Liam's Notes

童年时期时间感觉很慢，是因为我们沉浸于当下，充满好奇和开放性。

我们的大脑并没有一个专门的时间感官器官或「时钟」，它对时间的感知是灵活且依赖于具体情境的，是由多个神经系统共同构建的。这些系统负责追踪运动、注意力、记忆和身体内部节律。大脑至少在三个不同的尺度上追踪时间：

• 毫秒到秒： 负责快速、精确的计时，例如言语和运动协调，由小脑和感觉皮层管理。
• 几秒钟到几分钟： 用于日常的规划和决策，由前额叶皮层和基底神经节负责。
• 更长的时间： 塑造我们的人生故事和连续感，帮助我们存储和回忆跨越数日或数年的事件，由海马体和楔前叶管理。

时间流逝加速的感觉是一种主观感知，而非客观事实。其主要原因在于大脑编码经验的方式会随着时间的推移而改变。

• 新颖性效应（the Novelty Effect）： 当新的或不寻常的事情发生时，大脑会投入更多注意力，并形成更丰富的记忆，这会使时间感觉变长。而对成年人来说，生活变得更可预测，大脑不再「高分辨率」地记录，导致时间感压缩。
• 情境变化假说（the Contextual Change Hypothesis）： 大脑通过计算发生的不同事件来追踪时间。生活中的变化越多，大脑中的「心理时间戳」就越多，时间感觉就越长。而日常生活的重复和缺乏变化会导致时间感模糊。
• 内部时钟和注意力（internal clock & attention）： 大脑有一个计时系统，感知时间取决于有多少「脉冲」被记录下来。当你专注时，更多脉冲被记录，时间感觉更慢、更充实；而当你分心时，脉冲记录减少，相同的时间段感觉更短。
• 可预测性缩短时间（predictability shrinks time）： 大脑为了提高效率，对熟悉的事物会减少关注，并以更少的细节进行存储，导致这些经历被压缩，时间感因此缩短。

Felix Haas 是 Lovable 公司的 AI 设计师，同时也是一位天使投资人。他投资早期创业公司，并分享他对设计、AI 和创业的见解。以下是他提出的，在 AI 时代成为一名成功设计师的八大准则。

优秀的设计师不会止步于制作效果图。他们会交付可用的产品，展示真实的互动原型，并从用户旅程的角度进行思考。市场看重的是执行力，而不是精美的幻灯片。

AI 可以生成无数的界面、Logo 和布局。你的价值并不在于按下「生成」按钮。而在于判断什么是好的，什么是垃圾，以及什么值得打磨。品味和判断力将你与所有使用相同工具的人区分开来。

速度就是你的战略。成功的设计师不是那些花费数周时间雕琢每一个像素的人。而是那些明天就能用新想法去测试用户的人。在市场证明一个设计有效之前，把它当作一个「活」的原型来对待。

提示语是设计，文案是设计，甚至给 AI 的指令也是设计。如果你无法用清晰的文字描述你的想法，你就无法从 AI 那里得到你想要的输出。

教育确实能改变命运，但它不是让你一夜之间实现阶层跃升的捷径，而是一个让你持续进步、让你的「命运」变得更好的工具。

我们常常听到「教育改变命运」这句话，既有像火车之父史蒂芬森那样，通过自学从底层工人逆袭的励志故事；也有现实中，清华北大的毕业生却买不起学区房，似乎教育回报不那么高的残酷案例。这两种看似矛盾的现象并存，让很多人感到困惑。

教育的力量毋庸置疑，但如果将教育等同于「考上好大学，社会就欠你一份好工作」，那可能就想错了。教育的真正价值，远比简单的社会阶层提升重要得多。正如文章所指出的：「你的命运早就注定了，而教育本身就是要让你的命运变得更好一点。」

对于「阶层固化」的抱怨，文章给出了一个现实的观点：「向上的通道必然艰辛，向下的大门永远打开。」 很多人在社会中奋斗无果，抱怨不公，但其实你所处的社会并不欠你任何东西。从一个县城来到大城市读书，这本身已经是人生的一大成功。重要的是，你要清醒地认识到自己的位置，并看到自己的优势——比如你的勤奋、努力和吃苦耐劳。

在 AI 时代，缺少的不是外部知识，而是关于你自己的「上下文」—— Flomo

这 9 个「Aha Moments」展现了 AI 时代下人们的集体顿悟与实践启示。

• 首先，随着 DeepSeek、Qwen3 等开源模型的普及，技术门槛大幅降低，竞争焦点已从模型本身转向应用创新，智能真正实现了普惠化。
• 其次，在技术迭代极快的背景下，所谓护城河更多来自执行速度与用户体验，而非技术壁垒。
• 第三，创业者应放下对完美的执念，「套壳」不等于无价值，积极行动、快速迭代才是生存之道。
• 第四，抢先体验前沿产品能提前洞察未来，例如 Agent 的出现已让人预见到 2025 年将是「Agent 元年」。
• 第五，AI Agent 的潜能仍被低估，它们已从单一推理进化为能自主调用工具、完成复杂任务的智能体，蕴含巨大商业机会。
• 第六，创业不能为了追逐风口而牵强应用 AI，真正的价值在于降低成本、强化分发、支持小众市场，创新必须基于真实需求。
• 第七，人们常常高估短期影响而低估长期变革，AI 对广告和商业模式的深远重塑更可能在十年尺度上显现。
• 第八，随着开发门槛降低，「美」和审美力被重新确立为核心竞争力，AI 工具赋能设计师将美学转化为生产力。
• 最后，AI 的价值不仅在效率，更在情感与陪伴层面，它能创造「爱的瞬间」，回应人类最深层的情感需求。
  整体来看，这些顿悟串联起从技术普惠、执行力到长期趋势、审美价值与情感连接的完整图景，展现了 AI 如何在工具与人性之间找到新的平衡。

阅读更多：9 个 Aha Moments

1. 「这不是个公平的竞赛！」
   曾有创业者因无法获取顶级大模型而感到竞争不公，但 DeepSeek 和 Qwen3 等模型的开源彻底改变了这一局面。SOTA 模型成为人人可用的公共资源，不仅实现了智能普惠，也显著降低了应用开发的成本。Qwen3 提供全系列模型，让创业者能找到最适配的选择。这一顿悟的核心是，AI 时代的竞争正从模型能力转向应用层的创新。

2. 「没有秘密，只有纯粹的执行速度」
   在开源盛行、模型快速迭代的背景下，传统的技术壁垒正变得脆弱。Manus 的成功证明，To C 产品最大的护城河在于「纯粹的执行速度」。尽管 Perplexity、Cursor、Monica 等应用没有自研大模型，但它们凭借快速迭代和极致的用户体验，依然获得了巨大的用户量。这一顿悟表明，与其空谈「壁垒」，不如专注于将用户体验做到极致，通过持续的产品改进和口碑积累，构筑真正的竞争优势。

3. 「质疑汤姆猫，成为汤姆猫，超越汤姆猫」
   这一顿悟的核心思想是「积极行动」。过去，很多 AI 小应用因被认为是「套壳产品」而遭批评。但「套壳」并非贬义，它其实是利用最新技术能力的产品力体现。关键在于放下对完美「终局产品」的执念，像「汤姆猫」一样，先积极行动起来，在 AI 浪潮中不断学习和迭代。只有放下执念，专注于理解和抓住当下，才能在快速变化的技术浪潮中找到真正的机会。

4. 「未来已来，只是尚未均匀分布」
   「产品蝗虫」这类从业者，通过率先体验前沿产品，具备提前感知未来的价值。通过深度体验 Devin，人们预见了 AI Agent 的「模糊模样」：像一个聪明员工那样展示思考过程、制定计划和自我校验。基于此，人们大胆地将 2025 年称为「Agent 元年」，并很快得到验证。这一顿悟强调，积极行动和抢先体验能让人提前看到未来的可能性，并更有可能参与创造未来。

5. 「AI Agent 带来的变化和机会，仍然被低估了」
   通过对大量 AI Agent 产品的评测，人们普遍感到 Agent 所带来的变革被低估。以 Lovart.ai 为例，它不仅能生成 logo，还能自主思考并给出包括 App UI、广告牌在内的整套 VI 设计，甚至创造出富有创意的广告语。这标志着 AI 能力已经从简单的推理，跃升到了调用工具完成复杂任务的 L3 阶段。这一顿悟揭示了 Agent 的巨大商业潜力和发展空间。

6. 「不要为了 AI 而 AI、为了风口而创业」
   这一顿悟借用 1803 年「蒸汽马车」的设计图，批评了新技术出现时生硬照搬旧有模式的错误。AI 的真正价值在于其作为一个「杠杆」，降低了开发和推广成本，强化了推荐算法，并培养了用户付费习惯。这使得服务于小众垂直需求也能实现商业闭环。SunAlly 和 FocusFlight 等产品证明，真正的创新源于对用户需求的洞察，而非盲目追逐技术热点。

7. 「我们总是高估未来两年的变化，低估未来 10 年的变革。」
   引用比尔·盖茨的这句名言，人们反思在面对 AI 变革时可能犯的错误。马克·扎克伯格关于「终极商业 Agent」的设想，即 AI 自动完成所有广告投放，可能不会在短期内完全实现，但对广告行业乃至整个商业世界的颠覆是确定性的。人们常常因对短期变革的过度反应，而忽视了其在未来十年带来的更深层次、更全面的重塑。

8. 「美是一种生产力」
   随着 AI 编程工具的成熟，产品构建变得越来越简单，这使得优秀的设计和审美变得前所未有的重要。设计师具备共情和独特性等成为优秀创业者的关键能力。通过 AI 工具赋能，设计师可以从头到尾独立完成一个完整的产品，例如「日落岛」App。这一顿悟强调，AI 为设计师群体提供了巨大的效率杠杆，让他们能够将「美」转化为实际的生产力。

9. 「创造爱的瞬间」
   AI 除了提高效率，也能为人类提供情感价值。「独响」App 的「AI 陪你睡觉」功能每天有一万多人使用，这表明 AI 能够很好地满足人们对陪伴和情感互动的需求。一位 AI 宠物创始人的使命「创造爱的瞬间」，尤其令人动容。这一顿悟揭示了 AI 的另一个重要维度：它不仅是生产力的工具，更是情感连接的载体。当效率被无限提高后，AI 可以帮助我们回归人性的核心需求。

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托尔斯滕·瓦尔鲍姆（Torsten Walbaum）分享了如何利用人工智能中的「深度研究」功能，特别是针对市场营销（GTM）项目，以节省大量时间并获得高质量分析。

深度研究是能端到端解决复杂非工程任务的 AI 功能，可以大幅压缩原本需要 10 小时以上的工作，将其缩短到几分钟内完成。尽管其名称听起来像是学术或投资工具，但它对任何涉及信息审查和提炼实际见解的任务都至关重要，尤其适用于 GTM 项目。

AI 代理有时会使用低质量或过时的数据。为了解决这个问题，用户应在提示中指定优先使用哪些类型的来源（如政府数据），或先使用其他 AI 模型（如 GPT-5）生成高质量来源列表，再将其提供给深度研究。
如果想要更高的透明度，还可以要求研究代理：

回顾之前写的 newsletter，大多数内容都是我一点点打出来的，带着自己的思考和选择。后来虽然有时偷懒，但分享的仍是我认为有价值或启发的东西。进入 AI 时代后，我逐渐依赖它去搜集与总结最新资讯，结果内容的「价值感」越来越淡。再回头看，很多推荐其实缺少自己的立场与判断，更多是杂乱的信息。这感觉，像极了浪浪山里那个忙碌的小猪妖。

我们身处一个信息技术构建的巨大山洞，被「AI 时代」、「行业趋势」这样宏大的目标驱动着，日复一日地打磨着「箭矢」——搜集、整理、输出。我们以为自己在为「大王」的盛宴做贡献，却渐渐发现，自己手中的不过是一堆冰冷而杂乱的柴火，而内心那份最真切的感受、那个想给妈妈看的「礼物」，早已被遗忘在角落。

或许我们每个人心中都有一座浪浪山。它可能是你的工作、是某种你深陷其中的环境，或是这个被算法和信息洪流包裹的时代本身。我们像山中的小妖怪一样，被巨大的目标推着走，却时常感到迷茫和无力。但小猪妖的故事告诉我们，即使在最平凡琐碎的日常里，保有对生活最朴素的热爱和对他人的善意，也能闪耀出独特的光芒。这正是我希望在接下来，通过阅读和分享去寻找和传递的。

#软件/商品监控
https://github.com/dingyufei615/ai-goofish-monitor

最近的 AI 圈子，OpenAI、Anthropic 和 Google 几乎在同一时间亮出了各自的王牌。单一的「最佳模型」概念正在被打破，取而代之的是一个更加多元、更加专业的生态系统。企业和开发者不再只是追求原始的基准分数，他们开始更注重模型的实际效用、成本效益以及在特定工作流中的适应性。

未来，我们很可能会看到一种多模型策略：用 Claude Opus 来处理复杂的编码任务，用 GPT-5 来进行快速原型设计，再用 Gemini 2.5 Deep Think 来攻克某个科学难题。这种局面无疑将加速 AI 技术的普及和创新，同时也对我们如何管理和编排这些复杂的 AI 工具提出了更高的要求。

OpenAI 的 GPT-5，带着「博士级」智能的称号横空出世，Sam Altman 更是毫不讳言地将其誉为「最完善、最可靠」的模型。在很多开发者眼里，GPT-5 的强大在于其惊人的平衡感和全能性。写作、数学、健康咨询……它似乎无所不精，尤其是幻觉率的大幅降低，无疑给它加了最大的分。这种「全能型选手」的定位，让它在商业应用中拥有了无可匹敌的吸引力。

但这次发布最令人玩味的一步棋，是他们重新拥抱开源，发布了 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b。这简直是自 GPT-2 时代以来最大的战略转向。在我看来，这绝不是单纯的「心血来潮」或对开源社区的示好。这更像是一场精准的「降维打击」——用强大的闭源模型赚取高端市场的利润，再用一个性能卓越、价格极具竞争力的开源模型，通过与 AWS 的深度绑定，来迅速收割中低端市场，同时挤压其他开源项目的生存空间。

AI 世界正在以惊人的速度发展，而每一次延迟和每一次突破，都在悄然塑造未来格局。本期 AI 行业周报为你梳理 GPT-5 的延迟发布背后的战略考量、ChatGPT 对认知的影响、智谱 AI 带来的开源变革、Manus AI 引领的智能体革新，以及微软 Edge Copilot 如何重塑浏览体验，最后深入探讨 AI 产品经理在巨变时代的角色演进。

OpenAI 将 GPT-5 的发布时间推迟至 8 月底或之后，引发行业内广泛关注。许多声音将其视为一次战略性转向，而非技术失误。此次延迟凸显 AI 企业对安全性、可靠性和用户信任的重视。

GPT-5 的预期亮点包括更强的智能体能力、更大的上下文窗口、更统一的工具界面。相比 GPT-4 系列，它被认为将更具规划能力和任务编排力，更像一个可以运行计划、整合资源的「任务执行者」。这标志着大模型能力从语言表达走向认知与行动。

我的看法是，OpenAI 此次延迟也可能是对 Anthropic、Claude 2.5/3、Gemini 等竞争者步步紧逼下的一次重新部署，也是一种对「超级智能模型」潜在伦理风险的主动防御。

OpenAI 在 7 月 17 日发布 ChatGPT Agent，把 Operator 与 Deep Research 融为一体，让 ChatGPT 可以通过虚拟浏览器在 Gmail、Google Calendar、网页等环境中自主完成多步任务。与此同时，Walmart 正整合旗下数十个 AI 工具，推出面向客户、员工、供应商与开发者的四大 Super Agents（如 Sparky），统一用户与后端的交互方式。更引人注目的是 Google 的 Big Sleep agent：项目首次在实际攻击到来前识别并中断了 SQLite 零日漏洞（CVE‑2025‑6965），展示 agent 在网络安全中的主动防御能力。总的来说，这些变化彰显 agent AI 正在成为企业实践与安全防护的重要执行者。

OpenAI 正式推出 ChatGPT Agent，将之前的 Operator 和 Deep Research 合二为一，允许 ChatGPT 在虚拟浏览器中自主完成复杂任务：填写表单、编辑表格、浏览网页、处理邮件，与 Gmail、GitHub 等应用集成，用户仍保持全程控制权。该 Agent 已面向 Plus、Pro 与 Team 用户开放 (TechCrunch, OpenAI Help Center)。
我认为，这是生产力工具走向执行平台的关键一步——ChatGPT 不再只是提示生成器，而能真正「做」事情。

Walmart 揭开了其四大「超级 agent」战略：客户 Agent（Sparky）、员工 Agent（Associate）、供应商/广告商 Agent（Marty）、开发者 Agent（Developer）。Sparky 已开始提供个性化推荐、订单管理，甚至通过视觉识别冰箱内容生成菜谱建议。其他角色将优化员工流程、商家广告管理、AI 工具测试等任务 (Reuters)。
我觉得，这标志着 agent 正在从功能插件升级为企业级服务入口，沃尔玛正通过 agent 化重新定义用户体验。

Google 的 Big Sleep 是与 DeepMind 和 Project Zero 合作打造的主动防御 agent。在 7 月份，它发现并阻止了一个仅被威胁方掌握的 SQLite 零日漏洞 CVE‑2025‑6965，实现 AI agent 在真实攻击前主动防御的首次记录 (blog.google)。
我意识到：agent 已不只是生产力工具，也能成为关键基础设施上的主动安全守护者。