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🥳【预告】来个最近海外超火的，github官方推出的spec-kit课程预告，你将学会： 1. 掌握什么是SDD（规范文档驱动开发）？ 2. spec-kit开发的流程和相关相关命令。 3. spec-kit的优势和劣势是什么？ 4. 基于Echarts + Qwen3 Max Preview这个模型，基于SDD开发一个AI图表生成工具，用自然语言生成图表

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熠辉 Indie

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【一款极简的文生图、文生视频程序】 老婆最近在搞文学创作，想要AI生图、生视频。我们试了下目前国内模型在武侠形象生成上优于海外，但她觉得目前千问万相调用API太复杂，想让我给她搞个小白可操作的，那么它来了： 让你能够用最简单的方式调用阿里云百炼的通义万相图片和视频生成 API，专注于提供极简的 API 和最佳的开发体验。 支持页面操作和Notebook自定义调试 开源地址： 欢迎试用 操作演示视频如下：
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新课预告：《用 Codex goal 模式复刻一个 Lovart》大家将会学习到： 1. 如何使用 React flow 实现现在流行的无限画布？ 2. 使用Codex 的 goal 模式需要注意和准备什么？ 3. 复刻现成项目 + 需求整理的相关技巧 相信我，这节课会非常有收获，周末发布在我的AI编程课中：
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使用 Claude Code、Cursor 这些 AI 工具写代码时，很多人都是直接这样说：帮我开发一个 AI 聊天应用。 瞬间能看到几百行代码生成，给人感觉确实很不错，若再让它加个登录注册功能，却发现所有代码直接重写。 这就是 “氛围编程” 给大家带来的困扰，为此 GitHub 团队开源了 Spec Kit 这款工具，专门用来规范化我们使用 AI 工具的开发流程。 让我们先用自然语言写清楚具体 “做什么” 和 “为什么”，然后再交给 AI 写代码。 并且通过统一的规格模板和强制评审机制，把模糊需求逐步转化为高质量、可追溯的代码实现。 GitHub： 整个开发过程都有完整的记录和追溯，即使六个月后回头看项目，也能清楚理解当初每个设计决策的来龙去脉。 目前该工具开源不到一个月时间，便收获了 19.8k+ Star，已支持 Claude Code、Gemini CLI、Cursor 等 AI 工具。 通过 uvx 安装后即可使用，提供了详细的教程文档，值得每位使用 AI 编程工具的同学看看。
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哈佛CS50课程节选：如何构建基于GPT-4的应用 上一节介绍了什么是GPT-4，这一节则是基于GPT-4可以构建什么样的应用，以及如何构建。 这部分课程介绍了GPT-4可以构建的各种类型的应用，包括不限于： - 助手应用：GPT可以用于创建AI助手，帮助完成写作、编程或回答问题等任务。通过结合专业领域知识和用户的喜好，还可以对这些助手可以进一步定制。 - 文档问答系统：GPT可以用于构建基于上下文、对文档的问答系统。 - 实用功能：GPT可用于自动化需要基本语言理解的任务，如生成单元测试、查找文档、重写功能或检查品牌一致性。 - 创意创作：GPT可以用于在各个领域生成想法、可能性或建议，包括写作、营销和研究。通过将GPT的生成能力与专业领域的知识相结合，用户可以创建更有针对性和相关性的输出。 - Baby AGI或多步计划机器人：GPT可以放入一个循环中，与自己对话并指导自己的行动，从而创建一个基于一组工具和目标的自主执行任务或生成结果的自主代理。 通过这个教程，可以大概了解GPT能做一些什么事情，以及背后的原理是什么。 上一节什么是GPT-4： 完整课程视频地址： edX:
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预测真实世界下一秒 北京智源研究院推出全新的多模态世界模型：Emu3.5 很多传统图像生成模型的主要问题是： 它们“不懂世界”运行的规律，无法理解真实世界的物理规则和因果关系。 Emu3.5在传统图像生成的基础上，进一步让AI具备： 理解真实世界的空间关系 推理物体随时间变化的规律 预测“世界下一秒”会是什么样 不同于以往为图像、文字、视频分开设计模型，Emu3.5 将它们全部“统一”在一个系统中： 首先把多模态信息包括图文视频都统一成了token； 模型通过“预测下一个 token”来学习不同模态间的关系； 任务统一为 NSP：预测下一个世界状态（包括视觉和语言）。 Emu3.5 不再只关注“文本之间的逻辑”， 而是让模型学习“世界是如何变化的”。 意思就是它不再区分： 这是一张图 这是一句话 这是视频的一帧 在它眼里，它们都是同一套“世界积木”。 然后模型只做一件事： 预测下一块积木是什么 如果下一块积木是一行字 → 它补全文字 如果是下一帧画面 → 它补全动作 如果是下一步结果 → 它推演世界变化 所以： 预测下一 Token = 预测“世界下一秒”会是什么样
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敲除这个基因，小鼠就能怎么吃都不胖。这个基因不仅是肥胖开关，还是衰老开关、疾病开关。抑制它，就能抗肥、抗老、抗病吗？ 这么神奇能控制肥胖、衰老、疾病的基因开关，上帝造它的目的是什么？它在什么情况下会开和关？人们只想用人工的方法去改变生命的某些特质，可能人体在某种情况下能自发启动开关。 过去人们认为阑尾和扁桃腺无用，现在知道都有免疫功能。 上帝绝对不会造一个垃圾器官和无用基因。
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李隽

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用AI + EasyApp模板开发iOS应用的Demo，上午再优化下UI就准备开始录课了。这是一个基于AI训练小狗的App，致力于通过有效的训练、行为指导和全面的狗护理教育。 基于模板，登陆注册、引导页、AI功能、付费订阅墙一应俱全。 本周将作为课程发布到我的AI编程课中（ + 用AI开发踩过的坑。
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Yihui

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Vanar 的真正竞争力不在于高TPS或零费用，而在于它简化了开发者的接入门槛。 区块链项目的成功往往依赖于生态建设，但这个过程最复杂、最消耗资源的一步就是让开发者顺畅上手。 Vanar通过EVM兼容性和低门槛的合约部署，极大地降低了技术迁移和开发的难度，让开发者可以直接使用熟悉的工具和环境，这一点对生态长期增长至关重要。 Vanar的另一层优势在于其完善的文档和示例库，这为开发者提供了明确的路径。工具链的成熟和文档的完善，意味着开发者可以减少在学习上的投入，更多地专注于构建实际应用。这种便捷的开发环境，不仅帮助Vanar吸引了开发者，也提高了生态内项目的生存率。 长远来看，Vanar的竞争力体现在它如何让开发者在最短时间内验证想法并快速上线，从而推动整个生态的繁荣。而这正是生态持续增长的隐性驱动力。 Vanar #Vanar $VANRY
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Krea AI开源其首个图像生成模型 FLUX.1 Krea [dev] 让生成的图像不再有“AI 味” 该模型是在与 Black Forest Labs 合作的基础上开发的 指导蒸馏（guidance-distilled）扩散模型 FLUX.1 Krea [dev]的目标是：让 AI 生成的图片看起来更自然、更有艺术感、而不是“AI 味儿”太重。 兼容现有的 FLUX.1-dev 生态系统，可无缝集成使用。
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小互

15,950 просмотров • 10 месяцев назад

生成式 AI 入门教程 2 - 什么是生成式 AI - 原理和指南 欢迎来到我们的课程，今天我们将深入了解生成式人工智能（AI）的奥秘。生成式 AI 是当前 AI 领域中最为重要的工具之一，它展示了令人惊叹的文本生成能力，如 ChatGPT 和 Bard 等系统。本视频将向你介绍生成式 AI 的工作原理，并告诉你在哪些情况下最好谨慎使用它。我们还将对比监督学习和生成式 AI，帮助你更好地理解这一领域。 在人工智能的各个领域中，监督学习和生成式 AI 是最为重要的工具。我们将通过实例解释监督学习的概念，并展示它在广告、自动驾驶汽车、医疗和语音识别等领域的应用。随后，我们将介绍大规模监督学习在过去十年中的发展，以及它如何为生成式 AI 的崛起打下基础。 🚀 课程亮点： 详细介绍生成式人工智能及其工作原理。 对比监督学习和生成式 AI，展示它们在实际应用中的不同。 提供实际例子，帮助你更好地理解和应用这些概念。 🔥 你将学到： 生成式人工智能的定义和应用 监督学习和生成式 AI 的区别和联系 如何在实际情境中应用这些工具 🌐 课程内容： 生成式 AI 和监督学习的基本原理 大规模监督学习的发展历程 生成式 AI 在文本生成中的应用 📚 学习建议： 关注课程中提到的实际应用例子，以更好地理解理论知识。 在学习过程中不断提问和实践，以加深理解。 整理课程中的关键点，并尝试将其应用到你自己的项目中。 🔗 相关链接： 课程地址： 油管播放列表： B站播放列表：
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看起来 FLUX 3 要发布了。昨天黑森林工作室短暂地上线了一下预告。 说是支持图像、视频、音频和动作生成，是一个全模态的生成模型。 其中，单条视频支持一次生成 20 秒。 按他们正常的逻辑来说，这一般会是开源的。如果真的开源，那整个生态估计又要爽一波了。
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画流程图、架构图的时候,用 draw .io 一个个拖拽元素挺费劲，尤其是复杂图表要反复调整位置和连线。 发现 next-ai-draw-io 这个开源项目，直接用自然语言描述想要的图表，AI 自动生成 draw .io 格式的图。 核心功能有三个：文字生成图表、上传图片让 AI 复制和优化、实时对话修改图表。修改时不用每次重新生成整个 XML，AI 会精准编辑特定部分，速度更快。 GitHub： 技术栈用 Next.js + AI SDK + react-drawio，调用 OpenAI API 处理自然语言。支持版本历史记录，可以随时查看和恢复之前的版本。 如果你想把画图从 “手动拖拽” 升级为 “说话就能画”，这个项目值得试试。
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兄弟们 这个创意牛P啊 Google推出一个实验性应用：Disco 它可以把你打开的网页 + 你的意图 → 转化成一个专属AI工具 比如 在Chrome里同时打开了： 一篇旅游攻略 Google Map 酒店预订网站 天气查询页 Disco自动识别到你可能正在做旅游攻略，它会根据你打开的网页帮你自动生成一个旅游规划应用。 你告诉 Disco：“我想规划一次去京都的旅行。” 这时，它就会用 AI 自动帮你生成一个： ✨“京都旅行规划应用”✨ 这个应用会把你打开的网页信息整合在一起 例如行程路线、酒店比较、天气信息、预算表，全都放在一个交互界面里。 你不用自己来回切页面，AI 帮你组合好了。 Disco 的目标就是： 让 AI 自动理解你开着的这些网页，知道你在干什么、想做什么 然后帮你把这些网页整合成一个专属工具或应用。
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