摘要

本视频介绍了软件3.0和“随心编程”（Vibe Coding）的新兴理念，并结合Andrej Karpathy的观点，阐述了自然语言如何成为新的编程语言。视频通过一个完整的实战案例，详细演示了如何利用AI原生代码编辑器Cursor与腾讯云开发套件CloudBase AI ToolKit，仅通过几轮自然语言对话，就从零开始构建出一个功能完善的微信语音记账小程序，直观地展现了AI驱动下软件开发效率的巨大飞跃。

亮点

• 💡 软件开发正迈向3.0时代，其核心理念是将自然语言（Prompt）作为一种全新的编程语言，指挥大语言模型（LLM）这个新“操作系统”来自动化完成复杂的编程任务。
• 🚀 AI原生开发工具（如Cursor）与一站式云开发套件（如CloudBase AI ToolKit）的结合，是实现高效AI编程的最佳拍档，能覆盖从前端到后端部署的全流程。
• 🛠️ 模型上下文协议（MCP）是实现AI自主操作的关键，它为AI Agent提供了一套可调用的工具集，使其能自主执行创建数据库、部署云函数、管理文件等复杂操作，而无需人工干预。
• 📱 视频通过实战演示，仅用两轮核心对话，就让AI成功构建了一个支持语音输入的微信记账小程序，并自动完成了界面、逻辑、云函数和数据库的设计。
• 📄 为AI提供精确的上下文至关重要，例如，通过分享官方文档链接，AI能自主学习并调用最新的API（如CloudBase的extend.ai能力）来解决未知问题。
• 🤖 AI不仅能编写代码，还能高效地进行调试；将报错信息直接复制给Cursor，它能够分析问题根源并自动生成修复后的代码，极大地简化了排错过程。
• 🗣️ 未来的软件开发将更加“声明式”，开发者只需描述“做什么”（What），而AI会利用各种云服务和工具集（Agentic AI）来解决“怎么做”（How）的技术细节。
• ☁️ CloudBase AI Toolkit深度整合了微信生态，提供了数据库、文件存储、AI模型调用等一站式云服务，通过MCP协议让AI能无缝操作这些云资源，打通了从开发到部署的“最后一公里”。
• 🧠 大语言模型被比作新时代的操作系统，其上下文窗口（Context Window）如同内存（RAM），需要通过提供精准的上下文（如文档）和强大的工具集（如MCP）来辅助其完成复杂推理和任务。
• 🌐 作者呼吁所有云厂商都为AI Agent打造工具（适配MCP服务），让人类只需指挥Agent，就能将创意快速变为现实，真正实现“人人都是程序员”的愿景。

#AI编程 #软件3.0 #云开发 #微信小程序 #AIAgent

思考

1. 使用这套CloudBase AI Toolkit和Cursor进行开发，对个人开发者来说成本高吗？需要哪些前置准备（比如腾讯云账号、微信认证等）？
2. AI生成的代码和部署操作完全可信吗？当AI执行了错误的操作（比如视频中提到的删除数据库集合），我们该如何进行回滚或控制？
3. 对于比记账小程序更复杂的应用，比如包含复杂业务逻辑和多表关联的系统，这套AI编程工作流是否依然高效？

摘要

视频系统介绍了BibiGPT如何通过AI技术实现音视频知识管理的全流程优化，涵盖快速收集、智能整理、深度提炼和高效输出四大核心环节。作者结合CODA框架演示了从B站、YouTube等平台一键导入视频、自动生成字幕与思维导图、联动Notion/Obsidian笔记软件等实操场景，并展示了AI辅助视频创作、跨语言搜索、视觉化总结等创新功能。最后提及618限时五折优惠及永久会员机制。

亮点

• 🚀 全平台极速捕获：通过浏览器插件、微信助理、桌面客户端实现B站/YouTube/播客等多源音视频一键收藏，异步自动总结并同步至笔记软件
• 🧠 AI智能重组知识：支持自动生成章节摘要、标签分类、跨视频关联分析，通过Mermaid图表/动态网页等可视化形式重构知识结构
• 🔍 跨语言深度检索：中英文字幕互译后仍可精准搜索，结合AI语义分析实现"未知的未知"内容推荐，拓展认知边界
• 🎥 创作闭环赋能：AI自动生成短视频脚本、公众号文案、PPT大纲，甚至通过MCP协议调用工具链实现字幕样式定制与视频再加工
• 📈 人机协同进化：开发者将持续迭代提示词库与智能体架构，未来可通过自然对话实现"一句话生成专题合辑"等高级功能

#AI知识管理 #音视频处理 #Notion联动 #智能搜索 #生产力工具

思考

1. 如何处理BibiGPT暂未适配的视频平台内容？
2. AI生成的总结准确度如何保障？需要人工二次校验吗？
3. 永久会员机制关闭后，现有用户权益会受影响吗？

摘要

这期视频我开箱并深度体验了著名浏览器公司 The Browser Company（Arc 浏览器开发商）推出的全新 AI 浏览器——Dia。我详细展示了 Dia 将 AI 作为核心交互界面的设计理念，测试了它与网页、视频和文件的对话能力，并设置了个性化的 AI 风格。最后，我将它与 Arc 浏览器进行对比，指出了它在公测阶段的不足之处，并给出了 65 分的综合评价。

亮点

• 💡 Dia 浏览器的核心理念是“AI 即浏览器”，它试图将 AI 深度集成到浏览器内核，让对话成为用户与互联网交互的主界面，而非像传统浏览器那样将 AI 作为附加功能。
• 🗣️ 用户可以通过个性化设置，让 Dia 以特定的语气和风格（例如模仿著名思想家保罗·格雷厄姆）进行回应，并能根据用户输入的职业和兴趣，提供高度定制化的内容总结与回答。
• ✍️ Dia 内置了强大的对话式交互窗口，支持与网页、视频、图片甚至本地文件进行多任务对话，能够快速总结内容、翻译文本、辅助写作，极大地提升了信息处理和调研的效率。
• 🖼️ Dia 在界面设计上继承了 Arc 浏览器一贯的美学风格，交互动画精美流畅，并且支持将对话内容一键生成设计精美的图片进行分享，优化了内容创作和社交媒体分享的工作流。
• 🤔 尽管理念先进，但 Dia 目前仍处于公测初期，成熟度不高。它与现有浏览器插件生态的联动体验较差，且缺少一些 Arc 浏览器中备受好评的核心功能（如 Space），整体体验并未完全达到预期。

#AI浏览器 #Dia #ArcBrowser #生产力工具 #科技开箱

思考

1. 既然 Dia 目前缺少很多 Arc 的核心功能（比如 Space），那它对于已经习惯 Arc 的用户来说，除了新颖的对话交互，还有什么独特的吸引力吗？
2. 视频里提到 Dia 和现有浏览器插件的联动很差，未来官方有计划改善这一点吗？还是说他们希望用原生的 AI 功能彻底取代大部分插件？
3. Dia 浏览器未来会收费吗？它这种深度集成的 AI 功能看起来运行成本不低。

摘要

本视频介绍了BibiGPT工具如何通过双语字幕、AI翻译、智能章节总结、视频合集管理及AI对话等功能，帮助用户高效学习WWDC 2025开发者视频内容，并提升知识整理与分享效率。

亮点

• 🗣️ 双语字幕+AI翻译提升理解效率：支持中英字幕对照及实时翻译，降低技术视频学习门槛。
• 📚 智能章节总结与多视图呈现：自动生成视频大纲，提供导图、文章视图，快速定位核心知识点。
• ➕ 灵活的视频合集管理：可创建公开/私有合集，批量添加视频并支持多标签分类，方便知识体系化。
• 🔍 跨平台搜索与精准筛选：支持站内外视频搜索（如YouTube/B站），并按未添加合集状态筛选资源。
• 🤖 AI交互式学习体验：基于视频内容生成思维导图，支持与AI对话提问，强化知识吸收与应用。
• 💰 知识付费共享机制：用户可设置合集售价（如0.99美元），构建可持续的知识变现生态。
• 🛠️ 播放器深度优化：支持字幕样式自定义、中文搜索定位及章节跳转，提升观看便捷性。
• 📤 客户端字幕导出功能：提供多格式字幕文件导出，适配B站等平台二次创作需求。

#WWDC25 #BibiGPT #AI工具 #知识管理 #视频学习

思考

1. BibiGPT是否支持其他技术大会（如Google I/O）或非官方教程视频的内容解析？
2. 付费合集的收益如何结算？平台是否对创作者收入抽取分成？
3. 客户端导出的字幕文件能否保留时间轴信息以适配不同平台的发布要求？

摘要

本期视频中，作者吕立青分享了他在AI时代利用AI编程工具，将脑海中的产品想法快速变为现实的十大技巧。他强调AI编程能够极大地缩短从想法到原型的实现时间，解放开发者的创造力，并加速试错过程，从而唤醒沉睡的创意。这些技巧涵盖了从强化版本管理、规则化指令到人机协作等多个方面，旨在全面提升开发效率，赋能更多人实现自己的AI应用。

亮点

💡 AI编程能够极大地缩短从产品想法到原型实现的时间，将过去数周甚至数月的工作压缩到极短，从而以最低成本验证市场反应并快速迭代。 🚀 AI助手可以承担大量重复性、繁琐的基础编程任务，如API调用、前后端数据对接、数据库操作及UI布局，让开发者能将核心精力投入到用户体验创新和商业模式设计等高价值环节。 ⚡️ AI编程显著加速了试错过程，使得开发者能在相同时间窗口内尝试更多想法，即使项目失败也能从与AI协作和市场反馈中学习，将经验应用于下一个项目。 🔄 强化版本管理至关重要，通过自动化提交（如Cursor的快捷键功能）和清晰可追溯的Commit记录，确保每次功能迭代都能安全回溯，避免“按下葫芦浮起瓢”的问题。 📚 善用AI生成文档和笔记，将每次对话和关键决策点记录下来，形成可追溯的知识沉淀，为未来的自己或AI提供上下文，尤其是在处理复杂项目时。 🤖 规则化指令（Prompt模板）能帮助AI更高效、一致地生成代码，特别是在处理类似项目（如Landing Page）时，通过预设的样式、动画和组件库规范，确保产出质量。 🧠 认识到AI的能力边界，当对话过长或遇到瓶颈时，应适时开启新对话窗口或回到Git的存档点重新开始，并提供更精准的上下文（如选中代码块），以提高AI的理解和修改准确性。 🤝 提倡人机协作模式，结合不同IDE和AI工具的优势（如Cursor的快速生成与Amazon Q的测试/Review功能），将AI视为强大的团队成员，让人类扮演管理和决策的角色。

#AI编程 #WebCoding #效率提升 #产品开发 #人机协作

思考

1. 对于AI编程初学者来说，如何选择最适合自己的AI编程工具，并从何处开始学习这些AI编程技巧？
2. 视频中提到的“一千个AI idea应用计划”和“重新定义摸鱼”等赛道，具体有哪些成功的案例或可供参考的AI应用方向？
3. 在实际开发中，如何平衡AI生成代码的效率与人工审查代码的质量和安全性？

摘要

本视频作者介绍了一个名为“AI Buzz Cut”的周末小项目，这是一个AI换发型网站（buzzcut.im），用户可以上传照片，体验剪平头（Buzz Cut）后的效果，甚至可以尝试不同的发色。作者强调了AI编程的效率提升，并分享了其他AI项目经验，最后提出了建立付费社区的想法，开放源码，共同探索AI时代的更多可能性。

亮点

• 🎨 AI换发型工具，让你在理发前预览平头效果，甚至可以尝试不同的发色，避免理发后的后悔。 #AI发型 #BuzzCut #发型设计
• 🚀 AI编程效率大幅提升，从之前的十轮对话减少到两轮，效率提升高达5倍，极大地提高了开发速度。 #AI编程 #效率革命 #CursorClaude
• 💡 AI不仅能降本，更能增效，通过AI工具，可以满足各种微小的需求，并极大地扩展我们的想象力。 #AI增效 #创新思维 #AI潜力
• 🤝 建立付费社区，开放源码，共同探索AI项目，让更多人参与到AI时代的机会中，实现共同赚钱的目标。 #AI社区 #开源项目 #共同富裕
• 🌟 AI在各行业都有应用潜力，例如为发型师提供客户咨询工具，为模特公司节省造型费用，提高效率和客户满意度。 #AI应用 #行业赋能 #AI转型

#AI换发型 #AIBuzzCut #AI编程 #效率提升 #开源社区

思考

1. AI换发型工具未来是否会支持更多发型选择，例如长发、卷发等？
2. 付费社区的具体运作模式是怎样的，会提供哪些技术支持和商业指导？

摘要

本视频作者分享了一款名为“AI Watch Later”的跨平台视频管理工具，旨在帮助用户应对信息焦虑，更高效地获取和管理视频信息。作者提到信息过载带来的负面影响，并介绍了该工具如何通过AI总结、筛选和保存视频内容，使用户能够主动地从各个平台（如YouTube、B站、小红书、抖音、Twitter）获取所需信息，并将其整合到统一的列表中进行管理。此外，该工具还与Readwise等笔记应用联动，方便用户进行知识管理和回顾。作者强调了主动筛选信息的重要性，并鼓励用户与优质信息源建立联系，进行互动和反馈。

亮点

• 🤯 信息焦虑的解药： 面对海量信息，尤其是AI生成的内容，这款工具帮助用户从被动接受转为主动筛选，避免信息过载带来的焦虑和无力感。 #信息焦虑 #AI工具 #效率提升
• 🤖 AI替你看： 通过AI自动总结视频内容，用户无需完整观看即可快速了解视频的核心信息，节省时间，提高效率。 #AI摘要 #视频总结 #时间管理
• 🔗 跨平台整合： 该工具支持一键保存来自YouTube、B站、小红书、抖音、Twitter等多个平台的视频，方便用户在一个地方集中管理所有感兴趣的视频内容。 #跨平台 #信息管理 #统一管理
• 🔎 精准筛选： 用户可以根据关键词、平台、标签等条件对视频进行筛选，快速找到所需信息，避免在海量视频中浪费时间。 #精准搜索 #信息筛选 #个性化推荐
• 🤝 联动笔记应用： 该工具与Readwise等笔记应用联动，可以将视频总结自动保存到笔记中，方便用户进行知识管理和回顾。 #知识管理 #笔记联动 #Readwise

#AIWatchLater #信息管理 #效率工具 #AI学习 #视频管理 #信息筛选

思考

1. 这款AI Watch Later工具如何保证视频总结的准确性和完整性？
2. 该工具未来是否会支持更多的平台和功能，例如音频内容的管理和总结？
3. AI摘要功能按需付费的具体收费标准是什么？

摘要

这段视频介绍了AI智能体（Agent）的概念，并以“心想”App为例，展示了AI如何从单纯的聊天机器人或搜索引擎，转变为能够理解用户意图、拆解任务、调用工具（如写代码），最终帮助用户完成目标的数字员工或数字助理。视频演示了“心想”App的多种功能，包括生成动态图表、晚安故事、行业信息汇总，以及创建小游戏和旅游攻略等，强调了其异步执行和云端运行的特点，解放用户的时间和注意力。作者认为AI智能体的时代即将到来，并鼓励大家体验“心想”App。

亮点

• 💡 AI智能体（Agent）的核心价值是行动，将想法变成最终结果，实现“心想事成”。 #AI智能体 #Agent #心想事成
• 📊 “心想”App可以自动搜集数据、分析趋势，并生成动态图表，例如电影票房变化图，方便用户快速了解信息。 #数据分析 #动态图表 #信息可视化
• 📚 “心想”App能够根据儿童的年龄和性别生成个性化的晚安故事，并配有插画，为家长提供便利。 #晚安故事 #儿童教育 #AI创作
• 📰 “心想”App可以自动汇总AI智能体行业的重要信息，并进行分类整理，帮助用户快速掌握行业动态。 #行业资讯 #信息汇总 #效率提升
• 🎮 “心想”App甚至可以根据用户需求创建小游戏，例如移动端手势友好的俄罗斯方块小游戏，让用户体验创造的乐趣。 #游戏开发 #AI生成 #创意实现

#AI #人工智能 #智能助理

思考

• “心想”App的iOS版本什么时候上线？
• 除了视频中演示的功能，“心想”App未来还会增加哪些新的功能？
• AI智能体在实际应用中可能面临哪些挑战和伦理问题？

好的，这是根据你提供的视频字幕生成的中文摘要：

核心内容总结 (Core Content Summary)

本次直播探讨了 AI 时代下，个人如何利用 AI 产品和视频媒体这两大高杠杆工具进行产品打造、内容创作与迭代。吕立青结合自身打造 BibiGPT 的经验，分享了从内容验证、社区互动到构建个人工作流的实践与思考。

详细内容概述 (Detailed Content Overview)

1. 开场与背景: 主持人介绍了 AI 浪潮的影响以及嘉宾吕立青（BibiGPT 创作者）。预告了讨论主题：产品 build 与 sale loop、视频媒体在冷启动和获客中的作用、AIGC 对内容创作的影响、视频媒体消费端与创作端的需求痛点。
2. AI 发展与个人感慨: 吕立青感慨 AI 发展迅速，但也指出模型能力提升的边际效应递减，强调用户需求和情感价值的重要性。
3. AI 产品与视频媒体的杠杆效应: 吕立青认为 AI 产品是杠杆率最高的工具，其次是有趣的视频。这两者（软件和媒体杠杆）是个人低成本持续输出和迭代的关键。他视内容创作为个人化表达和迭代的机会，通过推特、播客、视频等形式沉淀想法，并根据反馈改进。
4. BibiGPT 的诞生: 出于自身观看视频（尤其是课程）难以消化和做笔记的痛点，以及对视频创作端（剪辑、字幕）和消费端（总结）需求的思考，选择了从需求更广、门槛相对较低的消费端（视频总结）切入。
5. 内容创作在产品不同阶段的作用:
   • Idea 阶段: 利用内容（如先剪辑拼接视频演示场景）进行快速、低成本的产品想法验证。强调内容是小团队/个人触达用户的核心杠杆。
   • Build/Sale 阶段: 视频媒体的促进作用是潜移默化的。通过社群（如他之前做的 Roam Research 中文社群）发现真实痛点和需求更可靠。强调要成为自己产品的使用者（Dogfooding），从用户和创作者双重视角发现问题。
6. 多模态与个人工作流: 吕立青分享了他重度依赖语音输入（如 Voice Note, 灵感贝壳）捕捉灵感，将音频这类“暗数据”转化为结构化文本。他构建了“视频优先”的工作流：先录制视频，再利用 AI (包括 BibiGPT) 生成适配不同平台（推特、小红书、公众号等）的文案、字幕、图文内容，极大提高内容分发效率。
7. Agent 与 SaaS 的区别: 讨论了 Agent (交付结果) 与 SaaS (仍是工具) 的区别，以及 Agent 的能力边界和用户预期管理。强调人机协作的重要性，可在关键节点引入人工判断（如选择 AI 生成的多个选项）。
8. 消费端与创作端的失衡及 AIGC 影响: 指出信息过载导致用户观看时长下降（如 B 站数据），内容供需失衡。引用观点称 AI 在创造秩序的同时也产生大量“熵”。他认为 AI 应增强个人在消费端的“自我掌控”能力，对抗“媚俗”的推荐算法，主动定义问题，利用 AI 工具（如总结、问答）高效获取所需知识，而非被动接收信息。
9. 内容价值的延伸: 讨论了如何让一次性的分享内容（如嘉宾分享）持续发挥价值，例如将其转化为知识库，甚至让 AI 基于不同嘉宾观点进行“对话”或个性化解答用户问题，使内容成为持续演进的知识体系。
10. 吕立青的视频创作详细流程:
    • 灵感捕获: 使用语音笔记快速记录原始想法。
    • 录制与预处理: 使用 Screen Studio 录屏，自动剪辑无声片段。
    • 剪辑与字幕: 使用 BibiGPT 生成高准确度字幕（有自定义词库）和章节。遵循自创的 ABCD (Attention, Benefit, Connection, Drive-to-action) 视频结构。
    • 发布: 使用 BibiGPT 自动生成适配各平台的标题、简介、封面文案、评论区内容、章节信息、用户动态等，实现一次录制，多平台物料自动化生成。
11. 总结与思考: 吕立青强调抓住初心，即使最初技术不完美，随着 AI 发展，工具和生态会逐渐完善，助力实现最初设想（如他的“知行合一”理念）。讨论了产品迭代方向（可能区分 Pro/Air 版本）和个人在 AI 时代保持“人性”视角的重要性。

详细步骤 (Detailed Steps)

本视频包含吕立青分享的他个人视频创作的工作流程步骤：

1. 灵感捕获: 使用语音输入工具（如 Voice Note, 灵感贝壳）快速记录想法。
2. 录制: 使用录屏软件（如 Screen Studio）录制视频内容。
3. 预处理: 使用工具（如剪映, Recut）自动剪辑掉视频中的无声片段。
4. 剪辑与加字幕: 进行视频剪辑，并使用 BibiGPT 等工具添加高准确度的字幕和视频章节。
5. 发布与分发: 使用 BibiGPT 等工具，基于视频内容自动生成适用于不同平台（如 B 站、推特、小红书、公众号等）的标题、简介、封面文案、评论区引导、章节信息、动态文案等发布物料。

关键知识点 (Key Knowledge Points)

• AI 产品和视频媒体是当前个人可利用的两大高杠杆率工具。
• 内容创作不仅是表达，更是通过反馈进行迭代和改进想法的过程。
• 在产品早期，可以通过制作内容（尤其是视频原型）来低成本验证市场需求。
• 从社群中发现用户痛点比凭空想象更可靠。
• “Dogfooding”（吃自己的狗粮）即亲自深度使用自己的产品，对产品改进至关重要。
• 语音输入等方式能高效捕捉灵感，并将“暗数据”（音视频）转化为可利用的结构化信息。
• AI 可以赋能“视频优先”工作流，实现一次创作、多平台自动化内容生成与分发。
• Agent (智能体) 旨在交付结果，而 SaaS 主要是提供工具，两者定位不同。
• 人机协作是当前 AI 应用的有效模式，可在关键环节引入人的判断。
• AI 时代信息爆炸，用户需要利用 AI 工具在消费端掌握主动权，过滤信息，精准获取知识。
• 定义自己的“问题树”（明确想解决的问题）比单纯构建“知识树”（积累信息）更重要。
• 推荐算法可能为了流量而“媚俗”，与用户长期价值不符，需要警惕。
• 内容可以通过 AI 进行再加工和重组，实现价值延伸和个性化服务。

专有名词与术语 (Proper Nouns/Terminology)

• 人工智能 (Artificial Intelligence / AI)
• AI 生成内容 (AI Generated Content / AIGC)
• 哔哔 GPT (BibiGPT)
• 构建与销售循环 (Build and Sale Loop)
• 冷启动 (Cold Start)
• 杠杆效应 (Leverage Effect)
• 迭代 (Iteration)
• 索拉 (Sora)
• GPT (GPT)
• 多模态 (Multimodal)
• 诺神 (Notion)
• Roam Research (Roam Research)
• 智能体 (Agent)
• 软件即服务 (Software as a Service / SaaS)
• 光标 (Cursor) - AI 代码编辑器
• 语音笔记 (Voice Note) - App
• 灵感贝壳 (Ling Gan Bei Ke) - App
• 暗数据 (Dark Data)
• 困惑度 (Perplexity) - AI 公司/产品 (提及 "per里面")
• 出海去社区 (Chuhaiqu Community)
• 小红书 (Xiaohongshu)
• B 站 (Bilibili)
• 抖音 (Douyin)
• 推特 (Twitter)
• 屏幕工作室 (Screen Studio) - App
• 剪映 (Jianying) - App
• Recut (Recut) - App
• 第二大脑 (Second Brain)
• 搞定事 (Getting Things Done / GTD) - 理念提及
• 熵增 (Entropy Increase)
• 负熵 (Negative Entropy)
• 推荐算法 (Recommendation Algorithm)
• 知识库 (Knowledge Base)
• INTJ / INFP (INTJ / INFP) - MBTI 性格类型

语言学习辅助 (Language Learning Highlights)

• 重点词汇/短语 (Key Vocabulary/Phrases):

  1. 杠杆率 (gàng gǎn lǜ): Leverage ratio/effectiveness. 形容投入少量资源能获得巨大效果的程度。例：“AI 产品是杠杆率最高的。”
  2. 迭代 (dié dài): Iterate/iteration. 指重复执行一个过程，每次都在上一次的基础上进行改进。在软件开发和产品设计中常用。例：“通过反馈不断迭代改进。”
  3. 冷启动 (lěng qǐ dòng): Cold start. 指在缺乏初始用户、数据或资源的情况下开始一个新项目或产品。例：“视频媒体如何做冷启动。”
  4. 痛点 (tòng diǎn): Pain point. 指用户在使用产品或服务过程中遇到的具体问题、困扰或不满。例：“从社区出发发现痛点和需求。”
  5. 潜移默化 (qián yí mò huà): Imperceptible influence; subtle effect over time. 形容思想、性格或习惯等在不知不觉中受到影响而发生变化。例：“视频媒体的促进作用是潜移默化的。”
  6. 赋能 (fù néng): Empower. 指赋予某人或某事物能力、使其能够做某事。现代商业和科技语境中常用。例：“AI 应增强自我掌控能力，利用工具在消费端掌握主动权。”
  7. 种草 (zhòng cǎo): (网络俚语) To plant a seed of desire; to make someone want to buy or try something. 指分享推荐好物，激发他人购买欲望的行为。例：“小红书是种草平台。”
  8. 心智 (xīn zhì): Mindset; mental model; user perception. 指用户的认知模式、心理预期和对事物的理解。例：“不同平台的用户心智不一样。”
  9. 边际效应递减 (biān jì xiào yìng dì jiǎn): Diminishing marginal utility/returns. 经济学概念，指在其他投入不变的情况下，持续增加某一种投入，所带来的额外产出或效益最终会减少。例：“模型再强...对我们生产力的影响，他已经到了一个编辑效应递减的一个阶段。”
  10. 知行合一 (zhī xíng hé yī): Unity of knowledge and action. 哲学理念，指认识和实践相统一。吕立青将其作为产品理念。例：“想把知行合一这个概念落地成具体的工具或产品。”

• (可选 Optional) 实用句式 (Useful Sentence Patterns):

  • 一方面...，另一方面... (yī fāng miàn..., lìng yī fāng miàn...): 用于引出并列或对比的两个方面。
    • 例句: “我自己想一方面我在做视频创作，另一方面你如果从创作端的视角去看你会关注哪些。”
    • 用法说明: 这个句式用于连接两个相关的方面，可以是并列关系，也可以是对比关系，使表达更有层次感。

希望这份摘要能帮助你快速回顾视频内容并辅助语言学习！

摘要

OpenAI发布了两个新的模型：o3和o4-mini。这些模型在推理能力上有了质的飞跃，能够产生有用的新想法，并在法律、软件工程等领域表现出色。它们不仅是模型，更是AI系统，能够使用工具解决复杂问题。OpenAI将逐步在API和ChatGPT中推出这些模型。视频中还展示了o3在科学研究和日常应用中的强大能力，以及Codex CLI工具的发布，旨在简化AI在编程中的应用。

亮点

• 💡 模型创新: o3和o4-mini是首批被科学家认为能够产生真正有用的新想法的模型，标志着AI推理能力的重大突破。#AI创新 #模型发布 #OpenAI
• 🛠️ 工具使用: 这些模型能够使用工具来解决复杂问题，例如o3可以连续调用600个工具来完成任务，极大地提升了解决问题的效率和能力。#工具集成 #AI系统 #问题解决
• 🧪 科学应用: o3在科学研究中展现出强大的潜力，例如辅助证明凝聚态物理学中的新定理，预示着AI在科学发现中将发挥更大的作用。#科学研究 #AI辅助 #物理学
• 💻 软件工程: 这些模型在软件工程方面表现出色，能够理解和操作复杂的代码库，甚至比人类工程师更擅长，极大地提高了开发效率。#软件开发 #代码理解 #效率提升
• 🖼️ 多模态能力: 模型具备处理图像的能力，可以进行图像的裁剪、转换等操作，使得AI能够处理更复杂的任务，例如分析模糊或颠倒的图像。#多模态 #图像处理 #AI应用
• 🤖 Codex CLI: 发布了Codex CLI工具，旨在简化AI在编程中的应用，允许开发者直接在计算机上使用AI模型，并开源了代码。#CodexCLI #开源 #编程工具

#OpenAI #o3 #o4mini #AI模型 #AGI #Codex #多模态 #工具使用 #科学研究 #软件工程

思考

• 这些新模型在API中的具体使用方式和限制是什么？
• Codex CLI工具的开源协议是什么，以及如何参与到该项目的开发中？