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pippingg
4周前
没忍住还是发出来了。 手握gpt5.1 pro，claude opus4.5这种强到令人震惊的模型，居然想到的不是赶紧拿他去金融市场挣钱，而是对比一下能不能像gemini3那样画小图片。 玩了一圈以后开始研究如何用小图片挣钱，失败了就说ai不赚钱…… 这就好像怀里抱着一大块金子然后拿着放大镜满地找钢镚。 只想说：目前ai已经证明了它的编程能力，画图能力，总结能力，阅读能力，模仿能力……唯一被用的最少的，也最被低估的就是推理能力。目前ai的推理能力能让你赚到你无法想象的钱。
#GPT-5.1 Pro #Claude Opus 4.5 #AI推理能力 #AI赚钱 #低估推理能力
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luolink
4周前
把检查网站速度这段网址复制给Gemini pro，你应该会回来感谢我的
#网站速度 #Gemini Pro #网址 #检查 #感谢
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casetify 的手机壳真的很牛批 产品为王，产品为王
#casetify #手机壳 #产品为王
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Justin3go
4周前
flux 2也出来了？咋没在时间线上看到讨论呢
#flux 2 #新版本 #未讨论
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Justin3go
4周前
#每日推荐 如果你用Better Auth，那么你可以尝试使用一下这个github 1.2k的Better Auth UI，无缝集成Better Auth
#Better Auth #Better Auth UI #GitHub #无缝集成 #推荐
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luolink
4周前
就是很想问问，有没有用智谱+CC这个组合的，我觉得他们结合，强的可怕~
#智谱 #CC #组合 #强大 #疑问
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Youtube上刷到一个从0开始制作软盘的视频，还挺有意思的，使用使用小型铣床铣削(?)出外壳，制作塑料盘片、调制磁性涂料，手动涂层，最后组装。👀 想到之前看过一个关于是否会失去老旧存储介质制造能力的文章，以现在的技术能力和知识保存能力来看，这样的问题并不存在。🤪
#软盘制作 #DIY #存储介质 #技术能力 #乐观
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iPaul
4周前
山东临沂万达停车场，两辆华为汽车，一辆问界M8、一辆智界R7 ，两车主同时使用远程召唤出车，结果撞在一起。
#山东临沂 #万达停车场 #华为汽车 #远程召唤 #车祸
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Y11
4周前
在玩狼人杀时，你是不是还是常常被人虐菜？ 分享一种基于强化学习的原理，自学提升《狼人杀》技术的方法，让你可以一周之内技术水平突飞猛进，晋升成为高级玩家，方法如下： 狼人杀的角色、情景是有限的，因此决策空间也有限。你可以通过建模，与大模型对话辅导，你可以通过自学成为一个高级玩家，节省自己的‘预训练’时间。 参考提示词如下（可以使用Gemini 3练习）： ----- 作为一个狼人杀高级常胜玩家，在玩狼人杀时，作为一个‘猎人’角色，第一天发言时，你有哪几类最佳的行动策略？给我提供3-5个行动策略，然后解读情景（包括被狼人冒充预言家指控为狼人或没有被指控为狼人；女巫已用解药，女巫没用解药四种情况）、应对策略（说什么）、为什么这个策略最好。
#狼人杀 #强化学习 #AI训练 #游戏策略 #猎人
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Black Forest Labs 发布 FLUX.2，依旧开源！ 支持文生图、多图参考以及图像编辑，文本生成和提示词遵循能力大幅提高。 具体的模型能力有： - 最多同时参考 10 张图片，提供最佳一致性。 - 更丰富的细节、更清晰的纹理和更稳定的光线。 - 复杂排版、信息图、表情包和用户界面的文字渲染 - 在遵循复杂、结构化指令方面得到改进 - 现实世界知识、光照和空间逻辑方面显著更有根据 - 支持高达 4MP 分辨率的图像编辑 这次发布了四个模型版本： FLUX.2 [pro]：与最优秀的封闭模型相媲美的最先进图像质量，在提示遵从性和视觉逼真度方面与其他模型相当，同时生成图像更快且成本更低。速度与质量两者兼得。 FLUX.2 [flex]：可控制模型参数，例如步数和引导强度，让开发者对质量、提示遵从性与速度拥有完全控制。该模型在渲染文本和细节方面表现出色。 FLUX.2 [dev]：32B 开放权重模型，源自 FLUX.2 基础模型。当前最强大的开源图像生成与编辑模型，将文本到图像合成与多输入图像的图像编辑结合在单一模型中。 FLUX.2 [klein]（即将推出）：开源，Apache 2.0 许可证模型，从 FLUX.2 基础模型通过蒸馏得到的同尺寸模型。比同等尺寸且从头训练的可比模型更强大且更利于开发者使用。 FLUX.2 - VAE：一种新的变分自编码器，用于潜在表示，在可学习性、质量和压缩率之间提供优化的权衡。
#FLUX.2 #开源 #文生图 #图像编辑 #Black Forest Labs
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岚叔
4周前
哈哈，对不住了锤哥，我大概推出来元提示词了。。顺便添加了个英文，有需要推导的元提示词的可以评论留言😂
#锤哥 #元提示词 #推导 #英文 #幽默
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Salonbus
4周前
Meta 买TPU 来炒作，掩盖自己AI 业务实质归零。
#Meta #TPU #AI业务归零 #炒作 #负面
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大概率市场是要进入无序震荡行情了，AI交易大军已经全线开始严重回撤了... 目前标准模式下，所有模型均处于亏损状态...
#市场震荡 #AI交易回撤 #模型亏损
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Youmind的漫画玩法很强 接入banana pro后，画漫画的门槛被更近一步降低了 直接和Youmind进行对话，输出漫画脚本，很专业。每页的布局、旁白和对话框文案都会安排好。 确定后，输出漫画图的尺寸要求和风格就完事了。 更强的是，漫画图可以指定角色。banana pro在版权这块没什么限制，所以可以自定义角色。只要选择自己上传到的资料库的角色 而且，如果在出图的过程中，发现剧情有问题可以及时调整不会影响到之前的内容，下载的图也没有任何水印
#YouMind #漫画 #Banana Pro #AI #角色定制
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Meta买谷歌的TPU。各位可以相信Meta的战略眼光，在2019年发稳定币、2021年搞元宇宙、2023年开源AI上，屡战屡胜。
#Meta #谷歌TPU #战略眼光 #元宇宙 #开源AI
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还得是股神，最近谷歌的tpu芯片大火，几个英伟达的ai芯片大客户都选择了至少10-20%原本给英伟达的份额分给了谷歌tpu芯片.
#谷歌TPU芯片 #英伟达AI芯片 #市场份额 #竞争 #积极
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想写一个科普 rag 的实操文章，发现阿里云百炼的的 rerank 模型的 baseurl 非常特殊，和其他家不一样，不能直接套 sdk，本来非常犹豫要不要用 api 来完成。 换了硅基流动，全都通了。 有点懊悔
#科普RAG #阿里云百炼 #rerank模型 #硅基流动 #懊悔
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luolei
4周前
惨遭背刺，吓得我赶紧把存储从 Vercel 换到 Cloudflare R2 😂
#Vercel #Cloudflare R2 #存储迁移 #背刺 #负面体验
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第二次青藏科考定义新高度：青藏高原迈向“智慧保护时代”
#青藏科考 #智慧保护 #青藏高原 #科研 #生态保护
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卫斯理
4周前
Ubuntu外接一个便携屏[奸笑] ​ ​效果还是很不错的 ​ ​为什么不再用dhh的Omarchy? ​ ​太过于geek了，我需要一个有支持的系统 ​ ​为什么不再用archlinux ？ ​ ​我太懒了 ​ ​为什么不在再用Windows 11 了？ ​ ​也不是不用，我家里还有一台powerful的Windows机器 ​ ​日常办公用什么？ ​ ​我每天背着 2021 年买了MacBook Pro出门
#Ubuntu #便携屏 #MacBook Pro #日常办公 #系统选择
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又开发了小产品「小票笔记 - Thermal」，在小红书发布10小时后，获得了2600+点赞收藏。 其实产品理念和视觉设计都是受Gemini 3出来后很多用户尝试而获得的启发。 以及，在Claude Code + Cursor + Gemini 3的帮助下，就花了半天开发，可以说毫无技术难度。 唯一关键因素是我真的把它做出来了！
#小票笔记 #Gemini 3 #小红书 #产品开发 #效率工具
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lencx
4周前
Noi Agent 能力初显，这两天把网页解析搞出来了。
#Noi Agent #网页解析 #能力初显
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Gorden Sun
4周前
EverMemOS：企业级智能记忆系统 LLM训练大致分为三个阶段，Pre-Training学知识，SFT学说话，Post-Training学思考。这样的LLM用作问答没有问题，但是用作AI助理或者家庭机器人就有一个非常致命的缺点：LLM没有记忆，每次对话默认从零开始。除非附带历史信息，LLM不会记得你的任何信息，无法提供个性化、连贯的服务。 LLM记忆的设计模式 主要分为两类：第一类是模拟人类的记忆方式（来自论文CoALA），第二类是从计算机工程的角度设计（Letta提出）。 拟人化记忆的四种记忆类型： · 临时记忆：当前对话的内容，对应到LLM就是context，LLM的context的长度通常是256K tokens，Gemini则能达到1M tokens。 · 事实类记忆：这类记忆通常对所有人都是一样的。对于人类来说，就是人学到的知识和事实，例如水在0度结冰、小明不喜欢吃香菜；对于LLM，就是关于用户的信息，例如用户是男性、名字叫Gorden。 · 经历类记忆：这类记忆则因人而异。对于人类来说，就是发生过的事，例如上个周末去了公园、吃了火锅；对于LLM来说，过去的聊天记录提炼出来的总结都可以算作这类记忆，例如用户提问了如何减肥。 · 技能类记忆：对人类来说，就是如何开车这种学会后不必再思考、形成了本能的技能；对于LLM来说，就是system prompt，例如让LLM回复时必须使用Json格式。（例如） 计算机工程出发的记忆类型： · 消息缓冲区：即当前对话内容，对应拟人化记忆的临时记忆。 · 核心记忆：由智能体维护的事实类记忆，但是对于当前对话，只取有关联的事实用作上下文。 · 历史对话记录：包括所有完整的历史对话记录，在必要是搜索使用。 · 压缩类记忆：存储在外部的、经过提炼且加了索引的知识和记忆，通常用向量数据库存储，在查询后把信息放到上下文中。比历史对话记录更高效。 EverMemOS主要使用的是拟人化记忆模式，结合了工程类记忆的效率实践，设计了多层次、多类型的记忆结构。存储记忆的大致流程是： 1）识别对话中的关键信息，提炼成记忆单元； 2）按对话主题、对话用户，与之前的记忆整合，梳理出脉络和用户画像； 3）建立记忆的关键词和索引，用于快速召回； 如何调用记忆 调用记忆的核心挑战是如何避免因为记忆过多、查询过慢导致响应时间变长。对于需要快速响应的对话，EverMemOS直接使用RRF融合算法（Reciprocal Rank Fusion）；对于复杂的场景，Agent会生成2-3个互补查询，补全缺失的信息，提升复杂问题的覆盖面，然后并行查询出需要使用的记忆。 召回多层次的记忆后，再与当前对话内容拼接，整合成完整的上下文，给出最终的回复。一个典型的例子是你让AI给你推荐饮食，AI可以联想到你前几天做了牙科手术，从而有针对性的调整建议。 通过 "结构化记忆 → 多策略召回 → 智能检索 → 上下文推理" 的记忆和召回路径，EverMemOS在LoCoMo评测里达到了 92.4% 的推理准确率**，**为目前最佳。长时间的记忆里、高准确率的召回率，是AI助理和AI机器人的必需能力，2025年是Agent的元年，2026会成为记忆的元年。 Github：
#EverMemOS #智能记忆系统 #LLM记忆 #AI助理 #LoCoMo评测
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近日，近畿大学研究团队在《Neurochemistry International》期刊上发表研究论文。 研究显示，口服补充精氨酸能显著抑制Aβ的聚集和沉积，并改善Aβ相关的行为异常和神经炎症反应，表明精氨酸是一种安全、低成本的候选药物，具有治疗阿尔茨海默病的潜力，为其“老药新用”提供了临床前证据。
#近畿大学 #精氨酸 #阿尔茨海默病 #Aβ聚集 #神经炎症
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sitin
4周前
最强编码模型 Opus 价格降至 1/3，实测 Claude Opus 4.5，值不值得买单？
#Opus #编码模型 #降价 #Claude Opus 4.5 #性价比