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分享6个平时我最常用的Prompt心法。
作者作为常靠AI帮忙的普通用户,分享6个与AI对话的心法技巧。包括让AI选角色回答、回答前追问、与AI辩论、预演失败、反向推提示词和双层解释法,助大家与AI有效协作。
别难为 ChatGPT 了!面对海量资料,NotebookLM + Gemini 的“外挂模式”才是降维打击
Google打通NotebookLM和Gemini后,二者协作效果出色。NotebookLM可拆解复杂信息,Gemini以其为参考数据源答案更精准。二者还能基于笔记本做网站、视频、图片等,各有优势、双向协作。
15.1k,谷歌Notebook LM本地开源替代!
Open Notebook是开源、本地化且重隐私的Google Notebook LM替代方案。它支持超16家供应商,能整理多模态内容、生成专业播客,在多方面比Google Notebook LM更具优势。
谢赛宁REPA得到大幅改进,只需不到4行代码
Adobe Research等团队对REPA展开研究,发现驱动目标表征生成性能的是空间结构而非全局性能。基于此构建iREPA,代码不到4行,能提升REPA收敛速度,在多方面表现出色。
海外GEO优化怎么做?15步可操作方法分享【干货】
白杨SEO分享海外英文GEO优化15步可操作方法。先阐述GEO与SEO、国内与海外GEO区别,后从高频词内容调研、发布原创数据等方面详细介绍优化步骤,还提及相关工具与平台。
NeurIPS 2025|VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok,用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer,实验显示其性能优异。
豆包背后的“超算大脑”:字节ByteRobust系统跑20多万张GPU,性能刷新SOTA
字节跳动自研的ByteRobust系统登上SOSP 2025,部署于超20万张GPU平台,9600张GPU训练三个月ETTR达97%。该系统应对LLM训练故障,由控制和数据平面构成,能自动发现修复故障,提升训练效率与稳定性。
o1 核心作者 Jason Wei:理解 2025 年 AI 进展的三种关键思路
前OpenAI核心研究员Jason Wei跳槽Meta后,在斯坦福大学AI Club演讲,提出理解2025年AI发展的三个核心思想:验证者定律、智能的锯齿状边缘和智能商品化。他认为AI将解决可验证任务,智能成本会趋近零,且各任务发展不均衡。
开源屏幕感知AI助手,快捷键即调,随时看懂屏幕上的一切!
日常Windows桌面工作调用AI助手常打断专注流。GitHub新开源工具Everywhere,能自动感知屏幕内容,快捷键即调,支持多模型,有网络搜索和Markdown渲染功能,多种场景适用。
AI打通第一/第三人称视觉,跨视角视觉理解新SOTA|ICCV 2025 Highlight
INSAIT、复旦大学等联合提出ObjectRelator框架,让AI精准匹配不同视角下同一物体,实现跨视角统一表征与理解。它在Ego转Exo和Exo转Ego任务上超基线模型,已被ICCV 2025接收,代码开源。