AI探索指南

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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件

AI探索指南

  1. AI探索指南

    最近尝试了用 AI 工具做 PPT，尝试了市面上各种工具，比如美图秀秀、夸克、通义千问，还有刚出的一个专门为 Office 三件套设计的 AI 工具——天工

    最近尝试了用 AI 工具做 PPT，尝试了市面上各种工具，比如美图秀秀、夸克、通义千问，还有刚出的一个专门为 Office 三件套设计的 AI 工具——天工。体验下来，感觉完成度最高的还是 天工，但坦白说，它做出来的 PPT 只能算 勉强够用，后期调整的工作量还是挺大的。可能是因为它把 HTML 代码转成 PPT 格式，编辑上有天然劣势，虽然表现不错，但离正式商用还有段距离。

    然后我换了个思路，用 AI 生成 HTML 代码，再通过插件转成 Figma 设计稿，这样后期编辑就方便多了，效果也更好！分享下我的具体操作：我用的是 Claude 3.7，把想复刻的 PPT 图片（比如粉色风格的页面）丢给它，让它根据内容和配色，生成一个同款色系但布局和风格不同的设计，最后在 Figma 稍作调整比例就完成了，效果还挺惊喜的！

    前两张 PPT 是一比一复刻的，最后一张我没完全照搬，而是把我预设的结论发给 Gemini，让它找一些关于“年轻人对线下二次元演出更有追求”的数据案例。Gemini 会进行DeepSearch ，提供近期研究报告里的数据和结论。然后就是沿用之前的设计风格，做出了 PPT。

    不过这个过程中有些文字和样式的溢出问题，后来我换了能力更强的 Claude 4 来做页面设计，基本一次就搞定。不得不说，Claude 4 在代码理解和设计上的能力确实更胜一筹！

    以上就是我用 AI 做 PPT 的一些小探索，涉及到的工具有 Claude 3.7、Gemini 和 Claude 4，后期编辑用的是 Figma。希望对想尝试 AI 做 PPT 的朋友有点参考价值！

  2. AI探索指南

    分享一个自用的数据打标小工具

    分享一个自用的数据打标小工具

    前段时间女朋友在加班加点给数据打标
    我一看，这不就是我天天用API干的事情（狗头
    直接用Claude4搓了一个小前端，唯一的用户反馈还不错，就整理了一下开源出来，希望能够让大家轻松体验下指挥AI牛马的感觉

    设计的核心思路是用户只需要用自然语言描述任务（如p2），Prompt设计和实际打标任务都由模型完成，尽量简化操作
    另外加了一些保存API和当前任务的配置，方便复现之前的结果
    最后考虑到并不是所有人都会在电脑上安装Python和配环境，所以还打包成了exe，保证下载即用
    欢迎大家体验，希望大家多多提意见！

    👉 在线玩（注意不要保存API Key和敏感数据）：https://tablelabelingtool-bingxuan.streamlit.app
    🔧 Win免安装版：https://pan.quark.cn/s/d0360a24b2af
    🐙 GitHub源码和使用指南：https://github.com/DOGEwbx/table_labeling_tool

  3. AI探索指南

    机器人爱好者期待已久的机器人赛博朋克世界终于可以实现各种类型机器人的玩耍欲望了，亲民价什么时候能降一降

    机器人爱好者期待已久的机器人赛博朋克世界终于可以实现各种类型机器人的玩耍欲望了，亲民价什么时候能降一降。<我，机器人><机器人管家><机械妖姬><宝莱坞机器人>阿诺施瓦辛格<终结者>系列<人工智能><西部世界>

  5. AI探索指南

    5w多点赞，3w收藏，免费使用，我已经靠它做出一款新产品了！

    5w多点赞，3w收藏，免费使用，我已经靠它做出一款新产品了！

    各位AI创造者们，强烈建议记住这个开源代码库👉 https://github.com/microsoft/markitdown

    markitdown 是微软开源的文档 → Markdown 转换工具，支持 PDF、Word、PPT、Excel、图片（含OCR）、音频（语音转录）、HTML、EPUB、JSON/XML 等格式，结构保留得很不错，非常适合 LLM 做上下文解析。

    为什么我推荐它？
    ✅ markitdown 是 GPT 系列的“母语”，对解析和 embedding 更友好
    ✅ token 高效，结构清晰，适合做 RAG 或语义搜索前的清洗
    ✅ 代码库设计简洁，适合集成到实际开发流程中

    我建议开发者们两种用法：
    1. 直接记住地址，平时让 AI 参考用法或调用
    2. 丢到 Cursor 的 Docs 功能里，以后直接在项目里引用实现逻辑，特别顺手

    我最近上线的【Markdown 格式转化器】就是基于这个项目做的扩展，省了不少事。

    这个库非常适合成为你 AI 项目工具箱里的一个得力助手，是个基础能力，希望能对你提高AI编程有所帮助！

  7. AI探索指南

    15/100

    15/100

    雨后的新加坡，空气里飘着一股芬芳。我坐在开往跳海酒馆的车里，
    窗外的高楼与绿植交织成一幅现代都市画卷。司机是个年轻人，或许三十出头，手指在方向盘上轻轻敲打着音乐的节奏。
    你是来旅游的吗？他用流利的英语问我，然后不等我回答，就切换成了带着不是很熟练的南洋口音的中文，
    我点点头，说我是从中国来的 ，告诉他我来新加坡有个工作的事情。车内的冷气很足，与窗外的湿热形成鲜明对比。
    "我们这里有个传统，关于土地公的。"，"现在大家都在谈环保，但多数只是说说而已。"
    车平稳地行驶在新加坡整洁的道路上，窗外绿树成荫。这座城市的绿化做得极好，花园城市的美誉当之无愧。
    "如何做到不虚伪的环保？"我问他。
    然后我们开到了目的地————跳海酒馆

    跳海酒馆是个藏在闹市深处的宝地。我在角落翻到一本《钢之炼金术师》，封面上阿尔冯斯眼光坚毅。
    那一刻，蛙池乐队的《河流》正好从音响里流淌出来，歌词中"温水煮青蛙"的比喻让我想起了年轻司机的话。
    我们向地球借来资源、借来时间、借来生命，终有一天，这些都需要归还。
    阿尔冯斯的灵魂寄宿在冰冷的盔甲中，却依然保持着人性的温度。
    家如何在发展中保留绿意，如何在科技进步的同时设下边界。
    故事核心理念"等价交换"揭示了一个朴素真理——获取必有代价，没有真正免费的馈赠。这反映了自然界的守恒定律，也映射人生中的因果关系。
    阿尔冯斯的灵魂寄宿盔甲、我们是肉体，还是思想？
    人体炼成术的禁忌性探讨了科技应有的边界。当技术能力超越伦理约束时，人类将面临严重后果，这是对科学无限发展的警示。
    就像《钢炼》中对人体炼成术的警示，当技术超越伦理，我们将面临怎样的后果？
    器人界面可设计"记忆存储"功能，让机器人"记住"与用户的互动历史，创造连续性的关系体验。
    机器人产品应内置伦理边界。在数据收集、决策辅助等功能中，应明确标示"不可逾越的界限"，避免技术能力超越伦理约束。
    用户投入时间和注意力，机器人应提供相应价值回报，确保用户感受到投入与回报的平衡。

  8. AI探索指南

    居然没座位

    居然没座位
    一进门发现卢老师站在那（怎么嘉宾也没座位

    这也太火了 震惊

    我只能说有顶会那味儿
    主持人会问问题 观众会问问题
    嘉宾讲的也细

    看得到比较类似的研究工作 尤其在仿真领域吧 比如和dimensionalOS Real2Sim2Real-DemoGen类似的工作 以及会build评测集 共识是合成数据在非接触还是可以百分百work的 也比较适合本体和场景强化
    Contact Rich 一方面考虑真机强化（降本没听明白）另外就是触觉 方老师讲Tacchi沿革历史听的我还蛮震撼的 没想到已经是这么多次迭代的成果了 硬件如果能收敛到visual-tactile 灵巧操作进步速度应该蛮快的（嗯 好像有个什么scaling law我又漏听了qaq)

    而卢老师就是疯狂在build各种数据集 卢老师太全栈了令人震撼（也太朋克了）

    特别感触最后黄老师的演讲
    一个虫子再小 也是闭环系统啊！！