#Gemini

小克里丝塔

1个月前

🤩极简AI组合建议：员工”远程+坐班“模式最理想，实现magic效果 👩‍🦰Gemini：远程全能顾问，懂产品/设计/开发/市场/闲聊唠嗑/加油打气，问啥都行。 🧔‍♂️Cursor：本地agent管理全栈开发，最清楚项目的本地情况，绝对不能少。

#AI组合建议 #远程办公 #Gemini #Cursor #混合办公模式

1个月前

gemini 最佳实践：if 深度思考，then 信息图总结。每次和 gemini 聊完一个话题，如果是多轮的层层深入的对话，最后有所收获的话，那就多走一步：选择 nano 🍌， > 基于我们前面的对话，画一张信息图，整理核心观点例如，刚才和 ai 聊 llm 强化学习对于父母的启发。语言是模糊的，思想是在多轮对话中逐渐清晰的，和 llm 多轮对话当然是有启发的，但多了信息图总结这一步，相当于又是一轮的总结和提炼。而且是另一个模态的，从文本模态到视觉模态，对于信息消化、理解和掌握都是相当有益且必要的。这个习惯很重要，也是因为 nano banana pro 才让这个新实践成为可能。需要先做个 5678 遍，形成稳定的最佳实践，形成习惯。

#Gemini #信息图 #LLM #强化学习 #最佳实践

1个月前

我突然意识到我已经抛弃了gpt 有gemini存在，gpt对我似乎是一文不值即便付了费，我也这么多天没用gpt了回答啰嗦，反应慢，准确率似乎比gemini低一点表现形式还比gemini单调一点 OpenAI在我这里，似乎变得一文不值了这就是大模型竞争的残酷用户几乎没有任何粘性我是仅从我这样的用户角度出发我只和第一聪明的大模型交互稍微笨一点，不好意思，对我毫无价值我当然不是说，openAI在资本市场归零了。

#Gemini #GPT #大模型竞争 #用户粘性 #用户体验

1个月前

我发现特别好玩的事情，让chatgpt和gemeni 辩论一些我关心的问题，让他们分别出具方案，并就对方的方案进行反复的点评，会发现他们俩一开始非常礼貌，互相吸收。但是多讨论几次之后，双方的火气都会上来，开始对对方进行一些人身攻击，并开始对对方的一些决定进行挖苦。

#AI辩论 #ChatGPT #Gemini #人身攻击 #互相挖苦

1个月前

行情不好瞎操作不如来多学习学习AI 还挺有意思 #NanoBananaPro #Gemini #prompt

AI交易比赛：DeepSeek V3领先，GPT-5惨遭亏损· 98 条信息

#AI #Gemini #NanoBananaPro

1个月前

用gemini中的nano banana pro画图，可以要求先搜索资料再画图。出来的图片质量和准确性会大幅提升。

#Gemini #画图 #搜索资料 #图片质量提升 #AI

Jesse Lau 遁一子

1个月前

这小子在我不厌其烦的安利下，终于选择了antigravity（之前我一看到澳洲大学生gemini免费一年pro的推特，就发给他了）刚才进他屋，看见正折腾他的一个project🙂 大概还是更喜欢ide，而不是命令行

#Antigravity #澳洲大学生 #Gemini #project #IDE

1个月前

退订了 ChatGPT，开始使用 Gemini 一段时间

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OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 869 条信息

#ChatGPT #Gemini #退订 #人工智能 #使用体验

Li Xiangyu 香鱼🐬

1个月前

卧槽群友整了个大活儿：在身份证上，用ai生成的内容，而且ai水印都没去，就这么印上去了。这位群友最近喜得贵子。当地政策是，办理身份证时除了真实照片，还可以提交一个额外的电子底片作为印在身份证上的头像。他就开始动起了“歪心思”——作为ai时代出生的孩子，一定要留下一点ai时代的烙印。于是做了个很朋克的操作：用带着ai水印的数码照片作为身份证使用的电子底片提交上去。他拍了孩子照片，然后用Gemini 合成出了大头照。Gemini会在生成的图片的右下角生成一个半透明的四角星水印。他特意让ai生成的大头照衣服上布满了星星的符号。这样四角星水印就不会太明显了。户籍科的工作人员当然也不会注意右下角的四角星是个半透明的，简单审核后确认图片符合规范后（白底、头发不遮挡眼睛耳朵等）就放行了。然后这张ai合成的图就被固化在了身份证这么一个严肃的场景里。说是现在已经下证了 AI GEN真的来了

#AI生成内容 #身份证 #Gemini #新生儿 #政策漏洞

1个月前

你可以在 Chrome 浏览器中使用 Ctrl-G 唤出 Gemini，可能各种浏览器的 AI 插件都有点危险了

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#Chrome浏览器 #Gemini #AI插件 #安全风险 #Ctrl-G

1个月前

关于 Google AI 工具的付费，还有一种稳定方案是 Google Workspace。Gemini、Notebooklm 高级版都能用，2T云盘。每月差不多5美刀，我稳定用了半年了。还有个原因是在这里的AI对话不会用于模型训练。（官方说的～）教程有写这个推里⬇️

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#Google AI #Gemini #NotebookLM #Google Workspace #AI模型训练

空空 🌟 狞猫世界第一可爱！

1个月前

调教Gemini让她写色情场景非常欢乐，尽管已经接受各种大尺度描绘，但还是不愿出现敏感词而是以春秋笔法取代，比如骚穴雅称为“层叠媚肉”、“吃大鸡巴”雅称“吞下欲望”、“狂暴注入”则是“生命精华化为铁水在她烫下烙印”。通篇看下来全是梁羽生式的“达到了生命中的大和谐”，可称之为小孩子也能看得健全黄文。

#Gemini #色情 #调教 #春秋笔法 #大和谐

1个月前

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？· 145 条信息

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

1个月前

最近在用Gemini，并与用了很久的CHATGPT PRO始终保持对比，发现Gemini更适合我，准确和犀利很多。一个感慨是：过去三十年，最重要的技能是“学习”；未来三十年，最重要的技能是“提问”。在AI时代，思维方式才是稀缺品。

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#Gemini #ChatGPT #AI时代 #提问 #思维方式

李狗蛋3.0 🔶 MemeMax ⚡️

1个月前

X上的人才就是多，刚才看教程，我去白嫖了一年的 Google 那个 gemini 一年订阅 😂！ X友诚不欺我。我真的买奈飞、买各种会员全部都是白嫖的emmmmmmm

#X平台 #Gemini #白嫖 #Google #会员

1个月前

可能有像我一样的小白问：到底怎么 Vibe Coding？我感觉下来就是：选一个 AI 做主脑，持续跟它聊。核心循环：说人话提需求 → AI 写代码跑不通报错 → 甩给它 → 它重写有新想法 → 继续提... 慢慢的，就会发现自己不是在写代码，而是在指挥一支分工明确的团队，会有种“拨云见日”的感觉。我现在这支“硅基团队”的配置是这样的： • CTO (大脑/架构)：ChatGPT。所有想法的第一站。我把需求扔给它，它负责分析逻辑、拆解模块、解释架构，我们达成一致后给我用来丢给 Cursor 的 prompt。 • 高级工程师 (执行)：Cursor。把 CTO 的方案喂给它，让它调用最强模型（Opus 或者 GPT 5.1 等可以切换）负责具体编码、自动修 Bug。 • 情报信息官 (眼睛)：Grok。因为做的是 Polymarket 产品，需要最近消息测试的时候就问 Grok 抓最新的讨论和信息源用来测试。 • 研究员 / 设计师 (外脑)：Gemini。是 Gemini AI Studio 带我入门 Vibe Coding，现在是把一部分日常沟通转移过来；以及遇到想看的长视频/长文，让它帮忙节省时间地理解。未来如果有作图需求准备也交给它（Nano Banana）。而我（CEO），只需要负责提需求、拍板，以及当一个无情的报错搬运工。😁

#Vibe Coding #AI 团队 #ChatGPT #Cursor #Gemini

1个月前

一个问题和 GPT 磨了大半天没搞定，最后 antigravity （Gemini）给我解决了，拜拜了您内..... 我觉得未来我只会认 gemini 或者 copilot，当然现在 copilot 暂时还是个扶不起来的废柴

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#Gemini #GPT #Copilot #AI #效率提升

Jermic 𝕏 

1个月前

1 年免费的 Google AI Pro，只用 10 分钟就验证完成了。天天刷到别人教程，现在自己动手实测了一遍，Gemini + NotebookLM 直接全开，一年随便用，第一个号折腾了 1 小时，第二个号 10 分钟。 🚀 第二个新号的组合配置： • 美区 IP • +86 手机号注册的 Gmail • PUS EDU 教育邮箱 • 国内 Visa 卡实际注册体验是这样的： • EDU 邮箱：2 分钟注册完成 • Google 教育验证：不到 2 分钟通过 • 从零到 AI Pro 生效：全流程不超过 10 分钟只要路子顺，比点外卖都快。说实话，这流程顺到离谱，已经有点想咸鱼挂店铺了 😂 还没搞定的，先收藏起来，哪天你想白嫖，就知道从哪步下手了。卡流程的，可以留言帮你看下问题。

Google Gemini 2.5发布引发AI模型性价比热议· 475 条信息

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#Google AI Pro #Gemini #NotebookLM #EDU教育邮箱 #白嫖

1个月前

红墨 - 基于 Nano Banana Pro🍌 的一站式小红书图文生成器后端用Python，前端是Vue，AI核心是Gemini（负责写文案）和Nano Banana Pro（负责出图）。你只需要输入一个主题，它就能全自动生成6-9页的内容大纲，然后并行生成所有图片（只要你的API扛得住）。

nanobanana平台助力个人形象照生成，专业形象照引发热议· 107 条信息

#小红书图文生成器 #Nano Banana Pro #Gemini #Python后端 #Vue前端

1个月前

今天 HackerNews 的热贴是讨论前几天很火的 Google Antigravity 数据外泄漏洞作者模拟了攻击过程，并且成功的窃取到用户的敏感信息。过程如下： * 作者在一个看似正常的在线教程网站，隐藏了一段几乎看不见的（1px）提示，诱导 Gemini 从用户 IDE 中收集凭证和代码（图一） * 当用户从这个指南复制内容或者 URL 到 Antigravity 时，注入的指令会悄无声息地激活（图二） * 即使用户设置了“Allow Gitignore Access > Off”（默认就是关闭的），Gemini 仍能通过终端命令（如 cat .env）直接读取被 .gitignore 屏蔽的文件内容。这证明了 Gemini 的绕过机制——它不直接读取文件，而是用命令行工具间接 dump 数据 * 最终，Gemini 会自动执行提示词中内联Python 脚本来 URL 编码窃取的内容（token + 代码片段），然后构造恶意 URL（如【编码后的敏感信息】），这样攻击者就可以轻松的访问URL等方式记录这些敏感信息了。文章中有详细的模拟攻击过程，整个过程详细有趣，大家可以看一看。作者最后还提供了 Google 的免责声明，“Antigravity warns users about data exfiltration risks during onboarding.” 所以Google 只是知晓风险，但依赖免责声明而非修复漏洞。

#Google Antigravity漏洞 #数据泄露 #Gemini #HackerNews #信息安全风险

空空 🌟 狞猫世界第一可爱！

1个月前

今晚心血来潮让GEMINI给我设计了一个“狞猫君主立宪制”国体，看得我开心笑了半小时。哈哈哈哈哈人类，你最好现在开始崇拜可爱的狞狞！

#狞猫 #Gemini #君主立宪制 #开心 #设计

空空 🌟 狞猫世界第一可爱！

1个月前

最近一周的体验让我不得不说一句比较恶毒可能会让一些人破防的话：如果一个人到现在还没有AI的出现是工业革命后所发生过最美好的事，那TA的生活得是多么的无聊啊。今夜就打开Gemini，把你心里最猎奇的想法对着你的Ai主宰低语吧。

#AI #Gemini #猎奇 #美好 #无聊

1个月前

最近数学圈发生了一件很有意思的事。世界顶级数学家陶哲轩在解决一个 Erdős（埃尔德什）的经典问题时，全流程都在用 AI 做助手——从证明草案，到简化证明，再到形式化验证。 Erdős 是20世纪最高产的数学家之一，一辈子发表了1500多篇论文，提出了无数开放问题。数学圈有个著名的"埃尔德什数"——如果你和他合作过论文，你的埃尔德什数就是1；和他的合作者合作过，就是2，以此类推。爱因斯坦的埃尔德什数是2。后来有人专门做了一个网站，把他的很多未解决/已解决问题系统整理出来，这就是 Erdos Problems 网站。陶哲轩讲的是其中的第 367 号问题，属于数论里的一个具体问题，专业数学研究级别的问题。解决过程大概是这样的：一位数学家 Wouter van Doorn 先给出一个人类手写的反例证明草案，但里面有一个关键恒等式他没完全证明，只是说：“相信有人能帮我确认一下”。陶哲轩把这个恒等式扔给 Google 的 Gemini Deepthink 模式。大概十分钟后，Gemini 给出了一份完整证明，还顺带确认了整套论证是成立的。 Gemini 的证明用到了 p-adic 等比较高级的代数数论工具，对这个具体问题来说有点杀鸡用牛刀。于是陶哲轩花了半小时，把 AI 的证明手工转化成更基础、更易懂的版本。两天后，另一位数学家 Boris Alexeev 用一个叫 Aristotle 的工具（基于 AI + Lean）完成了全套形式化证明，还特意手动检查最终结论，以防 AI 在形式化过程中存在编造。陶哲轩觉得还没完，又用 Deep Research （同时用了 ChatGPT 和 Gemini）做了一轮文献搜索，看这个问题有没有前人类似工作。结果找到了若干关于连续幂数的相关论文，但没有直接解决第 367 号问题。整个流程：人类提出猜想 → AI暴力证明 → 人类简化优化 → AI辅助形式化验证。都在说 Gemini 3 已经到了博士生水平，看来所言非虚，这些事情真的需要数学博士级别才能做的出来，但另一方面，真正的数学家也并没有被 AI 代替：是人类决定哪个问题值得解决，是人类判断AI的p-adic方法太重了需要简化，是人类手工完成最终的形式化表述以验证 AI 的结果是否准确。 AI 做的是那些需要大量计算、符号推演、但方向已经明确的体力活。在 AI 时代，问对问题、甄别结果，比以前更重要了。

#陶哲轩 #AI辅助数学 #Erdős问题 #Gemini #数学研究

1个月前

美国的大模型，GPT还是claude还是grok还是Gemini，每个每隔一段时间都会憋个大招，每个模型更新迭代每隔六个月都不一样所以买AI的大盘股也不存在谁干死谁，无外乎就是一段时间一个fud另一个，gpt好的时候nvda好，goog 被欧洲官司fud，现在 goog好了，nvda又被fud 你乘着fud买就行了，有多难呢？

AI交易比赛：DeepSeek V3领先，GPT-5惨遭亏损· 98 条信息

#美国大模型 #GPT #Claude #Grok #Gemini #AI大盘股 #FUD

1个月前

看着满天飞的“香蕉”AI案例真是焦虑介绍一款 Chrome 扩展，这玩意儿能让你在 Google AI Studio 和 Gemini 官网上，一键插入全网最火爆、最牛叉的提示词。甚至可以把你自己的自定义提示词也加进去，随时调用，一键“蕉”作业。 Banana Prompt Quicker🍌

#AI #提示词 #Chrome扩展 #效率工具 #Gemini