卧槽，Mistral AI 偷袭啊。
直接拿了一个完全免费的的类似 ChatGPT 的产品出来。
- 开源 Pixtral Large 124B 多模态模型
- 支持 AI搜索、Artifact、图像理解、图像生成的 le Chat
主要支持图像生成还可以白嫖 FLUX，哈哈
Pixtral 12B
- 原生多模态，使用交错图像和文本数据进行训练
- 在多模式任务上表现出色，在遵循指令方面表现出色
- 从头开始训练的新型 400M 参数视觉编码器
- 基于Mistral Nemo的12B参数多模态解码器
- 支持可变图像尺寸和长宽比
- 支持 128k token 的长上下文窗口中的多个图像
全新Le Chat
- 带有引用的网络搜索功能
- 用于构思、内联编辑和导出的画布（Artifact）
- 最先进的文档和图像理解
- 图像生成，由 Black Forest Labs Flux Pro 提供支持
这里尝试：https://chat.mistral.ai/chat
来东京看到好多屏幕，突发奇想用 AI 做了一个动物逃脱屏幕企划！
测试了一下即梦AI（Dreamina）新上线的 P 模型感觉很适合拿来做传统裸眼 3D 项目！
以前做这种效果要牵涉好多 3D+特效工具，现在时代确实不一样了👩🔬 手机上操作也蛮方便，画幅比选项比 runway 多，测试的 case 表现力上比可灵&海螺也好一些（始终是同一只猫！）
大家还知道哪些世界著名屏幕动物吗？之后想做个合集！
捏个小人跑跑跳跳
这个赛道在过去4-5年
不知道埋了多少项目和多少投资
ai这又带来了新一波的…
https://mp.weixin.qq.com/s/kz9s6bVKCEV9Jur10p3zyw
我们举办了提示工程领域第一次全国性的大会
爆场了，很多朋友站着听完了全程，结束以后大家聚餐又聊到快十二点才陆陆续续散场，以后一定找个更大的场子。
提示工程领域第一次全国性的大会圆满成功，粉丝朋友说今年可真是提示词元年，我说大家认可的元年才是真正的元年!
感谢大家支持! 谢谢各位嘉宾，主持人，团队小伙伴们这几天以来的付出，好多人为了这次活动熬了很多夜，真的不容易。
感谢从全国各地赶来的朋友们认可支持🤝(没有大家的支持认可我们啥也不是) ，之前在网上聊很多，终于有机会线下见面，超级开心hh。
重新认识了很多朋友，也认识了很多新朋友。重新学习了很多知识，也学习了很多新知识，谢谢大家，也谢谢自己。
直播回放在 结构词AI 视频号，这两天会生成回放，大会嘉宾的精彩分享我们也会陆续整理出来发布到公众号和视频号，欢迎大家关注，都是『结构词AI』 。
希望大家能用好AI，人人都能写出高质量提示词，期待和大家在AI时代共同进步成长[爱心]
中医拿药我等了两个小时。
主要是每个人的药需要工作人员去称重拿药包装核对。
我观察了，分药是一次称一大份然后每小份平均倒点，手动平均。那为啥不用机器人分拣称重？
每个医学生的成本非常高的，学习多年就是过来称重包装的？关键是可以机器人干啊，比人快还比人准。
是因为没有那么多的职称给吗？还是要保持医学的人工性。
虽然是learning的一篇文章，但是作者自己做了机器人的触觉传感器，在bilibili开源出来，真的超好玩（srds怎么不算一个卷的新方向呢x
https://binghao-huang.github.io/3D-ViTac/
因为上班的原因不方便养狗，狗子送村里生病去汪星(ಥ_ಥ)，一个人在城里又孤单，想着要不养个机器狗吧，不养了还可以二手出到乌克兰🇺🇦，看了一下价格，就我这三千块的收入每个月还要近千的油钱，吃泡面半年也买不起(༎ຶ⌑༎ຶ)💸，要不还是等等人型机器人吧，以后一个人吃自助的时候就不怕去夹菜被人收了盘子 o(^▽^)o
Читать полностью…
与大模型对话越久，那个隐约的警惕心越明显。
它实在是太强了，针对人类不知但ai 知道的那些内容，很容易走到「遇事不决，可问AI」的境地。
这个过程早期过于诱人 ，立马就能感受知识在你面前喷涌而来的那种爽感。很容易就沉溺于这种不断对话追问答案的状态，无法自拔。
但是，但是，长期来看，这种有事就问 ai 会导致一个问题：
人，会，忘，掉，如，何，思，考！
我自己的使用体验，有好多次不经意间就滑到了那个空间领域。费了很大功夫，一直在对抗它的吸引力。
千万要警惕它，它是工具，你一定要比工具凶！
视频批量分割工具
用 Bolt 写了一下，直接上线了，有类似需求的可以试试。
输入剪辑时间节点后会生成 FFmpeg 命令。
Bolt 才是小白的神器啊，编写、Debug、部署一条龙。
有需求的话我写个文章体系化介绍一下整个 AI 短片分析工作流。
这里尝试：https://gentle-otter-c63b0f.netlify.app/
🤨 神级 Prompt 其实没那么神（刚好算是个合适的话题，蹭蹭热度哈哈）
早上看到卡兹克写的《17 岁高中生写了个神级 Prompt》，说是 claude 用了后，甚至能像素级复刻 Flappy Bird（视觉效果简直无敌），心想还能这样？
——————
💬 我也对比测试了，先说结论：
1. 不少人觉得“神”，其实是 Claude 3.5 sonnet new 神。全球顶级大模型，你不用这段 Prompt 依然也可以生成神级回复
2. 我没法用“神” prompt 复刻出像素级高仿的 flappy bird，神 Prompt 吹的有点过了
👉 你可以再想想，用了以后感觉生成质量好了，到底是：
1. 你对生成结果本身没有预期，对此本身就不了解，只是玩玩而已？
2. 你没用过几次 claude 3.5 sonnet new ，所以不知道裸 claude 本身就已经这么强了？
❓要不，选些你所专业的领域任务，先想好你要什么结果，再试试呢？
🔬以下是我的测试结果：
P1 是文中的宣传效果，P2 是我神 Prompt 实际测试效果，P3 是不用神 Prompt 的直接提示效果
事实证明，不需要额外提示词，Claude 已经足以完美实现游戏机制的复刻。但对复杂视觉元素的设计，不是一段提示词能解决的。
文章应该是进行了选择性宣传。实际想实现这个效果，大概率是需要单独把设计资源链接告诉 AI，让它进行引用的。
——————
不过，对于普通用户来说，如果把这个 prompt 预置在 chatbot 中，确实能在简单场景中是可以用更少的 input ，获得更“好”更长的输出，主要适合：
1. 在用户不熟悉的领域给予思考启发
2. 帮助用户做一些没那么高标准要求的事情
不过说实话，这种场景下，你让 AI “针对 xx，再 step by step 反思优化一下”，也能满足预期了
——————
鼓励大模型进行 CoT 思考确实能获得不一样的输出效果，这是一个很实用的技巧。但目前不存在能够让大模型成为全能专家的通用型 CoT 提示。
如果说，“我觉得这 Prompt 真是神了”，大概率是因为用户本身也不熟悉该任务领域，对生成的结果没有自己的高预期标准。
Gemini 拉片流程终于完整了！！
用 Claude 写了一个小工具输入对应的时间节点，可以一次性将所有分镜直接剪辑出来。
整个流程会由 Gemin 生成的分镜拆解（画面内容、台词、翻译、隐喻）搭配对应分镜的时间戳、Claude 剪辑命令生成工具组成。
今天卡兹克发的帝帝那个可以让 Claude 获得类似 O1 思维链的提示词太强了。
再一次证明了随着模型能力的提高，提示工程的重要性也会越来越高。
绝对不是模型越厉害提升工程越不重要。
我用这个提示词思考 AI 生成视频模型和传统图形科学的异同，它得出了和 Runway CEO 类似的结论。
另外不建议折叠 Claude 的思考过程，他的思考路径和方向往往比结论更有价值
OpenAI o1做到了LLM在线推理的scale-up，其实这样的inference-time scale-up也是机器人领域新趋势。
⭐️我们暑假开始做的工作👉DIAL-MPC这套基于扩散模型(Diffusion Models)的方法也实现了机器人在线推理的scale-up （之前的强化学习可以说都是在做离线的scale-up）
很高兴我们的工作受到了很多顶尖实验室(CMU,斯坦福，CalTech)和硅谷机器人公司(DeepMind, NVIDIA)的广泛关注和初步应用
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In-Context LoRA 这个项目的 Lora 太强了。
感觉每一个都能搞一个小工具，比如情侣头像这个 Lora。
用LLM 批量生产提示词，让用户选主题，就有独一无二的情侣头像了。
这不得在小年轻群体大杀特杀啊。
主要还都很好看，比如第三套就是考研考公主题的。
具身智能与机器人的这个赛道的爆发速度可能要比想象中要来得更快
无人驾驶、各种机器人出现在日常生活的场景，可能就未来几年了
快速看一期播客怎么做？
完全免费，不用下载音频！
1. 下载豆包浏览器插件
2. 打开某期播客的网页版本
3. 点击总结播客
4. 可以快速看总结内容和分段内容，支持点击定位播放
5. 一键生成脑图
6. 支持搜索关键词，点击可直接跳转收听
7. 支持做笔记，记录还会包含时间点！细心，边听边学
就是豆包没有提供播客文字时间轴和下载文本
或许也是给播客保留一丝“底裤”吧
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“我认为大家不要把具身智能和人形机器人划等号，人形机器人不一定就是目前最好的商业模式，这样会把技术门槛划得过高。而且现在来看，最成功的机器人是扫地机器人”
“为什么要人形呢？”
——唐沐
Windsurf Editor 一个新的 AI IDE
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这个 IDE 对小白非常友好！！
你可以用类似 Bolt 的方式一句话开始一个项目。
右侧聊天框会帮助你安装依赖输入命令启动项目。
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Sam Altman发了条言简意赅的推文：there is no wall。
终于还是被推出来回应大模型预训练陷入瓶颈的行业恐慌了。
清理了一下时间线，大致上是这样的：
- The Information率先报道，OpenAI因为GPT系列模型的进化速度放缓，调整了公司战略，GPT-5难产已成定局；
- Bloomberg随后助攻，把采写范围扩大到了OpenAI、Googe和Anthropic三家公司，发现新版模型全在推迟发布，可以看到收益递减曲线；
- AI社区此时普遍还认为媒体报道有失公允，觉得没有核心从业者出来证言，只是搜集了边角料想搞个大新闻而已，大家不要慌，「且听龙吟」；
- 然后从OpenAI出局的前首席科学家Ilya Sutskever刚好跳出来补刀，对路透社判断大模型扩展法则确实已经到达了极限，必须改变训练模式；
- Meta的首席科学家、图灵奖得主Ynn LeCun也没放过攻击闭源竞争对手的机会，在Threads上表示「我不想说我早就告诉过你，但我确实早就告诉过你」；
- Anthropic的创始人Dario Amodei在播客里安抚市场，认为预训练的扩展法则（Scaling Laws）来自经验而非客观规律，但自己会押它仍然会继续存在；
- 再就是两个小时前，Sam Altman现身喊话，说物理学不存，不对，是墙不存在。
Runway CEO 是这波 AI 视频所有公司中想的最清楚的一个。
其他产品都是模型是模型产品是产品，像是出现 bug 的机器人，左脚画圆右脚踢。
短时间的领先与否并没有那么重要，核心是不下牌桌，现阶段的所有（产品功能、用户、数据、模型）都是下一阶段的基石。
重要的是能否预测到下一阶段的风浪并在这个阶段完成准备。
回到他昨晚发的内容本身。
现代图形学是先解决了控制问题再解决的渲染质量问题。
AI 发展则反其道而行之，先端到端的解决了渲染质量问题，我们面前的是控制问题。
正如计算机图形学最终解决了渲染问题，AI 也一定能解决控制问题。
核心不是是否可以解决，而是我们准备如何解决。
AI 生成内容是否能够提供与传统计算机图形学同等水平的可预测性和精确性，这正是 AI 生成内容能否成为创意表达基础工具的关键所在。
我们的目标是实现实时、低成本，并且具备尽可能直观和通用的精确控制能力。
这一次，控制能力虽然最后才能实现，但它终将到来。
宠物狗会不会就是人类的未来。
只要有人养，就衣食无忧了。
只是代价是，放弃繁殖。
人类现在正有一批 LGBT 在提前布局。只等 AI 机器人崛起后，去领养他们了。
可能所有选择都是对的。
首页组件我要求包括但不限于：1.Hero 2.cta 3.faq 4.how it works....”
✅6.最重要的一点，你和cursor对话的时候通常会开多个聊天框（看图4右侧滑动按钮我完成这个项目开了多少聊天框），一个聊天框聊的东西多了就特别容易抽风，怎么保持让cursor的记忆同步呢？
每聊完一个聊天框，你要开启新聊天框的时候，就和cursor说：“请你回顾我们前面全部对话，总结更新我的项目架构文件，供未来别的开发人员使用“
✅7.总结：
cursor很强大，也很弱，取决于你会不会使用。
我前端是用next.js,后端用python，中间还涉及一些我从来没有接触过的服务器，命令行等运行命令。你一定要把前提和背景告诉cursor，举个简单的例子，我要在hugging face space上部署项目，但是发现服务器启动的时候日志疯狂报错，你千万不要直接把报错日志丢给cursor，这样子解决不了问题，你要这样说:“这是我部署到hugging face space服务器的时候的错误日志，请你看一遍，然后你告诉我可能是哪里出了问题，需要我提供哪些代码文件给你，我嗯先不急着写代码，先一起讨论下”
希望对大家有帮助，以后还会继续分享我在实战中使用cursor的经验。我是完全0代码基础，我可以，你一样可以，不要对未知的技术畏惧，不懂的就耐心去问cursor
