正在加载视频...

视频加载失败

之前还在吐槽 Codex 的 GPT 模型设计能力不行,昨天就在官方看到了一篇官方指南《Designing delightful frontends with GPT-5.4》 非常值得一读,从核心原因与解决思路到4 大基础提示技巧还有实用设计规则/页面结构建议 最后还浓缩到了一个 frontend-skill 当中,$skill-installer frontend-skill 自动强制模型先写视觉论点、内容计划、交互论点再写代码。 当然有了这个 skill 也不是就完全了,只是提高了下限和品味基准。还有: * 推理调 Low 或 Medium * 一句话描述整体调性 * content plan * 参考图 * 设计 token 这些文中都有详细的描述,请大家自己认真读一下。 官方还提供了几个生成好的例子,都很棒,可以看看。

77,940 次观看 • 4 个月前 •via X (Twitter)

0 条评论

暂无评论

原始帖子的评论将显示在这里

相关视频

有个事我憋很久了,今天必须说一下。 市面上那些标榜 AI 驱动交易的 Bot,我深度用过几款之后发现一个特离谱的现象:它们所谓的 AI 就是接了一个 GPT 或者 Claude 的 API,把 K 线数据原封不动丢进去,让一个从来没被训练过理解金融时间序列的通用模型给你输出买卖建议。说难听点,跟拿 ChatGPT 算命没什么区别。 所以 AIX 的多模型路由方案,是我接触这个项目之后第一个真正觉得"方向对了"的设计。 它同时接了 GPT、Claude、DeepSeek R1、Gemini 这些通用模型,也集成了 Kronos 这类专门为金融预测训练的专业模型。中间多了一层调度层,根据当前市场状态智能路由,震荡市用一套推理框架,单边趋势切另一套算法组合。 这个设计的聪明之处在于它承认了一个很朴素的事实:没有一种模型能在所有行情里通吃。趋势跟随在单边市是神,进了震荡就是来回止损。反过来网格在震荡舒服,单边一来直接穿仓。通用大模型做策略意图理解很强但看 K 线的能力确实有限,专用金融模型在时序预测上更精准但没办法理解你用自然语言描述的策略逻辑。没有一个模型能同时搞定所有事。 AIX 干的事不是选一个最强的模型然后迷信它,而是让不同模型在不同环节轮班上岗,动态调权重。这个思路在传统量化里叫多因子动态权重,AIX 把它搬到了 LLM 和时序模型的协同上。 我体验下来的感受是它不像那种一问一答的 Bot,更像有一个小团队在后台协作,你只需要给方向,它自己去协调谁干什么。这个架构如果跑通,抗单一模型失效的能力跟那些只接一个 API 的项目不在一个数量级。 个人分享,非投资建议。

DeFi狙击手 | Ai🕊️

16,818 次观看 • 5 天前

卧槽,答案终于揭晓了! 那个在open router上持续霸榜的神秘模型,是阿里推出的全新大模型“蚂蚁百灵”!今天我们来深度聊一聊这个模型。 用过AI来完成前端开发的朋友肯定懂: 要让AI做出想要的UI总是要找参考,再不然就是要依赖设计 skill 的帮助。 但这种界面一旦看多了,就会陷入审美疲劳。 原因在于不管你是对标UI还是使用skill,结果都是被限定在固有的生成范围内。 最近小灰测了新模型 Ling-2.6-1T (由蚂蚁集团 Ant Ling 开发),发现它刚好就能打破这个限制。 它生成的页面不仅审美极度在线,而且自带高质量的交互效果,做出来的东西终于不再是干巴巴的呆板网页了。 但用它有个必须要避开的坑:Ling 2.6 1T 默认是没有深度思考模式的。 它在计算资源分配上极其克制,如果你偷懒丢一句"给我写个好看的界面",那么它大概率会给你一个准确但极其敷衍的结果。(视频1) 那么怎么取巧使用它? 小灰分享一个能逼出它真实设计水平的实操工作流:把它当成主规划师,先拆解风格,再写代码。 跟它对话时,你可以直接下这种指令: 1. 强制思考:先别急着写代码!帮我分析这个产品的定位,明确它的视觉情绪、色彩规范和排版布局,把思路列出来。(比如明确告诉它你要包豪斯风格或者北欧风)。 2. 落地执行:等它把设计语言梳理清楚,你确认没问题了,再让它基于这套标准去生成具体的 TailwindCSS 样式和前端页面。 用这种先 Plan 后做的方式,出来的页面不仅美观,而且风格极其统一。(视频2) 目前在Openrouter中可以免费体验该模型。 选对工具打破模板限制,用高审美的模型直接拔高视觉质感,能帮我们省下大把死磕 CSS 的时间。 期待大家都能快速做出让人眼前一亮的作品!

程序员小灰

15,021 次观看 • 3 个月前

MiMo推出1000 Token/s超高速模型|体验测评 MiMo 推出了 MiMo V2.5 Pro UltraSpeed 超高速的模型版本,能够实现每秒输出超过 1,000 Token 的速度。 同时,这应该也是全球第一个达到这个速度的万亿(1T)参数模型。 藏师傅提前试了一下,做了三个测试,确实爽。 第一个跑了一个比较复杂的 3D 采矿小游戏测试。在没有素材的情况下,我让它全部用 Three.js 前端代码来生成素材。整体要求比较完整,虽然第一次实践时出了一些小问题,但在跟他沟通修改建议后,非常完美地实现了任务。 这次测试的各项指标如下:思考的 TPS:804 Token/s,峰值速度:810 Token/s,首次响应时间:4.71 秒。 第二个测试给了一个官网,其头部包含一个相对复杂的 3D 动画。 这次的输出速度快了非常多:峰值达到了 1426 Token/s,首次响应只用了 0.83 秒,在 32 秒内输出了 25624 个 Token,总计生成了 1000 行代码。 第三个测试给了一个更复杂的官网。我要求这个官网的 Header 头部包含以下 3D 效果:地球边缘、轨道上的飞船、星际尘埃、航线图、舷窗的 HUD 样式。 这个效果非常好,整体的视觉样式、状态、SVG 动画和驾驶卡片都非常精细,还有滚动的视差效果 这个输出的 TPS 达到了 1136 tokens/s,首次响应是 4.5 秒 官方测试平台下面有个数据展示,会显示相关信息 在流式输出的情况下,当你看着它只用 20 秒就产生一个非常复杂的 3D 游戏时,那种场景还是比较震撼的 之前的这些(比如说 Groq 之类的)超高速推理方案,在模型能力或者是整体水平上都会有所下降,但是 MiMo 这个在测试的时候,我没有看到这种迹象 最近很多公司都开始推出这种超高速的 API 服务,比如之前 OpenAI 和 Anthropic 都有 Fast 模式 在 Agent 场景下,模型输出效率的提升会直接带动每一步 Agent 操作的效率: 如果一个任务预估一分钟完成,你就会盯着它直到结束,然后立刻投入测试。如果需要五分钟才完成,你可能就会去干别的事,然后再回来看,难免会浪费一些时间 这种效率提升在 Sub-Agent 和并发场景下更加明显。因为它可以更快地产出大量结果,想象一下,如果同时启动一两百个 Sub-Agent,在模型能力没有衰减的前提下,速度提高 10 倍,体验是非常爽的 毕竟这本质上是面向那种对效率有极高要求的 To B 客户所推出的 希望后面大家卷起来,优化一下成本,让普通用户也能放开用这种 UltraSpeed 模型

歸藏(guizang.ai)

26,998 次观看 • 1 个月前

全自动科学论文工厂,它真的来了。 你该看看这个新仓库。 之前那个中国大学生搞了个MiroFish,做实时社会模拟;字节跳动那边出了OpenViking,把记忆结构化;还有Percepta,把数学计算直接嵌进大模型的权重里;吴恩达那边也推了个Context Hub,相当于给代理加了一层自己标注的文档系统。 👉 Polymarket 官方入口: 现在,AutoResearchClaw 刚在 GitHub 上线——一个全自动的科学论文生成器。 仓库上线几个小时,就拿了差不多 4k 星。 给一个原始的想法进去,出来的就是一篇 6000 字、能直接用的 PDF 论文。关键它不是那种垃圾玩意儿。 它背后跑的是真正的代理系统: · 自己做实验:写代码、跑测试、读日志,崩了还能自己调 · 几乎没有幻觉:走硬核四层验证,对接真实科学数据库,没有假引用 · 格式也挑不出毛病:图表自动生成,LaTeX 排版,直接对标 NeurIPS / ICML 的标准 挺有意思的悖论是:这东西不会把 arXiv 搞死。 仓库: 当生成一篇论文的成本几乎为零,真正的权力就到了“筛选者”手里。行业里的新神,会是那些活人审稿人——他们要在无穷无尽的 AI 论文洪流里,手动淘出真东西。 愿安息吧,五年磨一篇的突破性论文——可能一夜之间就被批量淹没了。 把这几样东西拼在一起看: MiroFish 的集群 + OpenViking 的记忆 + Percepta 的真实数学 + Context Hub 的干净文档 + AutoResearchClaw 的自主研究 你就得到了一类代理——能自己跑完整个研究闭环,用真数学去验证假设,反复推敲,以远超人类的速度做出真正的突破。 这不就是在 Polymarket 和各类条件市场上,搭建下一代预测机器人要用的那套东西吗?代理自己去研究、模拟、验证概率,用科学的方法更新判断,而不是靠猜。 一个真正能发现、能证明的预测超级代理时代,就这么来了。 存好这套配置。 如果想在 Polymarket 上搞跟单交易,我推荐用这个: #Polymarket

区块链行情研究

62,604 次观看 • 4 个月前

Notion 今天凌晨发了一个开发者平台, 大家都以为它在追 AI Agent 风口, 但实际方向是有些反过来的, 它要让所有 Agent 来追它, 我盯着它官方文档里那个新的 CLI 工具看了一会儿,才慢慢回过味儿来, 这个 CLI 设计得很奇怪, 它自带 --help,自带 --docs,自带 --spec, 每个命令的元信息都精简到极致,token 占用低到反常, 说实话人类开发者用 CLI 哪需要这些, 熟了就肌肉记忆,谁会反复读自动生成的 spec 呢, 但 Agent 会啊,它进入一个陌生 CLI,要先扫一遍能干嘛,扫的就是这些自描述信息, 也就是说,Notion 这个 CLI, 从设计的第一天起就不是给人用的, 是给 Agent 用的, 他们官方话术更直接:说和你的 coding agents 一起构建, 这一句话翻译过来就是,未来用 Notion 的主力用户, 可能不是你,而是是你的 Agent, 更狠的是这套基础设施的完整度,数据同步,Notion 托管, 工具调用,Notion 托管,Agent 沙盒,Notion 托管, 全跑在 Vercel Sandbox 加 Firecracker microVM 上, 连第三方 Agent 接入都开了, Claude 直接进来,当原生工具用, 数据,工具,编排,上下文,全部在同一个 workspace 里,零损耗, 以前 Agent 最大的痛点,是上下文碎片化,工具调用不稳定,自己还要搭一套 infra, 现在 Notion 把这套东西全包了, 你的 Agent 只需要醒过来,在一个已经布置好的房间里干活, 很多人还在评估 Notion 涨没涨价,还在讨论 Obsidian 迁移和本地优先, 但真正的故事是,Notion 已经在 Agent 时代的操作系统这条赛道上,把第一块地基浇好了 数据是血,Agent 是肌肉,Workers 是骨骼,CLI 是神经, 那些现在就把核心 workflow 搬进去的人, 和还在纠结要不要试用 ntn 的人, 未来 12 个月,差距可能比想象中要大得多。

AYi

19,651 次观看 • 2 个月前