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Yanhua

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智谱创始人唐杰教授清华开课,走廊、地上都坐满了人。 课后作业是从零手搓Transformer,这才是年轻人该追的星🫡

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Argon第一时间评测来了👇 老规矩:鹈鹕骑车,生成速度是真的快。

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这三个东西凑齐之后,Obsidian已经不是一个笔记软件了。 1. Obsidian Web Clipper 浏览器看到好东西一键剪进库,原生 .md 格式。 2. Obsidian CLI 让Claude Code直接接管整个仓库:读、写、搜、改、建双链等等。 3. Obsidian Skills 最狠的一个,让Agent知道什么时候应该写 .md 笔记,建 .base 表格,或者生成一张 .canvas 画板。 你不再只是记笔记,你是在整理你的第二大脑。

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模型都这么强了,为啥鹈鹕骑自行车还是骑不明白呢? 目前唯一的胜者:Astra Prompt:“创建一个 HTML,用 SVG 绘制鹈鹕骑自行车的 2D 动画。”

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Cursor即将推出AI时代的Github: Origin,一款专为Agent打造的git托管平台。 但有意思的是,Gmail无法加入候补名单🤣🤣

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推荐一款Manus平替工具:AnyGen, 字节出品 1. 支持Nano Banana 2/Pro 生成设计图 2. 接入了Seedance 2.0 实测支持10s视频 3. AI搭档支持接入Lark、Telegram和Discord 功能齐全,可玩性很高👇

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GPT‑5.6 Luna 降价 80% 后的最佳用法🔽

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GPT Image-2.0 + Seedance 2.0, 这套组合电商卖家可以直接拿去做广告投放了。 我拿母婴推车在 Rita AI 跑了个 demo,操作流程: 1. 先用 GPT Image 2.0 出了多张电商海报, 2. 丢进 Seedance 2.0 做图生视频,Rita 这里能一次喂多张参考图,出来的视频构图、动作、品牌元素都贴你给的素材。 9:16 / 15 秒,一次直出基本可用,从 prompt 到导出不到10分钟。 我一个不做电商的都能跑一条基本能投放的,真正在铺号的更吃这个。 现在就来体验⤵️

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Codex app迎来大量更新⬇️ 1⃣处理超长线程任务更加流畅。 2⃣悬停式导航栏,可预览并快速跳转,实测体验很丝滑。 3⃣搜索覆盖了更多控制项和筛选,外观更清晰,也更易于查找。 4⃣UI缩放更改时不再导致工具提示、对话框、菜单、选择气泡、拖拽预览或自动补全出现错位。 4⃣复制到 Slack 时将保留 Markdown 格式,如列表、加粗、代码和链接;此外,粘贴大段文本时不再会导致界面卡死。 5⃣ 最后的彩蛋:专门的宠物面板。

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AI 视频的“盲盒时代”结束了,成本直接杀到 $0.10/秒! 做 AI 视频最痛苦的不是 Prompt 难写,而是每一秒生成的确定性太低。 TopviewAI 这次更新,让我看到了目前最完美的生产力闭环: 1️⃣ 拒绝盲生: 先用 GPT-Image 2 出分镜,确认构图和细节。 2️⃣ 所见即所得: 满意后再推给 Seedance 2.0 转视频,成功率 100%,不再浪费一分钱额度。 3️⃣ 价格屠夫: Ultra Plan 简直离谱! • $0.10/秒(720p,Seedance 2.0) • 365 天无限量 GPT-Image 2 + Seedance 2.0(beta) 如果你是追求批量产出的 AI 创作者,这就是目前市面上单条视频成本最低、确定性最高的方案。没有之一。

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卧槽,小火箭Shadowrocket🚀最新版支持了Tailscale!!! 真是太方便了呀,赶紧给家里Mac mini配置起来🎉

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兄弟们,上手体验了下, 给我的Reddtrends产品做了一个产品宣传视频。 一键直出,提示词👇 “你访问我的产品网站: /hyperframes 制作一个产品宣传视频”

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AI 视频卷了两年,用户的身份始终没变: 开拍前是甲方,开拍后是观众。 AlayaWorld Alaya Lab 这段让我看到第三种身份:玩家。 以前我用视频模型,Prompt 一提交,这条视频就跟我没关系了。 这个 Demo 里,画面已经跑起来,我还能接着往里面加东西。

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卧槽??一个不到 2B、能本地部署的小模型,给真实 Issue 做分类,跟 JEV 的结果居然这么接近? 最近 JEV 的玩法看了不少,给邮件分类、给 Agent 选工具。这类需求太常见了,我就想知道这张工单该分给谁、下一步该调用哪个工具,真不用每次都给我写一篇分析。 所以这次我把 JEV 和 This That 都接进 Pi,直接拉了 OpenAI Codex 仓库的 30 条真实 Issue,让它们现场做题。 用户是在报 Bug、提功能需求,还是问怎么用?问题出在登录、界面、执行还是会话? 同一份内容、同一组选项,每条做两项判断,两边各发 60 次请求。 跑完一看:JEV 用了 23.5 秒,This That 用了 25.6 秒。30 条里,28 条的两项判断完全一样,两边都没出现请求失败。 速度这轮还是 JEV 快一点。但 This That 只有 18.8 亿参数,权重约 3.76GB,而且能下载到自己机器上跑。这个结果真让我想继续折腾一下了。 它的用法也很干脆:把问题和选项给进去,一次计算直接返回选择和概率。程序拿到结果就能接着往下走,不用再从一大段回答里抠出一个“是”或者“否”。 更实用的是本地部署。客户工单、内部文档、还没发布的产品资料,这些东西只是想分个类,也不一定愿意全部发到外面的 API。 This That 支持 NVIDIA GPU、Apple Silicon 和 CPU,可以把这一步判断留在自己的设备上。做 Agent 的人,手里又多了一个能自己控制的小工具。 这次我跑的是 API 对比,本地性能还没测。28/30 是两个模型判断一致,也不等于准确率,这两个口径先说清楚。 完整录屏放上面。做客服分流、邮件分类、Agent 工具选择的,直接拿一批自己业务里的真实数据试试,比盯着榜单猜有用。 模型和权重: 免费体验地址:

Yanhua

25,209 次观看 • 1 个月前