12 月 14
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GPT-5.2我已经用了两天了，效果到底怎么样？
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GPT-5.2：应对Gemini的“红色警报”产品
GPT-5.2是12月11日发布的，它是在OpenAI的十周年生日这一天发布的。虽然ChatGPT-3.5，我们记得是有三年，但是在这之前，OpenAI已经苦逼了好多年了，所以这是OpenAI自己的十周年生日礼物。这个产品，应该是应对谷歌的Gemini 3 Pro的一个紧急版本，是在GPT-5的基础上进行了调整和训练得到的，更加注重长时间推理结果，结构化的输出更像系统，也就是更不像人。这个东西很多指标都遥遥领先，当然还有一个重要的特点——就是更贵。
两天来的个人使用感受
优点：输出质量显著提升
用了两天了，我自己使用的感受是什么样的？输出的结果确实要比GPT-5.1要好很多，它的输出结果更全面、更准确，而且输出的结果整个的排版格式也是非常舒服的。
缺点：速度极慢与应对策略
但是，好慢好慢好慢！重要的事情说三遍，这个东西真的是很慢。当然，也有可能是新版本刚发布，用的人很多，但确实是慢，让我把默认的thinking模式都给取消了，改成了自动模式或者直出模式。自动模式就是它根据你的问题来判断是thinking还是直出；如果是直出模式的话，就是不判断，直接给结果就完事了。当然了，我还有一个方式来应对速度，就是在GPT旁边再开个豆包，豆包是相对来说要比它快很多的。
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3 月 10
Luke FanAIGC AI Agent, AIGC娱乐, AI产品方向, AI产品设计, AI创新, AI创新方向, AI协作工具, AI发展, AI发展阶段, AI图表生成, AI工具价格, AI工具演示, AI工具链, AI市场, AI市场潜力, AI幻觉, AI应用, AI总结归纳, AI成本, AI技术发展, AI技术壁垒, AI推理能力, AI搜索工具, AI数据管理, AI文本生成, AI未来趋势, AI模型, AI用户增长, AI社交裂变, AI算力问题, AI行业偏转, AI行业分析, AI表格生成, AI进程, AI逻辑推理, AI领域, ChatGPT, Claude 3.7, Claud模型, Deepsearch, DeepSeek, GPT-4, GPT-4.5, GROK3, Manus, Markdown, Monica.IM, OpenAI, OpenManus, PLG产品, Workflow自动化, 人工智能工具, 人工智能规划, 企业AI应用, 国外AI应用, 国家安全AI, 国运级产品, 大模型, 小型AI团队, 山姆·奥特曼, 推理模型, 智能规划工具, 架构设计, 模型阶段, 用户体验AI, 算力消耗, 自主规划AI, 自动化工作流, 自动规划AI, 自我规划, 规划工具链, 集成工具链
大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲突然刷屏的Manus。它的来源呢，是个拉丁语单词，是“手”的意思，同时呢还有“权力”和“力量”的意思。现在呢，华为造汽车就全都是《山海经》，做AI产品全是拉丁语单词，好厉害的样子，对不对？
现在这个事情呢，应该是从昨天开始，突然就变得一码难求了。我应该是在昨天看到谁呢？王舒义，天津师范大学的一个老师，他发了一条说：“哎呀，得到那个测试码了，怎么怎么着了。”我当时都没想说这啥玩意儿，没惦记这个事，因为呢他们那个Monica我也没怎么用过。Monica这个产品对于我来说，还是有点太奇怪了一点。待会我们再继续讲。
后来到昨天晚上了，突然就开始传出来说这个东西已经在闲鱼上炒到好几万了。又一个国运级产品出来了，中国人再次震惊了世界，说老美又怎么样了，全世界又如何如何了。今天再一看这个，各种新闻媒体刷屏了。我直到开播之前犹豫再三，说算了，还是去申请一次吧。咱们虽然没用过，但是好歹也算申请过了。本来我是连申请都懒得申请的一个产品。
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1 月 28
范, 路AIGC, DeepSeek大模型 AI Agent公司, AI Agent生态, AIGC领域, AI云计算, AI产业标准, AI协作方式, AI大模型, AI开源, AI开源项目, AI推理能力, AI数据偏见, AI显卡优化, AI显卡禁令, AI研发成本, AI蒸馏微调, AI闭源模型, AMD MI 300, AMD显卡兼容, Anthropic压力, Claude模型, DeepSeek, DeepSeek R1, Deepseek V3, DeepSeek代码, DeepSeek原创性, DeepSeek影响, DeepSeek成果, DeepSeek数据来源, DeepSeek美国市场, DeepSeek英文论文, Deepseek训练成本, DeepSeek论文, Huggingface, Kimi 1.5, Meta AI发展计划, Meta震惊, Minimax 01, OpenAI竞争, Oracle云计算, PyTorch开源工具, 中文社交媒体, 中美AI竞争, 中美科技博弈, 亚马逊AI, 人工智能创新, 华为AI标准, 大模型训练路径, 字节跳动AI, 开源模式, 开源胜利, 微软AI, 英伟达显卡, 谷歌AI, 谷歌AI研究, 豆包1.5, 通义千问, 闭源与开源
DeepSeek突然出圈，引发了中文圈的争吵。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。
DeepSeek在前面，我们已经出了一期视频，去讲它到底是怎么回事了。那么，DeepSeek最近肯定是更加的出圈。首先，DeepSeek V3，据说训练成本只有557万美金，震惊了扎克伯格，震惊了Meta。Meta说：“我们有好多的老大，他们的年薪都超过557万美金了。人家训练了个模型才用了557万美金，那我花了这么多钱去组建AI团队，花了这么多钱去囤显卡，是不是亏了？”现在就有这样的声音出来。
而且，最新的DeepSeek R1，也就是它的推理模型，推理能力已经接近o1了。蒸馏微调出来的这些小模型，已经在很多领域里头超越了o1 Mini。在这儿多补充一句，什么叫蒸馏微调的小模型？像我的电脑上，也是跑了一个DeepSeek R1-32B的模型。这个模型是怎么来的？它实际上是由DeepSeek R1去输出数据，然后拿输出的数据再去调通义千问2.5-32B的这个模型，最后得到的结果。这就是DeepSeek R1-32B，他在我的电脑上做各种推理，效果相当不错。
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