歸藏(guizang.ai)

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只需要装一个 Claude Code for VS Code 的插件，你就可以在 Antigravity 里面双开 Gemini 和 Claude Code 两个套餐的模型混着用，还有 IDE 界面可以快捷方便的对文件和内容进行操作
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华硕 ROG XREAL R1 游戏眼镜有意思 可以连接电脑和游戏主机获取游戏画面，相当于一个便携 240Hz屏幕 4米距离可观看171英寸显示屏，57°视场角，重 91 克 240Hz 1080p 微型 OLED 面板，2 个 HDMI 2.0 接口，1 个 DisplayPort 1.4 接口
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谷歌正在准备把 Gmail 放到 Google TV 上 支持用自然语言找片、回顾剧情、支持模糊描述来找不记得片名的内容 Gemini 回复的时候会动态组合文本、图片、视频，提供丰富的屏幕内容。 帮助学习内容，提供带旁白的交互式概览与“深度解析” 自然语言检索 Google Photos 的照片 支持语音优化电视设置，比如屏幕太暗了，声音有点小之类的 会先在部分 TCL 电视推出，随后扩展到其他 Google TV 设备
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又跑了张 4K 的英伟达 CES 发布信息图
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昨晚 CES 2026 老黄照例发表演讲，总结一下发布内容 主要是升级的 Rubin 芯片架构和 Alpamayo 机器人和自动驾驶 VLA 模型 ------ Rubin 架构平台特性： 100% 液冷： 使用 45°C 的温水冷却，无需冷水机组，节省大量能源； 机密计算： 所有数据在传输、静态和计算过程中均加密； 性能飞跃： 在训练 10 万亿参数模型时，Rubin 的吞吐量大幅提升，且生成 Token 的成本仅为 Blackwell 的十分之一； Rubin 架构主要有下面几个部分组成： Vera CPU： 专为功率受限环境设计，性能功耗比是前代的 2 倍，采用空间多线程技术。 Rubin GPU：浮点运算性能是 Blackwell 的 5 倍，但晶体管数量仅增加 1.6 倍。引入了 NVFP4 Tensor Core，一种能够动态调整精度的处理单元。 NVLink 6 Switch： 交换机芯片带宽达到 3.6 倍全球互联网总流量，确保每个 GPU 都能同时与所有其他 GPU 通信。 ConnectX-9 网卡： 与 Vera CPU 协同设计，提供 1.6 Tb/s 的带宽。 BlueField-4 DPU：负责安全性及虚拟化，它还引入了革命性的 KV Cache 存储功能，解决了长上下文对话中 GPU 显存不足的问题，为每个 GPU 额外提供 16TB 的快速访问内存。 Spectrum-X Ethernet Switch（新一代）： 采用硅光子技术和共封装光学器件，拥有 512 个通道。 ------ 开源 Alpamayo 模型家族： Alpamayo 1 VLA 模型：100亿参数的“链式思考”视觉-语言-行动模型，能把问题分解为步骤、在多方案中推理并选择更安全的路径，并用自然语言说明行动与轨迹。 开放数据集：包含超过 1700 小时的驾驶数据，这些数据涵盖了各种地理区域和路况，囊括了罕见且复杂的真实世界场景。  AlpaSim：一个用于验证自动驾驶系统的开源仿真框架。
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OpenCode 感觉比 Claude Code 更易用啊 尤其是对我们用 Anthropic 账号困难的人来说 - API 接入简单方便，支持所有主流模型 API - 还有可视化的客户端可以安装，没有 CLI 那么麻烦 - 支持 Cluade Code 的所有能力，甚至可以直接调用 CC 创建的 Skills 甚至允许你调用你 Claude 账号本身的模型额度
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老马这个月给了 500 美元，不错啊，比低保多不少了
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任何教 Vibe Coding 的课都应该先教学员计算机基础
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看到马伯庸分享他写日记的方式，非常有意思！ 而且跟之前分享过的 Karpathy 的记录方式也很像。 这种方式可以跟AI很好地结合，我 26 年想实践一下了。 先介绍一下他俩是怎么记录的： 他为了降低摩擦，会只记录事实（就是流水账），而不记录观点，不写感悟，不去润色，也不在乎遣词造句。 Karpathy 当时的日记也是一样采用 Append-only 模式，想到什么就往文档顶部丢，不打标签，不分类，不设层级，日记当剪切板用。 只记事实，就失去了“表演给别人看”或“自我感动”的空间，整个输入的摩擦力就大幅降低了。 而且它还可以通过语音输入，每次记完什么事，只要打开语音输入说一句话就解决了，非常方便。 而且他们还有一个特点，就是只用一个文件去记录： Andrej Karpathy 是在备忘录里，只有一个文档 马伯庸也是，就是只有一个 Word 文档 这样的话对他们来说不用整理，需要的时候直接 Command + F 查找关键字就行。 而且这种流水账的内容比较少，即使记一年也可能只有几万字，随便怎么样都能检索到对应的信息。 马伯庸主要是用这种方式来解决自己中年记忆力衰退的问题。Andrej Karpathy 将其视为大脑 RAM 的释放工具：通过手记，大脑就可以放下这些信息，从而专注于做其他需要专注的事情。 我发现他们这种记录方式跟 AI 协作也非常友好： 这种东西是非常好的 AI 原生语料。 因为它拥有高密度的语义，包括：人名、书名、事件、命令、代码，这些都是非常容易提取的结构化信息。 另外，这种方式对上下文非常友好。 因为它体积小，一年可能最多也就几万字，完美地适配了现在大语言模型的上下文。而且由于它是纯文本，AI 可以非常高效且便捷地进行查询和整理。 这种低摩擦、高信息密度，且纯文本的记录方式，无意中非常适合现在的 AI。 通过这种方式，可以快速构建起属于你自己的类似 ChatGPT 的 AI 记忆。 而且纯文本又不至于让你被绑定到某一个产品上。
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B 站版本的“爱死机” 《中国奇谭 2》开始更新了 第一集的画风和剧情都非常不错，三条小蛇太可爱了，感觉这质量已经比近期几季“爱死机”要高不少了 推荐看看，第一集免费，第二集需要会员
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2026 新年快乐 朋友们！
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好像得了这个奖，感谢AIGC Rank的认可
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针对各种消费品品牌，年底如果不知道搞什么活动，可以尝试这种形式。 现在的模型成本没那么高，如果限制使用次数，成本其实是可以承受的。 这种活动可以极大增加品牌曝光度，并降低用户对于上传真实照片的抵触心理。
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终于搞了一个 Github 仓库放我创建的提示词，太懒了现在才搞
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提示词：
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感觉歸藏发的东西越来越没啥意思了 看来看去也就那样，再看3天今年我就不看了
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TRAE 月活破160万！借着数据聊 AI 编程生态 Trae 发布了他们的年度开发者报告。 也可以看作 AI Coding 的一次生态调研，仔细看了一下，找到了一些有意思的数据。 TRAE 现在总用户数已经 600 万了，月活 160 万，作为一个相对专业的编程工具，已经相当不错，可能国内第一了。 周活跃用户在 TRAE 几乎是工作日全勤的，粘性相当高。 这几年他们的迭代还是挺快的，从刚开始的 Agent 1.0 然后是 SOLO Beta 最后是 SOLO 的正式版，基本上每一个版本我都有测试，进度真的是肉眼可见地，好用了很多。 之前经常存在的网络延迟问题，以及很多人反映过的内存占用问题，现在都已经得到了大幅改善。 根据他们官方报告的数据：补全延迟降低了 60%，内存占用降低了 43%。 在大家的使用场景上，相关数据的分布如下： 1. 代码生成：占了 30% 左右 2. 修复 Bug：占了 40% 左右 这两个种类基本上是大家最常用的任务，也是 AI 模型做得比较好的任务。 至于大家用的比较少的几个场景，仓库管理、环境管理、代码优化，这几个功能确实是大家目前不太信任的。 在编程语言方面，我们可以看看大家对于 AI 现在能解决的编程语言的排序。排名最靠前的是 Vue，之后依次是：Python、JS（JavaScript）、HTML、Java、TypeScript，可能还是主要集中在前端的网页上。 TRAE 对于各种 AI 编程生态工具的支持也相当不错，目前支持了超过 1.1 万个 MCP。 大家用的最多的 AI 编程模式是 Builder 模式占 80%，之后是 SOLO Coder 占了 40%，超过 80% 的人是多种智能体混用的，说明这几个模式的长处和短板大家都比较了解了。 随着国内模型的编程能力越来越强，同时在搭配上 TRAE 丰富且高效的基建，感觉 2026 年在编程领域还是会有非常大的进步的。
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Epic 今天送极乐迪斯科最终剪辑版，这个必须得领朋友们
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🎄Merry Christmas，圣诞快乐朋友们！ 藏师傅的圣诞礼物还是提示词 帮你将你喜欢的地点或者文艺作品变成圣诞礼品海报送给朋友。 我这里选了我每年圣诞都看的电影《真爱至上》 感谢大家这一年的陪伴，谢谢各位！ 提示词放下面了
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看到知乎上线了他们的年度AI产品榜，刚好我也还没写总结，就借着这个榜单来聊一下这些产品。 首先国内通用聊天产品，豆包排第一，第二是Deepseek，后面有千问和知乎直答。 今年国内所有的厂商基本上都吃的是Deepseek在年初爆发的红利。我们用整整一年的时间，把这部分用户从完全不了解AI拉到了每天使用AI。 在做产品上字节是厉害的。不管是能力还是产品策略、运营策略、推广方法，都展现了自己在做产品上应有的战斗力。由于语音模式的低门槛，让很多小朋友和老人都能够非常顺畅地使用豆包。非圈内的用户一说就是豆包和 Deepseek，这就是他们理解的 AI。 千问的增长也很迅猛，阿里在年底终于搭建了他们的模型体系和新的团队，开始疯狂发力。最近有不少人一提起AI，就会提到千问了 然后是海外的ChatBot产品，Claude、ChatGPT和Gemini Gemini排得相当靠前。谷歌在年底的这一波发布还是太猛了，又有钱，又有卡，又有人，模型还强。低成本提供最优质的模型，是这个行业现在最强的推广手段，也是最稳定的 Anthropic 在今年也确定了自己的发展方向，在产品的人力和资源投入上，维持较低的水平。但是通过Claude Code这种对开发的依赖比较低，又能发挥模型能力的产品，快速地抢占用户心智和市场。尤其在编程领域，非常难以撼动，2B的收入很高 Sam 最近确实不是很好过。自从GPT-5发布以来，大家对于OpenAI的模型就一直没有什么好的评价，尤其是在模型的语言风格和回复策略上。但是在产品层面，ChatGPT确实是最好的。这也是为什么它的用户忠诚度比较高的原因 然后就是即梦和可灵两个内容创作工具，国内今年在图像和视频领域基本上是相较于海外一骑绝尘的。但是年底Nano Banana Pro发布、Sora2发布以后，直接将图像和视频模型带到了一个新的领域。针对于视觉推理以及编辑能力，我们需要尽快赶上 最后是Cursor，基本上开启了今年的Agent大幕。在Agent这一块的创新，包括上下文工程、底层多个模型的混合调用，以及关于Agent的操作的基本交互逻辑，都为很多AI产品指明了方向。卡帕西的年终总结也非常着重地提到了Cursor以及 vibe Coding 25年，我们AI领域是非常幸运的。模型和产品都有非常大的突破，期待26年的 AI 圈还有什么狠活
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MiniMax M2.1 这个前端美学表现确实可以啊！ 让他帮 karpathy 的年终总结做了一个网页，他甚至改了鼠标样式 估计集中找了一批设计比较好的网页数据做 RL
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Open AI 也开始搞年终总结页面这一套了 美国、英国、加拿大、新西兰和澳大利亚用户只要开启了记忆功能的都有 APP 会多出来一个“你和 ChatGPT”一年的聊天记录 我今年用 GPT 确实不多，虽然买了两个月冤种 Pro 会员
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最几天听的最牛批的播客，终于知道 AI 在医疗上怎么应用了，重轻真的厉害
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Raycast 每年的年终总结是真的漂亮
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🍌Nano Banana Pro 的上线依然还在提高！ 提示词：为你的家乡做张城市海报 所有的元素都会自动根据你选择城市进行调整： 比如云海的艺术风格、3D 字体上面的装饰、经纬度、建成时间、别称、独特的鸟类和生物、天际线景观和古建筑 提示词： 一张针对 [城市名称] 的城市渲染数字艺术海报。 画面核心主体是一个漂浮在白云上方、形状像所选城市的并且占据画面大部分内容的微型岛屿。岛屿的形状与城市在地图上的形状相似，无缝融合城市独特的标志性地标、自然景观及文化元素。加入城市特有的鸟类、电影般的光影、鲜艳色彩、航拍视角和阳光反射效果，建筑不宜太多太密集。 岛屿展现历史与现代的无缝融合。一部分是该城市最具代表性的古代历史建筑；另一部分平滑过渡为城市的地标建筑和天际线景观。 岛屿漂浮浩瀚云海之上。云海采用该城市所在文化圈的传统艺术风格进行表现。 立体城市拼音或英文名的 3D 文字漂浮在微型岛屿的上方，这组文字像一个生态与文化共生的微缩生态装置。 在画面四周和主体周围，叠加一层极简、高雅、具有博物馆展板质感的信息排版层。主要检索相关的城市信息，主要信息使用经典的衬线字体，辅助数据可使用极细的极简无衬线体。在画面的角落，以类似古典地图集或高级杂志扉页的方式排版。用衬线体标注城市的地理坐标、别称或建城年份，以及当前的天气，作为装饰性的背景信息，整体排版留白极多，排版克制、干净、平衡，如同在欣赏一件珍贵的艺术品。 风格要求： Octane Render, C4D, Isometric City, Micro World, Living Ecosystem, 8k Resolution. DreamWorks style, 3D modeling, delicate, soft light projection.