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程序员端哥

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目前接入了seedance2.0-mini. 生成的视频是这样的 大家觉得可以作为带货视频么 看了下费用 一条15秒的视频 消费了2.66元

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上传一张产品图 就可以生成带货视频 这样的网站 还不用你花钱 只需要配置自己的key即可

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下午给老老板们上Ai课 咖啡馆太吵了 然后就带着我来足道了 自带投影 效果还不错

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告一段落了 离职了 该走的都走了。 加油!端哥

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不得不说 Seedance 生成的视频有一种电影大片开头的感觉 就是有点短 不过瘾 提示词👇 沿着手指移动轨迹实时生成武汉知名景点微缩地貌,地貌 严格跟随指尖运动路径生成,不允许偏移错位。已生成的 山体、楼阁、湖水、城墙永久保留,不得消失、闪烁、断 开、重置。手指持续滑动,景观沿轨迹连续延展拼接,连 贯组合成成片实景微缩地貌。 依次还原黄鹤楼、东湖湖面、长江江滩、户部巷古建、古 琴台、归元禅寺、龟山蛇山等武汉标志性景观细节,山石 纹理、楼阁飞檐、水面波纹、绿植树木细节写实,建筑比 例贴合现实地标,景物前后遮挡关系真实自然,整体光 影、环境色调和原视频实景光线完全统一。手指划过的轨 迹不断串联各类武汉地标,连成一条连绵不断的江城实景 景观带,指尖落笔即浮现江城风光。

不得不说 Seedance 生成的视频有一种电影大片开头的感觉 就是有点短 不过瘾 提示词👇 沿着手指移动轨迹实时生成武汉知名景点微缩地貌,地貌 严格跟随指尖运动路径生成,不允许偏移错位。已生成的 山体、楼阁、湖水、城墙永久保留,不得消失、闪烁、断 开、重置。手指持续滑动,景观沿轨迹连续延展拼接,连 贯组合成成片实景微缩地貌。 依次还原黄鹤楼、东湖湖面、长江江滩、户部巷古建、古 琴台、归元禅寺、龟山蛇山等武汉标志性景观细节,山石 纹理、楼阁飞檐、水面波纹、绿植树木细节写实,建筑比 例贴合现实地标,景物前后遮挡关系真实自然,整体光 影、环境色调和原视频实景光线完全统一。手指划过的轨 迹不断串联各类武汉地标,连成一条连绵不断的江城实景 景观带,指尖落笔即浮现江城风光。

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别再复制粘贴了,我让 Apodex直接读完一份 641 页文件 最近试了一种更实际的 AI 使用方式: 不再复制粘贴一段内容,而是直接上传一份真实文件,看它怎么把任务做完。 我把之前参与编写的《最优化:建模、算法与理论》上传到了 Apodex。整份文件有 641 页,覆盖优化建模、最优性理论,以及无约束、约束和复合优化算法等内容。 我先问了它一个基础问题: “请帮我分析一下,这份内容由哪些部分组成?” 它需要先真正读取文件,再从大量章节中梳理整体框架,而不是只根据标题生成一段泛泛的摘要。 接着我继续追问: “如果想基于这份内容做一些调整,可以从哪些方面修改?” 这一步更接近真实工作:不只是理解现有材料,还要结合原文件继续分析,找到可以调整的方向。 整个过程里,我比较在意的不是它最后写了多少字,而是任务过程本身:它如何理解文件、拆解问题、推进分析,并基于同一份材料继续完成下一步。 这也是我觉得 Apodex 1.1 和普通问答工具不同的地方——推理不只停留在一份回答里,而是进入真实文件,沿着任务继续执行。 如果你手上也有论文、报告、数据表或代码,可以自己上传一份真实文件试试: Web 在线体验: API 平台: 开源的 FrontierAgent 也可以在 GitHub 上找到,支持单 Agent 和多 Agent 协作,感兴趣可以顺手点个 Star: Apodex 1.1 mini(35B)模型权重已经开放,可本地部署,并能搭配 FrontierAgent 使用: 核心感受就一句: 别只问 AI 一个问题。上传一份真实文件,看看它能不能接着把事情做完。

程序员端哥

53,477 views • 17 days ago

duange6099's profile picture

以前在 360 工作过,也一直持有一点 360 的股票。 所以看到最新一季报后,我还是挺想认真研究一下:这次扭亏,到底是业务变好了,还是费用降下来了? 刚好最近在体验 Ling-3.0-flash-Fin,就把整份财报直接丢给它做了次测试。 它不只是把财报摘要了一遍,而是顺着营收、毛利率、销售费用、研发费用和经营现金流一路拆下来,把数据来源和计算过程也列得比较清楚。 这也是 Ling-3.0-flash-Fin 比较打动我的地方:它不是只 针对某一道金融问答给出答案,而是把信息检索、研究推 理、计算和结果交付串成一条完整的工作流。面对财报、 工作簿和多份研究材料,它会尽量优先寻找可信的一手信 息,核对数据口径,再调用工具完成计算,让结论能够回 到原始材料中复核。 它延续了 Ling-3.0-flash 的长上下文能力,在金融语料 训练和工具使用上做了专门增强,同时采用 124B 总参 数、5.1B 激活参数的架构,兼顾专业能力和运行效率。 再加上开放模型路线,对金融机构、研究团队和开发者来 说,也更方便进一步部署和二次开发。 最后的判断是:360 一季度确实扭亏了,但利润改善更 多来自费用下降;收入和现金流也在改善,不过现在还不 能太早下结论。 因为我既是前员工,又是股东,看这家公司多少会带点感 情色彩。让模型帮我把数据重新梳理一遍,反而能提醒自 己:熟悉一家公司,不等于真的看懂了它的财报。 分析结论十分透彻 还带有隐患提示 大家也可以找一家自己熟悉的公司,把财报扔给 Ling- 3.0-flash-Fin 试试。现在可以直接在 OpenRouter 上体验: 看看它给出的结论,和你的判断是不是一样。 以上只是模型测试,不构成任何投资建议。

程序员端哥

17,902 views • 10 days ago

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