云舒：我把这套秘塔学习方法用熟后，学习速度直接起飞了

云舒：我把这套秘塔学习方法用熟后，学习速度直接起飞了 云舒：我把这套秘塔学习方法用熟后，学习速度直接起飞了 Modified May 28 搜索播客整体感觉还是不错的，生成速度依旧很快，要学习的资料又变多了。 案例3：了解行业技术信息 🍊 请清晰、详细地解释什么是“模型上下文协议 (Model Context Protocol)”，重点说明： 1. 它被设计出来主要是为了解决什么问题？ 2. 它的核心功能和主要机制是什么？（即，它具体是怎么运作来发挥作用的？） 3. 使用或遵循这个协议能够带来哪些实际的好处、价值，或者它能帮助避免哪些痛点？ 请用易于理解的方式进行阐述。 整体解释MCP还是不错的，这里还有一个使用技巧跟大家分享一下：如果你是问一些行业问题，且这个行业迭代速度还非常快，最好告诉秘塔希望它汇总的语料时间，毕竟AI不理解我们这人间AI迭代速度多快！ 学习方法跟大家讲完了，我想用一句话来浓缩它：高效学习，始于一个好问题，落在一个好工具。 我们第一个案例是去检索的LLM相关的论文。 如果我脑海中不知道我想要什么，我只是想看LLM论文，那我可能面对AI检索出来的一堆论文海，不知道如何去下手。 当我有了清晰的需求，但我不知道秘塔有文献功能，那我依然找不到有效的路径。 好问题、好工具他们两个是相辅相成的。 学会提出一个好问题是重要的，学会找到一个好工具也是重要的。 所以你看，在AI时代学习这件事情从来没有过时，它只是换了方式，从传统的技能学习变成了和AI协作的学习。 我想AI时代真正的竞争力，是一颗始终谦逊而好奇的心。 搜索播客整体感觉还是不错的，生成速度依旧很快，要学习的资料又变多了。 案例3：了解行业技术信息 🍊 请清晰、详细地解释什么是“模型上下文协议 (Model Context Protocol)”，重点说明： 1. 它被设计出来主要是为了解决什么问题？ 2. 它的核心功能和主要机制是什么？（即，它具体是怎么运作来发挥作用的？） 3. 使用或遵循这个协议能够带来哪些实际的好处、价值，或者它能帮助避免哪些痛点？ 请用易于理解的方式进行阐述。 请清晰、详细地解释什么是“模型上下文协议 (Model Context Protocol)”，重点说明： 1. 它被设计出来主要是为了解决什么问题？ 2. 它的核心功能和主要机制是什么？（即，它具体是怎么运作来发挥作用的？） 3. 使用或遵循这个协议能够带来哪些实际的好处、价值，或者它能帮助避免哪些痛点？ 请用易于理解的方式进行阐述。 整体解释MCP还是不错的，这里还有一个使用技巧跟大家分享一下：如果你是问一些行业问题，且这个行业迭代速度还非常快，最好告诉秘塔希望它汇总的语料时间，毕竟AI不理解我们这人间AI迭代速度多快！ 学习方法跟大家讲完了，我想用一句话来浓缩它：高效学习，始于一个好问题，落在一个好工具。 我们第一个案例是去检索的LLM相关的论文。 如果我脑海中不知道我想要什么，我只是想看LLM论文，那我可能面对AI检索出来的一堆论文海，不知道如何去下手。 当我有了清晰的需求，但我不知道秘塔有文献功能，那我依然找不到有效的路径。 好问题、好工具他们两个是相辅相成的。 学会提出一个好问题是重要的，学会找到一个好工具也是重要的。 所以你看，在AI时代学习这件事情从来没有过时，它只是换了方式，从传统的技能学习变成了和AI协作的学习。 我想AI时代真正的竞争力，是一颗始终谦逊而好奇的心。 AI现在迭代的速度非常快，作为一个不知名的AI自媒体博主，每天不是在学东西就是在学东西的路上。 为此我还搓了一堆提示词来帮我快速学习，论文大师帮我详细拆解论文、灵知工坊让我快速了解每一个专业词汇。但毕竟术业有专攻，有些能直接用的工具就不必再劳神去从0开始搓了。 比如我平时会搜集整理很多资料，然后基于这些资料做进一步的学习。搜集这一步就会直接交给秘塔AI搜索，后续的学习再自由发挥。 最近找资料的时候，发现秘塔更新了一个token提速的模型。 秘塔说是变得很快，token的吞吐速度提升到400token/s，我去试了一下，确实快了不止一点，这个我是能很直观感觉出来的。 我跑了几个问题，在检索完的输出环节，DeepSeek R1模型需要半分钟以上才能跑完内容，而秘塔的极速模型差不多几秒钟就搞定了。 对于本次更新，秘塔官方是这么说明的： 但它中间那段技术术语我就完全看不懂了，反正看起来很专业的样子；至于具体是干了点啥，我是看不懂。 然后我写了一段提示词，让秘塔自己来回答一下这个问题： 🍊 我看到秘塔AI搜索推出了“极速”模型，其中提到了“在GPU上进行kernel fusion”、“在CPU上进行动态编译优化”以及“单张H800 GPU上实现了最高400 tokens/秒的响应速度”。 我是一个对AI技术细节不太了解的普通用户，希望您能用简单易懂的比喻，帮我解释一下： 1. 这些技术进步（GPU kernel fusion, CPU动态编译优化, 以及高达400 tokens/秒的响应速度）的核心价值是什么？它们能给用户带来哪些实际的好处？ 2. 实现这些技术（特别是GPU上的kernel fusion和CPU上的动态编译优化）通常会遇到哪些主要的技术难点？为什么说这些是技术上的进步？ 请尽量用通俗的语言和生动的例子来解释，帮助我理解这项技术的重要性。 我看到秘塔AI搜索推出了“极速”模型，其中提到了“在GPU上进行kernel fusion”、“在CPU上进行动态编译优化”以及“单张H800 GPU上实现了最高400 tokens/秒的响应速度”。 我是一个对AI技术细节不太了解的普通用户，希望您能用简单易懂的比喻，帮我解释一下： 1. 这些技术进步（GPU kernel fusion, CPU动态编译优化, 以及高达400 tokens/秒的响应速度）的核心价值是什么？它们能给用户带来哪些实际的好处？ 2. 实现这些技术（特别是GPU上的kernel fusion和CPU上的动态编译优化）通常会遇到哪些主要的技术难点？为什么说这些是技术上的进步？ 请尽量用通俗的语言和生动的例子来解释，帮助我理解这项技术的重要性。 然后秘塔很快给了我答案： 它很详细的解释了这个问题，整体看下来我还是大体理解了秘塔这次做的事情。 不知道大家在看这个案例的时候有没有发现，它的提示词并不是我们日常提问的一句话的形式，它是我和AI对话后总结出来的“结构化需求”。 那如果我就跟AI说：我想理解这是啥意思。单纯的一句话提问，它会给的答案是什么样子的呢？ 我看完了感觉他好像把我的问题重复了一遍，然后我有了更多问题。 通过这两个案例的对比我们可以很明显的看到，用好AI最重要的事情是：提出一个好的问题。 当你提出来一个好问题的时候，整个事情其实就已经解决了大半了，剩下的无非是沿着这个好问题一点点去进行落地。 所以我目前的学习流程是这样子的：先和AI讨论得到一个好的问题，然后通过秘塔AI搜索来获取资料，围绕资料再去做深度分析。 我先给大家细讲一下我的流程，然后我再拆几个案例带大家去体验一下整个学习流程 1.和AI讨论得出好问题：这个场景我专门搓了一个提示词，大家把自己的问题扔给AI，它会跟你讨论两轮润色一下，这样问题质量就大大提升了；我问秘塔的那个问题就是这样让AI润色了一下。 提示词如下： 2.秘塔AI获取资料：看你的需求目的选择要搜索的模式，秘塔支持多个搜索模式，每个模式擅长的内容不一样。 我的经验是：通用型回答内容直接用全网就行了，如果是以找资料为主的目的就用文库、文献、播客；找资料这个功能我日常用的更多一点，它们的资料的可靠性非常不错。 另外秘塔这块还有一个比较有意思的功能是，它可以把回答的问题做可视化展示，这样阅读体验能提升不少。 3.进行深度分析：衔接上边的找论文，可以用秘塔AI搜索的沉浸式翻译或者视频讲解功能学习，会变得简单很多；也可以用论文大师提示词去一点点磨细节，可以根据自己喜欢的方式来选择。 下面带大家跑几个案例体验一下这套学习流程。 案例1：汇总LLM发展相关的论文进行学习 🤖 我需要从零开始学习大语言模型(LLM)的发展历程，重点关注2018 2024年的关键技术突破。请按时间线梳理： 1. 以Transformer架构为起点，逐年列出最具影响力的3 5篇里程碑论文 2. 每篇论文需包含： ◦ 基本信息：标题/作者/发表会议或期刊 我需要从零开始学习大语言模型(LLM)的发展历程，重点关注2018 2024年的关键技术突破。请按时间线梳理： 1. 以Transformer架构为起点，逐年列出最具影响力的3 5篇里程碑论文 2. 每篇论文需包含： ◦ 基本信息：标题/作者/发表会议或期刊 ◦ 基本信息：标题/作者/发表会议或期刊 ◦ 核心贡献（200字内通俗解释） ◦ 该工作对LLM发展的意义 3. 特别说明： ◦ 避免过多专业术语，用初学者能理解的语言描述 ◦ 优先选择推动产业发展的关键论文（如GPT/BERT系列） ◦ 若同一团队有连续工作，说明演进关系 ◦ 可附带论文链接方便深入阅读 ◦ 避免过多专业术语，用初学者能理解的语言描述 ◦ 优先选择推动产业发展的关键论文（如GPT/BERT系列） ◦ 若同一团队有连续工作，说明演进关系 ◦ 可附带论文链接方便深入阅读 整体回答速度非常快，质量也是很棒的，稍微有一点美中不足的是它有一些论文并不是搜索原文找到的，而是通过论文引用展示的，所以读的时候还得去找一下原文。 不过所有的pdf都是可以直接阅读原文的，而且秘塔还提供了沉浸式翻译，就算是外文文献，阅读起来也很方便： 要是开了翻译还是不太明白，那么点击“讲解”还可以获得视频讲解，辅助学习。 案例2：汇总Agent相关资讯 🍊 作为一名AI从业者，我希望高效地了解当前 AI Agent 领域的最新进展、关键技术突破、新兴应用场景以及行业内的重要观点。请为我推荐一些近期更新的、内容质量较高的播客节目（或特定集数），这些播客应聚焦于 AI Agent 的前沿动态。 如果可以，请提供以下信息： 1. 播客的名称。 2. 推荐的具体集数名称或讨论的主题。 3. 简要说明该集数或播客讨论了 Agent 领域的哪些具体进展、技术或邀请了哪些值得关注的嘉宾。 作为一名AI从业者，我希望高效地了解当前 AI Agent 领域的最新进展、关键技术突破、新兴应用场景以及行业内的重要观点。请为我推荐一些近期更新的、内容质量较高的播客节目（或特定集数），这些播客应聚焦于 AI Agent 的前沿动态。 如果可以，请提供以下信息： 1. 播客的名称。 2. 推荐的具体集数名称或讨论的主题。 3. 简要说明该集数或播客讨论了 Agent 领域的哪些具体进展、技术或邀请了哪些值得关注的嘉宾。