用Deep Seek回答科技播客“十字路口 Crossing”的 20个问题 - 语迟者说

这期是日常AI使用的探索，我将科技播客“十字路口Crossing”的最新一期输入腾讯元宝部署的deep seek平台，输出用的是腾讯元宝模拟我的声音，原汁原味，未改一字。无论是AI幻觉，还是胡说八道，一切由腾讯元宝负责，哈哈哈。以下是deep seek输出的文字版： 嗯，用户让我详细回答播客里的20个问题，每个回答不少于60字。首先，我需要回顾用户提供的播客内容摘要，了解每个问题的具体内容。播客主要讨论了AI Agent的发展、Manus的爆火、技术突破、行业竞争以及未来影响等方面。用户可能希望得到每个问题的深入分析，结合现有的AI知识和技术趋势来回答。 首先，我需要确定每个问题的核心。例如，Q1关于AI Agent的定义，需要明确其与普通AI的区别，比如自主性、目标导向等。Q2关于2024年Agent的发展脉络，可能需要回顾关键事件如GPT-4的发布、多模态能力的提升等。对于GAIA标准和MCP，需要解释这些标准的作用和为什么它们成为行业标杆。 接下来，关于Manus的具体问题，如核心创新、复利效应，需要分析其技术特点，比如动态工作流和少结构多智能的方法。竞争和行业格局部分，要预测大厂的动向，分析创业公司的机会，以及英伟达的影响，这里可能需要联系硬件需求的变化。 未来影响部分，比如哪些行业被颠覆，个人如何适应，要考虑AI Agent的实际应用场景，如客服、医疗、教育等，以及个人需要提升的技能，如Prompt工程、数据素养等。 需要注意的是，用户可能希望答案不仅基于播客内容，还要补充外部知识，比如技术细节或行业案例，使回答更全面。同时，每个回答要保持结构清晰，语言专业但易懂，避免过于技术化。 可能遇到的挑战是确保每个问题都覆盖到关键点，并且达到字数要求。需要逐一检查每个回答是否充分解释了问题，是否有足够的细节和例子支持观点。例如，在讨论Manus的复利效应时，可以提到其自我迭代和用户反馈循环如何提升性能，而不仅仅是重复播客内容。 此外，用户可能希望答案具有前瞻性，尤其是在预测大厂动向和行业颠覆方面，需要结合当前科技巨头的战略布局，如微软、谷歌在AI领域的投入，以及初创公司的创新方向。 最后，要确保整体回答逻辑连贯，问题之间相互关联，比如技术突破如何影响产品...