向阳乔木

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5小时前

我想做全国甚至全球最好的AI微信交流群，求大家支招。

#AI #微信交流群 #全球 #求支招 #积极

20小时前

应该是上周 Jeff Dean 在斯坦福做了个分享，用AI总结写成文章，视频见评论区 AI 是怎么突然变这么强的？ Jeff Dean，Google 的 AI 负责人，他用自己的经历，讲了这个故事。他说："我们今天看到的 AI，是过去十五年技术叠加的产物。" 不是一个突破。是一系列突破。每一个突破，都让 AI 往前跨了一大步。接下来，让我讲清楚这些突破是什么。从最早的"模型学会了猫"，到今天的"AI 拿奥数金牌"。 2012，模型自己学会认识猫 2012 年。Google Brain 项目。 Jeff Dean 和他的团队，在做一个实验。他们想知道：AI 能不能自己学会认识东西？不给标签，不告诉它"这是猫""这是狗"。就给它一堆图片，让它自己看。他们用了 1000 万个 YouTube 视频帧，随机的。没有任何标注。然后，他们训练了一个神经网络。网络很大，比以往大 50 到 100 倍。训练完之后，他们看了看网络顶层的神经元。它们在对什么敏感？结果让所有人震惊。有一个神经元，对"猫"特别敏感。你给它一张猫的图片，这个神经元就会被激活。你给它一张狗的图片，它不会被激活。模型自己学会了"猫"是什么。没人教它。它自己从 1000 万张图片里，学会了。这就是无监督学习。 Jeff Dean 说："这太酷了。" 因为这证明了：AI 可以自己发现概念。不需要人类告诉它"这是什么"。它只需要看够多的数据。这是 AI 学习能力的起点。我们讲了 AI 怎么学会"看"。现在，我们讲 AI 怎么学会"理解语言"。关键技术：Word2Vec。以前，计算机处理语言，是把每个词当成一个孤立的符号。"猫"就是"猫"。"狗"就是"狗"。它们之间，没有关系。但 Word2Vec 不一样。它把每个词，变成一个高维向量。什么意思？就是，每个词都是一串数字。比如，"国王"可能是 (0.5, 0.8, 0.3, ...)。"女王"可能是 (0.5, 0.2, 0.3, ...)。但神奇的是：这些向量的方向，是有意义的。如果你做一个计算："国王" - "男人" + "女人"，你会得到一个新的向量。这个向量，最接近的词是："女王"。这就是 Word2Vec 的魔力。它不只是把词变成数字。它让语义关系，变成了数学关系。"国王"和"女王"的关系，就像"男人"和"女人"的关系。这个关系，被编码在向量的方向里。 Jeff Dean 说："这让机器第一次能'理解'语言。" 不是真的理解。但它能计算语义。我们讲了 AI 怎么理解语言。现在，我们讲一个更现实的问题：算力。 2015 年左右。Google 想推出一个改进后的语音识别模型。效果很好，用户会喜欢。但有一个问题。 Jeff Dean 算了一笔账：如果要用这个模型，Google 需要把计算机数量翻一倍。你没听错。翻一倍。这是什么概念？Google 当时已经有几十万台服务器了。翻一倍，意味着再买几十万台。这根本不现实。所以，他们必须想办法。答案是：专用硬件。他们发现，神经网络有一个特性：它对低精度计算非常宽容。而且，它的核心就是密集的矩阵乘法。这两个特性，让他们可以设计专门的芯片。不用通用的 CPU，也不用 GPU。而是专门为神经网络设计的芯片。这就是 TPU：Tensor Processing Unit。 2015 年，TPUv1 推出。它比当时的 CPU 和 GPU，快 15 到 30 倍。能效高 30 到 80 倍。这解决了算力危机。后来，他们继续迭代。最新的系统，比 TPUv2 快了 3600 倍。 Jeff Dean 说："没有专用硬件，就没有今天的 AI。" 算力，是 AI 的基础设施。 Transformer 改变了一切我们讲了硬件。现在，我们讲架构。 2017 年。Google 的一个同事，提出了一个新架构。Transformer。这改变了一切。在 Transformer 之前，处理语言的模型，都是循环模型。什么意思？就是，模型要一个词一个词地处理。而且，它要把所有信息，压缩到一个向量里。这很低效。 Transformer 不这么干。它的核心思想是：不要压缩，保存所有中间状态。然后，让模型在需要的时候，去"关注"（Attend to）任何一个状态。这就是 Self-Attention。结果呢？准确率更高。计算量少了 10 到 100 倍。模型参数小了 10 倍。这太疯狂了。更快，更准，更小。而且，Transformer 不只能处理语言。它还能处理图像。这就是 Vision Transformer（ViT）。 Jeff Dean 说："Transformer 是现代 AI 的基础。" ChatGPT 用的是 Transformer。 Gemini 用的是 Transformer。所有你看到的大模型，都是 Transformer。让模型变聪明的三个技巧我们讲了 Transformer。现在，我们讲训练。怎么让模型变得更聪明？有三个关键技巧。第一个：稀疏模型。正常的神经网络，每次预测都要激活整个模型。太浪费了。稀疏模型不一样。它只激活 1% 到 5% 的参数。剩下的，都在"睡觉"。这让训练成本降低了 8 倍。 Jeff Dean 说："Gemini 就是稀疏模型。" 第二个：蒸馏。这是把知识从大模型转移给小模型。怎么转？大模型不只告诉小模型"对"或"错"。它给的是概率分布。这个信号非常丰富。结果呢？小模型只用 3% 的数据，就能达到大模型的效果。第三个：思维链。你给模型一个例子，让它"展示它的工作过程"。比如，做数学题的时候，不是直接给答案，而是一步一步写出推理过程。这让模型在复杂推理任务上的准确率，显著提升。这三个技巧，让模型变得更高效、更聪明。前面我们讲了 AI 的技术基础。现在，我们讲成果。 2022 年。Google 的研究员们，在为一件事兴奋。他们的模型，终于能做初中数学题了。准确率：15%。 "约翰有五只兔子，又得了两只，他现在有几只兔子？"这种题。AI 能做对 15%。他们觉得，这是个突破。 2024 年。两年后。同一个团队，发布了 Gemini 2.5 Pro。他们让它参加国际数学奥林匹克。六道题。它做对了五道。这是金牌水平。从 15% 的初中数学题，到奥数金牌。两年。 Jeff Dean 说："这就是 AI 的进步速度。" 不是线性的。不是慢慢变好。是指数级的。 2022 年，AI 还在学加法。 2024 年，AI 已经在解奥数题了。那 2026 年呢？我们不知道。但如果按这个速度，可能会超出我们的想象。这就是我们今天看到的 AI。它不是慢慢变强的。它是突然变强的。从 2012 年的"模型学会了猫"，到 2024 年的"AI 拿奥数金牌"。十二年。 AI 从几乎什么都不会，变成了几乎什么都会。那接下来呢？ Jeff Dean 说：AI 将对医疗、教育、科学研究产生巨大影响。一个不会写代码的人，也能让 AI 帮他创建网站。这是把专业知识普及给更多人。但同时，我们也必须正视潜在的风险。比如，错误信息传播。 AI 可以生成非常逼真的内容。如果被滥用，后果很严重。 Jeff Dean 说："我们不能对潜在的负面影响视而不见。我们的目标是，在最大化 AI 益处的同时，最小化潜在的弊端。" 这就是 AI 的故事。从反向传播，到 Transformer，到 Gemini。过去十五年，技术、硬件、算法，全都叠加在一起。我们今天看到的 AI，是这一切的产物。而这个故事，还在继续。

谷歌Deep Research：AI操作系统雏形？· 142 条信息

#AI #Jeff Dean #transformer #Gemini #AI 发展历程

1天前

正在参加一个国内上市的芯片公司的新品发布和投资人见面会。做硬件和做软件的，果然行业黑话差异有点大。这种煎熬的体验也是很新奇。

#芯片公司 #新品发布 #投资人见面会 #硬件 #软件

1天前

AI在重新定义芯片该长什么样。芯片也在决定AI能走多远。有三个趋势： 1. 从通用走向专用。以前大家都用通用GPU跑AI。但现在会发现，针对大模型推理、训练、端侧部署。芯片的设计逻辑完全不一样。未来3-5年，我觉得会出现更多专用AI芯片。比如说，训练芯片要堆算力，推理芯片要省功耗，端侧芯片要低延迟。英伟达现在也在分化产品线，H系列做训练，L系列做推理。国内像壁仞、燧原这些公司，也在找差异化定位。未来不会一家通吃，会形成 "训练有训练的王者，推理有推理的霸主，端侧有端侧的玩家" 这样的格局。 2. 存算一体突破，解决内存墙问题。现在大模型最大的瓶颈不是算力，是数据搬运。芯片要不停地从内存读数据、算完再写回去，这个过程太慢、太耗电。存算一体就是把计算和存储放在一起，数据不用来回搬了。技术如果突破，对AI的影响巨大。清华、中科院、还有一些创业公司都在做这个方向。未来3-5年，如果存算一体芯片能量产。让大模型的推理成本降低一个数量级，很多现在做不了的应用到时就能做了。 3. 芯片和算法一起优化。以前算法工程师写代码，芯片工程师做芯片，两边各干各的。但现在很多公司在做联合设计。算法知道芯片的特性，芯片针对算法做优化。苹果就是，他们的神经网络引擎和iOS的AI功能是一起设计的，所以iPhone上跑AI模型很流畅。特斯拉的FSD芯片也是这样，针对自动驾驶算法定制的。国内觉得华为在这方面做得比较好。昇腾芯片和盘古大模型、鸿蒙系统是打通的。未来这种软硬一体的能力，会成为核心竞争力。

#中美芯片战：英伟达求生，中国突围· 122 条信息

#AI芯片 #专用芯片 #存算一体 #软硬一体 #芯片算法联合优化

2天前

项目地址

2天前

怪不得这个Github项目，这么短时间竟然有5k多 Star 原来是AK写的，名叫“LLM Council” 直译过来叫 “大模型理事会”。一次性调用多个不同大模型，互相匿名打分、排名。消除偏见，总结输出质量最好的答案。三步： ① 并行收集各模型回答； ② 匿名互评与排名，减少偏见（按准确性和洞见打分） ③ 主席模型综合输出单一高质量答案。

#LLM Council #大模型理事会 #匿名互评 #消除偏见 #高质量答案

2天前

如果看不懂如何安装一些开源的Github应用。可以打开Claude Code输入： “一步步带我安装部署这个开源github项目 [ Github URL]” 后续在AI引导下，一步步操作完成。

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1236 条信息

#开源项目 #GitHub #Claude Code #AI引导 #安装部署

2天前

入住一家深圳的酒店，广东电信的WiFi上网太拉胯了。手机wifi连上，弹出登录页面，输入手机，发送短信，没有自动获取短信。切换到短信查看验证码，登录界面不见了，又得重头输入... 好在第二次发送的短信还有效，终于搞定。然后，发现Mac电脑连上wifi也不弹出认证页面。修改DNS为 8.8.8.8 ，检查关掉所有代理。输入192.168.1.1 强制跳转认证页面，输入手机号验证码登录。终于上网成功。

#深圳酒店 #广东电信WiFi #上网体验差 #短信验证码登录 #网络认证

2天前

Stable Diffusion背后的秘密：原来一直在去噪，不是在画图！ --- 你可能用过 Stable Diffusion。当输入"一只猫坐在沙发上"。然后，你看着进度条，一点一点往前走。 10%... 20%... 30%... 图像慢慢从模糊变清晰。一开始，全是噪点。然后，隐约能看到一些形状。再然后，能看到猫的轮廓。最后，一张清晰的图出现了。你有没有想过，它到底在干什么？答案是：去噪。它不是在"画"图。它是在"去噪"。一开始，给它一张纯噪声图。就是那种电视没信号时的雪花屏。然后，它一步一步把噪声去掉。每去掉一点，图就清晰一点。去了 50 步，图就清晰了。这就是 DDPM：Denoising Diffusion Probabilistic Model。（去噪扩散概率模型）听起来很复杂，但核心就是两个字：去噪。但这里有个神奇的地方：它怎么知道该去成什么样？我是说，同样是一堆噪声，你可以去成猫，可以去成狗，可以去成车。它怎么知道你要的是猫？答案是：你告诉它的。你输入"一只猫坐在沙发上"。这段文字，会被变成一个向量。然后，在每一步去噪的时候，模型都会看这个向量，知道：哦，你要的是猫，不是狗。所以，它去噪的方向，是朝着"猫"去的。这就是为什么，你输入不同的文字，会生成不同的图。因为去噪的方向不一样。而这一切，都建立在一个简单的想法上：生成，就是反向去噪。你先学会怎么加噪声。然后，反过来，学会怎么去噪声。去噪的终点，就是生成的结果。注意，这是 2020 年的论文突破。从那之后，所有最好的图像生成模型， Stable Diffusion、Midjourney、DALL-E 2，全都用这个思路。不是 GAN，是 Diffusion。因为 Diffusion 更稳定，更可控，生成的图更真实。另外，你玩Stable Diffusion时，可能调过下面参数： Steps: 50 CFG Scale: 7.5 Sampler: DPM++ 2M Karras 代码跑通了，图生成了。但你可能不知道这些参数是什么意思。 Steps 是去噪的次数。 Stable Diffusion 不是一次性生成图。它是一步一步去噪。 Steps = 50，就是去 50 次噪。每去一次，图就清晰一点。 Steps 越多，图越清晰，但也越慢。 Steps 越少，图越模糊，但也越快。一般来说，50 步够了。 CFG Scale 是文字引导的强度。 CFG 是 Classifier-Free Guidance。意思是：你输入的文字，对生成的影响有多大。 CFG Scale = 1，文字几乎没影响，模型随便生成。 CFG Scale = 20，文字影响很大，模型严格按照文字生成。 CFG Scale = 7.5，是一个平衡。既听文字的，又有一点创造性。太低，生成的图和文字不匹配。太高，生成的图太死板，没有惊喜。 Sampler 是去噪的方法。 DDPM 说的是"去 1000 次噪"。但 1000 次太慢了。所以，后来有人发明了更快的方法。 DPM++、Euler、DDIM... 这些都是"怎么更快地去噪"。有的方法，20 步就能达到 1000 步的效果。有的方法，更稳定。有的方法，更有创造性。你选哪个 Sampler，就是在选"怎么去噪"。这就是这些参数的意思。 Steps：去几次噪。 CFG Scale：文字影响有多大。 Sampler：用什么方法去噪。 ---- AI生成好读的科普文，很适合学习复杂的概念。

#Stable Diffusion #去噪 #AI 图像生成 #DDPM #深度学习

2天前

面试官问我：能用一句话解释 Word2Vec 吗？我当时脑子里全是"Skip-gram""CBOW""负采样"... 但我知道，这些词说出来，面试就结束了。后来，我想明白了。 Word2Vec 就是给词做定位。就像给城市做定位。北京和上海，都是大城市，所以它们在"城市规模"这个维度上很接近。北京和天津，地理位置近，所以它们在"地理位置"这个维度上很接近。 Word2Vec 做的事情是一样的。它给每个词找一个位置。意思相近的词，位置就近。怎么找这个位置？看它周围都是谁。 "苹果"周围经常是"水果""香蕉""新鲜"。 "手机"周围经常是"电脑""屏幕""充电"。所以机器知道，"苹果"应该和"香蕉"靠近，和"手机"远离。这就是 Word2Vec。不是教机器词典，是让机器看大量文本，自己学会每个词应该在哪里。学完之后，你就可以算任意两个词有多像。甚至可以做加减法： King - Man + Woman = Queen 因为"性别"这个维度，在这个空间里是可以被分离出来的。这是 2013 年的突破。从那之后，机器才真的能"理解"语义。所有现在的 NLP，都建立在这个基础上。面试官听完，点了点头。我过了。 --- 由 AI 生成，科普 word2vec 论文核心概念。

#Word2Vec #NLP #语义理解 #词向量 #AI面试

2天前

为什么一定要做自己的产品？大家经常聊“睡后收入”。但没人告诉你：睡后收入的本质，不是钱自己会来，是你变贵了。什么叫变贵？就是你做一次的东西，可以卖一百次、一千次。你写一篇文章，可以被搜索到一万次，帮助很多人。你录一个课程，可以被购买三年。你做一个模板，可以被下载无数遍。你没有睡后收入，不是因为你不够努力。是因为你做的事情，只能卖一次。你的时间在卖，你的体力在卖，但你的成果没有在"复利"。所以，得先想明白一件事：现在做的，能不能脱离你的时间，自己产生价值？如果不能，那你做得再多，也只是在用命换钱。 --- 以上由 AI 生成，觉得有道理。但要做什么产品，每个人都不一样。需要一点路径依赖，也需要一点机缘。

独立创业者如何突破零收入困境，迈向月入1000元· 297 条信息

#睡后收入 #个人产品 #价值复利 #时间价值 #AI生成

2天前

论文整理＞配图＞发公众号，一个工具搞定！ Youmind 当前布局交互不科学，但还是掩盖不住好用。 1. 打开空白文档，右侧AI 助手 “收集整理AI领域最值看的20篇论文，给出理由，访问地址pdf 也都放到文档。” 2. 复制任意文本，点击“图解万物” 自动调用Nano Banana Pro生成多张图片辅助理解。图片还能插到文档中。 3. 学习整理结束，复制发微信公众号点文章右上角... 选择 “Copy as Wechat” 支持设置样式和自定义CSS，快速发公众号。 --- 其实不止是学论文，学其他内容也适合这个Workflow。但是，Youmind一些优秀功能藏的有点深。比如：添加Youtube和小宇宙链接，自动获取转写文本。不仔细用，很难发现，抽空写个详细教程吧。

#YouMind #AI论文整理 #效率工具 #微信公众号 #知识管理

2天前

不露脸、不剪辑，3步生成口播短视频！ 1. 刚才的提示词生成文案脚本。 2. 文案发给Listenhub新功能“Explainer Video” 3.选自己的声音TTS，一分钟生成视频

#口播短视频 #ListenHub #Explainer Video #TTS #AI

2天前

我已经三个月没做笔记了。不是因为懒，是因为我发现了一件事：传统的笔记，是一个骗局。你以为你在记录知识，实际上你在做的是：把别人的话，用自己的手，抄一遍。然后放在那里，再也不看。 NotebookLM让我明白了一件事：笔记的价值不在于记录，在于对话。我现在的做法是：把所有资料扔给它，然后开始提问。 "这个观点的反例是什么？" "这两个理论能结合吗？" "如果用这个框架分析我的项目，会怎样？" 它不是在帮我做笔记，它是在逼我思考。真正的学习，从来不是记住了什么。而是你能用它问出什么问题。 NotebookLM一直在再等我们的提问。

#笔记 #NotebookLM #知识管理 #提问 #思考

2天前

不知道你是否跟我一样：收藏夹里躺着几百篇文章，浏览器标签页永远关不完。你告诉自己"有空再看"，但你知道，永远不会有那个空。我也是。直到我发现了NotebookLM。我把过去三个月收藏的100篇关于AI的文章，全扔给它。然后问了一个问题："这些文章在说什么？" 30秒后，它给了我一份总结。不是那种机械的摘要，是真的帮我提炼出了核心观点。更神奇的是，我问它："这些观点之间有什么矛盾吗？" 它找出了三个我从来没注意到的分歧点。那一刻我突然意识到：我以为我在收藏知识，其实我只是在囤积信息。 NotebookLM做的事情很简单：它把你囤的那些东西，变成真正属于你的知识。你可以跟它对话，可以问它问题，可以让它帮你找联系。就像有一个永远不会累的助教，随时帮你消化你看过的所有内容。收藏夹终于不再是一个坟墓了。

#NotebookLM #AI文章总结 #知识提炼 #信息过载 #效率工具

2天前

这个原则非常好！用这个思路写了一个短视频脚本创作提示词。待会测试下效果

#原则 #短视频 #脚本 #创作 #测试

3天前

用Claude code一句话生成任意主题视频。 listenhub克隆声音➕tts，nb Pro生成图片，本地whisper字幕时间戳校准。 “全球黑暗料理”排行榜，孩子给的主题，稍微有点恶心，哈哈哈。

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1236 条信息

#Claude #AI视频生成 #黑暗料理 #儿童主题 #趣味

4天前

Grok 4.1写故事还挺强，写一个黑帮故事前传。《潮联·前传：城寨的鲨鱼仔》 1976年，黎皓龙出生在九龙城寨三不管的荣昌街13号天台铁皮屋。他妈苏婉芬，二十岁，本来是潮州人，来香港想做歌星，结果被14K的小头目骗光钱，怀孕后被扔在寨里。他爹黎灿，外号“生番灿”，14K最扑街的马仔，四十岁了还在街头替人看水表收保护费，一天赚不到一百块。铁皮屋只有八平米，夏天热得像蒸笼，冬天漏风像冰窖。黎皓龙三岁就学会爬水渠，捡别人丢的烟头、饭盒、可乐罐。五岁，他已经能在寨里最黑的暗巷里来去自如，替人送“白粉信”（用蜡封好的海洛因小包），一封赚五块钱。送货时，他总是把钱咬在嘴里，怕被人打劫。有一次被新义安的小孩堵住，十几个比他大的围上来抢钱。他把五块钱吞进肚子，宁愿被打到吐血也不吐出来。那天回家，他妈用盐水给他擦伤口，哭着骂他：“你想死啊？” 他把血吐在手心，抹在墙上，咧嘴笑：“妈，我要他们以后怕我。” 七岁，他第一次杀人。不是故意的。寨里有个独眼变态，专挑小男孩下手。那天晚上，黎皓龙被堵在厕所，独眼拿刀划他脸。他摸到地上半截生锈铁枝，照着独眼脖子就是一下。血喷了他一脸，独眼捂着喉咙倒下去，眼睛瞪得像要吃人。黎皓龙吓得腿软，但还是把铁枝又捅了十几下，直到对方不动。尸体被他拖进粪坑，用石灰盖上。第二天没人报警，寨里这种事太常见。但从那天起，寨里所有小孩都怕他，背地里叫他“鲨鱼仔”。他把那半截铁枝磨尖，绑在木头上，做了人生第一把武器。九岁，他爹第一次带他去“见世界”。黎灿喝醉了，抱着他说：“阿龙，爸爸是14K，你长大也要做14K！” 然后带他去寨里一间暗娼寮，看他爹跟一个越南妹做那事。黎皓龙坐在门口，数天花板上的水渍。十一岁，他妈病了，肺病，咳血。没钱看医生，只能喝盐水。黎皓龙每天半夜爬进启德医院后门，偷医生丢掉的抗生素、止痛针。有一次被保安狗追，翻墙摔断了两根肋骨。回家把药喂他妈吃，自己疼得满头冷汗也不吭声。他妈摸着他头说：“阿龙，妈拖累你了。” 他把脸埋进他妈怀里，第一次哭，哭得像头小兽。三个月后，他妈还是死了。死前把最后十块钱塞进他手里：“买个新书包，好好读书。” 他拿那十块钱买了半斤石灰，把他妈的尸体埋在寨里废弃的水井。埋完那一刻，他把眼泪擦干，从此再没流过。十三岁，1989年1月17日。那场火。他亲眼看着他爹被浇汽油点成火把。他爹爬到他面前，把牛角柄匕首塞进他手里，最后一句话是： “阿龙……记得……烧回去……” 火光吞掉他爹最后一口气。黎皓龙把刀贴在胸口，用滚烫的刀身烙下第一条鲨鱼。疼得他眼前发黑，却一声没吭。那一刻，十三岁的黎皓龙死了。从灰里爬出来的，是后来让整个香港发抖的疯龙。多年以后，有人问他： “龙哥，你小时候怕过什么？” 他叼着烟，淡淡吐出一句： “我只怕过一件事：怕我妈死的时候，我不在她身边。” 说完，他把烟头按灭在手背上。烫出一个新的疤，盖住旧的疤。像鲨鱼，一层层长出更硬的皮。

#九龙城寨 #14K #黑帮 #童年 #复仇

4天前

昨天直播时，聊到《三体》我的好友祥叔做了一个AI圈人物映射解读，特别有趣：罗辑（Luoji）：对应 OpenAI 的伊利亚（Ilya Sutskever）一己之力推动 AI 发展，极度重视守护人类安全，承担着“执剑人” 角色。韦德（Wade）：对应 OpenAI 的山姆·奥特曼（Sam Altman）。 “AI 属性”最足，目标至上，主张 “不择手段的推动AI前进” 程心：对应欧洲的监管团队。象征人性的爱和软弱，因强调情感和保护，经常做出导致灾难的决策。神性（安全）、AI 属性（速度）和人性（监管），相互博弈、达到平衡，任何一个类型缺失都有问题。最后提到 Anthropic 这家公司，带有 “黑暗森林法则”的烙印，认为竞争对手都是潜在的威胁，他们必须获胜。

#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 140 条信息

#三体 #AI #OpenAI #伊利亚（Ilya Sutskever） #山姆·奥特曼（Sam Altman）

4天前

NotebookLM推出的“演示文稿”（PPT）相当惊艳。 Nano Banana Pro太热，猜不少人漏掉了。自定义提示词生成个性化PPT（比如小黄人）： 1. 设置为中文 2. 时长勾选“长”（不改也行） 3. 请描述您要创建的演示文稿，输入提示词： “用小黄人风格讲解重点信息” 出来效果如下

#NotebookLM #演示文稿PPT #小黄人风格 #自定义提示词 #AI演示文稿

5天前

每两周一次的免费直播，价值超越付费课程。今晚是第六期。信息密度很不错，交流嘉宾都是身边朋友，很多AI圈实干派。 WayToAGI参会飞书地址，20:00点准时开始：

#免费直播 #AI圈 #WayToAGI #信息密度高 #积极

5天前

写了一篇不一样的 Nano Banana 评测。没有任何酷炫案例，只是用它帮孩子设计一套轻松、可爱的教材。学习汉语拼音，学习常见的英语单词。 Nano Banana Pro在教育上，应该还有更多值得挖掘的场景。

#nano banana #教育应用 #教材设计 #汉语拼音 #英语单词

6天前

来个抽象艺术。用连环画的风格，生成一个林黛玉倒拔垂杨柳的故事。

#林黛玉 #倒拔垂杨柳 #连环画 #抽象艺术 #跨界混搭

1周前

既然谷歌AI推理能力强，所以试试这种类似文本Prompt的生图提示词。

谷歌Deep Research：AI操作系统雏形？· 142 条信息

#谷歌AI #推理能力 #文本Prompt #生图 #提示词

1周前

nanobanana Pro果然强啊，让画出绝命毒师中的重要人物和关系，太像太全面。

#nanobanana Pro #绝命毒师 #人物关系 #AI绘画 #正面

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