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各类推理模型通过思维链获得更强的数学与推理能力说明,不论是人类还是机器,都是可以进行视觉推理的。

可以用一个简单的日常生活中的例子来解释:

想象一下,你的火龙果在宿舍丢了,你会怎么办?

没有思维链的情况:
你可能会直接猜测,比如说:“小马偷了我的火龙果,因为他最喜欢吃螺狮粉。” 这个结论可能是对的,也可能是错的,因为你没有提供任何证据或者推理过程,只是凭直觉或者偏见。

有思维链的情况:
你会这样推理:
1. 你首先观察到火龙果不见了,这是你的起点。
2. 然后你回忆起,昨天你和小马、小红、小刚一起吃过饼干,这是你的线索。
3. 你检查了厨房的垃圾桶,发现了一个火龙果包装纸,这是小马喜欢的品牌,这是你的证据之一。
4. 你注意到小马今天脸上都是红色,这是你的观察。
5. 你回忆起小马昨天说肚子饿了,这是你的另一个线索。
通过这些步骤,你得出结论:“小马很可能偷了我的火龙果,因为垃圾桶里有他喜欢的品牌的包装纸,而且他今天表现得有点心虚。”

思维链的过程就是:从观察到推理,再到得出结论。每一步都是基于前一步的信息,形成了一个逻辑上的链条。这种思维方式可以帮助我们更清晰、更有逻辑地解决问题。思维链技术就是让机器模仿这种人类的思考过程,以提高其解决问题的准确性和可解释性。

其实我们人类日常的思考推理就是如此。

通过对于事物的观察,然后通过一系列的推理而得到答案。

当然我们这里指的是离散型思维链(CoT),而非连续型思维链(Coconut)。前者就是用我们人类自然交流的语言,以人类能理解的方式,做限定一步步推理,能增加模型的有效深度和表达能力;而后者意味着模型在推理时不将中间步骤转换成人类语言,而是直接在模型的潜在空间中进行操作,在推理空间、效率、推理模式、规划能力以及优化方式上有相当高的潜力,也是未来推理模型后续的发展方向。
Windsurf 的官方教程,教你跟 Windsurf 沟通实现一个 Loading page 效果

可以看到他会尽量给 Windsurf 更多信息

如果你有 FIgma 设计稿的话直接从 FIgma 开发模式复制对应的 CSS 代码比自己口述位置和修改效果要好

在样式有问题的时候也尽量不要打字,用截图会好一些

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今天又收获个很棒的启发他人创造的正反馈。

一位律师做了个合同审查的网站,从网站第一步「先选立场」就能看出这是个得有专业积累专业认识的人才能做出的产品,并且从这位10几年律师的经验看,LLM已经做得比三年经验的律师强了。

如果现在有想创造的东西,或者生活/工作场景下有真的想通过产品化的方式解决的问题,是真的很容易在AI编程领域取得进展的。

https://www.hetong360.top/
ClickPrompt - 一款专为 Prompt 编写者设计的工具
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链接:
https://www.clickprompt.org/zh-CN/

#Ai工具推荐
电影 Her 的故事就发生在 2025 年。
启发人创造的感觉真好,而且获得了一种追剧般的喜悦。

11月初她表达想开始学AI编程;
1个星期后她做出了第一款小程序,虽然可能没人用;
2个月后,她学会了一些运营方法,第二款小程序日新增用户400+。
理工科能力上,AI 越强大越好,最好明年就能研发出带地球出银河系的高科技。

文科能力上,AI 就没有文科能力。AI 唯一能做的,是和人类对齐。

和人类对齐最大的阻碍,是人类自己对不齐。

需要一种新宗教的诞生,能兼容科学、又能指引人类发展、让普世民众都有意义感的新宗教。

会是什么呢。真想快速穿越到未来去看看。
机器人与弗兰克,这部电影很有意思呀

让人神奇深思,还挺搞笑

对当前准备造机器人的公司很有启发性

五星推荐
朋友圈语
这openai啊机器人聊天,跟他妈北京出租车司机一样,什么都接得住,什么都聊
这网站的数据可视化也太强了

用一张图展示 1500 年以来的技术演化和他们的关系

纵坐标是时间横坐标是技术分类,四个主题:通信、计算、分类和控制

地址在这里:https://calculatingempires.net/

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Learning Prompt - ChatGPT提示词中文指南
Learning Prompt ChatGPT提示词中文指南

链接:
https://learningprompt.wiki/

#Ai工具推荐
和60人公司的老板喝茶
发现牛马们对AI的使用太少

这个老板是我线下课的学员
学完后回去肝了两天
然后兴奋的跟公司8个程序员说

我问他后续咋样
他说只有3个人真的下载了Windsurf/Cursor
也只用来做了简单的代码检查工作
问他们反馈
都回答是:只能做简单的应用
现在AI生成的代码质量还不行

ChatGPT上线两年多
时至今日,依旧是渗透率不高
作为北上广牛马
这个现象是非常离奇也很合理的

不知道大家怎么看?
AI探索指南
开个帖子记录和回顾一下我和 AI 行业的 2024 - 模型层面的发展(LLM、视频、图像) - 我最喜欢的AI产品创新 - 我目前用钱投票的所有AI产品 ### 产业&模型 图像和视频领域出乎意料的快速发展,感谢Open AI在Sora发布时最后的良知爆发,多写了点架构的事情。 **图像生成成能力爆发式的增强** - 主要源于Sora让大家看到了DiT架构的潜力,也感谢Open AI最后一次在架构上写那么多。 - 图像质量大幅进化、真实度、细节和提示词理解都比纯扩散模型强了非常多。 - 提示词…
- Claude 的Projects功能和Artifact可以说是今年Chatbot类产品最重要的体验创新,成功的解决了Chatbot类产品在长内容输出、多媒体格式展示以及输出碎片化的问题,另外也帮助了LLM优质语料收集,天才般的想法
- 现在回过头看Midjoureny默认不隐藏所有生成内容这个产品决策的前瞻性和价值可太大了,生成内容默认公开和基于社区的内容信息流可以极大程度的促进创意相互激发和优质合成数据筛选,现在几乎已经成了视频生成和图像生成产品的标配。
- 很多人觉得我经常提到Notebooklm是觉得这个产品好,事实上我只是从他们用现有音频技术构建出来的多模态交互体验感兴趣,基于文本生成文本、音频、视频自动化编排,在消费内容的时候让用户可以介入沟通,低成本的完成了新的内容生产,用户即是内容消费者也是内容生产者。
- 元宝的文档深度阅读能力真是独一份的强,在论文理解和精读这个功能的打磨上以及到头了,包括总结-精读-翻译-思维导图这层层递进的功能

**我订阅和使用的AI产品**

产品的某个功能可能很出彩单核心一定要满足用户需求,他可以骗你感情,但只有掏钱的时候才能看出价值,这里我只说我到现在还在订阅的产品。

- Monica&POE:LLM的大杂烩产品,你可以在上面使用大部分提供了API的AI模型,在我这里主要作为Claude的替代品。
- Claude:原生的Claude在artifact、project和提示词优化的加持下真的很强,和只使用API的完全是两个概念,但是他不让我用,那没办法了。
- Krea AI:图像和视频的大杂烩套壳产品,你可以在上面使用很多AI图像功能以及大部分有API的视频模型,但是由于视频生成模型还在快速发展所以API可能没办法用最好的,他们在FLUX基础上构建的图像工作流也相当不错。
- 可灵、海螺、Pixverse:我前几天退订了Runway,国产这三个视频模型各有各的优势,所以就只能都买,海螺的音频生成也很好,可以试试。
- 即梦:视频模型也很好,但说实话我是为了他的图像能力订阅的,即梦 2.1 这个图像生成模型在可以写字之后简直是质的飞跃,泛华能力也很好在中国视觉语言和风格上的表达非常强。
- Midjourney:谷歌的Imagen3、FLUX甚至即梦都可以在某个层面完爆MJ,但是如果我们将创造力算上的话,还得用MJ,只有MJ能用各种参数给我探索和在创作的感觉。
- Gemini:谷歌用Gemini 2.0 Flash这个模型折服了我,更多的是在为AI studio付费,期待这些能力尽快上线到Gemini APP上。
- Perplexity:虽然他的AI搜索有各种各样的问题,但是在产品能力和综合体验上,我还是只能相信这个AI搜索。
- 豆包:字节的人海战略是有效的,我在不方便使用海外产品的时候第一次想起来的也是豆包了,他们也通过豆包扩大了有AI工具需求的用户基本盘和用户教育。
- Voicenotes:语音记录产品,可以将你的语音转录为文字,转录后可以基于这些内容生成要点总结,你也可以向AI提问你记录的内容,长音频转录问题还是有,但我找不到更好的了。语音记录的效率比文字高太多了,走在路上或者车上的时候随时都可以记,我的很多内容就是路上通过语音记录然后再整理成文字的。
- Youmind:玉伯的AI内容剪藏工具,我原来买的Readwise但这个产品的体验和交互实在太差了,记录了就别想着找到,所以Youmind这个基础体验扎实的产品一出来我就订阅了。

模型和产品的总结就是这些,很多朋友问我怎么学习各种AI能力,我的建议就只有多用,多模仿,很多工具都提供了免费试用,成本没有那么高,先试一试再说。

祝各位2025年健康快乐!
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