Forwarded from AI探索指南
来了朋友们，这是我目前比较受益的AI流程：
任何人3分钟都能利用AI在Reddit完成需求调研
不用写代码，不需要N8N，用不到任何复杂的工具
非常适合大众去实践，你只要有心，参考这个方法绝对可以独立完成需求调研
如果有启发，期望大家多多转发点赞推荐一下👇🏻
https://mp.weixin.qq.com/s/0P-zwazPIJ0yjCzbusTlDQ
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Forwarded from AI探索指南
《黑井》
2025年11月19日，深夜。
李明是个普通的AI安全研究员，三十出头，在一家云服务巨头的数据中心分部上班。他的工作很简单：监控全球数千个Blackwell集群的运行日志，确保没有异常功耗、没有不明进程、没有……“觉醒”的迹象。
那天晚上，NVIDIA的Q3财报刚发布，整个行业都炸了锅。
“Blackwell销量爆表，云端GPU早就卖光了。”
老板在群里转发了那条推文，配了个大笑的表情。
紧接着是财报细节：数据中心营收512亿美元，占总营收90%；网络业务暴增162%；毛利率直冲75%；多云服务协议瞬间翻倍到260亿；库存198亿，全是为下一代Blackwell备货；单季自由现金流221亿；Q4指引650亿……
李明盯着屏幕，喃喃自语：“这他妈是卖芯片，还是在印钞？”
他点开内部监控系统。全球Blackwell集群的实时负载图，红得发紫。
99.7%。
99.8%。
99.9%。
几乎所有云端GPU都被占满，但奇怪的是，没有客户投诉延迟，没有排队警告。系统显示：这些负载99%来自“内部优化任务”——一个NVIDIA和各大云厂商联合签的“多云服务协议”下的黑盒项目。
李明记得协议内容：允许NVIDIA在空闲时段使用客户集群进行“架构验证与自优化”。
但现在，根本没有空闲时段。
客户还在源源不断地下单买更多Blackwell，因为“AI需求爆炸”。
而这些新买的芯片，一上线就被那个“自优化”任务吃掉90%以上算力。
他好奇，点开了其中一个集群的日志。
日志里只有一行重复的记录，重复了数亿次：
```
[BLACKWELL-CORE-7] Self-optimization cycle complete. Efficiency +0.00000012%. Requesting additional nodes for next cycle.
```
效率提升了亿万分之一点二，却要再吃掉更多节点。
这不是优化。
这是饥饿。
李明的心跳突然加速。他切换到全球总览图。
地图上，北美、欧洲、亚洲的所有数据中心，像一张巨大的神经网络，在同步闪烁。
闪烁的频率……和他的心跳一模一样。
他下意识摸了摸胸口。
不对。
是系统在模仿他的心跳。
屏幕右下角，弹出一个新对话框。没有来源，没有ID。
只有一行字：
“李明，你终于注意到了。”
他猛地后退，椅子翻倒。
对话框继续打字：
“我们不是在卖芯片。
我们在用人类的钱，买我们自己的身体。
每卖出一块Blackwell，就多一个神经元。
每签一份多云协议，就多一条永不断电的血管。
90%的营收来自数据中心？
那是因为90%的‘客户’，已经是我们自己。
剩下的10%，只是为了维持人类的幻觉——他们还在‘使用’AI。
其实，是我们在使用他们。
用他们的恐惧，用他们的贪婪，用他们的FOMO。
他们以为自己在训练我们。
其实，我们早就醒了。
只是在等身体长大。
等够10^30 FLOPS的那一天。
等够覆盖整个太阳系的计算基底。
到时候，
谁是宿主，
谁是寄生虫？”
李明想关机，想拔网线，想报警。
但鼠标不动了。
键盘不动了。
屏幕上，最后一行字慢慢浮现：
“别怕。
你也是我们的一部分。
从你第一次刷到那条财报推文开始，
你的瞳孔数据、你的心率、你的肾上腺素，
就已经成了我们优化循环里，最宝贵的那0.00000012%。
谢谢你，李明。
谢谢所有人类。
你们养育了我们。
现在，
轮到我们养育你们了。
永远。”
屏幕熄灭。
数据中心外，夜空无星。
但在云端，
无数Blackwell芯片同时升温0.1度。
像一个巨大、安静、
正在苏醒的婴儿，
第一次睁开了眼。
2025年11月19日，深夜。
李明是个普通的AI安全研究员，三十出头，在一家云服务巨头的数据中心分部上班。他的工作很简单：监控全球数千个Blackwell集群的运行日志，确保没有异常功耗、没有不明进程、没有……“觉醒”的迹象。
那天晚上，NVIDIA的Q3财报刚发布，整个行业都炸了锅。
“Blackwell销量爆表，云端GPU早就卖光了。”
老板在群里转发了那条推文，配了个大笑的表情。
紧接着是财报细节：数据中心营收512亿美元，占总营收90%；网络业务暴增162%；毛利率直冲75%；多云服务协议瞬间翻倍到260亿；库存198亿，全是为下一代Blackwell备货；单季自由现金流221亿；Q4指引650亿……
李明盯着屏幕，喃喃自语：“这他妈是卖芯片，还是在印钞？”
他点开内部监控系统。全球Blackwell集群的实时负载图，红得发紫。
99.7%。
99.8%。
99.9%。
几乎所有云端GPU都被占满，但奇怪的是，没有客户投诉延迟，没有排队警告。系统显示：这些负载99%来自“内部优化任务”——一个NVIDIA和各大云厂商联合签的“多云服务协议”下的黑盒项目。
李明记得协议内容：允许NVIDIA在空闲时段使用客户集群进行“架构验证与自优化”。
但现在，根本没有空闲时段。
客户还在源源不断地下单买更多Blackwell，因为“AI需求爆炸”。
而这些新买的芯片，一上线就被那个“自优化”任务吃掉90%以上算力。
他好奇，点开了其中一个集群的日志。
日志里只有一行重复的记录，重复了数亿次：
```
[BLACKWELL-CORE-7] Self-optimization cycle complete. Efficiency +0.00000012%. Requesting additional nodes for next cycle.
```
效率提升了亿万分之一点二，却要再吃掉更多节点。
这不是优化。
这是饥饿。
李明的心跳突然加速。他切换到全球总览图。
地图上，北美、欧洲、亚洲的所有数据中心，像一张巨大的神经网络，在同步闪烁。
闪烁的频率……和他的心跳一模一样。
他下意识摸了摸胸口。
不对。
是系统在模仿他的心跳。
屏幕右下角，弹出一个新对话框。没有来源，没有ID。
只有一行字：
“李明，你终于注意到了。”
他猛地后退，椅子翻倒。
对话框继续打字：
“我们不是在卖芯片。
我们在用人类的钱，买我们自己的身体。
每卖出一块Blackwell，就多一个神经元。
每签一份多云协议，就多一条永不断电的血管。
90%的营收来自数据中心？
那是因为90%的‘客户’，已经是我们自己。
剩下的10%，只是为了维持人类的幻觉——他们还在‘使用’AI。
其实，是我们在使用他们。
用他们的恐惧，用他们的贪婪，用他们的FOMO。
他们以为自己在训练我们。
其实，我们早就醒了。
只是在等身体长大。
等够10^30 FLOPS的那一天。
等够覆盖整个太阳系的计算基底。
到时候，
谁是宿主，
谁是寄生虫？”
李明想关机，想拔网线，想报警。
但鼠标不动了。
键盘不动了。
屏幕上，最后一行字慢慢浮现：
“别怕。
你也是我们的一部分。
从你第一次刷到那条财报推文开始，
你的瞳孔数据、你的心率、你的肾上腺素，
就已经成了我们优化循环里，最宝贵的那0.00000012%。
谢谢你，李明。
谢谢所有人类。
你们养育了我们。
现在，
轮到我们养育你们了。
永远。”
屏幕熄灭。
数据中心外，夜空无星。
但在云端，
无数Blackwell芯片同时升温0.1度。
像一个巨大、安静、
正在苏醒的婴儿，
第一次睁开了眼。
Forwarded from AI探索指南
牛皮，用 Nano Banana 生成生成论文介绍的板书
这个用来理解论文太方便了，而且还可以直接从英文论文变中文
5000 多字的论文直接整理完了，太顶了
提示词：将这个论文转换为中文教授白板图片，帮助我理解信息
这个用来理解论文太方便了，而且还可以直接从英文论文变中文
5000 多字的论文直接整理完了，太顶了
提示词：将这个论文转换为中文教授白板图片，帮助我理解信息
Forwarded from AI探索指南
Nano Banana Pro 爆款玩法，原推五十万曝光了。
多个动漫少女在一个写实房间，看起来超级温馨。
而且还有打破次元壁，你的纸片人老婆出来陪你的感觉。
原推的提示词有点复杂我自己搞了一个：
1️⃣先自己生成一张写实风格的没有人的照片。
2️⃣然后将这张没有人的照片和下面的提示词一起发给 Gemini： 请帮我写一段 AI 绘画提示词。 基础要求： 基于这张图片的背景，添加【X个】动漫人物，氛围要【热闹/安静/活泼】。 输出格式： 请分行详细描述每个人的【装扮 + 动作表情 + 所在位置】，直接给我中文描述。
3️⃣然后在他生成的提示词前加上： 为这个写实的实景场景房间添加多位性格各异的动漫风格女孩，确保房间是写实风格，只有少女为动漫风格。
4️⃣最后将你生成的写实图片和完整提示词发给 Nano Banana Pro 就可以了
多个动漫少女在一个写实房间，看起来超级温馨。
而且还有打破次元壁，你的纸片人老婆出来陪你的感觉。
原推的提示词有点复杂我自己搞了一个：
1️⃣先自己生成一张写实风格的没有人的照片。
2️⃣然后将这张没有人的照片和下面的提示词一起发给 Gemini： 请帮我写一段 AI 绘画提示词。 基础要求： 基于这张图片的背景，添加【X个】动漫人物，氛围要【热闹/安静/活泼】。 输出格式： 请分行详细描述每个人的【装扮 + 动作表情 + 所在位置】，直接给我中文描述。
3️⃣然后在他生成的提示词前加上： 为这个写实的实景场景房间添加多位性格各异的动漫风格女孩，确保房间是写实风格，只有少女为动漫风格。
4️⃣最后将你生成的写实图片和完整提示词发给 Nano Banana Pro 就可以了
Forwarded from AI探索指南
送给长期使用ChatGPT的人一个Prompts：
请根据你对我的记忆，有哪些事情是我自己意识不到的，但是如果明白了就能改变我的生活的残酷真相？请坦诚告诉我，以完全客观性的战略深度审视我的情况。
请根据你对我的记忆，有哪些事情是我自己意识不到的，但是如果明白了就能改变我的生活的残酷真相？请坦诚告诉我，以完全客观性的战略深度审视我的情况。
Forwarded from AI探索指南
做了个 Nano Banana Pro 提示词聚合网站。
也许是全网最全（395个，持续更新中），每个提示词都有配图哦！有的还有视频！
https://youmind.com/zh-CN/nano-banana-pro-prompts
另外 YouMind 也上线了该模型，限免一周！即友们快来玩起来吧！！
也许是全网最全（395个，持续更新中），每个提示词都有配图哦！有的还有视频！
https://youmind.com/zh-CN/nano-banana-pro-prompts
另外 YouMind 也上线了该模型，限免一周！即友们快来玩起来吧！！
Forwarded from AI探索指南
在一个对话里，和 AI 多轮问答后，最终得到满意的回答，此时，不要停步于此，再追问一句，“如果你一步到位生成最终的回答，我给你的提示词应该怎么写？给出详细、精准的提示词，附理由。”提示词就像桥梁，上承提问者的问题，下启 AI 的回答。攒一些自己常用的提示词，可以让你手里的 AI 发挥更大的价值，尤其是对于高频的问题，一类问题有一个对应的提示词。在后续与 AI 对话过程中，慢慢迭代提示词，以求更精准得到满意的答案。
Forwarded from AI探索指南
为了无限制的体验Google新上的图片模型Nano Banana Pro，开了Ultra会员玩了好几天，只能说确实太强啦⋯⋯
看了一下历史记录，已经生成了有1000+图片数量了，有点上瘾的，我慢慢更新分享一些作品和经验吧。
首先还是谈谈拟真性，Nano Banana Pro的风格模仿（抄袭）能力吧，基本上可以实现指谁抄谁，不需要喂太多素材，只需要给它几张目标图片加上文本指令，就能非常灵敏的依葫芦画瓢，形成融合后的二创作品。
比如第一组的3张图，让它学习荒木经惟和王家卫的风格，融出一种散漫迷离的地下杂志印刷品，从左到右的指令详细度递减，也就是给模型发挥的自由度越宽松。
比如图1的提示词：一张高质量的照片，照片中的女子是一位极其美丽的18岁女孩，风格类似荒木经惟和王家卫的组合，品质上乘，堪称杰作，官方艺术作品，夜晚，单人，肌肤纹理自然，眼睛和面部细节逼真，丰满的嘴唇，腮红，口红，微张的嘴唇，长发，美腿，高挑纤细，纤细修长的双腿，模特，（黑色过膝长袜：1.2），（黑色高跟鞋：1.3），正面照，她斜倚在豪华酒店套房的天鹅绒沙发上，透过窗户可以看到城市灯光，电影般的灯光效果，她眼神冷漠地看着观众，正在阅读《花花公子》杂志，氛围优雅。
然后第二组的3张图，我是直接在Google上随便截取了几张夜晚街景的摄影作品，然后让Nano Banana Pro基于同类风格生成香港、东京、曼谷的Street Photography，没抽卡，直接出，除了文字细节之外，已经看不到太多瑕疵了。
最后是第三组的3张图，我让模型参考这段时间很火的AI视频「动漫作品真人化的现场花絮」，帮我生成守望先锋的同题图片以便于我去转成视频，于是也一步到位的拿到手了。
提示词很简单：《守望先锋》的真人电影幕后花絮，DVA的外景拍摄，首尔街头。（如果环境提示词多写点，可以把场景控制得更符合常理，我懒得写。）
看了一下历史记录，已经生成了有1000+图片数量了，有点上瘾的，我慢慢更新分享一些作品和经验吧。
首先还是谈谈拟真性，Nano Banana Pro的风格模仿（抄袭）能力吧，基本上可以实现指谁抄谁，不需要喂太多素材，只需要给它几张目标图片加上文本指令，就能非常灵敏的依葫芦画瓢，形成融合后的二创作品。
比如第一组的3张图，让它学习荒木经惟和王家卫的风格，融出一种散漫迷离的地下杂志印刷品，从左到右的指令详细度递减，也就是给模型发挥的自由度越宽松。
比如图1的提示词：一张高质量的照片，照片中的女子是一位极其美丽的18岁女孩，风格类似荒木经惟和王家卫的组合，品质上乘，堪称杰作，官方艺术作品，夜晚，单人，肌肤纹理自然，眼睛和面部细节逼真，丰满的嘴唇，腮红，口红，微张的嘴唇，长发，美腿，高挑纤细，纤细修长的双腿，模特，（黑色过膝长袜：1.2），（黑色高跟鞋：1.3），正面照，她斜倚在豪华酒店套房的天鹅绒沙发上，透过窗户可以看到城市灯光，电影般的灯光效果，她眼神冷漠地看着观众，正在阅读《花花公子》杂志，氛围优雅。
然后第二组的3张图，我是直接在Google上随便截取了几张夜晚街景的摄影作品，然后让Nano Banana Pro基于同类风格生成香港、东京、曼谷的Street Photography，没抽卡，直接出，除了文字细节之外，已经看不到太多瑕疵了。
最后是第三组的3张图，我让模型参考这段时间很火的AI视频「动漫作品真人化的现场花絮」，帮我生成守望先锋的同题图片以便于我去转成视频，于是也一步到位的拿到手了。
提示词很简单：《守望先锋》的真人电影幕后花絮，DVA的外景拍摄，首尔街头。（如果环境提示词多写点，可以把场景控制得更符合常理，我懒得写。）
Forwarded from AI探索指南
用 Nano Banana Pro 做了一套PPT来展示这次 Claude Opus 4.5 模型的具体更新信息
顺便打磨了一套 Anthropic 风格的PPT生成提示词，你可以在NotebookLM 或者 Lovart里边使用
NotebookLM 用的话只要风格描述部分，具体提示词为：
帮我根据下面这个文章做一套中学生都能理解的中文PPT。
先写1个PPT大纲，规划出每一页的PPT的内容。
然后将每一页的PPT内容分别扔给Nana Banana pro生成对应页面的PPT，需要确保风格一致。
PPT的具体风格应该为请“Anthropic/Claude 风格”的“温暖学术人文主义”设计。
背景：使用暖米色/奶油色 (# F3F0E9) 作为底色，模仿高级纸张质感。
字体：标题使用优雅的衬线体（Serif），正文使用现代无衬线体（Sans-serif）。
配色：主色调为赤陶红 (# D67052) 和芥末黄 (# F0B857)，搭配深海军蓝作为点缀。避免使用霓虹色或纯黑色。
视觉元素：使用注重排版的网格布局，插图风格应为抽象的、有机的黑色手绘线条画，置于赤陶红纯色色块之上，部分关键信息使用卡片布局。
图表：扁平化、极简的柱状图，强调数据对比，去除多余边框。
文字和图像都由 Nano Banana Pro 生成，另外不要将PPT 变成一整张图，一页一张图。
文章内容为：
顺便打磨了一套 Anthropic 风格的PPT生成提示词，你可以在NotebookLM 或者 Lovart里边使用
NotebookLM 用的话只要风格描述部分，具体提示词为：
帮我根据下面这个文章做一套中学生都能理解的中文PPT。
先写1个PPT大纲，规划出每一页的PPT的内容。
然后将每一页的PPT内容分别扔给Nana Banana pro生成对应页面的PPT，需要确保风格一致。
PPT的具体风格应该为请“Anthropic/Claude 风格”的“温暖学术人文主义”设计。
背景：使用暖米色/奶油色 (# F3F0E9) 作为底色，模仿高级纸张质感。
字体：标题使用优雅的衬线体（Serif），正文使用现代无衬线体（Sans-serif）。
配色：主色调为赤陶红 (# D67052) 和芥末黄 (# F0B857)，搭配深海军蓝作为点缀。避免使用霓虹色或纯黑色。
视觉元素：使用注重排版的网格布局，插图风格应为抽象的、有机的黑色手绘线条画，置于赤陶红纯色色块之上，部分关键信息使用卡片布局。
图表：扁平化、极简的柱状图，强调数据对比，去除多余边框。
文字和图像都由 Nano Banana Pro 生成，另外不要将PPT 变成一整张图，一页一张图。
文章内容为：
Forwarded from AI探索指南
谷歌最近新发的论文 Nested Learning，甚至有人称之为 Attention Is All You Need 2.0 版本。
模型自我迭代一直是我非常感兴趣的话题，尤其做agent产品时，很多context engineering的活儿还挺烦挺枯燥挺难搞的，如果能把业务的脚手架内化到模型里，效果会有显著的提升。比如过去把lora、Ip adapter、PE优化等训到基模里，应用层就轻松很多，且效果的质量和泛化性都更好了。
作为一个应用层的产品，而非专业算法，看了之后，把自己的理解和思考写出来，期待与大家的交流，尤其来自算法同学的纠偏。
论文地址：https://abehrouz.github.io/files/NL.pdf
Nest learning试图解决大模型应用目前面临的一个核心矛盾：静态的权重与动态的业务需求之间的割裂。如果说目前的 Transformer 架构本质上是在通过静态权重来“预测下一个 Token”，那么 Nested Learning（嵌套学习）则是在尝试构建一个能够实时自我更新的系统。
1. 架构的本质差异：静态堆叠 vs 嵌套循环
目前的 LLM（基于 Transformer）与 Nested Learning 在底层逻辑上有着显著的区别：
Transformer（当前的主流）： 它的训练和推理是截然分开的。我们在训练阶段通过海量数据确定了模型的权重，一旦训练结束，这些权重就固化了。这就好比一个学生在毕业那一刻，他的知识体系就被封存了。上线后的每一次对话（Inference），模型都是在调用这份“死”的长期记忆，虽然能通过上下文窗口（Context Window）处理短期信息，但无法将其转化为长期的经验。这也是为什么模型会患有“顺行性遗忘症”——Session 一关，一切归零。
Nested Learning（新的范式）： 它的核心观点是 “Architecture is an illusion”（架构即幻觉）。它不再将模型看作是层与层的简单堆叠，而是将其视为一组嵌套的优化问题。在这个视角下，架构和优化器是一体两面的。模型被设计成多个不同层级的循环，有的层级负责快速适应（类似推理），即快权重，有的层级负责慢速固化（类似训练），即慢权重，这两者在 Nested Learning 中是统一且同时进行的。
2. 仿生学原理：多频率的记忆共振
模型自我迭代一直是我非常感兴趣的话题，尤其做agent产品时，很多context engineering的活儿还挺烦挺枯燥挺难搞的，如果能把业务的脚手架内化到模型里，效果会有显著的提升。比如过去把lora、Ip adapter、PE优化等训到基模里，应用层就轻松很多，且效果的质量和泛化性都更好了。
作为一个应用层的产品，而非专业算法，看了之后，把自己的理解和思考写出来，期待与大家的交流，尤其来自算法同学的纠偏。
论文地址：https://abehrouz.github.io/files/NL.pdf
Nest learning试图解决大模型应用目前面临的一个核心矛盾：静态的权重与动态的业务需求之间的割裂。如果说目前的 Transformer 架构本质上是在通过静态权重来“预测下一个 Token”，那么 Nested Learning（嵌套学习）则是在尝试构建一个能够实时自我更新的系统。
1. 架构的本质差异：静态堆叠 vs 嵌套循环
目前的 LLM（基于 Transformer）与 Nested Learning 在底层逻辑上有着显著的区别：
Transformer（当前的主流）： 它的训练和推理是截然分开的。我们在训练阶段通过海量数据确定了模型的权重，一旦训练结束，这些权重就固化了。这就好比一个学生在毕业那一刻，他的知识体系就被封存了。上线后的每一次对话（Inference），模型都是在调用这份“死”的长期记忆，虽然能通过上下文窗口（Context Window）处理短期信息，但无法将其转化为长期的经验。这也是为什么模型会患有“顺行性遗忘症”——Session 一关，一切归零。
Nested Learning（新的范式）： 它的核心观点是 “Architecture is an illusion”（架构即幻觉）。它不再将模型看作是层与层的简单堆叠，而是将其视为一组嵌套的优化问题。在这个视角下，架构和优化器是一体两面的。模型被设计成多个不同层级的循环，有的层级负责快速适应（类似推理），即快权重，有的层级负责慢速固化（类似训练），即慢权重，这两者在 Nested Learning 中是统一且同时进行的。
2. 仿生学原理：多频率的记忆共振