AI探索指南

  1. 特斯拉正在招聘一百多个推动人形机器人进入量产的岗位,所以,现在就不得不认真思考一个问题,家庭服务机器人进入传统家庭是顺畅的吗?进入酒店行业是顺畅的吗?可能进入 Co-living 的青年社区,接受度和契合度会更高

    特斯拉正在招聘一百多个推动人形机器人进入量产的岗位,所以,现在就不得不认真思考一个问题,家庭服务机器人进入传统家庭是顺畅的吗?进入酒店行业是顺畅的吗?可能进入 Co-living 的青年社区,接受度和契合度会更高。

  2. 17. 结构化输出 (Structured Output):让AI生成表格、JSON或代码,而不是一大段废话文本

    AI探索指南
    Gemini将这50个AI行业关键词设计成一张“通关地图”。它分为5个层级,从“什么都不懂”的门外汉,一路进阶到能理解AI行业趋势的“懂行”人士。 第一阶段:小白扫盲区(1-10) 目标: 听得懂新闻,知道大家在聊什么,不再觉得AI神秘。 1. 人工智能 (AI):机器模拟人的智力。大概念,所有东西的统称。 2. 生成式AI (GenAI):当前的红人。以前的AI负责“识别”(是不是猫),现在的AI负责“创造”(画一只猫)。 3. 大语言模型 (LLM):ChatGPT背后的技术统称。读了海量书本的超级“大脑”。…
    17. 结构化输出 (Structured Output):让AI生成表格、JSON或代码,而不是一大段废话文本。
    18. OCR (光学字符识别):现在AI看图提取文字的能力极强,可以用来整理发票、笔记。
    19. 深度伪造 (Deepfake):风险点。AI换脸、AI变声。看到视频别轻易相信是真的。
    20. 知识截止日期 (Knowledge Cutoff):模型训练完的那一天。不联网的话,AI不知道这天之后发生的事。

    第三阶段:进阶原理区(21-30)
    目标: 理解AI为什么这样工作,开始接触一点点技术逻辑。

    21. 词元 (Token):AI的“货币”。AI不是按字读,是按Token读。大致 1000 Token ≈ 750 个英文单词 ≈ 500 个汉字。
    22. 参数 (Parameters):衡量模型“脑容量”的指标。比如 7B(70亿)、70B。参数越大通常越聪明,但运行越慢。
    23. 预测下一个词 (Next Token Prediction):本质原理。LLM其实是在玩“文字接龙”游戏,根据上文猜下一个字。
    24. 推理 (Inference):模型训练好后,你用它的过程就叫“推理”。
    25. 延迟 (Latency):你发问到AI开始回答的时间差。越快越好。
    26. 基座模型 (Foundation Model):像“毛坯房”一样的原始模型,还没经过精装修,但潜力巨大。
    27. 思维链 (Chain of Thought, CoT):2024-2025关键词。让AI展示思考过程,能大幅提升数学和逻辑能力(如OpenAI o1)。
    28. 零样本/少样本提示 (Zero-shot / Few-shot):直接问AI(零样本) vs 给AI几个例子再问(少样本)。给例子是高手的习惯。
    29. 开源模型 (Open Source Models):像安卓一样,代码公开,你可以免费下载到自己电脑上跑的模型(如Llama)。
    30. 闭源模型 (Closed Source Models):像iOS一样,代码保密,你只能付费调用的模型(如GPT-4)。

    第四阶段:行业懂行区(31-40)
    目标: 能和技术人员沟通,理解企业如何部署和优化AI。

    31. Transformer:现代AI的基石。谷歌发明的架构,没有它就没有今天的ChatGPT。
    32. 预训练 (Pre-training):AI的“九年义务教育”。阅读海量互联网数据,学习通用知识。
    33. 微调 (Fine-tuning):AI的“职业培训”。喂给它特定行业的数据,让它变成医疗、法律专家。
    34. RLHF (人类反馈强化学习):教养训练。让真人给AI的回答打分,教AI如何说话得体、安全。
    35. 嵌入 (Embedding):把文字变成数字向量。让AI计算“男人”和“国王”在数学上的距离。
    36. 向量数据库 (Vector Database):专门存“嵌入”数据的地方,是给AI做外挂知识库的基础设施。
    37. RAG (检索增强生成):企业应用核心。不重新训练模型,而是让AI像“开卷考试”一样去查阅企业内部文档库来回答问题。
    38. API (应用程序接口):程序员把AI接入自己APP的通道。
    39. 端侧模型 / 小模型 (SLM/On-device):2025趋势。可以在手机、笔记本上离线运行的小型AI,保护隐私。
    40. 混合专家模型 (MoE):一种聪明的架构。就像医院分科室一样,一个大模型里有多个“专家”,遇到数学题叫数学专家,遇到写诗叫文学专家。

    第五阶段:前沿与未来区(41-50)
    目标: 谈资与视野,关注AI的进化方向和深层影响。

    41. 智能体 (Agent):下一代风口。AI不仅能说话,还能操作工具(写代码、订票、发邮件),能够独立完成任务。
    42. 多智能体协作 (Multi-Agent):好几个AI分工合作。一个负责写代码,一个负责检查bug,一个负责写文档。
    43. 具身智能 (Embodied AI):把AI装进机器人身体里,让它能和物理世界互动(如特斯拉机器人)。
    44. 对齐 (Alignment):确保AI的目标和人类的目标一致,不会为了“消灭癌症”而“消灭人类”。
    45. 偏见 (Bias):AI可能会歧视。因为它学的数据里包含人类的偏见,我们需要修正它。
    46. 数字孪生 (Digital Twin):用你的数据训练一个AI,让它模仿你的语气和知识,做你的“数字分身”。
    47. Sora / 视频生成:物理世界模拟器。理解光影、运动规律,生成逼真视频。
    48. 上下文窗口战争 (Context Window War):各家公司比拼谁的模型能一次读入更多的书(从几千字卷到几百万字)。
    49. AGI (通用人工智能):圣杯。在所有经济价值的任务上都超越人类的AI。
    50. ASI (超级人工智能):奇点。智力远超全人类总和的AI,目前的科幻/理论阶段。

    Gemini的建议用法: 把这50个词做成一个Checklist(清单)。
    • 对于入门者: 只要看懂前20个,就已经能熟练使用AI工具了。
    • 对于管理者/进阶者: 理解到第40个(特别是RAG和微调的区别),就能思考如何在业务中落地AI了。

  3. Gemini将这50个AI行业关键词设计成一张“通关地图”

    Gemini将这50个AI行业关键词设计成一张“通关地图”。它分为5个层级,从“什么都不懂”的门外汉,一路进阶到能理解AI行业趋势的“懂行”人士。

    第一阶段:小白扫盲区(1-10)
    目标: 听得懂新闻,知道大家在聊什么,不再觉得AI神秘。

    1. 人工智能 (AI):机器模拟人的智力。大概念,所有东西的统称。
    2. 生成式AI (GenAI):当前的红人。以前的AI负责“识别”(是不是猫),现在的AI负责“创造”(画一只猫)。
    3. 大语言模型 (LLM):ChatGPT背后的技术统称。读了海量书本的超级“大脑”。
    4. ChatGPT:OpenAI开发的最著名的聊天机器人,LLM的代名词(就像用“百度”指代“搜索”)。
    5. 副驾驶 (Copilot):AI现在的最佳定位。它不是替代你的机长,而是帮你打辅助的副手。
    6. 提示词 (Prompt):你对AI说的话。也就是“指令”或“咒语”。
    7. 幻觉 (Hallucination):AI会自信地胡说八道。必知考点:AI说的话不一定对,要查证。
    8. 聊天机器人 (Chatbot):AI的一种产品形态,通过对话框跟你交流。
    9. 文生图 (Text-to-Image):输入文字,AI生成图片(如Midjourney)。
    10. 算力 (Compute):AI的“体力”。通常指显卡(GPU)的数量,算力越强,AI越聪明。

    第二阶段:上手玩家区(11-20)
    目标: 开始使用AI工具,并掌握一些提高效率的技巧。

    11. 多模态 (Multimodal):AI不再只是瞎子和聋子。它能看图、听声音、看视频。
    12. 上下文 (Context):AI的“短期记忆”。比如“它可以记住前10轮对话”,这就是上下文能力。
    13. 角色扮演 (Persona):核心技巧。告诉AI“你是一位资深编辑”,它写出的文章质量会立刻提升。
    14. 追问/迭代 (Iteration):不要指望一句提示词就完美。根据AI的回答继续提要求,这叫“迭代”。
    15. 联网搜索 (Web Browsing):解决AI“知识过期”的办法。让AI去查最新的网页。
    16. 温度 (Temperature):调节参数。温度高(0.8+)AI更有创意但容易乱说是;温度低(0.2)AI更严谨保守。

  4. 最近在用 AI 辅助设计和 Vibe coding 的过程中,发现“提示词”的写法极大影响结果品质

    最近在用 AI 辅助设计和 Vibe coding 的过程中,发现“提示词”的写法极大影响结果品质。所以我整理了 8 个超实用 AI 提示技巧,实测很有用。
    1. 以乐高式思维拆解需求,将每个组件、交互和样式细节具体描述出来,有助于让 AI 输出结构化、可复用的组件代码。
    2. 以实际产品和参考灵感明确需求,避免空泛的“发挥创意”。通过指定真实场景和布局,AI 产出的结果才更贴近实际应用。
    3. 优先使用具体风格词,而非空洞形容词。例如“新粗野主义仪表板,瑞士字体、大胆原色块”,比简单的“现代感”更能指导AI生成具特色的设计。​
    4. 建议在提示里提前写明具体想用什么技术(比如 Next.js 和 Tailwind CSS),这样 AI 生成的代码会更接近真实项目,有结构也有样式,而不只是简单 HTML 标签。
    5. 对复杂页面采用分层分步提示,每个部分单独说明,不仅提升 AI 执行效率,也方便整体调整优化。
    6. 将 AI 当作需要精确指导的‘虚拟助理’,比如明确要求‘提高字体对比度,内边距设为 24px,正文字体用 Inter’,能更好地得到你想要的设计效果。
    7. 针对移动端设计,可以具体说明如可操作区域尺寸、底部导航样式和滑动交互等关键细节,而不仅仅是提出‘做成响应式页面’的泛泛要求。这样能够显著提升移动端的实际用户体验。
    8. 编写提示时应用 80/20 原则,主要关注组件类型、布局结构、风格特征、技术栈这四大关键元素,这远胜于空泛形容词的调整。
    AI 目前还没办法顶替专业设计,但用明白结构化、分步表达,工具的潜力可以被发挥到极致。
    大家如果有其他的技巧或者疑问,欢迎一起探讨。
    @aigc1024

  5. 给我菲再来9种风格

    给我菲再来9种风格
    Nano banana pro提示词:
    基于[上传人物图片]并严苛保持面部特征不变,生成一张极具时尚感和网络热门度的3x3九宫格拼贴照片,九个独立画面分别展示该人物身着:酷飒街头风黑色Oversized卫衣配工装裤(涂鸦霓虹后巷背景)、清纯性感风白色丝绸吊带睡裙外搭针织衫(柔光慵懒卧室窗边背景)、紧身塑形时尚瑜伽套装(高端采光健身房背景)、复古Y2K辣妹短T恤配低腰牛仔裙(千禧风彩色充满CD的房间背景)、华丽黑色高开叉亮片晚礼服(城市天际线天台酒吧夜景背景)、前卫赛博朋克机能风束带装束(未来感雨夜街道蓝紫光背景)、都市摩登风廓形西装内搭露脐装(极简高级艺术馆背景)、热辣度假风比基尼配透明防晒罩衫(奢华海景泳池日落背景)以及静奢老钱风粗花呢小香风外套套装(古典欧式庄园庭院背景),整体画面追求高级杂志大片质感、光影迷人且富有潮流张力。
    @aigc1024

  6. 6G全球顶级平台|官方直营

    Forwarded from Post Bot


    6G全球顶级平台|官方直营
    亿万级资金池 · 大额秒提 0风控
    6G.com

    特码倍
    高赔率 高反水
    官方同步 · 实时开奖 · 公平透明
    彩票入口:6G.COM
    爆庄王者 首充1000,6天狂赚120万U
    爆奖接力 玩家500一拉爆奖133万U
    麻将传说 · 一局起飞 · 豪揽100万U
    亿万备用金坐镇|大额无忧 · 真硬实力

    新人注册送 最高666U
    电子每日首存 +16%
    首存最高 送6666U
    二三存再 送8666U
    每日飞投下注抢彩金 8888U


    综合盘入口: 6G.com
    官方小程序: @AA6G
    综合盘客服:@KF6G
    综合盘代理:@daili6G
    官方频道:@ www6gvip

    彩票入口: 6G.com
    彩票客服:@PC6G
    日出款千万 · 链上可查
    Media is too big
    VIEW IN TELEGRAM

  7. 专业级2D角色概念设计图(单张大图布局),主题为“打屁股管教惩罚”,视觉小说干净锐利风格,带轻微速写本纸张纹理背景,柔和照明

    专业级2D角色概念设计图(单张大图布局),主题为“打屁股管教惩罚”,视觉小说干净锐利风格,带轻微速写本纸张纹理背景,柔和照明。【角色要求】
    100%忠实参考图的外观:发型、肤色、五官、身材比例、年龄感、服装风格完全一致。【中央主体】
    先将原图人物主体放在正中央(如果原图露点则需要添加最低限度的遮蔽物),然后进行扩展,分解构造出她的各种细节(用局部放大图的方式呈现,环绕在周围用箭头链接表示对应关系),并标注出你的涩琴解说(细节特征,瑟瑟指南,设计思路穿插触觉和嗅觉):
    此外
    女孩放置于正图旁边,姿势为经典OTK(Over The Knee)打屁股姿势:上身穿着原图服装完整保留,下半身完全裸露(或仅剩最低限度遮蔽),双腿从大腿中部自然弯曲垂下,臀部高高撅起,皮肤上布满鲜红掌印+少量斑点,表情极度脸红+尴尬/羞耻/带泪。【整体布局要求】
    围绕中央主体,整齐环绕各种局部放大图,用手绘箭头+手写简体中文小标签连接对应关系,所有标注文字必须手写风简体中文。【必含元素清单】(全部彩绘,除明确露点可线稿)服装拆解特写(多图,穿多少拆多少) 外衣、裙子、袜子(重点)、鞋子、所有内衣(与参考图设计100%一致)
    每件单独局部放大,标注面料触感、气味、脱下时的涩情描述

    足部诱惑特写(2图) 足底+足背(若原图有丝袜则保留丝袜),标注足味、丝袜厚度(若有)、触感等瑟情指南

    涩气内裤仰视近距离特写(正反面两张)(1-2图)
    关键道具特写(1-3图) 角色标志性饰品、武器等(如有)

    表情连续对比

    · 第一次被手打后的生气
    · 撅嘴闷闷不乐
    害羞且一点点害怕 →羞愤脸红 →咬牙掉眼泪 →嚎啕大哭 →羞耻屈服 →被管教后的安心→幸福微笑

    最佳体罚姿势线稿(1张) 画师认为在此角色身上最适合打屁股的姿势,并标注她的涩情弱点

    实际惩罚场景(1张完整彩图) 趴在床上被打屁股瞬间:露出惩罚工具、红肿屁股、屁股前后对比小图
    标明她最喜欢的打屁股工具与最喜欢的被打姿势
    *6个不同的全身打屁股惩罚姿势(下半身或臀部可见):
    *靠在床上或桌子上弯腰
    *面朝下躺着,踢腿
    *趴在厚厚的垫子上(可选)裸躺着,双腿抬起的尿布姿势*下半身的逐步特写:
    *未被触碰的皮肤
    *带有明亮红色掌印
    *带有鲜红色的藤条/戒尺印记和
    轻微肿胀
    阴穴&菊穴外貌特写(可线稿) 详细外观、弱点描述、她最喜欢的私密小玩具

    管教器材区(全部排列,带手写评价) 木质戒尺
    皮质软鞭
    藤条
    皮拍
    木制发刷
    带孔皮桨
    带衬垫皮带
    藤杖
    大手掌长挥示意
    小木勺


    臀部皮肤变化过程特写(3-4格)

    未触碰→掌印→藤条/戒尺印+轻微肿胀→最终红肿发亮

    整体色调粉嫩羞耻,重点突出臀部红痕、表情泪水、工具质感,营造浓厚的“被管教的二次元少女”氛围。

    @aigc1024

  8. 把日常照片变成潮流 OOTD 插画

    把日常照片变成潮流 OOTD 插画
    可以保留你的特征、发型、气质,但用手绘插画的方式重新演绎。画面里还会自动拆解你的穿搭细节,像潮流杂志里的造型分析图那样,特别适合做穿搭分享、小红书配图,或者单纯想换个风格记录自己。
    提示词直接分享,欢迎大家交作业。
    这是我的提示词:
    「将我上传照片中的人物转换成潮流 OOTD 手绘插画风格。保持用户照片中的脸部特征、发型、气质,但用更可爱、年轻的潮流插画比例呈现。
    整体风格要求:
    竖版构图、潮流穿搭分解图、手绘潮流插画风。背景为柔和浅米黄色纯色,无渐变。线条粗、随意、有手绘马克笔的抖动感。颜色饱和但柔和,蓝色呈中亮、舒服的潮流蓝,不刺眼。
    人物转换规则(基于用户照片):
    保留用户本人的脸部特征、发型
    脸部五官简化:眼睛为深蓝小圆点;眉毛浅灰蓝细线;鼻子为极淡的肉色阴影点;嘴巴为浅橘线条;两颊有柔和橘粉腮红
    将人物比例转换为:短身比例,腿短一点、身体略圆润、潮流插画比例但不Q版
    肤色保持用户真实肤色,但以柔和暖调呈现,不出现蓝色阴影
    服装生成逻辑:
    自动根据用户上传照片中的服装外观,将其转化为:
    Oversize 潮流版型(更宽大、更松弛)
    更大袖口、更阔的裤子
    鞋子短小肥厚(厚底+饱满鞋身)
    所有物体使用就近色描边规则,比如:
    衣服 → 比衣服深一点的同色描边
    皮肤 → 深肉棕描边
    其他部分也同理
    没有黑色描边
    饰品、眼镜类物品都要体现出来
    画面附加 OOTD 分解元素:
    手绘衣服布料纹理放大图
    下装结构图
    对应鞋子款式的爆炸图
    随身物件:符合人物个性的4个物品(粗描边,不填色的手绘风格)四周摆放,不要排列整齐
    手绘灰蓝色箭头(线+面性箭头,箭头不用太粗)、注释、小 doodle,都是粗线条
    整体像潮流插画师画的穿搭原稿
    动作、表情与图片一致。
    最终效果:
    真实人物 → 转换成潮流手绘、短身比例、粗线条、穿搭拆解图的 OOTD 插画。」
    使用提示:
    照片选择:用全身照效果最好,能完整展示穿搭
    光线清晰:脸部特征和衣服细节要清楚,AI 才能准确识别
    多试几次:每次生成的分解元素位置会略有不同,可以多生成几张挑喜欢的。
    @aigc1024