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张大妈

AI联想输入总出错？原因与优化方案全解析

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05-31 12:05

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豆包输入法，应该是我最近10年用过语音转文字最准确，断字断句最精准的表现可惜这个 2B 的iOS 输入法限制，现在语音输入需要跳转，我被迫用系统的语音转文字，但是只要你是iOS的深度用户，你都知道它有多难用，它的词库有多差，它有多不准确，它有多难用！！！

DeepSeek V4 网页端《原神×我的世界》融合小游戏代码测试：拳打 ChatGPT，脚踢 Gemini，硬刚 Claude

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1. 豆包输入法，应该是我最近10年用过语音转文字最准确，断字断句最精准的表现可惜这个 2B 的iOS 输入法限制，现在语音输入需要跳转，我被迫用系统的语音转文字，但是只要你是iOS的深度用户，你都知道它有多难用，它的词库有多差，它有多不准确，它有多难用！！！

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6. 最近时间线刷到挺多夸豆包输入法的，我自己微信输入法和豆包输入法，语音输入换着用，就我的个人体感，微信输入法在冷门词方面更优，比如国外目的地和景点；豆包输入法的离线输入模式是真能救急。这里麻烦的事情是，口音差异与输入差异，导致个体感受只能代表自己。水温只能自己试过才知道。

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13. 字节火山开源的上下文数据库OpenViking, 专为 AI Agent 设计。该项目通过文件系统范式，统一管理智能体所需的记忆、资源与技能，解决了传统 RAG 架构中信息碎片化和检索低效的问题。1. 文件系统管理范式 → 解决碎片化问题：基于文件系统范式，将记忆、资源、技能进行统一上下文管理；2. 分层上下文按需加载 → 降低 Token 消耗：L0/L1/L2 三层结构，按需加载，大幅节省成本；3. 目录递归检索 → 提升检索效果：支持原生文件系统检索方式，融合目录定位与语义搜索，实现递归式精准上下文获取；4. 可视化检索轨迹 → 上下文可观测：支持可视化目录检索轨迹，让用户能够清晰观测问题根源并指导检索逻辑优化；5. 会话自动管理 → 上下文自迭代：自动压缩对话中的内容、资源引用、工具调用等信息，提取长期记忆，让 Agent 越用越聪明。项目：github.com/volcengine/OpenViking#HOW I AI# #过个有ai年#

14. 现在我所有手机，到手第一件事就是安装微信输入法，太好用了。设备数据互通、有语音不用跳转、能 AI 搜东西，老全了功能原生键盘真别用了，没有联想没有词库，难用的一批……唯一的问题就是 iPad Pro 的实体键盘不能调用三方输入法，每次打字都是原生键盘，崩溃……#iPhone键盘我真的有点恨你了#

15. 现在这些电脑的输入法真的有点让人难以选择……原来一直用微信输入法，看中它的词库多端同步和剪贴板同步，还有输入过程中的自动的切换中英文。但是语音输入就是直白的语音转文字，没有大模型的润色，不太好。后来呢，我又换了Typeless语音输入法。毕竟是一个国外的输入法，它的网络反应会慢一点，但是它也有一些额外的新功能，至少是大模型这块的语音润色。做的不错。后来呢，豆包又出了电脑端的输入法，语音整个输入的体验确实非常好。无论是实时性还是转写以后的文字的准确性都非常棒。但是在一些功能层面缺了很多，比如说没有词库的同步，没有剪贴板的同步，没法实现电脑端和手机端的信息同步。而且我输入个网址都很难自动识别成网址的信息，也就是输入几个英文字母，后面一个点，还是给我变成了一个句号的点，而不是一个英文的点。这些体验就很糟糕，所以这个体验上来说，真的是没有一个完美的。我现在就希望微信的这个输入法赶紧把语音功能加强一下，把大模型能力融入进去。这样的话，我还是会首选输入法是微信。现在主要的输入法还是豆包，但是在有些场景下还是得切到微信输入法，还是有点麻烦。

16. 小米也有自研系统输入法了！小米向miclaw内测用户推送了新的系统更新，这个版本首次集成了小米自研系统级输入法，目前界面比较简洁、集成了AI、功能虽然比较简单，但这是一个美好的开始。其实我认为手机厂商都应该自研自己的输入法，不仅仅是因为输入法可以更好的延展系统的AI能力、与系统深度整合，更重要的是现在市面上的输入法基本就是个用户数据收集和分析器，自研输入法就可以严格控制住数据流出。#小米上线自研系统级输入法#

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18. 电脑关机手机没电，你的龙虾照样24小时帮你打工，联想的天禧Claw太狠了！ #天禧AI我的专属超能搭档#科技改变生活#玩个很新的东西#效率工具#人工智能

19. 效率直接翻4倍！我每天都在用的 AI 语音输入神器（含开源免费版教程）

20. OpenViking：一个非常实用的开源项目，专为AI Agent设计的上下文数据库，通过创新的“文件系统范式”统一管理Agent所需的记忆、资源和技能，彻底解决了传统向量数据库碎片化、检索效果差、上下文不可见的问题。主要亮点包括：- 文件系统管理范式，实现统一结构化管理，轻松浏览和操作上下文，像管理本地文件一样简单- L0/L1/L2三层上下文分级加载，按需调用，大幅降低Token消耗- 目录递归检索策略，结合目录位置和语义搜索，实现更精准、更全局的上下文获取- 可视化检索轨迹，完整呈现检索过程，方便调试和优化- 会话自动管理，自动提取长期记忆，Agent能“用得越久越聪明”支持Python包安装，也有Rust CLI工具；支持多家主流模型提供商，包含Volcengine、OpenAI、Anthropic、本地vLLM等等；同时提供详尽配置示例，轻松上手。新手快速开始示例脚本也非常简洁，几行代码即可增加资源、浏览文件结构、等待语义处理、抽取摘要、执行语义搜索，非常适合开发者验证和应用。同时官方推荐在云服务器（推荐Volcengine ECS + veLinux）环境中部署，保证稳定性和性能。如果你正打造智能Agent或者想优化上下文管理，强烈建议一试OpenViking，这个项目将让上下文管理和检索变得前所未有的清晰、高效、智能。GitHub地址：github.com/volcengine/OpenViking 官网：www.openviking.ai 文档：www.openviking.ai/docs

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24. OpenAI、Anthropic 和 Google 的工程师为什么从不为提示词发愁？秘诀在于“上下文栈”——真正的元技巧是“上下文工程”。过去，我们用提示词“黑客”式地与AI沟通，像用简单短语和关键词和陌生人对话。但现在的模型不只是理解指令，它们理解的是“环境”。你的工作不再是简单“提示”，而是设计它的上下文。什么是上下文？就是你在模型开始生成内容前搭建的数字环境，包括：- 它应该“扮演”的角色（身份）- 它的目标是什么- 它的沟通风格和语气- 它参考的例子、数据和过往作品这才是保证输出连贯、高质且符合品牌调性的关键。举个例子：旧式提示： “写一篇关于AI生产力工具的LinkedIn帖子。”上下文设计版： “你是一位技术创始人，写实用且能病毒传播的推文，语气自信且带点挑衅，基于真实案例。这里有你过去的三篇示例。现在，写一篇关于AI生产力工具的新推文。”区别就在于，你不是在“提示”，而是在“简报”。模型不再是工具，而是你团队的新成员。就像招新人一样，它需要了解你的品牌、目标和期待，而非随便发号施令。这就是“上下文工程”的力量。一个简单且实用的框架是4C：角色（Character）、命令（Command）、限制（Constraints）、上下文（Context）。一次设定，反复使用。有了正确的上下文，你的模型变成真正懂你声音、受众和意图的创意伙伴。没有它，你只是靠运气。停止“提示词黑客”，开始“上下文构建”。每次简报，都像培训新员工一样，问自己：“他们需要知道什么，才能像我一样思考？”这才是2025年AI合作的未来。掌握上下文工程，不只是问什么，更是给什么；不只是它写什么，更是它懂什么。创作者借此放大品味，创始人放大判断力，团队放大知识。你今天的上下文结构是什么样的？原文：x.com/hasantoxr/status/1995891151535259864

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27. 虽然 iOS 自带的中文语音输入长进蛮大的但是在 AI 时代，跟豆包、龙虾这些 Agent 长对话的时候，真正好使的还是专门的语音输入法。📮豆包的语音输入法我最近用得最多，识别准、标点给得聪明、长句也能断得对。微信输入法的语音也在追，我最近也在用。但这两个有个共同的缺点——都得跳到 iOS 那边的独立输入界面再跳回来，在 Agent 的对话框里来回切挺打断思路的。但...能用📮海外的那些 Agent 我也试过直接用他们的输入法录，汉字识别一塌糊涂。尤其是带专有名词、带英文缩写、带数字的那种技术性表达，系统级的中文识别明显跟不上。这块国内这几家确实做得更好，因为中文语料他们吃得更透。我感觉还行，现在跟 Agent 说话基本都用微信输入法。打字这件事在 AI 时代会越来越像笔——偶尔用一下，但主力不是它。

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30. 问：上下文（Context）和上下文窗口（Context Window）什么差别？这两个概念经常被混用，但其实指的是不同层面的东西：上下文是指 AI Agent 在执行任务时实际拥有的所有信息，包括系统提示词、用户的对话历史、检索到的文档、工具调用的结果、记忆模块注入的内容等等。你可以把它理解为“Agent 此刻脑子里装的所有东西”。上下文是一个动态的、可以被工程化管理的概念——哪些信息该放进来、什么时候放、怎么组织，这就是现在越来越多人说的 Context Engineering。上下文窗口则是模型层面的一个硬性限制，指的是模型单次推理能处理的最大 token 数量。比如 128K、200K、1M 这些数字，说的就是上下文窗口的大小。它本质上是一个“容器的容量”。打个比方：上下文窗口是你厨房操作台的面积，上下文是你实际摆在台面上的食材、调料、菜谱和工具。台面就那么大（上下文窗口有上限），但你放什么上去、怎么摆放（上下文的管理）决定了你能不能高效做菜。在 Agent 开发中，一个核心挑战就是：Agent 需要的上下文往往远超上下文窗口的容量。对话越来越长、工具调用结果越来越多、检索的文档越来越大——这些都在消耗上下文窗口的空间。所以才需要各种策略来管理：摘要压缩历史对话、选择性检索而不是全量灌入、及时清理不再需要的中间结果等等。简单总结就是：上下文（Context）是“内容”，上下文窗口（Context Window）是“装内容的容器”。做 Agent 工程的核心功夫之一，就是在有限的“上下文窗口”里塞进最有价值的“上下文”。

31. 【#搜狗输入法宣布全面AI化#：AI用户规模破亿，日均语音使用近20亿次】腾讯搜狗输入法宣布全面AI化，升级发布20.0 AI大版本，AI语音、AI翻译、AI打字三大模型全面升级，带来更智能、高效、便捷的输入体验。其中，AI用户规模破亿，日均语音使用次数近20亿，居输入法行业第一。据悉，基于自研AI语音大模型，AI语音输入更快更准；AI翻译接入行业领先的腾讯混元翻译模型，支持30多种语言输入即译；同时自研AI打字大模型全面升级，用户全场景打字更快更准。

32. 【#零态洞察百态##罗永浩吐槽苹果语音输入法差#】3月20日，@罗永浩的十字路口发文称：唉，苹果自带的语音输入法越来越差了（还有AI时代还能保持永远弱智的Siri）这些大企业真是不可救药。关键是它还对第三方的语音输入法做了很多恶心的限制，比如用讯飞语音输入法画面就会跳出再跳入…如果这世界真有天理，蛮横的、自以为是的大企业负责人都该下地狱。对，当然包括中国企业的。知氪科技的微博视频

33. 输入法利用系统通知弹广告，还禁止关闭？倒查！

34. 盘点一周AI大事(3月15日)｜首次上传大脑成功工程师开源龙虾办公室Claw3D 龙虾彻底出圈，，百虾大战正式开打工程师开源一键装龙虾AlphaClaw 斯坦福开源科学家龙虾LabClaw 工程师Karpathy 开源龙虾版GitHub AgentHub Chrome上线龙虾Web协议 WebMCP 工程师开源龙虾软件协议CLI-Anything 吴恩达开源龙虾上下文工具Context Hub 研究员开源最强动漫图像模型Anima-v2 研究员开源最强视频分割模型MatAnyone 2 科学家成功上传了一只果蝇的大脑 #AI新星计划 #AI #AIGC #龙虾 #openclaw

35. 多名用户反馈，DeepSeek在网页端和APP端进行了版本更新，支持最高1M(百万)Token的上下文长度。而去年8月发布的DeepSeekV3.1上下文长度拓展至128K。记者实测中发现，DeepSeek在问答中称自身支持上下文1M，可以一次性处理超长文本。(科创板日报)

36. 微信输入法推出电脑版的电脑语音输入法以后，我就一直在试，但是使用体验不是很好。主要是唤醒速度太慢了，按住按键半天没有反应，但是如果后面更新解决这个唤醒的问题的话，体验还是可以的。目前用的最多的还是智谱的语音输入法。习惯了语音输入法以后，就再无法忍受打字慢还有经常打错的这种问题了。

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