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完成任务与成就：积极完成游戏中的日常任务和成就，这些任务和成就通常会提供丰富的奖励，其中可能包括军机令。

参与活动：游戏中的精彩活动和竞技场战斗也是军机令的丰富来源。积极参与各类活动，完成相关任务，可能会获得额外的军机令奖励。

联盟协作：加入联盟并与其他成员协作，完成联盟任务和活动，有机会获得联盟成就奖励中的军机令。此外，联盟成员之间也可以相互分享军机令，增加大家的战略储备。

VIP特权与活动商城：成为VIP玩家通常能够享受到额外的特权，其中可能包括军机令的额外奖励。同时，游戏内的活动商城中可能也有军机令的购买选项。可以通过智慧运用VIP特权和活动商城，更高效地获取军机令。

副本与Boss挑战：挑战游戏中的副本和Boss，有机会获得额外的军机令奖励。提高自身战力，也是获取军机令的一种重要途径。

【AI大模型时代：多元算力如何打破碎片化困局？******

21世纪经济报道记者白杨 北京报道

2024年，当大模型迈入新的发展阶段，AI全领域迎来更为迅猛的量变积累。

一方面，模型已突破模态的隔离，文本、语音、视觉等多种形式得以丰富结合，极大地增强了模态的多样性；另一方面，大模型的应用落地领域得到广泛拓展，企业对算力的需求持续增加，对算力的依赖性显著提升。

目前，业内的共识是，大模型的Scaling Law依旧有效，因此产业界对大模型能力的追求必将导致对大算力需求的持续增加。更重要的是，随着AI大模型在企业应用中的深度嵌入，算力不仅仅是技术基础设施，更成为影响企业竞争力的重要因素。

从算力层面看，行业目前仍呈现出“需求大、能耗高、效率低”的发展态势。以2020年发布的GPT-3与最新发布的LLaMA3-405B进行对比为例，尽管模型规模仅增大2.3倍，但所需算力却增长了116倍。

这种指数级的算力消耗增长，使得传统的单一算力架构已经难以为继，行业亟需更加高效、多元的算力解决方案。

因此，算法的创新将驱动算力需求的持续高增长，同时，算法结构的创新也带来了MoE（混合专家模型）、模型量化、定制算子等更加复杂的计算需求。这不仅对企业的技术积累提出了更高的要求，也对整个算力生态的协同发展形成了巨大挑战。

在此背景下，构建一个多元化的算力系统生态显得尤为重要。

12月25日下午，浪潮信息与智源研究院达成战略合作协议，双方将共建大模型多元算力开源创新生态，提升大模型创新研发的算力效率，降低大模型应用开发的算力门槛。

这次合作不仅是技术层面的互补，更是产业生态的一次重要整合。目前，智源的开源大模型通用算子库FlagGems已接入浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台，可帮助企业实现多元算力的适配与使用。

事实上，许多企业都已意识到多元多模的重要性，但是，由于不同硬件架构、指令集的差异以及算子库的独立实现，整个生态系统往往处于碎片化状态，难以形成合力，这种割裂的生态现状不仅抬高了大模型应用的技术门槛，也让企业在实际部署中面临重重困难。

尤其对于那些技术力量薄弱的传统企业用户来说，不仅在多元的芯片、模型中难以选择，而且即使部署成功，也存在软件框架多、易用性差等问题。这种局面导致企业在后期开发和使用中举步维艰。

而此次合作，通过将智源的开源大模型通用算子库FlagGems与浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台进行深度融合，让大模型应用开发能够使用跨硬件、多框架兼容的算子集合，进而满足了企业多种开发框架的需求，真正实现了大模型在跨算力平台上的无缝开发与迁移。

资料显示，FlagGems于今年6月推出，截至12月，已提供超过130个大模型算子，是目前提供算子数量最多、覆盖广度最大的开源算子库。现在，借助元脑企智EPAI大模型开发平台，企业不仅能够在多种算力平台上进行高效的AI算法开发，还能够灵活应对不同硬件架构带来的技术差异。

浪潮信息高级副总裁刘军向21世纪经济报道记者表示，“在多元多模的产业格局下，AI的产业化落地本质上就是推动人工智能与百行千业的深度融合。过去，硬件架构、指令集的差异及算子库的独立实现，让算力产业形成了生态藩篱，这次合作的目的就是要化解这些高门槛问题，为AI应用创新注入更强大、多元的算力支持”。

此外，开源开放是创新活力的源泉。未来，随着更多企业与开发者的加入，大模型多元算力生态有望逐渐成熟，并成为推动AI技术全面落地的关键引擎。

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【《街头篮球》战术Battle SG该如何夹缝求生？******

作为一名《街头篮球》SG，我们首先要了解SG这个职业本身，我们可以看出背2、换手2、背身为横向突破技能。SG相较于PG来说，纵向运球破防成功率更大，而且因为詹姆斯后撤步运球的存在，也不会存在背身A不倒人，达不到破防效果这么一种说法。相较于PG的超级运球，詹姆斯突破运球更多了无限种可能性，这也是SG耐玩的最根本原因之一。

SG的进攻，更倾向于A人的位置（A点），如何把握好自己的A点，让自己始终A过之后站在三分线上（拉开自己与防守者的空间）。

关于SG的A人组合 （我装了背2和换手2，背3，背身） 

SG因为有了后撤步和詹姆斯后撤运球，让SG的A人的组合非常多。

总结一下： 

1、 后撤步 （运用在队友给你垂直挡拆时候拉人很有用，非常安全实用的技能） 

2： 左+后撤 、右+后撤、 普通左右+后撤、普通右左+后撤 （ 多运于在消A和叠拉时候）。 

3： 后撤+左、 后撤+右 后撤+左右、 后撤+右左 （运用在内线后撤完AD上篮，DS、DD 或者直接投篮有用，适合拉那些喜欢死贴的对手）。 

下面是我自己实战中詹姆斯运球A人用的比较多的。

左边(3种A顺序)+后撤+右边（3种A顺序），同理 右边(3种A顺序)+后撤+左边（3种A顺序） 

左边+后撤+左边（下一轮A的顺序） 同理 右边+后撤+右边（下一轮A的顺序） 

1、普通左+后撤+普通右 （同理右边） 慎用，容易失误。 

2、 普通左+后撤+左背2、 普通右+后撤+右背2 普通左右+后撤+左背2 普通右左+后撤+右背2 这几个组合拉人效果奇佳，但是这种是比较容易失误的组合。建议在A过几次之后，对面已经记不清你的A顺序，不敢紧贴的时候用。 

3、 左背2+后撤+左换手2 、右背2+后撤+右换手2 、左背2+后撤+右背2（右边同理） 、左换手2+后撤+右换手2（右边同理） 这几个应该是我们常用的，不会失误，拉人效果还可以，主要看对手。

4、 左换手2+后撤+左普通A 、右换手2+后撤+右普通A 这种主要对付那种站着不动，或是没反应过来容易拉倒。

5、 背身运球一般用于防守者贴身时候可以直接绕过，从而给自己拉开空间。我一般开球直接背身运球+DD，可以适当打一个心理球，不建议频繁使用。实战中多观察对手的防守站位，灵活运用各个技能吧。 

但是无论自己A人多么秀，FS还是要以多传球为主，相信队友。其实SG得分的能力真的是如探囊取物，三分，中投都不差，之前遇到过一个盆友把SG当PG玩，撕裂防守给队友创造得分机会也不是一招上策！ 

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【问鼎娱乐——开启娱乐圈的新篇章******

在快速发展的现代社会中，娱乐行业以其巨大的市场潜力和丰富的文化资源吸引着无数资本与创意的涌入。随着消费观念的转变和技术的不断进步，传统的娱乐形式早已无法满足年轻一代的需求，他们更渴望个性化、创新和多元化的内容。在这种大环境下，问鼎娱乐应运而生，成为了行业中的新星。

问鼎娱乐的出现，无疑是娱乐圈的一个重大变革。作为一个全新崭露头角的娱乐公司，它凭借敏锐的市场嗅觉和创新的经营模式，迅速脱颖而出，并吸引了业界和粉丝们的广泛关注。问鼎娱乐不仅专注于影视制作、明星经纪等传统业务，还积极拓展电竞、短视频、数字内容等新兴领域，为市场注入了强大的活力。

创新引领，打破娱乐格局

娱乐行业发展至今，竞争愈加激烈，观众的口味逐渐多元化，新的娱乐形态层出不穷。如何在千篇一律的内容中脱颖而出？问鼎娱乐深刻洞察到这一趋势，率先提出“内容为王，创新为魂”的理念，以独特的创意和质量为基础，成功打造了一系列精品娱乐内容。

在影视制作方面，问鼎娱乐不拘一格，精益求精。与传统制作方不同，他们强调原创性与高品质的结合，力求每一部作品都能突破观众的想象界限。通过精心挑选导演和演员，结合前沿技术，他们不仅打造出了多部票房与口碑双丰收的电影，还推动了行业对高质量内容的重视。

问鼎娱乐在明星经纪方面同样注重创新。公司独创了“多元化经纪”模式，将传统的经纪业务与娱乐产业链上的各个环节紧密结合。无论是影视、音乐、舞蹈，还是综艺、体育等领域，问鼎娱乐都能为艺人提供全方位的支持，使得每位艺人在各自的专业领域能够迅速崭露头角，拓展更广阔的职业道路。

跨界合作，共同发展

问鼎娱乐的另一大亮点便是其跨界合作的能力。娱乐行业虽然以影视为主，但近年来，电竞、直播、短视频等新兴行业的崛起也让传统娱乐公司感受到了前所未有的挑战与机遇。问鼎娱乐敏锐地意识到，单一的业务模式已经无法满足年轻消费者的需求，于是他们积极推动跨界合作。

通过与国内外知名电竞公司、直播平台、短视频平台等的战略合作，问鼎娱乐不仅拓展了自身的业务范畴，还通过互联网技术和社交媒体的力量迅速扩大了品牌的影响力。如今，问鼎娱乐的艺人和作品已经遍布各大热门平台，从电视剧到短视频，从直播到电竞赛事，问鼎娱乐凭借多元化的战略布局，占据了娱乐行业的多个重要领域。

问鼎娱乐的这一创新布局，极大地提升了其在年轻人中的知名度与喜爱度，迅速建立了强大的粉丝基础。与此公司通过多元化的内容和跨平台的传播渠道，打破了传统娱乐行业“单一渠道”的局限，走在了行业发展的前沿。

娱乐生态，打造全产业链

问鼎娱乐的成功不仅仅在于其强大的内容生产能力和跨界合作，更在于它构建了一个完整的娱乐生态链。在这个娱乐生态中，制作、经纪、版权、内容发行、品牌合作等各个环节紧密衔接，共同推动着整个公司向前发展。

问鼎娱乐注重从源头打造精品内容。无论是影视剧的选题、剧本的创作，还是制作环节的每一个细节，问鼎娱乐都严格把控，力求呈现给观众最具品质和最具创意的作品。这种对品质的执着追求，使得他们的作品不仅能在短期内收获大量的票房和口碑，还能够在市场中留下深刻的印象，成为长久持续的文化符号。

在艺人经纪方面，问鼎娱乐不仅为明星提供传统的经纪服务，还为其提供了更广泛的发展平台。通过与品牌方、广告商以及内容平台的深度合作，问鼎娱乐为艺人创造了更多的曝光机会，帮助他们拓展影响力。与此公司还鼓励艺人多方面发展，比如参演电视剧的也能参与到网络综艺、短视频创作甚至是品牌代言等领域，真正实现“全方位发展”。

问鼎娱乐还在版权运营上展现了独特的眼光和能力。公司不仅积极布局原创内容，还与国内外众多媒体平台合作，进行版权的跨平台、跨国度运营。通过智能化的数据分析，问鼎娱乐精准捕捉观众的需求，及时调整内容制作方向，使得公司在版权市场的竞争中稳占上风，形成了强大的内容聚合力。

明星培养，打造行业标杆

问鼎娱乐不仅在内容和生态方面做出了开创性的尝试，其在明星培养上的独到眼光同样让人印象深刻。公司坚持“以人为本”的理念，通过科学合理的经纪管理体系，精心挑选与培养各类艺人，并为他们量身定制职业发展路线。与此问鼎娱乐还注重艺人全方位的成长，帮助其提升演技、唱功、舞蹈等多方面能力，确保每一位艺人都能在各自的领域中脱颖而出，成为行业标杆。

如今，问鼎娱乐旗下的明星已经成为各大品牌和综艺节目的宠儿，他们的粉丝基础庞大，影响力深远。而这些明星的成功也为问鼎娱乐带来了更多的商业机会和发展潜力，推动公司向着更高的目标不断前进。

展望未来，问鼎娱乐的无限可能

随着娱乐行业的不断发展，问鼎娱乐将继续坚持创新和品质的理念，进一步拓展其在国内外的市场份额。未来，问鼎娱乐不仅将持续发力影视、音乐、电竞等传统领域，还会深入探索人工智能、大数据等新兴技术的应用，将更多的前沿科技与娱乐产业结合，为观众带来全新的娱乐体验。

无论是内容创作、跨界合作，还是生态建设与明星培养，问鼎娱乐都在以独特的方式引领着娱乐行业的新风潮。未来，问鼎娱乐有望成为行业的领导者，为全球观众带来更加精彩纷呈的娱乐盛宴。

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【刷屏的DeepSeek******

每经记者 郑雨航    每经编辑 高涵 兰素英    

“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。

12月26日，深度求索官方微信公众号推文称，旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。

公众号推文是这样描述的：DeepSeek-V3为自研MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

不过，广发证券发布的测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。

更重要的是，深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3，仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

消息一出，引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道：“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强，训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”

然而，在使用过程中，《每日经济新闻》记者发现，DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间，“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。

对此，《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得改进。”

每经记者向深度求索公司发出采访请求，截至发稿，尚未收到回复。

针对DeepSeek-V3，独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能（每秒生成的Token数以及首个Token生成时间）、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比，最终得出以下结论。

质量：DeepSeek-V3质量高于平均水平，各项评估得出的质量指数为80。

价格：DeepSeek-V3比平均价格更便宜，每100万个Token的价格为0.48美元。其中，输入Token价格为每100万个Token 0.27美元，输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。

速度：DeepSeek-V3比平均速度慢，其输出速度为每秒87.5个Token。

延迟：DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高，接收首个Token（即首字响应时间）需要1.14秒。

上下文窗口：DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小，其上下文窗口为13万个Token。

最终Artificial Anlaysis得出结论：

“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型，并且击败了OpenAI的GPT-4o（8月），并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet（10月）。

DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80，领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B，DeepSeek现在是中国的AI领先者。”

12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称：“为了深入探索DeepSeek-V3的能力，我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试，将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”

测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如，在密文解码任务中，DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型；而在代码生成的任务中，DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面，DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。

除了能力，DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。

《每日经济新闻》记者注意到，亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说，即便是不按照优惠价格，DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。

相对低廉的价格，得益于DeepSeek-V3的训练成本控制，深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型，花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。

DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化，大幅提升算力利用效率，实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中，DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施，显著降低了训练成本，以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明，模型效果不仅依赖于算力投入，即使在硬件资源有限的情况下，依托数据与算法层面的优化创新，仍然可以高效利用算力，实现较好的模型效果。

广发证券分析称，DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。

第一，DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的，避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。

第二，DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销，其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。

科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称，对于人工智能行业来说，DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变，即大型语言模型的开发方式。这一成就表明，通过巧妙的工程和高效的训练方法，可能无需以前认为必需的庞大计算资源，就能实现人工智能的前沿能力。

他还表示，DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小，公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。

不过，广发证券分析师认为，算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后，有望驱动相关AI应用的快速发展，应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中，推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策，仍然需要强大的算力支持。

在DeepSeek-V3刷屏之际，有一个bug也引发热议。

在试用DeepSeek-V3过程中，《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时，它给出了一个令人诧异的回答：“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型，由OpenAl开发。”此外，它还补充说明，该模型是“基于GPT-4架构”。

国内外很多用户也都反映了这一现象。而且，12月27日，Sam Altman发了一个帖文，外媒指出，Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。

于是，有人就开始质疑：DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的？为此，《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿，尚未收到回复。

针对这种情况产生的原因，每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示，他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得了改进。”

TechCrunch则猜测称，深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的，那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出，现在正在逐字反刍它们。”

“显然，该模型（DeepSeek-V3）可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应，但目前尚不清楚从哪里看到的，”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出，“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称，根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响，因为它可能导致幻觉和误导性答案。

不过，DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型，谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如，Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。

造成这种情况的原因可能在于，AI公司在互联网上获取大量训练数据，但是，现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计，到2026年，90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。

“互联网数据现在充斥着AI输出，”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示，基于此，如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据，也不足为奇。

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【阿里前端第一人AI创业，要做内容创作者的GitHub！5k人排队内测******

这就是躬身入局AI大模型创业的玉伯，对2024年创业现状的真实体感。

但这位昔日的阿里前端第一人，还是选择加入了这个没有硝烟的战场，用AI聚焦内容创作者群体。

入场2个月，公司估值过亿；入场6个月，推出首款产品YouMind，开放内测20多天来，反响不错，有近5000人排队申请（最后通过了千余人）。

他还有些喜出望外地告诉量子位，迄今为止，已付费的种子用户比他预料中更多。

△自己公司刚成立时的玉伯

玉伯是谁？

这个名字在前端开发领域圈子里家喻户晓，且和现在大多数打工人每日用的办公工具/平台息息相关：

11月底，思维天空的第一款产品问世，并于12月6日开启内测：

YouMind，一个面向全球创作者的AI工具，覆盖全流程，能整合多模态那种。

不过，玉伯很直接地告诉量子位，目前大家看到和用上的版本，仅仅是YouMind最终构想的v0.1。

但出于一个技术出身者深入骨髓的开源精神和共创理念，团队选择在此时把YouMind摆到用户眼前。

最终形态：内容创作者的GitHub社区

那么，0.1版本的YouMind——也就是现在用户可以内测上的这个版本，是什么样的？

作为通过内测的千分之一，量子位多位编辑都尝试体验了一番。

注册后，它会推荐你安装YouMind浏览器插件。

通过这个插件，你主要可以干三件事：

第一，总结网页，翻译网页；

第二，和ChatBot对话，询问问题，不管是关于正在浏览的界面的，还是需要互联网搜索的；

第三，把任何模态的内容，包括文字、图片、播客/音频、视频等，吃进个人收藏夹里，带分类那种。

以上，是调用插件能做的事。

△右侧为调用插件时的界面

而当进入YouMind主页后，有三大功能。

首先，Snips。

用来摘取并收藏互联网上任何你觉得有用，想要沉淀到自己知识库的内容。

可以是来自arXiv的论文，来自油管的视频，总之anywhere的anything。

其次，Thoughts。

这个很好理解，用来记录你自己个人的想法和随笔，就是网络在线笔记本。

再者，Boards。

可以在这里把外来沉淀的Snips，和个人记录的Thoughts，在这里分类归类，进行整理。

目前来看，Boards功能有限。

（不过毕竟玉伯还把此版本定义为v0.1，大家看个意思吧先）

非要做个类比来方便大家理解的话，我愿称之v0.1的YouMind为：

Readwise和obsidian的AI集合版。

（打个比方啦，有更准确的描述欢迎大家评论区集智众筹）

而这，仅仅是玉伯构想中，YouMind走向完全成熟的三个阶段中，第一阶段的第一步。

量子位画了张思维导图，来呈现他对YouMind的整体构想：

玉伯介绍，团队目前正在打磨第一阶段的第二步，让内容创作者们能够在YouMind上IPO起来（手动狗头）。

让收藏的内容不再吃灰，想找看过的内容时不用各平台狂翻浏览记录。

完成资料的串联和调用，帮助自己更好地生产文章/播客/视频等内容。

至此，就算完成了YouMind第一阶段——此时将达到v0.5。

到了第二阶段，YouMind会从个人工具走向协同使用，正式走向v1.0。

但和Notion、飞书、WPS等还不太一样，YouMind偏重内容协同、强调项目管理，而非组织管理。

“哈哈，第三阶段其实很长期，和我的初心有关。”玉伯笑道，那就是做社区。

内容创作者们有油管、抖音、推特、小红书等各种平台，但会给人一种四处打工的感觉，“我感觉创作者没有归属感。”

他拿程序员最大的社区GitHub类比——

无论是写代码还是抄代码，程序员会把GitHub看成是一个家一样的社区；自己有好的想法，也能上传后，进一步被build，甚至变成软件，再分发出去，可能还会在Apple Store里面挣钱。

所以，YouMind的终极目标，是成为一个内容创作者的GitHub。

（p.s.：以天天写稿人的角度，我们聊到创作者的心态或许和程序员的心态有所不同，内容创作者或许不太接受“被copy”。但玉伯举例了一个他认为的神奇存在：维基百科）

“也许创作是更好的消费”

而之所以创业第一剑，玉波选择对内容创作者群体“下手”，原因无外乎有二。

一看擅长什么。

一次与杭州的创业前辈交流时，玉伯头一回听说了与共识不同的PMF解释：

P不应该代表product，应该代表person。指代的还不是团队里的所有人，就是创始人本身。

那看玉伯自己的经历，他表示自己从2014年起开始用Notion，后来主导语雀、加入飞书。

他介绍团队成员虽然年轻，但多年工作经验与此息息相关，有经验，有积累，有市场长期观察。

团队成立后，内部协同又从Slack+Notion+Google Workspace，横跳到觉得更适合小团队协同和项目管理的Linear+Google Workspace。

等于是从自己的日常使用中寻找新的痛点。

△杭州，思维天空公司内部

二看趋势是什么。

他洞察到与自己要做的事有关的趋势，也分为两点。

首先是内容创作越来越多模态化，并且这个现象不仅仅在国内，是在全球范围内发生。

其次是95后，准确来说10后、20后的消费习惯正在改变。

玉伯自己本人觉得目前的娱乐消费，需要普通人有很高的自律要求。在玉伯口中，这种纯·消费其实很累，他说：“你以为消费了，其实啥也没得到。”

同时，他又不止一次从初中学生口中听到“抖音是老年人才玩的东西”之类的话，也看到自己的儿子和小伙伴们面对轰动一时的《黑神话：悟空》时，不仅仅是去玩那个游戏，更是自己去我的世界（Minecraft）里自己搭建还原游戏中的建筑、boss等等。

再三思索后，玉伯得出自己的结论：

他表示，也许每个人都应该去尝试创作一点内容，尝试过后收获的甜头，跟纯粹是刷短视频的快乐是完全不一样的。

所以就有了YouMind。

然后本着一种很朴素的开源心态——朴素指的是“有了想法就开源”，让大家以此为基点，有代码的写代码，会文档的写文档，有钱的捧个钱场，一起攒个局把想法实现——团队觉得没必要憋大招，可以用共建的方式合力朝内容创作者的GitHub前进。

所以现在时刻的YouMind还是v0.1。

创业后，“功成必须在我”

作为YouMind背后最主要的那个男人，成为创业者后，玉伯更踏实了，但也更害怕了。

踏实，是相比于此前的大厂经历而言。

2018年前，玉伯都在和代码打交道；后来身居大厂中层，带着六、七百人的团队。

不过问题随之而来：

和一线同学隔了三、四个层级，既不能很好地感知到一线的信息，也很少需要自己去做决策（因为更贴近业务本身的-1 or -2提上来的决策已经很不错了），只需自己点头；又因为自己就是所在业务的领头羊，需要他本人自上而下传递的高层信息也几乎为零。

但真的有那么安逸吗？并没有。

出于各种原因，他不能让自己的日程表有空白，甚至有时需要被动地去卷别人。

用他自己的话说，总之人是忙了，心却闲着。

自认为是个实操性人格的玉伯不太享受这种状态，甚至一度想转型去做HR，想让自己踏实一些。

现在离开大厂，自己拉起十几个人的小团队开始从零开始，确实也踏实了。

不过回头看，有时需涉及团队管理方面的事务，还会回头有点“羡慕”大厂。（但玉伯表示，欢迎大家加入～）。

至于害怕嘛——

但他陈述，所谓的“害怕”不是说自己怕丢面子。

玉伯很清楚，创业当然得尝试，但当然也担心瞄准的方向是伪命题，某些害怕的情绪是必然会有的。

害怕金钱流失。

作为一个长期主义者，背负投资人的钱，AI创业花钱如流水，但又担忧找不到“有耐心”的长期投资者。

害怕时机不对。

他认为找准时间和看准趋势同样重要。当初2019年前后，在大厂有架空感的时候，是不是就应该毅然创业？

“就算挂了，可能现在已经在连续创业第二次、第三次了。”

△10年前的玉伯 & 3天前的玉伯

最后一个害怕，来自于他成为创业者后心态上的转变。

以前，他觉得「内容创作者的GitHub」是他的想法和愿景。

这件事“功成不必在我”，可以由别人做出来，自己直接用，还不用承担成本和损失；可以半路被大厂收购，只要目标一致，能被收购也是好事情。

但最近看了尤瓦尔·赫拉利的《智人之上》，他觉得自己突然悟了——

最后一个害怕，是不愿看到自己的想法和目标，被别人抢先实现。

内测waiting list：youmind.ai

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