向阳乔木

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13小时前

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

20小时前

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· 121 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

1天前

项目地址

1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

1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· 1233 条信息

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

1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

1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

1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

1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· 294 条信息

#睡后收入 #个人产品 #价值复利 #时间价值 #AI生成

1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

1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

1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

1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

1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

2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· 1233 条信息

#Claude #AI视频生成 #黑暗料理 #儿童主题 #趣味

3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

3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？· 133 条信息

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

3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

4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

4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

5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

6天前

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？· 139 条信息

#谷歌AI #推理能力 #文本Prompt #生图 #提示词

6天前

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

6天前

明天有在现场的朋友吗？

#现场 #朋友 #提问 #社交 #活动

6天前

蝗虫群友（小姐姐重生之我是香江食息兽）。一句话用Gemini3生成的英伟达财报解析。太牛逼了，居然还有一个模拟的chatbot对话跟CFO对话。待会问她提示词和原始素材，放评论区。

英伟达市值突破5万亿，科技巨头再创历史· 44 条信息

#蝗虫群友 #小姐姐重生 #香江食息兽 #Gemini3 #英伟达财报

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