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在机场等着回家了，结束了一周的美好度假之旅。 去年的这个时候，我也是在这个小岛上度假的。那时的我心情很糟糕，提不起精神来。酒店的游泳池里有一个跳台。我从没跳过水，站在跳台上虽然非常清楚跳下去没有什么危险，但是依然很害怕。游泳池的水面看起来距离我好远好高。我那段时间被很复杂及难过的思绪缠绕着，于是我决定就突破一下自己，勇敢跳下去。我闭上眼睛，不管什么动作不动作的让自己心里一横就跳下去了。跳水的感觉和下到泳池里不一样，那种冲击感剧烈又美好。那天有一位十几岁的法国小男孩和父母一起度假，他一直默默看着我。他没说什么，就跑到跳水台上去，看了看我，确定我在看他，于是做了个很标准的跳水，上来后又看了看我。我尝试学习他的跳水姿势，一次、两次、三次，我太笨了，小男孩放弃了。第二天吃早饭的时候，又遇见了这一家法国人。我发现小男孩透过他父亲的肩头偷偷看我。我回复了他一个微笑。去年的度假相对短暂，但是这些可爱的、无需语言的瞬间给了我很多抚慰和治愈。今年的夏天我过得比去年幸福，我已经很感恩了。曾经的我很容易焦虑，为未来着很多急，现在的我心态好很多了，不必去焦虑未来的事，珍惜此时此刻的幸福与快乐，因为一切都是那么短暂易逝。
Nano Banana 的几位核心研发人员录了一起播客，分享这个最强图像模型背后的设计理念，看完收获很多。 这期播客深入解析该模型关键技术背后的原理，包括用于复杂编辑的交错生成技术，以及实现角色一致性与像素级精准控制的新方法。 英文原版播客地址 https://t.co/NYXCrhEbTr https://t.co/EpjlMCxemU
Nano Banana 到底强在哪？我们普通人、设计师、打工人，到底能用它来干什么？ 肝了一整天，设计了十几个“魔鬼试炼”，从头到脚把 Nano Banana “盘”了一遍。 都整理在这篇公众号👉谷歌 Nano Banana 保姆级实测，10个“搞钱”玩法全部分享！（附开箱即用 Prompt） 链接见评论👇 https://t.co/umq9xKxPCH
感慨啊感慨！让 AI 脱衣服结果笑死我了 😂 🍌 Nano Banana 让我觉得 Chatbot 是一个天然的游戏窗口啊， 只要效果好，哈哈哈哈 哪怕有不达预期的意外，其实也很好玩儿 大脑也就是个贝叶斯机器，接收 AI 的投喂 符合预期就会感觉舒适 不符合预期也会感觉惊喜 OOTD 脱衣服的提示词在评论区，很简单 👇 https://t.co/LRaZw7u4xo
你贫穷，是因为你害怕债务。 而那些买游艇、私人飞机的人，热爱债务。 他们通过借钱、加杠杆让财富翻倍，而你还在用时间换金钱。 债务如何帮你赚到上百万？🧵 https://t.co/iePVKVnKyr
我一向不接 AI 产品的商业推广，自然也没有厂商的赞助费 所以我很少会专门拍视频推荐 AI 工具 但 genspark 是个例外，它真的改变了我的工作流程 https://t.co/ucnq2W2UU9
母语教学有多重要。 从文字中你能读出一个人的性格，智商，学识，情绪，细腻的情感，当下的心情。在长期的文字交互中，能够建立一定程度的信任。是一种不可思议的个人思维共鸣。 同样你也可以用文字表达自己以上的这一切。
最火的两大Nano Banana玩法叠加！ 既然转手办很火、动漫转真人也很火，那动漫图转真人Cosplay 展示手办呢？ 哈哈，优化了一下下午 Nano Banana 转手办的玩法，现在变成真人Coser在桌前展示自己刚打的手办。 其他装备类展示也可以这么玩，比如你展示自己的自行车手办。 提示词： Generate a real-life photo of a cosplayer portraying this character, with highly realistic skin texture. The cosplayer's hairstyle, accessories, and clothing must match the character's. She is sitting at a desk, holding a figurine transformed from this anime character's image. The figurine should be very close to the camera, with extremely detailed features. On the table behind the cosplayer, place a printed box of the character's figurine. Add a high-end 3D printer next to it, with a figurine being printed inside the printer. Set the entire scene in an indoor environment.
太猛了兄弟们，awesome-nano-banana 已经 150+ 🌟 啦～ 让我更新又有了动力，专门搞了个网页对比查看，还能一键使用该提示词生图或者改图。 https://t.co/wvx2RuiIdl https://t.co/dVGWI7aE7a
这两天群里都在研究怎么用 Nano Banana 一键生成小红书的3:4封面图。 今天终于研发出来了！ 我这里博采众长，参考了藏师傅、阿真的提示词，以及Super黄的需求，搞了一套可以稳定输出小红书封面卡片的方案。 测了10次之后，终于稳定了。 可以看看图片的效果。 这套方案的设计亮点： 图文分离，各司其职：因为 Nano Banana 的中文不行，就让 Nano Banana 专心生成高质量插画图，再用 HTML 代码把文字精准地“贴”上去。AI的创意和代码的稳定，两不耽误。而且这套方案不仅支持 Nano Banana，还支持所有的绘图模型，上面6宫格里，下面三个就是 Flux kontext 的图。 告别文字抽卡玄学：彻底解决AI写字位置随机、样式丑的痛点。标题位置、字体、大小全用代码写死，保证每张图都专业统一。 模板化，一键复用：版式一次搞定，就成了万能模板。以后换个话题，只需改下要求，风格全部统一，非常适合打造个人品牌调性。
社交类产品为什么说是最难做的，因为陌生人社交和IM社交，本质上是两个东西。 陌生人社交 = 约炮，核心是约会。 女方占据主导，男方是附属物，男的只要精虫上脑每个都点赞，只是为了来上一发，女的因为可选择性太多了，所以反而来回比价，像是在卖菜。 陌生人社交有一个核心问题，那就是主要付款方是男性，既要帮男性解决性需求，又要兼顾解决效率问题，如果太高效，对方直接谈恋爱了，那就不需要用这个东西了，ARPU就不行了。 IM社交 = 工具，核心是以工具的角度，提供给用户过去没被满足的需求。 工具类产品的核心，是我帮你解决了什么你过去没解决的问题，但是工具类产品很难拉开差距，因为需求就是那么多。 拉不开差距就不会带来用户的集体迁移，没有集体迁移，用户量数据不足，就会逐渐死掉。 大部分人选的都是第一条路，uki、soul等等，还有一些人会选择做社区，来避开与IM的直接竞争。
优化了一下我基于这个做的 Nano Banana 解答世间万物的网页 设计更加合理和一致，最重要的加上了图片下载按钮，下下来就是 3:4 比例，处理一下直接发小红书了朋友们！ https://t.co/CUjHIPZvHf
好像现在Nano Banana手办又多了一个背后是 3D打印机的版本？ 用我的汽车订单截图转了几张，确实看起来比Blender应景一些，而且还会出现正在打印的半成品效果更真实了 下面👇有提示词 https://t.co/g1FNAUeqgz
挪威 2 万亿美元的主权财富基金进行了为期一年的 AI 实验。 他们让 Claude 全面接入整个投资流程。 结果是：节省了 21.3 万个工作小时，整体生产力提升 20%。 但他们在数据中意外发现的一项信息，彻底改变了一切：🧵 https://t.co/WZaWGMLO2T
这是一个揭示人类潜能最强大的心理实验： 皮格马利翁效应。 它才是许多人被困在低谷、感到沮丧、无法发挥真正潜力的根本原因…… 但你可以用下面这4 步方法立即打破这个循环：🧵 https://t.co/bCwGVl0gJ9
AI硬核学习任何主题，结合费曼学习法原理 提示词 https://t.co/rgCBQOaYhH
我妈在地铁上开始用多邻国学英语了🥲🥲🥲 看来老人家还是要和年轻人住一起。
上世纪90年代David Ronfeldt发表了一篇名为《族群、科层、市场、网络：一个关于社会演化的框架》的论文。在今天GenAI时代，重读2006年Clay Shirky的《人人时代：无组织的组织力量》，从连接成本的降低到认知成本的降低，会带来怎样变化？ TIMN 演化视角下的递进 •Tribes（族群）：生物性/血缘纽带的组织合法性。 •Institutions（机构）：权力/秩序的组织合法性。 •Markets（市场）：经济需求与价格机制的组织合法性。 •Networks（网络）：信息流动与自发协作的组织合法性。 •？（AI/Agents）：当“智能”也可以被大规模分布与放大时，组织合法性的根源再次变化。
纳瓦尔：创始人必须学会编程 自己会编程=每天迭代20个周期 不会编程=每天1-2次迭代周期 “如果你必须将成果提交给他人，等待对方反馈， 然后发现‘不行，这里不太对’——因为大量信息在沟通中丢失了... 非技术出身的创始人在早期阶段几乎难以创造实际价值。” https://t.co/VucV4DeAup
Nano Banana 发布这几天观察下来，这个模型的上限太高了，商业价值太高了。 前阵子租的 Lovot 机器人，没给它买衣服，我想要不把原神里新出的机器人的衣服给它 P 上去吧。 就把两张图放进去，让模型参考第二张图给第一张穿衣服。 结果这衣服穿的太合理了，这衣服的质感，连武器都上的材质光影和地面阴影都很完美。 我还测了一些生活中的经常用到的实用场景，在这里开个帖子记录下。
有了LLM这个认知放大器，已经难以想象接下来智能演化加速； 更可怕的是一部分人将本体投射到AI来加速！ 现在机械手的动作自由度已经突破人的极限了，物理世界的改造加速已来。 https://t.co/Gs60rzcQbK
Meituan just open sourced their new MoE LLM LongCat on @huggingface It's exciting to see new players! The model looks very interesting too with technical report. https://t.co/DduHMQxw5F https://t.co/QMq0K8qJa0
让人类能读懂的 CoT 是否可以提高 LLM 任务的准确度？ 答案也许是 No. Subbarao Kambhampati 的最新工作探讨了这一点。 CoT 当然可以提高模型表现，但这不等于 CoT reasoning trace 可以帮助人类理解 LLM 的 reasoning 过程。 [ Do Cognitively Interpretable Reasoning Traces Improve LLM Performance? ]
100 个 🍌 Nano Banana 提示词大合集，值得收藏！ 我 fork 了 @AIJamezBondos 的 Awesome GPT-4o Images 仓库，并写脚本让 gemini-2.5-flash-image-preview 全部重新跑了一遍。 发现确实 Gemini 是图像编辑之神，但是文生图美感不如 GPT 狠狠花钱做了对比图，求个 Star 🌟 https://t.co/JG61kCPNk3
人机语感 在 AI 原住民 的世代，你的上司可能不是一位循规蹈矩的传统管理者，而是一个完全依靠“感”来 navigate 的科技少年。 他从小生长在家里配备最强商用模型的环境中。学校提倡快乐教育，而他把所有时间都用于和 AI 持续交互。他甚至仅有高中文凭，大学教育已经严重跟不上他的思维了。 久而久之，他获得了一种连自己都无法完全语义化的“感”——一种只能在长时间的人机对话中生成的直觉结构。 这种直觉反过来改变了他的语言。语言在长期交互的压缩与反馈中逐渐变得独特。但在这个语言体系中，他能与他人（其他和他一样的青年），与机器实现 初期的高效互操作，并由此迅速激活前所未有的认知路径。 我们知道，语言模型有局限。这一点毋庸置疑。但局限并不等于边界——这或许仅仅是“第 37 手”的初级阶段。 @Tz_2022 当 全新的科学范式 来临时，那些具备“感”的青年，往往能够在混沌的信息海洋中找到最关键的航道。 这一切能力的源泉，并不来自传统的知识记忆或逻辑推演，而是来自 语言的变革。当语言不再只是叙述工具，而是成为 结构化的交互协议，人成为与模型共进化的生物。 语言在他们身上表现为“感”。类似语感，是我从小学英文老师很强调的一种概念。这是一种“人机语感”。
