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FAN 💎
2个月前
form怎么了 $Charles 也射不出来了 已经40分钟没有新盘子了
#Charles状态不佳 #40分钟无新盘 #射不出来 #状态下滑 #竞技状态
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Gorden Sun
2个月前
nano banana提示词： 编辑图片，把图像垂直分成两半：左侧是写实照片，右侧是细致的黑白素描，采用漫画风格。素描部分包含星星、爱心、笑脸等可爱的涂鸦，头部周围还有小卡通人物。素描部分还包含手写的英文文字和俏皮的装饰。写实部分与素描部分流畅地融合，营造出一种半人半涂鸦的艺术效果。简洁、美观、富有创意的现代插画风格。
#AI绘画 #图像编辑 #写实与素描结合 #漫画风格 #创意插画
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最近更新了 Nexty 模板的 Roadmap，把最新的特性和正在开发的功能写下来，让新朋友快速了解 Nexty 模板的特性。 挑选了4个模块截图出来，这么完善的基础设施还是很能打吧😁 完整 Roadmap 查看👉
#Nexty模板 #Roadmap更新 #特性介绍 #模块截图 #积极
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Geek
2个月前
NB 让编程回归写代码本身 别再被工具链折磨 run 是一款用 Rust 打造的"编程语言瑞士军刀" ，让你在 25+ 种编程语言间自由切换，无需记忆各种编译器指令，真正做到一个 CLI 统治所有语言...
#NB #编程语言 #Rust #工具链 #CLI
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Viking
2个月前
GPUI 支持 GPU 加速的 Rust UI framework 开源发布了，也是 Zed 采用的底层框架。 这个真是大新闻，因为用过 Zed 的朋友应该能感觉到效果还是非常丝滑的，整个流畅度远超 Electron，以后不用第一个想到的选项就是 Electron 了。 看来 Rust 有必要学起来了。
#GPUI #Rust UI framework #GPU加速 #Zed #Electron
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DeBill
2个月前
现在打开电脑，无论写不写代码这几个软件我已经离不开了 - Chrome - Wechat - Cherry Studio - Obsidian - Clash
#CHROME #WeChat #Cherry Studio #Obsidian #Clash
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sitin
2个月前
今年，别再观望：把 AI 用到业务里 先说结论 想法人人都有，能落地的才稀缺。现在这波AI + 自媒体是真正的“王炸”组合：流量与产品互相抬轿，试错成本低、速度快。 为什么是现在 1.门槛被AI砍掉了：过去从需求到上线要 1–2 个月，还要烧钱做推广；现在“想到=能做”，快速试错、快速验证。 2.一人公司可行：有了 AI，效率直接拉满，基础成本更低，迭代更快。 3.团队协同更强：给全员上 ChatGPT Plus 这类工具，不只是提效，是工作方式被改写。 最稳的路径 ·技能 × 自媒体：任何一个硬技能，配上持续输出的自媒体号，就能形成稳定的获客与转化。 ·先流量，后产品：先把人群与需求打透，再做产品更稳。 ·项目 × 个人IP：标签化、系列化、长线化，把“你是谁、你擅长什么”说清楚。 别再把 AI 只当热点 ·全员学一点编程：不是让人人当工程师，而是能写脚本、调工具、连 API，把日常流程自动化。 ·把工作流系统化：外包、Agent、视频生产、数字人、数据整理……能自动就别手动。 ·深度使用，而不是浅试：连续高频用 20–50 天，AI 才会真正嵌进日常决策与产出。 给今天就能落地的动作 我最近用 AI 做了很多工具，很多工作流，搭配整体效率拉满， ·现在我都要求我们团队销售运营小姐姐都要学AI 编程了，是因为不学后续很难啊，效率太低 ·把一个业务流程完整改造一遍（比如从线索收集→清洗→自动跟进→内容沉淀）； ·选一个“技能 × 自媒体”主题，连更 30 天做成标签； ·设定每周一次小迭代：新工具接入/旧流程替换/数据回看复盘。 最后 今年是普通人用 AI 打开确定性的好年份。拥抱 AI，不是锦上添花，而是把你带到赛道里。把 AI 当终身合伙人，持续深用、用深——你会发现，创业不再那么“奢侈”，而是更可控、更高胜率。
#AI #自媒体 #效率提升 #业务落地 #数字化转型
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Xiaowen
2个月前
国庆因为全在外面手里只有 ipad， 租了个不会关机的物理服务器一周，号称洋垃圾的廉价配置其实用起来也非常不错。 打暗黑 2，写代码，跑一些 agent。 之前用过云电脑，每次登录要重新起实例开机等很久，非常耽误节奏，这种永不关机的物理设备随时待命还是体验非常好的。 所以下决心在家里放了台配置高的，逐渐把日常工作迁移上去。
#国庆 #物理服务器 #暗黑2 #云电脑 #工作迁移
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图拉鼎
2个月前
今天有个琐碎的任务，需要去操作网页去更新一大批数据。有好几条路让我去选： 1、手动重复操作约 50 次，可能费时半小时以上； 2、写代码用浏览器自动化技术去操作，可能写代码就要半小时～一小时； 3、用"Browser Use"之类的 AI 技术，可能不需要写代码了，只要 Prompt 即可，时间不详。 想了想后，我决定走第 2 个路线。调研并使用了 playwright，先用 AI 写了个模版出来，然后再用“playwright codegen”生成了一个真实世界中的操作，然后再把两者整合起来并调试了一下，在一次「您说得对」后终于成功了。 最后我部署到了虚拟机，丢到后台跑，我前台就可以干其他事情了。 任务完成后统计了一下在写代码+调试代码上花了确实约一小时，比手动操作肯定是多花时间了，但是我学会了新技能，以后也能继续用，比 AI 操作要精确。今天的这个决策很正确！
#网页数据更新 #Playwright #浏览器自动化 #AI辅助编程 #效率提升
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今天读的论文发现，LLM的智能，元认知程度也TMD是预训练阶段利用梯度下降的大算力对decode only transformer的神经网络的优化压力下激发出来的！
#LLM智能 #元认知 #预训练 #梯度下降 #神经网络优化
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卫斯理
2个月前
Windows的窗口管理可能是操作系统中最好的吧，非常高效 无愧于Windows的名字
#Windows #窗口管理 #高效 #操作系统 #积极
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Gong Z.
2个月前
17 pro max这一代长焦镜头好用
#17 Pro Max #长焦镜头 #手机
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Silent Bird
2个月前
偉大的發明，建議援助佛山，讓那些做核酸的直接下崗
#佛山 #核酸 #下岗 #失业 #建议
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AI工作流平台n8nC轮融资，Nvidia参投 这是在抄openai的后路？ AI工作流平台n8n于10月9日完成1.8亿美元C轮融资，估值达25亿美元，由Accel领投，Nvidia风投部门NVentures参与（公司公告）。 这距其7个月前B轮（3.5亿美元估值）实现7倍估值跳升。公司披露ARR超4000万美元，23万活跃用户中80%已嵌入AI agents，过去一年收入增长10倍。 市场反应：10月9日信息技术板块(XLK)领涨1.8%，直接竞品UiPath在10月4日宣布与Nvidia合作后暴涨11.86%至14.43美元（Yahoo Finance）。 n8n这样的工作流产品对ai算力影响的核心机制是"AI Agent orchestration需求倒逼算力-应用双向扩张"。 企业级workflow每日产生10万-100万次API调用，单个复杂agent需调用多模型协同，形成乘数效应。 行业影响： 1. 企业软件/SaaS层（分化加剧，赢家通吃）：AI-native与传统软件估值分化显著。ServiceNow（AI workflow平台）市值1909亿、P/S约15.8x，Q2订阅收入31.1亿美元（+22.5% YoY），Now Assist ACV目标2026年达10亿美元（公司财报）。相反，传统RPA承压：UiPath市值仅83亿、P/S 4x，ARR增速从峰值40%降至11%（Q2 FY2026财报）。核心差异在于AI原生能力：n8n支持任意LLM集成且按workflow定价（成本仅Zapier 1/10），而传统RPA困于规则引擎。市场规模支撑分化：AI Agent市场2025年51-79亿美元，2030年预计427-503亿（CAGR 43%，Grand View Research）。 2. AI应用层与开源生态（直接受益）：垂直Agent公司获验证，客服Agent独角兽Sierra估值100亿、Decagon 13.1亿。n8n的fair-code模式（GitHub 7万stars）降低开发门槛，形成社区飞轮。 ServiceNow（NOW，914.32美元）是n8n对标，10月22日财报关注Now Assist ACV进展，目标价1,109美元（+22%，Stifel维持买入）。 Salesforce（CRM，245.33美元）年内暴跌23%后估值修复空间大（P/E 35.7x vs 历史均值45x），Agentforce已签6000+交易，目标价335美元（+36%）。 UiPath（PATH，15.58美元）面临替代风险，分析师目标价13.21美元（-14%下行，Barclays降至持有）。
#AI工作流平台 #n8n C轮融资 #Nvidia参投 #AI Agent orchestration #企业软件估值分化
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图拉鼎
2个月前
如果您没有被肯定过至少 100 遍「您说得对」（或“you're absolutely right”），那么您的 AI 编程功力就还不够深厚。
#AI编程 #肯定 #You're absolutely right
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汤光头
2个月前
最佳实践｜油管多音轨视频 中文频道可以通过上传英语视频来启动自动翻译的功能，然后手工添加中文音轨。 就可以像mrbeast那样做一个“世界频道”了。 以上，来自老胡的分享，感谢。 另外，视频翻译工具，推荐剪映，VidTransAI等。 现在人还不多，兄弟们搞起来。
#油管多音轨视频 #自动翻译 #世界频道 #剪映 #VidTransAI
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我用n8n+飞书监控了100 个AI头部公众号动态，借势解决「选题」困境 🧵 先说下整体的搭建逻辑： 一、采集公众号文章 1. 我在服务器上部署了一个 wechat2rss，订阅了 15 个 ai主题的公众号 2. 在n8n访问它，筛选指定时间的文章，下载保存到飞书，含文章链接 3. 在飞书利用快捷字段的 AI 功能给文章都打上固定的几个类型的标签 二、搭建数据分析模型 4. 在n8n把文章链接传给「极致了」api，抓取文章的数据：阅读量、评论数、转发率、在看数、点赞数、收藏数 5. 在飞书把这些数据做组合指标，例如转发率等 6. 把标签和指标组合做交叉分析 三、AI做选题分析报告 7. 最终得出哪些标签数据好，背后就是建议做什么样的选题 8. 确定选题后，筛选出这些标签的原文，给出具体的选题方向建议、内容结构 9. 形成选题方案报告
#AI公众号 #选题分析 #n8n #飞书 #数据分析
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向阳乔木
2个月前
Perplexity这个产品更新可能很有价值。 授权后能搜notion、github和gmail等，信息源更私有化。 能更牢的绑住用户。
#perplexity #产品更新 #信息源私有化 #用户粘性
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宝玉
2个月前
问：想问个问题，如果ToB的卡点是懂业务的和懂技术的不是一波人，在构建Agent的方式上，老板们就会倾向于通过低代码落地，但langchain新文章的逻辑又很扎实：低代码产品的空间在被模型能力和纯代码挤压，看起来这类产品似乎是过渡态。那整体未来的方向可能是什么呢？在企业里做低代码一定是沉没成本吗 答： 我的回答仅为抛砖引玉，供参考和一起讨论。 无论是低代码还是纯代码，最大的价值是快速验证可行性，前期把落地的路径跑通才是最重要的，某种程度上来说低代码可以弥补业务人员不懂技术的不足，但是局限性也很大，稍微偏离一点 happy path 就无法编排。 最理想的状态还是业务人员懂技术或者技术人员懂业务，但这很难，现在有 AI 了后，前期的落地业务人员是可以通过 AI 的辅助快速实现，搭建一个可行性的原型还是可以的，等到跑通了，再让专业技术人员去优化也很快。 个人观点和LangChain的类似，企业内不推荐在低代码上花功夫，还是业务人员借助 AI 或者和技术人员合作，搭建原型灵活性更大，更有可能做出真正适合企业的应用，而不是局限于低代码平台有限的能力。 另外现在 AI Agent，可行性更高的还是 WorkFlow，在原有验证过的 WorkFlow上用AI提效，或者借助AI衍生出新的更高效的WorkFlow，Agentic 方案还需要模型能力的进化，以及慢慢摸索出一些有效的交互方式会更靠谱，需要一点时间。
#ToB低代码 #AI辅助 #业务人员 #技术人员 #Workflow
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ilovelife
2个月前
#每日推荐 如何给网站起标题 一个专注于收集和提供高效益的网站标题的在线库，旨在帮助各种行业的 SaaS、B2B 和 DTC 品牌抓住访问者的注意力，获取最好的SEO效果。
#网站标题 #SEO #在线库 #saas #B2B
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Y11
2个月前
最近五年，科技圈总有一些声音在说：“这一次，真的不一样了！”从元宇宙到Web3，从AI大模型到自动驾驶，每一次新技术冒头，似乎都被贴上“颠覆一切”的标签。 但如果我们静下心来看看，这些所谓的“改变一切”，其实都在沿着一条清晰的路径生长——那就是“解决问题”和“创造价值”这两个核心点。 就像当年互联网刚兴起时，人们争论它会如何颠覆一切，最后却发现，它更像是一个工具，让信息传递更高效，让连接更直接。 现在的新技术也一样，它们不是凭空出现的“新物种”，而是在前人探索的基础上，解决了更具体的痛点。 比如AI，它不是突然就“改变一切”，而是通过算法优化、算力提升和数据积累，让以前难以实现的功能变得可行，比如更聪明的客服、更精准的推荐，甚至是辅助科研发现。 这些变化，其实是在悄悄改变我们的生活和工作方式，让一些事情变得更简单，让一些梦想有了实现的可能。 真正的“改变一切”，往往不是一开始就喊出来的口号，而是在实践中慢慢渗透到我们生活的每个角落。 它可能不会让世界瞬间天翻地覆，但会像涓涓细流，逐渐汇聚成推动进步的力量。 而对于我们来说，与其追逐那些虚无缥缈的“颠覆”概念，不如关注这些技术能带来什么实际的好处，能不能让我们的生活更美好，能不能帮助更多人解决问题。 毕竟，无论是马云当年说的“让天下没有难做的生意”，还是张一鸣追求的“激发创造，丰富生活”，最终的落脚点，都是对“人”和“价值”的关注。 所以，下次再听到“这改变一切”时，不妨多问一句：“它具体改变了什么？又给我们带来了什么？”或许我们会发现，真正的进步，往往藏在这些细微的变化里，而不是喧嚣的口号中。
#科技 #技术 #价值 #问题解决 #进步
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分布覆盖限制的突破更可能来自哪里？ 我倾向于认为不是来自这两个方向都不，原因如下： 更大的模型可能会在某个临界规模下表现出更好的外推能力，但没有证据表明这已经发生。大模型的涌现能力似乎更多关于表达范围（能做更复杂的推理），而不是分布外泛化。 更多样化的分布可能会产生"涌现的假象"——模型不是学会了泛化，而是学会了一个更高维的插值空间。你走过的路越多，看起来走过的地方就越多，但那不是"可以走到任何地方"。 更可能的突破可能来自： 学习显式的任务表示或元学习算法（如最近DeepMind论文所探索的隐式动态） 或者承认这个极限是内在的，并设计系统使其在分布内表现得极其出色，而不是试图外推
#模型外推能力 #任务表示学习 #元学习算法 #分布内泛化 #系统设计
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卫斯理
2个月前
mise 玩omarchy的时候接触到这个开发环境管理工具，主流的环境支持一键安装，支持Windows/MacOS/Linux 我要求不高，nodejs/python 比较丝滑 不过php支持的不好
#开发环境管理工具 #omarchy #nodejs/python #Windows/MacOS/Linux #php支持不好
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NanYi
2个月前
我司有位同事在群里和我讨论AI时，总是把我的话copy给AI，让AI反驳我，然后直接copy到群里，让我感到非常无趣。为什么我会知道是AI？谁家在IM里聊天写几百字的markdown🫤
#AI辩论 #同事矛盾 #职场沟通 #人机交互 #负面情绪
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哇兮泥
2个月前
我特么真是太牛逼了，活生生把一个不被iPad识别的USB audio设备给弄识别了，完美工作！代价是整整十个小时的Linux调试，我在Linux audio和usb这方面经验太少，还好研究出来了。终于可以把我的各种电吉他效果器接入iPad了，哈哈哈。
#iPad #USB audio #Linux #电吉他效果器 #调试成功