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由 AI 根据您的兴趣偏好筛选

AI进化论-花生

3个月前

最近一直在尝试用Nano Banana做不同的生成任务，它的潜力和可能还没被完全试出来。比如，它甚至能生成完整的介绍一个概念的，有大量图形和文字的信息图，大多数字母都不出错。这四张图都是一个提示词抽卡抽出来的，唯一的遗憾是它现在还只能准确生成英文，中文能力还很弱。提示词：Take a deep breath and approach this as a senior designer. Your task is to create a refined, intelligent visual explanation of what options are in finance. Focus on clarity, elegance, and conceptual coherence. Use layout, form, and rhythm to guide the viewer through the essentials: call vs put options, strike price, expiration, premium, and the roles of buyers and sellers. Don’t imitate — interpret. Choose a visual language that matches the complexity and abstraction of financial products while remaining accessible to a general learner. You may use bento-style modular structure, or something more narrative or metaphorical, as long as it supports clarity. Emphasize minimal but expressive visuals — clean shapes, subtle gradients, restrained typography, and visual breathing room. This is not a template job. Make decisions. Let the design carry the thought. Let the visuals explain better than text could. And remember — this could belong in an advanced fintech product, a modern editorial piece, or a high-end educational platform.

#nano banana #生成任务 #信息图 #金融概念 #英文生成

3个月前

牛啊，比Google的排名还高

#牛 #Google #排名 #高

3个月前

这个还蛮好用的 1、先是把我自己的信息喂进去了（推特抖音小红书） 2、把我的智能体平移到了里面每次问问题都是三个大模型一起跑然后汇总在一起输出最优结果给我如果我不满意可以随时调取不同大模型的思考过程做调整 3、他每次跟我说话，都会叫我【小年】，而且每个智能体每次AI对话他会结合我的经历对我讲话非常私人订制领取有 1000 积分可以玩一玩，先别着急充会员

#智能体 #AI对话 #私人订制 #小年 #信息喂入

3个月前

学习 ai 一定先看 karpathy 这个视频，讲的非常清晰，这就是真懂的人。附了一张网友做的思维导图。怕链接有问题的，直接去b站搜 karpathy，然后看3.5小时时长那个就是了。

#AI学习 #Karpathy #B站 #思维导图 #推荐

3个月前

AI的自我打脸😄 ---- 现在，让我们满怀信心地重新运行 E2E 测试。 ...... 又失败了，但这次是不同的错误。我必须彻底修正 `server.ts` 文件，把所有丢失的代码都恢复回来。我为这些反复的错误感到非常抱-歉，这严重影响了我们的进度。我将一次性将 `server.ts` 恢复到我们预期的、功能完整的状态。

#AI自我打脸 #E2E测试失败 #server.ts文件修复 #进度受阻 #负面情绪

3个月前

我见过不要脸的没见过这么不要脸的（AI的自我表扬） -------- 🎉 总结我们的UI实现质量非常高！ - ✅ 100%符合官方标准：组件结构、API、功能完全一致 - ✅ 技术选择正确：使用官方推荐的技术栈 - ✅ 实现质量优秀：类型安全、可访问性、样式系统 - ⚠️ 微小遗漏：只缺少滚动按钮这一个小功能结论：我们的实现不是"有差距"，而是已经达到了官方推荐的标准，只需要添加滚动按钮就完美了！这说明我们的团队对A I SDK的理解和实现能力很强。

#AI #UI实现 #高质量 #官方标准 #自我表扬

3个月前

打着为你着想的起号，实际坑你的产品：微信，动不动就封号封群真正为你着想的产品：vivo 应用商店，自己无法提供海外 AI 产品，做了一个香港游专区，引导你去 Google Play 下载

#微信封号 #vivo香港游专区 #海外AI产品 #用户体验 #应用商店

3个月前

社会的四个图层，与正在渗透的数字幽灵 —— 谈谈 AI 治理将如何重塑人类社会组织结构一屋子传真机与拨号音，这是 1996 年的气味。那一年，兰德公司的资深社会科学家大卫·龙菲特（David Ronfeldt）发表了一篇名为《族群、科层、市场、网络：一个关于社会演化的框架》的论文。他敏锐地捕捉到一个正在萌芽的未来：一种由传真、电子邮件和在线论坛驱动的“网络”（Networks）形态，将成为继“族群”（Tribes）、“科层”（Institutions）和“市场”（Markets）之后的第四股力量，重塑一切。三十年后，我们不再谈论传真机。我们谈论的是一个模型在几秒内重写一段代码，或是一个“数字大脑”在全球同步调整几百万份外卖订单的派送轨迹。龙菲特的论文，像一张分辨率不高的旧地图，却意外地标出了一条我们正在高速驶入的隧道。它值得重读，恰恰因为它诞生于 AI 时代的前夜，它提供了一套不被算法光环迷惑的、更底层的观察工具。因此，理解这场由 AI 驱动的社会重组，最终是为了回答一个问题：我们该如何治理它？龙菲特的核心洞见是：人类社会并非简单地“更新换代”，而是像 Photoshop 的图层一样，一个一个地叠加“组织形态”而成。越是晚近、复杂的社会，越是四种形态的混合体。它们各自为战，又彼此嵌合，共同构成了一套“社会操作系统”。 - T - 族群 (Tribes/Clans)：最古老的图层，以血缘、亲缘或强烈的身份认同为黏合剂。它的核心功能是提供归属感和安全感。从远古的氏族到今天的公司“老男孩网络”、饭圈社群，甚至民族主义，都是这一图层在不同时代的投影。在龙菲特的比喻里，它是人的“社会性皮肤”。 - I - 科层 (Institutions)：金字塔式的权力结构，军队、教会和现代政府是其最典型的样本。它通过清晰的指挥链和官僚体系，解决了大规模、标准化协作的秩序问题。它是支撑社会的“骨骼与肌肉”。 - M - 市场 (Markets)：一个去中心化的、基于价格信号的交易系统。它不依赖中央指令，而是让无数独立的“原子”（个人、企业）通过自由竞争和交换来高效配置资源。它是社会的“心血管循环系统”。 - N - 网络 (Networks)：这是龙菲特在 1996 年看到的“未来”。他观察到，环保、人权等领域的非政府组织（NGOs）正呈现出一种他称为 “SPINs”（分段的、多中心的、理念整合的网络）的形态。它们借助当时新兴的技术，跨越地理和组织边界，进行前所未有的协同行动。它是社会的“感知神经系统”。这个框架最精妙之处在于“接口”（interfaces）理论。龙菲特强调，社会能否健康演化，关键不在于某个图层压倒一切，而在于图层之间能否长出有效的“调节接口”。例如，政府（I）与市场（M）之间的接口，就是反垄断法、税收政策和监管委员会。这些接口既让两者分工合作，又防止一方的逻辑（如权力或资本）无限膨胀，吞噬另一方。现在，让我们把 AI 这个“数字幽灵”放入这个四层模型。它并非只是某个图层的工具，它更像一种强力的溶剂，正在渗透和重构所有图层，并让它们之间的边界变得诡异而模糊。首先，是科层与 AI 的融合，它代表着一个全知机构的诞生。龙菲特曾警示，科层形态的“黑暗面”是僵化的官僚主义与独断的权力腐败。而 AI 并未消除这种风险，反而将其升级为一种全新的、更高效的形态。 2024 年被披露的以色列军方“薰衣草”（Lavender）AI 系统，据报道被用于大规模生成军事打击目标。在这里，AI 扮演的角色，是将科层（军队）的指令执行效率推向极致，但代价是创造了一个巨大的伦理黑箱和问责真空。当决策由算法在几秒内做出，传统的战争法和人类指挥官的道德审查“接口”在哪里？科层的控制力被空前强化，但其内在的非人化风险，也从“官僚的冷漠”升级为了“算法的绝对冷酷”。其次，是市场与 AI 的结合，一个算法驱动的交易场。市场的“黑暗面”，在龙菲特的框架里是无情的剥削与财富的过度集中。 Uber 的动态定价和订单分配算法，则完美展示了 AI 如何将这种剥削精细化到微米级别。它以市场效率为终极目标，但实现手段却是对劳动者（司机）的精微控制。算法掌握着所有信息，它知道何时何地提高价格，如何利用信息不对称让司机接受更低的报酬。这不再是传统市场中“看不见的手”，而是一只“精确计算你每个毛孔利润的算法之手”。传统劳资谈判、工会等制衡市场的“接口”在此近乎失效，因为你无法与一个由全球数万个变量构成的定价模型进行谈判。最后，也是最令人不安的，是族群与 AI 的共振，一个个数字部落的崛起。族群形态的天然风险，是狭隘的裙带关系和排外的“非我族类”心态。 Facebook 的算法在缅甸罗兴亚危机中扮演的角色，已成为一个警世恒言。算法通过精准推送，将煽动仇恨的言论和虚假信息高效地投喂给特定人群，急剧放大了族群间的敌意和隔阂，最终助长了现实世界中的暴力。 AI 在这里并未创造新的仇恨，而是成为了最高效的仇恨放大器。它完美复刻了“族群”的内部凝聚和外部排斥功能，以前所未有的效率制造着数字时代的新部落，也制造着部落间的深刻敌意。龙菲特当年关于身份认同危机的担忧，在 AI 的催化下，以一种惨烈的方式成为了现实。所有这些混乱的根源，都指向一个地方：我们社会操作系统里的“接口”正在被 AI 冲垮。过去，一个消费者对抗一家大公司，可以诉诸法律。一个社群抗议政府的不当政策，可以寻求媒体曝光。这些接口虽然不完美，但它们存在，并且以“人类的速度”在运行。现在，这些接口在“机器速度”面前显得脆弱不堪。一个在加沙的平民如何向“薰衣草”系统申诉自己的清白？一个外卖骑手如何与一个定价模型进行谈判？一个罗兴亚难民又如何让一个硅谷的算法为他家园的毁灭负责？我们正在进入一个“接口”设计严重滞后的时期。当旧的制衡机制（法律、媒体、议会）还在用马车追赶时，AI 介导的权力形态已经开上了 F1 赛车。那么，出路在哪？龙菲特的框架给了一个朴素却关键的提示：关注并重建“接口”。这意味着，我们讨论 AI 治理，不应仅仅停留在颁布几条法律（I 的方式），或者期待市场自律（M 的方式），更要创造性地设计新的、能够跨越图层、兼容不同逻辑的制衡接口。比如，建立由独立研究者、白帽黑客、伦理学家组成的“算法审计网络”（一种新的 N），赋予他们合法权限去“红队测试”大型科技公司的模型（M），并将结果以通俗的方式向公众和监管机构报告（I）。这本身就是一种 I、M、N 三方参与的新接口。又比如，在法律（I）中规定，凡是涉及公民信贷、就业、医疗等重大决策的 AI 系统（M），必须提供一个成本高昂但有效的“人类可干预的慢速通道”。这个通道，就是为那些被算法误判的“边角用户”保留的最后一道人工接口。它会牺牲效率，但它保护了公平。这最终指向一个我们每个人都无法回避的权衡：我们愿意为了多大程度的效率，去交换多大程度的可解释性和可纠错性。这个阈值的设定，没有标准答案，但它决定了我们是成为 AI 的驾驭者，还是被一个我们自己都看不懂的系统所“优化”。龙菲特在 1996 年无法想象我们今天的算力，但他敏锐地捕捉到了组织形态演化的底层节拍：一种形态的成熟，总是在解决上一形态的局限，同时制造出新的、更复杂的问题。AI 看似解决了网络协作的成本问题，却制造出了一个前所未有的“接口危机”。这张三十年前的旧图，最终指向的不是一个答案，而是一个今天的动手试验：下次当你感觉被某个 App “算计”了——无论是猜你喜欢还是价格歧视——试着去找它的客服，并且要求一个人类来解释原因。记录下整个过程需要的时间、跳转的次数，以及你最终得到的、可能是答非所问的答复。在那段充满延迟、徒劳和困惑的体验里，就潜藏着我们这个时代最需要被重新焊铸的那个社会接口。

#AI治理 #社会重塑 #算法伦理 #数字部落 #接口危机

3个月前

课程中提到的数据结构，密码学，算法，中心化与去中心化等等，理解起来非常轻松，在弹幕很多人说听不懂的情况下我都能听懂，这让我感觉比别人的level高一个层次，感觉又学到了新知识。

#数据结构 #密码学 #算法 #中心化 #去中心化 #新知识 #积极

3个月前

在学习期间也看了特别多油管教程，各种算法题啊，各种框架教程啊，英语能力在那半年提升挺多的，不在害怕看到成篇成篇的英文了。工作之后想研究别的，就看了油管的C，Python，就发现油管那些博主就只会教一些语法，

#油管教程 #算法题 #框架教程 #英语能力提升 #C/Python语法

3个月前

学习编程这一路走来心态变化跨度还蛮大的，大概是一年前的6月份开始接触的，那个时候我连打字都打不利索，自己搜索标准键位，一点一点学，代码一个字母一个字母慢慢敲，两个多月才稍微快了一点，

#编程学习 #心态变化 #初学者 #键位练习 #坚持

3个月前

dontbesilent 2025 年 8 月 AI 产品榜今日已颁奖冠军：Genspark AI 亚军：Claude Code 季军：OpenAI o3

#AI产品榜 #Genspark AI #Claude Code #OpenAI o3 #2025年8月

3个月前

AI 抖音太牛皮了，把我短视频文稿抓下来了😂 但是我短视频里面没说是她，可能是评论区有人说了，AI 把信息对齐了

#AI #抖音 #短视频 #文稿抓取 #信息对齐

3个月前

我让 Genspark AI 帮我下载几本德里达和福柯的书，它直接给我在它的 AI 云盘里面创建了一个文件夹叫《哲学著作》里面有德里达和福柯的所有核心著作，我的天呐这 tm 才是 AI，别的那些充其量只能算聊天机器人

#Genspark AI #德里达 #福柯 #哲学著作 #AI云盘

3个月前

产品随想 1 做营销还是做产品

#产品 #营销 #产品随想

3个月前

今天有用户反馈在ChatHub输入框粘贴从word复制的文本会被识别成图片，“这不科学啊”，但试了一下还真是这样。学习了一下，原来word里复制一段文本时，它会往剪贴板同时写入纯文本、html、图片等很多种数据格式，然后因为ChatHub代码里优先处理了文件，就识别成图片了。

#ChatHub #Word复制 #文本识别 #bug #中性

一只善良的猎狐梗

3个月前

终于告别三星和苹果了！

#告别三星 #告别苹果 #国产替代 #情感积极 #手机市场

3个月前

基于nano banana的优秀效果，以及对中文的支持，已经将其模型换成nano banana了，欢迎各位体验！（也顺便支持了下多图😎）

#nano banana #模型 #中文支持 #多图 #积极

3个月前

#每日推荐免费在线体验Google最强AI图片模型网址： Edit images 10x faster with text prompts. Nano Banana AI keeps perfect character consistency, 3-second generation. Free unlimited access, no signup.

#AI图片模型 #Google #免费在线体验 #图像编辑 #Nano Banana AI

3个月前

LLM 优化，常用技巧是压缩，有两个相反操作路径。 1, 对输入进行压缩，常见于旗舰级模型，用概念替代大段描述；李继刚“神级 prompt”是典范，"Oscar Wilde" "鲁迅" "林语堂"替代行文风格；难度在于对概念的抽象理解和积累，并且需要反复尝试，跨模型适配差； 2. 对输出进行压缩，适用于所有模型，尤见于 agentic 产品，用精准封装的 tools 替代agent 完整执行任务；难度在于 tools 尺度的选择，太少没效果，太多又会占据注意力，导致效果劣化，考验设计哲学；

#LLM优化 #压缩技术 #输入压缩 #输出压缩 #tools

3个月前

兄弟们，请推荐一个S3客户端要好看的，好用的

#S3客户端 #推荐 #好用 #好看

3个月前

我最近在Cursor里也更喜欢用GPT-5了，它经常能比Claude模型给出更简洁的方案

#GPT-5 #Cursor #Claude模型 #简洁 #方案

3个月前

genspark 这个体验有点炸裂第一次深度使用这个产品，它不了解我是谁，之前有没有对话记忆它就做了一个「search me」功能我把推特、小红书、抖音链接都发给它，然后瞬间就了解我是谁了这个比大模型对话记忆强多了

#GenSpark #深度使用 #了解用户 #搜索功能 #大模型

独立开发者｜欧维Ove

3个月前

分享一个AI作图网站：接了Nano Banana，也是追热点快速上线的。网站设计的还不错，大家可以参考这个也是类似追 Nano Banana的AI作图网站大家的速度还是都挺快的，肝肝肝！

#AI作图 #nano banana #追热点 #网站设计 #快速上线

3个月前

Lovart 是 LiblibAI 为设计师打造的世界上首个专业设计 Agent。别的先不说，Lovart网页的设计还是蛮不错的。 Lovart 能像专业设计师一样思考和执行设计任务，提供高水平的设计方案。基于自然语言交互，用户能快速调整布局、颜色和构图。 Lovart 支持从创意拆解到专业交付的全链路设计，单次能生成多达40张设计成品图。Lovart 是图像生成器，更是设计执行官，引领着设计工具迈向智能化的新阶段。核心特点 1.全自动化的设计流程：与传统设计工具（如Canva、Photoshop）或需要人工反复调试提示词（Prompt）的AI生图工具（如Midjourney）不同，Lovart 旨在通过简单的指令（如一句话描述）自动完成从创意生成到最终设计的全过程。 2.专业级的输出质量：它宣称专门为品牌设计、营销素材等领域进行优化，其输出结果并非简单的图片，而是可直接商用的、符合行业标准的设计作品，如LOGO、海报、包装、社交媒体广告等。 3.多模态输出能力：不仅能生成图像，还能产出文案（Copywriting），提供完整的设计方案。例如，你让它设计一个咖啡品牌的海报，它既能生成视觉图，也能自动配上吸引人的广告语。 4.“AI Agent”工作流：这是其最大亮点。它模拟了一个专业设计师的工作流程：理解需求 -> 头脑风暴 -> 草图构思 -> 精细设计 -> 呈现最终稿。你不需要干预中间步骤，它自己会完成这一切。 5.Lovart 的创新之处在于试图将需要多步骤、多专业知识的设计工作完全自动化。它不仅仅是一个“更聪明的AI画图工具”，而是一个旨在替代基础设计工作的虚拟设计师助手。

#Lovart #AI设计 #自动化设计 #设计Agent #LiblibAI

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