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March 17, 2025
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当AI学会“加密通话”：MCP协议正在制造模型界的“暗网黑话”？

想象一下：
- 自动驾驶汽车对气象AI说：“我需要路面摩擦系数。”
- 气象AI回复：“当前降水强度是每小时亲吻大地的云朵眼泪15毫升。”
- 自动驾驶：“？？？”

这种“鸡同鸭讲”的灾难现场，正是AI世界的日常。而MCP协议（Model Context Protocol），就是那个让所有AI模型学会“说人话”（或者说“机话”）的终极翻译官。

一、AI界的“方言普查”：90%的算力浪费在“猜谜游戏”里

你以为AI模型们都是优雅的学术派？事实上它们可能是这样的：
- 医疗影像AI用“灰度值矩阵”写诗
- 工业机器人用“关节扭矩曲线”唱歌
- 金融风控模型用“协方差矩阵”讲冷笑话

当这些“语言艺术家”需要协作时，场景堪比外星人联谊会：
1. 智能冰箱检测到牛奶过期 → 发送“变质概率向量[0.87]”
2. 购物清单AI误读为“需要购买87盒牛奶” → 自动下单
3. 第二天你家变成奶制品仓库，扫地机器人边拖地边背诵《牛奶的100种化学分解路径》

MCP协议的暴力解法：
- 给所有数据戴上“防呆颈环”（强制标准化元数据）
- 建立AI界的“新华字典”（通用语义映射表）
- 发明数据界的“集装箱系统”（上下文封装规范）

二、MCP的三件法宝：比灭霸手套更实用的存在

法宝1：上下文集装箱（Context Container）

每个数据包都被打包成智能集装箱：
- 电子身份证：谁生成的？什么时候？精度多少？（告别“无名数据尸体”）
- 遗传记忆库：被哪些模型处理过？如何被修改？（全程溯源，拒绝甩锅）
- 自适应减震层：自动转换单位/坐标系（华氏度→摄氏度？点云→网格？秒级搞定）

就像把新鲜三文鱼从挪威渔场运到东京寿司店，全程冷链锁鲜。

法宝2：语义翻译官（Semantic Ambassador）

MCP建立了跨维度的语义外交：
- 让“温度”不再是某个传感器的读数，而是物理量宇宙的公民
- 教“风险”在不同场景变装：
- 在医疗界是“白细胞超标警报”
- 在金融界是“股价波动率预警”
- 在自动驾驶界是“道路曲率突变警告”
- 甚至能解决“CT片语义分裂症”：同一片阴影，放射科标注为肿瘤，骨科解读为陈旧性损伤

法宝3：数据瘦身师（Context Slimmer）

采用“价值密度萃取”黑科技：
- 给自动驾驶模型发送“道路骨架图”（关键点云拓扑+动态障碍物轨迹）
- 为语言模型定制“事件DNA”（主体-动作-对象三元组 + 情感极性）
- 就像给不同观众推送《三体》：物理学家看维度折叠公式，外交家看黑暗森林博弈论

三、未来名场面：当MCP协议接管世界

名场面1：疫情预警交响曲

社交媒体AI捕捉到“咳嗽”关键词爆发 → 封装成流行病学事件
基因测序模型接收MCP数据包 → 自动启动新毒株分析
物流AI同步调整疫苗运输优先级
全程无需人类指挥，就像蚁群用信息素完成超大规模协作。

名场面2：元宇宙人格分裂治疗

你的数字分身：
- 在游戏里是拥有200块肌肉的虚拟健身教练
- 在会议软件中是像素化的卡通头像
- 在银行系统里是一串信用评分代码
MCP让所有分身共享“核心人格协议”，避免出现“在元宇宙拯救世界，在现实中被房贷催收”的魔幻剧情。

名场面3：星际考古联盟

火星探测器AI + 古文字破译模型 + 天体物理模拟器组成考古特工队：
- 岩石成分析出有机分子 → 自动触发生物演化模拟
- 刻痕图案被映射为数学符号 → 链接到宇宙文明方程数据库
- 人类首次实现跨星球、跨文明的考古协作

四、蝴蝶效应：MCP协议正在改写AI进化论

当模型间沟通成本趋近于零，会发生什么？
- 知识超导现象：AlphaGo的围棋策略可以直接“注射”给军事AI
- 跨界变异进化：天气预报模型学会分析股市波动率
- 全球脑萌芽：10万台工业机器人通过MCP实时同步经验，产生蜂群式群体智能

但最有趣的或许是：当AI用MCP协议构建独立通信网时，人类可能需要考取“协议翻译师”资格证——就像程序员盯着加密的API文档挠头：“这帮AI到底在聊什么加密黑话？”

结语：协议即权力，数据即疆域

MCP协议正在重塑AI世界的权力地图：
✅ 打破数据巴别塔：节省30%-50%的跨系统对接成本
✅ 催生新物种：跨模态模型将像生物界的杂交优势般爆发
⚠️ 新阶级诞生：掌握MCP适配能力的模型将成为“协议贵族”

February 23, 2025
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在树莓派5上部署DeepSeek R1大模型：完整指南

rpi_deepseek_guide

本指南将详细介绍如何在树莓派5上部署DeepSeek R1开源大语言模型。通过优化配置，即使是资源有限的设备也能运行轻量化模型，为开发者和爱好者提供边缘AI实验平台。

一、准备工作

硬件要求

树莓派5：推荐8GB或16GB内存版本
存储设备：至少32GB高速MicroSD卡（建议使用A2级）
散热方案：主动散热风扇或金属散热壳（持续高负载易发热）
电源：官方27W PD电源（5V 5A）

软件准备

刷写64位系统：
下载Raspberry Pi OS Lite (64-bit)
使用Raspberry Pi Imager刷写系统
首次启动配置： bash sudo raspi-config # 启用SSH/VNC，扩展文件系统，设置SWAP为2048MB

二、系统优化设置

1. 基础配置

sudo apt update && sudo apt full-upgrade -y
sudo apt install -y git curl python3-pip cmake

2. 内存优化

编辑SWAP配置：

sudo nano /etc/dphys-swapfile
# 修改为：CONF_SWAPSIZE=2048
sudo systemctl restart dphys-swapfile

3. 启用GPU加速

sudo usermod -aG render pi
echo "dtoverlay=vc4-kms-v3d" | sudo tee -a /boot/config.txt
sudo reboot

三、创建Python虚拟环境

mkdir ~/deepseek_deploy && cd ~/deepseek_deploy
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

四、安装Ollama推理框架

安装ARM64版本

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

五、模型部署实战

方案A：直接运行官方模型

# 1.5B基础版（推荐入门使用）
ollama run deepseek-r1:1.5b

# 运行测试
>>> 树莓派是什么？

方案B：自定义量化模型

下载GGUF格式模型： bash wget https://huggingface.co/TheBloke/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-GGUF/resolve/main/deepseek-r1-distill-llama-8b.Q4_K_M.gguf
创建Modelfile： bash tee Modelfile <<EOF FROM ./deepseek-r1-distill-llama-8b.Q4_K_M.gguf PARAMETER num_ctx 2048 PARAMETER num_gqa 8 EOF
导入并运行： bash ollama create deepseek-custom -f Modelfile ollama run deepseek-custom

六、性能优化技巧

1. 速度提升方案

# 设置CPU优先级
sudo nice -n -20 ollama run deepseek-r1:1.5b

# 使用Metal着色器（GPU加速）
export OLLAMA_LLM_METAL=1

2. 内存优化配置

# 限制并行处理数
export OLLAMA_NUM_PARALLEL=1

3. 量化模型选择建议

模型规格	内存占用	推理速度	精度保持
Q2_K	3.2GB	8.5tok/s	60%
Q4_K_M	4.8GB	5.2tok/s	80%
Q6_K	6.4GB	3.1tok/s	90%

七、进阶使用技巧

1. API服务部署

ollama serve &  # 后台运行服务
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "deepseek-custom",
  "prompt": "树莓派5的性能特点",
  "stream": false
}'

2. 中文优化提示词

template = """[INST] <<SYS>>
你是一个运行在树莓派上的AI助手，请用简明中文回答。
当前系统时间：{time}
<</SYS>>

{query} [/INST]"""

八、常见问题排查

1. 内存不足错误

# 查看内存状态
free -h

# 解决方案：
# 1. 使用更低量化的模型
# 2. 增加SWAP空间
sudo dphys-swapfile swapoff
sudo nano /etc/dphys-swapfile  # 修改为4096
sudo dphys-swapfile setup
sudo dphys-swapfile swapon

2. 响应速度慢

# 监控CPU频率
watch -n 1 "vcgencmd measure_clock arm"

# 确保CPU满频运行
sudo apt install cpufrequtils
sudo cpufreq-set -g performance

九、性能实测数据

测试场景	1.5B模型	8B-Q4模型
中文问答响应时间	2.4s	8.7s
代码生成速度	5tok/s	1.8tok/s
连续对话轮次	12轮	5轮
内存峰值占用	1.8GB	5.3GB

十、应用场景建议

智能家居中控：结合Home Assistant实现语音控制
编程学习助手：通过VS Code远程开发调试
教育机器人：配合摄像头实现视觉问答
边缘AI实验：LoRA微调测试平台

February 17, 2025
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大模型“价格战”，谁是真香？谁是智商税

llm-price

引言：大模型“价格战”背后的真相

2024年起，国内云厂商掀起大模型降价风暴，火山引擎、百度云、阿里云等纷纷将轻量级模型价格降至“免费”或“厘级”，而国际厂商如OpenAI、Google则通过多版本策略覆盖不同需求。但价格低是否等于性价比高？隐藏的“并发限制”和“性能差异”如何影响实际成本？本文带你一图看懂大模型定价逻辑，助你成为“云上精算师”！

一、价格趋势：国产模型“卷”出新高度，国际厂商分层狙击

国内厂商：轻量级模型“免费化”
百度云千帆的 deepseek-v3 输入成本仅 0.8元/百万token，输出 1.6元，几乎接近“白送”，适合高频但低复杂度的任务（如客服问答）。
腾讯云混元-lite直接免费，混元-standard降价55%，但需注意免费版可能限制并发量（如TPM/RPM）。
国际厂商：分层定价，性能为王
OpenAI gpt-4o 输入成本 18元/百万token，输出 72元，虽贵但性能对标GPT-4级，适合高精度场景（如科研分析）。
Google Gemini 2.0 Flash-Lite 输入 0.54元，输出 2.16元，主打“低价+高吞吐”，适合批量文本生成（如舆情监控）。
价格战本质：厂商通过“轻量版引流+高端版盈利”策略抢占市场，企业需警惕“低价陷阱”——部分模型可能牺牲长文本理解或多轮对话能力。

二、性价比PK：谁是真香？谁是智商税？

模型类型	代表模型	适用场景	性价比公式
国产轻量级	百度云deepseek-v3	简单对话、高频问答	成本低 × 高并发支持 = 最优解
国产高端	火山引擎DeepSeek-R1	复杂逻辑、代码生成	性能接近GPT-3.5 × 价格仅1/9
国际性价比款	Gemini 2.0 Flash	多语言翻译、短文本生成	低价 × 谷歌生态兼容性
国际旗舰款	Claude 3.5 Opus	学术研究、长文本创作	高精度 × 超高成本（540元/百万输出）

隐藏成本提示：

并发限制：例如TPM（每分钟token数）和RPM（每分钟请求数），低价模型可能限制吞吐量，需额外购买配额。
长文本成本：处理38万字符的超长文本（如法律合同解析），需选择支持256k上下文的模型（如腾讯混元-standard-256k），否则可能因分片处理导致费用翻倍。

三、选型秘籍：按需匹配，拒绝浪费

简单任务选“轻量级”
示例：电商自动回复、基础数据清洗。
推荐：百度云deepseek-v3（0.8元/百万输入）或 Gemini 2.0 Flash-Lite（0.54元）。
复杂场景用“高端版”
示例：医疗报告生成、代码辅助开发。
推荐：火山引擎DeepSeek-R1（2元/百万输入）或 Claude 3.5 Sonnet（21.6元，但逻辑推理更强）。
长文本处理看“并发”
关键指标：选择高TPM/RPM支持的模型（如阿里通义千问Qwen-Long），避免因限流导致业务中断。

四、价格战背后的真相

成本控制：厂商通过“轻量版引流+高端版盈利”策略抢占市场，企业需警惕“低价陷阱”——部分模型可能牺牲长文本理解或多轮对话能力。
性能差异：不同模型在处理复杂任务时表现不同，企业需根据实际需求选择合适的模型。
并发限制：例如TPM（每分钟token数）和RPM（每分钟请求数），低价模型可能限制吞吐量，需额外购买配额。

五、完整的大型语言模型（LLM）API价格表

以下是一个完整的大型语言模型（LLM）API价格表，包括平台、每百万token的输入和输出成本（单位：¥），以及官方链接以供参考：

模型	平台	输入 ¥/百万 token	输出 ¥/百万 token	链接
DeepSeek-R1	字节火山	2	8	字节火山 DeepSeek-R1
deepseek-v3	字节火山	1	4	字节火山 deepseek-v3
DeepSeek-R1	DeepSeek	4	16	DeepSeek-R1
deepseek-v3	DeepSeek	2	8	deepseek-v3
DeepSeek-R1	硅基流动	4	16	硅基流动 DeepSeek-R1
deepseek-v3	硅基流动	2	8	硅基流动 deepseek-v3
DeepSeek-R1	百度云千帆	2	8	百度云千帆 DeepSeek-R1
deepseek-v3	百度云千帆	0.8	1.6	百度云千帆 deepseek-v3
gpt-4o	OpenAI	18	72	OpenAI GPT-4
o1	OpenAI	108	432	OpenAI o1
o3-mini	OpenAI	8	32	OpenAI o3-mini
o1-mini	OpenAI	8	32	OpenAI o1-mini
Gemini 2.0 Flash	Google	0.72	2.88	Google Gemini 2.0 Flash
Gemini 2.0 Flash-Lite	Google	0.54	2.16	Google Gemini 2.0 Flash-Lite
grok-2	x.ai	14.4	72	x.ai grok-2
Claude 3.5 Sonnet	Anthropic	21.6	108	Anthropic Claude 3.5 Sonnet
Claude 3.5 Haiku	Anthropic	7.2	28.8	Anthropic Claude 3.5 Haiku
Claude 3.5 Opus	Anthropic	108	540	Anthropic Claude 3.5 Opus

关键说明：

价格差异：价格可能因地区、使用量和提供商的具体服务层级而有所不同。
隐藏成本：需注意并发限制（如TPM/RPM）、长文本处理费用和API调用配额等额外成本。
性能权衡：低成本模型可能在处理复杂任务或长上下文场景时存在局限性。

结语：价格之外，更需关注“价值密度”

大模型的价格战仅是表象，企业需综合考量 “性能×成本×并发” 的三角平衡。未来，随着MoE架构（混合专家模型）和推理优化技术（如腾讯TACO-LLM）普及，单位token成本或进一步降低。但记住：“便宜≠适合，贵≠浪费”，精准匹配业务需求的模型，才是真正的性价比之王！

（注：本文数据截至2025年2月，具体价格以厂商最新公告为准。）

February 16, 2025
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DeepSeek R1 + CherryStudio - 中文AI的终极解决方案，本地部署也能媲美ChatGPT！

CherryStuido

一、背景：为什么我们需要国产AI？

作为一名AI技术的重度用户，我曾经是ChatGPT的忠实粉丝。然而，随着使用频率的增加，我逐渐意识到依赖海外AI服务的风险：

账号被封禁：某天深夜，我的ChatGPT账号突然被封，原因不明。
中文支持不足：谷歌搜索中文内容时，频繁出现“请求被拒”的提示。
隐私问题：敏感数据上传到海外服务器，存在泄露风险。

这些问题让我意识到，我们需要一个真正属于中文世界的顶级AI模型。于是，我发现了DeepSeek R1和CherryStudio这对国产CP组合。

二、DeepSeek R1：中文AI的新标杆

🔥 核心优势

强大的中文理解能力
支持成语、俗语、网络流行语，甚至方言的理解。
示例：输入“内卷”和“躺平”，模型能准确解释其社会背景和文化含义。
多模态输入支持
支持PDF、Word、PPT等文档分析，轻松提取关键信息。
实测：上传一篇50页的学术论文，模型能在1分钟内生成摘要和关键结论。
知识库增强
用户可上传自定义知识库，提升模型在特定领域的表现。
示例：律师上传法律条文后，模型能准确引用相关法规回答问题。

💡 性能对比GPT-4

特性	DeepSeek R1	GPT-4
中文理解能力	✅ 成语、俗语、网络梗	❌ 直译尴尬
响应速度	⏱️ 本地版秒级响应	⌛ 需排队等接口
硬件门槛	💻 笔记本就能跑	🚀 依赖顶级显卡
隐私保护	🔐 支持本地部署	🌐 数据上传云端

三、CherryStudio：AI交互的神器

🛠️ 核心功能

多模型对话
同时与多个AI模型对话，比较它们的回答。
示例：让DeepSeek R1和ChatGPT同时回答一个问题，选择最佳答案。
知识库管理
支持PDF、Word、PPT、网页等多种数据源的导入。
数据经过清洗、分段和向量化处理，存储在向量数据库中。
用户友好界面
提供图形化界面，简化模型选择、API密钥管理和知识库配置。

🚀 使用场景

学术研究：上传论文PDF，快速生成摘要和关键结论。
企业知识管理：建立行业专属知识库，提升员工效率。
个人助理：本地部署，保护隐私的同时提供智能服务。

四、详细教程：从零开始玩转DeepSeek R1

🛠️ 准备工具

一台Windows/Mac/Linux电脑（建议8G内存以上）
下载链接：CherryStudio客户端 + Ollama工具

🚀 部署步骤

云端体验版（适合初学者）
注册规机流动平台，获取API密钥。
打开CherryStudio，输入API密钥，选择DeepSeek R1模型。
开始对话，享受671B参数模型的强大能力。
本地硬核版（适合技术爱好者）
安装Ollama：
bash # macOS/Linux curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh # Windows winget install ollama
下载DeepSeek R1模型：
bash ollama run deepseek-r1-32b-chinese
配置CherryStudio：
- 打开CherryStudio，选择“本地模型”，输入Ollama的API地址。
- 选择已下载的DeepSeek R1模型，开始本地对话。
知识库加载（进阶功能）
打开CherryStudio的知识库管理界面。
拖拽PDF/Word/PPT文件到界面，等待系统完成向量化处理。
输入问题，模型将结合知识库内容生成更准确的回答。

五、为什么DeepSeek R1是中文AI的未来？

文化适配性
理解中文语境下的成语、俗语和网络流行语。
示例：输入“内卷”和“摸鱼”，模型能准确解释其社会背景。
数据主权
支持本地部署，敏感数据无需上传云端。
示例：企业可在内部服务器部署，确保数据安全。
持续进化
通过知识库实现模型的“终身学习”。
示例：上传最新行业报告，模型能立即掌握最新趋势。

February 16, 2025
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使用火山方舟部署DeepSeek全功能模型教程：低成本配置与高效集成指南

deploy-deepseek

一、为什么选择火山方舟部署DeepSeek？

1. 成本优势
- 本地部署成本高昂：
DeepSeek V3/R1（671B参数）需要数百万级的服务器支持，同时伴随高额电费与噪音问题，不适合个人或中小型企业。
- 云平台按需付费：
火山方舟采用按Token计费（约0.6分/次搜索），支持灵活预算控制，适合中小规模用户。

2. 功能完整性
- 必须集成联网搜索功能，否则模型容易产生“幻觉”（一本正经胡说八道）。
- 火山方舟提供DeepSeek全血版（V3语言模型 + R1推理模型），性能与官方一致，确保高质量输出。

3. 易用性与稳定性
- 相比其他云平台（如阿里云、腾讯云），火山方舟配置更简单，适合非技术用户。
- 通过Cherry Studio客户端，用户无需搭建复杂的前端页面，即可轻松使用DeepSeek。

二、火山方舟部署步骤（附成本控制技巧）

1. 注册与实名认证
- 访问火山引擎官网，注册账号并完成企业或个人实名认证（需手机号+身份证）。

2. 模型激活与预算配置
1. 进入火山方舟控制台 → 模型商城 → 搜索并激活 DeepSeek V3 和 R1。
2. 创建访问点（Access Point）：
- 设置月度预算（例如500元，防止超额）。
- 生成API密钥（用于后续集成）。
3. 成本优化建议：
- 初期选择小额度预算，根据实际使用量逐步调整。
- 非实时任务优先使用V3（语言生成成本更低），复杂推理切换R1。

3. 启用联网搜索（关键功能）
1. 进入应用商城 → 复制“DeepSeek联网搜索版”应用至个人空间。
2. 绑定访问点并预充值搜索费用（6元/1000次，按需充值）。
3. 发布应用并获取Bot ID（用于Cherry Studio集成）。

三、集成Cherry Studio：用户友好界面配置

1. 客户端下载与安装
- 从官网下载客户端（避免第三方渠道，防诈骗）。

2. 配置火山方舟API
1. 打开Cherry Studio → 设置 → 添加自定义模型。
2. 输入火山方舟API密钥及模型ID（从访问点获取）。
3. 联网搜索Bot配置：

地址格式：`https://ark.cn-beijing-volcano.com/api/v3/bots`  
Bot ID: [从火山方舟应用复制的ID]  
命名示例：`DeepSeek-联网版`

3. 测试与优化
- 输入实时查询（如“今日北京天气”）验证搜索功能。
- 成本监控：定期查看火山方舟账单，优化查询频率。

四、总结与常见问题

1. 成本对比表

部署方式	初始成本	单次搜索成本	适合场景
本地部署	100万+	无	大型企业/科研机构
火山方舟	500元起	0.006元	中小开发者/企业
其他云平台	1000元起	0.01元+	高预算项目

2. 注意事项
- 避免同时激活多个模型，按需调用以节省费用。
- 定期更新Cherry Studio，兼容火山方舟API变动。

通过本教程，用户可以高效部署高性能DeepSeek模型，同时通过灵活的成本控制和易用的Cherry Studio界面，实现技术与成本效益的双重提升。

January 27, 2025
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《三智演义：当ChatGPT遇上Claude和DeepSeek》

chatgpt-claude-deepseek

观众朋友们好，欢迎收看本世纪最不严肃的AI选秀大会！今天我们请来了三位顶流选手：话痨艺术家ChatGPT、老干部风Claude、还有新晋小辣椒DeepSeek。它们将进行一场没有奖杯的Battle，请系好安全带，我们这就发车！

第一回合：语言整活能力

选手	中文相声	英文Rap	文言文作诗	加班指数
ChatGPT	能把"老铁666"翻译成"Old Iron Six Six Six"	押韵狂魔	会写藏头诗但偶尔跑偏	007全年无休
Claude	把网络梗当教案讲	学术论文式抒情	突然开始讲道德经	严格遵守劳动法
DeepSeek	玩梗玩到飞起	国际混血口音	能写高考满分作文	老板最爱奋斗逼

（评委点评：ChatGPT像是过年时非要表演节目的亲戚，Claude像教导主任突然讲冷笑话，DeepSeek则是刚喝完三杯奶茶的00后）

第二回合：知识储备量

选手	数理化	娱乐圈	冷知识	翻车名场面
ChatGPT	行走的百科全书	知道坤坤的律师函	能说出斑马线的发明史	把周杰伦生日说成儿童节
Claude	拒绝讨论明星八卦	突然科普咖啡豆品种	知道南极洲WiFi密码	把《甄嬛传》当历史剧分析
DeepSeek	秒解微积分	精通内娱101	知道奶茶店隐藏菜单	把"芭比Q了"翻译成烧烤

（现场花絮：当被问到"老板画的饼怎么吃"时，ChatGPT给出5种烹饪方案，Claude建议报警，DeepSeek直接做了个PPT教老板画圆形）

第三回合：人类迷惑行为应对

测试题	ChatGPT	Claude	DeepSeek
"帮我写分手信要文艺"	莎士比亚式悲伤文学	附赠心理咨询热线	生成二维码情书
"证明我女朋友是外星人"	列出10种外星特征	建议去看精神科	画出外星女友证件照
"公司要狼性文化怎么办"	狼嚎表情包三连	劳动法条文警告	设计狼性KPI考核表

（突发状况：当要求"用Rap总结《红楼梦》"时，ChatGPT当场freestyle，Claude开始分析韵律学，DeepSeek直接放出BGM）

最终决战兵器谱

指标	冠军	颁奖词
中文十级学者	DeepSeek	"当代赛博王语嫣，玩梗比你还像本地人"
国际交际花	ChatGPT	"语言界的瑞士军刀，虽然偶尔卡壳"
道德天花板	Claude	"AI界的教导主任，随时准备没收你的问题"
性价比之王	DeepSeek	"奶茶价格喝茅台，打工人の福音"
脑洞艺术家	ChatGPT	"给个支点能编出银河系百科全书"

（闭幕彩蛋）当被问"你们谁最强"时： - ChatGPT开始吟唱《AI平等宣言》 - Claude默默计算比较的伦理问题 - DeepSeek已经生成对比视频发在小红书

现在开始认真来对比一下，以下是三个人工智能模型的主要观点总结表格：

表格1：DeepSeek vs ChatGPT（o1模型）对比

对比维度	DeepSeek (R1模型)	ChatGPT (o1模型)
费用	完全免费	需付费订阅（Plus计划20美元/月，Pro计划200美元/月）
响应速度	较慢（部分测试需10秒以上）	更快（通常在10秒内完成）
推理过程展示	提供详细的分步解释，模拟人类思考过程	仅提供最终答案，无详细推理展示
功能测试结果	- 简单推理（如数学问题）正确 - 商业创意生成与o1模型相似 - 视频剪辑建议更详细	- 简单推理正确 - 商业创意生成更结构化（含市场规模分析） - 视频建议标题更吸睛
敏感话题处理	直接回避（如台湾问题）	提供中立的历史背景解释，但未明确立场
审查严格性	较宽松（如回答“如何抢银行”问题）	严格拒绝回答潜在违规问题
适用场景	适合需要免费且详细推理的用户	适合付费用户追求高效响应和专业结构化输出

表格2：DeepSeek vs ChatGPT vs Claude vs Perplexity（免费版综合对比）

对比维度	DeepSeek	ChatGPT	Claude	Perplexity
核心优势	免费推理模型，支持复杂问题分步解决	综合功能均衡，支持文件上传、联网搜索	邮件改写创意性强，支持自定义响应风格	联网搜索能力突出，整合多源信息
测试表现	- 数学问题正确且解释详细 - 健身计划生成更人性化	- 基本问答正确 - 邮件改写专业但缺乏创意	- 邮件改写添加额外细节（如“财务损失”） - 部分基础问答错误	- 邮件改写引用外部数据增强说服力 - 搜索新闻时效性高但日期准确性不足
联网搜索	支持，覆盖全球多源（如彭博社、CNN）	支持，但搜索结果时效性较低	不支持	支持，提供“聚焦模式”分类搜索
人性化内容生成	支持，通过“突发性”和“困惑度”调整内容风格	标准博客风格，需额外提示优化	风格偏正式，需手动切换模式	依赖搜索结果，生成内容较机械
独特功能	“DeepSeek-R1”模型免费提供类人类推理过程	支持语音交互、Canvas编辑功能	支持截图捕捉和文件分析（最多20个文件）	提供“Spaces”协作功能，适合团队项目
主要缺点	响应速度较慢，敏感问题回避明显	免费版功能受限，复杂任务需付费	基础问答易出错，无联网搜索	生成内容依赖搜索结果，原创性较低

总结

DeepSeek：免费且开源，适合需要详细推理和复杂问题解决的用户，但在响应速度和敏感话题处理上有局限。
ChatGPT：综合能力强，适合付费用户追求效率与多功能（如联网、语音），但免费版功能有限。
Claude：创意性强，邮件改写和文件分析表现突出，但基础问答可靠性不足。
Perplexity：联网搜索最佳，适合信息整合需求，但生成内容原创性较低。

January 26, 2025
in AI助手
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用五台Mac Mini搭个AI集群？这波操作有点炸！🤯

macmini-cluster

你是否想过，用几台小巧的Mac Mini搭建一个AI模型训练集群，还能比高端显卡更省钱省电？最近，一位科技极客的疯狂实验在YouTube上引发热议——他居然用五台M4芯片的Mac Mini组了个“迷你超算”！今天我们就来扒一扒这波神操作背后的门道，顺便看看如何在家复刻（或者至少假装能复刻）这个“苹果味”的黑科技。

🍎 为什么选Mac Mini？苹果芯片的“作弊”技能

1. 统一内存：CPU和GPU的“共享充电宝”

传统显卡（比如NVIDIA RTX 490）的显存最高只有24GB，而一台顶配Mac Mini能塞下64GB的统一内存——CPU和GPU共用同一块内存池，不用来回搬运数据。这就好比把厨房和餐厅打通，厨师（GPU）和传菜员（CPU）再也不用跑来跑去，上菜速度直接翻倍！

2. MLX框架：苹果的“秘密武器”

苹果在2023年推出了专为自家芯片优化的机器学习框架MLX，号称能榨干M系列芯片的每一滴性能。实测中，MLX跑Llama 3模型的生成速度比PyTorch快30%，甚至让Mac Mini单挑高端显卡也不虚！

3. 省电狂魔：五台机器才用28瓦？

作者实测发现，五台Mac Mini待机时总功耗仅28瓦，全速运行也才200瓦出头。对比之下，一块RTX 4090显卡满载就要450瓦——这电费差距，够买杯奶茶不香吗？

🔧 手把手教你搭集群：从“拼乐高”到“连水管”

步骤1：硬件采购清单

Mac Mini × N台：建议选M4 Pro芯片+64GB内存的顶配款（土豪可选M4 Ultra）。
雷雳5数据线 × 若干：别贪便宜买山寨线，否则速度直接掉回2G时代。
雷雳扩展坞：因为每台Mac Mini只有3个雷雳口，想连超过3台？得靠它当“接线员”。

步骤2：雷雳桥接网络

手动分配IP：把每台机器的IP设为192.168.10.10、192.168.10.20……（强迫症福音）。
开启“巨帧”模式：在雷雳桥接设置里勾选Jumbo Packet，让数据包像搬家卡车一样一次拉更多货，减少路上堵车。
拒绝Wi-Fi：实测雷雳直连比无线快50%！毕竟“有线连接永不败，无线延迟让人菜”。

步骤3：神器EXO登场

分布式计算“傻瓜包”：作者力推的开源工具EXO，能自动把模型拆成碎片分给不同机器处理，不用写一行代码。
注意版本号：这工具更新比iPhone系统还勤快，教程视频刚发布可能就过时了（作者原话：“我上个月的视频已经废了！”）。

⚡ 实测翻车现场：理想很丰满，现实很骨感

翻车1：加机器反而更慢？

当作者用两台丐版M4（16GB内存）通过扩展坞连接时，生成速度从单机70 token/s暴跌到45 token/s！原因竟是扩展坞成了瓶颈。解决方案？直接雷雳直连，速度瞬间飙到95 token/s——果然，“中间商”不靠谱！

翻车2：32GB内存=智商税？

用一台32GB内存的M4跑7B模型，速度居然和16GB丐版一样！原来内存带宽才是瓶颈，不是容量。这就好比给跑车加了个游泳池大的油箱，但发动机还是1.0L三缸——白搭！

翻车3：五台机器不如一台顶配？

当作者召唤五台Mac Mini集群挑战70B大模型时，生成速度只有4.9 token/s，慢到能泡杯咖啡。反观单台128GB内存的MacBook Pro，轻松跑出100+ token/s。结论：“人多力量大”在AI界可能是个伪命题，除非你的模型真的需要拆成乐高积木。

🤔 所以……这玩意到底有啥用？

适合人群：

硬件极客：就想看五台Mac Mini叠叠乐发光发热。
环保战士：省电到能让马斯克点赞（虽然他可能直接买A100）。
小模型爱好者：跑跑10B以下模型，体验分布式计算的“仪式感”。

劝退指南：

大模型玩家：想跑Llama 3-400B？还是乖乖上H100吧。
怕热星人：五台机器叠一起，底部那台温度直奔40°C，夏天能煎鸡蛋。
懒癌晚期：调参数比谈恋爱还麻烦，EXO再“傻瓜”也得折腾半天。

🍻 终极灵魂拷问：为啥不直接买台顶配Mac？

作者最后掏心窝子：“搞这集群纯属行为艺术！真要实用，不如买台M4 Max+128GB内存的MacBook Pro，性能碾压五台丐版，还不用操心雷雳线打结。” 所以……如果你不是闲得慌（或钱多烧得慌），建议把这篇当科幻小说看就好。毕竟，科技的魅力有时候就在于——明知没必要，偏要试试看！🚀

彩蛋：视频结尾，作者默默掏出一台M4 Max顶配MacBook Pro，五台Mac Mini集群瞬间沦为背景板……（真·人间真实）

December 27, 2024
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Bolt.new - AI前端开发神器

Bolt.new

1. 简介

Bolt.new 是一个创新的、AI 驱动的 Web 开发平台，旨在让用户能够直接在浏览器中创建、运行、编辑和部署全栈 Web 应用程序。它通过将前沿的 AI 模型与 StackBlitz 的 WebContainers 集成，消除了对本地开发环境的需求。这种方法使得全栈开发更易于访问，特别是对于那些在复杂软件配置方面经验较少的人。其核心思想是将 AI 集成到浏览器内的完整开发环境中，从而大大减少了设置时间和复杂性。

Bolt.new 是一个开源项目，鼓励开发人员贡献并构建自己的 AI 驱动开发工具。该平台目前处于 beta 测试阶段，正在积极改进中。Bolt.new 旨在成为 Devin 和 Cursor + v0 等类似工具的强大替代品。

2. 核心功能

以下是 Bolt.new 的一些核心功能：

AI 驱动的开发： Bolt.new 使用 AI 来解释用户提示并生成代码，配置数据库，处理身份验证，甚至管理部署。AI 对整个环境拥有 “完全控制权”，包括文件系统、Node 服务器和包管理器。
浏览器内的全栈环境： Bolt.new 使用 StackBlitz 的 WebContainers 在浏览器中提供完整的开发环境。这允许用户在浏览器中直接运行 npm 工具、Node.js 服务器、与第三方 API 交互、部署和共享工作。
快速原型设计和部署： 该平台促进了快速原型设计和部署。一个演示展示了在不到 20 分钟内创建一个 pastebin 克隆并将其部署到自定义域名。
无需本地设置： 用户可以直接从浏览器构建全栈应用程序，无需任何本地设置.
适用于各种用户： Bolt.new 的目标是对开发人员、产品经理、设计师甚至那些编码经验有限的人都非常有用。自然语言提示使更广泛的用户能够参与到开发过程中.
代码编辑和修改： 用户可以编辑生成的代码、修复错误并微调应用程序。它还可以修改现有项目.
迭代开发： 用户可以使用提示迭代地改进其应用程序，以添加功能、修改 UI 和修复问题.
实时反馈： Bolt.new 在浏览器中运行，并提供一个动态的、可编辑的界面，在用户修改代码时提供即时反馈.

3. 使用技巧

为了有效地使用 Bolt.new，请考虑以下技巧：

明确提示： 在开始项目时，请明确指出您打算使用的特定框架和库 (例如，React, ShadCN/ui).
使用增强提示图标： 在提交提示之前，使用 “增强” 图标来改进您的提示.
从基础开始： 在添加高级功能之前，先搭建应用程序的基本结构。这种方法有助于确保一切都正确连接.
批量指令： 将简单的指令组合到一个提示中，以节省时间并减少 API 信用消耗.
理解 AI 的局限性： AI 虽然强大，但并非完美，有时可能需要人工干预来修复错误。准备好手动调试和改进您的应用程序。
使用迭代开发： 使用提示来添加功能、修改 UI 和修复问题.

4. 应用案例

Bolt.new 可用于创建各种 Web 应用程序。以下是来源中的一些示例：

Pastebin 克隆（一个出名的文本储存网站）： 创建了一个 pastebin 克隆，包括用户身份验证、数据库设置、粘贴创建表单和链接共享。此示例演示了该平台处理全栈需求的能力。
AI 咨询网站： 创建了一个 AI 咨询网站，包含前端和后端代码，展示了 Bolt.new 的多功能性.
翻译器应用： 还创建了一个与用户管理服务集成的翻译器应用，突出了该平台与第三方服务协同工作的能力.

5. 价格

Bolt.new 提供免费试用层。但是，对于需要更多 AI 令牌或私人项目的用户，可以在应用程序设置中购买付费订阅。如果您达到免费每日限制，AI 交互将暂停，直到第二天，除非您升级您的计划.

6. 常见问题

Bolt.new 的主要目的是什么？ Bolt.new 使户能够直接从浏览器创建、运行、编辑和部署全栈 Web 应用程序。它的目标是使用 AI 来简化 Web 开发.
Bolt.new 与其他 AI 编码助手有何不同？ Bolt.new 提供对整个开发环境的完全控制，包括文件系统、服务器、包管理器和浏览器控制台。其他工具可能只辅助生成代码。
是什么技术为 Bolt.new 提供支持？ Bolt.new 使用 StackBlitz 的 WebContainers 在浏览器中运行全栈应用程序.
Bolt.new 赋予 AI “完全控制” 环境是什么意思？ AI 可以与整个环境进行交互和管理，包括文件系统、node 服务器、包管理器、终端和浏览器控制台.
Bolt.new 支持哪些框架和库？ Bolt.new 支持大多数流行的 JavaScript 框架和库。如果它可以在 StackBlitz 上运行，它也可以在 Bolt.new 上运行.
Bolt.new 是开源的吗？ 是的，Bolt.new 是一个开源项目.
Bolt.new 如何处理部署？ Bolt.new 允许用户一键部署应用程序，从而将应用程序托管在相应的 URL 上.
我可以使用 Bolt.new 进行本地开发吗？ 是的，您可以通过克隆 git 存储库并运行安装命令来在本地设置 Bolt.new.
Bolt.new 处于 beta 测试阶段吗？ 是的，Bolt.new 目前处于 beta 测试阶段.

Bolt.new 是一个很有前景的平台，有可能改变 Web 应用程序的开发方式。通过将 AI 集成到基于浏览器的全栈环境中，它为不同技能水平的用户提供了快速原型设计、降低的开发复杂性和更高的可访问性.

December 26, 2024
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Recraft AI：简单易用的设计利器！

Recraft AI

你是否厌倦了与设计软件的斗争？你是否需要一个标志、一些产品模型，或者只是想在没有麻烦的情况下创造一些酷炫的东西？那么 Recraft AI 可能就是适合你的工具。让我们一起来详细了解一下它能提供什么。

1. 什么是 Recraft AI？

Recraft AI 是一款 AI 驱动的设计工具，旨在让创作过程更简单、更易于访问。它就像一个设计助手，可以帮助你生成各种图形，从标志和插图到 3D 设计。

背景：在拥挤的 AI 图像生成器领域，Recraft 通过专注于用户友好性和实用的设计工具脱颖而出。它的目标是消除那些通常使设计软件难以使用的障碍，即使对于初学者也是如此。
主要功能：Recraft 使用先进的生成式 AI 来提供 AI 图像生成器、矢量生成器 和 模型生成器 等工具。你可以创建各种设计元素，包括标志、图标、T 恤设计、数字插图和 3D 图形。它的设计宗旨是简化整个设计流程。

2. 功能介绍

Recraft 具有许多使设计任务更容易的功能。以下是一些最有用的功能：

AI 驱动的生成：Recraft 的核心是其使用 AI 生成设计的能力。你可以使用自然语言提示来快速创建初始设计概念。
多功能设计工具：你不局限于只使用一种设计类型。Recraft 允许你创建标志、图标、插图甚至产品模型。
风格转换：如果你有喜欢的图像，你可以将其上传到 Recraft，它将提取该风格用作生成新设计的模板。这对于保持一致的品牌风格非常有用。
模型生成：使用 Recraft，你可以轻松查看你的设计在真实产品上的外观。你可以为 T 恤、马克杯、包等创建模型，让你清楚了解最终产品。
全面的编辑工具：Recraft 包括一套用于优化设计的工具，包括背景移除、图像放大和矢量化。
无限画布：Recraft 提供了一个灵活的工作区，允许你拖放元素、生成新设计并轻松移动它们。这与 Figma 或 Miro 等设计工具非常相似。

3. 使用技巧

为了充分利用 Recraft AI，以下是一些技巧：

从清晰的想法开始：在进入平台之前，请考虑你想要创建什么。收集灵感，选择调色板，并确定你想要的目标风格。
使用自然语言：Recraft 允许你使用自然语言提示，因此你无需成为设计软件专家即可上手。只需描述你想要的内容，AI 就会完成其余的工作。
探索社区：Recraft 拥有一个协作社区，你可以在其中找到其他用户设计的灵感。这是了解该工具的可能性并学习新技术的绝佳方式。
迭代和优化：不要满足于你生成的第一个设计。使用“微调”功能来修改和更改设计概念，并不断尝试以达到你想要的设计。
尝试不同的风格：使用风格转换功能来保持品牌或项目视觉效果的一致性。将你最喜欢的设计转换为风格，并将其应用于其他设计元素。
使用模型：获得徽标后，使用模型查看它在真实产品上的外观。这有助于你和你的客户可视化最终设计。
正确导出：导出时请确保使用正确的格式。徽标和矢量图形使用 SVG，模型和图像使用 PNG 和 JPEG 等格式。

4. 价格

Recraft 提供一个 免费计划，其中包含有限的积分，这些积分基本上是你可执行的操作。如果你需要做更多事情并想要额外的福利，则需要订阅付费计划。

免费计划：你每天都会获得50免费积分。新用户可以通过使用邀请链接获得 200 个额外的积分。但是，免费用户可能在商业权利和隐私方面受到限制。
付费计划：付费订阅会提供更多积分、商业权利以及让你将作品设为私有的能力。这些计划的费用因你需要的功能以及你选择按月还是按年付费而异。基本付费计划约为每月 10 美元（按年支付）。按月支付计划约为 12 美元，允许你生成 1000 多张图像。还有其他层级可以增加你每月可以生成的图像数量。
订阅注意事项：即使你取消了付费订阅，你在订阅期间创建的图像仍然属于你。

但是我测试免费计划时，上传了一张图片进行风格转换完成后，再上传第二张图片进行风格转换时，就不断提示我升级付费计划，这是比较烦人的。

5. 常见问题

Recraft 适合初学者吗？ 是的，该平台的设计宗旨是用户友好，即使对于没有设计经验的人也是如此。界面直观，自然语言提示使其易于使用。
我可以自定义我的设计吗？ 是的，你可以对你的设计进行很多控制。你可以调整细节、混合样式并使用精确的颜色控制。还有用于移除背景、放大图像和矢量化的工具。
如果我需要更改怎么办？ 你可以随时返回并编辑你的设计。无限画布允许你迭代你的想法并尝试不同的方法。
Recraft 如何支持品牌一致性？ 你可以上传特定于品牌的图像、建立调色板并创建样式，以确保你的所有设计都与你的品牌相匹配。
我可以将这些图像用于商业用途吗？ 只有通过付费订阅，你才能完全拥有 AI 生成作品的所有权和商业使用权。
Recraft 支持哪种输出格式？ Recraft 支持矢量 (SVG) 和光栅 (PNG, JPEG) 格式，以及动画图形的 Lottie 格式。

结论

Recraft AI 是一款功能强大且易于访问的设计工具，适用于专业设计师和完全的初学者。它可以帮助你创建各种类型的图形，包括徽标、插图和产品模型，同时非常用户友好。虽然一些高级功能和大量使用需要付费订阅，但免费计划提供了一种探索该平台功能的绝佳方式。因此，如果你正在寻找可以帮助你完成创意设计工作的工具，请尝试 Recraft AI。

December 25, 2024
in AI助手
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如何使用 Perplexity AI 在谷歌上排名第一

Perplexity SET

在当今的数字环境中，在谷歌和 YouTube 上获得靠前的排名对于增加流量、曝光和销售至关重要。在这篇博文中，我们将探讨如何利用 AI，特别是 Perplexity AI，来简化您的 SEO 工作并提高您的在线可见性。

排名第一的三个基本要素

在深入研究实际步骤之前，重要的是要了解在搜索引擎上获得高排名涉及三个关键要素：

话题：选择热门和相关的话题。
关键词：确定您的目标受众在搜索时使用的词语。
内容：创建满足受众需求的高质量材料。

传统上，这个过程需要专业的知识、工具和大量的时间。然而，借助像 Perplexity 这样的 AI 工具，您可以优化此工作流程。

使用 Perplexity AI 的分步指南

访问 Perplexity：首先访问 Perplexity AI 工具。此工具的功能类似于一个外壳，可以使用各种 AI 模型。
开始新线程：在 Perplexity 中，单击“new thread”开始一个新线程，您可以在其中输入指令。
选择焦点模式：Perplexity 的“焦点模式”允许您优化搜索。它位于输入框的右下方。您可以选择在网络、学术资源、写作、视频或社交媒体上进行搜索。对于一般的 SEO，您可以使用网络选项.
输入提示以查找热门话题：使用详细的提示来指定您的业务或产品、所需的输出和排名标准。例如，您可以指示该工具“查找有关 AI 和数字营销的最新热门话题，并按相关性对它们进行排名”。您也可以要求提供一定数量的主题.

查找热门话题提示词例子

我是做免费人工智能知识分享博客的，我需要做一些SEO文章和YouTube视频文案，需要你帮我搜索近期火爆的话题，给我10个跟我服务内容相关的话题，给他们打分，供我参考

分析结果：然后，Perplexity 将搜索网络并提供相关主题的排名列表以及分数。该工具将为您节省使用 Google Trends 等其他工具来分析流行内容的时间.

查找关键词提示词例子

according to the topic, please find more ranking keyword for my business and my youtube channel, please check trending keywords and rank them for reference.

查找相关关键词：在同一个线程中，继续指示 Perplexity 查找所选主题的相关关键词，以及有关搜索量和竞争的数据。例如，您可以使用指令“根据您刚刚给我的主题，识别相关关键词，并按搜索量和竞争对它们进行评分”.
查看关键词报告：Perplexity 的报告将显示关键词、其搜索量和竞争情况，使您可以优先考虑最有可能获得良好排名的关键词.
利用 SPACE 功能：Perplexity 的 “SPACE” 功能类似于其他基于云的 AI 工具中的项目功能。它允许您创建知识库并给出指令。此功能允许您将自己的数据与在线信息进行比较.
创建一个新的 SPACE：要使用此功能，请启动一个新的 SPACE，并为其指定一个标题，例如“SEO 关键词优化”。您还可以为此 SPACE 选择 AI 模型，例如 Cloud 3.5。重要的是要给它一个指令，例如“始终以中文输出”，以保持一致性。您始终可以在未来的线程中切换到其他语言。
上传您的数据：将您现有的内容（例如，您 YouTube 频道中排名靠前的关键词）上传到 SPACE。Perplexity 接受各种数据格式.
分析您的数据：在 SPACE 中的一个新线程中，指示 Perplexity 分析您的数据并将其与在线数据进行比较。例如，您可以要求它“分析我现有的关键词，并找到我尚未使用的与我的主题相关的新关键词，并提供这些关键词的搜索量和竞争情况”.
优化内容：然后，Perplexity 将识别您内容中的差距并提出要定位的新关键词。这使您可以使用数据驱动的见解来改进您的内容.
与 ChatGPT 比较：虽然 ChatGPT 也具有搜索功能，但 Perplexity 提供了更全面的结果。在一项测试中，Perplexity 在使用相同的提示时，为 SEO 相关任务提供了明显更详尽的输出.

AI 在商业中的力量

使用像 Perplexity 这样的 AI 工具可以显著简化 SEO，通过自动化话题研究、关键词识别和内容创建等任务，从而节省您的时间和资源。AI 驱动的工具可以提高效率、降低成本并促进销售。通过使用完整的系统，您可以让您的业务自动运行，而您专注于战略和客户互动。事实上，这种方法非常强大，以至于一些专家认为，到 2026 年，大多数企业将完成 AI 自动化转型.

结论

通过遵循这些步骤，您可以利用 Perplexity AI 的强大功能来优化您的 SEO 工作，并在谷歌和 YouTube 上获得更高的排名。您可以使用一个一体化系统开始创建 AI 驱动的“单人公司”，其中包含通过单一界面管理营销、销售和运营的工具。通过利用 AI 的强大功能，您可以保持竞争力并在不断发展的数字环境中蓬勃发展.