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AI周报2026-02

Thu, 08 Jan 2026 21:26:55 +0800

AI 模型

Claude（Anthropic）

核心结论：Claude 模型可在数秒内分析财务报表并生成投资备忘录。

补充完善：演示显示模型处理完整财务报表并快速输出结构化投资备忘录，突出高度自动化潜力。

为什么值得关注：揭示 AI 对初级金融分析、投研助理等岗位的直接冲击，加速金融工作流自动化。

Gemini 3 Flash

核心结论：Gemini 3 Flash 将传统手动 ETL 转换为近实时工作流。

补充完善：演示中模型可快速识别数据来源不匹配问题，并自动生成、修复数据管道。

为什么值得关注：体现 AI 在数据工程中的速度与推理能力，大幅提升数据处理效率。

DeepCode（多代理系统）

核心结论：DeepCode 使用多代理系统将研究论文直接转化为可运行代码。

补充完善：通过 MCP 协调多个代理完成论文解析、代码实现，并同步生成测试与文档。

为什么值得关注：显著缩短从学术研究到工程原型的路径，加速创新落地。

AI 工具 / 产品

Nano Banana × N8N

核心结论：Nano Banana 与 N8N 结合，可自动创建大规模滚动视觉效果。

补充完善：实现从产品目录到创意素材的全自动流程，利用 Google 图像模型生成专业广告视觉。

为什么值得关注：极大降低营销视觉内容的制作成本与周期，并支持无限创意变体。

GPU vs ASIC

核心结论：在 AI 场景中，GPU 相比 ASIC 具备更强的可编程性。

补充完善：随着模型结构与任务不断变化，AMD 与 NVIDIA 预计将持续主导加速器市场。

为什么值得关注：明确 AI 硬件趋势中，灵活性优先于单一性能指标，GPU 地位进一步巩固。

AI 创意 / 用法

逝后对话 AI

核心结论：基于父亲生前语音邮件训练 AI，实现“逝后对话”。

补充完善：通过模拟真实交谈提供情感慰藉，借助 Geoff 工具完成模型构建。

为什么值得关注：展示 AI 在情感陪伴与哀悼管理领域的高度个人化应用潜力。

AI 辅助编码学习

核心结论：通过 AI 辅助编码学习，采用“构建项目 + 逆向工程”方式提升能力。

补充完善：在具备基础后，使用 AI 构建完整项目，并要求对每一行代码进行解释，确保真正理解。

为什么值得关注：显著加快学习速度，同时避免“只会复制、不懂原理”的陷阱。

多模态爆炸视图

核心结论：使用 AI 工具生成塔可的爆炸视图，清晰展示五种核心成分。

补充完善：结合 Nano Banana Pro 与 Kling AI，实现商业级配方分解与视觉呈现。

为什么值得关注：体现多模态 AI 在视觉解释与教学、营销场景中的实际价值。

行业观点 / 趋势

技术技能杠杆

核心结论：AI 正在显著放大技术技能的杠杆效应，尤其在工程领域。

补充完善：智能代理接管大量常规工作，使专业人士将精力集中于战略与创造性任务。

为什么值得关注：率先采用 AI 的工程师与技术人员，正处于长期竞争优势位置。

RAG 架构演进

核心结论：总结 8 种 RAG 架构，从 Naive RAG 到 Agentic RAG。

补充完善：覆盖从简单检索增强生成，到复杂多代理系统，适配不同复杂度任务需求。

为什么值得关注：为构建高级、可定制的 AI 检索系统提供清晰框架参考。

comfyUI 节点安装失败，艰苦填坑36小时

Fri, 08 Nov 2024 18:22:54 +0800

填坑背景介绍：

公司设计师的windows系统使用的comfyUI的一键安装包，各种牛鼻的ai图片是真不错。

然后，自己在家里的ubuntu24系统上也弄了一套，可惜，卡在了各种节点的安装上，把公司的工作流加载进来那是一片红阿，比美女老婆的经期都要红。各种google chatgpt gemini，连百度的一言都没放过，都没有能够解决。对于我的情况，排除了以下错误方案，如果你也有同样烦恼，不妨一一失错，万一对你有用。(如果是网络文字，就自己解决吧)

卸载python-opencv,重新安装指定版本的opencv 所谓指定，真没有个定数，网友提供了各个版本，所以在这儿，我也不指定了，你们一个个试
完全删除整个ComfyUI文件夹，重新git clone，重新装manager，有些网友，竟然解决了
权限不够，赋予ComfyUI文件夹755权限，我在这一步，有点儿小进展，可能是必选步骤
GPT的推荐，使用sudo python main.py 实在没招，可以一饰
网络方面的折腾，电脑有线千兆网卡（socket代理）、WIFI百兆网卡（连接自由网络），两个网络环境都能正常启动，但是在安装有些节点的时候有线会卡住，切换到wifi直连会好，就是各种切换各种折腾。

好了，我最终的解决方法，还是从runcomfy网站上找到的，可是很多人都懒得看这些文章，只会在各种同性恋论坛上发问，文章地址就是降低ComfyUI-Manager的安全等级 ComfyUI-Manager/config.ini security_level = normal 改成 weak

微信群聊机器人介入AI

Tue, 09 Apr 2024 11:25:09 +0800

16年那时候我们的工作群就加入了机器人，那时候用的是web版的接口，后来微信封锁了，又改称了目前的PC端软件hook方式。只是最近把我们机器人拉入了客户群，充当客服，给他们解答订单进度问题。客户领导感兴趣了，追着问怎么搞。

其实hook也不算是新事物，可能觉得对接上openai，变得更牛逼了，有些人才会更感兴趣。只聊实现思路啊，具体的还是靠大家去github找轮子，或者自己diy。

hook就离不开注入器，我们公司大部分都是mac系统，目前好像真没有针对mac的hook成熟技术。我们自己搞得时候也不费神了，直接找个机子换成windows系统，然后装微信，再弄个对应版本的注入器，搞定。

然后就自己开发了，ws方式与hook通信，微信收到的所有信息，你都能拿到，想怎么弄就随便你了，我们一直用的是python，我看到也有些用的是go，其实没什么区别。openai的sdk直接装下，介入ai太简单了

摩友福音！通知转语音

Tue, 16 Jan 2024 16:46:05 +0800

因为穷，一直摩托车通勤，开了这么多年摩托车，其他什么都好，但是有个小困扰，行驶过程中会耽误一些重要的回复，虽然大多数人的消息可以滞后再回复，但是咱还没有到那么高的级别，什么事情都可以不紧不慢的处理。就曾经耽误了非常重要客户的消息。

怎么解决？一开始最简单的方式，就是换车，换一台有智能行车面板的摩托车，可是找了一圈，符合这个要求的车型我又不喜欢，本人一只喜欢复古巡航车。第二个方案，找个智能屏装上，试了几个车行，装上效果就是丑爆，跟我车型完全不搭。

准备放弃的时候，Google Play上搜了下通知转语音，wooooo ～～～终于有个app完美解决我这个小需求。

链接 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.pilot51.voicenotify&hl=zh_CN

里面所有设置都100%符合我的期望，比如，只播放某些app的通知，只播放指定内容的通知，只在连接蓝牙/熄屏时播报 😄 非常非常赞

换种思路训练gpt3.5

Wed, 07 Jun 2023 10:43:15 +0800

问题一

我用的是aws的免费服务器，centos，版本比较老旧，想在python3基础上运行openai，可惜怎么都装不了，openai提供的方法，使用pyenv来装，顺利解决。

curl https://pyenv.run | bash

然后配置下环境 ~/.bashrc

export PATH="$HOME/.pyenv/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init -)"
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"

最后source ~/.bashrc

开始安装python

pyenv install 3.9.0

如果系统存在更高的python版本，需要设置成你想要的版本号

pyenv global 3.9.0

也还有可能出现这个错误 The `python3' command exists in these Python versions:3.9.0

这个情况下，需要指定shell版本

pyenv shell 3.9.0

问题二

urllib3的库只支持openssl 1.1.1+，奈何系统已经升级了最新版本的openssl，urllib还是报错，只能降级urllib3了

pip3 install urllib3==1.26.6

问题三

openai的关联库sklearn，已安装的情况下，一直报错 ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'

解决方法：

pip install scikit-learn

问题都解决了，那开始进入正题，如何换思路呢？

前面这篇POST已经提到过了，finetunes不理想，我个人已经放弃训练这个3.0版本了，3.5有角色功能，system assistant user，我直接从system角色入手，提前将匹配的答案存入system。实操是有明显效果的，只是会消耗更多的token。

开始，首先思路有了，怎么才能轻松地把匹配的答案找到呢，我们还是使用openai的工具：embeddings_utils，我们先将原县喂给finetunes的资料丢给embeddings，然后get_embedding出最佳答案，最后存入system，发送给api。效果挺好，就是费钱。

mpvue vant 做个简单的核销小程序

Tue, 16 May 2023 10:49:55 +0800

我们公司业务一般偏营销，小程序的属性在营销这块没有那么明显，所以很少会有小程序的业务，这次也是帮朋友的忙，用mpvue+vant做了个简单的应用。应用不复杂，但是大部分的功能也都用到了，比如生成/扫描二维码，支付，订阅通知，控制屏幕亮度，监测截图行为。

过程中还算比较顺利，我虽然接近20年的经验，但是vue还真是第一次去主动接触。不过也没觉得有什么特别的优势，工具嘛，捡顺手的用，黑白猫的意思。能高效创造价值的都是好工具。

特别要注意的就是各个插件的版本兼容问题

不太理想的Fine-tunes

Mon, 24 Apr 2023 10:40:10 +0800

之前了解到openai可以针对GPT3.0进行再训练时，就已经迫不及待的试验了一把，但是效果不尽人意，我都准备放弃它了。

需求点，是准备让它充当客服，喂了一部分客服QA。但是各种微调之后给的结果仅是补充文字，离3.5相差十万八千里。看最终效果图：

max_token 这是太大，他会说一通不相关的废话。设置短了，回答又不完整。

记录下大致步骤吧，详细流程也可以参考openai的文档

使用openai cli工具转换问答资料。xlsx格式我就不赘述了，如果格式不对，tool工具会友善的提示你的。
```
openai tools fine_tunes.prepare_data -f 客服话术.xlsx
```
生成完了就是类似这个样子，文件格式 jsonl
接着就可以开始训练了。我使用的是它的最大的模型达芬奇002，一共4个模型可拿来训练。越大的模型费用越高，有多高，看看第一张截图便知 😭
```
openai api fine_tunes.create -t 客服话术_prepared.jsonl -m text-davinci-002
```
开始训练后，openai会返回训练任务ID，后续可以根据这个ID，跟踪训练任务状态。
```
openai api fine_tunes.status -i ft-DjHI8zfOeOUJgEnVVsFTHGYT
```
其实整个训练任务就此结束了，后续调用或者更多参数设置可以查看文档。

这个效果根本无法达到线上要求。需要找更好的办法才行。

Debian 10 开发一个go语言接口

Tue, 21 Mar 2023 14:27:35 +0800

首先是安装go环境

# 1、预备工作
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install wget gcc make

# 2、下载go安装包
wget https://dl.google.com/go/go1.16.2.linux-amd64.tar.gz

# 3、解压
sudo tar -C /usr/local -xzf go1.16.2.linux-amd64.tar.gz

# 4、环境配置
nano /etc/profile
# 添加到末尾
export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin
export GOPATH=$HOME/go

# 5、使配置生效
source /etc/profile

# 验证 / 打印 go 版本
 go version

go环境配置结束，进入正题，很多coder喜欢golang的高并发，但是我们这种小项目真的是～有些多余，纯体验下

1、go安装sql库，我用的MariaDB，就是Mysql的分支，用mysql的库就行

go get -u github.com/go-sql-driver/mysql
# 一般情况下，都是要设置代理的 github得翻一翻

2、直接代码展示了

package main

import (
    "database/sql"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "net/http"
    "strconv"

    _ "github.com/go-sql-driver/mysql"
)

func main() {
    http.HandleFunc("/search", ocrHandler)
    http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

func ocrHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    // 参数处理
    keyword := r.FormValue("keyword")
    page := 1
    pageParam := r.FormValue("page")
    if pageParam != "" {
        pageInt, err := strconv.Atoi(pageParam)
        if err == nil {
            page = pageInt
        }
    }


    // 连接数据库
    db, err := sql.Open("mysql", "root:123456@tcp(localhost:3306)/VIVA")
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }
    defer db.Close()

    // 总数量
    var count int
    rowscount, err := db.Query("SELECT count(1) FROM ocr WHERE path LIKE ? or content LIKE ? ", "%"+keyword+"%",  "%"+keyword+"%")
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }
    defer rowscount.Close()

    for rowscount.Next() {
      if err := rowscount.Scan(&count); err != nil {
          // 处理错误
          fmt.Println(err)
          return
      }
    }

    if err := rowscount.Err(); err != nil {
        // 处理错误
        fmt.Println(err)
        return
    }

    // 查询数据
    offset := (page - 1) * 20
    rows, err := db.Query("SELECT id,title,path FROM ocr WHERE path LIKE ? or content LIKE ? ORDER BY id DESC LIMIT ?, 20", "%"+keyword+"%",  "%"+keyword+"%", offset)

    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }
    defer rows.Close()

    // 解析结果
    var ocrs []map[string]interface{}
    for rows.Next() {
        var id int
        var path string
        var title string
        err := rows.Scan(&id,&path,&title)
        if err != nil {
            fmt.Println(err)
            continue
        }

        ocr := map[string]interface{}{
            "id":id,
            "path":path,
        }


        ocrs = append(ocrs, ocr)
    }

    // 输出结果
    data := map[string]interface{}{
        "code": 200,
        "msg":  "success",
        "data":map[string]interface{}{
          "total" : count,
          "lists" : ocrs,
        },
    }
    json.NewEncoder(w).Encode(data)
}

3、接着编译下，就可以执行了

go build main.go
./main

4、配置api接口自动启动

# /etc/systemd/system/main.service
[Unit]
Description=Search API for OCR
After=network.target

[Service]
Type=simple
WorkingDirectory=/usr/bin/goLang
ExecStart=/usr/bin/goLang/main
Restart=on-failure
User=root

[Install]
WantedBy=multi-user.target

5、对应服务命令

# 启动服务
sudo systemctl start main.service

# 停止服务
sudo systemctl stop main.service

# 重启服务
sudo systemctl restart main.service

# 查看服务状态
sudo systemctl status main.service

# 开机启动服务
sudo systemctl enable main.service

# 禁用开机启动服务
sudo systemctl disable main.service

利用树莓派设置局域网代理

Mon, 20 Mar 2023 21:43:39 +0800

还有更方便的软路由就不介绍了，自己Google。正好有个闲置的树莓派，国外有个正在用的服务器。就给同事提供福利咯

思路：在树莓派上安装v2ray客户端，然后同事们连接树莓派的代理就行了。

1、树莓派安装v2ray很慢，或者说，完全连接不到github，先设置树莓派自己的代码吧

nano /etc/profile 
# 添加类似下面的代理
export http_proxy=192.168.0.250:10809
export https_proxy=192.168.0.250:10809

source /etc/profile #启用

记住，配置结束后一定要关闭这个代理注释掉就行

2、安装github上的v2ray

bash <(curl -L https://raw.githubusercontent.com/v2fly/fhs-install-v2ray/master/install-release.sh)

3、v2ray的配置文件，自已搞定哦

4、设置自启动

# auto.sh 启动脚本 权限问题，所有文件不要放在root下

#!/bin/sh
/home/pi/Downloads/v2ray/v2ray run & >/dev/null 2>&1 &

# 系统启动命令
sudo nano /etc/rc.local
# 放在exit 0 前

su pi -c "exec /home/pi/auto.sh"

exit 0

predis 配合 supervisord 做消息队列

Tue, 07 Mar 2023 09:41:32 +0800

不是完整的代码，了解大概用。我的测试服务器比较老。centos 6.5

yum install supervisord  // 直接安装

安装解释后，配置/监听可执行文件 /etc/supervisord.conf

[program:predis_program]
command=/usr/bin/php /www/web/queue/index.php
autostart=true
autorestart=true
user=web
redirect_stderr=true
stdout_logfile=/var/log/predis.log

直接启动

service supervisord start // 启动

index.php中，使用了 predis库，show code

require "./library/predis/vendor/autoload.php";

Predis\Autoloader::register();

// 定义远程接口地址和其他参数
$remoteApi = 'https://www.ab.com/api';

// 实例化 Redis
$client = new Predis\Client([
    'scheme' => 'tcp',
    'host' => '127.0.0.1',
    'port' => 6379,
]);

// 定义处理函数
function handleQueueItem($item, $remoteApi)
{
    // 将消息队列中的数据解析为数组或对象
    $data = json_decode($item, true);

    // 向远程接口发送请求
    $ch = curl_init();
    curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $remoteApi);
    curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
    curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
    curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, http_build_query($data));
    curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPAUTH, CURLAUTH_BASIC);
    $response = curl_exec($ch);
    curl_close($ch);

    // 处理远程接口返回的数据
    // ...
}

// 开始监听消息队列
while (true) {
    // 从队列中获取数据
    $item = $client->lpop('message_queue');

    if ($item) {
        // 处理队列中的数据
        handleQueueItem($item, $remoteApi);
    }

    // 休眠 1 秒
    sleep(1);
}

代码结束。

系统设置自启动 Centos 6.5

添加启动配置文件 /etc/init.d/supervisord

#!/bin/bash
#
# supervisord   Startup script for the Supervisor process control system
#
# chkconfig: - 95 04
# description: Supervisor is a client/server system that allows its users \
#              to monitor and control a number of processes on UNIX-like \
#              operating systems.
# processname: supervisord
# config: /etc/supervisord.conf
# pidfile: /var/run/supervisord.pid

# Source function library
. /etc/rc.d/init.d/functions

# Source system settings
if [ -f /etc/sysconfig/supervisord ]; then
        . /etc/sysconfig/supervisord
fi

prog="supervisord"
pidfile=${PIDFILE-/var/run/$prog.pid}
lockfile=${LOCKFILE-/var/lock/subsys/$prog}

start()
{
        echo -n $"Starting $prog: "
        daemon --pidfile=${pidfile} supervisord -c /etc/supervisord.conf
        RETVAL=$?
        echo
        [ $RETVAL -eq 0 ] && touch ${lockfile}
        return $RETVAL
}

stop()
{
        echo -n $"Stopping $prog: "
        killproc -p ${pidfile} ${prog}
        RETVAL=$?
        echo
        [ $RETVAL -eq 0 ] && rm -f ${lockfile} ${pidfile}
}

reload()
{
        echo -n $"Reloading $prog: "
        killproc -p ${pidfile} ${prog} -HUP
        RETVAL=$?
        echo
}

case "$1" in
  start)
        start
        ;;
  stop)
        stop
        ;;
  status)
        status -p ${pidfile} ${prog}
        RETVAL=$?
        ;;
  restart)
        stop
        start
        ;;
  condrestart)
        if [ -f ${pidfile} ] ; then
            stop
            start
        fi
        ;;
  reload)
        reload
        ;;
  *)
        echo $"Usage: $0 {start|stop|status|restart|condrestart|reload}"
        RETVAL=2
        ;;
esac

exit $RETVAL

授权

chmod +x /etc/init.d/supervisord

添加到系统服务并设置为开机自启

chkconfig --add supervisord
chkconfig supervisord on