，也属于逻辑问题。那如果我方向判断错误了，那这就是非常严重的问题了。 你看他都是基本上是竹根点平的，每每一个 k 线的序号他都有标注，他的颗粒度是非常非常细的。而且他的点评看完之后我确实是服气的 啊，全部点评之后呢，他会给我一个标准的版本，这基本上就是一个版美的缝隙版本。然后最后呢，他会把我这次的复盘最问题最大的三个关键揪篇写出来 啊。第三阶段呢，就是持续跟踪多支票的实施情况，也就是模拟牌，你可以新建一个自选表，把想持续跟踪的票放进去，然后进行分析，能一眼就认出量价关系的关键在哪里 啊？有没有风险？有没有机会？符不符合我自己的交易系统？我们整个训练的目的呢，就是把之前脑子里模糊的感觉压成清晰的判断链条 啊。最后聊一下模型的选择啊，就现在预三家的模型我都有在用啊。说一下詹姆莱，他的世界知识很广，基本没有他不同的，但是呢，就是太颓废了，你亏钱了他还得夸你心态好 啊。 cloud 相对沟通起来是最顺畅的，然后比较像跟真人在说话，能力也非常强，但是呢，会过于的自信，替你拿主意猜的 g p t 呢是讲话就是爹味十足，而且话特别的密。但是呢， 对于这个让大家分析这种训练的或者其他的对推理严密性还有严谨性要求很高的任务来讲，目前明显是 g p t 是 最优的选择，他的逻辑能力是断档的领先 啊，专门奶在这种场景下基本上不太可用。而 cloud 的 颗粒度没有这么细，逻辑能力和 gpt 也有非常明显的差距，而且这些呢，不是靠提示时能调整过来的，基本上就是模型的底层能力的区别。

为什么很多人愿意给拆的 gpt 付费，却不愿给豆包付费？同样是 ai 应用，许多用户愿意每月支付二十美元订阅拆的 gpt plus。 但当国内头部 ai 传出收费方案时，舆论却呈现出截然不同的态度，社交媒体上充斥着对国内大模型产品力的质疑。这种反差背后褶射出的，是国内 ai 行业正在经历的商业化阵痛。 二零二六年，国内大模型市场迎来了拐点，月活超三点四五亿用户的豆包开始探索阶梯式付费机制，包括标准版、加强版和专业版。过去二十年，互联网行业奉行先做规模再谈变现的商业逻辑。 两年的百魔大战延续了这一路径，各家厂商疯狂内卷参数与价格，豆包甚至一度将 api 价格击穿，以低于均价百分之九十九点三的策略引发了全行业的降价潮。 但这种烧钱换规模的打法，在 ai 时代遇到了底层挑战。传统互联网新增用户的编辑成本趋近于零，而大模型每新增一次对话、每一次多模态内容生成，都在真实消耗算力、电力和资源。 ai 产品不是边际成本递减的软件，而是一座高昂的数字基建。数据显示，截至二零二六年三月，豆包月活已达三点四五亿。火山引擎大模型日军掉用量已经突破了一百二十万亿，较二零二四年暴增超一千倍。 特别是在数据分析以及 ai 视频生成等场景中，算利成本呈指数级上升。因此，从免费走向收费，并非单纯的商业试水，而是企业从野蛮生长迈向可持续发展的必然选择。 如果一直依赖外部输血，商业模式从长远看是跑不通的。那么问题的核心来了，既然算利成本极高，为什么用户更倾向于为 gpt 付费，对国内 ai 却犹豫不决呢？ 表面上看，这是模型能力的代差，但深挖其商业本质，真正的差异在于对核心工作流的深度绑定。目前，海外头部 ai 已经演成了开发者和创作者的生产力基础设施，无论是代码编辑，还是复杂的系统环境部署， ai 已经深度介入了生产核心， 脱离了这些工具，用户效率会受到实质性损害。反观国内的部分 ai 应用，目前仍停留在效率工具层面，转载文案、 处理音频或是进行内容润色，他们提供的价值是锦上添花，而非雪中送炭。有 ai 能提升效率，但没有 ai， 用户也能独立完成。这就导致了一个现实问题， 国内 c 端 ai 的 迁移成本极低，由于缺乏深度数据沉淀以及排他性的生态绑定，用户对单一平台并无忠诚度。一旦某款产品开启收费，用户会毫无阻力的转向免费竞品，这才是商业化的最大瓶颈，不是技术不够强，而是产品太容易被替代。 综上所述，豆包的收费动作象征意义远大于财务回报。他宣告了国内 ai 行业下半场竞争的正式开启。 过去两年，扩张是主旋律，但从现在起，行业的生存逻辑已被重构。未来大模型想要实现商业闭环，必须脱离对话框的局限，演进为深度嵌入工作流的智能体。他需要理解用户的历史数据， 无缝接入各类生产办公软件，甚至接管复杂的自动化流程，未来的竞争壁垒不再仅仅是参数规模的堆砌，而是对用户不可替代性的重塑。 只有当 ai 真正成为不可或缺的生产力工具时，商业化之路才能彻底走通。好的，这期视频内容就到这里，谢谢你的观看，如果觉得对你有帮助的话，麻烦点赞关注，我们下期见！

你跟 ai 聊天，每说一句话都在花一种钱，这种钱不叫快，不叫毛，叫 token。 一个汉字大概值一到两枚 token， 你可能会想，为什么不按字来算？因为 ai 不是 按字读的。就像你把不开心拆成不和开心两块， ai 也会把一个英文长词拆成好几枚硬币，它按语言的零件来拆，不按你读书的习惯来拆。 所以一个 emoji 看着是一个图，在 ai 眼里可能是二到三枚 token。 token 就是 ai 世界的最小硬币， 花钱用它，你跟叉着 gpt 聊一次天，花的就是 token。 记账用它模型一次能记住多少内容，看的就是 token 数。限速也用它每秒能吐出多少 token， 决定了 ai 快 不快， 计费记忆速度。 ai 的 一切都按 token 算。下次再看到本次对话，消耗了 x x x token 你 就知道了，那是你刚刚投进去的硬币。

同龄人豆包千万， deepsea 我 check gpt 揭秘你可唠的爱就很 不好意思，不小心嚎到你了。玩笑归玩笑，说实话，想凑齐这套顶级 ai 的 官方订阅钱包，确实有点顶不住，尤其是为了用上最新的一魅级二功能，有的朋友图省事缴了非官方渠道，结果订阅没两天号没了，这谁顶得住啊？ 觉得官方订阅门槛高，其实是因为你没掌握这个核心信息差，全球定价差异。 同样是官方提供的服务，掌握了特定地区的汇率优势，直接就能省下一半的预算。就拿官方 app 打个样。操作其实很简单，登录土区 id， 直接打开 gpt 开启订阅。 看到这个数字了吗？其实也就是两顿疯狂星期四的量，订阅完最新的。一，妹子。二，随心使用。关键是官方渠道安全又稳定， 这种官方路子才是最后的体面，咱们且用且珍惜吧，不然耗太狠，这帮硅谷大佬恐怕真的要去直播间给家人们点点关注了。好了，今日份的心得就到这，咱们下期见！

不知道做 tiktok 迷你的兄弟们都在用什么样的软件做 ai 视频？反正的话我现在我自己用的是 vivo 还有 girl， 就 这两个的话我感觉是最实用的。我基本上生成视频的话，然后就两种方式，一个的话就是下载 gpt 帮我生成按照我的要求 去生成的一个一整条的一个视频，所需要出现的一个一整条的一个画面。我测试下来的话，下载 gpt 升出来更好一点。 但是 nano 不 nano 生成不要钱呀，现在一条微优视频的话，生成一条也非常便宜，包括 gopro 生成质量，我测试了，生成质量也还不错，它比较能看懂分镜头这个东西。那不知道各位小伙伴都在用什么样的 ai 软件去做你的跨境，做你的电商呢？大家可以在评论区讨论一下。

从夯到拉，瑞聘下国内外 ai 大 模型遇三家叉， gpt、 cloud， java 都可以直接给导航。 gpt 大 模型老祖了，全能选手。最近 gpt 五点五模型登顶 image 二，深途无敌， promax 也好用。如果只能开一家 ai 会员的话， gpt plus 是 当下性价比最高的套餐了。能力均衡，幻觉率低，量大，管保不编程的话，额度啊根本用不完。 cloud 编程工作首选当下智力最高的模型， 思维严谨，不拍用户马屁。编程能力无底。 a 阵的也好用，但个人用的话， tokyo 很 贵，容易啊，掏空钱包。最近 cloud， oppo 四点七不说人话了，再加上经常封号还要实名认证，普通用户全退。乔布奶现在其实已经不够行了，降到顶级吧。本来最强的是原生多模态，世界知识丰富和 前端设计能力强，但最近啊，视觉能力被 emoji 二超越，而且魔性降至很严重，快跟豆包做一桌了。不过以谷歌的实力和神态，下次发魔性应该就能追回来。豆包国内用户量最多，给个人上人， app 产品做得很好用，功能很多很全，就我个人的使用体验，豆包已经完全代替了百度。 但如果要用豆包做严肃办公的话，我只能说，嗯，算了，我不说了。 tipsy 如果没发 v 四只能给到 npc， 但发了 v 四之后直接给到一个行。 v 四再次改变了 ai， 刷新了开元模型的上限，能力非常接近国外顶尖币源模型了，定价还便宜很多， 并且还要适配国产芯片搭建生态，功德无量，千万可以给到一个顶级开源模型的半壁江山。国内外部属私有模型的首选都是千万，因为能用较小的模型实现不俗的性能。生态开放产品接入了阿里自家的服务，跟生活服务结合，实用性还是挺强的。 而且最新的千万三零六能力也很强。马斯克的 rock， 嗯，人上人吧，但前段时间啊，被一通起诉，尺度明显收紧了很多， 能力啊，也不如顶级模型，只能给到人上人啦。智普 g l m， 顶级，国内最接近 cloud 的 模型，主打编程能力很强。 kimi， 顶级！ kimi， 二点六刚发布不久，而且还开源了权重部分，跑分成绩啊，甚至超过了 cloud。 opus 四点六 mini max， 人上人，最近更新有点慢了，但实力还是很强的， 尤其是多模态能力很强。文心一言，拉完了，我很长时间都没用过这个了，目前还在用的，可以在评论区说说你的体验。腾讯会员目前还是给到拉， 不过有了摇顺鱼以后，追赶速度非常快，后面应该会提升。 matta ai， 本来拉完了，不过今年出了个 music bug 上调一档小炸投了上千亿美金才出了个，这还是有点拉。点赞，关注、收藏， ai 时代，我们一起成长！