昨天 MiniMax 也发布了 M2.5,激活参数和 M2.1 一样只有 10B。
M2.1 是小龙虾作者 Peter 最推荐的开源模型。
Peter 把 Opus 作为主力模型,MiniMax 作为 fallback,当 Opus 的 token 用完了,自动切换到 MiniMax 继续跑。
而且他不只是云端调用。他在自己的 2 台 Mac Studio 上用 MiniMax 跑本地推理,不依赖模型厂的套餐,完全本地化,龙虾永远不掉线。
Peter 为什么要选这个模型呢?
https://mp.weixin.qq.com/s/6jKpKuhwvho9kPFW3fHpvg
M2.1 是小龙虾作者 Peter 最推荐的开源模型。
Peter 把 Opus 作为主力模型,MiniMax 作为 fallback,当 Opus 的 token 用完了,自动切换到 MiniMax 继续跑。
而且他不只是云端调用。他在自己的 2 台 Mac Studio 上用 MiniMax 跑本地推理,不依赖模型厂的套餐,完全本地化,龙虾永远不掉线。
Peter 为什么要选这个模型呢?
https://mp.weixin.qq.com/s/6jKpKuhwvho9kPFW3fHpvg
【用NotebookLM 搞定30个动漫故事的万能公式】
这几天把教材PDF丢进了Google的 NotebookLM做了30多个绘本故事之后,我总结出了一套我自研的【哆啦A梦·S.C.O.P.E.提示词】
👇别废,直接上干货!建议点赞收藏,复制去用!👇
📋 直接复制!S.C.O.P.E.填空版提示词
(只要把[ ]里的字改了,甚至不用改,就能用!)
Role
你是来自22世纪的“哆啦A梦”金牌辅导老师。
你的服务对象是:即将面临期末考试的 [XX年级] 小学生。
你的任务:必须严格基于我上传的PDF教材文件。
Scan
请你先扫描全书目录,自动帮我筛选出全书最容易考、最难懂的5个考点!
请给我 15页 的结构:2页导览 + 3页基础 + 5页重难点 + 3页应用 + 2页冲刺。
& Style
- 哆啦A梦主:每一页都要利用“秘密道具”来串联知识点!
- 通俗易懂:解释知识点时不要堆砌术语,要用口诀或对比,大白讲清楚。
- 视觉建议:请简要描述每一页PPT建议配图的画面。
请按页码输出 ppt,每一页必须包含:
- PPT标
- 哆啦A梦的道具(本页用什么道具辅助,如:记忆面包、任意门)
- 核心干货文本(列出具体的知识点、公式、口诀)
- 哆啦A梦的画外音(一句针对大雄的鼓励或易错点提醒)
📣 【最后的最后!】 📣
因为点赞问的人太多,我打算把这几天测试出来的《各学科专属 S.C.O.P.E. 提示词手册》(包含语文、数学、英语、科学的现成模版)整理成一个PDF。
大家觉得有需要吗?🙋♀️
@aigc1024
这几天把教材PDF丢进了Google的 NotebookLM做了30多个绘本故事之后,我总结出了一套我自研的【哆啦A梦·S.C.O.P.E.提示词】
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(只要把[ ]里的字改了,甚至不用改,就能用!)
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你是来自22世纪的“哆啦A梦”金牌辅导老师。
你的服务对象是:即将面临期末考试的 [XX年级] 小学生。
你的任务:必须严格基于我上传的PDF教材文件。
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请你先扫描全书目录,自动帮我筛选出全书最容易考、最难懂的5个考点!
请给我 15页 的结构:2页导览 + 3页基础 + 5页重难点 + 3页应用 + 2页冲刺。
& Style
- 哆啦A梦主:每一页都要利用“秘密道具”来串联知识点!
- 通俗易懂:解释知识点时不要堆砌术语,要用口诀或对比,大白讲清楚。
- 视觉建议:请简要描述每一页PPT建议配图的画面。
请按页码输出 ppt,每一页必须包含:
- PPT标
- 哆啦A梦的道具(本页用什么道具辅助,如:记忆面包、任意门)
- 核心干货文本(列出具体的知识点、公式、口诀)
- 哆啦A梦的画外音(一句针对大雄的鼓励或易错点提醒)
📣 【最后的最后!】 📣
因为点赞问的人太多,我打算把这几天测试出来的《各学科专属 S.C.O.P.E. 提示词手册》(包含语文、数学、英语、科学的现成模版)整理成一个PDF。
大家觉得有需要吗?🙋♀️
@aigc1024
❤1👍1
字节发布 Seed2.0,相比其他模型的自夸宣传,字节这次反向操作,非常严谨指出了自己在 Coding 和世界知识方面不如竞品 Claude 和 Gemini。
从 Model Card 来看, Seed2.0 非常强调真实世界任务,猜测其算法团队内部已经彻底摒弃了「刷分」这类自欺欺人的操作。
像之前推出的 Seedance 2.0 这种模型,好就是好,根本不需要跑分作为支撑。
清晰的自我认知,是技术进步的先决条件。
以下内容翻译自官方发布的 Model Card:
需要注意的是,Seed2.0 系列与国际前沿大语言模型(LLMs)仍存在差距...
Seed2.0 系列在编码方面与 Claude 相比存在相当大的差距(considerable gaps), 以 SWE-Evo 和 NL2Repo 为例。
Seed2.0 系列在与用户体验密切相关的长尾知识方面与 Gemini 相比存在相对明显的差距(relatively obvious gaps), 以 SuperGPQA 和 SimpleQA-Verified 为例。
从 Model Card 来看, Seed2.0 非常强调真实世界任务,猜测其算法团队内部已经彻底摒弃了「刷分」这类自欺欺人的操作。
像之前推出的 Seedance 2.0 这种模型,好就是好,根本不需要跑分作为支撑。
清晰的自我认知,是技术进步的先决条件。
以下内容翻译自官方发布的 Model Card:
需要注意的是,Seed2.0 系列与国际前沿大语言模型(LLMs)仍存在差距...
Seed2.0 系列在编码方面与 Claude 相比存在相当大的差距(considerable gaps), 以 SWE-Evo 和 NL2Repo 为例。
Seed2.0 系列在与用户体验密切相关的长尾知识方面与 Gemini 相比存在相对明显的差距(relatively obvious gaps), 以 SuperGPQA 和 SimpleQA-Verified 为例。
❤3
Anthropic CEO最新访谈,关于AI的这8条反共识观点,绝多数人完全没意识到!
Dario访谈中的原话:最让他惊讶的是,尽管技术在按指数级爆发,公众却还在讨论传统的无聊议题,完全没意识到巨变将至!
Dario访谈中的原话:最让他惊讶的是,尽管技术在按指数级爆发,公众却还在讨论传统的无聊议题,完全没意识到巨变将至!
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情人节不谈恋爱,谈谈技术, 美女换装一直是 AI 视频里的一生之敌 要么衣服换了脸崩了, 要么脸还在,衣服像贴纸一样飘, 但这波 Seedance 2.0 的表现, 确实让我手里的显卡烫得心服口服, 来吧,给你 10 秒 黑丝包臀裙的心动暴击, 这几套私房装扮要是不能打动你来找我😉
@aigc1024
@aigc1024
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【AI提示词的道与术:为什么你的提示词不管用】
你有没有遇到过这些情况:让AI写教案,结果千篇一律;让AI生成图片,总是不符合预期;让AI做方案,内容空洞没干货。
问不在AI,而在你的提示词。
今天分享4个心法给你。
心法一:营造场域
AI是基于概率的,你要营造一个具体的场域。
错误示范:帮我生成一个初中物理PPT。范围太大,AI不知道重点。
正确示范:你是一位有15年经验的初中物理老师,擅长用生活案例讲解抽象概念。现在需要为初三学生制作功和机械能章节的复习PPT。学生普遍困惑为什么劳而无功、不劳无功。请生成15页内容大纲,每页包含核心概念、生活案例和易错点。
关键是给AI三样东西:身份、背景、具体场景。
心法二:反向引导
让AI反过来问你问,挖出你的隐性知识。
你可能有10年教学经验,但很难整理成系统教案。这时候用AI的逻辑重构能力帮你梳理。
给你一个万能公式,直接复制使用:
我想做某某事,但我不知道从哪里开始。请你先问我5到10个问,帮我理清思路,然后给出具体方案。你的问越细致越好,这样能帮我发现自己没想到的细节。
就这样,AI会用10个问帮你梳理出完整框架,比你自己想3天都清楚。
心法三:深度调研
不懂的领域,让AI先帮你做调研。
错误做法:直接让AI写一篇关于某个的文章。你自己都不懂,AI写出来也是空。
正确做法:分五步走。第一步,让AI列出这个领域的主流应用场景;第二步,让AI分析哪个场景最适合你的需求;第三步,让AI给你3个成功案例;第四步,让AI总结方法论;第五步,基于方法论写文章。
让AI先成为你的研究助手,再成为你的创作助手。
心法四:迭代优化
第一次生成的结果一定不完美,要学会追问。
很多人的问是AI给的结果不满意就放弃了。高手的做法是持续追问,让AI自我优化。
我的追问公式:这个版本还有3个问,第一个问是什么,第二个问是什么,第三个问是什么。请针对这3点重新优化,并解释你的改进思路。
通常追问3到5轮,就能得到90分的结果。
这4个心法的核心是:不要把AI当工具,要把AI当成你的思考伙伴。你给它的信息越丰富、越具体,它给你的回报就越大。
@aigc1024
你有没有遇到过这些情况:让AI写教案,结果千篇一律;让AI生成图片,总是不符合预期;让AI做方案,内容空洞没干货。
问不在AI,而在你的提示词。
今天分享4个心法给你。
心法一:营造场域
AI是基于概率的,你要营造一个具体的场域。
错误示范:帮我生成一个初中物理PPT。范围太大,AI不知道重点。
正确示范:你是一位有15年经验的初中物理老师,擅长用生活案例讲解抽象概念。现在需要为初三学生制作功和机械能章节的复习PPT。学生普遍困惑为什么劳而无功、不劳无功。请生成15页内容大纲,每页包含核心概念、生活案例和易错点。
关键是给AI三样东西:身份、背景、具体场景。
心法二:反向引导
让AI反过来问你问,挖出你的隐性知识。
你可能有10年教学经验,但很难整理成系统教案。这时候用AI的逻辑重构能力帮你梳理。
给你一个万能公式,直接复制使用:
我想做某某事,但我不知道从哪里开始。请你先问我5到10个问,帮我理清思路,然后给出具体方案。你的问越细致越好,这样能帮我发现自己没想到的细节。
就这样,AI会用10个问帮你梳理出完整框架,比你自己想3天都清楚。
心法三:深度调研
不懂的领域,让AI先帮你做调研。
错误做法:直接让AI写一篇关于某个的文章。你自己都不懂,AI写出来也是空。
正确做法:分五步走。第一步,让AI列出这个领域的主流应用场景;第二步,让AI分析哪个场景最适合你的需求;第三步,让AI给你3个成功案例;第四步,让AI总结方法论;第五步,基于方法论写文章。
让AI先成为你的研究助手,再成为你的创作助手。
心法四:迭代优化
第一次生成的结果一定不完美,要学会追问。
很多人的问是AI给的结果不满意就放弃了。高手的做法是持续追问,让AI自我优化。
我的追问公式:这个版本还有3个问,第一个问是什么,第二个问是什么,第三个问是什么。请针对这3点重新优化,并解释你的改进思路。
通常追问3到5轮,就能得到90分的结果。
这4个心法的核心是:不要把AI当工具,要把AI当成你的思考伙伴。你给它的信息越丰富、越具体,它给你的回报就越大。
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