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我做了一个 AI 学习网站，将任何视频/文档/播客/书籍通过 AI 高效学习+语言学习，并建立知识库 在这个 AI 信息爆炸时代，mcp ，skill, agent 等等各种新知识层出不穷，常规学习方法已经完全没那么多时间去跟上迭代速度， 所以我做了一个 AI 学习工具 LearnSmart 帮助我们学习任何知识同时也可以练习英语，并且搭建知识库。 LearSmart: https://learnsm.art 可以导入 youtube b 站视频 小宇宙 播客 RSS pdf 网站 书籍 epub 等任意信息源 可以将他们转化为 笔记 思维导图 测试题 语音播客 等等 ... via V2EX 分享创造 标签: #AI#导图#信息源 ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道：科技探索者 每天推荐有趣内容，欢迎订阅、转发。

💡 浴室沉思 AI 能够很大程度替代知识工作者后，再去回看前些年流行的大厂 35 岁门槛，就更能理解原因了。 Coding 可以说是劳动密集型的知识生产活动，对熟练工的依赖性比较强，一般程序员到 30 岁基本都达到了熟练工程度，后续竞争力便开始下降。 社会对人的隐形评估函数是，经验 × 成本 ÷ 可替代性，经验不增长，成本提升，可替代性也提升，35 就很容易接近极点了。 而这一波 AI 的影响，大厂对两类人的需求量会增加，一类是工程和架构能力强的专家，能定义复杂问题，也能解决复杂问题，年龄反而没那么重要；另外一类是创新意识和动手能力强的年轻人，没有先入为主的观念，喜欢天马行空，... via 浴室沉思 标签: #熟练工#AI#替代性 ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道：科技探索者 每天推荐有趣内容，欢迎订阅、转发。

做了一个猫咪 MBTI 性格测试🐱 ，两分钟测出你家主子的「猫格」- cmbit.chat 作为两只猫猫的铲屎官，我日常最大的乐趣之一就是观察我家猫的各种迷惑行为，然后试图用逻辑解释它。比如：它为什么每天凌晨五点准时踩我的脸？为什么对着墙角发呆能发半小时？为什么我一难过它就精准出现在我旁边？ 后来我发现，猫友群里每天都在聊类似的话题——"我家猫是不是社恐""你家这个明显 E 猫""它是不是在思考猫生"……大家不自觉就在给猫做性格分类。 再加上 MBTI 这两年实在太火了，SBTI 也刷了一波屏，我就想：人能测，猫为什么不能测？ 于是花了些时间，做了这个 👉 CMBTI 猫咪性格测试： https://cmbit.chat ⦁ ⦁ ... via V2EX 分享创造 标签: #养猫#AI#性格 ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道：科技探索者 每天推荐有趣内容，欢迎订阅、转发。

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🤖 阿里通义千问发布 Qwen3.5-Omni：全模态大模型三型齐发，215 项基准达到 SOTA 阿里巴巴通义千问团队于 3 月 29 日正式发布 Qwen3.5-Omni，这是其最新一代原生全模态大模型，支持文本、图像、音频和音视频的理解与生成。系列包含 Plus、Flash、Light 三个尺寸的 Instruct 版本，均支持 256k 长上下文输入。模型已通过 Offline API 和 Realtime API 开放使用。 📌 核心能力 - 架构：延续 Thinker-Talker 架构，升级为 Hybrid-Attention MoE 骨架 - 上下文窗口：256k（从 Qwen3-Omni 的 32k 大幅提升） - 输入能力：支持超 10 小时音频输入、400 秒 720P 音视频输入（1FPS） - 预训练数据：超过 1 亿小时音视频数据的原生全模态预训练 - Plus 在 215 个音频和音视频理解/推理/交互子任务上达到 SOTA ⚙️ 关键技术 - ARIA（Adaptive Rate Interleave Alignment）：动态对齐文本和语音单元，解决流式语音交互中数字漏读、发音不清等稳定性问题 - 语义中断：基于原生 turn-taking 意图识别，避免无意义背景噪声和反馈音打断对话 - 原生 WebSearch 和 FunctionCall：模型自主决定是否调用搜索回应实时问题 - 端到端语音控制：音量、语速、情绪均可通过语音指令调控 - 语音克隆：用户上传音色即可自定义 AI 助手声音 - 音视频字幕：可生成可控的、结构化的细粒度描述，包括自动分段、时间戳标注和角色关系描述 📊 性能亮点 - 音频：Plus 全面超越 Gemini-3.1 Pro（通用音频理解、推理、识别、翻译和对话） - 音视频：Plus 整体达到 Gemini-3.1 Pro 水平（VideoMME with audio: 83.7 vs 89.0） - 视觉和文本：与同规模 Qwen3.5 模型持平（MMLU-Pro 85.9、GPQA 83.9） - 语音生成稳定性 WER↓：Seed-hard 6.24（vs ElevenLabs 27.70、Gemini-2.5 Pro 11.57、GPT-Audio 8.19、Minimax 8.62） - 语音克隆相似度：20 语种均值 0.79（vs ElevenLabs 0.65、Minimax 0.76） - 新兴能力：Audio-Visual Vibe Coding —— 直接基于音视频指令进行编码 🌍 多语言覆盖 - 语音识别：113 种语言/方言（74 种国际语言 + 39 种中国方言） - 语音合成：36 种语言/方言（29 种国际语言 + 7 种中国方言） - 中国方言支持：从 Qwen3-Omni 的 8 种扩展到 39 种，覆盖粤语、闽南语、客家话、吴语、湘语、赣语等主要方言区 🔄 vs Qwen3-Omni 主要升级 - 骨架：MoE → Hybrid-MoE - 上下文：32k → 256k - 新增能力：音视频字幕、语义中断、WebSearch/Tool、语音控制、语音克隆 - 多语言：语音识别 11 → 113 种，语音合成 11 → 36 种 - Talker 架构：双轨自回归 → ARIA 交错对齐 📎 背景 - Qwen3.5 系列于 2 月 15 日发布旗舰文本模型 Qwen3.5-397B-A17B（开源权重），强调原生多模态和 Agent 能力 - 阿里持续加码 AI 基础设施投入，Qwen 系列已覆盖文本、视觉、全模态三条产品线 - 竞品动态：Google 于 3/26 发布 Gemini 3.1 Flash Live（ComplexFuncBench Audio 90.8%，语音 Agent 标杆）；小米 MiMo-V2-Omni 音频理解超 Gemini 3 Pro、图像理解超 Opus 4.6；OpenAI GPT-4o Advanced Voice Mode 仍为实时语音对话主流方案 - Qwen3.5-Omni-Plus 在音频维度全面超越 Gemini-3.1 Pro，标志阿里在全模态赛道对 Google 形成正面竞争 🔗 链接 博客原文：https://qwen.ai/blog?id=qwen3.5-omni Offline API：https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/qwen-omni Realtime API：https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/realtime #AI#通义千问#全模态模型

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Bitcoin ETFs Face Nearly $1B Outflows Bitcoin ETFs experience record outflows nearing $1 billion. In 2023, all crypto sectors underperform compared to Bitcoin, with AI frameworks down 84%, agent projects 70%, and more. SEC acknowledges NYSE Arca's filing for Grayscale Ethereum ETF staking. Meanwhile, Bybit hackers have laundered 45,900 ETH ($113M) in 24 hours, totaling 135,000 ETH ($335M) to date, with more expected to be laundered soon. #Bitcoin#ETH#Crypto#NFT#SEC#Grayscale#Bybit#Hacking#Market#AI#AgentProjects#Memecoins#Gamefi#DelphiDigital#VC#Outflows#BlockChain#Finance#Investments#DeFi#Web3