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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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Opus 5.5 做的奇门遁甲排盘教学网站上线了！
本来是自己做着玩的，没想到大家还真有需求，优化了一下加了一些目和讲解，更像学习网站了
https://qimen-jiugong-xuetang.op7418.chatgpt.site
@aigc1024
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只是 Claude 桌面版在这里把后续任务变成了卡片，点击后就可以开始执行这些后续任务，可以选择当前对中继续，也可以新开对，或者云端启动任务。
用起来也有些不方便的，比如像我这次，给我一下次5张卡片，得一个个去点，还得纠结是新开会还是当前会，新开会还不能选择模型。不过不嫌麻烦，也可以鼠标移到卡片上，就可以看到完整的任务细节，复制出来手动合并一下一次性交给 Claude Code 也是可以的。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
普通人有条件不妨只订阅了ChatGPT或Claude这两个服务，一个月20刀。
主要这两到现在也一直引领着趋势
不是自媒体，那么多AI产品没必要这试试那用用的，费钱费力，当然，有其他特殊需求另说
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该书深入分析人情、面子和权力在社会生活中的相互作用，揭示这些因素如何在不同场合中影响人际关系和决策，帮助读者理解社会结构与个人行为的复杂性。
🔗：https://pan.quark.cn/s/66e8aca00dbf
@meiriyishu
推荐开源项目 shiji-kb，用 AI 从《史记》中抽取出 1.4 万+实体、3200+历史事件、7000+事件关系，再串成可以搜索、点击、跳转的知识图谱。
最爽的不是数据量，而是读历史终于不用靠脑子硬记了：点一个人物，就能顺着人物 → 事件 → 地点 → 时间 → 原文一路挖下去。
我尤其喜欢它的「史记地铁图」——把每篇史记画成一条线路，历史事件就是站点，谁和谁在同一时期干什么，一眼就能看明白。
两千多年前的一本史书，被 AI 做成了可以“逛”的数据库。
GitHub：https://github.com/baojie/shiji-kb
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所有错过了成立下一个AI Lab训练大模型的黄金窗口期、又蹬不动agent看不懂前沿技术的80~90后技术老登们，几乎无一例外地选择了具身智能、VLA、世界模型这些垃圾诈骗方向继续融资
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作为一名文字工作者，我一直有个困惑：
为什么AI写出来的文字，和我手写出来的相比，就是差点什么呢？
今天看到了特德姜 2024 年发表在《纽约客》上的一篇文章，解答了我这个疑问。
当我们自己写字的时候，一万字的小说本质上就是你做了一万次选择，每一个字用什么，接下来用什么逻辑接上，最后怎么收尾…
但当你只是用Prompt让AI生成一段的时候，你可能只做了 100 个字，哪怕是 1000 个字的选择，来生成你一万字的小说，那么AI也帮你选了另外 9000 次。
想一想，9000 次没有边际的选择，有多少种排列组合的可能？会距离你内心原本的期待有多远？
正是这种做出了大量选择的努力，让文字有了灵魂。
当照相机刚出来的时候，没人把这个工具产出的内容当做艺术，因为看起来就是按一下快门就产出了。可是后来人们才意识到，光线、视角、构图…这些选择的差异，确定了你是一名记录生活的业余爱好者，还是一位摄影大师。
24 年的时候有一位美国导演，用OpenAI的DELLE做了上千次提示，生成的图片拿去了专业画廊展览，也赢得了不少赞叹。
这也是为什么当你prompt得越精细、越努力，生成的内容就离你的期待越近，因为你做出了更多选择的努力。但AI不会额外努力，它会最大程度hack你定下的标准。
另一个你独有而AI没有的，是你表达的意图。
我在意大利看了不少文艺复兴时期的画作，也看了纽约MoMA博物馆里不少现代画作，我意识到每一个时代最顶尖的画家，都是打破了常规，跳出窠臼的。
《最后的晚餐》其实是圣经里的经典材，可为什么只有那一幅出名呢？因为其他的画里耶稣头上都是有光环的，只有达芬奇把他头上的光环去掉了，让站在画前的你看到，他和我们一样，是会被欺骗、被陷害，无力抵抗的凡人。
毕加索的《亚威农少女》和那个时代的女孩肖像截然不同，妓女们的脸借鉴了非洲面具，身体不再是柔和的线条，而是由笔直的几何形状勾勒，不再求真，而是传意。
这些画家们都有自己想表达的意图，所以不愿意留在已有规则中，而大模型恰恰就是从训练数据里总结规律，找到相似的pattern，生成出平均水平的内容。
也就是说，当你还有想强烈表达的意图，也愿意为了这个表达做出许多次辛苦选择的努力时，你就要相信，你仍不会被AI替代。
@aigc1024
为什么AI写出来的文字，和我手写出来的相比，就是差点什么呢？
今天看到了特德姜 2024 年发表在《纽约客》上的一篇文章，解答了我这个疑问。
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但当你只是用Prompt让AI生成一段的时候，你可能只做了 100 个字，哪怕是 1000 个字的选择，来生成你一万字的小说，那么AI也帮你选了另外 9000 次。
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https://github.com/giovannibrees/travel-roamradar
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AI 时代不缺会调模型和接API的人，缺的是能把模型做成又快、又省、又稳、又能上线系统的人。这套课补的就是这一层：数据、训练、推理、部署怎么串起来，显存、延迟、功耗和集群扩展会卡在哪，这套课程必须翻一翻
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