在线创业的智慧与工具
在几个月之前用过一次 v0.dev，当时对它并没有特别深的感受，觉得相比 ChatGPT 和 Claude，并没有太多的优势。最近一次偶然的机会又用了一次，让我体会到了 v0.dev 的强大之处。
v0.dev 是Vercel 来开发和维护的，Vercel 大家一定不陌生，可以免费进行前端站点的部署的基础设施，其提供了慷慨的免费用量，并且使用起来非常方便。Next.js 这个框架也是 Vercel 开发和维护的，所以在 v0.dev 上面，开发前端主要使用的是 Next.js 框架 + Tailwind CSS + shadcn/ui，作为默认开发使用的框架。
相比 Cursor 这种开发 IDE 工具，v0.dev 是直接在网页上面就可以进行开发的，不需要下载其他任何工具。我个人感觉其强大之处主要在以下几个方面：
目前性能不错价格也很划算的 VPS 已经不多了，大多数都开始走高端路线，价格也水涨船高。 RackNerd 作为 为数不多的依然提供高性价比的 VPS 服务器老牌基础设施提供商，在 2025 年也提供了自己的新春优惠活动。
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在人工智能领域，每一次技术突破都让人兴奋不已。而这一次，中国 AI 公司 DeepSeek 带来的最新大语言模型 DeepSeek V3，不仅性能强悍，更以令人难以置信的低成本，重新定义了 AI 的性价比。今天，我们就来聊聊这个被称为“开源 AI 新标杆”的模型，看看它如何以十分之一的成本，挑战 GPT-4 这样的顶级闭源模型。
DeepSeek V3 的最大亮点之一，就是它那让人瞠目结舌的成本效率。这个拥有 6710 亿参数的模型，训练成本仅为 557.6 万美元，而且只用了 2048 个 H800 GPU，耗时两个月就完成了训练。相比之下，其他同类模型如 LLaMA 3 405B，动辄需要 16000 个 H100 GPU，成本差距之大，简直让人不敢相信。
Reddit 上的一位用户 u/LocalLLaMA 就感叹道：“DeepSeek V3 的训练资源仅为常规模型的八分之一到十一分之一，这完全改变了我们对 AI 训练成本的认知。”这种高效的资源利用，不仅降低了开发成本，更为整个行业树立了新的效率标准。
作为一个经常需要做研究和写报告的内容创作者，我最近尝试了 Google 新推出的 Gemini Deep Research 功能。说实话，这个工具确实让我对 AI 研究助手有了新的认识。在这篇文章中，我想跟大家分享我这两周来的真实使用体验。
还记得我第一次使用 Deep Research 时，其实是带着怀疑的心态。毕竟之前用过不少类似的 AI 工具，总觉得它们给出的内容要么太浅显，要么就是东拼西凑。但当我用 Deep Research 完成第一个研究任务时，不得不说，我被它的表现惊艳到了。
整个过程是这样的：我输入了一个关于”元宇宙在教育领域应用”的研究主题，Deep Research 首先给出了一个研究计划，让我可以进行修改和确认。这一点特别贴心，因为它让我能够主导研究的方向，而不是完全依赖 AI 的判断。
谷歌的产品总是那么的令人惊艳，虽然免费，但是却比很多的收费 AI 工具更加有用和令人印象深刻。 我们之前聊过的 ImageFx 是这样，今天谈到的 NotebookLM 也是这样。
NotebookLM 官网地址 https://notebooklm.google/ 。 官网相关介绍如下图，可以上传 pdf、网站、YouTube 视频、音频文件、Google 文档或者 Google 幻灯片，NotebookLM 会对其进行总结，并依托 Gemini 2.0 的多模态理解力，在主题直接建立有趣的联系。
在人工智能快速发展的2024年，各大科技公司的AI助手之争愈发激烈。其中，Anthropic的Claude和Google的Gemini作为市场上最受瞩目的AI助手，各自都有着独特的优势和特点。本文将通过实际使用场景和专业评测，为您揭示这两位AI助手的真实实力。
Claude由著名AI研究公司Anthropic开发，采用了独特的宪法AI理念，强调安全性和道德准则。目前最新的Claude 3.5版本展现出了强大的推理能力和专业素养。而Gemini则由Google全力打造，整合了该公司在搜索引擎和机器学习领域的深厚积累，最新的Gemini 1.5版本在多个基准测试中都取得了令人瞩目的成绩。
随着OpenAI的12天活动渐入尾声，人们的热情却已悄然消退，这种零星发布的方式确实让人难以理解。与此同时，谷歌的新产品却持续吸引着公众的目光。不仅是其视频生成技术Veo 2在多个维度超越了Sora，更值得关注的是与我们日常使用更为密切的Imagen 3。作为谷歌第三代图像生成模型，Imagen 3在多个方面的表现已经不逊于，甚至超越了Midjourney和DALL-E 3。
在此前发表的《谷歌的Gemini 2.0强到不行？谈谈我的体验及感受》一文中，我详细探讨了Gemini 2.0的卓越性能。值得一提的是，Imagen 3与Gemini的深度融合更是令人印象深刻。相比其他主流图像生成模型，Imagen 3的使用门槛显著降低。用户只需访问gemini.google.com/app便可直接体验，无论是免费版的1.5 Flash模型还是2.0 Flash Experimental Preview都可轻松使用。
更为便捷的是，在gemini.google.com/app平台上，图像生成功能已经无缝整合到对话模型中，用户无需特意选择特定模型即可开始创作。这不仅提升了用户体验，也清晰展现了谷歌在多模态大模型发展方向上的战略布局。
Cursor 是个好工具，许多人都在推荐，许多开发团队都在使用，多行补全、跨文件生成等各种功能确实可以提高我们的开发效率。但是在在深度使用之后，我还是用回了最初的编辑器+Claude Pro 模式。
首先，同样都是使用 claude 3.5 sonnet，在 Cursor 中与 Claude Pro 上面，大多数时候表现是非常类似的。但是可能是两者对于代码查询和上下文分析的方式不同，当碰到一个比较长段代码，比较复杂的关联关系，或者一些旧项目比较复杂代码的时候，Cursor 上面 Claude 3.5 sonnet 的表现明显不如 Claude Pro 来的更加干脆。
对于新项目，没有历史包袱和各种约束，Cursor 可以使用各种方式根据进行开发，创建各种文件等。但是，当碰到一些需要考虑各种当前情况的项目时候，如果自己不去理清思路，找到问题的源头究竟在哪里，一味地希望通过 Cursor 直接解决问题，可能生成代码、测试，然后继续，重复很多次，也得不到想要的答案。 但是如果使用 claude Pro 的话，你需要明确地告诉 Claude 你的上下文，你的问题是什么，反而更加容易找到答案。
2024 年绝对可以说是 AI 大模型的元年，尤其年底这几个月，没想到迎来了各种AI 科技大爆发。
先是Claude mcp 协议的发布，极短的时间就迎来了各种 mcp server 的发布，整个生态蓬勃发展。OpenAI 紧随其后，也发布了自己的 Sora模型，以及其他的一些更新和特性，但是 OpenAI 的 12 天活动似乎有点噱头，到第四五天就没有什么亮点了。12 天还没结束，没想到谷歌的 Gemini 2.0 抢了风头，成了那个最亮的星。
Gemini 突然爆火是我没有想到的，上一次用可能还是去年，体验感觉让人一言难尽。这次看到大家都说它真的很强，多模态，忍不住也来体验一番，看看是不是说的那么回事。
谷歌跟其他 AI 大模型的风格貌似有点不太一样。目前最新发布的在其 https://gemini.google.com/ 上面，并不能体验到。需要到 Google AI Studio 上面才能体验到这次发布的重点更新，Google AI Studio 也就是 Google 主要用于快速测试和学习 AI 模型的平台。
