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【阿里前端第一人AI创业，要做内容创作者的GitHub！5k人排队内测******

这就是躬身入局AI大模型创业的玉伯，对2024年创业现状的真实体感。

但这位昔日的阿里前端第一人，还是选择加入了这个没有硝烟的战场，用AI聚焦内容创作者群体。

入场2个月，公司估值过亿；入场6个月，推出首款产品YouMind，开放内测20多天来，反响不错，有近5000人排队申请（最后通过了千余人）。

他还有些喜出望外地告诉量子位，迄今为止，已付费的种子用户比他预料中更多。

△自己公司刚成立时的玉伯

玉伯是谁？

这个名字在前端开发领域圈子里家喻户晓，且和现在大多数打工人每日用的办公工具/平台息息相关：

11月底，思维天空的第一款产品问世，并于12月6日开启内测：

YouMind，一个面向全球创作者的AI工具，覆盖全流程，能整合多模态那种。

不过，玉伯很直接地告诉量子位，目前大家看到和用上的版本，仅仅是YouMind最终构想的v0.1。

但出于一个技术出身者深入骨髓的开源精神和共创理念，团队选择在此时把YouMind摆到用户眼前。

最终形态：内容创作者的GitHub社区

那么，0.1版本的YouMind——也就是现在用户可以内测上的这个版本，是什么样的？

作为通过内测的千分之一，量子位多位编辑都尝试体验了一番。

注册后，它会推荐你安装YouMind浏览器插件。

通过这个插件，你主要可以干三件事：

第一，总结网页，翻译网页；

第二，和ChatBot对话，询问问题，不管是关于正在浏览的界面的，还是需要互联网搜索的；

第三，把任何模态的内容，包括文字、图片、播客/音频、视频等，吃进个人收藏夹里，带分类那种。

以上，是调用插件能做的事。

△右侧为调用插件时的界面

而当进入YouMind主页后，有三大功能。

首先，Snips。

用来摘取并收藏互联网上任何你觉得有用，想要沉淀到自己知识库的内容。

可以是来自arXiv的论文，来自油管的视频，总之anywhere的anything。

其次，Thoughts。

这个很好理解，用来记录你自己个人的想法和随笔，就是网络在线笔记本。

再者，Boards。

可以在这里把外来沉淀的Snips，和个人记录的Thoughts，在这里分类归类，进行整理。

目前来看，Boards功能有限。

（不过毕竟玉伯还把此版本定义为v0.1，大家看个意思吧先）

非要做个类比来方便大家理解的话，我愿称之v0.1的YouMind为：

Readwise和obsidian的AI集合版。

（打个比方啦，有更准确的描述欢迎大家评论区集智众筹）

而这，仅仅是玉伯构想中，YouMind走向完全成熟的三个阶段中，第一阶段的第一步。

量子位画了张思维导图，来呈现他对YouMind的整体构想：

玉伯介绍，团队目前正在打磨第一阶段的第二步，让内容创作者们能够在YouMind上IPO起来（手动狗头）。

让收藏的内容不再吃灰，想找看过的内容时不用各平台狂翻浏览记录。

完成资料的串联和调用，帮助自己更好地生产文章/播客/视频等内容。

至此，就算完成了YouMind第一阶段——此时将达到v0.5。

到了第二阶段，YouMind会从个人工具走向协同使用，正式走向v1.0。

但和Notion、飞书、WPS等还不太一样，YouMind偏重内容协同、强调项目管理，而非组织管理。

“哈哈，第三阶段其实很长期，和我的初心有关。”玉伯笑道，那就是做社区。

内容创作者们有油管、抖音、推特、小红书等各种平台，但会给人一种四处打工的感觉，“我感觉创作者没有归属感。”

他拿程序员最大的社区GitHub类比——

无论是写代码还是抄代码，程序员会把GitHub看成是一个家一样的社区；自己有好的想法，也能上传后，进一步被build，甚至变成软件，再分发出去，可能还会在Apple Store里面挣钱。

所以，YouMind的终极目标，是成为一个内容创作者的GitHub。

（p.s.：以天天写稿人的角度，我们聊到创作者的心态或许和程序员的心态有所不同，内容创作者或许不太接受“被copy”。但玉伯举例了一个他认为的神奇存在：维基百科）

“也许创作是更好的消费”

而之所以创业第一剑，玉波选择对内容创作者群体“下手”，原因无外乎有二。

一看擅长什么。

一次与杭州的创业前辈交流时，玉伯头一回听说了与共识不同的PMF解释：

P不应该代表product，应该代表person。指代的还不是团队里的所有人，就是创始人本身。

那看玉伯自己的经历，他表示自己从2014年起开始用Notion，后来主导语雀、加入飞书。

他介绍团队成员虽然年轻，但多年工作经验与此息息相关，有经验，有积累，有市场长期观察。

团队成立后，内部协同又从Slack+Notion+Google Workspace，横跳到觉得更适合小团队协同和项目管理的Linear+Google Workspace。

等于是从自己的日常使用中寻找新的痛点。

△杭州，思维天空公司内部

二看趋势是什么。

他洞察到与自己要做的事有关的趋势，也分为两点。

首先是内容创作越来越多模态化，并且这个现象不仅仅在国内，是在全球范围内发生。

其次是95后，准确来说10后、20后的消费习惯正在改变。

玉伯自己本人觉得目前的娱乐消费，需要普通人有很高的自律要求。在玉伯口中，这种纯·消费其实很累，他说：“你以为消费了，其实啥也没得到。”

同时，他又不止一次从初中学生口中听到“抖音是老年人才玩的东西”之类的话，也看到自己的儿子和小伙伴们面对轰动一时的《黑神话：悟空》时，不仅仅是去玩那个游戏，更是自己去我的世界（Minecraft）里自己搭建还原游戏中的建筑、boss等等。

再三思索后，玉伯得出自己的结论：

他表示，也许每个人都应该去尝试创作一点内容，尝试过后收获的甜头，跟纯粹是刷短视频的快乐是完全不一样的。

所以就有了YouMind。

然后本着一种很朴素的开源心态——朴素指的是“有了想法就开源”，让大家以此为基点，有代码的写代码，会文档的写文档，有钱的捧个钱场，一起攒个局把想法实现——团队觉得没必要憋大招，可以用共建的方式合力朝内容创作者的GitHub前进。

所以现在时刻的YouMind还是v0.1。

创业后，“功成必须在我”

作为YouMind背后最主要的那个男人，成为创业者后，玉伯更踏实了，但也更害怕了。

踏实，是相比于此前的大厂经历而言。

2018年前，玉伯都在和代码打交道；后来身居大厂中层，带着六、七百人的团队。

不过问题随之而来：

和一线同学隔了三、四个层级，既不能很好地感知到一线的信息，也很少需要自己去做决策（因为更贴近业务本身的-1 or -2提上来的决策已经很不错了），只需自己点头；又因为自己就是所在业务的领头羊，需要他本人自上而下传递的高层信息也几乎为零。

但真的有那么安逸吗？并没有。

出于各种原因，他不能让自己的日程表有空白，甚至有时需要被动地去卷别人。

用他自己的话说，总之人是忙了，心却闲着。

自认为是个实操性人格的玉伯不太享受这种状态，甚至一度想转型去做HR，想让自己踏实一些。

现在离开大厂，自己拉起十几个人的小团队开始从零开始，确实也踏实了。

不过回头看，有时需涉及团队管理方面的事务，还会回头有点“羡慕”大厂。（但玉伯表示，欢迎大家加入～）。

至于害怕嘛——

但他陈述，所谓的“害怕”不是说自己怕丢面子。

玉伯很清楚，创业当然得尝试，但当然也担心瞄准的方向是伪命题，某些害怕的情绪是必然会有的。

害怕金钱流失。

作为一个长期主义者，背负投资人的钱，AI创业花钱如流水，但又担忧找不到“有耐心”的长期投资者。

害怕时机不对。

他认为找准时间和看准趋势同样重要。当初2019年前后，在大厂有架空感的时候，是不是就应该毅然创业？

“就算挂了，可能现在已经在连续创业第二次、第三次了。”

△10年前的玉伯 & 3天前的玉伯

最后一个害怕，来自于他成为创业者后心态上的转变。

以前，他觉得「内容创作者的GitHub」是他的想法和愿景。

这件事“功成不必在我”，可以由别人做出来，自己直接用，还不用承担成本和损失；可以半路被大厂收购，只要目标一致，能被收购也是好事情。

但最近看了尤瓦尔·赫拉利的《智人之上》，他觉得自己突然悟了——

最后一个害怕，是不愿看到自己的想法和目标，被别人抢先实现。

内测waiting list：youmind.ai

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【AI大模型时代：多元算力如何打破碎片化困局？******

21世纪经济报道记者白杨北京报道

2024年，当大模型迈入新的发展阶段，AI全领域迎来更为迅猛的量变积累。

一方面，模型已突破模态的隔离，文本、语音、视觉等多种形式得以丰富结合，极大地增强了模态的多样性；另一方面，大模型的应用落地领域得到广泛拓展，企业对算力的需求持续增加，对算力的依赖性显著提升。

目前，业内的共识是，大模型的Scaling Law依旧有效，因此产业界对大模型能力的追求必将导致对大算力需求的持续增加。更重要的是，随着AI大模型在企业应用中的深度嵌入，算力不仅仅是技术基础设施，更成为影响企业竞争力的重要因素。

从算力层面看，行业目前仍呈现出“需求大、能耗高、效率低”的发展态势。以2020年发布的GPT-3与最新发布的LLaMA3-405B进行对比为例，尽管模型规模仅增大2.3倍，但所需算力却增长了116倍。

这种指数级的算力消耗增长，使得传统的单一算力架构已经难以为继，行业亟需更加高效、多元的算力解决方案。

因此，算法的创新将驱动算力需求的持续高增长，同时，算法结构的创新也带来了MoE（混合专家模型）、模型量化、定制算子等更加复杂的计算需求。这不仅对企业的技术积累提出了更高的要求，也对整个算力生态的协同发展形成了巨大挑战。

在此背景下，构建一个多元化的算力系统生态显得尤为重要。

12月25日下午，浪潮信息与智源研究院达成战略合作协议，双方将共建大模型多元算力开源创新生态，提升大模型创新研发的算力效率，降低大模型应用开发的算力门槛。

这次合作不仅是技术层面的互补，更是产业生态的一次重要整合。目前，智源的开源大模型通用算子库FlagGems已接入浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台，可帮助企业实现多元算力的适配与使用。

事实上，许多企业都已意识到多元多模的重要性，但是，由于不同硬件架构、指令集的差异以及算子库的独立实现，整个生态系统往往处于碎片化状态，难以形成合力，这种割裂的生态现状不仅抬高了大模型应用的技术门槛，也让企业在实际部署中面临重重困难。

尤其对于那些技术力量薄弱的传统企业用户来说，不仅在多元的芯片、模型中难以选择，而且即使部署成功，也存在软件框架多、易用性差等问题。这种局面导致企业在后期开发和使用中举步维艰。

而此次合作，通过将智源的开源大模型通用算子库FlagGems与浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台进行深度融合，让大模型应用开发能够使用跨硬件、多框架兼容的算子集合，进而满足了企业多种开发框架的需求，真正实现了大模型在跨算力平台上的无缝开发与迁移。

资料显示，FlagGems于今年6月推出，截至12月，已提供超过130个大模型算子，是目前提供算子数量最多、覆盖广度最大的开源算子库。现在，借助元脑企智EPAI大模型开发平台，企业不仅能够在多种算力平台上进行高效的AI算法开发，还能够灵活应对不同硬件架构带来的技术差异。

浪潮信息高级副总裁刘军向21世纪经济报道记者表示，“在多元多模的产业格局下，AI的产业化落地本质上就是推动人工智能与百行千业的深度融合。过去，硬件架构、指令集的差异及算子库的独立实现，让算力产业形成了生态藩篱，这次合作的目的就是要化解这些高门槛问题，为AI应用创新注入更强大、多元的算力支持”。

此外，开源开放是创新活力的源泉。未来，随着更多企业与开发者的加入，大模型多元算力生态有望逐渐成熟，并成为推动AI技术全面落地的关键引擎。

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【星宸科技(301536) 探索智慧实践洞见AI未来******

公司近期召开 2024 开发者大会暨产品发布会，陆续发布低功耗影像处理、智慧车载、智能机器人、智能音频处理、智慧视觉、智能感知等产品及技术。

围绕“感知+计算”，持续推出更强端边侧 AI 产品。公司围绕“感知+计算” 理念，在承袭智慧视觉底层技术的基础上，继续协同合作伙伴洞察客户需求，持续推出合理算力、合理功耗、架构创新、数据安全的更强端边侧 AI 产品，为 AIoT、机器人、智能汽车、智能眼镜、智能家居、智慧办公、智慧工业、智慧商业、智慧教育等领域 AI 创新应用提供开放的、易用的解决方案。

发布 SSC309QL 智能眼镜方案，加速向千亿级市场挺进。目前智能眼镜正朝着小型化、低功耗、高画质的方向发展，公司发布的SSC309QL 采用了 chiplet 技术内置一颗 LPDDR4(2Gb) 的高集成方案，面积较采用外挂 DDR 的 AR1 减少了 24%，宽度缩小 20%; 同时在进行相同规格视频格式录像时的整机功耗预计为 600mW，较 AR1 的下降了50%; 而且采用软硬结合的低功耗技术架构实现“全天候随心录”功能， SoC 功耗低至 30mW。公司下一代更高性能的智能眼镜芯片方案也已提上开发日程，聚焦更优秀的图像处理、更小的封装、更低的功耗、更好的 AI 处理能力，将助力智能眼镜加速向千亿级市场挺进。

投资建议：我们预计公司 2024-2026 年归母净利润 2.4/3.3/4.7 亿元，维持“买入”评级。

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【中央宣传部原副部长张建春被决定逮捕******

　　中央宣传部原副部长张建春涉嫌受贿一案，由国家监察委员会调查终结，移送检察机关审查起诉。日前，最高人民检察院依法以涉嫌受贿罪对张建春作出逮捕决定。该案正在进一步办理中。

　　此前报道

　　中宣部原副部长张建春严重违纪违法被双开：大搞权钱交易

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【媒体：有了“AI使用率”检测，会增加原创论文么******

技术的升维会打破系统力量的平衡，往往猝不及防，貌似让问题之新锐前所未有，其实有时只是将老问题放在了一个极化环境下。论文尤其文科论文原创性的问题，说是一个痼疾恐怕不会有异议。

ChatGPT迄今已发布两周年，媒体持续关注着学术研究日益上涨的“AI”含量。最新报道显示，国内多所学校开始探索人工智能技术在学生论文中的应用边界，有高校要求学生填写人工智能使用情况说明表、有高校使用现有AIGC检测工具进行检测、有高校则针对本科生毕业论文出台了AI使用的专门规定。

华东师范大学联合北京师范大学新闻传播学院发布《生成式人工智能学生使用指南》。来源：澎湃新闻

目前对论文文本中AI率检测的有效工具是缺乏的，一些自称可以检测AI使用率的工具又可以被反向应用——就像传统“查重”工具同样能教作者“去重”一样，因而高校在这个问题上方法有限，实际上是把能用到的治理杠杆都集束起来而已，比如警示、自查、教师甄别、规则引导。约束手段的乏力，似乎更加重了高校尤其是文科教育者对原创性、批判性的焦虑。

技术的升维会打破系统力量的平衡，往往猝不及防，貌似让问题之新锐前所未有，其实有时只是将老问题放在了一个极化环境下。论文尤其文科论文原创性的问题，说是一个痼疾恐怕不会有异议。今天学者们忧虑的、高度依赖AI生成的论文，在20年前可能是高度依赖“Control C + Control V”的论文，在10年前可能是高度依赖“降重神器”的论文，性质上没有差别。原创意识是一种珍贵的自觉，甚至是一种自信，它需要建立在对专业神圣性的深度信任之上。专业本身、专业的讲述者引发的这种信任越多，有原创意图的学生就会越多。当然，即便如此，也不会人人皆有。

教育者的另一个焦虑是，AI生成论文，严重缺乏人文主义精神和批判性，但它的高速简便却在强烈吸引着学生竞相采用。无疑如此，只是要更进一步想想，这个致命的吸引力从何而来？今天的学术评判标准，整体上都在朝向高效率、高功绩标准，所有行内人都在不断寻找，什么手段能高度压缩时间、什么办法能带来最高性价比的投入产出。否则，拿什么来跑过“非升即走”的倒计时，拿什么来达到论文、项目的订单量，拿什么来紧紧卡住年龄申请各类“基金”“人才”？

是否能找到最高产高效的方法，其结果，与其说是奖励性的，不如说是惩罚性的。也即，找到了只是过关，而找不到却是淘汰。大学生在高校中的学习，实际范围远大于专业知识，其中必定包括对这套“学术算法”的了解与识别。如果这套被习得的“学术算法”，本身就是反人文主义的，那么这个悖论也无法在更年轻一代思维里得到解决。从这个角度看，预防AI生成论文或许只是一个大问题的子命题。

从过往经验看，技术手段与技术治理手段一定会在一定时间内达到均衡，所以更精准化的AI检测工具早晚会出现。需要想一想的事情是，上述那些问题，比如缺乏原创性、批判性与人文主义，会不会随着工具的升级而消失。

来源：微信公号“光明论”

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