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al。在几乎任何 AI 评级系统中，这些 AI 模型的变体合计占据了前 35 名。你使用的任何其他提供前沿 AI 的服务，从 Microsoft Copilot 到 Perplexity（两者都提供一定的免费使用），都是以这九种 AI 中的一个或多个为基础驱动的。 你应该如何在它们之间做选择？一些免费系统（如 Gemini 和 Perplexity）擅长网络搜索，而另一些则完全无法搜索网络。如果你想要免费的图像生成，最佳选择是 Gemini，ChatGPT 和 Grok 紧随其后。但归根结底，这些 AI 在许多细微之处存在差异，包括隐私政策、访问级别、能力、它们处理伦理问题的方式，以及“个性”。而所有这些都会随时间波动。因此，基于这些因素选择一个你喜欢的模型并使用它。不过，如果你正在考虑可能升级到付费账户，我建议从 Anthropic、Google 或 OpenAI 的免费账户开始。如果你只想使用免费模型，开放权重模型和 Microsoft Copilot 之类的聚合服务有更高的使用限额。 现在说难的部分。 如果你想认真使用高级 AI，你需要付费，每月 20 美元或约 200 美元，取

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一份工作，但它也可能戏剧性地改变人类事业的整个领域。是什么让这一切成为可能？AI智能体已经变得好得多，而且非常快。 自最初的 ChatGPT 以来，生成式AI已经帮助许多人完成任务，但限制始终在于人类用户。AI会犯错出错，因此，如果没有人类在每一步上加以引导，就无法完成任何有价值的事情。自主AI智能体的梦想——即给定一项任务后，能够规划并使用工具（编码、网络搜索）来完成它——似乎遥不可及。毕竟，AI会犯错，因此在智能体为完成任务而必须遵循的漫长步骤链条中，一次失败就会导致整体失败。 然而，事情的发展并非如此，另一篇新论文解释了原因。事实证明，我们关于AI智能体的大多数假设都是错的。即使准确率小幅提升（而新模型出错的可能性要低得多），也会带来AI能完成的任务数量的巨大增长。而最大、最新的“思考”模型实际上能够自我纠错，因此不会因错误而停滞。所有这些都意味着，AI智能体能够完成比以往多得多的步骤，并且能够在没有大量人工干预的情况下使用工具（这基本上包括你的电脑能做的任何事情）。 因此，有趣的是，过去几年中少数几个覆盖从 GPT-3 到 GPT-5 全系列AI模型能力的衡量指标之一，是 ME

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发明轮子。 加入在线社区：参与与你内容领域相关的论坛、Facebook 群组、Discord 频道或 subreddit，作为你 YouTube 营销策略的一部分。留意其中出现的讨论和问题——它们能很好地反映人们感兴趣的内容。 无论你的理想受众规模是大是小，他们往往会告诉你他们想看的确切内容。 有了想法之后，使用 Google Trends、YouTube 搜索栏或 Ahrefs、SEMrush 等 SEO 工具，了解你所在领域中人们在搜索哪些话题。这也能让你了解该话题的需求程度。 例如，在 Google Trends 中，你可以看到人们对某个话题的兴趣。下图显示了“productivity”一词五年来的搜索量数据和兴趣变化。看来这是个相当热门的话题！ 💡 获取灵感：2023 年的 53 个 YouTube 视频创意 最重要的是，把这当作一个起点——不要感到有压力，非要为你的频道找到唯一完美的主题。所有优秀的创作者都会随着时间推移，根据表现良好的内容和受众的需求来调整自己的内容。 第 2 步：规划你的视频内容并制作分镜 选定主题并了解受众之后，接下来就要规划分镜。分镜展示了特定场景的构

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存到你自己的剪辑库中，你可以在 YouTube 侧边栏的“Your Clips”标签页下找到它。它们会循环播放，类似于 YouTube Shorts。 💥 以震撼开场：21 个值得学习的励志 YouTube 片头 如何在 PC 上剪辑 YouTube 视频 第 1 步：找到你想剪辑的 YouTube 视频 首先，前往 YouTube 网站并登录你的账户。通过搜索你的频道页面或在 YouTube Studio 中筛选视频，找到你想剪辑的视频。 第 2 步：开始一个新剪辑 YouTube 的剪辑功能对所有频道自动开启，因此一旦你找到想剪辑的完整视频，就转到菜单（显示为三个垂直点）并选择 Clip。为你的片段起一个新名称——一个在搜索你的视频剪辑库时容易找到的名称。 第 3 步：拖动滑块 使用滑块确认你想从视频的哪个部分创建剪辑。最短长度为 5 秒，最长为 60 秒。调整这些时间戳，确保你不会无意中截断视频。 第 4 步：保存 YouTube 剪辑 确认时间设置并按下 Share clip 按钮。你在这里有几个选项可供选择： 通过电子邮件分享 YouTube 剪辑 获取可分享的链接，以便在任

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序员的“圣经”。尽管它有数千页之多，却只包含约90种不同的算法，而这些算法往往构成了整个软件工程职业生涯的基础！因此，CLRS中的算法可以构成我们所需的坚实的“基础处理器”集合，我们着手让构建和训练NAR处理器来执行CLRS中的算法变得容易。 在其第一个版本中，我们发布了CLRS-30，这是CLRS中三十种算法的数据集和处理器生成器集合，涵盖多种技能：排序、搜索、动态规划、图算法、字符串算法和几何算法。 CLRS-30的特别之处在于它向用户暴露了丰富多样的数据、模型和流水线：给定目标算法变量的适当规范、目标算法的实现以及理想的随机输入采样器，CLRS将自动以时空图结构格式生成该算法变量的完整执行轨迹、相关的编码器/解码器/处理器模型以及损失函数。因此，我们通常将CLRS称为“数据集和基线生成器”，而不是单个数据集。 例如，下面是对列表[5, 2, 4, 3, 1]进行插入排序时由CLRS生成的轨迹： 这条轨迹完整地暴露了算法的内部状态：列表的指针（绿色）如何随时间变化、当前正在排序的是哪个元素（红色），以及它需要被排序到的位置（蓝色）。默认情况下，这些可用于逐步监督，不过最近人们提出了

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立起一项业务并赚到钱”—— Steve Moraco 什么是 DATA？ DATA 是一款为 iPhone 打造的高级 AI 数字助手。借助 Apple 快捷指令，DATA 可以通过语音轻松调用，并能在 Apple 应用和设备上完成各种任务。例如，DATA 用户可以通过语音命令完成以下操作： 使用 Apple 地图确定最近的海滩位置，然后在 Safari 中搜索冲浪报告 使用邮件 App 汇总邮件往来并起草回复 使用日历 App 安排工作项目或多日假期 创建名为“Guides”的 Notion 页面，以可视化形式呈现想法，并配有图表和图形 对于那些渴望借助 iOS 钩子探索 AI Agent 未来的人来说，DATA 承诺了一种以用户为中心的方式，强调效率、集成和适应性。 它是如何工作的？ 要开始使用，你可以在 HeyDATA.org 上创建账户，并在 iPhone 上完成设置流程。 设置很简单——它会询问你的新 AI 的名称、你的电话号码以及你的 OpenAI API key。 初始化机器人 设置好 DATA 后，它会安装若干快捷指令。这些快捷指令都有各自特定的功能，具体如下所述。 D

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定外界激励下，实现可循环的“储能—释能—复位”闭环极难，需要同时实现能量回收、空中姿态稳定与落地续能。该工作以扭转储能替代弯折、拉伸储能，以几何约束将复位“编码”进结构本身，为软体连续跳跃提供了一条极简路径。 这种结构并不局限于陆地跳跃。研究团队进一步改造材料和尾部设计，使软环能够漂浮、划水并重返岸边，实现“跳跃—游泳—再次跳跃”的两栖运动。在水面上，尾部由“拍地起跳”转为“拍水推进”；当抵达倾斜岸边时，尾部弹跳产生的推力还能帮助它克服水面张力回到陆地。 在应用前景方面，尹杰认为，这类毫米级软体机器人体积小、重量轻、结构柔顺，适合进入草地、碎石、泥沙、浅水及水陆交界等复杂环境，开展环境感知、目标搜索和局部监测。未来如果实现多机协同，还可能拓展到集群化环境探索和大范围分布式监测。 从实验室走向实际应用仍有距离。下一步，研究团队希望探索利用自然光，使其摆脱对固定人工光源的依赖。尹杰表示，这项工作的意义不在于形成成熟的户外机器人产品，而在于证明一种非常简单的毫米级软体机器人，也能依靠材料与结构本身的物理智能获得持续、自适应的自主运动能力，为未来微型机器人进入真实非结构化环境提供新的设计思路。

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对话嘉宾： 中国教育科学研究院数字教育研究所所长、研究员 曹培杰 我的大学阶段是在AI（人工智能）大模型环境中度过的。过去，遇到不懂的概念，大家会去翻教材、问老师；后来，会打开搜索引擎输入关键词检索；现在，更多人习惯了用AI工具“一键求答”。AI时代的教育，不再停留于“会不会算”，而是逐步转向“会不会判断、会不会提问”。在这样的背景下，我们该如何提出更高质量的问题，如何更好地应用AI？ ——某高校学生小刘 AI时代，会提问的人，或许要比只会答题的人走得更远。当AI能快速给出完整解答，能够提出高质量问题、辨别答案真伪，正成为学习者的关键素养。怎样通过一个巧妙的问题去开启知识的大门，收获更有价值的答案？记者对话多名嘉宾，共同探讨“面对AI，如何成为会提问的人”。 学生如何成为“定义问题和评判答案的人”？ 【场景】 上个学期期末，复旦大学“数据挖掘技术”课程考试打破常规，学生没有坐在考场里答题，而是全部成了出题人。每个人要设计10道题，去“考倒”3个AI大模型，AI答错的题越多、被难倒的大模型越强，出题学生的得分就越高。结果显示，有50名学生至少让AI答错过一题，4名学生甚至让部分大模型得了

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