公众号
歸藏的AI工具箱
产品设计师AI画图工具操作员AI课程撰写与信息收集整理致力于发掘借助AI工具改善
这个来源的文章
Sam 非常详细的解释了 GPT-5 模型表现差和发布会数据问题的原因以及对应的修复措施，还有透露了后续的规划\n\nGPT-5 推出进展与技术问题：\n\nGPT-5 在推出初期遇到重大技术问题，尤其是自动切换器（autoswitcher）故障，导致模型表现明显下降。OpenAI 已对决策边界进行干预，提升用户获得正确模型的概率，并增加了对当前回答模型的透明度。\n大规模上线导致 API 流量在 24 小时内翻倍，数亿用户出现服务波动。团队预计一两天内可稳定，并已为 ChatGPT Plus 用户加倍速率限制。\n编程相关任务出现路由 bug，导致 GPT-5 在代码生成等方面表现不佳，需手动触发“思考模式”或明确要求模型“认真思考”。\n直播演示中出现人为失误，导致柱状图误导，但官方博客和系统卡片中的数据是准确的。\n\n用户访问与模型选择：\n\nOpenAI 收到大量要求恢复 GPT-4o 的反馈，决定让 Plus 用户可选用 4o，并根据使用情况决定是否长期支持。\n正在开发 GPT-5-mini，逐步恢复用户在 o3、o4-mini-high、o4-mini 时的推理消息总量，提升整体推理能力。\nPlus 用户理论上应有无限 GPT-5 使用权限，若遇限流属于 bug，团队正在调查。\n正在考虑是否需要同时开放 4o 和 4.1，以及在 $20 Plus 和 $200 Pro 之间增加新的定价层级。\nUI 将优化，方便用户手动触发“思考”，并考虑通过自定义指令强制模型进入深度推理。\n\n模型特性与未来规划：\n\n记忆功能即将升级，模型可记住用户偏好，相关功能即将上线。\n新语音模型更擅长指令遵循和响应，计划向所有免费用户开放高级语音模式，并增强多模态能力。\n上下文窗口希望提升至 1M tokens，但受限于算力和 GPU，Pro 用户有 128k，Plus 用户有 32k。\n未来将统一推理与非推理模型，并考虑按 token 计费而非消息数。\n长远目标包括语音无屏幕访问，甚至神经接口，帮助用户减少设备使用时间但获得更多价值。\n\n用户反馈与定制化：\n\nOpenAI 低估了用户对 GPT-4o 某些特性的喜爱，尽管 GPT-5 在多数方面表现更好。\n理解没有一种模型能适合所有人，已推出不同“人格”研究预览。未来将提供更多个性化选项，如表情符号、逻辑/情感风格等。
阅读全文 ：Sam 非常详细的解释了 GPT-5 模型表现差和发布会数据问题的原因以及对应的修复措施，还有透露了后续的规划\n\nGPT-5 推出进展与技术问题：\n\nGPT-5 在推出初期遇到重大技术问题，尤其是自动切换器（autoswitcher）故障，导致模型表现明显下降。OpenAI 已对决策边界进行干预，提升用户获得正确模型的概率，并增加了对当前回答模型的透明度。\n大规模上线导致 API 流量在 24 小时内翻倍，数亿用户出现服务波动。团队预计一两天内可稳定，并已为 ChatGPT Plus 用户加倍速率限制。\n编程相关任务出现路由 bug，导致 GPT-5 在代码生成等方面表现不佳，需手动触发“思考模式”或明确要求模型“认真思考”。\n直播演示中出现人为失误，导致柱状图误导，但官方博客和系统卡片中的数据是准确的。\n\n用户访问与模型选择：\n\nOpenAI 收到大量要求恢复 GPT-4o 的反馈，决定让 Plus 用户可选用 4o，并根据使用情况决定是否长期支持。\n正在开发 GPT-5-mini，逐步恢复用户在 o3、o4-mini-high、o4-mini 时的推理消息总量，提升整体推理能力。\nPlus 用户理论上应有无限 GPT-5 使用权限，若遇限流属于 bug，团队正在调查。\n正在考虑是否需要同时开放 4o 和 4.1，以及在 $20 Plus 和 $200 Pro 之间增加新的定价层级。\nUI 将优化，方便用户手动触发“思考”，并考虑通过自定义指令强制模型进入深度推理。\n\n模型特性与未来规划：\n\n记忆功能即将升级，模型可记住用户偏好，相关功能即将上线。\n新语音模型更擅长指令遵循和响应，计划向所有免费用户开放高级语音模式，并增强多模态能力。\n上下文窗口希望提升至 1M tokens，但受限于算力和 GPU，Pro 用户有 128k，Plus 用户有 32k。\n未来将统一推理与非推理模型，并考虑按 token 计费而非消息数。\n长远目标包括语音无屏幕访问，甚至神经接口，帮助用户减少设备使用时间但获得更多价值。\n\n用户反馈与定制化：\n\nOpenAI 低估了用户对 GPT-4o 某些特性的喜爱，尽管 GPT-5 在多数方面表现更好。\n理解没有一种模型能适合所有人，已推出不同“人格”研究预览。未来将提供更多个性化选项，如表情符号、逻辑/情感风格等。不吹不黑，GPT-5代码能力究竟怎么样？跟 Gemini 和 Claude 的对比测试给你答案
大家好，我是歸藏（guizang），测试了一下 GPT-5 的前端能力。
阅读全文 ：不吹不黑，GPT-5代码能力究竟怎么样？跟 Gemini 和 Claude 的对比测试给你答案藏师傅暴论：AI工具尽头是生态｜即梦AI 创作者成长计划介绍
大家好我是歸藏（guizang），今天带来 AI 视频和图像创作生态分析和即梦AI 创作者成长计划介绍。
阅读全文 ：藏师傅暴论：AI工具尽头是生态｜即梦AI 创作者成长计划介绍GPT-5 信息大量泄露！
GPT-5 的介绍泄露了，Github 那边泄露了API 提供的模型信息，客户端代码泄露了不同会员的模型额度。 API 模型介绍： GPT-5 是 OpenAI 迄今为止最先进的模型，在推理能力、代码质量和用户体验方面都有重大提升。 它能够以极少的提示完成复杂编码任务，提供清晰的解释，并引入更强的代理能力，使其成为所…
阅读全文 ：GPT-5 信息大量泄露！昨晚 Open AI 居然发布的是开源模型，\n就是前几天泄露的 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b\n\nGpt-oss-120b 大致相当于 OpenAI o4-mini，20B 的相当于 o3-mini\n\n120B 需要 80G 显存推理，20B 只需要 16G 显存设备。\n\n目前你知道的所有 LLM 周边生态都已经支持这两个模型，比如 ollama 这种\n\n架构与技术细节：\n\n均为 Transformer 架构，采用专家混合（MoE）技术，提升推理效率。\ngpt-oss-120b：36 层，1170 亿参数，每个 token 激活 51 亿参数，128 个专家，每 token 激活 4 个专家。\ngpt-oss-20b：24 层，210 亿参数，每个 token 激活 36 亿参数，32 个专家，每 token 激活 4 个专家。\n支持分组多查询注意力（grouped multi-query attention）、RoPE 位置编码，原生支持超长上下文。\n训练数据以高质量英文纯文本为主，重点覆盖 STEM、编程和通用知识。\n\n训练与后训练：\n\n采用与 o4-mini 类似的后训练流程，包括监督微调和强化学习阶段。\n支持三档推理强度（低、中、高），可通过系统消息灵活设置，兼顾延迟和性能。\n具备强大的指令执行、工具调用（如网页搜索、Python 代码执行）和推理能力。\n\n开源与生态：\n\n权重已在 Hugging Face 免费开放下载，支持 MXFP4 量化格式，便于本地和多平台部署。\n提供 Harmony 提示格式、Python/Rust 渲染器、PyTorch/Metal 参考实现和示例工具。\n与 Hugging Face、Azure、Ollama、AWS、Cloudflare 等主流平台合作，优化多硬件支持。\nWindows 设备有专门的 GPU 优化版本，支持本地推理和开发。\n\n详情：openai.com/zh-Hans-CN/index/introducing-gpt-oss/
阅读全文 ：昨晚 Open AI 居然发布的是开源模型，\n就是前几天泄露的 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b\n\nGpt-oss-120b 大致相当于 OpenAI o4-mini，20B 的相当于 o3-mini\n\n120B 需要 80G 显存推理，20B 只需要 16G 显存设备。\n\n目前你知道的所有 LLM 周边生态都已经支持这两个模型，比如 ollama 这种\n\n架构与技术细节：\n\n均为 Transformer 架构，采用专家混合（MoE）技术，提升推理效率。\ngpt-oss-120b：36 层，1170 亿参数，每个 token 激活 51 亿参数，128 个专家，每 token 激活 4 个专家。\ngpt-oss-20b：24 层，210 亿参数，每个 token 激活 36 亿参数，32 个专家，每 token 激活 4 个专家。\n支持分组多查询注意力（grouped multi-query attention）、RoPE 位置编码，原生支持超长上下文。\n训练数据以高质量英文纯文本为主，重点覆盖 STEM、编程和通用知识。\n\n训练与后训练：\n\n采用与 o4-mini 类似的后训练流程，包括监督微调和强化学习阶段。\n支持三档推理强度（低、中、高），可通过系统消息灵活设置，兼顾延迟和性能。\n具备强大的指令执行、工具调用（如网页搜索、Python 代码执行）和推理能力。\n\n开源与生态：\n\n权重已在 Hugging Face 免费开放下载，支持 MXFP4 量化格式，便于本地和多平台部署。\n提供 Harmony 提示格式、Python/Rust 渲染器、PyTorch/Metal 参考实现和示例工具。\n与 Hugging Face、Azure、Ollama、AWS、Cloudflare 等主流平台合作，优化多硬件支持。\nWindows 设备有专门的 GPU 优化版本，支持本地推理和开发。\n\n详情：openai.com/zh-Hans-CN/index/introducing-gpt-oss/Anthropic 发力了，发布 Claude Opue 4.1
Anthropic 发力了，发布 Claude Opue 4.1 ！ 在 Agent 任务、真实世界编码和推理方面有所升级，已经向Claude 用户开放，API也已经上线，定价与 Opus 4 相同 GitHub 指出，Claude Opus 4.1 相较于 Opus 4 在大多数能力上都有提升，尤其是在多文件代码重…
阅读全文 ：Anthropic 发力了，发布 Claude Opue 4.1藏师傅教你做即将爆火的AI玄学祈福壁纸，不止提示词还有创作思路
大家好，我是歸藏（guizang），今天给大家带来昨天探索的 AI 许愿祈福壁纸教程。
阅读全文 ：藏师傅教你做即将爆火的AI玄学祈福壁纸，不止提示词还有创作思路The Information 发布了一篇关于 GPT-5的爆料文章\n\n详细阐述了 GPT-5 的进步点，以及 GPT-4.5 失败原因和 OpenAI 现在面临的困境和问题\n\n没会员结合几个博主的报道整理了一下👇\n\nGPT-5不再注重智能的“量子飞跃”，而是注重实用性和用户体验的提升。\n\n能够生成更加清晰、功能更丰富、用户更友好的代码， 更擅长处理复杂任务列表和边缘案例。\n\n另外，推理效率有所提升。在补大幅增加算力的情况下，可以输出更高质量的答案。Token的利用更加高效。\n\n引入了“Universal Verifier”强化学习机制，自动校验模型输出，借鉴了 o 系列（如 o1、o3）在推理任务上的经验。\n\n感觉未来 LLM 评测标准（rubric）将逐步自动化，用户满意度和“信任度”成为新战场。\n\n\nGPT- 4.5 的问题：\n\nGPT-4.5 其实最初是作为 GPT-5 开发的，但表现不及预期，最后是以 GPT-4.5 的名字发布的。\n\n主要原因是4.5相对于4O没有在小模型上实现重大的突破，但优化并未扩展到大模型。\n\nGPT-4.5失败的主要原因是高质量的网页数据逐渐枯竭，预训练数据受限，预训练极限和数据稀缺变成了主要的瓶颈。\n\n\n在公司管理和人员问题上：\n\n研究主管 Mark Chen 和副总裁 Jerry Tworek 在 Slack 上存在明显的摩擦；同时，Mark Chen 也是团队重组和研究人员离职事件中颇具争议的人物。\n\n微软独家权利直至 2030 年，计划在营利性结构中持有约 33% 的股份。 战略谈判正在进行中，同时 OpenAI 正在为可能的 IPO 做准备。
阅读全文 ：The Information 发布了一篇关于 GPT-5的爆料文章\n\n详细阐述了 GPT-5 的进步点，以及 GPT-4.5 失败原因和 OpenAI 现在面临的困境和问题\n\n没会员结合几个博主的报道整理了一下👇\n\nGPT-5不再注重智能的“量子飞跃”，而是注重实用性和用户体验的提升。\n\n能够生成更加清晰、功能更丰富、用户更友好的代码， 更擅长处理复杂任务列表和边缘案例。\n\n另外，推理效率有所提升。在补大幅增加算力的情况下，可以输出更高质量的答案。Token的利用更加高效。\n\n引入了“Universal Verifier”强化学习机制，自动校验模型输出，借鉴了 o 系列（如 o1、o3）在推理任务上的经验。\n\n感觉未来 LLM 评测标准（rubric）将逐步自动化，用户满意度和“信任度”成为新战场。\n\n\nGPT- 4.5 的问题：\n\nGPT-4.5 其实最初是作为 GPT-5 开发的，但表现不及预期，最后是以 GPT-4.5 的名字发布的。\n\n主要原因是4.5相对于4O没有在小模型上实现重大的突破，但优化并未扩展到大模型。\n\nGPT-4.5失败的主要原因是高质量的网页数据逐渐枯竭，预训练数据受限，预训练极限和数据稀缺变成了主要的瓶颈。\n\n\n在公司管理和人员问题上：\n\n研究主管 Mark Chen 和副总裁 Jerry Tworek 在 Slack 上存在明显的摩擦；同时，Mark Chen 也是团队重组和研究人员离职事件中颇具争议的人物。\n\n微软独家权利直至 2030 年，计划在营利性结构中持有约 33% 的股份。 战略谈判正在进行中，同时 OpenAI 正在为可能的 IPO 做准备。Gemini Deep Think 上线，是为了狙击 Open AI 吗？
谷歌最强大的模型，突然向 Gemini Ultra 用户开放 谷歌用 Gemini 2.5 Deep Think 模型获得了数学奥赛 IMO 的金牌 支持通过“并行思考”和强化学习技术进行头脑风暴，生成多条思路并加以比较 除了数学发现，还能胜任需要创造力和战略规划的任务 LiveCodeBench V6 和 HLE…
阅读全文 ：Gemini Deep Think 上线，是为了狙击 Open AI 吗？Open AI 开源模型 gpt-oss 信息泄露！
Open AI 开源模型 gpt-oss 信息泄露！ 这是一个操作系统系列模型，最小参数 20B 最大参数 120B 模型的配置文件也被泄露，我整理和解析一下 MoE Transformer：36 层，128 个专家，Top-4 路由 注意力：64 个注意力头、每头 64 维；GQA 总参数（稀疏总量）≈ 116B…
阅读全文 ：Open AI 开源模型 gpt-oss 信息泄露！BFL&Krea重磅开源新图像模型，专注于极致真实细节去 AI 感
我去！ Black Forest Labs 和 Krea 一起开源了一个新的图像模型 FLUX.1-Krea [dev]专注于打造具有独特美感的图像。
阅读全文 ：BFL&Krea重磅开源新图像模型，专注于极致真实细节去 AI 感半年移动数据报告：AI与互联网仍旧这几家
QuestMobile 的 25 年中国移动互联网半年报告出来了。 全网活跃用户达到了 12.67 亿人，这覆盖量很离谱了已经。 百度、腾讯等还是第一梯队，用户规模分别是11.05亿、12.66亿。 拼多多、蚂蚁、美团、京东第二梯队，用户量分别是9.52亿、9.35亿、8.94亿、8.76亿。 第一梯队都在卷 AI…
阅读全文 ：半年移动数据报告：AI与互联网仍旧这几家Lenny's Newsletter 来信，又能领一堆 AI 产品会员！
Lenny's Newsletter 来信，现在他们又加了一堆可以领取的软件会员！ Replit、lovable、Bolt 三个 Vibe coding 产品 n8n Agent 创建产品、Warp AI 编码工具 还有 Linear 项目管理工具、Gamma AI PPT 工具 Mobbin 设计稿检索工具 Wis…
阅读全文 ：Lenny's Newsletter 来信，又能领一堆 AI 产品会员！6000 字，学不会退网！藏师傅Trickle AI保姆级Vibe Coding高级通关攻略
大家好，我是歸藏（guizang），给大家带来肝了两天的用 Trickle AI 进行一些高级 Vibe Coding 的保姆级教程。
阅读全文 ：6000 字，学不会退网！藏师傅Trickle AI保姆级Vibe Coding高级通关攻略为了 Claude Code 买 Max 会员用户天塌了
Anthropic 终于顶不住了，开始限制 Claude Max 用户的模型使用量。 而且这次修改限制机制不透明，限额居然是用小时计算而不是 Token，而且 200 美元的 MAX 会员 Opus 模型用量就比 100 美元的多 5 个小时。 看来任何宣传无限额度的会员都是不靠谱的，哪怕这个会员很贵。 具体限制：…
阅读全文 ：为了 Claude Code 买 Max 会员用户天塌了一句话克隆 ChatGPT Agent？智谱GLM-4.5首测：零配置，全功能｜内有福利
大家好我是歸藏（guizang），今天带来智谱 GLM-4.5 模型的首发测试。
阅读全文 ：一句话克隆 ChatGPT Agent？智谱GLM-4.5首测：零配置，全功能｜内有福利Wan 2.2 视频模型开源 ！
Wan 2.2 视频模型开源 ！ 大幅提升电影美学控制和复杂运动质量，ComfyUI 已经支持。 是我见过的第一个使用 MoE 架构的视频模型，高噪声专家（负责整体布局）和低噪声专家（精细调整细节） 5B 版本采用高压缩 VAE，优化显存使用，相比 2.1 版本数据大幅升级。 模型下载：huggingface.co/…
阅读全文 ：Wan 2.2 视频模型开源 ！阶跃发布Step 3模型，智能通话实测，很牛！
试了一下阶跃的智能视频通话的多模态能力，真的超强。 响应很迅速（为了观看效果有剪辑），识别效果相当准确，常见的画面内容都能识别还能进行一定的推理。 看了一下这个视频理解又快又准确的原因，可能涉及他们刚发布的 Step-3 背后多项多模态积累，这个视频通话属于多模合一能力。 今晚阶跃发布的Step3核心创新点在于，通过…
阅读全文 ：阶跃发布Step 3模型，智能通话实测，很牛！