ZD至顶网CIO与应用频道 06月07日 专栏:如果你是一个喜欢看新闻的人,你可能得依赖于各种RSS提要——所以你很可能需要一个便捷的应用把这些提要汇集到一个易于使用的位置。所幸的是,现在有大量安卓应用可以处理你所有的RSS提要。
什么是RSS?
对于那些RSS新手来说,先让我们来快速了解一下。RSS代表着丰富的站点摘要(或者非常简单的整合)。它让站点可以频繁地、以一种易于被应用和人们消化的方式发布更新信息。RSS的格式往往是一个标题、一句话或者一个段落。读者可以点击标题,被引导到原地址。
不同的应用提供了不同的RSS提要功能。我在Google Play商店中找到了5款应用,我认为它们具有最佳的功能和对用户最友好的界面,让我们来看看吧。
1、Feedly
Feedly如果你正在寻找最广泛使用的RSS应用,Feedly(如图A)正是你想要的。Feedly让你可以快速搜索网站获得RSS提要,通过主题浏览提要,查看组织好的RSS收藏,甚至通过URL进行搜索。
图A
Feedly的界面设计精良,可以轻松地通过提要进行导航。如果你创建了一个Feedly帐户(这让你可以通过Google、Facebook或者Twitter)登录,管理提要就变得特别简单。从它的网络界面上,你可以看到更细化的提要,甚至是将Feedly与IFTTT进行整合(但这要求有Pro帐户)。
2、RSS Reader
它的名字就说明了一切。RSS Reader(如图B)是一款免费的、直观的应用,让你可以手动输入RSS提要地址,轻松阅读你喜欢的提要。它让你可以规划提要同步和离线阅读,可以提醒你收到了新的提要内容(通过内嵌的安卓通知系统)、分享新闻、在设备默认的浏览器内打开链接、自动清除旧新闻,等等。
图B
RSS Reader界面是很基础的,不显示图像,但是包含广告。
3、Palabre Feedly RSS
Palabre Feedly RSS(如图C)是一款有趣的RSS应用。你可以将它与Feedly、Twitter以及其他你可以使用的来源进行整合,得到按照主题整合的提要集。它让你可以把文章保存下来以便后续(离线)阅读,从提要集中进行选择,添加新的内容提供源。
图C
有一点是你不能做的,就是通过URL添加你自己的RSS提要。对于那些依赖于特定提要的人来说,这是缺点之一。但是对于那些倾向于从提要集中获得RSS新闻的人来说,Palabre是一个不错的选择。这款应用是免费的,但是提供了应用内的购买项。
4、Inoreader
另外一个出色的RSS提要收集工具就是Inoreader(如图D)。你需要用Google、Facebook或者Twitter登录,一旦登陆了,你就不用操心Inoreader收集新闻提要了。你可以通过提要集的类别进行分类,点击一个类别,然后选择你想要的提要。
图D
尽管这不是特别明显,但你可以链接订阅一个提要,打开侧边栏,点击+按钮,点击搜索按钮,点击右上角的下拉箭头,输入提要URL,然后点击订阅。
5、Aggregator
如果你正在寻找一个简单的、免费的、有基本(但是功能良好)的界面RSS阅读器,Aggregator(如图E)可能正是你需要的。有了这个RSS阅读器,你唯一的选择就是手动输入提要。但是Aggregator提供了比最基本的阅读器多一些的选择。
图E
Aggregator一个突出的特点就是Entry规则,让你可以针对单个的提要创建规则,例如根据标题或者内容排除/包含哪些条目。这意味着你可以为添加到应用的每个提要设置基本的过滤器。
其他选择?
如果RSS是你需要的,那么有大量应用可以为你提供你希望阅读的提要。在搜索了Google Play商店之后,我发现这5个应用是表现比较突出的。
好文章,需要你的鼓励
CoreWeave发布AI对象存储服务,采用本地对象传输加速器(LOTA)技术,可在全球范围内高速传输对象数据,无出口费用或请求交易分层费用。该技术通过智能代理在每个GPU节点上加速数据传输,提供高达每GPU 7 GBps的吞吐量,可扩展至数十万个GPU。服务采用三层自动定价模式,为客户的AI工作负载降低超过75%的存储成本。
IDEA研究院等机构联合开发了ToG-3智能推理系统,通过多智能体协作和双重进化机制,让AI能像人类专家团队一样动态思考和学习。该系统在复杂推理任务上表现优异,能用较小模型达到卓越性能,为AI技术的普及应用开辟了新路径,在教育、医疗、商业决策等领域具有广阔应用前景。
谷歌DeepMind与核聚变初创公司CFS合作,运用先进AI模型帮助管理和改进即将发布的Sparc反应堆。DeepMind开发了名为Torax的专用软件来模拟等离子体,结合强化学习等AI技术寻找最佳核聚变控制方式。核聚变被视为清洁能源的圣杯,可提供几乎无限的零碳排放能源。谷歌已投资CFS并承诺购买其200兆瓦电力。
上海人工智能实验室提出SPARK框架,创新性地让AI模型在学习推理的同时学会自我评判,通过回收训练数据建立策略与奖励的协同进化机制。实验显示,该方法在数学推理、奖励评判和通用能力上分别提升9.7%、12.1%和1.5%,且训练成本仅为传统方法的一半,展现出强大的泛化能力和自我反思能力。