富才配资最近的内存焦虑，让阿里新模型Qwen3-Omni都治好了

我发现一个秘密富才配资，

内存缩水了，不然怎么解释几年前绰绰有余的512G现在连我半台电脑都装不下。

点开存储空间看了一眼，红色几乎要溢出屏幕。仔细一看，陈年的课件，视频、音频、PDF，塞满了每一个角落。它们像一群沉默的幽灵，盘踞在我的硬盘里，每一个文件的名字都承载着我当下下载时的美好期望，

一个我总有一天会去学习的技能。

这种焦虑感迅速蔓延。iCloud也发来了通知，2个T的云空间岌岌可危。打开用了多年的云盘，情况同样惨烈。

我甚至不敢去算这些资料的总大小，感觉这些其实都代表着我曾经为知识付出的热情，也代表着我永远也追不上的学习进度。我舍不得删，但也没时间和精力去整理。

就在我被这种数字困境折磨到想买个5T移动硬盘来逃避现实的时候，

刚好这几天在云栖大会忙着测阿里那6个新模型，机智的我想到了机智的Qwen3-Omni新用法。

长话短说，

Omni，一个拉丁词，意思是全能，

Qwen3-Omni定位就是一个原生端到端全模态 AI，将文本、图像、音频和视频统一在一个模型中，支持文本、图像、音频、视频输入，然后可以输出音频和文本。

https://chat.qwen.ai/

看了一圈技术报告找亮点，这次它的ASR（自动语音识别）、音频理解和语音对话方面达到了与 Google Gemini 2.5 Pro 同级别的性能。

平时一个小时的音频或者视频，我可能需要花几个小时去反复听，去记笔记。这个过程的效率之低，是导致我云盘里堆满课件的根本原因。而Qwen3-Omni就像是给我们装上了一个可以百倍速播放并能自动消化的超级眼睛和超级耳朵。

它在实现这种强大能力的同时，并没有陷入参数竞赛的疯狂。Qwen3-Omni这次参数是30B，在考验逻辑推理的GPQA和AIME25，考验思维链能力的ZebraLogic，以及考验写作能力的WritingBench上，参数小了还不降智富才配资，表现超越了他们自己之前发布的千亿级参数的大模型Qwen3-235B-A22B。

我从云盘里翻出了一个尘封已久的文件夹，里面是一门程序员基础算法的视频课程，2019年的，一共十几个G，

压箱底的宝贝（苦笑）

从某鱼19.9收回来后，我只点开过两次，每次都被它冗长的节奏劝退。我把其中一个 01字符串高频面试题精讲视频下载下来，一起丢给了Qwen3-Omni。

我还有一个超好用的提示语，本来是在NotebookLM用，

现在通过Qwen3-Omni在国内也能用上了，

你将把一段视频重写成\"阅读版本\"，按内容主题分成若干小节；目标是让读者通过阅读就能完整理解视频讲了什么，就好像是在读一篇 Blog 版的文章一样。

输出要求：

1. Metadata- Title- Author- URL1. 元数据- 标题- 作者- 网址

2. Overview用一段话点明视频的核心论题与结论。

3. 按照主题来梳理- 每个小节都需要根据视频中的内容详细展开，让我不需要再二次查看视频了解详情，每个小节不少于 500 字。- 若出现方法/框架/流程，将其重写为条理清晰的步骤或段落。- 若有关键数字、定义、原话，请如实保留核心词，并在括号内补充注释。

4. 框架 & 心智模型（Framework & Mindset）可以从视频中抽象出什么 framework & mindset，将其重写为条理清晰的步骤或段落，每个 framework & mindset 不少于 500 字。

风格与限制：- 永远不要高度浓缩！- 不新增事实；若出现含混表述，请保持原意并注明不确定性。- 专有名词保留原文，并在括号给出中文释义（若转录中出现或能直译）。- 要求类的问题不用体现出来（例如 > 500 字）。- 避免一个段落的内容过多，可以拆解成多个逻辑段落（使用 bullet points）。

屏幕上开始飞速滚动输出的文字，不再是那种生硬的、流水账式的记录。

真的如果是那种一句话草草总结的临时笔记我真的建议少用，甚至不要用，这种笔记记多了就会跟我滴答一样，一天居然有300个累积下来的todo，根本不现实富才配资，根本做不完。