2025-03-14 11周

🎞️ 生活

多雨的一周

本周多雨，且基本覆盖早晚下班时间，🍐🎼

顺便又参加了全家周五活动，这次是20-8券，配合薯条两包10.8，共付款13.6买了四包薯条

💭 片段

为什么现代不重新测定农历了？

闰月不是 bug，是 feature。
冬至在天文学上指太阳地心视黄经为 270°的时刻。虽然农历一年的是以农历正月为起始月（见 4.5），但定位正月的前提是确定农历十一月。可以说冬至时刻才是农历真正的起算点

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📰 周刊摘录

千万人口大城合肥！

沪苏杭之后，谁将成为长三角第四座千万人口城市？
答案：合肥。
临门一脚！在连续5年保持在900万量级后，2024年，根据合肥市统计局最新数据，合肥常住人口总量一举突破千万，达到1000.2万人。
根据目前公布的数据，合肥已经成为全国第18座千万人口大城，也是全国第16座“双万城市”（万亿GDP、千万人口）。
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华硕推出“自带空气净化器”VU Air Ionizer 系列显示器，可清洁 1 m³ 工作空间

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太抽象了

OpenAI发布agent工具《New tools for building agents》

今天，我们发布了第一套构建模块，将帮助开发者和企业构建有用且可靠的智能代理。
我们将智能代理视为代表用户独立完成任务的系统。
在过去的一年里，我们引入了新的模型功能——如高级推理、多模态交互和新的安全技术——为我们的模型处理构建智能代理所需的复杂、多步骤任务奠定了基础。
然而，客户表示，将这些功能转化为生产就绪的智能代理具有挑战性，通常需要大量的提示迭代和定制的编排逻辑，而没有足够的可见性或内置支持。
为了应对这些挑战，我们推出了一套新的 API 和工具，专门设计用于简化构建代理应用的开发过程：

• 新的响应 API，结合 Chat Completions API 的简洁性与 Assistants API 的工具使用功能，以构建智能代理
• 内置工具包括网络搜索，文件搜索，以及计算机使用
• 编排单智能体和多智能体工作流程的新代理
• 集成的可观测性工具用于追踪和检查代理工作流程执行
  这些新工具简化了核心智能体逻辑、编排和交互，使开发者更容易开始构建智能体。在未来几周和几个月内，我们计划发布更多工具和能力，进一步简化并加速在我们平台上构建智能体应用。
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  这让我想到了某个国内大厂，去年早早的就喊出agent，结果什么都没做出来，没有产品，没有开源，没有协议定义，啥都没有

X 平台大规模 DDoS 攻击调查：幕后黑客浮出水面

2025年3月10日，全球最大的社交媒体平台之一——X（前Twitter）突然陷入了严重的宕机危机。从早上6点开始，用户陆续发现平台无法访问，接连三次服务中断让全球近4万名用户陷入恐慌。
法国安全研究员巴蒂斯特·罗伯特通过 OSINT 展示了一次教科书级别的黑客调查，用短短一天时间追踪到真实身份，堪称经典案例。他不仅成功锁定了Mohamed Hany，也向公众展示了一个看似普通学生如何撼动世界级网络平台。
而对于X平台以及全球互联网企业来说，这场攻击也是一次深刻的教训：网络世界从未安全，真正的威胁可能隐藏在任何一个不起眼的角落。
正如罗伯特自己所言：“希望我的调查能让黑客们清醒一些——网络不是你们肆意妄为的游乐场。”
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Google 用文生图 AI 开始真正重塑行业｜9 个测试案例，带你看懂 Gemini 能力边界

照例先给总体评价：

1. 1. Gemini （或者说 Imagen3）是当下最值得全设计行业，甚至全碳基社会使用的文生图 AI
2. 1. 它在自然语言的修改指令理解、材质质感复现、局部细节微调方面，达到了部分生产创作环节完全可用的水准（当然也有些 Case 还差点意思）
3. 1. 这几乎可以算 AI 许愿机、超级嘴炮魔法了，甚至说句“快变天了”不为过 🥲
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📚 文章

日本二次元也要来中国淘谷子

正如你能见到身为《孤独摇滚》原作者的滨路晶，也会花钱去买由国内设计师创作的《孤独摇滚》周边——二次元文化是一个“创作者”与“消费者”之间边界不那么清晰的领域，双方更能将心比心、愿意为对方的创意花钱。这也是二次元文化得以发展，并且推动大大小小的IP商品化的根基。

不需要AI和数学知识背景，这篇文章带你学会大模型应用开发

这篇文章主要精华在于后半部分的RAG部分，介绍了应用开发者应该重点关注什么，
包括如何对知识文本分片，如何计算向量，毕竟模型是一个可插拔的工具，而且迭代很快，怎么在更换模型时，不影响回答的质量是很重要的。
我也不禁有个疑问，在这种需要大模型返回专业解答时，是否就不需要进行后训练喂数据了，只要把知识库优化好，有个好的RAG，就能获得一个专业的大模型，省去了训练精调的步骤。
还有简单描述了MCP概念，可能是后续重点开发的方向。
中间说到了代码助手的一个方向，就是开发项目时，脚手架、设计模式等都面向AI开发，更方便AI代码助手处理问题，提供帮助。

什么是模型上下文协议（MCP）？它如何比传统API更简单地集成AI？

模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP） 是一种全新的开放协议，专门用于标准化地为大语言模型（LLMs）提供应用场景和数据背景。
你可以把MCP想象成AI领域的“USB-C接口”，它能让不同的AI模型与外部工具和数据源轻松连接。
本文将清晰地解释MCP的价值、工作原理，以及它与传统API的关键区别。