8 月 12
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今天咱们来讲一讲GPT-5发布了，到底是又一次划时代的革命，还是开始挤牙膏了呢？
8月8号凌晨开的发布会，我呢看了一眼就去睡觉了，实在是没有功夫把它都看完。北京时间凌晨1点开始发，我今天看了一下回放，大概是一个小时十几分钟吧，但是我并没有特别耐心地把它们都看完。
GPT-5到底有什么不一样的呢？
首先，这一次的发布会跟OpenAI以前的发布会，有一些巨大的差异。第一点大家有没有注意到，就是这次发布以后呢，没有出现服务器拥挤宕机的情况。以前甭管是Sora呀，还是GPT-4o这些产品发布的时候，紧随而来的都是OpenAI的服务器拥堵宕机。这次没有，第一时间就可用，免费版也可以使用，速度还挺快的。我自己反而感觉速度还可以，应该呢是进行了一些实时的算力分配，简单的问题就没必要消耗那么多的算力。原来呢，大家都是要尽可能用最大的模型，你哪怕问一个“你好，今天天气不错”，他也得把那个最大的模型跑起来。现在的话应该就不需要干这个事了，他发现你去问“你好，你是谁，你到底是哪个版本”的时候，他可能做一些很简单的回复，消耗的算力就比较小。这是第一个比较大的差异。
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7 月 08
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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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4 月 29
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谷歌居然又赚到钱了。前面股票跌的这么惨，但是财报还是相当不错的。
大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天来跟大家讲一讲谷歌2025年的第一季度财报。谷歌呢发了财报，总收入920.34亿美金，同比增长12%，超出预期10%。大家注意，很重要的是超出预期。为什么呢？因为像谷歌这种公司，有非常多的机构会去对它进行预测，再根据预测对它进行出价。如果超出预期呢，就说明说你现在的实际价值应该比前面预测出价的这个数要高。所以超出预期是一个重大的利好。
广告业务668.58亿美金，同比增长8.5%，超出预期4.95%。这个非常非常难，待会咱们去讲。其中搜索广告507.02亿美金，同比增长了9.8%。YouTube广告89.72亿美金，同比增长了10%。但是YouTube广告不及预期，比预期呢少了0.13%。这个是很悲惨的，因为大家都觉得谷歌未来可能搜索广告不是那么强了，以后可能主要靠YouTube广告。结果发现YouTube广告并没有达到预期，这是让市场不是那么满意的地方。
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4 月 24
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Manus的后劲来了。百度、字节都有了自己的agent产品上线。
大家好，欢迎收听老范讲故事的音乐节目频道。字节上线了扣子空间，百度上线了心想APP。Manus的光环不再。Manus本身就属于意外爆火，当时它突然火了以后，咱们还做了直播，说这个东西没有什么技术门槛，只是产品设计的很有意思。
Manus跑去跟阿里合作了之后，那字节、百度说这不行，咱们也得有自己的产品上线。又不是有多难做的东西，那就做呗。我呢，搞了一个字节扣子空间的邀请码，咱们呢试一试，看看这个产品到底怎么个用法儿。
Manus呢，到现在我也没用上。原因也很简单，我去申请测试，等了很久，到现在都已经开始收费了，也没有收到说你可以来玩一下的这个邀请。所以也就别费劲了。我自己呢也没有特别着急，我要特别着急想用的话，随便找两个人去要一些邀请码，也还是可以搞得定的。既然没有那么热心的话，也就没有上心去找嘛。
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4 月 07
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Llama4发布了。这里的黎明静悄悄，没有什么响动。这是怎么回事？
大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。一觉醒来，Llama4就发布了。扎克伯格亲自在Facebook的REELS（也就是Facebook的短视频里面）发了一条视频，说Llama4发布了，今天是Llama4日。
Llama4呢，一共是有三个版本：
第一个叫Scout（侦察兵版本），总参数1,090亿（也就是109B），活跃参数是170亿，包含16个专家模块。对的，Llama终于也放弃抵抗了，从Llama4开始变成Moe了。在Llama4之前的版本都是单一体的模型，Llama3.3还给了一个400多B的单一模型，到Llama4彻底放弃抵抗了。
现在呢，支持1,000万TOKEN这种上下文，这个是Llama4最大的一个特点。DeepSeek是64K（也就是64,000个TOKEN上下文），现在上下文比较大的Gemini大概是能到2兆（200万），Llama4直接给了一个10兆（1,000万TOKEN），这是它做的一个很创新的点。
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