默尘

说明：这是一份完全由 AI（豆包、Gemini、千问）生成的总结（包括配图），我只做了内容提取和对比整合工作。学习报告内容的同时也对比下主流模型及其 APP 的能力，原始报告来自 OpenRouter 平台，需完整内容可以看原文¹。

研究基于对 OpenRouter 平台上超过 100 万亿 token 的真实 LLM 交互数据分析，提供了一个关于大型语言模型（LLMs）实际使用情况的经验性视角。

报告分析了 2024 年底至 2025 年间大型语言模型（LLMs）的真实世界使用模式。研究发现，随着 OpenAI 的 o1 等推理模型的推出，市场从单次文本生成转向了多步骤、工具调用和推理密集型的工作流程，即“代理式推理”正在崛起。数据揭示，尽管编程任务在所有 LLM 使用中占据主导且增长最快，但创意角色扮演却在开源模型（OSS）的使用中占据超过一半的份额，表明用户需求具有复杂的多样性。此外，报告还提出了“灰姑娘玻璃鞋效应”，即最早找到模型 - 工作负载完美契合的早期用户群体（Foundational Cohorts）会表现出显著且持久的留存率，这成为衡量模型价值的关键指标。整体而言，LLM 生态系统是多元化且竞争激烈的，闭源模型和开源模型分别在高价值和高容量任务中发挥作用，并且亚洲市场的份额正在迅速扩大。

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说明：本文基于 Anthropic 官方博客、学术论文及行业通用技术实践进行整理。部分实现细节未公开，文中相关代码与机制为合理推演或示意性实现，不代表官方真实架构。

引言

Claude 是由 Anthropic 开发的一系列先进大型语言模型（LLM），以其在安全性、长上下文处理和多模态理解方面的突出表现受到广泛关注。自 2023 年发布以来，Claude 系列（尤其是 Claude 3）在多个基准测试中展现出与 GPT-4 相当甚至更优的能力。本文将从训练范式、架构设计、推理优化到应用场景，系统解析其核心技术逻辑，并对关键创新点进行深度剖析。

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上一篇讲了把个人记账软件切换到 Beancount，这篇继续聊下一些进阶用法。

RSU & 股票记账

RSU 奖励是一种预期获益，准确说未归属的部分是一种赠予协议（承诺），只有每年确定归属的部分才能算是产生了收入，且归属时要按所得价值进行个人所得缴税（不同档位税率不同，个人所得税最高可以到 45%），最后在股票交易时还会视超出成本的增量所得收缴资本利得税（20%）。

签订RSU协议 -> 按计划归属 -> 缴税存股（成本价） -> 交易（市价） -> 缴纳所得税（市价 > 成本价）

流程如上，所以如果只计算收入和支出，并不一定需要把未归属的 RSU 部分也记录下来。把每次的股票归属看做公司以归属时市价赠予一定数量的股票（应纳税收益），而这个市价即为后续股票交易的成本价。

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早期记账历史

俗话说“你不理财，财不理你”，理财要从财务管理开始，如果对自己的财务状况都不清楚，理财投资也无从谈起。我个人的记账习惯始于 2010 年，正因为自己在那一年组建了小家庭，也算得上是对家庭的责任感驱使 ^_^。最初的记账需求很简单，仅仅是想记录下自己的消费，设置消费预算，不要超支。那时候的账目也简单，个人使用的是随手记 Pro 这个 APP，加上配套的卡牛账单导入也能实现多账户记账的自动化，对家庭总体的财务情况有一定了解。

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Why Jellyfin？

至于为什么使用 Jellyfin，于我而言最主要的因素就是开源和免费吧。在此之前我也进行了多方面的比较，用过 Plex 和 Emby 这两款付费软件，产品力确实在很多方面要吊打 Jellyfin，不过综合考虑如下：

• 要获得完整体验就最好成为付费用户，那我想有这个钱我为啥不去购买爱奇艺会员？
• 我还是想尽量基于自己的 NAS 服务器搭建一套所有权 100% 属于自己的本地化的多媒体系统
• 实测我的 NAS 性能比较拉（J4025），无法完全享用 Plex 付费的硬件加速功能，所以选择什么方案还是应该因人而异
• 我觉得多折腾可以让人学到一些奇奇怪怪的知识并得到实践，结果不重要，重要的是过程

Jellyfin 可以满足个人使用的绝大多数需求，有比较完善的账号管理、媒体库管理、插件体系、移动客户端、TV客户端，可以搭配的媒体软件也比较多，有 Kodi add-on，可以把 Jellyfin 仅作为媒体资源管理和推流软件，再选择其他更好用的客户端实现媒体播放。

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