如果说在不久前,碳基人类最值得学的“通用语言”是英语,那么到了硅基AI时代,我想再加一个:MD,也就是 Markdown。
在我看来:只要你想认真使用AI,就最好学会用MD这种轻量级语言来组织表达。

Google沉寂了好一段时间,前两天放出了一个重要的模型升级:Gemma 4。我下载了、运行了。
我用的测试工具比较多,包括:Visual Studio Code(VSC)中的Github Copilot(自动选择模型),Ollama(Gemma 4 31b),还有国产的豆包。
其中,本地跑Ollama的桌面机配了一块5060 Ti 32G的显卡。

我一直用Jellyfin来管理我的媒体收藏:音乐、电影、照片等……其中的音乐收藏是我多年收集的成果,质量远超网络音乐……
不过,我不是很喜欢它自带的播放界面:没有频谱动态显示,CD封面也太小。于是我决定采用快速原型开发方式制作一个。
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下午和一位多年的BT老友聊天,聊着聊着,从上课聊到AI、再聊到写作。
我俩虽然都写东西,而且都用AI加以辅助,但环境、工具、习惯都不一样。于是突然想到,也许可以写一篇2026年AI辅助创作指南。
如果你还是如我、如我那位BT老友那样,相信文字确实可以作为思想的载体,更相信文字的力量,那么这篇指南也许可以帮助你更好地进行创作。
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使用NotebookLM有了一段时间,但使用频率不是很频繁:一个是网络连接的问题,一个是总觉得单纯的一问一答(然后保存对话产出)没啥大用。
前两天为了测试网络连接,又跑上去看了一下,发现有了很多改进,NLM提供了更多的“探索”资源的方式。我让它做了一些“探索”,并表示满意:它的总结基本不会漏东西,并且用AI独有的“联想”为我找到了我之前也没有意识到的connection——而经过我的reflection,这样的connection确实还是有道理的。
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