麻酱AI实验室
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英伟达交出的这份 962 亿美元季度收入的财报，数字大到很容易让人失去感觉！ 我看完把这台 AI 基建印钞机拆开看，哪部分已经是落在报表里的真金白银，哪部分是市场已经提前押注的未来 于是我把 NVIDIA FY2027 Q2 的两份官方文件交给 Ling-3.0-flash-Fin，设了个简单但特别狠的规则： - 只根据 PDF 说话； - 每个判断都标出依据； - 推不出来的地方，直接写“推不出来” 它给我的答案很清楚，具体过程看我下面这个视频！ 先看已经落地的部分： - 季度收入 962.21 亿美元，同比 +106% - 数据中心收入 890.23 亿美元，同比 +117% - GAAP 净利润 596.88 亿美元 - 前六个月经营现金流 744.21 亿美元 这是一台正在全速运转的机器：收入、利润、现金流，三项都摆在台面上！ 更有意思的是另一份清单！ - AI 云合作里有 360 亿美元承诺； - SB Energy 的担保上限达到 1050 亿美元； - 还有一个计划撬动超过 5000 亿美元第三方资本的平台安排 这些数字足够让任何人热血沸腾！ 但放回财报原文，它们有各自的位置：未来承诺、担保、拟议安排。 它们描绘了 AI 基建会往哪里冲，也不该被直接塞进这一季的收入里 我很喜欢 Ling 这次给出的处理方式，它把“已确认”、“正在推进”、“现有材料无法判断”摆在同一页 看财报最容易发生的事，就是看到一个巨大的数字，立刻替它配上一个巨大的故事 但真正有用的工具，应该帮你先把数字放回原文，再决定故事该讲到哪里 完整实测视频放在下面。两份 PDF、关闭联网、所有提问和输出都在视频里 Ling-3.0-flash-Fin已经在OpenRouter限时免费 快去体验看看👇 *本次测试仅基于两份 NVIDIA 官方文件，不构成投资建议
麻酱AI实验室94,268 views • 13 days ago
苹果刚发布第一台折叠 iPhone，我没去复刻官网，反手让 AI 重新设计了一台 我把 Apple 官网截图交给 Ling-3.0-flash-VL Ant Ling 要求只有一个 别照抄，自己想一台新的 AI 折叠设备。只给一张图，只生成一次 它做出的产品，核心概念很简单：The angle is the interface，铰链角度就是界面 - 18° 是 Whisper，合上后只留最重要的一条提醒； - 74° 是 Lens，半开时一边看文档、图表和 UI，一边给出判断； - 165° 是 Canvas，完全展开后，左边放原始材料，右边让 AI 总结、生成和继续处理。 拖动 0° 到 180° 的滑杆，设备外形、模式和屏幕内容会跟着一起变，文档、图表、UI 也能直接切换。整个页面只有一个 HTML 文件，复制到浏览器就能运行。 我本来只是想蹭个 Apple 折叠屏的热点，最后却看到一台不存在的设备，已经有了名字、视觉和完整的产品逻辑。它明明是临时生成的，却真的有点像某场发布会马上要端出来的东西 看图写代码已经不稀奇了，但这次最戳我的，是它没有停在还原页面，还顺手把一张参考图长成了另一个产品 Ling-3.0-flash-VL 是 124B 总参数、每个 token 激活 5.5B 的原生多模态模型，权重已经开源 在线体验： Openrouter 限时免费： 开源权重：
麻酱AI实验室28,221 views • 7 days ago
挖到宝了！发现两个神级 GitHub 项目！ 特别适合做产品解说、知识讲解、企业营销视频！ 这两个组合在一起可以做个AI视频Agent了 1️⃣ video-talkcraft，把口播稿 + 配音做成动态解说视频 2️⃣ video-shotcraft，适合把产品截图、网页、软件界面做成有运镜、有节奏、有音效的产品宣传片 这俩组合起来，完全可以直接做一条完整的 AI 产品测评 / SaaS 宣传 / GitHub 项目介绍视频： 开头先用高质感产品镜头抓人 ↓ 中间切口播讲这个产品到底解决什么问题 ↓ 再穿插真实界面、功能 Demo、数据、截图 ↓ 最后继续口播总结观点 + CTA video-shotcraft 负责把产品拍帅 video-talkcraft 负责把东西讲明白 省去自己写脚本、录音、找素材、做分镜、剪辑、加字幕、做动效、配音效 现在这两个 Skill 丢给 Codex / Claude Code，已经可以把大半条生产链直接接过去 而且它们底层都走 Remotion，所以理论上还能继续往上封装 我甚至觉得完全可以再做一个第三层 Skill，更加开箱即用！ 丢给它一个 GitHub 链接 / 产品官网 → 自动读产品 → 写 60 秒脚本 → 自动判断哪些地方该口播 → 哪些地方该上产品镜头 → 最后直接给你一条成片
麻酱AI实验室24,997 views • 23 days ago
我发现！企业 AI 落地最自然的入口，可能是“知识库 + 工作群” 最近自己组了个GEO学习小组，明明都把链接学习资料都放群里了，但人遇到具体问题的时候，并不会打开知识库，从目录开始一页页翻。 他只会在群里问一句： - GEO 新手第一步做什么？ - 官网内容很少，先改哪里？ - 品牌词没被 AI 搜到，怎么补？ - SEO 文章能不能直接改成 GEO 内容？ - ChatGPT / Perplexity 更容易引用什么样的页面？ 我早就把在 GEO 飞书知识库挂群里了。有些问题属于重复提问，有些是需要从知识库提取重点，再结合具体业务来回答。 这都说明知识库离解决真实问题还有一段距离。 我发现一个新产品 Lucius AI，能够把“知识库+IM”完美落地！ 我的做法很简单：把 GEO 飞书知识库、FAQ、执行清单、常见答疑口径接进去，再让它在飞书小群里做一个 AI 助教。 - 普通问题，它先按知识库回答。 - 需要诊断的问题，它先追问背景。 - 超出知识库的问题，它不会硬编，直接提示转人工。 知识库以前更像一个仓库，东西都在里面，但要靠人自己进去找。 接到 IM 之后，它就更像一个一直在线的小助教，站在真实对话现场，把知识拿出来用。 这个形态其实很通用！ - 个人业务可以用在小社群、陪跑群、咨询服务、课程答疑。 - 企业内部可以用在员工手册、客服 SOP、产品 FAQ、销售口径、项目文档。 - 团队缺的是有人在大家提问的那一刻，把正确资料翻出来，并转成一句能执行的话。 Lucius AI 刚好连接知识库和实际业务的“最后一公里”
麻酱AI实验室11,880 views • 3 months ago
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