Minttr 在卡片拓展方面做得很出色，主要体现在三个功能： 1. Continue：为用户提供继续思考的方向，帮助拓展内容。 2. Reflect：引导用户从肯定和批判两方面反思卡片内容，从而更全面地审视它。 3. Chat with Card：利用 AI 大模型对卡片进行深度提问、优化，甚至重新生成卡片。该功能的灵活度更高，类似 VoiceNotes 中内嵌的 prompt，能够将卡片迅速转化

#Minttr #卡片拓展 #AI大模型 #内容生成 #效率提升

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Barret李靖

3小时前

LLM 出来之后，在应用层的折腾从未停歇。从 Prompt 调优到 Workflow 配置，再到 Agent 构建，最终目的都是一样的：让 LLM 更好地为人类干活，把机器的性能压榨到极致。对 LLM 的压榨，可以分为两个维度。一是帮助它找到最优算法，让推理少走弯路。为此我们几乎把能想到的路子都走了一遍，让 LLM 学会反思（reflection、self-consistency、self

NanYi

20小时前

DeepSeek-V3.2-Exp的底层编程语言是TileLang。 TileLang是去年才发布的，今年一月才在GitHub开源上架。是北大计算机学院副教授杨智团队开发的编程语言，是一门国产编程语言，也是一门底层语言。这次被应用于正式工程级别，短短不到一年时间就被正式大规模工程使用，这既需要实力也需要魄力。这门语言，代码量可以比传统编程方式减少80%，执行效率比传统编程方式提高95%。而且这门

howie.serious

1天前

chatgpt web版本的 GPTs 可以折叠起来了 🤣，终于清净了，赏心悦目。之前iOS端早就可以折叠隐藏GPTs。web版本终于更新。现在，GPTs、Projects、Chats三大模块都可以展开折叠，界面上清爽多了。 but why？ Projects 推出之后，GPTs已经很鸡肋了。我现在的操作习惯是，只要是个project，就一定会新建一个chatgpt projects。

lencx

1天前

感觉我的文章含金量还在提升！ - - “专业语言”就是领域知识，需要靠增加知识广度来解决，纯靠大白话很难描述，ai 也在猜测意图，效率低下。用 ai 不要过度抠细节（容易陷入困境），把握宏观方向就足够了，很多细节问题都会随着模型迭代被解决掉。

Frank Wang 玉伯

1天前

AI 应用最有竞争壁垒的，可能就是人机交互。好的人机交互，需要充分理解模型的能力边界，同时也需要充分理解人的交互感知，这两者都做到极致，才能产生 aha moment。比如：ChatGPT 通过对话形态让人与模型能交谈，DeepSeek 通过展示思考过程让人感知到 AI 的推理能力，Manus 通过展示工具调用让人惊叹 AI 真能帮人干活。这些例子里，交互界面都至关重要。近几个月让