AI探索指南

  1. 戳破一个目前 AI 创业圈子里大家心照不宣的泡沫

    戳破一个目前 AI 创业圈子里大家心照不宣的泡沫。

    目前市面上 99% 所谓的“成功” AI 内容工具,其实都在卖一样东西。
    不是技术,是模版。

    仔细拆解那些“宫崎骏画风生成器”或者“爆款文案助手”。

    它们背后的逻辑极度简单:把经过千万次压力测试的 Prompt(提示词)封装起来,藏在漂亮的 UI 按钮后面。

    之所以能卖钱,是因为现在的 AI 模型如果不加约束,吐出来的基本都是不可用的噪音。

    你在卖的,本质上是一个“确定性”。

    但这利用的是信息不对称:一旦用户知道了背后的提示词,他们下一秒就会去免费的 ChatGPT 上复刻你的产品。

    这其实是一场只有 6 到 12 个月的短期套利游戏。

    对于各位创造者来说,看清这一点很重要。

    不要沉迷于做这种简单的“中间商赚差价”,因为护城河几乎为零。

    真正的机会其实藏在更务实的地方:
    1️⃣ 为未来更成熟的模型构建能驾驭它的基础设施。
    2️⃣ 把你自己反复验证过、确实能解决问题的那个“模版流程”,进行真正的产品化。

    在这个充满了噪音的时代,诚实地解决一个具体问题,比包装一个概念要难得多,但也值钱得多。

  2. 用 Cursor 或 Windsurf 写代码时,常遇到 AI 搞不清项目结构,或者还在用过时的构建命令,导致生成的代码无法运行

    用 Cursor 或 Windsurf 写代码时,常遇到 AI 搞不清项目结构,或者还在用过时的构建命令,导致生成的代码无法运行。
    这是因为 `http://README.md` 本质上是写给人看的,充满了人类能懂但机器难理解的上下文,缺乏精确的执行指令。
    最近在 GitHub 上看到 http://AGENTS.md 这个开源项目,旨在为 AI 编程智能体提供一份专属的“操作手册”。
    将面向人类的快速入门指南,与面向机器的构建步骤、测试指令和代码规范彻底分离,互不干扰。
    核心逻辑非常清晰:在项目根目录创建一个 Markdown 文件,专门告诉 AI 如何构建、如何测试以及遵循什么样的代码风格。
    广泛兼容目前主流的 AI 编程工具,包括 VS Code、Cursor、Windsurf、Aider 以及 GitHub Copilot 等。
    GitHub:http://github.com/agentsmd/agents.md
    使用成本极低,只需新建一个 `http://AGENTS.md` 文件,填入项目概览、测试命令和安全注意事项即可。
    支持在大型项目中嵌套使用,比如在子目录放置不同的配置文件,AI 会自动读取最近的指令,非常灵活。
    随着 AI 辅助编程成为主流,为项目配置一份“机器文档”或将成为开发者的基本技能,建议大家尽早尝试。
    @aigc1024

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  4. NBA 里有些球员被称为“球盲鉴定器”,就是说这个球员其实很好,但很多不太懂球的人会觉得他水平一般

    NBA 里有些球员被称为“球盲鉴定器”,就是说这个球员其实很好,但很多不太懂球的人会觉得他水平一般。

    我觉得 Manus 也是AI行业的照妖镜。我跟几个人聊起 Manus,发现其中多数人都不看好它。看不看好当然不是问题,但我总感觉他们不看好的想法太浅薄了。

    我确实不知道 Manus 的商业前景如何,但他们的技术实力让我十分钦佩。尤其是在 Peak 几次公开的分享中,即便是我这个技术门外汉也深深地感受到,上下文工程是一门显学,是一门真正的工程了。

    你可以不看好 Manus,也可以看好 Manus,都没问题,但前提是你得先把它看懂,再下判断。

  5. 我一直以为 NanoBanana Pro 的人像,已经是天花板了!

    我一直以为 NanoBanana Pro 的人像,已经是天花板了!
    📖 直到我试了这个「九宫格提示词」:
    https://flowith.net/conv/cf5fa52c-db82-4564-adb2-7787cdcdd192?U2FsdGVkX1+eSdV5Gepio1kXkFN0kJ4HAPKaGa4LrZRVlYi11A2Ct9PkVrI9hbzkGgBgFXzKIJZz7lNMU31AFQ==
    AI 直接给我整破防:
    不同城市、不同机位、不同动作,
    全是那种“活人感街拍”
    ⬇️ 万能提示词框架(复制即用)
    【场景】城市特色墙面|大字背景
    【镜头】超广角|仰拍|俯拍
    【动作】挥手|走路|比心|遮阳|回头笑
    【氛围】自然|松弛|抓拍感|通透光
    【人物】五官一致|穿搭一致|身材比例一致
    核心逻辑一句话:
    把动作做大,把透视拉满
    AI 就会给你“不经意被拍到”的质感
    如果你的人像总是“太 AI”,
    这个框架会让你瞬间升维
    @aigc1024

  6. ChatGPT 的记忆系统非常优秀,但是记忆系统资源消耗一般很大,OpenAI 是如何做到让记忆系统服务8亿用户的?

    ChatGPT 的记忆系统非常优秀,但是记忆系统资源消耗一般很大,OpenAI 是如何做到让记忆系统服务8亿用户的?
    有人逆向工程了 ChatGPT 的记忆系统,发现 ChatGPT 的记忆系统比预想的要简单得多。
    没有向量数据库,也没有对聊天记录进行 RAG。

    相反,它使用了四个截然不同的层次:
    适应你环境的会话元数据、
    长期存储的明确事实、
    近期聊天的轻量级摘要,
    以及当前对话的滑动窗口。

    这篇博客将详细分解每个层次的工作原理,以及为什么这种方法可能优于传统的检索系统。

    它的核心就是一个四层上下文堆栈。
    每次对话,AI都会构建这个“档案袋”,将关于你的所有关键信息一次性注入模型。
    它由四个协同工作的层次组成。

    第一层是临时的环境信息,比如你的设备和位置,会话结束即消失。
    第二层则是你的永久个人档案,存储你要求它记住的关键事实。
    第三层是你近期兴趣的“松散地图”,只包含聊天标题摘要,而非全文。
    最底层则是当前对话的完整记录,像一个滑动窗口,保证即时连贯性。
    如果窗口满了会怎样?

    这个四层结构,是工程智慧的胜利。
    它在个性化、性能和计算成本之间取得了完美的平衡,无需最复杂的系统也能提供最佳的用户体验。

    这样,你拥有了一个既能快速响应,又感觉越来越懂你的智能助手。
    文章配图:
    ListenHub PPT

    原文链接:https://manthanguptaa.in/posts/chatgpt_memory/