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Kindle 绝版书抢救 + AI 交叉阅读（茅矛 实测）
数据线导出 kindle 全部藏书转 epub 喂 AI。AI 联网提取只抓核心观点、漏细节，原书进上下文再交叉读，精度差距很大
关键：「一交叉把很多原来不以为然的内容就凸显出来了，全是细节」｜下一步把 kindle 改成 Claude 副屏
📝 开篇
周日闲读日。HEXIN 单任务烧掉 2 亿 token，群里集体给 AI 喂书喂课建知识库。
今日重点
1 项HEXIN 晒单任务 2 亿 token（坤大汀点赞「牛啊」）
HEXIN
- 把一个月量化课让 AI 梳理成文字，拿不准的概念联网校对，单任务跑掉 2 亿 token
- 当年买了没看完的课全下下来让 AI 学，Tao、拔刀刘等多人跟进
- 深夜预警：「我的hermes被记忆污染了」——别让 AI 把推测记成事实
这样有问题就可以问老师了—— HEXIN
抄作业
6 项2
Zlibrary 每天 100 本书喂 AI 建知识库（张波 实测）
批量下书让 AI 拆解入库，多本交叉验证补大模型通识的深度盲区；模型兼顾广度会丢深度，靠喂原书拉回来
关键：「就好比图片生成有大模型，还有 lora 小模型做微调」
3
买过没看的课全让 AI 替你学（HEXIN 实测）
旧课下载 → AI 梳理成文字 → 拿不准的概念联网校对 → 丢 NotebookLM，随时向「老师」提问
关键：拔刀刘补充：goal 功能实测，40 分钟跑完一个任务
4
开车时跟 ChatGPT 开电话会议（HEXIN 实测）
用 app 自带语音功能实时对话，不额外费 token；每周末把一周操作 + 下周规划讲一遍，连买啥都先对一轮
5
Mac mini 选购结论（HEXIN / H / 坤大汀）
M 系内存焊在 CPU 上加不了，直接上高配；硬盘可外挂补救。16G 是底线，24G 还阔以，有人直接 32G
6
Hermes 记忆污染预警（HEXIN 观察）
Hermes 会把自己的推测当事实写进记忆。跟它强调「不要把自己的推测记录成事实」，并定期检查记忆
机会对接
1 项问
初阳AI
找做卡台的圈友
群氛围切片
章晗
随便点进去一条小红书，居然看到了曹大
茅矛
原来我缺一根kindle的数据线……
张波
只要比大部分人，领先一点点就够了
茅矛
费token吗，让我死心，哈哈哈