![](https://bode-1257862934.file.myqcloud.com/img/mitaso.jpg)

# 秘塔 AI 搜索

用了几个月秘塔 AI 搜索，感觉很不错，已经是我搜资料的首选工具了。最近期上线了基于 DeepSeek-R1 的长思考模式，给出的搜索回答质量更好，采用『研究』模式还能生成研究报告。





秘塔这家公司主业是 AI 应用，之前有个产品叫秘塔写作猫，主打 AI 辅助写作。秘塔 AI 搜索 2024 年初上线，是国内对标 Perplexity 的智能搜索之一。

AI 搜索，顾名思义，人工智能帮你搜索再给你总结好答案，省去用户自己阅览网页的时间。2022 年底 ChatGPT 上线，大语言模型（简称LLM）的智能程度开始突飞猛进，使得『AI 总结文本资料』这件事变成现实。而后 RAG 技术推出，给 LLM 加上了检索大量数据的外挂。各家 LLM 上下文长度的增加，让 LLM 具备更长的记忆力，从而可以一次性记住并理解更多的数据。传统搜索，像 Bing、Google，给用户的是大量的网页连接，需要用户打开链接去阅览，如果有一个人能帮你搜索，再阅读整理成结构化的内容，那就省时省力了。于是 Perplexity 应运而生，就在 ChatGPT 出现不久。

# 使用秘塔的原因

虽然秘塔 AI 搜索不是国内最早推出的（国内最早的是天工 AI 搜索），但吸引我的是它的这些特点。
## 1 无广告

不仅网页上不挂广告区，搜索结果里也没有广告，搜索结果直接呈现核心信息。

广告尽量少是我选择网络搜索工具的必要要求，因为广告会大大影响信息的获取速度和质量，2016年某搜索的竞价排名导致某网友耽误治病就是典型的负面例子。

## 2 自建数据库

使用过程中发现，秘塔应该是自建了数据库，包含非常多的文献和资料。问了下秘塔，回答是拥有超5亿条自建结构化数据库，3000 万篇中英文文献库。有些资料在传统搜索查不到，秘塔能查到。

秘塔还能检索学术文献，数据量也是相当丰富。去年有条新闻是知网不让秘塔检索，然后秘塔回复说不用知网的了，用其他文献来源替代。这个学术文献搜索是真香。

## 3 能检索到大量 PDF 文档

秘塔的搜索结果会标明信息来源，如果采用『深度』或『研究』模式，不少信息源是 PDF 格式的电子书、文献、报告等等，在秘塔中直接打开 PDF 会自动跳转至具体的信息出处，并且 PDF 是可以下载的。

真电子书搜索神器。

## 4 可检索中英文内容

从回答结果的信息源看，秘塔能够检索到中英文网页和文档资料，但英文内容的范围应该仅限国内能访问的网站。

即便这样，多语言检索也会增加信息来源的广度，提高搜索回答的质量。

## 5 足够的免费额度

秘塔 AI 搜索提供了每日 100 次搜索的免费额度，不区分搜索模式，似乎也没有什么使用限值，足够满足普通用户。

对比国外的 AI 搜索的免费政策，要么搜索次数少得只够体验，要么只能使用最简单的基础功能，秘塔真得很大气。没广告，主要功能基本不收费，运行搜索引擎和 LLM 都要花钱，我都怀疑它这没收入会不会办得不长久。

## 6 搜索结果量大管饱

量大管饱并不是说搜索结果不精确。秘塔 AI 搜索有三种模式：

- 『简洁』：日常信息查询、概念速查。回答速度最快，几秒内响应，回答结果就是问题答案。如搜索"盐湖镁锂分离"，会简单介绍相关技术路线。
- 『深入』：适合主题调研、深度查询。回答耗时十几秒。秘塔会根据用户提问构建逻辑链，自行搜索相关问题，回答结果不仅是问题的直接答案，还包括相关主题的其他内容。如搜索"盐湖镁锂分离"，除了回答较详细的工艺流程，还告诉你全世界有哪些盐湖提锂企业、未来发展方向。
- 『研究』：适合报告写作、学术综述。回答速度最慢。这是最强模式，回答结果基本上就是一篇论文报告，内容源自秘塔全量的数据库和文献库。如搜索"盐湖镁锂分离"会生成一篇学术综述论文。

三种模式不同风格，『简洁』给得精确，『深入』给得丰富，『研究』给个系统。

我平时最常用『深入』模式，丰富的回答内提供准确答案外，还可能带给我新的见解，信息量大管饱。搜索同一个主题，前几天新出的某度 AI 搜索的参考资料有 5 篇，而秘塔 AI 搜索参考了 52 篇。

『研究』模式最近新上线了『先想后搜』功能，可以让模型先提出思考框架与路径（DeepSeek-R1 加持），再进一步进行资料的整合与分析（秘塔自研模型完成），类似于先点菜后做饭。而原来的『先搜后扩』是先搜集信息，再扔给 AI 总结，有啥菜做啥饭。『先想后搜』可以让整理分析资料产出的成果更加具有系统性、更加聚焦主题。

# 关于 AI 搜索的结果质量

根据我自己理解，AI 搜索工具大概是下图中的运行流程（本人非 IT 行业，有错轻喷）。

![](https://bode-1257862934.file.myqcloud.com/img/Aisouliuc.png)

那么决定 AI 搜索结果质量的因素大概是：

1. 用户搜索提示词的准确度；
2. 搜索引擎的能力：搜索范围的广度，过滤低质内容的能力，搜索速度等；
3. 自建数据库的信息数量和质量；
4. AI：底层 LLM 的智能程度、上下文长度、针对搜索的提示词工程，可能还涉及 RAG 的准确度等。

第 1 点取决于用户。使用秘塔 AI 搜索过程中，个人感觉第 2 点问题不大，第 3、4 点没啥问题。

搜索范围基本覆盖公网上中英文全部，国外访问不了的，其他互联网公司不让搜索的（如公众号、小红书），那确实也没办法。稍微有点问题在于四点：

- 秘塔的搜索引擎似乎无法过滤掉时效性不佳的网页，这会降低时效性相关的问题的回答质量。
- 对于内容农场、低质内容网页的过滤还不够好，这同样会降低回答质量。
- 偶尔会遇到打开引用页面结果页码不存在、无法显示的情况，导致用户无法核对信息。
- 把其他 AI 搜索的结果页面作为信息源，比如遇到将开搜的搜索结果作为信息源的，个人觉得 AI 搜索的结果不能作为可信信息源，毕竟 AI 有幻觉。

自建数据库算是秘塔的杀手锏，不得不说学术文献搜索是真香。

秘塔的 AI 采用自研的 MetaLLM 模型，专门针对搜索场景。最近又加上了 DeepSeek-R1，针对搜索的 AI 能力算是当前最佳之一吧。不过即使强如 DeepSeek-R1，仍然存在大语言模型的通病──幻觉，因此搜索结果有错误内容的概率依旧存在。

# 秘塔 AI 搜索的其他功能

除了以上特点，秘塔 AI 搜索还具被这些功能：

- **可选择搜索范围**：可选『全网』、『文库』、『学术』、『图片』、『播客』、『我的』六种信息来源。其中『我的』指用户自建的『专题』，也就是知识库。 
- **用户知识库功能**：
	- 用户可以上传自己的文档到知识库，让秘塔搜索指定的知识库生成问题回答。
	- 搜索结果页面可以添加进『专题』，搜到的 PDF 文档可以添加进『专题』和『书架』。
	- 知识库费用：上传 1 MB 文档消耗 10 点，搜索知识库 1 次消耗 10 点。不过秘塔同样大气地提供了 3000 点的免费额度，足够普通用户用很久。并且充值价格并不贵，3.5 元/1000 点。
	- 知识库搜索还提供 API 功能，不过我没用过不知道是否好用。
- **结构化信息展示**：
	- 脑图与大纲生成：自动将复杂的回答信息转化为思维导图；
	- 事件/人物/组织表格：整理时间线、关联实体；
	- 演示文稿自动生成：根据搜索内容快速生成PPT初稿。
- **支持多轮追问**：可以对搜索回答的内容继续提问，秘塔会进一步搜索回复。
- **搜索结果可导出**：可以导出为 Word、PDF 格式文件，还可以作为网页分享网址。

总结一下，秘塔 AI 搜索功能丰富，搜索回答的内容丰富度和准确度都较高，能满足我的信息搜索需求，个人使用体验良好，强烈推荐给大家，尤其是学术工作者、咨询报告编写者。

近期最常用的一款国产AI工具

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> 将自己在本周（2.17-2.23）看到的有趣、有用、有启迪的文章、书籍、音乐、影视等，汇总成一篇摘要，既做回顾，也做分享。

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# 文章

## [微软甩出量子计算核弹！巴掌大芯片，算力将干翻全球计算机](https://mp.weixin.qq.com/s/XkePqpNvGDu-gy3KXzhT9g)

**原文地址：** https://mp.weixin.qq.com/s/XkePqpNvGDu-gy3KXzhT9g



> Majorana 1小到只有0.01毫米宽，已实现将8个拓扑量子比特放在单芯片上，未来这个芯片将能扩展至百万级量子比特。



> 在此阶段，微软计划在数年内（而不是数十年内）构建基于拓扑量子位的容错原型，这是迈向实用级量子计算的关键加速步骤。
> 
> 这将实现一种能提供100万个或更多量子比特并实现数万亿次快速可靠操作的量子架构。
> 
> 它们可以使用量子力学以惊人的精度在数学上描绘自然界的行为方式，从化学反应到分子相互作用和酶能量。
> 
> 百万级量子比特机器应该能够解决化学、材料科学和其他行业中某些类型的问题，而这些问题是当今的传统计算机无法准确计算的。





## [5G Networks Meet Consumer Needs as Mobile Data Growth Slows](https://spectrum.ieee.org/5g-bandwidth)

**原文地址：** https://spectrum.ieee.org/5g-bandwidth

6G 移动网络可能并不会被广泛需要。

> 部分原因是需要超过 15 至 20Mb/s 的应用非常罕见，而主流消费者应用超过 1Gb/s 的需求几乎不存在。最多，满足多重并行应用和用户的需求可能需要数百 Mb/s 的带宽范围。



> 许多技术都经历了这样的阶段：消费者热切地拥抱某项参数每一个改进，直到饱和点达到，进一步的改进最终只会引起人们的冷淡。



> 现在传输高端 4K 视频需要 15 Mb/s，根据 Netflix 的说法。从数百 Mb/s 升级到 1000 Mb/s（或 1 Gb/s）的住宅宽带升级对大多数最终用户来说几乎没有明显差异。

## [OpenAI just put the final nail in the coffin of the open World Wide Web](https://brids.bearblog.dev/openai-just-put-the-final-nail-in-the-coffin-of-the-open-world-wide-web/)

**原文地址：** https://brids.bearblog.dev/openai-just-put-the-final-nail-in-the-coffin-of-the-open-world-wide-web/



> Operator 标志着对开放互联网的终结。



> 如果我想了解法国大革命，之前我会在 Google 上搜索，很可能点开维基百科和一两个专门的网站。现在，我只需询问 ChatGPT，就能获得更具体的答案。



> 最终我们将有两个类型的互联网：一种是娱乐内容，如 YouTube 和 Netflix 等，人们会指向那个内容；另一种是信息内容，如维基百科、TripAdvisor、Yelp、菜谱网站等，可能会变成由新闻业聚合和发布信息给 AI 公司，以避免代理的搭便车行为。

## [川普为何抛弃乌克兰？](https://baijiahao.baidu.com/s?id=1824582308442922933)

**原文地址：** https://baijiahao.baidu.com/s?id=1824582308442922933



> 难怪有人总结，这次谈判结束后，“土地属于俄罗斯，资源属于美国，债务属于欧洲，荣誉属于乌克兰！”



> 在我看来，他对俄乌冲突的态度完全符合他一贯的立场：最重要的是 “美国第一”，让美国获得实际利益才是重点，像乌克兰这样遥远、贫穷的角落，在他眼里完全不值得美国投入资源，欧洲人如果关心，那就该自己出钱出力。

## [Gene behind orange fur in cats found at last](https://www.science.org/content/article/gene-behind-orange-fur-cats-found-last)

**原文地址：** https://www.science.org/content/article/gene-behind-orange-fur-cats-found-last



> 大多数橘色猫都是雄性，这是一种猫的遗传特性，这也解释了为什么几乎所有亚麻猫和玳瑁猫都是雌性。



> 在包括人类在内的大多数哺乳动物中，红发是由一种细胞表面蛋白 MC1r 上的突变引起的，该蛋白决定了皮肤中的黑色素细胞是否在皮肤或毛发中生产深色素或浅红色黄色色素。使 MC1r 活性降低的突变使黑色素细胞被 “卡住”，继续生产浅色色素。


## [黄仁勋干货满满的两场最新对话：韧性在成功中很重要，未来 10 年算力将再提高 100 万倍](https://new.qq.com/rain/a/20240311A0562700)

**原文地址：** https://new.qq.com/rain/a/20240311A0562700



> 目前大约有 1000 万人因为知道如何编程而有工作，这让其他 80 亿人 “落后”，而接下来，如果生成式 AI 逐渐取代编程的话，编程技术将可能变得不那么有价值了。



> 我们应该去做那些 “如果我们不做就会出问题” 的事情。



> 未来的计算将高度依赖生成。举例来说我们现在正在聊天。我告诉给你们的信息很少是检索所得。大多数是生成的，这就叫做生成式人工智能（AIGC）。



> 如果给 AI 很多数学测试、推理测试、历史测试、生物学测试、医学考试，以及律师考试，甚至包括 SAT、MCAT 等等，你把这些测试列出来，摆在计算机科学行业面前，我猜在 5 年内就会在每一个测试上都做得很好。

## [关于睡眠的真相及有效解决睡眠问题的方法](https://zhuanlan.zhihu.com/p/162014683)

**原文地址：** https://zhuanlan.zhihu.com/p/162014683



> 人体在进入深度睡眠的阶段，会出现血液完全流出大脑，脑脊液完全充盈大脑的过程。这个过程有利于大脑清理代谢杂质和毒素。



> 每个人从他出生那天起一直到生命终结, 都存在着体力 23 天、情绪 28 天、智力 33 天的周期性波动规律, 称为人体生物节律。



> 其实频繁做梦，并有所感知，根源在于睡眠质量差。脑神经由于激素水平高而处于兴奋状态，导致梦境频发。

## [You Must Read At Least One Book To Ride](https://ludic.mataroa.blog/blog/you-must-read-at-least-one-book-to-ride/)

**原文地址：** https://ludic.mataroa.blog/blog/you-must-read-at-least-one-book-to-ride/



> 阅读多本书是达到足够水平以至于竞争最顶级工作的唯一途径



> 最好的书籍通常有一个既枯燥又复杂的设计。



> 我原以为这是一篇关于为何在视频时代我们应该花时间回顾开本书籍的帖子，但看来我真正想说的是：绝对不要鼓励人们阅读书籍，这对我们其余人来说是轻而易举的收入。

# 摄影

## [震后十六年](https://www.douban.com/note/862185131)

**网页地址：** https://www.douban.com/note/862185131

2024 年的年初，作者在汶川艺术村长叶明文老师的带领下，进入了汶川来到映秀，在这个特殊的小镇走访了很多村民，拍下了这组照片。

![](https://bode-1257862934.file.myqcloud.com/img/wenchuan.webp)

# 影视

## 我们一起摇太阳

![](https://bode-1257862934.file.myqcloud.com/img/womenyiqiyaotaiy.webp)

> 当“没头脑”吕途（彭昱畅饰）遇上“不高兴”凌敏（李庚希饰），两个身患重症却性格迥异的年轻人，因为“生命接力”的约定，阴差阳错地踏上了一段充满爱与力量的治愈之旅。
> 
> 影片是韩延导演“生命三部曲”终章，部分取材于纪实报道文章《最功利的婚姻交易，最动情的永恒约定》。    ──豆瓣

催泪又不让人绝望，这部影片在情感的处理上恰到好处。这种微妙的平衡让观众在观影过程中既能感受到角色的痛苦与挣扎，又能从中找到一丝希望和温暖。与现实原型一样，最后也是美满结局。彭昱畅和李庚希在影片中的表现都很出彩，不仅让影片更加生动感人，也让观众在观影过程中感受到了深刻的情感共鸣。

桃源乡周报 第二十五期 | 量子芯片、6G网络必要性、开放互联网终结、橘猫

STEM，这四个字母分别代表科学（Science）、技术（Technology）、工程（Engineering）和数学（Mathematics）。从字面上看，这似乎是四个独立的领域，但在我参加完公司的年会后，发现很多领导其实并没有真正搞清楚它们之间的区别。尤其是在我们这种以工程设计为主的公司里，混淆这些概念会带来不少麻烦。





最让我头疼的是，很多人喜欢把我们这些搞工程设计的人叫做“技术人员”。其实，这是不准确的。我们做的是工程设计，而技术是工程的基础和依据。技术通常掌握在技术方手里，这些技术方可能是甲方、工艺包商或者设备供应商。设计院有时候也会扮演技术商的角色，尤其是一些有自己研发部门、开发工艺包的设计院。不过，我们公司并不是这种情况。

我们公司有设计岗，但没有专门的技术岗。设计人员因为工作需要，确实会接触和了解很多项目相关的技术资料。但这并不意味着我们就精通所有的技术，更不能说我们能够开发出适用于其他项目的技术。领导的期望往往过高，但他们分不清设计和技术的区别。所以在之前的总包项目中，设计人员常常被要求去充当技术人员的角色，和甲方沟通技术方案。结果可想而知，当甲方提出一些超出设计提资范围的技术问题时，设计人员感到非常痛苦，也很难让甲方满意。这样一来，领导又会觉得是设计人员能力不足。实际上，这些工作已经超出了设计岗位的职责范围。

设计岗的人员去研究技术并不是不可以，但关键问题是，领导分不清设计和技术各自应该承担哪些工作，也忽视了设计人员在兼职搞技术时所花费的时间和精力。尤其是在施工图之前的设计咨询阶段，配合甲方理清和确定技术方案，需要花费大量的时间。如果甲方的技术能力一般，在施工图阶段修改技术方案也是常有的事。

这种情况导致了两方面的问题：第一，设计岗的人员干了技术岗的活，但领导并不知情，绩效考核制度也没有考虑到这些额外的工作内容；第二，设计工作本身时间紧、任务重，设计人员很难有充足的时间去深入研究技术问题。

![](https://bode-1257862934.file.myqcloud.com/img/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%B2%97%E5%92%8C%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E5%B2%97.webp)

因此，在之前的项目中，设计人员对这种情况颇有怨言，最终也影响了设计图纸的质量。为了解决这个问题，最好的办法就是将设计岗和技术岗分开。技术岗负责消化吸收技术方的技术资料，并将其转化为设计岗需要的设计提资，而设计岗则专注于工程设计本身。

公司年会上关于STEM的感想

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> 将自己在本周（2.10-2.16）看到的有趣、有用、有启迪的文章、书籍、音乐、影视等，汇总成一篇摘要，既做回顾，也做分享。

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# 文章

## [The future belongs to idea guys who can just do things](https://ghuntley.com/dothings/)

**原文地址：** https://ghuntley.com/dothings/



> 两种不同的人，一种是失败了，努力成为企业家的人，另一种是选择了稳定可预测的薪水生活的人。



> 2025/2026 年情况会有所不同。有想法 + 独特洞察力的人可以快速将概念推向市场，减少对他人专业知识的依赖，因为世界知识现在掌握在每个人的手中。





## [AI 产品的流量逻辑，被 Deepseek 证伪了](https://mp.weixin.qq.com/s/uBqK6HndIiWarRptjlJMEA)

**原文地址：** https://mp.weixin.qq.com/s/uBqK6HndIiWarRptjlJMEA



> DeepSeek在没有任何广告投放情况下，就实现了7天完成1亿用户增长。
> 要做到这个成绩，ChatGPT花了2个月时间，TikTok用了9个月，而拼多多和微信分别用了10个月和14个月。



> 模型却不是基于用户反馈和数据迭代才变好的。更好的模型可以导向更好的应用，但更好的应用和更多用户并不会导向更好的模型。因为模型比大部分用户更聪明，大部分用户的query__（查询）其实没有模型自己模拟得好。



> 从这个角度上说，Deepseek的成功还有着另一层意义：让国内AI行业摆脱过去简单的流量竞争，去寻找AI产品真正的北极星指标。

## [Once You're Laid Off, You'll Never Be the Same Again](https://mertbulan.com/2025/01/26/once-you-are-laid-off-you-will-never-be-the-same-again/)

**原文地址：** https://mertbulan.com/2025/01/26/once-you-are-laid-off-you-will-never-be-the-same-again/



> 在大多数职业中，潜规则很简单：如果你表现良好，公司财务稳定，你的职位就是安全的。



> 你努力工作，专注于有影响力的项目，得到你的上级称赞 —— 却发现由一位根本不认识你的同事解雇了你。感觉好像公司和员工之间的信任已经破裂。公司或许对于这种转变要么不了解要么不愿意解决。



> 对于像我这样经历过裁员的人来说，工作已变得只是工作。你做你分配的任务，如果公司挥霍了你的潜力或强迫你花费时间在不必要的项目上，你就会停止关心。你每月月底收集工资，就这么回事了。这是新的现代工作：不再寻求每年都进步 40%。

## [AI is Creating a Generation of Illiterate Programmers](https://nmn.gl/blog/ai-illiterate-programmers)

**原文地址：** https://nmn.gl/blog/ai-illiterate-programmers



> 每当 AI 帮我们解决一个我们本来可以自己解决的问题时，我们用短期的效率换取了长期的理解。我们为今天的提交优化，代价是明天的能力。



> 这里是一些建议：  
> 先自己尝试理解问题，再使用 AI  
> 理解所有 AI 建议的解决方案  
> 定期进行无 AI 辅助的编程  
> 专注于学习模式，而不是仅仅解决眼前的问题

## [Warren Buffett: Integrity Is the Most Important Attribute to Hire For. Ask 7 Simple Questions to Find It](https://www.inc.com/marcel-schwantes/warren-buffett-hiring-top-talent-characteristics.html)

**原文地址：** https://www.inc.com/marcel-schwantes/warren-buffett-hiring-top-talent-characteristics.html



> 巴菲特建议领导者在面试过程中评估求职者时，将诚信置于所有品质之上。



> 巴菲特：当我们雇佣员工时，我们会寻找三样东西。我们寻找智慧，我们寻找主动性或能量，我们寻找正直。如果他们没有后者，前两者会杀了你，因为如果你要得到一个没有诚信的人，你希望他们又懒又笨。

## [Start Presentations on the Second Slide](https://tidyfirst.substack.com/p/start-presentations-on-the-second)

**原文地址：** https://tidyfirst.substack.com/p/start-presentations-on-the-second



> 技术演示需要背景信息，但背景信息并没有吸引力。科技界的演讲者该怎么办？
> 
> 建议首先以 “自然” 的方式创作故事，即第一章介绍主人公，第二章开始行动，然后交换这两章。

## [digital consumption keeps me from getting better at my job](https://sibervepunk.com/digital-consumption.html)

**原文地址：** https://sibervepunk.com/digital-consumption.html



> 在这一点上，我确信快速消费对大脑、思想和灵魂有害。



> 在线建议的问题在于，写博客的人完全是从他们自己的角度和生活方式来写的。



> 我已经从不同的人那里 “消费” 了很多次我应该做什么，应该怎么做。随着所有这些信息占据了我的大脑，我不再有精力和资源来产生有形的输出。

## [Facebook's Little Red Book](https://www.map.cv/blog/redbook)

**原文地址：** https://www.map.cv/blog/redbook



> 为了让叙事保持一致，他们采取了一个大胆的举动，将公司的故事固化在一本小红书里，并在内部分发。



> 这本小红书是由设计师创建的，它将 Facebook 的价值观 —— 打破常规、大胆思考、快速行动 —— 提炼成宣言。



> 故事建立信仰。它们将陌生人变成队友，将团队变成运动，将运动变成能够改变世界的公司。

# 网站

## Daily Surface Air Temperature

**网站地址：** https://climatereanalyzer.org/clim/t2_daily/?dm_id=world

> 本页面提供了来自ECMWF再分析版本5（ERA5）在1940年1月至今的每日平均地面气温（2米高度）估计的时间序列和地图可视化。
> 
> ERA5是一个先进的数值气候/天气建模框架，利用地面、探空和卫星观测数据来估计大气状态随时间的变化。
> 
> 该页面上的可视化使用户能够探索特定年份内天气驱动的温度变化，同时还提供了数十年的每日数据，以便于更广泛的气候背景。鼓励用户通过NCAR气候数据指南了解更多关于再分析的方法、优点、局限性和产品比较的信息。

该网站由缅因大学气候变化研究所制作，展示了从 1940 年以来全球每日地面平均气温。

下图（获取时间20250214）中橙色线展示了 2024 年日平均气温，基本上已经高过了全部的其他年份平均气温。然而，下图中红色线展示了 2025 年开年至今的日平均气温，已经有一段高过橙色线了。**全球变暖正在进行时**。

![](https://bode-1257862934.file.myqcloud.com/img/era5_world_t2_day-20250214.webp)

# 书籍

## 万历十五年

![](https://bode-1257862934.file.myqcloud.com/img/wanlishiwunian.webp)

> 万历十五年，亦即公元1587年，在西欧历史上为西班牙舰队全部出动征英的前一年；而在中国，这平平淡淡的一年中，发生了若干为历史学家所易于忽视的事件。这些事件，表面看来虽似末端小节，但实质上却是以前发生大事的症结，也是将在以后掀起波澜的机缘。在历史学家黄仁宇的眼中，其间的关系因果，恰为历史的重点，而我们的大历史之旅，也自此开始……
> 
> 《万历十五年》是黄仁宇的成名之作，也是他的代表作之一。这本书融会了他数十年人生经历与治学体会，首次以“大历史观”分析明代社会之症结，观察现代中国之来路，给人启发良多。英文原本推出后，被美国多所大学采用为教科书，并两次获得美国书卷奖历史类好书的提名。
>                                                                     ──豆瓣

花了半年陆续看完，原来明朝不是电视剧里那样，起码不仅是那样。书里明代的问题是，道德治国，法制缺失，人文主义退步，社会运转机制固化，以至于新的外部冲击到来时无法应对，注定在内部产生激烈的变化。

本书中作者的“大历史观”，笔墨在具体人和事上，但目光在大时间尺度上一窥明朝社会运行实况。如果把一个人类社会国家，也看作类似一窝蜜蜂一般的集体智能，那王朝荣衰更迭就有逻辑可循，具体的一人一事并不能改变什么。

# 影视

## 无辣不欢

![](https://bode-1257862934.file.myqcloud.com/img/wulabuhuan.webp)

> 腾讯视频自制美食纪录片《无辣不欢》，将以“辣”这一味觉体验作为切入视角，讲述多元的辣味个性，为观众带来一场火爆热辣的美食视听盛宴。全系列共12集，覆盖云南、江西、四川、贵州、湖南、海南等诸多辣域，记录着无辣不欢的一群人，以及“一直吃辣一直爽”极致烟火气和乐观的生活态度。点燃生活，大胆吃辣！    ──豆瓣

以辣子为载体，讲各地风味美食和人文地理。这部纪录片不长，无意中看到就一口气看完了。关于辣味的各地美食，不光讲辣椒，还有芥末、胡椒等香辛料。大概由于吃辣椒最多的是西南地区，说起辣味美食，就想到多云潮湿的天气，斑驳的立交桥墩，火锅、麻辣烫、烧烤，还有红红火火的市井烟火气。

桃源乡周报 第二十四期 | 有想法有行动力好过有知识

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> 将自己在本周（2.3-2.9）看到的有趣、有用、有启迪的文章、书籍、音乐、影视等，汇总成一篇摘要，既做回顾，也做分享。

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# 文章

## [Deepseek 带来的意义投射](https://mp.weixin.qq.com/s/NMFfM373R3MgiLsJczSRxw)

**原文地址：** https://mp.weixin.qq.com/s/NMFfM373R3MgiLsJczSRxw



> DS一项重要的创新是，使用强化学习(RL)来训练模型的思维链(CoT)：从普通的预训练模型开始，在第二阶段使用强化学习推理思维链，被称为reasoning模型，OpenAI的o1/o3 类模型就是此类。与之前模型的区别在于人类反馈不再重要。



> Reasoning的任务主要是数学和代码两类，因为这两种需要结构化的逻辑思维，和分步骤解决问题的能力。





## [中国吞噬世界](https://mp.weixin.qq.com/s/iwUWrpbI1ESv8Td_-55a1Q)

**原文地址：** https://mp.weixin.qq.com/s/iwUWrpbI1ESv8Td_-55a1Q



> DeepSeek的成功证明了中国的本土环境，同样可以超越人情（乡情）社会，结出科技之花。



> 如果说两年前chatGPT涨了美股的志气，打击了我们的信心。
> 那么是时候让DeepSeek提振我们的全体A股/中概股的士气，提升我们的估值了！

## [为何说兴趣和欲望才是第一推动力？](https://www.douban.com/note/870134227/?_dtcc=1&_i=8980813aMG_yi9)

**原文地址：** https://www.douban.com/note/870134227



> 兴趣和欲望才是第一推动力，而其他的诸如努力、勤奋甚至方法都是兴趣的产物。



> 与世界与他者相遇的难点是放下自恋 如何找到兴趣、如何与世界与他者相遇？ 这一切问题的难点可能在于放下自恋，放下对自己的执着。自恋的人难以建立与世界的真实关系，他们与所有人的关系都是与自己的关系，他们与他者的欲望都是与自己的欲望关系

## [中国动画影史的票房天花板，被这些公司掀翻了！](https://mp.weixin.qq.com/s/i6LZsG7u1Ler3I9Ynr6zBQ)

**原文地址：** https://mp.weixin.qq.com/s/i6LZsG7u1Ler3I9Ynr6zBQ



> 《哪吒2》电影的成功、受到大家火热的追捧，离不开导演饺子“踮起脚尖、拼了命让大家满意”五年磨一剑的劲头，也离不开聚集了全国约4000多动画人才聚成“国家队”参与制作，让电影在特效、美术等制作层面大放异彩。

## [What is LLM and How it can be used in everyday life](https://academy.test.io/en/articles/9199456-what-is-llm-and-how-it-can-be-used-in-everyday-life?utm_source=chatgpt.com)

**原文地址：** https://academy.test.io/en/articles/9199456-what-is-llm-and-how-it-can-be-used-in-everyday-life

作者日常使用大语言模型（ LLM）：

> 文本生成：LLM 可以根据给定的提示生成连贯且上下文相关的文本。
> 
> 问题回答：LLM 可以通过根据输入查询提供相关信息来回答问题。
> 
> 语言翻译：LLM 可以将文本从一种语言翻译成另一种语言，同时保留原始内容的含义和上下文。
> 他们可以高精度地处理多种语言的翻译任务。
> 
> 摘要：LLM 可以将大量文本浓缩成更短的摘要，同时保留要点和主要思想。
> 
> 内容生成：LLM 可以通过为各种类型的内容生成想法、大纲或草稿来协助内容创建，如博客帖子、营销文案或社交媒体更新。

## [My Everyday LLM Uses](https://mattrickard.com/my-everyday-llm-uses?utm_source=chatgpt.com)

**原文地址：** https://mattrickard.com/my-everyday-llm-uses

作者日常使用大语言模型（ LLM）：

> 整理购物清单。
> 
> 总结读书笔记。
> 
> 字典查找。
> 
> 任务分解为子任务。虽然法学硕士不擅长凭空生成任务，但我发现它们有助于将任务分解成子任务。
> 
> 写作编辑。当写较长的文档时，我把它作为一个批判性编辑器。这些建议并不总是很好，但我发现评论通常比原始文本生成更有帮助。

## [Using ChatGPT is not bad for the environment](https://andymasley.substack.com/p/individual-ai-use-is-not-bad-for)

**原文地址：** https://andymasley.substack.com/p/individual-ai-use-is-not-bad-for



> 如果你担心自己使用人工智能导致气候变化，你已经被骗在你的头脑中建造怪物，你需要振作起来。



> 关心气候变化的人应该花更少的时间担心如何减少他们的个人排放，而应该花更多的时间思考如何带来系统性的变化，使我们的能源系统变得更好



> 在决定削减什么时，我们需要考虑一项活动的排放量以及该活动对我们的生活有多有用和有益。我们不应该仅仅根据一项活动的排放量来削减它。



> 普通儿童医院每天排放的二氧化碳比普通游轮还要多。


## [Sweden brings more books and handwriting practice back to its tech-heavy schools](https://apnews.com/article/sweden-digital-education-backlash-reading-writing-1dd964c628f76361c43dbf3964f7dbf4)

**原文地址：** https://apnews.com/article/sweden-digital-education-backlash-reading-writing-1dd964c628f76361c43dbf3964f7dbf4



> 瑞典卡罗林斯卡学院上个月在一份关于该国国家教育数字化战略的声明中表示：“有明确的科学证据表明，数字工具会损害而不是增强学生的学习。”


> 教育专家表示，一些学习缺陷可能是由冠状病毒疫情造成的，或者反映了越来越多的移民学生不把瑞典语作为第一语言，但在学校上课期间过度使用屏幕可能会导致年轻人在核心科目上落后。

# 网站

## Baiguan（百观）

**网站地址：** https://www.baiguan.news

Baiguan（百观）是一个专注于中国市场的深度分析和数据洞察的平台，旨在为投资者、商业人士、研究者、或者任何对中国真正感兴趣的人，提供准确且深刻的中国故事资讯。该网站通过结合大规模的本地数据、跨学科研究者的专业知识以及前沿技术，为用户提供多角度的市场分析和行业洞察。

> 我们的直觉告诉我们几个方面。首先，显然，中国仍然很重要。其次，如果中国与世界之间的短期紧张关系变成长期分歧，没有人会从中受益。第三，我们看到的某些分歧源于真实问题，但如果你能像我们一样进行许多旅行，与许多人交谈，获取大量数据，收集许多非主流观点，并沉浸在丰富的背景中——你可能会发现，大多数“分歧”只是想象出来的。    ──百观 About 页面

# 影视

## 异人之下之决战！碧游村 

![](https://bode-1257862934.file.myqcloud.com/img/yirenzhixia2.webp)

> 张楚岚（彭昱畅饰）被迫闯入异人世界经历磨难，成长为心怀正义有担当的异人英雄，他与冯宝宝（王影璐饰）有着命运的羁绊，一个突发事件让两人陷入焦灼，“哪都通”特遣员工陈朵（文淇饰）杀害上级潜逃，七大特遣员工能力出众、身份隐秘又行踪诡谲，他们受到了质疑，剩余六人需要合作完成追捕陈朵的任务，而冯宝宝就是其中之一，同时，与陈朵行踪相关的碧游村逐渐浮出水面，村长马仙洪（尹昉饰）与张楚岚持续调查的“八奇技”紧密相关……    ──豆瓣

这部剧比第一部制作更精良，无论从画面质量还是动作设计上，都能看出制作团队的用心。相比第一部，特效场景更加流畅自然，打斗动作也更加精细，每一帧都充满了视觉冲击力。例如，在一些关键战斗场景中，镜头的切换和角色的动态捕捉都非常到位，让观众仿佛置身于激烈的战斗之中。剧情更紧凑，每一集都充满了紧张感和悬念，几乎没有多余的废话或拖沓的节奏。

角色还原度相当高，尤其是陈朵和肖自在，他们的形象几乎就是从漫画中直接抠出来的。在观看时，不仅能享受到视觉上的盛宴，还能在情感上与角色产生共鸣，尤其结局陈朵最终幕感动的一塌糊涂。

总的来说，碧游村篇本就是漫画里最封神的一章，剧情自然起点高，这部作品在各个方面都有了显著的提升，无论是制作水平还是剧情发展，亦或是角色的塑造，都达到了国产漫改剧的新高度。