你在 X 后台看到的总曝光，是把发的推和回复的曝光都算在一起的。榜单上的推文曝光只算推文本身，不含回复带来的曝光，所以会比你自己后台的数字少一些，这是正常的。
每天早上 8 点为界。8 点之后你看到的「今日」，统计的是从今天 8 点开始的数据；在这之前看到的「今日」还在攒，数字偏小是正常的。页面每小时重新生成一次，页面更新时间不等于数据截止时间。
X 个人页那个计数器把转发和回复都算进去了，看着虚高。榜单上的发帖量不算转发，也不算回复，只算他自己发的和引用的，所以会比你在 X 上看到的计数小。
一条推的曝光会一直涨。榜单上的曝光是当天新增的部分，不是这条推历史累计的总量。
X 没有公开的评论计数，榜单上的评论数是根据公开数据推算出来的，会有偏差，用来看量级和排序，不要当成精确值。
刚收录的账号需要攒几天数据才能进榜。观察期里看到「暂无数据」或「数据偏少」是正常的，不是出错。
某个账号某天的数据没能凑齐时，这一格显示「无数据」，不会拿旧数字顶上。看到「无数据」就是真的没有，不是零。
健康趋势仅为公开数据层面的走势参考，不代表账号在 X 平台的任何状态判定，一切以 X 官方为准。
| 维度 | 今天 | 昨日 | 7天 | 30天 |
|---|---|---|---|---|
| 推文曝光 | 1.8万 | 3.3万 | 26.8万 | - |
| 发帖 | 8 | 8 | 42 | - |
| 评论 | 5 | 5 | 36 | - |
| 涨粉 | +23 | +28 | +165 | - |
| 帖均曝光 | 6590 | 6590 | 6590 | 6590 |
帖均曝光固定是近 7 天口径，不随时间档变。空着的格子表示这个账号在那个时间窗里数据还不完整，不是 0。
猜测某家模型涨价的原因： 某芯片厂商承诺下半年可以规模交付算力，承接推理的算力需求，所以模型就提前低价供应了。 后来，某芯片厂商吹的牛没有实现，导致推理算力需求敞口大，挤压了训练算力需求，所以不得不涨价，降低推理供给压力。 纯猜测，不要对号入座。
天天在 LinuxDo 上被骂，600 多人的投票，Cherry Studio 还是能排在 ChatGPT/Codex 后面，直接哭出来了。 是不是刷票了啊？（哦没钱刷票）
Cherry Studio 的贡献者里面，初中生的比例有点高
企业 ai 化改造的要义不在桌面 agent 客户端。 让每个员工都学会用 WorkBuddy，豆包办公，包括 Cherry Studio，都是弯路。 在工业化体系中，少数人是工程师，多数人是流水线工人。
昨天团队几个实习生结束实习，吃饭时聊到一个问题：AI 时代，人最需要什么能力？ 我说，可能是理解世界复杂度的能力。 过去受限于时间和学习成本，人必须专精于某个领域。但越是专精的领域，上下文越有限、边界越清晰，也越容易被 AI 掌握。长期来看，在有限上下文中做判断，可能并不需要人。 真正难的是理解现实世界的复杂性。 AI 也能理解复杂问题，但人有自己的立场、价值判断，以及来自真实生活的大量上下文。这些是 AI 很难完整获得的，也是人的比较优势。 所以未来重要的，可能不只是专业能力，而是理解更大的上下文，在复杂世界中形成判断的能力。 而这恰恰是过去的专业教育很少训练，甚至很少让我们意识到需要训练的…
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