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模板即将支持 Creem，下一步还有 PayPal。
独立开发者手搓新Logo，MarkTodo即将上线新版本· 112 条信息
#Creem #Paypal #模板支持 #积极
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nicekate
4周前
Cursor 的这个访谈里的最戳动我的是： 学校应该教授的是原理性知识——代码是什么、代码如何运作——而不是具体的软件工程细节。 更重要的是教会学生"学会学习"的能力，学会适应变化 因此，不需要附原始链接，会学习的人根据这么丰富的图表肯定能找到原始视频
#AI编程：自学or科班？新旧码农之争· 156 条信息
#教育理念 #原理性知识 #学会学习 #适应变化 #软件工程
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yan5xu
4周前
anthropic 真的是一环扣一环 有理论有实践 在发 skills 的时候，针对工具膨胀浪费 token 提出了， Prompt 分层加载/复用，用代码执行&串联api/mcp（manus 把这个叫做上下文卸载）两个方法 前天发 opus 的同时，把这两个方法固定到了推理 API 层面，Tool Search Tool，解决工具的发现&懒加载，Programmatic Tool Calling 实现代码执行工具。 感觉以后anthropic api协议😂大有替代 openai 的可能
Claude Skills系统发布引发AI行业新变革· 66 条信息
#Anthropic #Opus #Tool Search Tool #Programmatic Tool Calling #API
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英伟达和谷歌，一涨一跌，此消彼长，此起彼伏，因为谷歌不但发布了超强了Gemini3，更是因为拥有强大的自研TPU。相当于谷歌自己一家就可以形成闭环。对英伟达芯片的依赖度大大降低。甚至可以引申到其他家大厂如亚马逊，微软，Meta未来都可以加强自研芯片，英伟达的唯一性叙事被打破了。 而且如果模型效率提高，短期内硬件需求反而可以是下跌的，原来需要1万张卡做的事现在8000张就够了，进一步打击了销量叙事。这跟年初Deepseek横空出世打击了英伟达股价那波逻辑上非常相似。本质上是暴力计算叙事的边际效用递减。 未来如果英伟达从SaaS公司定价转回原先的制造业定价，那恐怕PE要打打折扣了，不知老黄会如何应对？主权AI算力中心？发布新技术拉代差？开辟下一个能吃算力的新赛道（但如何解决电力缺口）？进一步完善软硬件生态加深护城河？
谷歌TPU崛起，英伟达面临市场危机· 19 条信息
#英伟达股价下跌 #谷歌Gemini3 #自研芯片 #算力需求下降 #AI算力
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万x，想用 nano banana 设计 logo，有靠谱的 prompt 吗？
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
#万x #nano banana #LOGO设计 #Prompt #求助
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nicekate
4周前
Anthropic Claude Opus 4.5 提示指南
AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息
#Anthropic #Claude Opus 4.5 #AI #提示指南
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不是很认同这位LMND股东的观点，FSD的普及如果过于依赖某家保险公司，反过来也意味着这家保险公司可以控制FSD的使用率。 这里还不说FSD的数据分享。 FSD的普及，门槛最低，也最有效果的方式是Robotaxi的普及，FSD效果足够好的话，坐过Robotaxi的人就等于是一次“试驾”，对卖车和FSD的普及都有帮助。 出租车可以触达的人群是什么规模，这些人都会花几十美金的打车费体验FSD
特斯拉无人驾驶：交付突破与监管挑战· 92 条信息
#LMND股东 #FSD普及 #保险公司控制 #Robotaxi #数据分享
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nicekate
4周前
Nanobanana Pro 生成的 2k 图让 Nanobanana Pro 升级成 4k ，会有很多文字渲染错误 而直接文字提示生成 4k（👇🏻图），则效果会好非常多，无论是画质还是文字渲染 $0.134 per 1K/2K image $0.24 per 4K image 4k 的缺点就是贵
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
#nanobanana Pro #4k图像生成 #文字渲染错误 #图像质量 #价格
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Gorden Sun
4周前
Nano Banana Pro的能力边界还没被充分挖掘 用过Nano Banana Pro的人还非常少 知道Nano Banana Pro就是Gemini 3 Pro image的更加少 Nano Banana Pro还有巨大的市场 谷歌还得涨
OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 869 条信息
#Nano Banana Pro #Gemini 3 Pro Image #市场潜力 #用户稀少 #谷歌
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Geek
4周前
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
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用了下新出的Claude Opus 4.5，这是什么嘛，除了编程之外都不算能用吧？怪不得昨天发布后没人惊天动地。
AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息
#Claude Opus 4.5 #性能评估 #编程能力 #用户评价 #负面情感
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sitin
4周前
降价了 Claude opus 4.5，为了让大家猛猛用 Claude 4.5 opus， 上调了大家用量，猛猛干，opus 现在智能起飞
AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息
#Claude opus 4.5降价 #用量上调 #智能起飞 #积极
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解读白宫最新“创世纪计划”：用 AI 重塑美国科研体系
特朗普宣布美国5000亿AI投资计划事件· 39 条信息
#白宫 #创世纪计划 #AI #科研体系 #美国
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Nano Banana Pro提示词：手拿宝丽来照片 手上拿的照片就是参考你上传的那一张生成的 以下是谷歌Nano Banana Pro提示词： 宝丽来照片，被手握着照片的一角，画面中是参考图片，柔和暖光在海边投下影子，胶片质感，写实且具清新艺术感
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
#宝丽来照片 #手持照片 #参考图片 #海边 #胶片质感
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AI在重新定义芯片该长什么样。 芯片也在决定AI能走多远。 有三个趋势： 1. 从通用走向专用。 以前大家都用通用GPU跑AI。 但现在会发现，针对大模型推理、训练、端侧部署。 芯片的设计逻辑完全不一样。 未来3-5年，我觉得会出现更多专用AI芯片。 比如说，训练芯片要堆算力，推理芯片要省功耗，端侧芯片要低延迟。 英伟达现在也在分化产品线，H系列做训练，L系列做推理。 国内像壁仞、燧原这些公司，也在找差异化定位。 未来不会一家通吃，会形成 "训练有训练的王者，推理有推理的霸主，端侧有端侧的玩家" 这样的格局。 2. 存算一体突破，解决内存墙问题。 现在大模型最大的瓶颈不是算力，是数据搬运。 芯片要不停地从内存读数据、算完再写回去，这个过程太慢、太耗电。 存算一体就是把计算和存储放在一起，数据不用来回搬了。 技术如果突破，对AI的影响巨大。 清华、中科院、还有一些创业公司都在做这个方向。 未来3-5年，如果存算一体芯片能量产。 让大模型的推理成本降低一个数量级，很多现在做不了的应用到时就能做了。 3. 芯片和算法一起优化。 以前算法工程师写代码，芯片工程师做芯片，两边各干各的。 但现在很多公司在做联合设计。 算法知道芯片的特性，芯片针对算法做优化。 苹果就是，他们的神经网络引擎和iOS的AI功能是一起设计的，所以iPhone上跑AI模型很流畅。 特斯拉的FSD芯片也是这样，针对自动驾驶算法定制的。 国内觉得华为在这方面做得比较好。 昇腾芯片和盘古大模型、鸿蒙系统是打通的。 未来这种软硬一体的能力，会成为核心竞争力。
#中美芯片战：英伟达求生，中国突围· 122 条信息
#AI芯片 #专用芯片 #存算一体 #软硬一体 #芯片算法联合优化
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Robin Seun
4周前
8300粉了，使劲翻了一下发现从380到现在也就1个月零几天，还是聊两句吧 《从380到8300的经历和感受》 说方法的帖子很多了，我不想说方法，我想说些思想上的东西。有没有用见仁见智啦。 一、“做自己” 打引号是因为这不是我说的，这是熊老板反复跟我说的。时间越久，这三个字的含金量越高。 1、“做自己”不内耗 我是走过弯路的，我最开始想借着AI的东风火起来的，想做个ai博主。 但是我总是喜欢不起来。 发几条，歇几天。然后眼看着其他人比我消息快、产量高、作品多。 会内耗和自我否定的厉害。 但是发育儿和宏观，那我可厉害去了，我只是把脑子里的东西往外倒，甚至我还得悠着点儿倒，哪些能说、哪些不能说还得控制着。 2、“做自己”能持久 育儿是我每天都在做的事情，我刚刚给他口述完了《射雕》和《神雕》，这周一开始的《倚天》。 宏观是我的本职工作的一部分，我不跟你们讲我也得研究，也得分析。 素材取之不尽，用之不竭。 这都不是持久了，甚至还会有点儿“不吐不快”了。 3、“做自己”抗干扰 网络喷子遍地，推特确实比抖音红书少点儿，但是也不少。 我做ai，喷子来喷我，我心里会打鼓“他说的对不对啊？”“是不是我不行？” 我写产业、政策和时候有喷子来喷我，我基本上都是哈哈一笑“说tm啥呢” 二、定位好自己 我身边飞的快的，走得远的案例都很多。 无一例外都是准确定位。 如果你满肚子故事你就讲故事。 如果你善于思考你就讲道理讲逻辑。 如果你学习能力强你就快速输入输出。 怎么找定位啊？看他们的帖子吧😂😂 真的很重要。 三、《钢铁般的自我肯定感》 （打书名号因为这确实是本书哈。） 前面说的是成功案例，失败案例也很多啊。 很多人死于内耗、死于放弃、死于纠结，原因众多，不一而足。 这些，都是表面原因。 深层原因还是不自信，人群里，不自信是95%。 但是话说回来，发自内心的自信谈何容易呢？自信需要你“成功过”。 先尽量多的自我认可、自我肯定，然后路上摸索吧。 ————— 最后单拎一段感谢哈。 我：我这种帖子能发么？会不会不好？ 熊：有什么不能发的？有什么不好的？ 我偷摸发个帖子，浏览1000。 熊老板帮我转发，浏览20万。 （我啥也没跟他说） 其实我关注熊老板很多年了，加他还是因为我认可更多的是这个人。 对了我是不是跑题了？ 算了跑题就跑题吧，我很少跑题的，偶尔跑一次，不改了🤭
独立创业者如何突破零收入困境，迈向月入1000元· 307 条信息
#粉丝增长 #经验分享 #做自己 #熊老板 #自我肯定
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Orange AI
4周前
昨天晚点发了一篇关于 MiniMax 和月之暗面的长文。 感觉中国大模型创业公司是被夹在两块铁板中间。 一边是几千亿美金估值、几百亿美金预算的 OpenAI / Anthropic / xAI，另一边是有电商、广告、量化现金流喂模型的阿里、字节、腾讯、DeepSeek。 真不容易。 原文6000字，我文章一键转成了解说视频。
MiniMax M1发布：开源长上下文推理模型引发AI领域震动· 27 条信息
#MiniMax #月之暗面 #中国大模型 #创业公司 #竞争压力
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你开个特斯拉，旁边来个人问你这是加91还是93号汽油。你会睬她么？ 英伟达这种OpenAI和AMD合作都不发一言，今天破天荒推特发布针对Meta采购Google都TPU，表示祝贺并强调GPU是最牛x的。 因为他真感到威胁了，当然英伟达这么做的本质不是证明自己强 而是证明他意识到对手开始具备扰动市场叙事能力… 已经开始走下神坛了，绝对的王者，要考虑一个残酷的未来，不是被全面替代，不是没人买了，也不是增长崩了。 而是从75%的毛利“神话定价权”回到“高端工业品”的正常定价。 尽管你可以继续卖最好GPU，享受AI 爆发的红利、你的收入和利润依然能在未来几年继续涨。但客户不再愿意永远给你“垄断溢价” HBM内存吃一块、台积电代工吃一块，然后现在定制ASIC 比如TPU吃一块，毛利太高就好比诲淫诲盗，人家都盯着 世界变了，从TPU这一刻，“你来我这买,别无选择”的世界不存在了。这就死最大风险。
英伟达市值突破5万亿，科技巨头再创历史· 44 条信息
#英伟达 #垄断溢价 #TPU #市场竞争 #毛利
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BlueJay
4周前
$GOOGL Google DeepMind 的研究科學家，專注於 TPU 設計，談及今日 $NVDA 股價拋售： 「這次拋售顯示市場對硬體和需求有多無知。」
英伟达市值破四万亿，AI芯片霸主地位稳固？· 216 条信息
#Google DeepMind #TPU #NVDA #股價拋售 #市場無知
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RamenPanda
4周前
谁能讲讲“中国英伟达”摩尔线程？ 很快要ipo了
#中美芯片战：英伟达求生，中国突围· 122 条信息
#摩尔线程 #中国英伟达 #IPO #芯片 #人工智能