开源笔记的AI功能为什么总是慢半拍？_办公软件

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3. 清华开源了一个新的多智能体AI课堂项目，只要把想学的东西敲进去，几分钟就生成一个专属课堂，有AI老师语音讲解，有模拟实验室互动，甚至还有AI同学热情讨论，无论是清华的OpenMAIC，还是类似于alphaschool这种AI学校模式，答案正在变得越来越清晰 #ai #学习 #清华大学 #ai工具 #ai教育

4. "今天，孟晚舟在华为年报致辞中表示，生态的繁荣是产业发展的基础。#孟晚舟称生态繁荣是产业发展基础# 2026年，华为将持续做强根生态。在AI领域，昇腾CANN异构计算架构，Mind系列软件，MindSpore AI框架全面开源开放。CANN已经支持和适配业界主流的开源社区和开源项目，如PyTorch、vLLM、SGLang、xLLM、VeRL、Triton、TileLang等，匹配开发者习惯，加速自主创新，推动计算产业的生态繁荣。#孟晚舟华为2025年报致辞# "

5. 在这个开源「从夯到拉」榜单，我终于明白中国 AI 为什么能逆袭

6. 那些每个月花费上千元用LLM编程的人，你能赚回来一万块，当我没说。如果你连业务都没有，一直在拿钱顶着烧试错，只能说你是个合格的韭菜。你连AI的门都没摸到。像我这样给AI公司分币不花，只是花个万八千的买块本能凑合能跑小模型的显卡，又能开AI课赚钱的才是真正的AI玩家。还有一些技术水平差的程序员，已经是付费上班了，自己能力不足，只能依赖线上大模型来进行生产，其实这些人的生态位已经是测试工程师了。很多人不明白为什么在线的闭源模型看上去每token很便宜而且能力极强，我还要买本地显卡跑本地模型，打通本地开源AI业务线？这样的人，既不懂AI也不懂商业。闭源大模型非常好，可以用，但你不能开一个包月，然后烧token就万事大吉了。购买api产生的叫费用支出，本地买显卡叫资本支出，在交易逻辑上就完全不同。本地大模型可以进行微调、优化，去整合量化技术与本地硬件形成一套完整的本地方案，这个方案本身就很值钱。因为它能解决你在AI应用中大部分的付费 token试错的问题。也就是说，本地的token成本在长期来看就是电费本身。线上的API可以做到吗？我在本地生成720P的视频5分钟一个，效果差点，但也不是不能用，我一天可以生成多少？如果在线上不算一两个小时的排队，你烧得起token吗？把关键的业务用线上花钱的模型搞定，大部分基础业务一定要用本地投资的硬件去搞定。闭源大模型关了API接口，一切就清零，而我本地开源模型越打越强，通过系统工程的组合拳解决智能化落地的问题，而不是依靠一个API搞定一切。你说开源也是闭源厂家提供的，这不否认，但他可以不提供。也不耽误开源圈可以搞出来一些能用的产品。

7. 黄仁勋最新访谈（一）：AI商业化拐点来了，Anthropic2030年收入可能达到1万亿美元#黄仁勋 #英伟达 #AI #GTC #AI商业化

8. 为什么我一直提倡大家尝试本地化 AI？因为创作主权不该掌握在云端平台手里。鲁大师最近推出的 LFClaw（免费龙虾 AI），本质上是一场关于“创作自由”的小实验。很多 AI 工具一旦断网或余额不足就变白痴，但 LFClaw 全本地运行。鲁大师研发团队曾为了验证其逻辑稳定性，直接挑战 5 天写完 6.6 万字网文并签约番茄。他们发现，本地 AI 的优势在于你可以无限制地进行颗粒度极细的调教，而不用心疼昂贵的云端计费。L（鲁大师）F（Free）Claw，这个名字起得很直白，就是要做普通人都能用的“免费龙虾”。它解决了数据隐私的大坑，你写的所有羞耻剧情、商业机密，统统不出电脑。配合傻瓜式的安装流程，让 AI 真正从实验室走进了千家万户。如果你想找回那种“完全掌控工具”的感觉，LFClaw 绝对是目前最值得尝试的本地大模型方案。#科技观察#

9. 本地AI哪家强？统一内存大横评！

10. 最近老有人问我中美AI到底谁更厉害？但我觉得，这个问题本身就有问题，因为美国和中国在AI上走的，根本就不是一条路。#红衣聊AI #大有学问 #中美博弈 #开源

11. 中美AI路径分野：中国以开源生态开放创新，美国押注“赢家通吃”。#人工智能# #大模型# 李开复的微博视频

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15. “一人公司”喊得响，核心系统不敢动，AI编程的错位在哪？#华为云码道 #龙虾 #AI智能体 #openclaw #AI

16. 把手教你用上开源版Claude Code，Windows系统接入保姆级教程！

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18. 千问3.6的35B模型非常强，体感上强于gemma4的26b量化，由于gemma4 31b的性能优化没做好所以没法有效测试。从gemma4和qwen3.6的量化测试来看，当模型权重能装载到GPU里，那么推理的tokens工作就由CPU来完成了，GPU负载较低，CPU的计算密度极大。同时内存消耗较高。这也就是说GPU，内存，CPU在AI推理时所进行的workload比重是差不多的，那么CPU的性能就决定了在GPU达标以后的推理性能。所以，这可能给我们一个启示，对于本地推理来说，显存才是王道，架构和GPU算法等技术的影响较小。显卡投资只需要上显存，没必要上先进架构。一句话，如果你玩本地大模型，选择显卡的指标只有一个，显存。孤鸿泽的微博视频

19. 和AI搭配最顺畅的笔记软件，被我找到了 Obsidian

20. 盘点一周AI大事(2月1日)｜AI乌托邦魔幻开局 Google上线世界模型Project Genie 阿里开源实时世界模型LingBot-World AI乌托邦社区Moltbook爆火 Chrome升级为AI浏览器月之暗面发布最强开源大模型Kimi K2.5 Gemini 3 Flash升级视觉能力腾讯发布最强开源图像模型HunyuanImage 3.0-Instruct 阿里开源Z image Base满血版 OpenMOSS发布最强开源视频模型MOVA MIniMax上线顶级音乐模型MiniMax Music 2.5 英伟达开源天气预测模型Earth-2 #AI新星计划 #前沿科技趋势发布月 #抖音知识年终大赏 #AI #AIGC

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22. AI时代最强笔记软件，为什么是Obsidian

23. 新加坡放弃美国AI模型，改用中国开源模型#据新加坡媒体报道，11月25日，新加坡国家人工智能计划宣布了一项重大技术路线调整：在其最新发布的、旨在服务整个东南亚的旗舰大模型中，放弃了美国开源体系，转而采用中国企业的开源架构。有分析认为，这一事件在全球AI版图上投下了一颗重磅信号弹：中国开源AI模型正在从技术追赶者，变为全球信赖的“技术底座”。与此同时，中国AI风暴也刮到了美国。英国《金融时报》报道称，美国麻省理工学院的研究发现，过去一年，中国团队开发的开源AI模型下载量占比上升至17%，首次超过美国同行，在AI技术的全球应用中取得关键优势。超维界的微博视频

24. 深度｜2026年，AI将从炒作走向务实

25. 盘点一周AI大事(11月30日)｜AI自己剪片子奥特曼预告下一代大模型Shallotpeat Anthropic发布最强编码模型Claude Opus 4.5 DeepSeek发布最强开源推理模型DeepSeek-Math-V2 微软开源最强行动智能体Fara-7B Black Forest推出最强开源图像模型Flux.2 阿里发布开源版小香蕉平替Z-Image 腾讯发布开源版Veo 3平替Tencent Harmony 字节开源AI剪辑大模型Vidi2 腾讯开源最强OCR模型HunyuanOCR 1B 科学家研发出最强数据分析智能体Edison Analysis RAI研发棒球陪练机器人港科大训练出首个会打篮球的机器人工程师开源家用机器人Aloha mini #AI新星计划 #人工智能 #AIGC #OpenAI #机器人

26. 【重磅解读】谷歌Gemma 4杀疯了：小模型性能炸裂，真正实现商用自由！

27. Obsidian AI 的4种使用方法知识管理效率完全不同了

28. 回复@山的后面是我:我的策略是一个活告一段落就clear上下文//@山的后面是我:上下文长了之后，速度肉眼可见的降低。//@古月中心相心:回复@Hughdw:我昨天用的4.7，速度超claude，效果上差异不大//@Hughdw:回复@不如再咬咬牙:同样4.6 被骗，接口响应慢的跟狗一样

29. 昨天谷歌发了 Gemma 4 开放权重模型系列，升级挺猛的。一共四个版本，除了端侧轻量版，还头一回上了 MoE 架构的 26B 模型。全系支持多模态，能看懂图片听懂语音，自带推理思考功能，上下文直接拉到了 25 万。最香的是改用 Apache 2.0 彻底开源了。感觉谷歌这次是真的放开手脚了，那个 26B 单卡就能跑，性价比挺高，可以试着本地部署跑个试试看。#谷歌发布Gemma4开源大模型# #微博跨域计划# #AI创造营#

30. 「Github一周热点100期」爆火的AI编程工具却被Claude封禁？

31. 笔记本应用 Obsidian 发布了 Obsidian CLI，由于用户发掘出了很多 Claude Code 配合 Obsidian 使用的场景，所以 Obsidian 官方也发布了 CLI。这会是个趋势，很多传统都会为 AI Agent 开发一套 CLI 接口。日常笔记操作全部命令化了：- 创建、读取、编辑、删除笔记- 搜索 vault 内容- 管理任务（列出、标记完成、切换状态）- 操作标签、属性、书签- 打开每日笔记、追加内容- 管理模板、主题、插件看起来似乎普通用户用不上 CLI，但是你换个角度看，这个 CLI 压根就不是给人用的，而是给 AI Agent 用的你就能理解了。为啥不用 MCP 呢？之前 Obsidian 社区有一些 MCP Server 方案来让 AI 访问笔记库，但 CLI 方案更轻量直接，不需要额外的 MCP 服务器，Claude Code 本身就能在终端执行命令，天然就能用。记住，传统应用都要为 AI Agent 开发一套接口，CLI 也许不是最终形式，但是目前最佳形式。应用开发者尽早关注尽早准备。宝玉xp的微博视频

32. 在价值5万元的苹果本上部署本地大模型+小龙虾是什么体验？

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52. chatbox + logseq 构建你的AI知识库

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55. AI变现：用obsidian提升个人生产力

56. 手机电脑双端 AI Agent + Obsidian CLI Skills ：突破 Obsidian Copilot 的能力天花板，坚果云双端同步完整方案

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58. 记录一次开发logseq的ai chat插件的体验和心得，相比之下，我更推荐obsidian里面的claudian插件，强太多了

59. 本地AI部署极简教程：OpenClaw+DeepSeek，5分钟打造私人助手

60. 用Gemini Cli+AI输入法+Obsidian搭工作流，太丝滑了！ - 哔哩哔哩

61. 隐私无忧！开源AI研究神器来了担心研究资料被AI平台偷看？🔍 这几款本地部署的开源工具，让你彻底拿回数据掌控权！ 🌟 Open Notebook（强烈推荐） ▫️ 通过Docker在本地运行，完全私密 ▫️ 自由接入各类AI模型，灵活组合 ▫️ 支持文档/链接深度分析，一键生成摘要 ▫️ 隐藏技能：能把研究素材变成多角色音频播客！ 💡 Hyperbook LM（功能互补） ▫️ 网页抓取 + 思维导图生成 ▫️ 自动整理资料并输出演示文稿 ▫️ 适合需要可视化思考的研究场景 📚 学生/科研党必备优势： ✅ 数据永远留在自己设备 ✅ 可定制化模型搭配 ✅ 避免云端服务的合规风险 ✅ 离线环境也能持续工作 ✨ 自由与安全从不妥协—— 在AI辅助学习的同时，你也值得拥有彻底的隐私权。 #热点小助手 #开源神器 #隐私保护 #本地部署 #学生科研

62. 端侧 AI 部署复盘：如何让大模型在资源受限设备跑起来

63. 🔥当Obsidian接入AI…

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76. 这款开源AI卡片笔记，让我果断卸载了Obsidian！

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79. 有没有人觉得现在AI响应速度越来越慢了？尤其是处理长上下文的时候

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84. 为什么很多公司拿到了开源模型，还是做不出 AI 业务？

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