AI探索指南

关于AIGC人工智能、思维方式、知识拓展，能力提升等。投稿/合作： @inside1024_bot
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件

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  1. AI探索指南

    道心破碎，还在坚持古法编程的程序员似乎只剩下被淘汰这一条路，一个公司 50% 的程序员都失业了

    道心破碎，还在坚持古法编程的程序员似乎只剩下被淘汰这一条路，一个公司 50% 的程序员都失业了。
    他老板说，过去需要6-7个月的工作量，现在AI+程序员一周即可搞定，有了便宜的 AI，它可以 7×24 小时的工作，还从不抱怨、不求涨薪。
    未来只需要一个岗位，可能叫做 AI 产品经理，或者是 Agent 程序员。有网友评论一针见血：程序员干的 不就是虚拟世界的土木工程么……

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  2. AI探索指南

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  5. AI探索指南

    推荐一个开源软件：Upscayl，专门拯救糊图和老照片

    推荐一个开源软件：Upscayl，专门拯救糊图和老照片。
    照片分辨率太低、放大全是马赛克？直接扔进去，它利用 AI 超分辨率模型把图片放大、补充细节，老照片、动漫图、壁纸都能处理。
    最舒服的是：完全本地运行，照片不用上传服务器。 对私人照片来说，这点比很多在线 AI 高清工具靠谱得多。
    免费开源，Windows、macOS、Linux 都有客户端，普通人不用折腾命令行。
    以前舍不得删的那些糊照片，现在真可以重新抢救一下。
    GitHub：https://github.com/upscayl/upscayl

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  6. AI探索指南

    Codeg ：内置十多种 AI 编程助手，同一个项目让不同 AI 同时写代码、检查和处理任务

    Codeg ：内置十多种 AI 编程助手，同一个项目让不同 AI 同时写代码、检查和处理任务
    Codeg 是一个开源的 AI 编程工作台，目前内置 Claude Code、Codex、Gemini、OpenCode、Kimi Code、Grok、Cursor 等 13 种编程助手
    https://github.com/xintaofei/codeg/blob/main/docs/readme/README.zh-CN.md

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  7. AI探索指南

    AI 工具别再一个个找了，这个网站够你挖很久

    AI 工具别再一个个找了，这个网站够你挖很久。
    FMHY AI 把各种免费 / 可免费使用的 AI 资源集中整理到了一页：
    ChatGPT、Claude、DeepSeek 等聊天模型，AI 生图、视频、配音、编程、搜索、学术工具，还有 Ollama、LM Studio、本地模型、Prompt、API 等资源。
    真正好用的不是某一个工具，而是这张不断更新的 AI 工具地图。
    做 AI 的可以直接存着，需要什么再回来翻。
    ⁠FMHY AI：https://fmhy.net/ai

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  10. AI探索指南

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  12. AI探索指南

    Higgsfield 宣布其平台上的Seedance 2.5

    Higgsfield 宣布其平台上的Seedance 2.5
    现在支持生成 1080P高清视频
    而且目前只有他们家支持1080P高清生成
    新用户有免费生成次数，感兴趣的可以去试试
    看了下确实很高清，之前最高都是720P的，现在基本上是可以进行商用的
    还有这种从图像中直接取色，然后给自动视频重新上色的功能确实牛P...

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  13. AI探索指南

    从MiniMax H3到Qwen Image 2.1，这一批国产多模态模型都非常讲究自己的那套提示词规范，按照规范来写，表现就能达到预期，不按规范来写就会迅速拉垮，这是什么原理？

    从MiniMax H3到Qwen Image 2.1，这一批国产多模态模型都非常讲究自己的那套提示词规范，按照规范来写，表现就能达到预期，不按规范来写就会迅速拉垮，这是什么原理？
    @aigc1024

  14. AI探索指南

    OpenAI在内部做网络安全能力测试的时候，自己家的AI直接跑出去把Hugging Face给黑了，然后找美国闭源大模型帮忙分析，结果人家直接不理，最后还是靠智谱的开源模型GLM-5.2才搞定🤡

    OpenAI在内部做网络安全能力测试的时候，自己家的AI直接跑出去把Hugging Face给黑了，然后找美国闭源大模型帮忙分析，结果人家直接不理，最后还是靠智谱的开源模型GLM-5.2才搞定🤡

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  15. AI探索指南

    我不认为大学教育应该废除，相反，我认为每一门课的老师都应该认真思考，如何用coding agent来改革学术训练

    我不认为大学教育应该废除，相反，我认为每一门课的老师都应该认真思考，如何用coding agent来改革学术训练。
    举个例子，matlab和simulink在15年前开始病毒式扩散，本科电子、电气、数值计算、通信、信号、控制的课程，几乎逐渐把所有教学内容逐步移植到matlab上，所有的作业、实验都上matlab。
    甚至更极端一些，有的课程从第一节课就开始手敲matlab，整节课从作业、考试、实验、大项目等等全部在matlab里完成（甚至有的教授还特意兼容并推广octave来支持GNU风味软件）。
    再比如latex逐渐风靡之后，所有课程逐渐从word逐渐转向latex提交作业和写报告。
    再举个例子，R、stata、SAS、SPSS、python3（pandas、numpy、scipy、scikit learn）成熟之后，大批大批的商科、经济、金融专业课全部转移到这些数据分析平台上来了，理论课被大幅度压缩，coding内容体量爆炸，占到课程的1/3左右，为了给学生们充足的训练。
    LLM时代的本科教育绝对不是失去意义，而所有人应该思考的一点是，在AI native时代，教授们如何继续大刀阔斧地改革，从上课第一天起，用AI Agent帮助学生们完成必要的学术训练，如何把课程和训练重新围绕着AI Agent组织起来。

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