NotebookLM 还在网页里傻等生成进度？其实这一步完全可以自动化。
最近挖到一个 notebooklm-py，直接把 NotebookLM 的能力搬进 Python、CLI 和 AI Agent 里。
📚 PDF / 网页 / YouTube 批量导入
🎙️ 播客、视频、PPT、测验一键生成
📥 生成结果直接批量下载
🤖 还能接 Claude Code，让 Agent 自己跑完整流程
以前是“打开网页→等→下载”，现在直接变成“丢任务→自动跑”。
更像是给 NotebookLM 接了一条自动化生产线，做研究、做内容都方便不少。
https://github.com/teng-lin/notebooklm-py

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GPT 6 Astra 现已上线 Cola，欢迎体验！
Astra 是目前世界上最高智能的模型，定价较高，请注意积分消耗。
不过由于模型的 token 输出较为高效，在使用时相比 Fable 具备更高性价比。
目前仅在服在积分模型中上线，后续会放到 Token Plan 中，敬请期待。
@aigc1024

如果证监会一直不给银河通用和星海图批条子，国内具身智能赛道会怎样？

做一个实验，用 GPT-6 操纵 Blender 生成的动画，和现在最强的视频模型 Seedance 2.5 1080P 生成的动画进行对比。
同时对比一下它们目前的成本：
在即梦里边，这样一条视频的成本大概是 384 积分，也就是 35 块钱人民币左右。
GPT-6 的 token 成本如果是按照 Codex 的套餐优惠来算，可能是在 8 块钱人民币左右。
@aigc1024

lo-IQCw2i_Ir7-FCLb8VJIwOogXp.mp4.mov

6.5 MB

全球AI最顶级的四所大学：斯坦福、CMU、UC Berkeley、南京大学
全球经典三部AI教材：deep learning、PRML、西瓜书
全世界四位AI领域开拓者：Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio、Yann LeCun、周志华
全球AI产业爆发四大城市：湾区、伦敦、北京、南京
全球四大AI顶会：NeurIPS、ICML、ICLR、 江苏省人工智能产业联盟成立大会

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一觉醒来，GPT-6 Astra 上线了。
兄弟们，开始蹬起来吧。
@aigc1024

Vivi黑客松最爽
@aigc1024

卧槽！GPT-6 Astra 这个 3D 建模和 Computer Use 能力太屌了呀！
慢速模式只用了 10 分钟，就帮我在 Blender 里渲染了一个非常精细的甜甜圈模型
妈的，我还记得我每次学习 Blender 都从这个开始，没有一次学完的，那视频教都得教一两个小时
@aigc1024

找免费资源还在到处翻网页？有个站我觉得挺值得收藏。
FMHY（Free Media Heck Yeah）更像一个超大的资源导航，把各种免费工具和网站集中整理到了一起。
🤖 AI / 学习资源
🎬 视频、音乐相关工具
🛠️ 软件、开发工具
📚 阅读、教育资源
🔐 隐私、安全、浏览器工具
它本身主要是做链接索引，不直接托管这些文件，而且社区会持续维护和补充。
资源很多，建议按分类慢慢挖；涉及版权内容时，还是优先选择正版和授权来源。
FMHY 官方网站https://fmhy.net/

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AI 生成 3D 模型，最怕的不是生成不出来，而是生成出来根本不好改。
最近看到一个 Nova3D，思路挺特别：不直接给你一坨模型，而是先生成 Blender Python 构建程序。
🧩 每个部件独立命名
🌳 层级、装配关系完整保留
🎨 材质可以单独调整
🔧 想改哪个零件，直接动对应部分
🦾 还支持关节和可动结构
最终输出结构化 GLB，模型不是“生成完就结束”，而是继续拿到 Blender 里折腾。
这才更像真正能进入后续工作流的 AI 3D 资产。
https://github.com/RareSense/Nova3D

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立党讲座36：AI研究学习完整教程（第二期）AI是如何进行数学革命的？AI如何在网络安全领域爆发？AI能否成为下一个威胁？哪些软件开发工作会被AI替代？AI Agent还有哪些潜在的爆发方向？
https://www.youtube.com/watch?v=cnTCm_VahnY

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骑车30多公里去土沟新村买到了笨玉米
这个玉米飘香四溢，是最好的玉米
可惜超市买不到，盒马买不到，农贸市场，天通苑大集都买不到
只有村子里七八十岁的老奶奶在卖
中国的农业太诡异了
@aigc1024

我把 Anthropic 官方课程《The AI-Native SDLC Playbook》整理成了可下载的电子书，含中文人翻译版。
我觉得这套课程很好，它首先明确了「意图」与「实现」之间的「信息熵差」，然后在后续的小节当中，系统地提出了各种方法，来教会人如何通过「生成式软件工程」来约束 LLM，让它可以 100% 地满足意图。
我最喜欢的是，每个小节的底部，会说明如何通过某些指标来追踪，实操效果的好坏。
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📕 全部 14 课：
→intent.md 捕捉想法
→ 需求设计
→ Claude Code 计划模式
→ CLAUDE.md/Skills
→ 并行 subagents
→ 反馈回路
→ CI evals
→ AI 参与 PR 评审
→ hooks 审批闸门
→ CI/CD → 指标闭环。
📦 三种格式：EPUB（阅读器）、PDF（打印/桌面）、Markdown（编辑）。
GitHub 开源免费下载 👇
https://github.com/yibie/ai-native-sdlc-playbook
@aigc1024