BestBlogs.dev 精选文章 第 24 期

谷歌最新发布的 Gemini 模型（Exp 1114）在多个单项测试中表现出色，超越了 OpenAI 的 o1 模型，登顶竞技场总榜第一。该模型在复杂提示处理、数学、创意写作、指令遵循、长查询处理和多轮对话等多个单项测试中均取得了优异成绩。特别是在数学能力上，Gemini 与 o1 模型不相上下，甚至在某些方面超越了 o1。此外，Gemini 在视觉能力上也表现突出，超越了 GPT-4o。尽管在编码和风格控制方面仍有提升空间，但 Gemini 的整体表现已经引起了广泛关注。谷歌 CEO 皮猜亲自站台，展示了公司对该模型的信心。目前，Gemini 模型已在谷歌 AI Studio 上线，并计划后续提供 API。尽管有部分网友对其性能表示质疑，但 Gemini 的发布无疑为 AI 领域的竞争增添了新的变数。

阿里云开发者团队最近开源了 Qwen2.5-Coder 全系列模型，这一系列模型旨在推动 Open Code LLMs 的发展。Qwen2.5-Coder 系列模型在代码生成、修复、推理和多语言支持等方面展示了卓越的性能。特别是 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 模型，在多个流行的代码生成基准测试中取得了开源模型中的最佳表现，并且与 GPT-4o 有竞争力的表现。此外，Qwen2.5-Coder 系列模型还支持多种编程语言，包括 Haskell 和 Racket 等，这得益于在预训练阶段独特的数据清洗和配比。文章还详细介绍了 Qwen2.5-Coder 系列模型的不同尺寸，包括 0.5B、1.5B、3B、7B、14B 和 32B，以满足不同开发者的需求。每个尺寸的模型都提供了 Base 和 Instruct 版本，其中 Instruct 模型可以直接用于聊天，而 Base 模型则可以作为开发者微调自己模型的基座。此外，文章还介绍了 Qwen2.5-Coder 系列模型的实际应用场景，包括代码助手、Artifacts 和 Interpreter。通过这些应用，开发者可以体验到 Qwen2.5-Coder 在实际场景中的强大功能。

腾讯混元在 11 月 5 日正式开源了其最新的 MoE 模型“混元 Large”和 3D 生成大模型“Hunyuan3D-1.0”。这两个模型均支持企业及开发者进行精调和部署，可在 HuggingFace、Github 等技术社区免费下载和商用。腾讯混元 Large 模型是目前开源领域参数规模最大、效果最好的 MoE 模型，总参数量达到 389B，激活参数量 52B，上下文长度高达 256K。该模型在多学科综合评测集以及中英文 NLP 任务、代码和数学等 9 大维度全面领先，超过 Llama3.1、Mixtral 等一流的开源大模型。腾讯混元 3D 生成大模型则是业界首个同时支持文字、图像生成 3D 的开源大模型，解决了现有 3D 生成模型在生成速度和泛化能力上的不足，可帮助 3D 创作者和艺术家自动化生产 3D 资产。两个模型均已在腾讯业务场景中落地应用，经过实践检验，是面向实用场景的应用级大模型。腾讯云 TI 平台和高性能应用服务 HAI 也开放接入这两个模型，为模型的精调、API 调用及私有化部署提供一站式服务。

字节跳动的豆包大模型团队近日发布了一款名为 SeedEdit 的通用图像编辑模型，这是国内首个实现产品化的图像编辑模型。SeedEdit 通过简单的文本提示，用户可以对图像进行多样化编辑操作，如修图、换装、美化、风格转换以及在指定区域添加或删除元素等。该模型在通用性、可控性和高质量方面取得了显著突破，解决了传统图像编辑模型在指令响应成功率和图像质量保持方面的局限性。SeedEdit 通过创新的多尺度、多规则数据获取和过滤方案，实现了精准编辑并保持高质量生成。此外，SeedEdit 支持多轮编辑，能够在长时序、复杂编辑任务中保持图像的清晰度和结构稳定性。目前，该模型已在豆包 PC 端和即梦网页端开启测试，用户可以体验其强大的图像编辑能力。

本文介绍了通义灵码团队开发的软件工程大模型通义灵码 SWE-GPT，该模型通过学习软件工程过程数据，在 SWE-bench Verified 基准上自动解决超过 30% 的真实 GitHub issue，展示了强大的软件修复和改进能力。文章详细描述了模型的数据收集、开发过程数据合成、模型训练和实验结果，展示了其在解决 Github issue 中的能力。通义灵码 SWE-GPT 72B 在 SWE-bench Verified 基准测试中成功解决了 30.20% 的问题，接近 GPT-4o 的 31.80%，显示出与最先进闭源模型相当的竞争力。此外，该模型在故障定位能力上显著优于其他开源模型，且接近闭源模型 GPT-4o，表明其在自动化问题解决中的有效性。未来，通义灵码团队计划扩展支持更多编程语言和软件工程任务，以增强其通用性和功能，推动 AI 辅助软件工程的发展。

本文从神经网络的基本原理出发，详细介绍了神经网络的设计灵感、训练过程和实现机制。通过一个具体的数学问题示例，展示了神经网络如何通过训练调整参数，以逼近最优解。文章进一步探讨了梯度下降法在线性回归模型中的应用，以及多元函数偏导数、学习率、权重和阈值在神经网络中的作用。此外，文章还详细解释了激活函数的作用及其类型，特别是从 CNN 和 RNN 到 Transformer 模型的演进，强调了 Transformer 在处理复杂任务中的高效性和优势。最后，文章介绍了 AI 模型中输入处理的关键步骤——Embedding，以及基于子词的分词方法、向量化过程、词位置向量的实现细节，以及注意力机制和多头注意力机制的原理。

本文从多个角度详细介绍了大模型技术，特别是 Transformer 架构在自然语言处理中的应用。文章首先阐述了 Transformer 架构完全基于注意力机制，不再使用循环和卷积，显著提高了机器翻译任务的性能和训练效率。接着，文章探讨了 LLM 的核心功能——根据输入文本预测下一个可能出现的词汇（Token），并通过实例和代码展示了 LLM 在文本生成、问答系统、翻译等领域的应用。文章进一步介绍了从马尔可夫链到神经网络的发展过程，重点阐述了 Transformer 模型及其注意力机制在自然语言处理中的应用，以及如何通过增加上下文窗口来提高模型预测质量。随后，详细解析了 Transformer 模型的内部结构，包括 Self-Attention、Multi-Head Attention、Add & Norm 和 Feed Forward 等关键组件。此外，文章还介绍了 Transformer 模型中的位置编码层和基于 Transformer 的模型类的实现，包括位置编码的计算、模型的初始化、前向传播过程以及掩码的生成。最后，展示了如何使用 PyTorch 创建和训练一个 Transformer 模型，包括模型实例化、数据准备、前向传播、损失函数定义和训练循环。

本文详细分析了大模型在复杂表格智能问答中的应用，特别是在汽车领域的智能问答系统。文章首先介绍了大模型的发展趋势和市场潜力，强调了软件设计与模型算法结合的重要性。接着，文章探讨了基于 Transformer 架构的 LLM 的三种模式及其发展，特别是 Decoder-Only 模式的优点和推理过程。随后，文章介绍了面向公共云业务场景的大模型应用构建模式，强调了可组装化技术、智能体和提示词工程在大模型落地中的关键作用。针对复杂表格的智能问答场景，文章探索了三种可行性方案，并最终选择了基于文档解析（大模型版）+百炼的组合 RAG 方案。最后，文章详细描述了一个针对复杂表格的多 Agent 解决方案，并通过工程化手段提升了大模型的推理能力和精准度。文章总结了汽车保养复杂表格的智能问答方案，提出了大模型应用构建模式和实施原则，并强调了该方案的通用性。

文章介绍了提示画布，这是一种新的用户体验（UX），旨在简化和加速为 AI 应用程序创建提示的过程。该工具被认为是提示工程新兴领域的游戏规则改变者，旨在通过更好的工具使提示开发像传统软件工程一样易于访问。提示画布具有交互式双面板布局，包括用于与 LLM 助手协作的聊天面板和用于手动编辑的画布。这种设置允许用户迭代构建和完善提示，利用助手的专业知识来自动化开发并提供指导。该工具还通过自定义快捷操作促进最佳实践的共享，使组织能够保持一致的提示设计风格。文章最后呼吁读者在 LangSmith Playground 中尝试提示画布，并观看演示视频以获取更多详细信息。

本文介绍了 Promptim，一个用于 AI 系统提示优化的实验性开源库。由 LangChain 团队开发，Promptim 旨在通过使用评估驱动的迭代开发来简化通常耗时且手动的提示工程过程。这包括创建数据集、定义评估指标，并基于性能分数迭代优化提示。该库与 LangSmith 集成，用于数据集管理、提示跟踪和通过标注队列进行可选的人工反馈。Promptim 的核心算法涉及指定一个 LangSmith 数据集、一个初始提示和本地评估器。然后，它运行一个优化循环，建议提示的更改，评分新提示，并保留改进的版本。这个过程可以重复多次，并可选地加入人工反馈步骤以进一步优化。本文还讨论了提示优化的局限性，强调了人工监督的必要性，并将 Promptim 与 DSPy 进行了比较。虽然 DSPy 专注于优化整个 AI 系统，但 Promptim 专注于单个提示优化，采用人在回路的方法。未来的工作包括将 Promptim 集成到 LangSmith UI 中，添加更多优化方法，并可能优化整个 LangGraph 图。本文最后提供了如何安装和使用 Promptim 的说明，以及 YouTube 演示和社区反馈渠道的链接。

本文主要探讨了如何利用大模型和多 Agent 技术优化电商商品标题，以提升商品的曝光率和竞争力。文章首先指出，传统方法在生成商品标题时需要专业运营和大量精力，而大模型和多 Agent 技术的引入可以自动优化标题，显著提升商品的竞争力。接着，文章详细介绍了基于规则生成流量词和多 Agent 择优的方法，解决了直接使用大模型生成标题效果不佳的问题。文章进一步阐述了多 Agent 系统的设计和实现，包括如何通过六顶思考帽的思维模型结合 API 接口和 LLM 技术，实现关键词的择优选择和创新。此外，文章还讨论了在电商商品标题优化中，通过多 Agent 系统选择和排除关键词的过程，以及如何通过 Agent 类和 Pipeline 类实现系统的设计和执行。最后，文章强调了大模型在文字处理中的应用及其潜在错误，以及多 Agent 系统在提高优化准确性方面的作用。通过设置思考框架，多 Agent 系统能有效降低大模型出错的可能性，并过滤与商品属性矛盾的优化词，从而提高优化准确性。

本文详细介绍了由开源社区 DiamantAI 的主理人 Nir Diamant 发布的一套全面的提示词工程技术库。该技术库旨在系统性地教授如何提高与 AI 的沟通技巧，更好地发挥 AI 的潜能。文章首先指出，设计合适的提示词对于 AI 任务的成功至关重要，但这一过程既耗时又需要技巧。接着，文章介绍了该技术库的受欢迎程度，其在 GitHub 上迅速获得了 200 多颗 star，并持续增长。文章进一步分析了该技术库的独特之处，强调其全面性和系统性。该教程分为 7 大部分，共 22 个章节，从基础概念入门到高级应用，逐步引导学习者掌握提示词工程的各个方面。教程内容包括基础提示词结构、零样本提示、少样本学习、思维链提示等核心技术，以及自我一致性、有约束生成、角色提示等进阶策略。此外，教程还涵盖了任务分解、提示链、指令工程等高级实现，以及提示词优化、处理歧义、长度和复杂度管理等优化和改进技术。在专业化应用和高级应用部分，教程探讨了负面提示、提示词格式化、特定任务提示等，以及多语言提示、伦理考虑、提示词安全性和效果评估等高级主题。文章最后提供了 GitHub 链接，鼓励读者克隆库并根据详细实现指南进行实践，同时欢迎为项目做出贡献。

本文详细介绍了 ChatGPT 桌面应用在 macOS 系统中新增的与其他第三方应用协作的功能。该功能允许用户在与 ChatGPT 互动时，通过将编码应用程序中的内容纳入对话，获得更智能、更精准的回答。文章首先介绍了该功能的背景和当前支持的用户群体，包括 ChatGPT Plus 和 Team 用户，并预计在未来几周内将开放给 ChatGPT 企业用户和教育用户。文章接着详细描述了如何启用和使用这一协作功能，包括确保应用正在运行、选择协作的应用程序、查看协作状态以及发送消息的具体步骤。此外，文章还解释了应用内的哪些内容会随消息一起发送，并提供了具体的截断限制和上下文内容处理方式。为了实现这一功能，ChatGPT 使用了 macOS 的无障碍 API 来查询内容，并详细说明了如何通过系统设置启用这一功能。对于 VS Code 用户，文章还提供了安装插件的具体步骤。最后，文章通过真实测试展示了该功能的实际效果，包括实时响应应用内容变化和获取更长的上下文内容。此外，文章还讨论了数据隐私和如何禁用协作功能，以及作者对 AI 应用未来发展的一些个人思考。

本文全面解析了语音 AI 赛道的市场规模、技术进展和应用场景，特别关注其在企业中的应用潜力。文章指出，语音 AI 市场规模已超过 50 亿美元，但传统电话客服系统效率低下，语音 AI 技术在处理复杂语音任务方面取得了显著突破，如 STS 模型的兴起显著提升了语音识别和生成的自然度和延迟。然而，质量、信任度和可靠性仍是企业采用语音智能体的主要挑战。文章进一步探讨了语音 AI 开发者在构建语音智能体时面临的多重挑战，包括延迟优化、对话管理、错误处理和系统集成，并介绍了相关开发者平台如 Vapi 和 TEN Framework，强调了高质量语音 AI 产品的重要性。最后，文章强调了语音 AI 应用在企业中的关键成功因素，包括定制化、工程设计、产品质量和用户留存率，指出高质量的语音 AI 应用对企业竞争力的重要性。

本文由两位资深产品经理 Kevin Weil 和 Mike Krieger 分享了在大模型公司开发 AI 产品的经验和见解。文章首先讨论了在大模型公司做产品的独特挑战和乐趣，强调了面向消费者、企业和开发者多重需求的复杂性，以及企业市场反馈周期长但价值高的特点。接着，文章深入探讨了 AI 产品开发中的评估标准问题，指出即使模型准确率不高，通过合理设计和人工参与仍能提供有价值的服务，并强调了评估标准的重要性。此外，文章还讨论了 AI 产品开发中的原型设计、用户教育和组织变革管理等关键问题，以及未来 AI 产品的主动性和异步性特点。最后，文章探讨了 AI 模型在语音互动和个性化方面的应用，强调了 AI 如何改变人们的互动方式和产品体验，以及 AI 模型个性化的重要性。

本文深入剖析了字节跳动推出的豆包 AI 耳机 Ola Friend，探讨了 AI 硬件的发展趋势和商业潜力。文章首先介绍了豆包 AI 耳机的核心功能和应用场景，如知识问答、口语陪练、情感陪聊等，强调了其作为随身陪伴朋友的定位，主打情绪价值和陪伴感。接着，文章分析了豆包 AI 耳机的目标用户、价格定位及未来可能的 AI 硬件布局，指出其主要面向一二线城市的年轻人和 AI 科技圈的发烧友。此外，文章还详细介绍了多种 AI 硬件产品，如 AI Pin、Rabbit R1 等，展示了 AI 技术在不同硬件形态中的应用和市场表现。最后，文章探讨了 AI 耳机在硬件性能、音质提升、语音识别准确性等方面的挑战，以及豆包 AI 耳机的市场竞争力、技术优势和商业模式。

百度创始人李彦宏在百度世界 2024 大会上发表了主题为《应用来了》的演讲，重点介绍了两大 AI 技术：检索增强的文生图技术（iRAG）和无代码工具“秒哒”。iRAG 技术旨在解决大模型在图片生成上的幻觉问题，通过结合百度搜索的亿级图片资源和强大的基础模型能力，生成超真实的图片，极大提升了 AI 生成图片的可用性。无代码工具“秒哒”则让每个人都能拥有程序员的能力，无需编写代码即可实现任意想法，涵盖无代码编程、多智能体协作和多工具调用等特性。李彦宏还强调，智能体是 AI 应用的最主流形态，即将迎来爆发点，将成为内容、服务和信息的新载体。百度文心大模型的日均调用量已超 15 亿次，显示出 AI 应用的巨大需求和增长潜力。

本文探讨了 Perplexity 联合创始人 Johnny Ho 对 AI 产品成功的见解，强调了专注颠覆性应用场景和良好用户留存的重要性。文章详细介绍了 Perplexity 的产品策略，包括“完全准备好才推出”的原则、逐步迭代的产品更新策略，以及未来在语音交互和多模态模型中的应用前景。此外，Johnny Ho 还讨论了 Perplexity 的商业模式，包括订阅模式和未来可能的广告业务，以及通过发布商计划确保内容质量和激励机制的一致性。文章通过多个段落深入分析了 AI 产品在不同领域的应用和挑战，为读者提供了全面而深入的视角。

秘塔科技 CEO 闵可锐在接受专访时，详细介绍了公司在 AI 搜索领域的创新思路和产品策略。文章首先指出，AI 产品的创新不同于以往的高 DAU 经验，秘塔科技在招聘 AI 产品经理时明确表示不需要高 DAU 经验，这一观点在行业内引起了广泛关注。闵可锐强调，作为一支只有 60 多人的创业团队，秘塔科技选择进入 AI 搜索领域，意味着面临更复杂的竞争环境。他提到，CEO 亲自参与产品研发和优化，是秘塔科技能够在竞争激烈的 AI 搜索赛道中保持高频产品迭代和更新的关键。文章进一步探讨了秘塔科技从法律垂直领域转向通用搜索的决策背景。COO 王益为解释说，团队在法律领域的利基市场遇到了天花板，因此决定转向通用领域，以证明自己的产品能力。秘塔科技在 2024 年 2 月推出了 AI 搜索产品，并迅速获得了市场的关注和认可。闵可锐认为，尽管大厂在 AI 搜索领域布局，但创业团队可以通过产品体验和技术优化来突破流量壁垒。此外，文章还讨论了 AI 搜索产品的门槛和用户体验的重要性。闵可锐指出，将产品的体验从 60 分提升到 80 分，再从 80 分持续提升，其实是一件很有门槛的事情。秘塔科技在用户体验的顺滑度上进行了多项技术优化，例如将搜索结果的等待时间从 3 秒缩短到 2 秒。王益为还提到，秘塔科技暂不考虑 C 端的收费，而是会探索 B 端的商业化机会，如企业内部的知识库功能。

Casetext 公司从法律文件处理工具转型为 AI 法律助手 CoCounsel，展示了 AI 在垂直行业的巨大潜力。创始人 Jake Heller 在体验 GPT-4 后的 48 小时内决定转型，并亲自构建了首个 demo，展示了创始人在公司转型中的关键作用。CoCounsel 的成功不仅在于技术，还在于产品背后的工程问题、创始人对业务逻辑的理解和团队的独家数据，这些都构成了产品的竞争壁垒。文章还讨论了如何通过测试驱动开发和提示工程优化大型语言模型（如 GPT-4）的输出准确率，特别是在法律领域的应用。强调了模型输出准确性的重要性，以及通过逐步改进和严格测试来提高模型性能的方法。

本文通过对 Me.bot 产品负责人的专访，深入探讨了 Me.bot 的产品理念、设计思路和实际应用。Me.bot 是一款 AI 陪伴产品，旨在成为用户的智识益友，通过记录和连接用户的想法和经历，帮助用户发现自我、规划未来。产品融合了笔记、稍后阅读、To-do List 等功能，强调个人化大模型的应用。文章还讨论了 AI 产品设计的关键要素，如用户粘性、个性化体验和审美输出，以及 AI 陪伴在情感支持和决策辅助中的潜力。此外，文章还列举了多个创业案例，展示了不同创业者的成功经验和思考。

本文详细介绍了 PostHog 公司在产品开发过程中通过多次转型找到产品市场契合点（PMF）的经验。文章首先介绍了 PostHog 在前六个月里转型了 6 次，最终实现了百万美元的收入增长，吸引了超过 2 万个客户。接着，文章提出了一个包含 5 个阶段的 PMF 通关指南，包括找到重要问题、验证问题、用户使用、持续使用和获取前五个参考客户。文章强调了与用户对话和验证问题的重要性，建议快速响应和具体问题的验证。此外，文章还详细描述了如何通过吸引前 5 个付费参考客户来达到 PMF，并提供了具体的步骤和策略，包括确定理想客户画像、制定定价策略、避免常见陷阱等。最后，文章强调了在产品开发过程中定期反思的重要性，特别是在寻找 PMF 时，通过反思来理解大局和调整方向。

山姆·奥特曼在腾讯科技的专访中，深入探讨了 OpenAI 的发展历程、超级人工智能（ASI）的预言、AGI 的级别划分以及创业经验。他预言 ASI 将在几千天后实现，强调智能和能源充足是未来科技发展的核心要素。奥特曼回顾了在 YC Research 和 OpenAI 初创阶段的经历，强调团队组建的重要性，并分享了早期对 AGI 的坚定追求。他还讨论了 OpenAI 在深度学习模型规模扩展方面的坚持与挑战，以及 GPT-4 商业化的成功经验，强调集中资源和专注的重要性。奥特曼认为早期资金对创业项目至关重要，AGI 的发展分为多个级别，从第二级到第三级的跨越将迅速实现，但迈向第四级更具挑战性。他鼓励创业公司抓住技术趋势，利用人工智能技术快速反应和专注，构建实际产品，同时提醒商业规则的重要性。

黄仁勋在最新演讲中详细阐述了英伟达在 AI 技术领域的核心地位和未来愿景。他首先强调了英伟达通过 GPU 增强 CPU 功能，推动计算密集型任务的并行处理，实现加速计算，并宣布在日本建设 AI 网格，推动各行业的 AI 应用。接着，他探讨了软件开发从 1.0 到 2.0 的转变，强调了机器学习和神经网络在现代计算中的核心地位，并介绍了 Blackwell 芯片的强大性能和其在 AI 系统中的关键作用。黄仁勋还详细介绍了英伟达的 Blackwell 系统及其在 AI 超级计算机中的应用，强调了 AI Agent 的开发和部署，以及 AI 在提升企业生产力和改变行业中的重要作用。此外，他强调了 AI 和机器人技术的结合，指出未来每家公司都将成为 AI 制造商，并介绍了 NVIDIA 在机器人技术方面的创新，如 Omniverse 平台和 Isaac Lab 框架。最后，黄仁勋强调了人工智能制造的重要性，指出每家公司都将成为 AI 制造商，并宣布与软银合作在日本建设 AI 基础设施，包括 AI 工厂和 AI 分发网络。

本文是对 Anthropic 创始人 Dario Amodei 及其团队在 Lex Fridman 播客中长达 5 小时访谈的详细梳理。访谈内容涵盖了大模型的能力、人工智能安全的双重风险、规模法则、负责任扩展以及如何将哲学思维应用于塑造 AI 性格等多个方面。首先，Dario Amodei 讨论了大模型的能力与其规模、学习方式和内在局限性的关系，强调了“缩放定律”的重要性。其次，他深入探讨了人工智能安全的两大主要风险：滥用风险和自主性风险，并呼吁行业内建立统一的安全标准和监管机制。此外，Amodei 强调了“规模法则”在大模型能力提升中的关键作用，并讨论了如何在追求人工智能能力提升的同时，始终将安全和伦理放在首位。最后，Anthropic 的研究员 Amanda Askell 分享了如何将哲学思维应用于塑造 AI 性格，强调了开放心态在 AI 研究中的重要性。

李开复在采访中深入探讨了 AGI（通用人工智能）的潜在霸权问题，特别是美国可能形成的 AGI 霸权，并提出了中国应对的策略。他强调中国在廉价模型和推理引擎方面的优势，建议通过降低推理成本和推动应用创新来对抗美国的 AGI 霸权。李开复还讨论了 OpenAI 的技术储备和未来发展趋势，以及中国在 AI 应用领域的潜力。他预测 AI 应用将在未来迎来爆发，类似于今日头条的进步。此外，李开复分析了全球 AI 巨头的现状和未来挑战，特别关注了英伟达、Meta、微软、OpenAI、Google 和 xAI 等公司的策略和市场地位。他还强调了创业中的困难和永不放弃的精神，将零一万物视为他的最后一次创业。

本文作者 Anshul 探讨了从一开始就专注于企业基础设施构建人工智能产品的战略重要性。他认为，要在生成式人工智能世界中可持续地赚钱，公司必须是'企业基础设施原生'，这意味着他们应该从一开始就设计产品以无缝地在复杂的企业环境中运行。他以 AI 编码助手 Codeium 的经验为例来说明这一点，强调了在产品生命周期后期改造企业级约束的挑战。文章还对比了非科技企业和科技原生公司的机会，强调了前者的盈利性和竞争性较低。Anshul 最后详细介绍了成为'企业基础设施原生'的技术和运营考虑，包括安全措施、部署选项和 SOC2 和 ISO 27001 等合规认证。

ShowMeAI 周刊 No.11 汇集了上周多个热门 AI 话题，展示了 AI 技术在不同领域的应用和创新。文章首先介绍了 Midjourney 提示词的可视化项目，展示了 350 万条提示词的关联程度，并介绍了两套权威的 AI 术语表，帮助读者更好地理解和翻译 AI 术语。接着，文章讨论了天工平台的新功能，如高级搜索、宝典和彩页，这些功能在用户体验和视觉设计上都有显著提升。此外，文章还介绍了多个 AI 应用和工具，如 Google 的 NotebookLM、Meta 的 NotebookLlama、AI 播客生成器、Micrecraft 游戏视频生成、Bob 翻译软件和 Monica.im，展示了 AI 在文档处理、内容创作、翻译等领域的应用。Monica.im 从浏览器插件进化为多平台应用，并推出了 VSCode 编程助手 Monica Code 插件，展示了 AI 在编程领域的应用潜力。文章还讨论了“繁星计划”的成功案例、Andrej Karpathy 对简洁实用大模型工具的设想、Arc 浏览器的现状及其未来发展方向。李开复在 AI 领域的活跃表现及其对 AGI 和 2C 应用的预测，以及 15 岁天才开发者 zmh 的开源项目被百万收购，都展示了 AI 领域的多样性和创新潜力。