diff --git a/index.html b/index.html new file mode 100644 index 0000000..7b0192b --- /dev/null +++ b/index.html @@ -0,0 +1,534 @@ + + + + + + 智物评测局 · AI 硬件/模型/Agent 深度体验与吐槽 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
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智物评测局
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AI 硬件 / 模型 / Agent · 真实体验与吐槽
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IP 画像 · ZHIWU LAB
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做有主见的 AI 评测者：真实体验、长期跟踪、敢说缺点

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我们专注 AI 硬件、AI 模型与 AI Agent 应用的长期评测，强调真实使用场景与可复现的数据，既给结论，也给理由与边界条件。欢迎监督与反驳。

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+ 查看评测方法 + 内容矩阵 + 商务与合作 +
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覆盖赛道
AI 硬件/模型/Agent
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评测周期
7/30/90 天
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评分口径
五维 0-5 分
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内容形式
短/图文/长直播
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账号基因

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  • 定位：面向工程师与进阶用户的「务实评测」
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  • 人设：温和但有锋芒，数据+体验并重，敢于「唱反调」
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  • 口吻：清晰、克制、幽默，有明确的「不买建议」
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  • 信任：公开方法与数据，强制性披露合作与利益
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+ @zhiwu_lab + 域名 zhiwu.ai + Slogan：只说对你有用的真话 +
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使命与价值观

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帮助用户在 AI 浪潮中做对「买与不用买」的关键决策。我们强调三件事：可复现、场景化、长期主义。

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  • 不做「开箱即测」，至少 7 天深度使用
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  • 给出「推荐与不推荐」的边界条件
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  • 版本与固件升级后回访更新结论
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视觉与品牌规范

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主色 Blurple、点缀 Cyan，暗色为主、亮色可切换；字体 Inter + 思源黑体；图表优先可读性。

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Logo 语义：智能体的「脑袋」 + 评测的「记录仓」
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内容支柱与栏目矩阵

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① 硬件体验

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AIPC、推理盒子、便携追踪器、智能笔记本、录音翻译、AR/AI 眼镜等。

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  • 开箱 48 小时后首次反馈
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  • 7/30/90 天长期跟进
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  • 温度/噪音/续航/稳定性量化
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② 模型测评

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通用/多模态/语音/代码/检索模型；国产与开源同台对比。

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  • 任务集：写作、代码、表格、检索、图片、音频
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  • 指标：正确性、相关性、效率、成本、可控性
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  • 提示词/系统提示公开，结果可复现
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③ Agent 实战

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工作流、自动化、RAG、工具调用、多智能体协作。

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  • 真实业务场景复盘
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  • 吞吐/时延/成本曲线
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  • 失败案例与坑位清单
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评测方法与评分标准

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方法论

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  1. 定义目标用户与核心场景（含「不适用人群」）
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  2. 公开测试集/提示词/硬件环境与版本号
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  3. 关键指标：准确性、稳定性、效率、成本、可控性
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  4. 对照组：同价位/同类产品横评
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  5. 长期跟踪：更新后回测并注明变更
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五维评分（0–5）

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+ 体验成熟度 +
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+ 性能/准确性 +
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+ 稳定性 +
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+ 效率/成本比 +
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+ 生态/可扩展 +
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评分为样例展示，实际随产品而变；每个分数必须附带证据与边界。

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吐槽清单（常见缺陷）

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  • 宣传与实际落差（性能/续航/功能阉割）
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  • 关键场景卡顿或崩溃，热失效与降频
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  • 数据/隐私不透明，无法导出或锁定生态
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  • 售后与更新断供，问题长期未修复
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样例评测卡片

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产品：X 模型 v2.1
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场景：中英写作 + 表格生成；预算：￥200/月

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  • 优点：指令遵循强，表格结构可靠
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  • 缺点：长文引用易幻觉，插件生态薄弱
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结论：推荐给内容运营，不推荐严肃学术
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最佳替代：Y（更稳），Z（更便宜）
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公开承诺

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  • 接受赞助但不卖结论，商业合作强制披露
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  • 所有评分可追溯到原始记录与测试材料
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  • 错了就改，重要失误单独发更正
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平台策略与运营节奏（2025 → 2030）

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分发矩阵

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  • 抖音/视频号：60–90s 信息密度短视频，强 Hook 与清晰结论
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  • B 站/YouTube：8–15min 深度讲解，方法与数据可复现
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  • 小红书/微博：图文要点、选购清单与避坑卡
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  • 公众号/知乎：体系化长文、横评与年度榜单
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内容节奏

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  • 每周：3 条短视频 + 2 篇图文
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  • 每月：1 期深度横评 + 直播答疑
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  • 每季：1 份行业观察/黑马榜/避坑榜
    • +
  • 每年：Top 10 榜单与趋势白皮书
    • +
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增长与转化

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  • 私域：Newsletter + 社群（案例复盘/工具包）
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  • 变现：赞助、联盟佣金、课程、咨询与企业内训
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  • 指标：保存率、复看率、评论深度、邮件打开率
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AI 使用与披露政策

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  • 允许在脚本、字幕、封面草图中使用 AI
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  • 评测内容与结论需由人类复核并最终负责
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  • 涉及生成内容时在文末主动披露
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  • 不上传敏感数据，默认脱敏与匿名化
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SEO 与可发现性

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  • 结构化数据（LD+JSON）与 OG 卡片
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  • 语义标题、跳转目录、可复制的测试集链接
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  • 聚合页：型号/价格/场景三维导航
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  • 英文镜像，覆盖海外搜索与视频分发
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五年路线图（重点里程碑）

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2025：体系搭建

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  • 发布评测方法 1.0 与评分模板
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  • 完成 20+ 单品评测与 3 次横评
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  • 建立公开原始记录仓（提示词/脚本/原图）
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2026–2027：工具与社区

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  • 上线「选型助手」Agent（私域/网页）
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  • 开放评测表单与用户贡献样本
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  • 建立开发者与品牌方技术社群
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2028–2030：标准与影响力

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  • 推动行业评测标准化接口与开放测试集
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  • 发布年度《AI 消费与生产力白皮书》
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  • 多语言矩阵，进入海外技术社区
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可复制的评测大纲（模板）

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  1. 使用人群与场景假设（含不适用边界）
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  2. 测试环境与版本信息（可复制粘贴块）
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  3. 任务与提示词清单（Repo 链接）
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  4. 核心指标图表 + 竞品对照
    5. +
  5. 优缺点清单（按人群拆分）
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  6. 结论与购买建议（含替代与等待建议）
    7. +
  7. 已知问题与更新跟踪（Changelog）
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测试环境
+Model: X-7B Instruct (v2.1) | GPU: 4060 Laptop | RAM: 32GB
+OS: Windows 11 24H2 | 网络: 500Mbps
+Prompt 集: https://example.com/zhiwu/prompts
+脚本仓库: https://example.com/zhiwu/scripts
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商务合作与投递

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欢迎评测投递、共创横评、长线赞助与活动合作。为避免偏见，我们坚持「样机可评不可退」「合作必披露」。

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订阅更新

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常见问答（精选）

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+ 如何保证评测客观？ +

方法公开、数据可复现、版本可追溯；合作强制披露，且赞助不影响结论。

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+ 会不会「唱衰」某些品牌？ +

只谈事实与边界，不贴标签；同一品牌的好产品一样会被推荐。

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