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Editor’s Note

今天是 2023 年 9 月 26 日，您正在阅读的是第 14 期 Digital Explorer （原第 177 期 iPad Power User）。

马上就是「中秋+十一」长假了，2023 年前 9 个月，大语言模型已深刻影响到数字工具的方方面面。作为一份聚焦数字工具使用的邮件通讯， Digital Explorer 在长假前推出一期特刊，以大语言模型如何改变一代信息工人——比如我——的视角，全面梳理大模型对于信息处理流程、工具的影响与潜在趋势。

本期内容比较长，不妨先收藏起来，作为这个即将到来长假里的阅读资料也未尝不可，接下来，欢迎和我一起探索大模型与数字工具之间的神奇反应。

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📱 信息消费

各类数字设备上的信息消费几乎是当下每个人每天甚至每分钟都在做的事情，而各类大语言模型正在深刻改变信息消费的场景与方式。

比如，获取新闻的方式就在悄然发生变化。过去，获取新闻信息需要打开特定网站，逐篇浏览。现在，通过语言模型提供的插件或应用，用户可以直接取得所需新闻，使用 ChatGPT 的 WebPilot 插件，输入关键词即可检索指定网站，快速获取最新消息，如下图所示：

再比如，用户不再仅仅通过关键词搜索到一堆网页链接，而是可以利用对话的形式，直接获得所需要的信息。微软新 Bing 和 Google SGE 都可以实现类似的效果，后者支持图像和视频内容，用户还可以看到这些回答里的来源链接：

这是生成式 AI 带给信息消费场景变化的一大体现，更进一步，我们也在通过各类大语言模型重建「巴别塔」——让语言不再是获取信息的障碍。

以浏览其他语言的网页为例，可通过「浏览器扩展+翻译服务免费 API」的方式快速、低成本地让语言转化过程一键完成，以下是一组浏览器扩展：

• 划词翻译：一款浏览器扩展，可调用多个云服务的翻译能力，还能和各类词典实现协同；
• OpenAI Translator：这款浏览器扩展的最大特点是对 OpenAI API 的支持，其中网页 ChatGPT 模式能够调用 OpenAI 为移动端提供的 ChatGPT 模型，翻译速度非常快；

全球主要云计算服务商都有一定额度免费的翻译服务，比如：

• 微软 Azure 云服务 200 万字符/月（新用户前 12 个月）；
• 腾讯云 500 万字符/月；
• 字节跳动的火山翻译 200 万字符/月；

大语言模型还在深刻改变阅读英文图书的场景，如果你经常使用「微信读书」，那么一定会注意到一个新功能：当用户上传英文或其他非中文图书的时候，「微信读书」应用会自动将其翻译为英文。

你也可以在阅读的过程中灵活切换中英文显示，除此之外，我还推荐其他几个英文图书翻译的工具：

• 沉浸式翻译：基于浏览器扩展或油猴脚本，可调用包括 OpenAI 在内的众多翻译服务，甚至可以在 iOS 上完成一本书的翻译工作；
• Ebook Translator：这是一款电子书管理工具 Calibre 的插件，通过调用 Google、OpenAI、DeepL 的翻译引擎，直接在 Calibre 里实现不同语言图书的翻译；
• bilingual_book_maker：无需安装软件，直接在终端里使用命令行调用 OpenAI 的 API 即可；

上述三个产品都需要自己申请不同翻译服务的 API，相对复杂和繁琐。下面是几个封装后端接口、直接提供图书翻译服务的产品，费用相对高一点，各位可根据自己的需求灵活选取：

• 「风声雨声」
• 「书译」

语言之间的转换之外，还有一类信息形态的转化——文本转音视频，或者音视频转文本。这些不同形态的内容能够满足不同场景的需求。

此前，这类转换的成本——包括时间成本和服务成本——都很高，但大语言模型改变了这一切，还将体验上升了几个等级，比如如何让设备把网页内容读出来，可使用微软桌面的 Edge 浏览器，借助微软强大的语音合成能力，收听任何网页内容，中英文的朗读效果非常棒。

iOS/Android 平台的新闻应用 Artifact 也提供了免费读新闻功能，相比传统的如 Pocket 这类产品，Artifact 的阅读音色更棒，或者可以说可以提供更自然的声音，比如拥有两位名人的声音：说唱歌手 Snoop Dogg 和知名演员 Gwyneth Paltrow（曾饰演电影《钢铁侠》里的「小辣椒」）。

接下来看看如何从声音转换为文本，我今年收听播客的一个习惯是使用「通义听悟」，快速把声音内容转为文本内容。

举个例子，我会将一些来不及听的播客节目，以 mp3 的格式下载到本地，然后导入到「通义听悟」里生成文本。此时你既可以边看文本——或者是字幕——边听播客，还可以借助各类大语言模型应用，快速处理这些文本内容，比如生成摘要或整理成文等等。

类似的，飞书旗下的「飞书秒记」也能实现类似的效果，各位可根据自己的喜好灵活选择。

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📔 信息加工

前几天投资机构 a16z 的一份分析里指出，当前绝大多数大模型类应用在一年前都不存在，这个结论让我有点恍忽，但事实的确如此，你不妨想想，一年前的十一长假，你在使用哪些大模型应用？

而在一年后的十一长假，我们触手可及的大模型应用数不胜数，从国内大厂到海外巨头无一不在布局相关产品，并提供免费/付费、开箱即用/API 调用等多种选择。

这半年来，我一直向身边的朋友以及各位读者推荐应用「Poe」，因为它足够简单——不仅上手简单——付费也非常简单；而且功能还在不断迭代，支持的模型也越发丰富，在本期内容截稿的时候，应用「Poe」支持以下模型：

• OpenAI 旗下的 ChatGPT、GPT-3-16k、GPT-4、GPT-4 32K；
• Anthropic 旗下的 Claude Instant、Claude-1-100K、Claude-2-100K；
• Meta 旗下的 LLaMA-2 7B、13B、70B 三类模型，以及 Code-LLaMA 7b 和 13B 模型；
• Google 旗下的 PaLM；

这其中，绝大多模型服务都可免费使用，部分需要付费的模型服务每天还有免费额度的使用权限，对于轻度用户来说是个不错的选择。

另外，「Poe」还支持自定义聊天机器人，即便是免费用户，你依然可以定义不同的模型，通过不同规格的模型、模型温度、自定义提示词、回答渲染效果等方式构建起一个个适合不同场景的机器人，官方教程在这里。

值得一提的是，应用「Poe」的高级版订阅价格为 20 美元/月（不同地区的价格略有差异，但没有太便宜的），可同时获得业界最强的两家公司——OpenAI 与 Anthropic 提供的最强大模型使用能力，而且付费之后，理论上可以使用无限的 GPT-4 或 Claude-2-100 K 的能力，相比 OpenAI 或 Anthropic 公司的付费产品，我更推荐为应用「Poe」付费。

应用「Poe」解决了大模型开箱即用的问题，但可能还有一些需要借助 API 的场景，OpenAI 提供了付费 API 的调用服务，但支付方式非常苛刻，对于包括中国在内的很多地区用户来说是一个不小的障碍。

微软 Azure 的 OpenAI 服务算是一个不错的替补。申请门槛比较低，而且付费简单，直接使用国内信用卡即可支付，价格和 OpenAI 官网一致。现在基本注册，基本会直接发放 GPT-3.5 的 API 访问权限，GPT-4 可能需要一点时间，但最近微软放出很多名额，值得一试，推荐一个申请教程。。

另一个替补是我一直在用的 OpenRouter，它集成了Claude V2 API、GPT-4 在内的众多 API 访问能力，价格与官方 API 一致。

大语言模型不仅开创了一种全新的应用品类，还在深刻影响众多效率类应用的进化方向，比如邮箱应用，iOS 上的邮箱应用 Spark 已经将大模型能力集成到产品里，如下图所示，你可以在编写邮件时，直接启用 AI 助手，目前提供复述、校对等功能：

Google 旗下的 Gmail 也在陆续推送基于 AI 的「帮我写」新功能：

所有这些让 AI 撰写邮件的功能，本质上都是基于特定提示词的场景创新。或者换句话说，用户完全可以在诸如 ChatGPT 的聊天框里使用「提示词+邮件草稿」的方法实现类似的效果，但这一类创新——「特定提示词+特定场景」——会越来越多，它为用户创造了使用 AI 模型的场景，同时又改善了原有应用的用户体验。毕竟，ChatGPT 这样的聊天窗口，并不是大模型交互的唯一方式。

另一个值得关注的领域是文件管理，Dropbox Dash 就是目前最具代表性的应用，它由两部分组成：

• 客户端应用；
• 浏览器扩展；

两者的作用有一定区别。客户端应用是一个搜索引擎，可随时通过快捷键「Cmd+E」调出，能够检索用户授权的各类云服务以及本地文件或数据，不仅支持文件名称，还能在一定程度搜索文件内的关键信息。

浏览器扩展则更像是一个网页收集工具，Dropbox 使用「Stack」这个名字描述用户收集的不同主题内容，如下图所示，安装该扩展之后，你可以将任何网页添加到 Dropbox Dash 里。

Dropbox 也将 AI 能力「悄悄」集成到上述两个工具里，用户敲下的每个字符以及做的一切操作都可以看作是一类调用模型的「提示词」，Dropbox Dash 会不断做出回应。一个比较典型的场景就是在处理 Stack 的时候，Dropbox Dash 会根据用户已经收集的网页内容推荐其他相关的网页（目前仅限于之前的历史记录）。

Dropbox Dash 展示的不仅是这家云存储公司对于 AI 大模型风口的追逐，更有着一个巨大的野心，那就是通过帮助用户打通文件和数据在不同服务之间的割裂关系，构建起一个全新的工作台：

• 用户在这个工作台上检索文件或数据，无所谓本地还是云端，也无所谓在哪一个云服务里；
• 用户利用快速检索到的文件构建起第一层联系（也就是 Stack）；
• 用户不断挖掘这层联系，并通过新文档展示新关系，Dropbox 其实并不在乎你是否在它的应用里创建文档，它只需得到用户授权，可读取文档即可。

当然，我们没有理由怀疑苹果、Google 不跟进这个领域，何况两家公司都握有操作系统级别的文件访问权限，或许苹果暂时还不会在 macOS 上为自家的 Spotligt 搜索加入更多 AI 能力，但鉴于苹果内部已经在研发大模型架构和聊天机器人项目，明年 6 月 WWDC 会成为 macOS 乃至 iOS 更新系统搜索的重要场合。

Google 更不必多提，这家以搜索起家的公司，接下来一定会在移动搜索（Android、iOS）、桌面搜索（包括 ChromeOS）等领域持续发力。

通过更自然的方式，帮助用户快速找到文件、获取文件、打开文件，将成为接下来文件管理的关键。

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✍️ 信息创造

去年 12 月初，我在体验一周 ChatGPT 之后写了一篇会员通讯，谈到 ChatGPT 可能对内容创作者——特别是文字内容创作者——的价值，这将是一种范式的变化：

• 人类负责思考，写出关键词；
• 语言大模型负责呈现这些思考，输出文本；
• 人类校对这些输出的文本（或者，让另一个模型校对？）；

随着各类大语言模型的持续迭代，我的内容创造流程也在被重新塑造，比如在 iPhone 上，我把 Open
Cat 作为一类「输入法」。严格意义上说，它只是一款基于 OpenAI API 的大模型应用，用户可以将自己申请的 OpenAI API 或 Azure 的 OpenAI Service API 填入其中（目前也支持了 Claude API），然后通过自建提示词或内置的 AI 工坊——含有大量提示词示例——快速调取大模型的能力。

但我觉得它最有趣的地方是将大模型能力延伸到输入法里，你可以将其作为输入助理，下图展示了我在 Drafts 里的场景，此时 OpenCat 是在帮我思考：

另一个有趣的应用场景在特定应用里调取特定提示词，比如在电商评价里，你只需输入产品名称、评价等关键词（左图），然后让模型帮你生成内容即可（右图），当然生成的内容不可能是完美的，还是需要你手动做一些修改：

在更适合内容创造的桌面设备上，大模型带来的价值更大，比如把新闻线索告诉给大模型应用——以 Poe——为例，让其帮我整理一些潜在的线索：

在使用大模型进行内容创造的过程中，我的一个迫切诉求是如何让大模型「记住」我，包括我的内容关注点、思维模式等等。很长一段时间里，我都需要在每次与大模型对话的时候复制、粘贴自我介绍，姑且不提过程复杂，还会因为占据了太多上下文而影响到模型回复的质量。

ChatGPT 的 Custom instructions 很好解决了这个问题，无论你是免费还是付费用户，我都建议各位使用这个功能：

如上图所示，它包括两个部分：

• 介绍你自己：我将自己关注哪些内容、思考方向以及使用了哪些工具等内容放在这里；
• 告诉模型如何回复你：在这里定义模型输出的格式、风格或者其他风格等。

你可以充分利用这两处 3000 个字符的空间，它不会占据上下文长度，还可根据自己需求的变化随时调整，然后再开启新对话的时候就会根据 Custom instructions 的新内容进行回复。

通过灵活设置 Custom instructions，我发现能够有效降低 ChatGPT 出现幻觉的频率，进一步提升 ChatGPT 的可用性。

其次，大模型进一步优化了我对过往内容的提炼和分析，从而找到更多内容创作新灵感。网页版的 Claude ai 拥有 100K 上下文的交互能力，大约相当于 75000 英文单词，或者说 15 万中文左右。

由于 Claude 支持上传附件文档，我也大可不必再像之前那样复制粘贴文档，直接将过往的会员通讯存档上传即可开始提炼、分析：

再比如利用微软 Edge 浏览器与 Bing 的组合，直接将 Bing 固定在浏览器右侧，作为访问网页的「智能助理」，然后使用 Edge 浏览器直接读取一份过往邮件通讯的文本存档，既可以分析内容，也可以快速生成内容：

这个过程让我想到很多东西：以 ChatGPT 为代表的大语言模型的快速迭代，可能会超过很多科技乐观主义者预测；在属于「我的地盘」的内容创作的场景中，基于 GPT-4 的语言能力、网络插件的信息检索能力，使用 GPT-4 写一篇文章甚至一本书（大纲）已经不再是一件难事，而且这种能力还在不断进化和提升，更重要的，所有这一切的成本，都被包含在每月 20 美元的订阅费用里。

但又回到一个古老但被不断提及的问题：人类会失去自己的位置吗？或者说，在写作的场景里，人类作家会失业吗？

这个问题足够庞大，也足够敏感。回顾历史的话，人类历史很长一段时间里，写作场景里只有纸笔，打字机的出现，改变了作家与作品之间的关系，也「淘汰」了一批不会使用这类机器并无力承担雇佣打字员的作家。现在这个时间节点，很像打字机开始商业化的十九世纪八十年代，那个时候，马克・吐温刚刚雇佣几个打字员「敲出」了一本 Life on the Mississippi。

哲学家尼采对打字机的表述最具代表性，他因为眼疾而接近全盲，在使用了一年打字机之后向友人感叹：我们的书写工具作用于我们的思想。

或许我们也可以模仿尼采的思考模式，提出下面几个问题：我们在使用大模型进行写作时，这些工具是否正在塑造我们的思考方式？或者更具体地说，我们对这些工具的依赖是否正在改变我们的创作和思考方式？

让时间给出答案吧。

Editor’s Note

今天是 2023 年 9 月 15 日，您正在阅读的是第 144 期 Deep Reading。

过去三年，娱乐帝国迪士尼动荡不断，本周推荐一篇长文复盘这场权力游戏始末；而当权力游戏暂告段落，迪士尼的下一步在哪里？卖给苹果公司如何？

我们一直被教育要从失败中吸取教训，但并没有看到一门关于「失败学」的学问，本周推荐一本新书，它会告诉你，并非所有的失败都是平等的，有的失败比另一些失败更失败。

本周 Deep Reading 还将推荐以下主题的长文：

• 为什么盗版可能是在保存文化？
• 大模型的「杀手级应用」在哪里？

「More Reading,Less Junk」，欢迎开启本周的深度阅读之旅。

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迪士尼、苹果与娱乐帝国的下一步

自 2020 年 2 月 Bob Iger 将迪士尼 CEO 交给 Bob Chapek 之后，这家娱乐帝国就进入到动荡期。接下来的疫情又进一步冲击到迪士尼的电影和园区产业，而被寄予厚望的流媒体业务虽然一鸣惊人，但很快就随着行业的不景气陷入停滞。

推荐这篇来自 CNBC 的长文（链接、40 分钟阅读时长），文章从两位 Bob 的关系入手，展现迪士尼内部的权力斗争游戏。Bob Iger 之所以选中 Bob Chapek，仅仅是因为他的商业能力，两个人之间的关系非常脆弱。一方面，「退而不休」的 Bob Iger 还试图左右公司的决策，引发新老管理层的冲突；另一方面，Bob Chapek 大刀阔斧地进行公司重组，引发电影部门的不满。一个典型的案例就是出演《黑寡妇》的知名演员斯嘉丽起诉迪士尼，这是 Bob Chapek 一系列改革引发的后果。

2022 年 11 月，Bob Iger 重新回到迪士尼 CEO 的位置。但内部，迪士尼的继任者问题并没有解决，一系列盈利微薄的产品是留是卖存在很多不确定性；外部，好莱坞近 50 年来最严重的劳资纠纷还在持续影响整个产业。Bob Iger 的新任期截止到 2026 年，他需要赶快做点什么，比如把公司卖给苹果？

苹果买下迪士尼的理由有很多，毕竟两家公司有着非常紧密的合作关系，苹果又在视频流媒体领域缺乏足够的产品能力，收购迪士尼不仅能够帮助苹果快速跻身视频流媒体一线阵营，还能将触角真正伸向山头林立的好莱坞。

但反对或质疑苹果收购迪士尼的声音也不少，推荐这篇长文（链接、20 分钟阅读时长），从交易规模、垄断监管风险、迪士尼自身的问题等多个角度阐述这笔交易无法实现的原因，而且迪士尼存在的结构性问题，比如流媒体战略、Hulu 的未来以及电视、电影业务的困境，都会让任何一个卖家望而却步。

另外，还篇分析还指出苹果现在的战略以及潜在问题，特别是库克相对保守的策略，使得苹果过去几年越发变成一家保守公司，既没有通过并购获取新业务发展的可能性，也没有延伸出更多具备增长潜力的业务。现在的苹果公司，就像一棵棵整体的苹果树组成的果园，库克一如勤奋的果农，每天小心施肥，修剪任何不符合果园标准的树枝，然后等着收获季的到来。

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盗版是不是在保存文化？

过去三十多年时间里，互联网深刻改变了信息的传播方式，无论是文本、图像还是音视频信息，一切都变得触手可及。

但另一个无法忽略的事实是，互联网又在终结所有权观念——你在互联网平台购买的内容并不完全属于你。理论上，亚马逊有权远程删除一本你购买过的电子图书，或者偷偷地将一本修改/删减的新版本替换你原来购买的那一本书，类似的场景还出现在视频流媒体平台。你必须明白一件事，「互联网是用铅笔写的，随时可能被橡皮檫抹掉」。

围绕上述现象，这篇长文（链接、30 分钟阅读时长）探讨了私人分享、面向大众的非法分发（盗版）的现实意义。就像历史上的众多非法藏书事件为人类保存了某种文化一样，互联网内容的盗版兼具争议性和抗争性的双重属性，在法律、大公司权力甚至国家意识形态的压力下，整个社会日渐形成了「盗版就是盗窃」的观点，但你有没有想过，这可能是一场阴谋。

推荐一篇延伸阅读，这篇《纽约客》的文章里（链接、镜像、10 分钟阅读时长），作者谈到一系列流行的社交/流媒体应用如何塑造我们使用相册与收听音乐的习惯，而这些产品界面的细微变化也会持续影响我们对于照片、音乐乃至社交关系的认知。

但人类又是一种善于适应又善于遗忘的动物，作者最后不无悲观的指出：当我们与物品之间的关系被科技公司的 UI 改变而改变的时候，我们是不是也在失去一种「所有权」？

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探讨大模型的「杀手级应用」

「杀手级应用」是评价一个新计算平台（基础设施）是否真正具有实用性的标准之一，PC 时代的办公软件、互联网时代的浏览器与智能手机上的相机应用等，都可以算是「杀手级应用」。

那么大模型的「杀手级应用」是什么呢？首先推荐一篇短文（链接、5 分钟阅读时长），文章的重点并不是在谈应用，而是应用体验。作者提到一段历史，早年 iPhone 的一个「杀手级应用体验」是下拉刷新，这个功能的「始作俑者」是一位个人开发者，但苹果有效借鉴这个特性，并将其集成到系统 API 里，借助 iPhone 的影响力，定义了一种全新交互模式，也让人机交互的范式发生了变化。

作者进一步谈到，参考历史，新计算平台的初期会延续此前的交互模式，大模型应用也不例外。现阶段我们与大模型应用的交互，几乎都是围绕着输入框，但我们有理由期待接下来的交互与界面范式的变化。

在探索大模型「杀手级应用」的巨头里，微软拥有不小的竞争力。这篇来自 Fast Company 的长文（链接、镜像、30 分钟阅读时长）尽管是以微软现任掌门人纳德拉作为主角，但文章用很大一部分篇幅梳理了微软如何将大模型（准确地说就是 GPT-4）与办公产品、开发工具相结合，你会读到开发这些产品的人员的惊喜与不安，以及一些大模型「杀手级应用」的线索。

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本周图书：失败学

从小到大，我们都被教育要接受失败，并从失败中获取经验和教训，从而迈向成功。类似的说法，古今中外，概莫能外。

本周推荐的这本书 Right Kind of Wrong: The Science of Failing Well（亚马逊 Kindle 书店、2023 年 9 月出版）也是讨论失败，但作者旗帜鲜明地提出一个观点：并非所有的失败都是平等的，有的失败比另一些失败更失败。

这本书有趣的方面在于，它提供了一个类似「失败学」的学习框架，从失败的类型入手，探讨不同失败类型的特点，并延伸到自我意识、系统思维的理论情境里。作为读者，你会得到一个关于「失败」的完整理论，通过区分不同的失败类型，努力获得正确或智能（作者语）的失败，避免错误的失败。

和市面上很多心理或商业畅销书一样，这本书的叙述框架还是以大量案例——第三方、作者采访、作者自己感受——作为理论展开的出发点，铺垫非常多。如果你时间有限，不愿意翻完整本书，不妨阅读本书的第二、三章节，第二章节重点探讨什么是「智能失败」，通过一群科学家的失败案例，一步步推导出区分智能失败的若干个标准，比如它往往发生在新的领域（你可以将其理解为新失败），或者失败的影响范围尽可能小等等。

第三章则是从「How To」的维度分享一些避免简单失败——这是一种愚蠢的失败类型——的方法，包括心理准备、知识储备以及工具储备等，很具实用性。

☕ Editor’s Note

今天是 2023 年 9 月 13 日，您正在阅读的是第 12 期 Digital Explorer（原第 175 期 iPad Power User）。

本期继续围绕信息的消费、加工和创造场景，分享一组新应用和应用使用的新流程：

• 消费：乏味的智能手机市场、翻译工具如何改变英文图书的阅读流程；
• 加工：不再为大模型产品付费后，我如何使用大模型应用？
• 创造：2023 我的文档版本管理系统；

接下来，欢迎和我一起探索关于数字工具的所有可能。

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📱消费

智能手机。2023 年 9 月，看似热闹的智能手机市场只有两个关键词：5G 和 USB-C。前者对应华为刚刚发布的 Mate 60 系列手机里的芯片能力，后者则是聚焦 iPhone 15。

这是 2023 年的智能手机市场的现状，抛开民族情感与戏谑成分，如果用一个词来形容，大概我会选择「乏味」，这种「乏味」感已经持续了近三年的时间，并还将继续下去，至少还有两年。

发布会后，关于 iPhone 15 系列的细节与购买指南充斥在全球互联网的各个角落，但 iPhone 早已失去了引流行业创新的能力。发布会前几乎被完整「泄密」的功能和与特性，甚至连发布会也从「被迫线上」变成了「主动线上」的广告片，转场精致、画面完美，令人敬畏。

只是，这几年其他竞争对手们又在做什么呢？被誉为「创新」代表的折叠屏手机几乎是整个市场忽略不计的存在，IDC 的预测，预计到 2027 年，折叠屏手机出货量将占有全球 3.5% 的份额，请注意这两个数字：2027、3.5%。

另一个所谓的「创新」则是不断上涨的价格，2017 年，iPhone X 是第一款触及 1000 美元价格线的智能手机（999 美元），随后的时间里，1000 美元（约合 7000 元人民币）俨然成为高端智能手机的标准价，从苹果到三星到华为，早已超过或即将超过这个价格。

FT 的一项数字统计指出，如果计算通胀，以第一代 iPhone 499 美元的定价作为标准，现在新款 iPhone 的价格大概在 749 美元，但今天发布的 iPhone 15 Pro，起售价就达到 999 美元。

两个令人欣慰的细节：

• 发布会开始的宣传片里，iPhone 成为「拯救生命的机器」，这是人机——人类与智能手机——关系的新发展；
• 另一个细节，库克透露 Vision Pro 将按原计划于 2024 年年初发布，这也是 iPhone 15 Pro 相机的卖点之一——其拍摄的「空间照片或视频」可以在 Vision Pro 上观看。

读书。iOS 版本的「微信读书」日前更新，一个值得关注的新特性，当用户上传英文或其他非中文图书的时候，「微信读书」应用会自动将其翻译为英文。

当然，用户可以在阅读的过程中灵活切换中英文显示，这对于需要经常浏览或阅读英文图书的人来说非常实用，此前，我曾使用过几个英文图书翻译的工具和流程，包括：

• 沉浸式翻译：基于浏览器扩展或油猴脚本，可调用包括 OpenAI 在内的众多翻译服务，甚至可以在 iOS 上完成一本书的翻译工作；
• Ebook Translator：这是一款电子书管理工具 Calibre 的插件，通过调用 Google、OpenAI、DeepL 的翻译引擎，直接在 Calibre 里实现不同语言图书的翻译；
• bilingual_book_maker：无需安装软件，直接在终端里使用命令行调用 OpenAI 的 API 即可；

上述三个产品都需要自己申请不同翻译服务的 API，这其中既有付费的 ChatGPT，还有一些面向 B 端市场的云服务（比如腾讯云或字节的火山引擎等），甚至还需要诸如命令行输入代码，过程相对繁琐，这也成为某些封装后端接口、直接提供图书翻译服务的产品的背景，比如「风声雨声」、「书译」等等，各位可根据自己的需求灵活选取。

回到「微信读书」的翻译功能，它的确带来很大便利，但有几个「友好提醒」：

• 系统局限性：目前供功能仅限于 iOS，Android 客户端还未提供；
• 翻译机制的不透明性：目前无法知道该功能调用了腾讯的哪些翻译能力，而且也存在删减、审核的问题，此前已经有用户证实了这件事情；
• 翻译功能与应用深度绑定：这意味着你只能在「微信读书」里阅读译文，无法导出到其他阅读客户端里阅读。

你可以在 App Store 免费下载或更新「微信读书」，该应用的绝大多数功能都免费，不过你应该知道，所谓互联网产品的「免费」是指什么。

接着谈翻译，Bob 是我在 macOS 上主要使用的翻译工具，其最有趣的地方是它拥有丰富的插件系统，你可以非常灵活地集成其他翻译服务或应用，目前 Bob 提供免费和付费两个版本，付费版本的价格为 45 元人民币，相比其他动辄 99 美元的 Mac 软件，这个价格足够便宜。

Bob 之外，还有几款开源可平替的翻译应用，比如 Easydict，在功能、界面上与 Bob 非常类似，但开源、免费的特性，很值得 macOS 的用户尝试。而对于其他平台——比如 Windows 或 Linux——用户来说，我认为 Pot 是一款不错的工具，横跨各个桌面系统，能够提供一致、流畅的跨平台使用体验。

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📔加工

大模型应用。Anthropic 公司上周终于推出了大模型服务 Claude 的付费版本：Claude Pro。这里使用「终于」是因为他们内部已经测试了很长一段时间，并通过各种用户调研的渠道向用户打预防针，和 OpenAI 的 ChatGPT Plus 一样，Claude Pro 每月也是 20 美元，目前提供以下特性：

• 相比免费用户，Pro 用户可以获得 5 倍的使用量，这意味着可发送更多信息，详细介绍在这里；
• 在流量较高的时段可优先访问 Claude.ai；
• 提前使用新功能，但目前并不知道新功能是什么；

一个可以预
见的事实：越来越多的大模型应用会推出付费版本。而根本原因在于，大模型对于算力的巨大需求还在持续增长，短期内的通过规模化的运营从而降低成本几乎不可能。在大规模融资的同时，包括 OpenAI、Anthropic 在内的创业公司也需要开辟更多营收方式，即便这些收入远不能覆盖巨额的成本，但终究会成为接下来持续融资的筹码之一。

9 月开始，中国市场一大批大模型应用可以「合法」运营，比如文心一言、商汤商量等，其中「文心一言」一度攀升到中国区 App Store 免费榜首位，体验到了当时 ChatGPT 上架 App Store 时的「大模型应用时刻」。

从用户的角度去看，越来越多的大模型应用的确提供了更丰富的选择，不过也同时带来诸多问题。比如大量应用存在同质化问题，不仅是交互界面的同质化——想想「文心一言」和 ChatGPT 的交互能有多大不同，还包括功能层面，甚至给出某些问题的答案也会出现类似的错误或偏见。

更进一步看，用户对于大模型应用的一些「不切实际」的需求也会持续考验着这些产品的创新能力，一个典型的场景就是如何将搜索引擎与大模型应用的能力整合起来，这是现阶段很多用户的需求，当提示词工程越发复杂，逐渐成为一门学科之后，使用关键词的提问已经变得越发普遍，虽然「大模型应用≠搜索引擎」，但用户的需求在这里，大模型开发商们需要想想办法。

对于国内一众大模型应用来说，短期内依然会坚持免费的策略，但长期来看，鉴于算力供应能力和商业变现之间的巨大落差，以及大洋彼岸一众竞品的付费产品作为榜样，我们有理由相信，距离文心一言出现内购 VIP 或 SVIP 的时间不会太长。

与此同时，最近关于 ChatGPT 流量下降的报道特别多，比如分析公司 Synarweb 的数据，8月份 ChatGPT 网站的访问量下降了 3.2%，此前两个月每月下降约 10%。

这个数据有什么意义呢？我个人觉得一点意义也没有：

• ChatGPT 网站流量下降的原因既包括竞争对手越来越多，导致网站分流，也因为 ChatGPT 拥有了 iOS 和 Android 版本，用户转而使用移动端应用；
• ChatGPT 网站流量下降与大模型市场是否衰落没有必然关系，对于众多企业或开发者来说，他们已经或正在计划使用 OpenAI、Anthropic 等公司的 API，通过将这些 API 集成到自己的产品里，提升产品能力，这难道不是大模型产品普及的表现吗？

我在之前的 Digital Explorer 里谈到自己已经退订了诸如 ChatGPT Plus、Poe Plus 等付费版本的大模型应用，节省金钱的同时也在节约时间——很多时候大脑的「计算」效率远高于这些大模型，以下推荐一组免费或相对节省的大模型使用选择：

• ChatGPT 免费版本可无限量使用 GPT 3.5 的能力；
• Claude 免费版本依然可用，10 万上下文的特性足以应对绝大多数文本处理的需求；
• 应用 Poe 的免费版本每天提供限量的 Claude 2 100K 调用，而诸如 Meta 开源模型 LLaMA 2 系列的使用则是免费，实际体验中，LLaMA 2 70B 的文本总结能力非常强大；
• 微软 Azure 正在大批量开放 GPT-4 的 API 接口，你可以根据这个教程快速申请，然后以「用多少支付多少（pay-as-you-go）」的模式使用 GPT-4，实际的使用成本很低，类似的还有 OpenRouter AI，提供的模型更多，价格与官网一致；

另外，如果你在 macOS 上订阅了 Setapp 的服务，可以试试 Typing Mind，可免费使用 Setapp 提供的模型访问权限，包括 GPT-3.5、GPT-3.5 16K 以及 GPT-4 等模型，用户每天最多调用 200 次模型，每小时最多使用 100 次，这对普通用户来说已经足够了。

更重要的一点，每月 9.9 美元即可几乎限制访问 GPT-4，可能是目前最低的价格了，感兴趣的朋友，不妨通过我的这个邀请链接注册、体验一番，绑定信用卡之后可获得 7 天免费试用，并在付费订阅后，额外获得一个月的订阅资格。

补充两个大模型应用的使用技巧：

• Anthropic 公司的提示词工程师在一则视频里分享了五个高效使用 Claude 的方法，有些是通用技巧，比如留给模型「思考」的时间，有些则比较特殊，比如可使用 XML 构建文本内容；
• OpenAI 发布了一份面向教学场景的 ChatGPT 使用指南，从提示词设计到大模型局限性等话题都给出了非常实用的建议与参考，即便不是教师，也推荐一看；

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✍️创造

2023 我的文档版本管理系统

作为一个常年和文档或者说文本打交道的内容工作者，我对文档的版本管理非常痴迷。

某种意义上，我们的思考过程就像一条不断流动的河流。在不同时间点或不同地点，我们对于某个话题的认识也会发生变化，反映到文档或文本，则是不同的版本变化，此时如果能够切换、还原不同版本的内容，也能够快速了解自己的心路历程。

在过去几年时间里，我探索了众多文档版本管理系统，这些探索与思考散见于之前的会员通讯或电子书，接下来我会更新一组「关于文档版本管理系统」的文档版本管理，从具体工具入手，探讨其可用的流程与潜在的问题。

需要说明一点：大量在线文档工具，比如 Google Doc、Notion 等也都提供文档版本管理功能，但这些在线工具不具备「本地优先」的特征，无法满足用户在离线状态下的操作，所以不在我的考虑范围之外。

Dropbox

Dropbox 的版本管理足够简单，你只需将一个文档——无论是 Office 文档还是 Markdown 文档——放在 Dropbox 的某个文件夹里，它会记住你的编辑和修订过程，从而生成一个个版本。

使用 Dropbox 进行版本管理的最大的好处是其跨平台的属性。免费版本的 Dropbox 支持 30 天内的版本记录和恢复，但版本查看、还原等操作只能在网页上完成，略显不方便，不同版本之间也无法对比异同。

Pages 等苹果办公工具

如果你热衷在 macOS 上使用 Pages 撰写文档，Pages 的版本管理机制其实还不错。打开某个文稿，在顶部「文件」菜单里找到「复原到」，就能看到「浏览所有版本」的选项，点按之后，你会看到和 macOS「时间机器」界面一样的版本管理界面：

然后根据需求，可恢复或创建文档副本，同时苹果还很贴心地对共享文稿状态下的版本管理进行了优化设置，感兴趣的朋友可以通过这里详细了解，类似的，Keynote、Numbers 也具有上述功能。

Drafts&iA Writer

Drafts 和 iA Writer（以下简称为 iA）是我一直在使用的文本编辑工具，两款产品覆盖苹果所有硬件和系统平台，在 UI、性能——比如编辑长文档能力、功能上实现了平衡。

两者也拥有一定的版本管理能力，以 iA 为例，它提供了基于 iCloud 的版本记录、恢复的机制，下图是 iPad 客户端上的 iA 历史记录：

Git

Git 是一种适用于软件开发的分布式版本管理系统，非常适合各类「码农」——无论是码代码还是码文字——进行版本管理。最简单使用 Git 的方式可能就是注册一个 Github 账号，然后在网页上编辑文档，保存提交之后就成为一个新的版本。

进阶一点的用法可以借助一些工具，比如 iOS/iPadOS 上的 Working Copy，能够将 Git 和文件系统整合起来，我之前分享过 iA 与 Working Copy 结合起来的教程，感兴趣的朋友可以在这里查看。

而在 macOS 上，我习惯使用 Vscodium——VSCode 的开源替代——调用 Git 的版本管理能力，我的每一期会员通讯、电子书修订记录等，都会借助 Vscodium 推送到 Github 的远程仓库。

Git 的用处还有很多，上述几个用法仅限于我对文档版本管理的需求，不代表 Git 的最终能力。

Obsidian

Obsidian 的版本管理分为两大类：本地设备与跨设备。前者可以在各个平台的 Obsidian 应用设置里进行定制，它的名称叫「文件恢复」：

这项功能可以记录文档在特定设备上的修订历史，你可以任意调整需要保存的天数，但所有记录仅限于某一台设备，比如我在 macOS 上进行了设置，但在 iOS 上的修改记录就无法与 macOS 进行同步，只能通过 iOS 查看。

而跨设备的版本管理则涉及到同步机制，Obsidian 官方提供同步功能是最简单方便的做法，前提是你愿意支付 8 美元/月的费用。除此之外，你还可以借助第三方插件实现类似的功能，比如这款「Self-hosted LiveSync」插件，通过搭建（基于 docker）或使用第三方的 CouchDB 数据库，实现了几乎零延迟的跨平台数据同步，可媲美 Obsidian 官方的同步速度和稳定性。

更重要的一点，这款插件使用了 CouchDB 数据库，也赋予 Obsidian 跨平台的版本管理能力，你可以在 Obsidian 里使用命令行快速查看某个文档的修订历史，还能对比不同版本的区别，并随时还原或创建新副本，如下图所示：

需要提醒的是，虽然「Self-hosted LiveSync」提供的版本管理功能横跨多个平台，但由于屏幕尺寸的限制，手机上的显示效果比较差，可能会导致误操作，所以建议各位尽量在桌面设备上查看、管理文档版本。

尾巴

「文档版本管理」的版本管理还会结合我的使用场景不断更新，比如最近我在 Joplin 里发现其原生的版本管理功能非常强大，未来随着使用的深入，我也会分享 Joplin 的版本管理能力，欢迎各位持续关注。

Editor’s Note

今天是 2023 年 9 月 8 日，您正在阅读的是第 143 期 Deep Reading。

本期首先推荐三篇关于伊隆·马斯克的长文，以周围人的视角勾勒这位亿万富翁的过去与现在，你会看到控制欲极强、以自己为中心等性格特点，如何塑造他的工作与生活，特别是在收购 Twitter 与探索 AI 风险的过程中，马斯克的这些性格特点展露无遗，而后两者，势必将对人类未来产生巨大影响。

本期还将推荐以下主题的长文：

• 为什么人类考试不是大模型能力测试的最好方法？
• Spotify 的崛起与困境；

「More Reading,Less Junk」，欢迎进入本周的深度阅读时间。

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如果测试大模型的方法是错误的，结果会怎样？

自去年 11 月 ChatGPT 发布以来，我们已经听到或看到各类模型通过人类考试的报道，特别是 GPT-4 问世之后，大语言模型所展示的「推理」能力或「逻辑」能力，能够在更多人类考试场景中一骑绝尘。

但就像考试仅仅是人类智力水准的一种测试一样，即便大语言模型能够通过这些考试，并不代表其具有人类同等智力。更何况，大语言模型对于应对考试具有天然的优势，其强大的算力，能够比人类个体更快、更好获得考试的结果。

我非常推荐这篇来自《麻省科技评论》的长文（链接、30 分钟阅读时长），文章向我们展示了当下学术界对于测试大语言模型能力的不同看法，两个有趣的方向很值得思考：其一，仅仅使用人类考试测试大语言模型是否合适？如果不合适，还有哪些可以考虑的方法？

其二，通过 A 测试的大语言模型无法保障在 B 测试中获得好成绩——即便 B 测试和 A 有相关性，这与人类社会对于智力的认知完全不同，但我们对出现不同测试结果的过程并没有完整的复盘总结能力。换句话说，当下我们更多在意测试结果，而不是这些模型如何通过测试——当然，逆向一个语言模型需要巨大的资金投入和人力成本。

事实上，人类对于大语言模型是否「智能」的判断，有一个不言而喻的假设，那就是寻找与人类自身智能相匹配的智能水平。但问题是，我们并不知道大语言模型的「智能」一定与人类相似或一样，倘若大语言模型是另外一种智能呢？那是不是现在我们所有的对比、测试方向都是错误的呢？

围绕这个话题，再推荐一组延伸阅读：

• 人类通常认为语言就是智能的象征，这背后既有历史文化原因，也暗含了很多人类对自己思维的偏见，Meta（原 Facebook）人工智能研究负责人、同时也是图灵奖得主的 Yann LeCun 救灾这篇长文（链接、35 分钟阅读时长）里详细探讨了这一点，你需要记住，「仅仅依靠语言训练的模型永远无法接近人类的智力」。
• 某种意义上，人类现在对于人工智能的迷恋，也是一种对自身智能的「自恋」行为（链接、25 分钟阅读时长）。历史上，人类习惯于在各个场合寻求符合所谓「人类智能」的迹象，从农业社会时代感知大自然不同生物的「智能」到工业革命之后无数个建造机器智能的尝试，再到 1950 年代以后，计算机、互联网以及人工智能带来的「智能（幻觉）」，构成了人类社会发展的一条主线，或者说，人类一直在寻找湖中自己的倒影。

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收购 Twitter、抢占 AI 话语权，马斯克要如何塑造人类的未来？

从社交媒体到电动汽车，从乌克兰战争到太空探索，从生物科技到人工智能，伊隆·马斯克无处不在。甚至可以毫不夸张地说，马斯克现在是全球最有权势的企业家。

本期推荐三篇关于马斯克的长文。第一篇来自《纽约客》（链接、免费镜像、50 分钟阅读时长），以马斯克周围人的视角勾勒这位亿万富翁的过去与现在，你会发现他的性格特点，比如控制欲极强
、以自己为中心等特征出现在生活（婚姻）与工作的方方面面。

更进一步，文章还探讨了马斯克的政治立场，他在很多事情上呈现出极为矛盾的一面：既呼吁市场自由，又不断强调监管的重要性；既尊重科学，又质疑疫情是一场阴谋；既鼓励言论自由，又不断在 Twitter 上掀起一边倒的声讨运动。

文章里的一个细节，一些马斯克的同事将他的不稳定行为与自我药物治疗的努力联系在一起，「他的生活真的很糟糕。太有压力了。他对这些公司非常投入。他入睡和醒来都在回复电子邮件」，一位马斯克的同事说道。

第二篇长文来自马斯克即将出版的传记，该传记作者是大名鼎鼎的 Walter Isaacson（曾给乔布斯写过传记），WSJ 获得的这部分内容（链接、免费镜像、50 分钟阅读时长）还原了马斯克收购 Twitter 的全过程，从中也可以看出马斯克的「赌博」心态，他对 Walter Isaacson 说，「我想我总是想把筹码推回赌桌上，或者玩下一局」。

整个过程里有几个重要的节点：首先是特斯拉股价大涨，马斯克手上拥有了 100 亿现金，他不想存入银行，于是计划投资 Twiiter；其次，在和 Twitter 管理层的沟通过程中，马斯克认为这家公司的管理者不够「狼性」，萌生收购之意。

其三，收购过程发生了很多意外，比如马斯克一度因为 Twitter 用户数据造假而想反悔，但律师劝住了这位亿万富翁；其四，马斯克设计了一套周密的 Twitter 摘牌交易方案，利用时间差制造出来的法律漏洞，不必再向 Twitter 原管理层支付高达 2 亿美元的赔偿金。

第三篇长文也是马斯克传记的节选（链接、免费镜像、45 分钟阅读时长），话题聚焦于马斯克过去十年对 AI 风险的探索。

早在 11 年的 2012 年，马斯克就从 DeepMind 创始人 Demis Hassabis 了解到 AI 的潜在风险，他有了通过投资以进一步认识并控制这些风险的想法。马斯克将 Demis Hassabis 介绍给 Google 联合创始人 Lary Page，后者尽管不认同马斯克关于 AI 风险的观点，但对 D
emis Hassabis 以及 DeepMind 的技术非常感兴趣，并在 2014 年抢先买下了这家公司。

失去 DeepMind 对于马斯克的打击很大，在他看来，AI 是一项非常危险的技术，不能由一家或几家大公司控制。马斯克于是寻找新的路径，他与 Sam Altman 的几次会面，敲定了一家非盈利、面向产业开放的新 AI 公司——OpenAI；与此同时，马斯克还希望通过建立更紧密的人机关系以杜绝可能的灾难，这成为脑机接口公司 Neuralink 成立的背景。

但在 2018 年，马斯克因为无法说服或者说控制 OpenAI 加入特斯拉而放弃了这家公司。后面的故事已经走到了另一个方向：OpenAI 与微软结盟，并推出 ChatGPT，震惊世界；马斯克买下 Twitter，屏蔽了众多 AI 公司的数据访问权利；马斯克成立了自己的 AI 公司，利用特斯拉汽车、Twitter 上的海量数据训练新的 AI 模型，他开始做一件他最担心也最讨厌的事情——将强大的 AI 控制在某一个公司或某一个人（伊隆·马斯克）手里。

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Spotify 的崛起与困境

Spotify 是目前音乐流媒体无可争议的霸主，了解它的发展历史，基本就能知晓过去近二十年互联网音乐的演化历程。这篇来自 LRB（London Review of Books）的长文（链接、50 分钟阅读时长）借助两本关于 Spotify 的图书，勾勒出这家流媒体巨头崛起、迭代的关键事件，包括：

• 这家公司的出发点是要杜绝音乐盗版，彼时全球音乐盗版最疯狂的地区就是瑞典，Spotify 就诞生在那里；
• Spotify 与音乐行业的分成模式是通过播放次数进行付费，但在 2/8 定律之下，顶级艺术家仍然可以赚取数百万，但较小的艺术家几乎没有收入；
• Spotify 改变了音乐应用的产品逻辑，个性化推荐、自动播放等技术或功能已经成为流媒体音乐产品的标配；
• 与其他竞争对手相比，Spotify 还没有盈利，但它在音频行业里拥有巨大的影响力，或者说，Spotify 的影响力远超于商业能力；

我还选了一篇本周 WSJ 的头版文章（链接、免费镜像、15 分钟阅读时长），通过公开数据和调查采访，复盘 Spotify 投资 10 亿美元构建播客产品的失败过程。

Spotify 播客战略的核心是通过与一系列名人或工作室的合作，创建一些独家节目，以此吸引更多听众使用或更频繁使用 Spotify，在持续增加听众——无论是免费还是付费听众——的同时，卖出更多的广告。

但现实格外残酷，一方面，独家播客节目的制作成本非常高，但另一方面，播客市场的广告商却格外吝啬，Spotify 在这样的双面夹击之下不得不缩减播客团队，并试图与一些名人播客共享收入权益。

过去两年，Dailyio Pro 在线应用历经三次大版本升级：

• 2021 年 9 月，正式上线；
• 2022 年 3 月，更名为「Dailyio Pro 在线应用」，进一步降低访问流程并提升访问体验；
• 2023 年 1 月，在承载内容存档的同时，衍生出新内容形态；

2023 年 9 月，Dailyio Pro 在线应用现已更名为「TidBrowse」。

新产品名称来自「Tiddlywiki+Browser」，我们依然希望借助 Tiddlywiki 的能力，为各位读者朋友提供优雅、一站式的浏览体验，并且在内容在线与离线之间，在内容浏览权和所有权之间实现平衡。

TidBrowse 不过是一个 HTML 文件，却封装了内容、样式与功能；与此同时，它又足够强大，从标签、嵌入、过滤器到宏，满足用户不同层次的需求。

通过这样一个「应用」，读者可以一站式浏览、查看过往所有邮件通讯、电子书存档，整个过程无需额外下载任何应用，也无需在各种网页链接间跳转，仅需一款浏览器，就可以在任何设备——电脑、手机——访问这些内容。

读者也可以将 HTML 文件下载到本地，使用任意桌面浏览器或众多移动应用进行访问。这意味着，TidBrowse 为读者提供了真正意义的内容所有权——你付费订阅的内容，永远属于你——即便因为某些原因不再订阅，你依然可以继续浏览或检索这些内容。

截止到 2023 年 9 月 6 日，TidBrowse 已经聚合了 Dailyio 所有已经发布的邮件通讯：

• 180 期 AI Insider；
• 142 期 Deep Reading；
• 174 期 Digital Explorer（原 iPad Power User）

在汇总过往会员邮件通讯、电子书的基础上，TidBrowse 还在不断衍生出新内容，利用 Tiddlywiki 强大的自动化聚合机制，能够构建更多维度的内容浏览体验，比如自动聚合每期会员通讯推荐图书的「精选书单」：

更进一步， TidBrowse 也在通过新板块提供更多内容服务，比如精心挑选的 AI 与云计算的产业分析报告，这些报告相对于碎片化的信息，它不再局限在「发生了什么」，而是把「为什么发生」、「如何发生」以及「未来会如何」等要素整合起来，同时因为不追求时效性，所以能够更全面展示某个行业事件的发展脉络。

未来，TidBrowse 会持续迭代、升级，继续借助 Tiddlywiki 的各项能力，为各位 Dailyio 付费读者提供更优质的产品体验和内容服务。

TidBrowse 是 Dailyio Premium 以及终身会员的专属权益，以下是如何获取 TidBrowse 的方法：

• 下载链接
• 访问密码：Stricken9-Giveaway-Skittle

有任何问题，可发邮件到 support@iois.me，我们会第一时间为您解决。

再次感谢各位读者的支持。

Dailyio 最开始于我在 2016 年的一个想法：希望把每天（daily）输入（input）的海量信息，在经过筛选、加工、处理之后，变成一种更优质的内容输出（output）。

自 2016 年 10 月到现在，Dailyio 在过去七年经历过几次不同的发展阶段：从早期持续两年时间的「I/O 会员计划」，到 2019 年 6 月正式发布「Dailyio 会员计划」，再到 2022 年 11 月全新改版，所有这些内容或产品层面的调整和变化都是为了更好呈现、传递「更优质的内容输出（output）」。

这七年里，Dailyio 一直使用 WordPress 架构，在此基础上形成了邮件通讯发送、会员订阅、电子书销售等诸多功能模块。但随着时间的推移，一系列架构、插件导致的问题逐渐显现，比如订阅读者无法实时查看网站内容的问题、再比如网站与邮件发送系统之间的数据同步问题等等，以及 WordPress 博客无法避免的数据库、缓存等问题，都极大影响了用户体验。

正是在这样的背景下，「Dailyio Next」正式启动，它将延续此前 Dailyio 的众多功能。基于 Ghost 架构，「Dailyio Next」简化了读者付费订阅、登录、查看存档等一系列流程，而且也实现了网站订阅与邮件订阅的统一，能够为读者提供更方便易用的会员订阅、内容浏览、邮件接收的体验。

本周开始，Dailyio 会员计划将全面迁移到「Dailyio Next」，欢迎您订阅这份内容产品，所有年度会员都将获得免费一周的试读体验（需使用信用卡）。

每周，Dailyio 会向付费读者发送三封不同主题的会员通讯：

• Digital Explorer ：面向所有订阅读者，以信息处理（获取、加工和创造）为切入口，关注使用数字工具（机器）及其背后的方法与逻辑，获取试读样刊；
• AI Insider：面向 Dailyio Pro 及 Premium 会员，分享全球范围内人工智能/云计算技术的商业化进程，独家解读新技术或技术新趋势带给产业的机遇与挑战，获取试读样刊；
• Deep Reading：面向 Dailyio Pro 及 Premium 会员，发掘并推荐七篇聚焦人机关系的的深度长文或播客，获取试读样刊；

在「Dailyio Next」全面启航之际，Dailyio 终身会员重新开启招募，限时 7 折，感兴趣的朋友不要错过。

除了日常的会员通讯，我们为所有付费订阅读者准备了电子书礼包，包括：

• iPad Pro 生产力指南
• 数字笔记指南
• 邮件通讯制作指南等

我们还为 Dailyio Pro 及 Premium（包括 Lifetime）会员提供更多服务：

• 基于 Tiddlywiki 的 Dailyio 在线应用访问权限；
• 每周发布的英文杂志借阅服务 Newsstand；
• 每月更新的 Dailyio 在线图书馆；
• 基于 Google Group 的私人群组服务；

如果还是在校学生，您可通过这里申请 Dailyio 学生计划。

美国作家 Edith Wharton 曾总结出传播「光（线）」的两种方式，或是成为蜡烛或是成为可以反射光线的镜子，在面向未来的人机关系场景里，Dailyio 希望可以成为一面「反射光线」的镜子。