1 00:00:00,000 --> 00:00:28,320 只是说,OpenAI它没有像Meta那样强的商业生态的闭环能力。它商业化的场景上面比较弱。如果说都是面对2C场景的话,我认为它们比拼的方向不同。DOT它更加偏向于高质量的生产和执行。而Muse更加偏向于普通小白就可以快速掌握的C端的查询和消费。 2 00:00:28,320 --> 00:00:31,080 我们可以用ChatGPT.NET 3 00:00:31,080 --> 00:00:33,880 云环境加上Github整合起来 4 00:00:33,880 --> 00:00:36,960 形成一套非常厉害的工作系统 5 00:00:36,960 --> 00:00:39,280 形成一个非常有效的工作平台 6 00:00:40,480 --> 00:00:41,120 大家好 7 00:00:41,120 --> 00:00:42,800 欢迎来到灵解数位i 8 00:00:42,800 --> 00:00:43,960 9月30号 9 00:00:43,960 --> 00:00:45,840 OpenAI的DevDay 10 00:00:45,840 --> 00:00:46,760 大家有看吗 11 00:00:46,760 --> 00:00:47,720 今天这期视频 12 00:00:47,720 --> 00:00:50,360 跟大家聊聊开发者大会 13 00:00:50,360 --> 00:00:54,200 以及它其中最重要的一个发布的热点 14 00:00:54,200 --> 00:00:55,480 叫做DOS 15 00:00:55,480 --> 00:00:57,240 关于这个发布会 16 00:00:57,240 --> 00:00:58,920 它有7个重要的发布 17 00:00:58,920 --> 00:01:01,560 实际上我认为它有内在逻辑 18 00:01:01,560 --> 00:01:03,200 不知道你看懂了没有 19 00:01:03,200 --> 00:01:05,920 而且DOS已经在逐步的灰度中了 20 00:01:05,920 --> 00:01:07,540 我刚刚已经试用上了 21 00:01:07,540 --> 00:01:10,100 会有非常多的感受和体会 22 00:01:10,100 --> 00:01:13,080 要在这期节目和大家去分享我的实操 23 00:01:13,080 --> 00:01:14,100 还有一个点 24 00:01:14,100 --> 00:01:17,060 前段时间也是刚刚跟大家分享了 25 00:01:17,060 --> 00:01:19,800 非常爆火的Meta的Muse 26 00:01:19,800 --> 00:01:21,300 而没过多久 27 00:01:21,300 --> 00:01:24,380 OpenAI把他的DOS也推上线了 28 00:01:24,380 --> 00:01:28,340 为什么personal agent 个人助理这个赛道 29 00:01:28,340 --> 00:01:30,100 大家如此之关注呢 30 00:01:30,100 --> 00:01:32,880 在这期节目也会和大家去聊一聊 31 00:01:32,880 --> 00:01:38,060 我自己设计了从前入身的一系列的测评项目 32 00:01:38,060 --> 00:01:40,060 去设施这个DOTS的能力 33 00:01:40,060 --> 00:01:41,940 而从我的这个测评中 34 00:01:41,940 --> 00:01:43,140 听完我的讲解 35 00:01:43,140 --> 00:01:48,700 你会更加理解OpenAI这一次开发者大会的这一系列发布 36 00:01:48,700 --> 00:01:51,560 它究竟在做一个什么样的操作 37 00:01:54,380 --> 00:01:58,760 我们先一起来盖揽一下这一次开发者大会 38 00:01:58,760 --> 00:02:01,220 OpenAI做了哪些重要的发布 39 00:02:01,220 --> 00:02:01,860 七个发布 40 00:02:01,860 --> 00:02:07,540 第一个DOTS也是这一次受大家关注最热门最热点的一个产品 41 00:02:07,540 --> 00:02:09,340 它实际上解决的是什么 42 00:02:09,340 --> 00:02:13,380 一个7×24小时在线的助理 43 00:02:13,380 --> 00:02:15,720 Always Own AI Agent 44 00:02:15,720 --> 00:02:19,380 这个也是我们这一期视频最重要的主题 45 00:02:19,380 --> 00:02:20,480 第二个重要发布 46 00:02:20,480 --> 00:02:21,980 Decision API 47 00:02:21,980 --> 00:02:27,000 一个快速结构化的做判断的一个API的模型 48 00:02:27,000 --> 00:02:27,680 接口 49 00:02:27,680 --> 00:02:30,700 这个有没有让你想起什么熟悉的东西 50 00:02:30,700 --> 00:02:34,860 就在两周前爆火的Jave模型 51 00:02:34,860 --> 00:02:36,400 当时我就断言 52 00:02:36,400 --> 00:02:41,020 像一些大的AI厂商会很快的出类似的 53 00:02:41,020 --> 00:02:44,440 这种快速响应判断的类似的模型 54 00:02:44,440 --> 00:02:45,620 像Jave一样 55 00:02:45,620 --> 00:02:46,700 关于第二个点 56 00:02:46,700 --> 00:02:48,660 我也会专门做一期节目 57 00:02:48,660 --> 00:02:50,600 跟大家去点评分享 58 00:02:50,600 --> 00:02:53,540 怎么使用类似这样的判断模型 59 00:02:53,540 --> 00:02:55,420 去发挥它的大的价值 60 00:02:55,420 --> 00:02:58,200 第三个发布是GPT6.ESO 61 00:02:58,200 --> 00:03:00,560 一个新的模型的发布 62 00:03:00,560 --> 00:03:04,380 它这里声称GPT6.ESO的模型能力 63 00:03:04,380 --> 00:03:05,520 接近Astor 64 00:03:05,520 --> 00:03:07,760 但是成本显著下降 65 00:03:07,760 --> 00:03:08,720 第四个发布点 66 00:03:08,720 --> 00:03:11,440 Codex的Cloud云端发布 67 00:03:11,440 --> 00:03:14,700 Coding Agent现在可以从本机 68 00:03:14,700 --> 00:03:17,360 走向在云端开始工作了 69 00:03:17,360 --> 00:03:18,380 第五个点 70 00:03:18,380 --> 00:03:20,700 GPT的共享空间的发布 71 00:03:20,700 --> 00:03:22,000 这个发布呢 72 00:03:22,000 --> 00:03:26,460 意味着人和agent会共享工作空间 73 00:03:26,460 --> 00:03:30,500 第六块插件以及定制化的GPT的迁移 74 00:03:30,500 --> 00:03:33,340 大家都快忘了原来的GPTS了 75 00:03:33,340 --> 00:03:35,280 现在好像又重出江湖了 76 00:03:35,280 --> 00:03:41,080 现在GPT又开始重新形成真正的应用和技能的生态 77 00:03:41,080 --> 00:03:44,040 第七个也是最不讨喜的一个发布 78 00:03:44,040 --> 00:03:47,340 就是500刀这个档位的发布 79 00:03:47,340 --> 00:03:49,280 他出了一个叫做ArcherFast 80 00:03:49,280 --> 00:03:51,500 极快的这么一个档位 81 00:03:51,500 --> 00:03:55,000 原来的200刀的20X的档位 82 00:03:55,000 --> 00:03:56,680 被降档为了10刀 83 00:03:56,680 --> 00:03:59,080 关于重新开放200刀 84 00:03:59,080 --> 00:04:00,420 这个档位的购买 85 00:04:00,420 --> 00:04:01,880 已经被很多社区 86 00:04:01,880 --> 00:04:04,020 很多开发者喷成塞子了 87 00:04:04,020 --> 00:04:07,100 哪怕Tibo给大家发了一个从字卡 88 00:04:07,100 --> 00:04:10,380 也获得了非常多的负面反应 89 00:04:10,380 --> 00:04:12,620 如果说真的不差预算的话 90 00:04:12,620 --> 00:04:15,340 我还是非常建议大家去买这个500刀 91 00:04:15,340 --> 00:04:20,040 虽然说现在你花500刀可能买到的token额度 92 00:04:20,040 --> 00:04:22,200 是之前200刀的额度 93 00:04:22,200 --> 00:04:25,740 但是按照open AI以往的惯例 94 00:04:25,740 --> 00:04:27,020 现在这个时间点 95 00:04:27,020 --> 00:04:29,400 你买500刀的这个档位 96 00:04:29,400 --> 00:04:32,460 应该能够获得很多额外的东西 97 00:04:32,460 --> 00:04:34,380 速度也是非常快的 98 00:04:34,380 --> 00:04:35,620 而且我预估 99 00:04:35,620 --> 00:04:39,360 未来很可能会有1000刀的这种档位 100 00:04:39,360 --> 00:04:40,800 都是有可能的 101 00:04:40,800 --> 00:04:42,540 同时在这里我讲一个观点 102 00:04:42,540 --> 00:04:44,980 你看这7个发布的时候 103 00:04:44,980 --> 00:04:47,360 实际上看上去 104 00:04:47,360 --> 00:04:48,800 他们没有直接相关 105 00:04:48,800 --> 00:04:50,560 但是我自己用下来 106 00:04:50,560 --> 00:04:52,580 我自己对整个的判断的思考 107 00:04:52,580 --> 00:04:56,280 我认为实际上所有的这些发布 108 00:04:56,280 --> 00:04:58,260 它都是围绕Dots的 109 00:04:58,260 --> 00:05:01,960 因为我觉得OpenAI是希望做成一个 110 00:05:01,960 --> 00:05:08,160 7×24小时可以托管全自动的一个工作系统 111 00:05:08,160 --> 00:05:10,300 现在Dots还不太完善 112 00:05:10,300 --> 00:05:13,980 但是我认为Dots如果做好了 113 00:05:13,980 --> 00:05:15,620 它一定会火 114 00:05:15,620 --> 00:05:17,960 关于DOT的具体应用和使用细节 115 00:05:17,960 --> 00:05:19,760 我们放在第三部分来讲 116 00:05:19,760 --> 00:05:25,400 接着我们来讲第二部分 117 00:05:25,400 --> 00:05:30,400 为什么Personal Agent这个赛道突然火了 118 00:05:30,400 --> 00:05:32,640 而且它不只是火在硅谷 119 00:05:32,640 --> 00:05:35,080 火在Meta 火在OpenAI 120 00:05:35,080 --> 00:05:37,500 它也火到了中国的国内 121 00:05:37,500 --> 00:05:38,760 我们看一个时间线 122 00:05:38,760 --> 00:05:40,640 在9月8号的时候 123 00:05:40,640 --> 00:05:42,180 Meta它发布了Mute 124 00:05:42,180 --> 00:05:44,180 9月下旬阿里 125 00:05:44,180 --> 00:05:46,960 他在他的云西大会公开的谈 126 00:05:46,960 --> 00:05:50,680 千万要开始向personal agent演进 127 00:05:50,680 --> 00:05:53,300 在9月29号的时候 128 00:05:53,300 --> 00:05:55,880 字节的spare项目被曝光 129 00:05:55,880 --> 00:05:58,940 据说他们中秋国庆期间 130 00:05:58,940 --> 00:06:01,500 都在加班加点的赶字 131 00:06:01,500 --> 00:06:05,200 而也是在9月29号30号 132 00:06:05,200 --> 00:06:09,180 OpenAI在他的debt day正式推出了DOTS 133 00:06:09,180 --> 00:06:12,700 一种可以持续在线替你工作的agent 134 00:06:12,700 --> 00:06:14,380 在9月30号 135 00:06:14,380 --> 00:06:18,000 腾讯的handybot又爆出消息出来 136 00:06:18,000 --> 00:06:20,780 似乎就在今年的9月期间 137 00:06:20,780 --> 00:06:23,700 所有的海内海外的大厂 138 00:06:23,700 --> 00:06:28,520 都开始极度的重视personal agent的这个赛道 139 00:06:28,520 --> 00:06:30,220 而这一切的起点 140 00:06:30,220 --> 00:06:34,480 似乎都要回到Milster爆火点燃行业的那一刻 141 00:06:34,480 --> 00:06:35,460 Milster爆火 142 00:06:35,460 --> 00:06:38,420 它真正证明的是personal agent 143 00:06:38,420 --> 00:06:39,380 这个赛道 144 00:06:39,380 --> 00:06:41,360 它第一次出现了 145 00:06:41,360 --> 00:06:44,520 普通消费者也愿意使用的 146 00:06:44,520 --> 00:06:45,900 一个产品信号 147 00:06:45,900 --> 00:06:46,740 你回忆一下 148 00:06:46,740 --> 00:06:48,700 我们之前谈的agent 149 00:06:48,700 --> 00:06:50,260 更多的是在考虑 150 00:06:50,260 --> 00:06:52,280 这个agent能不能工作 151 00:06:52,280 --> 00:06:54,760 包括我们之前聊的tradework 152 00:06:54,760 --> 00:06:56,200 签问工作 153 00:06:56,200 --> 00:06:56,800 workbody 154 00:06:56,800 --> 00:06:59,300 它都是围绕work在打的 155 00:06:59,300 --> 00:07:02,040 虽然说像签问这样的app 156 00:07:02,040 --> 00:07:04,060 之前也做过类似的尝试 157 00:07:04,060 --> 00:07:06,280 也希望说在这个app上面 158 00:07:06,280 --> 00:07:07,740 帮你去点外卖 159 00:07:07,740 --> 00:07:08,900 帮你订机票 160 00:07:08,900 --> 00:07:09,780 订酒店 161 00:07:09,780 --> 00:07:10,660 购物等等 162 00:07:10,660 --> 00:07:13,480 但是在消费者上面的反应 163 00:07:13,480 --> 00:07:15,020 似乎没有那么强烈 164 00:07:15,020 --> 00:07:16,960 但是Muse的爆火 165 00:07:16,960 --> 00:07:20,020 代表着一个重要的行业信号 166 00:07:20,020 --> 00:07:20,820 这个时候 167 00:07:20,820 --> 00:07:22,420 Agent变成了一个 168 00:07:22,420 --> 00:07:25,700 大众可以接受的大众消费品 169 00:07:25,700 --> 00:07:27,620 而且Muse它跨出了 170 00:07:27,620 --> 00:07:28,960 仅仅软件这个层面 171 00:07:28,960 --> 00:07:30,580 它可以连接蓝牙 172 00:07:30,580 --> 00:07:32,480 连接你的物理硬件 173 00:07:32,480 --> 00:07:35,800 Meta本身又有很好的生态去分发 174 00:07:35,800 --> 00:07:36,640 而且你看 175 00:07:36,640 --> 00:07:38,880 不管是Dots还是Muse 176 00:07:38,880 --> 00:07:41,600 他们的语音体系都设计在那里 177 00:07:41,600 --> 00:07:44,020 他们都在描绘一种未来 178 00:07:44,020 --> 00:07:45,760 未来我们和AI的交互 179 00:07:45,760 --> 00:07:48,300 不再需要你去打开聊天窗口 180 00:07:48,300 --> 00:07:50,380 而是它常住在那里 181 00:07:50,380 --> 00:07:52,740 持续的替你解决问题 182 00:07:52,740 --> 00:07:54,900 7成24小时都在线 183 00:07:54,900 --> 00:07:57,980 而我提到7成24小时这个概念 184 00:07:57,980 --> 00:07:59,820 是不是又有一点 185 00:08:00,000 --> 00:08:05,000 而我提到7×24小時這個概念,是不是又有一點熟悉呢?是的,它就是OpenCloud的進階版本。 186 00:08:05,000 --> 00:08:10,240 但是现在这些大的AI公司推出的这种进阶版本的agent 187 00:08:10,500 --> 00:08:15,160 是不需要你像openclone那样做很多基础的 188 00:08:15,440 --> 00:08:17,000 很多繁琐的配置的 189 00:08:17,260 --> 00:08:18,860 他是拿上来就能用 190 00:08:19,040 --> 00:08:19,660 还有个点啊 191 00:08:19,840 --> 00:08:22,600 就是muse爆火也让大家看到了一个机会 192 00:08:22,940 --> 00:08:25,800 就是personal agent他最大的核心要点 193 00:08:26,060 --> 00:08:27,940 不一定是模型能力 194 00:08:28,000 --> 00:08:30,940 是对用户三种权利的竞争 195 00:08:31,100 --> 00:08:33,100 第一层权利是codex的权利 196 00:08:33,340 --> 00:08:34,500 就是上下文嘛 197 00:08:34,500 --> 00:08:37,520 谁更早更快更深入的了解你 198 00:08:37,520 --> 00:08:39,220 为什么这些大厂这么着急 199 00:08:39,220 --> 00:08:41,300 我先做出来就有机会 200 00:08:41,300 --> 00:08:43,720 先去获取你的上下文 201 00:08:43,720 --> 00:08:47,760 一旦上下文加载的非常长非常丰富 202 00:08:47,760 --> 00:08:51,620 用户去迁移的成本是非常高的 203 00:08:51,620 --> 00:08:53,060 过去我们用搜索引擎 204 00:08:53,060 --> 00:08:55,240 搜索引擎知道我们想看什么 205 00:08:55,240 --> 00:08:57,320 我们用一些推荐算法 206 00:08:57,320 --> 00:08:59,180 这些算法知道我们喜欢什么 207 00:08:59,180 --> 00:09:00,040 想买什么 208 00:09:00,040 --> 00:09:02,160 A personal agent他要了解 209 00:09:02,160 --> 00:09:05,080 用户是谁最近在干什么 210 00:09:05,080 --> 00:09:06,560 过去发生了什么 211 00:09:06,560 --> 00:09:08,480 接下来要准备做什么 212 00:09:08,480 --> 00:09:10,640 不管他们讲的什么长期记忆 213 00:09:10,640 --> 00:09:12,100 什么context 214 00:09:12,100 --> 00:09:13,860 或者是open air dots 215 00:09:13,860 --> 00:09:14,920 这是他强调叫什么 216 00:09:14,920 --> 00:09:18,000 get to know what matters to you 217 00:09:18,000 --> 00:09:19,020 什么对你重要 218 00:09:19,020 --> 00:09:20,960 其实都在抢这个 219 00:09:20,960 --> 00:09:24,180 用户长期上下文的所有权 220 00:09:24,180 --> 00:09:26,700 第二层抢的是action的权利 221 00:09:26,700 --> 00:09:29,140 就不仅要知道你怎么想 222 00:09:29,140 --> 00:09:32,300 我还要有资格帮你做具体的事情 223 00:09:32,300 --> 00:09:34,760 你看我们一进入到一个personal agent 224 00:09:34,760 --> 00:09:36,060 他首先第一件事 225 00:09:36,060 --> 00:09:37,320 像open-air的Dots 226 00:09:37,320 --> 00:09:40,140 先让你连接谷歌的Gmail 227 00:09:40,140 --> 00:09:42,120 还有各种的云端服务器 228 00:09:42,120 --> 00:09:43,680 各种的账户的授权 229 00:09:43,680 --> 00:09:46,500 这个就是抢他的action的权利 230 00:09:46,500 --> 00:09:48,740 为什么亚马逊会封杀MUSE 231 00:09:48,740 --> 00:09:52,060 实际上就是在封杀他的action的权利 232 00:09:52,060 --> 00:09:54,960 封杀他帮用户完成购物的权利 233 00:09:54,960 --> 00:09:56,100 你可以在这里查 234 00:09:56,100 --> 00:09:58,520 但是如果你不在这里行动 235 00:09:58,520 --> 00:10:00,740 你中间的链路是断掉的 236 00:10:00,740 --> 00:10:03,340 你还是有机会牵引到别的平台的 237 00:10:03,340 --> 00:10:04,840 如果这个personal agent 238 00:10:04,840 --> 00:10:07,340 希望和用户咬合的更深 239 00:10:07,340 --> 00:10:10,400 不仅仅成为新的流量入口 240 00:10:10,400 --> 00:10:12,700 他就需要把action这个权利 241 00:10:12,700 --> 00:10:14,660 把各种的授权 242 00:10:14,660 --> 00:10:15,660 身份披露 243 00:10:15,660 --> 00:10:17,460 安全等等问题解决掉 244 00:10:17,460 --> 00:10:18,200 第三个呢 245 00:10:18,200 --> 00:10:20,000 我认为就是transaction 246 00:10:20,000 --> 00:10:21,100 交易权 247 00:10:21,100 --> 00:10:22,240 这个交易权 248 00:10:22,240 --> 00:10:24,460 可比前面两个的权利的层次 249 00:10:24,460 --> 00:10:26,160 更加深入 250 00:10:26,160 --> 00:10:26,820 总之上是什么 251 00:10:26,820 --> 00:10:31,100 这三层抢的就是在AI时代的流量入口 252 00:10:31,100 --> 00:10:34,100 和完成整个交易闭环的权利 253 00:10:34,100 --> 00:10:34,700 另外呢 254 00:10:34,700 --> 00:10:39,300 虽然中国美国都在抢这个personal agent的入口 255 00:10:39,300 --> 00:10:40,580 都在抢这个趋势 256 00:10:40,580 --> 00:10:43,540 但是我认为未来这个personal agent 257 00:10:43,540 --> 00:10:48,000 可能在硅谷和在中国最后呈现出来的形态 258 00:10:48,000 --> 00:10:49,400 很可能是不同的 259 00:10:49,400 --> 00:10:51,140 美国这边的公司呢 260 00:10:51,140 --> 00:10:55,140 它更加倾向于尝试做用户的agent 261 00:10:55,140 --> 00:10:56,400 像Meta这样的agent 262 00:10:56,400 --> 00:10:58,560 虽然说亚马逊封杀了他 263 00:10:58,560 --> 00:11:03,560 但是我认为像品牌方和那些纯粹做交易端的平台方 264 00:11:03,560 --> 00:11:05,460 仍然对他是欢迎的 265 00:11:05,460 --> 00:11:08,480 他把Meta作为一个重要的入口 266 00:11:08,480 --> 00:11:09,700 给他渠道的费用 267 00:11:09,700 --> 00:11:13,080 而且这个商业模式本身就是存在的 268 00:11:13,080 --> 00:11:15,360 他作为中间的渠道商 269 00:11:15,360 --> 00:11:17,740 他抽取一点点渠道的费用 270 00:11:17,740 --> 00:11:20,800 这样的分庸机制本身就是成熟的 271 00:11:20,800 --> 00:11:22,360 而中国的大厂 272 00:11:22,360 --> 00:11:24,380 我认为短期内更可能 273 00:11:24,380 --> 00:11:26,280 把这样的personal agent 274 00:11:26,280 --> 00:11:28,380 做成生态型的agent 275 00:11:28,380 --> 00:11:29,920 一个真正的personal agent 276 00:11:29,920 --> 00:11:32,620 它是围绕用户的需求去展开的 277 00:11:32,620 --> 00:11:34,060 我要写邮件 278 00:11:34,060 --> 00:11:35,740 我要用云数据 279 00:11:35,740 --> 00:11:37,680 我要去其他地方购物 280 00:11:37,680 --> 00:11:40,200 它就会给我去展开不同的 281 00:11:40,200 --> 00:11:41,500 这个相应的app 282 00:11:41,500 --> 00:11:42,320 像openair 283 00:11:42,320 --> 00:11:44,480 它是一个AI原生的公司 284 00:11:44,480 --> 00:11:46,280 它不存在电商购物 285 00:11:46,280 --> 00:11:46,920 订机票 286 00:11:46,920 --> 00:11:48,840 订酒店这样的生态服务 287 00:11:48,840 --> 00:11:51,200 在它的这个公司的生态里面围绕 288 00:11:51,200 --> 00:11:53,200 所以它是完全可以围绕 289 00:11:53,200 --> 00:11:55,340 用户本身的需求去展开的 290 00:11:55,340 --> 00:11:58,800 只要你连接到了我的连接器的生态里面就可以了 291 00:11:58,800 --> 00:12:00,820 但是国内的一些大厂就不同了 292 00:12:00,820 --> 00:12:03,460 千万他最懂的是淘宝的生态 293 00:12:03,460 --> 00:12:05,900 腾讯他最懂的是微信生态 294 00:12:05,900 --> 00:12:09,020 豆包他最接近手机的操作成 295 00:12:09,020 --> 00:12:11,980 Meta他掌握了很多的社交关系和APP 296 00:12:11,980 --> 00:12:17,280 而OpenAI他现在的DOT是可以站在一个中立的生态位 297 00:12:17,280 --> 00:12:19,040 去做各方向的连接的 298 00:12:19,040 --> 00:12:21,280 当然未来啊有可能他会有屁股 299 00:12:21,280 --> 00:12:23,520 现在它还是一个中立的状态 300 00:12:23,520 --> 00:12:26,920 而这些生态和各个大厂间的关系 301 00:12:26,920 --> 00:12:33,100 我觉得也是未来一年的竞争格局和竞争结构中非常有意思的地方 302 00:12:33,100 --> 00:12:38,860 接下来我们进入到第三部分 303 00:12:38,860 --> 00:12:41,740 DOT实操的体验和理解 304 00:12:41,740 --> 00:12:44,480 我们先来看这里是DOT的界面 305 00:12:44,480 --> 00:12:47,020 很多人会陆续的搜到推送 306 00:12:47,020 --> 00:12:50,360 在左侧这个位置可以点击YourDOT 307 00:12:50,360 --> 00:12:53,340 就进入到创建你的DOT的界面 308 00:12:53,340 --> 00:12:55,640 在这里我们先点击继续 309 00:12:55,640 --> 00:12:56,500 一进来之后 310 00:12:56,500 --> 00:12:59,380 它会就让你主动的做各种连接 311 00:12:59,380 --> 00:13:02,360 连接谷歌的日历通讯录 312 00:13:02,360 --> 00:13:05,220 Drive邮箱等一系列的插件 313 00:13:05,220 --> 00:13:06,560 为了更丝滑的体验 314 00:13:06,560 --> 00:13:08,760 可以直接选择默认的连接 315 00:13:08,760 --> 00:13:09,740 然后在这里啊 316 00:13:09,740 --> 00:13:12,600 它让你选择你的DOT在哪里运行 317 00:13:12,600 --> 00:13:14,100 一个是YourDOT Computer 318 00:13:14,100 --> 00:13:16,260 就是你的云端的一个电脑 319 00:13:16,260 --> 00:13:18,040 还有一个是本机电脑 320 00:13:18,040 --> 00:13:18,720 你想过没有 321 00:13:18,720 --> 00:13:23,060 现在我们用TradGPT实际上有两种类型的端 322 00:13:23,060 --> 00:13:24,980 一类是网页端 323 00:13:24,980 --> 00:13:26,420 一类是桌面端 324 00:13:26,420 --> 00:13:28,900 而网页端和桌面端 325 00:13:28,900 --> 00:13:30,720 你觉得最大的区别是什么 326 00:13:30,720 --> 00:13:32,400 最大的区别 327 00:13:32,400 --> 00:13:36,100 实际上就是网页端所有的内容 328 00:13:36,100 --> 00:13:37,220 它都是云上的 329 00:13:37,220 --> 00:13:38,440 都是在线的 330 00:13:38,440 --> 00:13:41,460 但是你本机的此电脑的很多东西 331 00:13:41,460 --> 00:13:43,640 它不是完全在线化的 332 00:13:43,640 --> 00:13:45,060 它有很多内容 333 00:13:45,060 --> 00:13:47,400 就是存在你的Mac电脑上面的 334 00:13:47,400 --> 00:13:48,900 包括它的系统环境 335 00:13:48,900 --> 00:13:50,380 还有本地的一些插件 336 00:13:50,380 --> 00:13:53,980 未来DOT可能把网页端和桌面端 337 00:13:53,980 --> 00:13:55,500 全部就拉平了 338 00:13:55,500 --> 00:13:57,480 全部都是在线化的 339 00:13:57,480 --> 00:14:00,300 无非是现在它的算力空间 340 00:14:00,300 --> 00:14:01,560 云端的服务器不足 341 00:14:01,560 --> 00:14:04,020 这里我们就直接点击继续就可以了 342 00:14:04,020 --> 00:14:05,200 根据它的引导 343 00:14:05,200 --> 00:14:07,680 我们可以设置这个DOT的能力 344 00:14:07,680 --> 00:14:08,940 和它的这个图标 345 00:14:08,940 --> 00:14:11,240 我这里把它的名字叫做0DOT 346 00:14:11,240 --> 00:14:12,960 颜色呢我选择亮黄色 347 00:14:12,960 --> 00:14:14,040 好进入了DOT 348 00:14:14,040 --> 00:14:15,500 现在我还什么没说 349 00:14:15,500 --> 00:14:19,080 他就问我看看有什么事能帮我推进 350 00:14:19,080 --> 00:14:21,040 他这里帮我扫描到了 351 00:14:21,040 --> 00:14:24,540 我在谷歌邮箱的两条新的邮件 352 00:14:24,540 --> 00:14:26,440 刚刚我在创建DOT的时候 353 00:14:26,440 --> 00:14:28,200 我连接了我的谷歌邮箱 354 00:14:28,200 --> 00:14:29,020 在这里呢 355 00:14:29,020 --> 00:14:31,060 他就直接给我推送了 356 00:14:31,060 --> 00:14:33,400 我邮箱里面的重要的事项 357 00:14:33,400 --> 00:14:34,620 但是明显的 358 00:14:34,620 --> 00:14:36,940 他是由关于我的记的 359 00:14:36,940 --> 00:14:40,480 因为他知道是我频道相关的邮件 360 00:14:40,480 --> 00:14:43,260 他是由我的一定的上下文的 361 00:14:43,260 --> 00:14:45,080 我可以点击这里的链接 362 00:14:45,080 --> 00:14:46,340 查看邮件 363 00:14:46,340 --> 00:14:48,780 就可以跳转到我的邮箱去处理 364 00:14:48,780 --> 00:14:50,820 这里呢我就直接可以跟Dot说 365 00:14:50,820 --> 00:14:52,200 让他帮我去处理邮件 366 00:14:52,200 --> 00:14:55,060 我说帮我回复一下某一封邮件 367 00:14:55,060 --> 00:14:57,700 他就根据我以往的邮件内容 368 00:14:57,700 --> 00:14:58,660 给了我一些建议 369 00:14:58,660 --> 00:15:00,820 然后问我的意见之后 370 00:15:00,820 --> 00:15:02,420 直接他就回复掉了 371 00:15:02,420 --> 00:15:04,060 实际上现在我基本上 372 00:15:04,060 --> 00:15:05,620 已经不再自己看邮件了 373 00:15:05,620 --> 00:15:08,180 我大份时间是让我的Codex 374 00:15:08,180 --> 00:15:10,020 让GPT定期的帮我收邮件 375 00:15:10,020 --> 00:15:12,100 那我在GPT上面运行的时候呢 376 00:15:12,100 --> 00:15:13,360 因为他知道我的使用习惯 377 00:15:13,360 --> 00:15:18,360 每次回复邮件的时候会先跟我确认邮件的内容草稿 378 00:15:18,360 --> 00:15:21,740 我确定这个发送的内容OK之后 379 00:15:21,740 --> 00:15:23,840 他才会真实的帮我发邮件 380 00:15:23,840 --> 00:15:25,840 这里他就直接问也不问 381 00:15:25,840 --> 00:15:27,920 大概的意思了解后直接发送掉了 382 00:15:27,920 --> 00:15:31,440 当然我也去看了邮件的实际的这个行文 383 00:15:31,440 --> 00:15:35,100 他回复邮件的表达是没有任何问题的 384 00:15:35,100 --> 00:15:41,500 另外呢点击右侧在头像这个地方 385 00:15:41,500 --> 00:15:44,360 大家可以看到有一个打电话的标志 386 00:15:44,360 --> 00:15:46,560 大家连接好就可以拨打电话 387 00:15:46,560 --> 00:15:50,240 把你的Mac电脑的麦克风等等设备打开 388 00:15:50,240 --> 00:15:53,760 大家可以听一下我的几段跟他打的这个电话 389 00:15:53,760 --> 00:15:56,380 现在能看到我本地的Codex 390 00:15:56,380 --> 00:15:58,560 或者GPT的文档或者文件吗 391 00:15:58,560 --> 00:15:59,500 我看一下 392 00:15:59,500 --> 00:16:02,700 现在还不能直接自动看到你本地的Codex 393 00:16:02,700 --> 00:16:03,700 或GPT文档 394 00:16:03,700 --> 00:16:05,160 你把文件路径发我 395 00:16:05,160 --> 00:16:06,660 或者给我相讯电脑发文权限 396 00:16:06,660 --> 00:16:08,540 我就能去看具体内容 397 00:16:08,540 --> 00:16:09,840 你先讲讲这个任务也行 398 00:16:09,840 --> 00:16:12,080 我可以帮你判断需要看哪些材料 399 00:16:39,840 --> 00:16:44,540 我现在想要达成一个十万粉丝订阅的目标 400 00:16:44,540 --> 00:16:47,540 觉得我应该如何拆解这个任务 401 00:16:47,540 --> 00:16:49,040 应该做哪些内容呢 402 00:16:49,040 --> 00:16:52,140 包括我日常的一些和对话 403 00:16:52,140 --> 00:16:55,140 会涉及到非常多的节目的内容 404 00:16:55,140 --> 00:16:57,420 觉得有哪些可以改进的 405 00:17:01,826 --> 00:17:08,826 這個我也一起想想看。先從你現在有內容節奏說起。10萬訂閱可以先拆除兩件事。 406 00:17:08,826 --> 00:17:11,066 让新观众因为具体问题点击来 407 00:17:11,066 --> 00:17:13,706 让看完的人觉得下次还想看链接怎么判断 408 00:17:13,706 --> 00:17:15,646 你可以稳定做三类内容 409 00:17:15,646 --> 00:17:16,586 热点判断 410 00:17:16,586 --> 00:17:18,786 真实任务实测可复用的工作方法 411 00:17:18,786 --> 00:17:21,366 分别负责带来新观众建立新预和促成订阅 412 00:17:21,366 --> 00:17:25,626 我们日常聊选题也可以固定先把三局关注在困惑什么 413 00:17:25,626 --> 00:17:27,666 你就尽量实测出什么别人没给的答案 414 00:17:27,666 --> 00:17:28,866 看完为什么要订阅你 415 00:17:28,866 --> 00:17:30,946 你把最近使得20条视频的数据给我 416 00:17:30,946 --> 00:17:34,286 我就能把这些方向落到更具体的内容实验和每周动作了 417 00:17:34,286 --> 00:17:38,086 也像Muse Agent测评那期我也接着给他提要求说 418 00:17:38,086 --> 00:17:40,286 我会有500美金的预算 419 00:17:40,286 --> 00:17:42,266 我想提升我的节目质感 420 00:17:42,266 --> 00:17:43,546 我可以做哪些努力 421 00:17:43,546 --> 00:17:45,326 我想换一个新的麦克风 422 00:17:45,326 --> 00:17:46,646 应该选择哪一款 423 00:17:46,646 --> 00:17:47,046 对不对 424 00:17:47,046 --> 00:17:48,186 我还有一个任务 425 00:17:48,186 --> 00:17:51,826 我现在想买一个麦克风 426 00:17:51,826 --> 00:17:56,526 然后预算是在500美元以内 427 00:17:56,526 --> 00:17:58,266 给我什么样的建议 428 00:17:58,266 --> 00:18:00,806 能不能帮我去打开网页 429 00:18:00,806 --> 00:18:02,086 帮我去对比一下 430 00:18:02,086 --> 00:18:04,466 哪个麦克风会比较适合我 431 00:18:04,466 --> 00:18:05,846 可以 432 00:18:05,846 --> 00:18:07,626 我去对比一下 433 00:18:08,086 --> 00:18:11,166 我再看品牌官网和销售页面 434 00:18:11,166 --> 00:18:14,046 会按口播实测和可能出镜的场景对比 435 00:18:14,046 --> 00:18:16,066 接口收银方式和当前价格 436 00:18:16,066 --> 00:18:17,546 再给你一个明确推荐 437 00:18:17,546 --> 00:18:19,566 目前看到两条适合的路线 438 00:18:19,566 --> 00:18:21,206 常在桌前路就选桌上卖 439 00:18:21,206 --> 00:18:23,706 经常站的连续或走动就选无线零加卖 440 00:18:23,706 --> 00:18:25,486 我再推荐套装价格和连接方式 441 00:18:25,486 --> 00:18:28,206 你能不能在我的页面里面 442 00:18:28,206 --> 00:18:32,786 给我推送这个具体的购买的链接和页面 443 00:18:32,786 --> 00:18:34,026 可以 444 00:18:34,026 --> 00:18:35,506 我刚看了官网 445 00:18:35,506 --> 00:18:37,146 只买一套的话 446 00:18:37,146 --> 00:18:39,426 我暂时更倾向DJ make sense 上套装 447 00:18:40,146 --> 00:18:41,626 官网不要加259美元 448 00:18:41,626 --> 00:18:42,746 你那是无线卖接收 449 00:18:42,746 --> 00:18:44,386 整体打电话的过程呢 450 00:18:44,386 --> 00:18:47,026 我觉得是有一点点卡顿的 451 00:18:47,026 --> 00:18:49,586 然后我在跟他打电话的过程中 452 00:18:49,586 --> 00:18:51,426 他的这个文字啊 453 00:18:51,426 --> 00:18:53,186 是没有实时的铺在 454 00:18:53,186 --> 00:18:55,466 我跟他的这个对话聊天过程的 455 00:18:55,466 --> 00:18:56,546 他有一定的延迟 456 00:18:56,546 --> 00:18:58,066 可能跟网络有关系 457 00:18:58,066 --> 00:19:00,026 很多对话的聊天记录 458 00:19:00,026 --> 00:19:02,706 是我和他的网络对话结束之后 459 00:19:02,706 --> 00:19:04,146 他给我铺陈到 460 00:19:04,146 --> 00:19:07,026 这个聊天窗口出现一个文字的 461 00:19:07,026 --> 00:19:10,586 如果大家在使用这个打电话的功能的时候 462 00:19:10,586 --> 00:19:11,586 一开始用不了 463 00:19:11,586 --> 00:19:12,626 大家多试几次啊 464 00:19:12,626 --> 00:19:13,806 因为最开始的时候 465 00:19:13,806 --> 00:19:15,346 我用也打不通这个电话 466 00:19:15,346 --> 00:19:16,926 在整个的对话过程中 467 00:19:16,926 --> 00:19:18,346 包括使用文字版 468 00:19:18,346 --> 00:19:20,046 或者是云对话的过程中 469 00:19:20,046 --> 00:19:24,046 我发现它的速度和Muse比是比较慢的 470 00:19:24,046 --> 00:19:25,606 我估计大概率 471 00:19:25,606 --> 00:19:29,786 因为Muse它使用的模型的强度和能力会弱一些 472 00:19:29,786 --> 00:19:32,286 这一边使用的技术模型 473 00:19:32,286 --> 00:19:33,606 它本身的你有强一点 474 00:19:33,606 --> 00:19:35,326 使用的时间会更长一点 475 00:19:35,326 --> 00:19:36,806 再加上网络延迟 476 00:19:36,806 --> 00:19:40,166 整个DOT它的语音对话和使用体验 477 00:19:40,166 --> 00:19:41,986 我认为没有那么快 478 00:19:41,986 --> 00:19:44,226 它的速度反应会慢一点 479 00:19:44,226 --> 00:19:47,126 但是它处理任务的深度会深一点 480 00:19:47,126 --> 00:19:49,226 而且还有一个非常明确的体感 481 00:19:49,226 --> 00:19:51,106 你可以看到MUSE那边 482 00:19:51,106 --> 00:19:54,226 它的整个的连接器是比较顺滑的 483 00:19:54,226 --> 00:19:55,826 各种接口都接进去了 484 00:19:55,826 --> 00:19:57,626 1500多个连接 485 00:19:57,626 --> 00:19:58,646 前面也给大家看了 486 00:19:58,646 --> 00:20:00,986 它的API的接口谈得很顺滑 487 00:20:00,986 --> 00:20:04,066 但是在这里包括它的computer use也好 488 00:20:04,066 --> 00:20:05,566 它的整个的操作也好 489 00:20:05,566 --> 00:20:07,206 它的连接器的连接也好 490 00:20:07,206 --> 00:20:08,806 都还是比较硬的 491 00:20:08,806 --> 00:20:10,046 没有那么丝滑 492 00:20:10,046 --> 00:20:13,446 在使用的直接的体感上面 493 00:20:13,446 --> 00:20:16,526 可能目前这个阶段不如Muse 494 00:20:16,526 --> 00:20:18,806 而Muse它所覆盖的人群 495 00:20:18,806 --> 00:20:20,126 可能小白 496 00:20:20,126 --> 00:20:21,406 可能普通的使用者 497 00:20:21,406 --> 00:20:23,006 消费者他也能够使用 498 00:20:23,006 --> 00:20:27,166 但是DOT它的使用门槛还是相对高的 499 00:20:31,166 --> 00:20:34,126 它处理复杂任务的能力 500 00:20:34,126 --> 00:20:37,886 我认为是远远比Muse强太多太多了 501 00:20:37,886 --> 00:20:40,566 因为它本身的Harness框架非常强 502 00:20:40,566 --> 00:20:43,486 我给大家布置了一个非常复杂的任务 503 00:20:43,486 --> 00:20:45,766 当然这个任务其实涉及到我具体的业务端 504 00:20:45,766 --> 00:20:48,566 没有办法完全的明文给大家看 505 00:20:48,566 --> 00:20:50,726 但是我给大家看其中的一些截图 506 00:20:50,726 --> 00:20:53,166 和我讲解其中的过程和思路 507 00:20:53,166 --> 00:20:54,886 对大家也是有启发的 508 00:20:54,886 --> 00:20:56,286 以这个例子为例 509 00:20:56,286 --> 00:20:59,286 我要打通我的GPT和FaySUS的连接 510 00:20:59,286 --> 00:21:02,286 作为信息共享把它调节起来 511 00:21:02,286 --> 00:21:04,246 然后我要配置这个密钥 512 00:21:04,246 --> 00:21:06,086 我使用muse去配置的时候 513 00:21:06,086 --> 00:21:10,326 他告诉我用clide的方式是无法配置非输的密钥的 514 00:21:10,326 --> 00:21:13,486 但是在dot上面他帮我完成了 515 00:21:13,486 --> 00:21:15,526 说明针对复杂问题 516 00:21:15,526 --> 00:21:18,606 dot明显比muse更加靠谱 517 00:21:18,606 --> 00:21:21,006 dot比muse聪明许多 518 00:21:21,006 --> 00:21:25,326 而且我在布置这个复杂任务给dot在处理的时候 519 00:21:25,326 --> 00:21:31,286 我突然看懂了openAI这一次的整体的发布的逻辑是什么 520 00:21:31,286 --> 00:21:34,046 因为我的这个飞书的API的密钥 521 00:21:34,046 --> 00:21:36,086 你知道它存在哪里吗 522 00:21:36,086 --> 00:21:39,526 它就存在这一次新发布的一个点 523 00:21:39,526 --> 00:21:41,646 Codex的云环境中 524 00:21:41,646 --> 00:21:44,886 你现在再重新看OpenAI发布 525 00:21:44,886 --> 00:21:48,686 它的落脚点实际上就落在这个ChatGPT要 526 00:21:48,686 --> 00:21:53,046 变成新的时期的AI的操作系统 527 00:21:53,046 --> 00:21:55,406 你会看到这样一个工作生态 528 00:21:55,406 --> 00:21:56,566 从模型出发 529 00:21:56,566 --> 00:21:58,966 这个模型它的能力更强 530 00:21:58,966 --> 00:22:00,086 成本更低 531 00:22:00,086 --> 00:22:03,046 然后帮助你快速的做出决策 532 00:22:03,046 --> 00:22:06,206 给出最后的推理执行的决定 533 00:22:06,206 --> 00:22:09,486 把它交给DOTS你的个人助理 534 00:22:09,486 --> 00:22:13,126 这个个人助理他能继承24小时的工作 535 00:22:13,126 --> 00:22:16,446 他可以去调用在云端的各种工具 536 00:22:16,446 --> 00:22:19,086 包括mcp 浏览器 app 537 00:22:19,086 --> 00:22:20,646 computer use等等 538 00:22:20,646 --> 00:22:24,166 也包括可以调用更多的外包服务 539 00:22:24,166 --> 00:22:25,926 这种pluging这种插件 540 00:22:25,926 --> 00:22:28,606 快速的把外部的能力接进来 541 00:22:28,606 --> 00:22:30,706 所有的工作完成之后 542 00:22:30,706 --> 00:22:35,306 把所有的结果沉淀同步共享到一个space 543 00:22:35,306 --> 00:22:36,706 这个工作空间 544 00:22:36,706 --> 00:22:39,006 这里的space和之前的不同 545 00:22:39,006 --> 00:22:41,706 它既是人可以去读 546 00:22:41,706 --> 00:22:45,006 更多的是机器是agent是dots 547 00:22:45,006 --> 00:22:48,406 去读这里的工作成果的分享和沉淀 548 00:22:48,406 --> 00:22:53,706 再到最后形成trygpt一个统一的闭环的一个大的入口 549 00:22:53,706 --> 00:22:56,206 大家看到这个各个方面 550 00:22:56,206 --> 00:23:00,166 实际上它有点像把谷歌的全家桶的 551 00:23:00,166 --> 00:23:03,646 它生态的那一套也在这里做了一套复刻 552 00:23:03,646 --> 00:23:06,166 所以它这里做的是一个工作生态 553 00:23:06,166 --> 00:23:07,766 是一个工作系统 554 00:23:07,766 --> 00:23:11,926 你通过这样的视角去理解OpenAI的这一次 555 00:23:11,926 --> 00:23:13,166 Devdate的发布 556 00:23:13,166 --> 00:23:16,646 你的视野和你的理解会完全不一样 557 00:23:16,646 --> 00:23:19,166 你会真正看懂它的这些操作 558 00:23:23,126 --> 00:23:24,326 而且你看到这里 559 00:23:24,326 --> 00:23:28,246 我还给大家分享一个非常厉害的一个工作思路 560 00:23:28,246 --> 00:23:33,086 我估计很多人都没有想到这是我们完全原创的工作思路 561 00:23:33,086 --> 00:23:35,006 就是怎么用好DOT 562 00:23:35,006 --> 00:23:36,206 这个具体的实操呢 563 00:23:36,206 --> 00:23:37,686 我打算单独做一期 564 00:23:37,686 --> 00:23:39,726 因为实操实际上是非常的复杂 565 00:23:39,726 --> 00:23:42,366 在这里我先跟大家去讲思路 566 00:23:42,366 --> 00:23:46,766 来给大家对理解DOT的能力有一个更好的切入点 567 00:23:46,766 --> 00:23:51,286 我们可以用TradgyPT.云环境加上Github 568 00:23:51,286 --> 00:23:55,246 整合起来形成一套非常厉害的工作系统 569 00:23:55,246 --> 00:23:57,646 形成一个非常有效的工作平台 570 00:23:57,646 --> 00:23:59,486 这个我已经在实践了 571 00:23:59,486 --> 00:24:01,266 我给我的客户做的东西 572 00:24:01,266 --> 00:24:02,686 我是不能跟大家去分享的 573 00:24:02,686 --> 00:24:04,026 我会平移过来 574 00:24:04,026 --> 00:24:05,866 把它放到我频道的产出 575 00:24:05,866 --> 00:24:07,546 跟大家分享之后的节目 576 00:24:07,546 --> 00:24:08,506 大家感兴趣 577 00:24:08,506 --> 00:24:09,886 一定记得关注我的频道 578 00:24:09,886 --> 00:24:10,886 我先讲思路 579 00:24:10,886 --> 00:24:13,246 这里呢是你的工作平台 580 00:24:13,246 --> 00:24:15,026 首先作为我们人 581 00:24:15,026 --> 00:24:17,106 我们先提出目标和材料 582 00:24:17,106 --> 00:24:18,326 给到DOT 583 00:24:18,326 --> 00:24:21,886 让DOT作为我们接管任务的助手 584 00:24:21,886 --> 00:24:24,386 那他就可以去理解这个目标协调跟进 585 00:24:24,386 --> 00:24:29,046 然后他的任务是交给我们云端的电脑去工作的 586 00:24:29,046 --> 00:24:30,986 因为每个人配了一个云电脑嘛 587 00:24:30,986 --> 00:24:32,106 他不需要在本机 588 00:24:32,106 --> 00:24:36,886 那么在未来我认为他跟我们本机的电脑是融合在一起的 589 00:24:36,886 --> 00:24:39,786 很可能未来我们的AGI实在是什么 590 00:24:39,786 --> 00:24:42,486 就是我们和DOT在交互 591 00:24:42,486 --> 00:24:46,926 我们不需要打开聊天窗口去交互 592 00:24:46,926 --> 00:24:48,686 你看现在Muse爆火 593 00:25:04,011 --> 00:25:05,411 开发AI的智能硬件 594 00:25:05,771 --> 00:25:06,571 MUSE一样 595 00:25:06,851 --> 00:25:08,611 Meta爆火的那个钥匙扣 596 00:25:08,651 --> 00:25:10,011 包括他的眼镜 597 00:25:10,171 --> 00:25:11,611 这些都是这样的Agent 598 00:25:11,611 --> 00:25:14,451 未来和你交互承接的一个物理硬件 599 00:25:14,771 --> 00:25:15,171 好 600 00:25:15,251 --> 00:25:19,651 在这里我们可以把GitHub和Dot去打通 601 00:25:19,771 --> 00:25:24,771 这样你的代码仓库就和你的云端助手连接起来 602 00:25:24,851 --> 00:25:28,451 而在GitHub这样的代码仓库里面的各种Skier 603 00:25:28,571 --> 00:25:30,851 各种工具包是不是都可以拿来 604 00:25:30,851 --> 00:25:34,011 像擦头一样直接擦到DOT上面 605 00:25:34,011 --> 00:25:35,251 供它去使用 606 00:25:35,251 --> 00:25:38,131 放在云端进行编码进行干活 607 00:25:38,131 --> 00:25:40,331 同时这里有一个云环境 608 00:25:40,331 --> 00:25:44,291 这也是这一次他们DevDay的一个重要的发布 609 00:25:44,291 --> 00:25:45,351 那我刚刚说的 610 00:25:45,351 --> 00:25:47,591 我配置的这个client的密钥 611 00:25:47,591 --> 00:25:51,771 飞数的密钥就放在这个云环境进行存储 612 00:25:51,771 --> 00:25:52,811 连通起来 613 00:25:52,811 --> 00:25:54,851 在Muse那个aget里面 614 00:25:54,851 --> 00:25:57,511 是做不了这样的生产环境的交互的 615 00:25:57,511 --> 00:26:01,951 而这些云端的代码工具网络配置等等 616 00:26:01,951 --> 00:26:06,591 都可以在GPT这里面的云环境里面去配置 617 00:26:06,591 --> 00:26:09,671 而整个的任务完成之后是什么 618 00:26:09,671 --> 00:26:11,591 我这里连通的是飞书 619 00:26:11,591 --> 00:26:15,511 飞书作为这一次AI这一轮的IM的工具 620 00:26:15,511 --> 00:26:17,511 包括它一系列的整个的配置 621 00:26:17,511 --> 00:26:19,271 我认为是比较好的 622 00:26:19,271 --> 00:26:23,051 整体用下来我的体验和感觉是非常好的 623 00:26:23,051 --> 00:26:24,331 飞书的用法是什么呢 624 00:26:24,331 --> 00:26:28,131 我把非书和我DOT连接起来 625 00:26:28,131 --> 00:26:32,511 这样当我的所有工作内容成果完成之后 626 00:26:32,511 --> 00:26:35,431 他就可以直接同步到非书端 627 00:26:35,431 --> 00:26:38,511 把所有的业务资料成果共享出来 628 00:26:38,511 --> 00:26:41,551 那企业端的老板领导 629 00:26:41,551 --> 00:26:43,631 他就可以看到比如说张三李四 630 00:26:43,631 --> 00:26:45,751 他们每一次的进展是什么 631 00:26:45,751 --> 00:26:48,271 所有的任务项目的概览 632 00:26:48,271 --> 00:26:50,031 他就有非常明确的结果 633 00:26:50,031 --> 00:26:52,731 而且非书端他的AI一系列的工具 634 00:26:52,731 --> 00:26:55,611 比如说他的多位表格等等成果展示 635 00:26:55,611 --> 00:26:57,611 会有很好的观看体感 636 00:26:57,611 --> 00:27:00,171 他的API的调用的速度也比较快 637 00:27:00,171 --> 00:27:01,391 能够快速的 638 00:27:01,391 --> 00:27:03,771 这个人在云端提交之后 639 00:27:03,771 --> 00:27:07,131 然后DOT可以对他提交上来的成果 640 00:27:07,131 --> 00:27:11,431 根据我之前给他做的一些内容反馈的框架 641 00:27:11,431 --> 00:27:13,331 评估等等一系列东西 642 00:27:13,331 --> 00:27:14,951 他就可以形成一个反馈机制 643 00:27:14,951 --> 00:27:18,471 然后这个反馈机制包括我的修改同步 644 00:27:18,471 --> 00:27:21,871 我的意见就又可以同时的传送给飞苏 645 00:27:21,871 --> 00:27:25,011 这样子我们的工作的同步化 646 00:27:25,011 --> 00:27:27,431 实时化就可以做到非常好 647 00:27:27,431 --> 00:27:28,391 而且你要知道 648 00:27:28,391 --> 00:27:31,891 这个DOT它是基成24小时在线的 649 00:27:31,891 --> 00:27:35,131 即使我没有办法人工马上去审核处理 650 00:27:35,131 --> 00:27:37,491 AI也能够马上代替我 651 00:27:37,491 --> 00:27:41,071 根据我以往的这个思想上和框架上的继承 652 00:27:41,071 --> 00:27:44,711 快速的对这个项目任务做出反馈 653 00:27:44,711 --> 00:27:47,311 而且我还有一个非常绝的点子 654 00:27:47,311 --> 00:27:48,411 我已经在用了 655 00:27:48,411 --> 00:27:51,411 DOT它在第一个月不是不收费吗 656 00:27:51,411 --> 00:27:56,731 那他们OpenAI又把我们的Codex的额度给砍办了 657 00:27:56,731 --> 00:27:58,851 20X的直接变成10X了 658 00:27:58,851 --> 00:28:02,631 那我觉得他省下的token可能也都放在DOT这里面了 659 00:28:02,631 --> 00:28:03,951 那有个什么办法呢 660 00:28:03,951 --> 00:28:07,491 你要知道GPT你跟他沟通的时候 661 00:28:07,491 --> 00:28:10,671 他是可以和DOT进行通信的 662 00:28:10,671 --> 00:28:11,711 你可以做件什么事 663 00:28:11,711 --> 00:28:15,131 就是你可以把任务发给GPT 664 00:28:15,131 --> 00:28:17,511 让GPT把这个任务再发给DOT 665 00:28:17,511 --> 00:28:20,191 DOT现在调用的是云端的资源 666 00:28:20,191 --> 00:28:22,071 它用的不是你本地的token 667 00:28:22,071 --> 00:28:25,531 所以你就可以把一些任务让云端去处理 668 00:28:25,531 --> 00:28:27,351 然后返回你结果就可以了 669 00:28:27,351 --> 00:28:29,791 这样token不就是能省下很多了吗 670 00:28:29,791 --> 00:28:31,871 而且就算以后收费 671 00:28:31,871 --> 00:28:35,211 你想想这也是一种很好的业务处理的方式 672 00:28:35,211 --> 00:28:38,091 你在GPT端通过它的思考 673 00:28:38,091 --> 00:28:40,331 通过一些高等级的Astra的模型 674 00:28:40,331 --> 00:28:42,291 把整个的框架规划好 675 00:28:42,291 --> 00:28:44,951 再把这个任务分发给DOT去处理 676 00:28:44,951 --> 00:28:47,231 它相当于你的一个智能的助手 677 00:28:47,231 --> 00:28:49,431 然后这个智能助手处理好之后 678 00:28:49,431 --> 00:28:51,431 反正他也不下班一直在工作 679 00:28:51,431 --> 00:28:53,831 处理好之后再返回给你 680 00:28:53,831 --> 00:28:59,431 相当于你的tradegbt就有下级分发的一个执行的子agent了 681 00:28:59,431 --> 00:29:00,831 所以我这样给大家讲完 682 00:29:00,831 --> 00:29:02,731 大家有没有理解这个思路啊 683 00:29:02,731 --> 00:29:03,531 如果没有理解 684 00:29:03,531 --> 00:29:06,431 大家先理解整体的概念和方向 685 00:29:06,431 --> 00:29:08,631 接下来我会做很多期节目 686 00:29:08,631 --> 00:29:10,031 把这些东西细话讲讲 687 00:29:10,031 --> 00:29:12,331 因为真的我觉得太有价值了 688 00:29:12,331 --> 00:29:14,431 非常具有生产力价值 689 00:29:14,431 --> 00:29:19,671 DOT我现在用下来 690 00:29:19,671 --> 00:29:20,611 还有一些卡顿 691 00:29:20,611 --> 00:29:22,491 有一些不那么完善的地方 692 00:29:22,491 --> 00:29:25,551 但是因为它的Harness 693 00:29:25,551 --> 00:29:28,891 它的框架和模型的基础的能力非常强 694 00:29:28,891 --> 00:29:32,751 你会感受到它明显比Grokebot和Muse强 695 00:29:32,751 --> 00:29:35,791 它在云端实际上已经配置好了 696 00:29:35,791 --> 00:29:38,391 各种脚本的程序和技艺 697 00:29:38,391 --> 00:29:41,051 而且可以7x24小时的 698 00:29:41,051 --> 00:29:42,971 作为你的助理去运行 699 00:29:42,971 --> 00:29:44,131 还是很顺滑的 700 00:29:44,131 --> 00:29:46,671 它不像当初那个OpenCloud那样啊 701 00:29:46,671 --> 00:29:47,411 不稳定 702 00:29:47,411 --> 00:29:51,171 而且需要做非常多的这种DirtyJob去配置 703 00:29:51,171 --> 00:29:52,131 而且动不动就挂 704 00:29:52,131 --> 00:29:56,291 DOT它的连接器和安全边界都是比较强 705 00:29:56,291 --> 00:29:57,831 相对比较稳定的 706 00:29:57,831 --> 00:30:00,831 也不需要大家去长期的维护 707 00:30:00,831 --> 00:30:05,791 只是说OpenAI它没有像Meta那样强的 708 00:30:05,791 --> 00:30:08,031 商业生态的闭环能力 709 00:30:08,031 --> 00:30:10,771 它商业化的场景上面比较弱 710 00:30:10,771 --> 00:30:13,791 如果说都是面对2C场景的话 711 00:30:13,791 --> 00:30:16,031 我认为他们比拼的方向不同 712 00:30:16,031 --> 00:30:21,291 DOT它更加偏向于高质量的生产和执行 713 00:30:21,291 --> 00:30:24,791 而MUSE更加偏向于普通小白 714 00:30:24,791 --> 00:30:29,171 就可以快速掌握的C端的查询和消费 715 00:30:29,171 --> 00:30:30,071 而且你用的时候 716 00:30:30,071 --> 00:30:33,211 把DOT和谷歌的各种办公的连接之后 717 00:30:33,211 --> 00:30:33,951 真的很方便 718 00:30:33,951 --> 00:30:35,431 比如说我收到一个邮件 719 00:30:35,431 --> 00:30:36,651 DOT就马上知道了 720 00:30:36,651 --> 00:30:38,591 就马上来通知我去处理了 721 00:30:38,591 --> 00:30:40,891 然后我的日程连接好之后 722 00:30:40,891 --> 00:30:41,891 比如说我开完会 723 00:30:41,891 --> 00:30:42,871 建立一个日程 724 00:30:42,871 --> 00:30:45,111 到点他就会提前提醒我 725 00:30:45,111 --> 00:30:48,031 那以后是不是我就打开这个端就可以了 726 00:30:48,031 --> 00:30:50,031 真的是非常智能 727 00:30:50,031 --> 00:30:52,111 真的还有很多东西要跟大家去做 728 00:30:52,111 --> 00:30:53,751 一期节目真的做不完 729 00:30:53,751 --> 00:30:55,591 今天这期节目先聊到这里 730 00:30:55,591 --> 00:30:56,991 这个国庆假期看来 731 00:30:56,991 --> 00:31:00,511 我又得在AI频道上面跟大家一起过了 732 00:31:00,511 --> 00:31:01,911 这期视频先做到这里 733 00:31:01,911 --> 00:31:04,591 关于这些场景还有哪些你想了解的 734 00:31:04,591 --> 00:31:06,751 欢迎在评论区跟我留言 735 00:31:06,751 --> 00:31:10,671 我下期视频再给大家继续做更加深入的分享 736 00:31:10,671 --> 00:31:12,351 和更加全面的分析 737 00:31:12,351 --> 00:31:14,151 我们下期视频再见啦 738 00:31:14,151 --> 00:31:14,751 拜拜