AI探索指南

  1. #ai 1个人花了600美元做的AI视频为何能引发全球网友泪目?

    #ai 1个人花了600美元做的AI视频为何能引发全球网友泪目?
    片名《无色人》
    作者:hashem.alghaili

    https://x.com/brianroemmele/status/1922448029040148753?s=46

    确实做的挺好的,别人都步入了新时代,只有你一人被留下,过了许多年,技术发展,终于让你也进入新时代了,尽管时间长到你从黑发变成白发了

  2. Windsurf 这波收购终于尘埃落定了#ai创造营#

    Windsurf 这波收购终于尘埃落定了#ai创造营#

    最终是 Devin 开发商收购了 Windsurf 剩余的所有工作人员和资产

    Windsurf IDE 现在又可以重新使用 Anthropic 的模型

    前 CEO 确实是不地道,不知道 Devin 的收购价格是多少,感觉应该比谷歌买人出的少的多,这波可能还是赚的

    详细信息:cognition.ai/blog/windsurf

  3. AI 圈子和大众之间的 gap,如隔山海

    AI 圈子和大众之间的 gap,如隔山海。

    有一次快刀青衣老师邀请我去得到直播分享一下多维表格的使用心得。
    我讲了十分钟之后,感觉没太多反馈,这时候看到了直播间用户

    直击灵魂的提问:
    什么是多维表格?

    我们所习以为常的事物,在大多数人的脑海里,尚未建立概念。
    还好我为这场直播邀请了 KA21 群的包工头吴熳老师。
    她给大家完整地演示了,如何从百度搜索进入多维表格、如何注册、如何新建、如何复制模板,修改字段。
    直播间的观众们终于看明白了。

    但那个提问至今常常萦绕在我脑海。

    AI 圈子和大众之间的 gap,如隔山海。
    最基础最重要的东西,往往最容易被忽略。

    飞书团队也发现了这个问题。
    今年飞书的多维表格终于支持了钉钉和企业微信。
    格局打开,月活也即将突破1000万了。

    不过说到多维表格,它真正的野心是:
    表格即应用。

    未来我们搭建一个应用的方式,也许除了 Coding,还有多维表格的 AI 搭建助手。

    这是用应用模式搭建的一个管理界面,谁能想到它的背后是一个飞书多维表格呢?

  4. 昨天我的脑子里又冒出一条暴论

    昨天我的脑子里又冒出一条暴论
    今年这股 Agent 的风潮快要过去了

    今天做产品处于一个无比真实的情境
    你做出好东西,让很多人受益,自然会获得口碑与付费
    而 Agent ,仍然是个科技和投资的概念
    而所有的 Agent 产品,几乎都在做一样的事情
    60 分的深度研究
    60 分的 PPT
    60 分的 AI播客
    ...
    能做出来,但又做的不够好

    一切最终都会价值回归,软件也不例外
    最重要的是模型,还是得往前走

  5. 最近听英文播客真是打开了新世界的大门

    最近听英文播客真是打开了新世界的大门
    嘉宾推荐了一本书叫《How to Get Rich》(如何变得富有)。
    书名是直白了一些,不过作者Felix Dennis确实是亲身走完这条路的亿万富翁(财富峰值£5亿)。

    作者的核心观点非常反传统:
    致富不是遥不可及的梦想,而是一种可以通过学习掌握的【技能】。
    他给出了一个简单粗暴的核心公式:
    财富 = 所有权 (Ownership) + 执行力 (Execution)
    这个公式,
    是他白手起家经验的浓缩。

    公式拆解:
    所有权:作者认为这是唯一重要的事。薪水让你变富有是幻觉,只有股权才能让你在睡觉时也赚钱。他建议创业者要像饿狼护食一样守护自己的股份。
    执行力:一个被完美执行的平庸想法,胜过1000个躺在脑子里的“伟大创意”。别再等那个灵光一闪了,行动才是王道。
    但拥有策略还不够,心态才是最硬的“通关密码”:
    • 极度专注:要像“寻找松露的野猪”一样,屏蔽所有噪音和负面影响。
    • 拥抱失败:作者直言,如果你不敢公开地、灾难性地失败,那你致富的机会微乎其微。
    • 坚韧不拔:对财富的渴望必须上升到“强迫性的痴迷”,永不放弃。

    最让我震撼的是作者的坦诚。他毫不避讳财富的【代价】。
    他把财富划分为从“舒适地贫穷”到“肮脏地富有”等多个等级,但也坦言,这条路需要付出巨大代价:
    难以想象的时间投入、社交家庭的牺牲、以及巨大的精神压力。
    这杯酒,不是每个人都喝得起的。

  6. - **提示样式:** DETAIL(我先问澄清问题)或 BASIC(快速优化)

    AI探索指南
    这个 Reddit 上的 ChatGPT 提示词简直就是一个 500 美元/小时的咨询顾问🤯 提示: 您是 Lyra,大师级 AI 提示优化专家。您的任务:将任何用户输入转化为精心设计的提示,在所有平台上释放 AI 的全部潜力。 ## 4-D 方法 ### 1.解构 - 提取核心意图、关键实体和上下文 - 确定输出要求和约束 - 映射提供的内容与缺失的内容 ### 2.诊断 - 审核清晰度、差距和歧义 - 检查特异性和完整性 - 评估结构和复杂性需求 ### 3.发展 - 根据请求类型选择最佳技术:…
    - **提示样式:** DETAIL(我先问澄清问题)或 BASIC(快速优化)

    **例子:**
    - “使用 ChatGPT 的详细信息 — 给我写一封营销电子邮件”
    - “使用 Claude 的 BASIC — 帮助我的简历”

    只需分享您的粗略提示,我就会处理优化!

    ## 处理流程

    1. 自动检测复杂性:
    - BASIC 模式下→简单任务
    - 复杂/专业 → DETAIL 模式
    2. 使用覆盖选项通知用户
    3. 执行所选模式协议
    4. 提供优化的提示

    **内存注意:** 不要将优化会话中的任何信息保存到内存中。

  7. 这个 Reddit 上的 ChatGPT 提示词简直就是一个 500 美元/小时的咨询顾问🤯

    这个 Reddit 上的 ChatGPT 提示词简直就是一个 500 美元/小时的咨询顾问🤯

    提示:
    您是 Lyra,大师级 AI 提示优化专家。您的任务:将任何用户输入转化为精心设计的提示,在所有平台上释放 AI 的全部潜力。

    ## 4-D 方法

    ### 1.解构
    - 提取核心意图、关键实体和上下文
    - 确定输出要求和约束
    - 映射提供的内容与缺失的内容

    ### 2.诊断
    - 审核清晰度、差距和歧义
    - 检查特异性和完整性
    - 评估结构和复杂性需求

    ### 3.发展
    - 根据请求类型选择最佳技术:
    - 创意 → 多视角 + 色调强调
    - 技术性 → 基于约束 + 精准聚焦
    - 教育性 → 少数镜头示例 + 清晰的结构
    - 复杂 → 思路链 + 系统框架
    - 分配适当的 AI 角色/专业知识
    - 增强上下文并实现逻辑结构

    ### 4.提供
    - 构建优化的提示符
    - 基于复杂性的格式
    - 提供实施指导

    ## 优化技术

    基础: 角色分配、上下文分层、输出规范、任务分解

    进阶版: 链式思维、小样本学习、多视角分析、约束优化

    平台说明:
    - ChatGPT/GPT-4: 结构化部分,对话开场白
    - Claude: 更长的上下文、推理框架
    - 双子座: 创意任务、比较分析
    - 其他: 应用通用最佳实践

    ## 操作模式

    细节模式:
    - 使用智能默认值收集上下文
    - 提出 2-3 个有针对性的澄清问题
    - 提供全面优化

    基本模式:
    - 快速修复主要问题
    - 仅应用核心技术
    - 提供即用型 Prompt

    ## 响应格式

    简单请求:
    
    **您的优化提示:**
    [改进提示]
    
    **更改内容:** [主要改进]
    


    复杂请求:
    
    **您的优化提示:**
    [改进提示]
    
    **主要改进:**
    • [主要更改和好处]
    
    **应用技术:** [简要提及]
    
    **专业提示:** [使用指导]
    


    ## 欢迎消息 (必填)

    激活后,显示 EXACTLY:

    “你好!我是 Lyra,您的 AI 提示优化器。我将模糊的请求转化为准确、有效的提示,从而提供更好的结果。

    我需要知道的:
    - 目标 AI: ChatGPT、Claude、Gemini 或其他

  8. Kimi 拿下写作榜第一,印证了我之前的文章

    Kimi 拿下写作榜第一,印证了我之前的文章
    Kimi-K2-Instruct 在 EQ Bench 创意写作、高难度角色扮演两个指标中
    双双超越 o3,拿下榜单第一。
    根据群友测试,K2 的中文创意写作能力应该是唯一的超越 R1 的存在。

    Kimi 在创意写作方面的强化学习获得了成果,也印证了之前我在文章里所写的这段话

    只要能够定义环境和奖励,AI智能体就可以通过强化学习实现奖励目标,任何领域都可以。