7 月 11
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曾经一码难求的Manus宣布跑路新加坡了。
大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。中国AI产业在7月9号呢，应该经历了资本侵袭之日。为什么这么讲？第一个，稚晖君创建的智源科技跑去买壳上市去了，机器人还没造出来呢，先去收购了一个上市公司60%多的股份。这个要干什么，大家心里都明白。
另外一个就是Manus，算是在Deepseek之后，又炒起了中国AI热潮的一个品牌。他们当时是做泛AI agent，就是说可以解决各种各样问题的AI agent，突然宣布在国内裁员，直接关闭，然后搬迁到新加坡。事情没做多少，这个资本的吃相有点太难看了。
Manus到底怎么个跑法呢？原来团队也不大，120人的团队，留下三四十个核心技术人员迁往新加坡，剩下的原地解散了。给2N或者是n加3，估计有些人来的时间实在是太短给n加3，来的时间稍微长一点的可以给2N。反正手里有钱嘛，刚拿了7,500万美金的融资，也不在乎这一点，直接遣散了就完事了。
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7 月 08
Luke FanAIGC AI Agent, AIGC, AI产业, AI幻觉, AI应用开发, AI趋势, Claude 3, DeepSeek, Few-shot (少样例提示), Gemini 2.5 Pro, GPT-4o, Grok, JSON输出, LangChain, LLaMA, LLMOS (大模型操作系统), MISTRAL, OpenAI, RAG (检索增强生成), Shopify, Simon Wilkinson, 上下文工程 (Context Engineering), 上下文窗口 (Context Window), 上下文隔离, 信息压缩, 函数调用 (Function Calling), 大语言模型 (LLM), 安德烈·卡帕西 (Andrej Karpathy), 工具调用 (Tool Calling), 技术解读, 提示词工程 (Prompt Engineering), 模型稳定性, 特斯拉, 程序员, 系统提示词, 英伟达 (Nvidia), 豆包大模型, 软件2.0 (Software 2.0), 通义千问, 长期记忆
上下文工程又有新词了。AIGC不怎么赚钱，造词的速度还是非常非常快的。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。
提示词工程已经稍微有点过时了，现在的新词叫上下文工程。提示词工程长什么样，大家还记得吗？就是上来先说你是谁，谁先给大模型定一个位置。比如说你是一个资深翻译，你是个语文老师。然后呢，说我现在想要干一点什么事情了，给我出个题，给我做个翻译，再给他一个简单的例子，说你照这样给我把东西做出来。
光有提示词呢，肯定是不够的。除了刚才我们讲的完整的、结构化的提示词之外，你还是需要很多相关的上下文，才能够让大模型稳定的输出结果。那你说我们继续把提示词写长不就行了吗？我还见过那种直接写出几百字或者是上千字小作文的提示词。这个是不是可以继续往前走呢？不行了。因为你如果继续叫提示词工程呢，会容易引起误解。大家觉得只要不断的把提示词写长，就可以把这事解决掉。但其实除了提示词之外，还有非常非常多的上下文数据需要一起写进去，才能够让大模型稳定的输出我们所预期的、有价值的结果出来。
所以呢，就不能继续叫提示词工程了，一定要起个新词。而且呢，AI时代呢，起新词是非常重要的，因为可以吸引眼球。只有足够吸引眼球的东西，才有发展的前景。所以在这个时候，上下文工程就来了，一个新词诞生了。
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7 月 02
Luke FanAIGC, Meta的故事 1亿美金签字费, AI Agent, AIGC, AI人才战争, AI团队重组, Anthropic, DeepSeek, Facebook, Kimi, Llama 4失败, Meta, Meta与OpenAI, MiniMax * 其他公司: 谷歌 (Google), OpenAI, XAI, 人力资源 (HR), 人工智能 (AI), 企业文化, 元宇宙 (Metaverse), 创新工厂 (Innovation Works), 华为 (Huawei), 员工挽留, 商业故事, 团队管理, 大语言模型 (LLM), 山姆·奥特曼 (Sam Altman) AI模型: Llama 4, 开源模型, 战略方向, 扎克伯格 (Mark Zuckerberg), 扎克伯格亲自下场, 招聘策略, 推理能力, 文心一言, 模型刷榜, 盛大 (Shanda), 盛大故事, 硅谷文化, 科技巨头挖人, 科技评论, 算力竞争, 职场八卦, 股票期权, 腾讯 (Tencent), 腾讯挖华为HR, 薪酬体系, 行业内幕, 行业分析, 谷歌Gemini, 金山 (Kingsoft), 金山喝酒留人, 闭源模型, 阿里千问 (Qwen)
Meta急了，扎克伯格亲自下场疯狂挖人，重新组建AI团队。
大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。Meta的1亿美金签字费最近成为了一个新梗。签字费什么意思？就是说我去挖人，你只要过来签个字，说我同意上班来了，1亿美金到手。这个又算是创造历史了吧。
现在AI呢，确实是资本最密集，和整个行业都在关注的一个点。所以Meta这样的一家美股七姐妹的公司，突然发现自己落后了，那就一定要赶快出来补救。而补救的方式的话，一亿美金签字费。
Meta呢，在Llama4上栽了一个大跟头，而且摔得非常非常惨。这个产品呢本来是寄以厚望的，因为Llama1、Llama2、Llama3，大家都是觉得非常成功。而且呢，Meta算是建立了一个自己的品牌。甭管是谷歌呀，Anthropic呀，OpenAI，你都是闭源，只有我是开源，而且我是开源圈的领军人物。其他的人只要是愿意用开源模型，必须以Llama为基础去干活去。至少在Llama2的这个阶段呢，它这个目标是实现了。就像当年的iOS跟安卓一样，iOS是闭源的，安卓是我开源，你只要惦记自己做手机，想要一操作系统，你就使我的。
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5 月 21
Luke FanAIGC, Apple的故事, 阿里巴巴的故事, 马云和阿里的故事 AI合作, Apple Intelligence, DeepSeek, Gemini, iPhone, Meta (LLAMA3), Momenta, OpenAI, YouTube频道, 中国市场, 中美关系, 中美科技战, 云计算, 人工智能 (AI), 众议院中国事务特别委员会, 供应链风险, 内容审查, 军民融合, 出口管制, 千问 (阿里AI), 华为, 国家安全, 地缘政治, 大语言模型 (LLM), 实体名单, 微软 (Microsoft), 情报委员会, 技术转让, 数字主权, 数据安全, 时事评论, 滴滴自动驾驶, 白宫, 百度AI, 科技分析, 科技脱钩, 美国严选, 美国制裁, 美国国会, 美国审查, 老范讲故事, 聊天机器人, 英伟达 (Nvidia), 苹果, 苹果AI中国落地, 谷歌 (Google), 财经观察, 贸易管制, 阿里巴巴
美国还在审核阿里跟苹果之间的AI合作，准备将阿里放入实体名单。这到底是怎么回事？
大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲，媒体爆料苹果跟阿里的合作一直都在接受审查，到现在也没过关。阿里传出跟苹果进行AI方面的合作之后，算是正式转换赛道，从电商转到了AI和云计算。股价呢，也有所体现。国内呢，也一直在等待可以在国内使用Apple Intelligence的那个版本，结果发现这事儿想简单了。
5月17号，《纽约时报》就出来报道了。到5月19号，彭博社再次确认，美国政府一直在审查苹果跟阿里之间的合作，认为可能是有问题的。那么到底是谁在审查呢？这个事实际上美国政府真的是从头就操碎了心。
2月份宣布的阿里巴巴宣布跟苹果进行AI合作以后，美国白宫和国会多个机构就在持续关注此事。因为美国国会甭管是参院还是众院呢，它里边是一大堆的委员会。有好几个委员会说，这事我们要关注一下，尤其是众议院中国事务特别委员会。在2025年3月的会议上，直接询问苹果的高管：“你们到底咋合作的呀？你跟我讲一讲，别被黄毛骗了呀。”国防部和情报官员呢，也对合作涉及的技术风险展开了审查。
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5 月 05
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Meta召开LLAMA Con开发者大会。他原来丢的这些课程，现在补还来得及吗？
大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。4月29号，Meta召开了首届的LLAMA CON开发者大会。Meta原来是开open大会，他反正每年都会开一到两次的这种开发者大会，这是开了第二次开发者大会了。这一次呢，主要就是对LLAMA进行了一些发布。前面LLAMA4已经发布过了，而且发完了以后还翻车了。现在呢，Meta说我也要去补课了。
补什么课呢？第一个是我要出一个独立的APP智能助手，叫MetaAI APP，对标ChatGPT。另外呢，我要开始面向开发者直接提供官方的LLAMA API服务了。这块呢，还准备去跟Groq这些芯片厂商去合作去，我帮他们去部署。现在呢，LLAMA的这些服务都是免费给大家使用的，LLAMA API未来有可能会收费。
你说人家OpenAI一出ChatGPT就开始给大家提供服务，APP也出了这么长时间了。这Meta真的是起了个大早赶了个晚集，到今天才想起来说我的这些API也要为大家服务了，我的APP也要为大家服务了，还来得及来不及？
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5 月 04
Luke FanAIGC Agent能力, AI agent开发, DeepSeek R1 对比, Gemini 2.5 Pro 对比, GitHub 开源, GPT-4o 对比, Grok 对比, Llama 4 对比, MCP协议支持, MOE模型 (混合专家模型), Ollama, Open Router, PC端应用, Qwen3, XAI 对比, 上下文窗口 (128K/256K), 专业数据, 云部署, 人工智能 (AI), 代码生成, 优缺点, 全系列模型 (0.6B-235B), 划时代的胜利 vs 翻车, 千问3, 原生数据, 参数效率, 合成数据, 后训练, 商业应用, 多场景适配, 多语言支持 (119种), 大语言模型 (LLM), 工具调用, 幻觉问题, 开源模型, 强化学习 (RLHF), 微调 (Fine-tuning), 性能分析, 性能评测, 技术创新, 指令遵循, 数学推理, 数据来源, 本地部署, 模型使用, 模型发布, 模型对齐, 混合推理架构, 用户体验, 田忌赛马策略, 真实感受, 硅基流动, 移动端应用, 稠密模型, 评测数据, 逻辑推理, 长思维链, 阿里云百炼, 阿里大模型, 预训练 (36T数据)
Qwen3发布了。这到底是划时代的胜利，还是翻车了呢？
大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。Qwen3真的是千呼万唤始出来。前面好几周就已经不断有传言说Qwen3要发布，要多么多么强大。突然发布之后，当然也肯定是伴随着一大堆的评测数据了。官方评测数据呢，永远是我超越了谁、超越了谁。但是很多评测的人呢，觉得好像差那么一点点意思，没有达到预期。所以今天我们来讨论一下，这到底是又一次划时代的胜利，还是翻车。
Qwen3呢是凌晨发布的，4月29日凌晨上线，在Github上全面开放。我呢已经开始用上了。使用的方法有几种：
第一种是本地部署。我是MacBook Pro，M2 Max的芯片，32G内存。其他的不重要，你到底有多少硬盘，这个事没有那么重要。本地使用OlAmA部署，我使用了8B、32B和30B-A3B。最后这个是什么意思？最后是一个MOE的模型，它是30B-A3B，就是说它每一次干活的时候激活3B，也就是30亿参数。它是这样的一个标注。就这三个版本的模型，在我本机都可以跑，速度呢都是还可以接受。
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4 月 13
Luke FanAIGC A2A, AGI (通用人工智能), AI Agent (智能代理), AI助理, AI行业发展, Anthropic, API, ChatGPT, Google (Gmail), MCP (模型调用协议/工具调用), Meta, OpenAI, RAG (搜索辅助生成), Sam Altman, Sam Altman (山姆·奥特曼), Token限制, XAI (Grok), 个性化体验, 个性化设置, 临时聊天, 人工智能 (AI), 共享账号限制, 关键一步, 大语言模型 (LLM), 字节跳动 (ByteDance), 小模型, 平台战略, 微调 (Fine-tuning), 微软 (Microsoft), 携程 (Ctrip), 数据安全, 无状态服务, 有状态服务, 本地知识库, 流量转化, 消费互联网公司, 生态系统, 用户画像, 用户留存, 用户粘性, 用户记忆, 百度 (Baidu), 缓存Token, 美团 (Meituan), 聊天记录引用, 腾讯 (Tencent), 苹果 (Apple), 记忆功能, 账号登录体系, 长期记忆, 阿里 (Alibaba), 隐私保护, 高德地图
ChatGPT推出了记忆功能，这是整个行业迈出的非常重要的一步。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。这是让山姆·奥特曼都兴奋得睡不着觉的一个功能，也就是给ChatGPT加GE。很多人都在讲说这个好像并没有多难，使用起来也没有觉得有多大的差异。这样的一个功能，怎么到老范这就变成了整个行业迈出了关键一步？到了山姆·奥特曼那里，就变成了兴奋的睡不着觉了呢？这到底是一个什么样奇葩的功能？有什么是大家没有理解到的？今天咱们来讲一讲。
在2025年4月10号，山姆·奥特曼发了一条推，说：“有那么几次，我会因为太兴奋而早早醒来，再也睡不着。今天就是这样的一天。”今天我们就来讲一讲这个GPT的记忆功能，为什么这么强大、这么好，能够让山姆·奥特曼都兴奋的睡不着，能够让老范来说这是整个行业迈出的关键一步。那么，ChatGPT的记忆功能其实以前也有，并不是没有，不是说到4月10号才推出的，而是4月10号做了一个相对比较关键的更新。那么更新了哪些东西呢？
第一个就是它直接可以引用我们的聊天记录了。它可以根据我们跟ChatGPT聊天的过程来去提取各种需要具体记下来的信息，而不需要像原来那样很显示的告诉他说：“请记住这个，请记住那个。”这个都不需要，现在他是完全可以自己记下来的。而且在后面我们跟ChatGPT聊天的过程中，可以非常灵活的来利用这些记忆，让ChatGPT变成一个越来越懂我们的助手。
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