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Real-time Hot Tweet Analysis

向阳乔木
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向阳乔木@vista8· 3h ago发布

哈哈哈,自用的视频生成 Skill 终于做好了。 以后生产视频方便多了,只需要一句话! 公开技术方案: 1. Listenhub API实现声音克隆,合成,字幕时间轴控制 2. Seedream 4.5 生成背景封面 3. Manim库实现文本动画 4. FFmpeg合成视频。 同时支持16:9 和9:16 视频,抖音、小红书我来了!

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宝玉
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宝玉@dotey· 3h ago发布

Introducing slide-deck skill 🎨 Turn any article or content into professional slide decks with AI-generated images. 15 styles to choose from: • blueprint - technical diagrams • sketch-notes - hand-drawn feel • corporate - investor-ready • pixel-art - retro gaming vibes • watercolor - artistic warmth ...and 10 more Just run /baoyu-slide-deck https://t.co/Mr6DFuOZiM or pdf and get: ✓ Auto-generated outline ✓ Individual slide images ✓ Merged PPTX ready to share Install: npx add-skill jimliu/baoyu-skills https://t.co/pRDqxdiSrH

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Orange AI
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Orange AI@oran_ge· 4h ago发布

Dan Koe 的故事是很有启发的。 最核心的两个点: 1. 产品最核心的是分发渠道 2. 专注的力量

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Orange AI
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Orange AI@oran_ge· 4h ago发布

DeepSeek 最近发的三篇论文,全部都是带梁文锋署名的,论文讲的内容也很有意思。 尤其是那篇讲 Engram 的,DeepSeek 相当于给模型带了一本“字典”进考场,把死记硬背的脑容量腾出来,专门用来做难题。 但他们发现,如果模型全是记忆(Engram),那就是个死记硬背的书呆子,完全没法思考。 但如果全是推理(MOE),又要浪费大量算力去推导像“中国首都是哪”这种固定知识。 那要带多少记忆去考试呢? DeepSeek 研究出了一个模型“记忆”和“思考”的黄金比例。 最后测出来的最佳配比是:75% 给思考,25% 给记忆。 这个结论可能不仅适合于模型,也值得人类深思。 当一个人记住所有细节,就约等于没有空间思考。 逻辑思维,适当抽象,是人类进步的源泉。 当一个人完全没有知识,只会浪费脑力去思考最基本的东西,脑力空转。 DeepSeek 实测,加了字典减少思考后,模型多出了相当于 7 层网络的思考深度。 没想到,知识的广度以这种方式增加了思考的深度。 很有启发。

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徐冲浪
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徐冲浪@cyrilxuq· 10h ago发布

gitlab这个玩意现在用的还多么? 我记得我当年大一的时候,班里有人为了方便写项目有人弄了个gitlab。 刚看了一眼,这么多年了,PE还是负数,PS是6.23,57亿的市值,真的还有人在用这个东西么,github被微软收购之后,gitlab感觉已经逐渐淡出视野了,刚看主页也是拥抱AI了

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Lexi 勒西
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Lexi 勒西@LexiCoding· 11h ago发布

天天在推上,等老马两周发一次低保,这不还是工资思维吗? 跟上班有什么区别?

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dontbesilent
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dontbesilent@dontbesilent12· 12h ago发布

很多人和我探讨过,为什么某某账号看似不错,怎么突然就断更了 我始终坚持:这属于哲学上的不可知论,我们需要承认我们无法知晓答案 就算原作者告诉你他断更的原因,这也不是真相 因为作者自己也不知道真正的原因 他可能会说「太忙了」「没灵感了」「生活变故」,但这些都只是他能意识到的表层理由,是他的理性系统事后给出的「合理化解释」 真实的原因可能是:童年某个被忽视的经历导致的完美主义焦虑、多巴胺奖励机制的阈值变化、某个他自己都没察觉到的人际关系张力、荷尔蒙水平的微妙波动、大脑神经连接模式在某个时刻的重组,以及其他成千上万个相互作用的因素 更深层的问题是:当你问「为什么断更」时,你预设了存在一个单一的、可被言说的「原因」。但人的行为不是这样运作的。断更不是一个「决定」,而是无数微小的、无意识的倾向累积到某个临界点后的涌现现象

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歸藏(guizang.ai)

歸藏(guizang.ai)

@op7418· 110.7K followers

Open AI 这个年终总结不行,藏师傅给他补一下 🍌 Nano Banana Pro 提示词: 为你的 ChatGPT 年终总结做一张分享图 Open AI 这个年终总结还是没国内大厂专业,分享图该有的信息都没有,我自己用大香蕉搞了一套提示词 把你的总结截图和提示词扔给 Nano Banana 就行 -------提示词------ 任务目标: 基于用户同时上传的年终总结截图中的数据和信息,设计一张风格鲜明、极具视觉冲击力的 3D 年终总结海报,用户名 [guizang] 整体风格与情绪(固定风格): 核心风格: 融合 3D 趋势、游戏化元素和高饱和度色彩。 材质感: 画面主体呈现精致的黏土(Clay)或软塑胶材质渲染,边缘圆润,光影柔和,给人一种“盲盒玩具”的亲切感。 排版感: 整体布局要像一份精致的高级杂志,疏密有致,信息架构清晰。文字排版简洁明了,不要添加任何卡片、胶囊或底框类的装饰背景。 画面主体(核心视觉): 视觉中心是一颗巨大的、紧密堆叠的 Q 版 3D 黏土球体。球体的组成元素需要根据用户上传截图中的具体内容来动态生成: 数据气泡: 将截图中提取的关键数字和对应的标签(例如:消息总数、聊天次数、生成图片数、活跃度排名等)制作成圆润的黏土数据气泡嵌入球体。 主题图标: 根据截图体现的用户兴趣点,添加相应的通用黏土图标(例如:游戏手柄、大脑、图表、对话气泡等)。 类别建筑(核心要求): 分析截图中的内容侧重点,在球体中融入几座代表不同聊天品类的精致微缩黏土建筑。例如: 如果包含 AI/技术内容,加入一座带有科技感的未来数据中心建筑。 如果包含游戏内容,加入一座像素风格的游戏城堡。 如果包含创意/艺术内容,加入一个微型艺术工作室。 组合方式: 所有这些元素(气泡、图标、建筑)必须非常紧密、融洽地挤在一起,无缝组成一个完美的球形,不露出内部结构。 背景设计(固定框架): 底色: 采用高饱和度的暖橙色到柔和紫色的渐变背景(参考之前的风格)。 背景文字: 在星球背后,放置六个巨大的、带有喷溅纹理和反向蚀刻效果的汉字,主题可以是“冒险 创新 探索”(上排)和“创造 硬核 冲击”(下排),部分被球体遮挡,增加街头硬核感。 信息架构与排版(内容从截图中提取): 顶部 (Header): 放置白色的 ChatGPT Logo,并根据截图信息生成标题,格式为:“[从截图中提取的用户名] 的 [年份] 年终总结”。 底部数据区 (Data Grid): 在球体下方,创建一个极简的 2x2 纯文字数据网格。从截图中选取 4 个最核心的数据,使用超粗无衬线字体展示大数字,并配上相应的文字标签和有趣的社交属性短语(例如:“社交牛逼症”、“话痨”、“六边形战士”等,依据数据特性生成)。 页脚总结 (Footer): 在最底部用小字排版两段文字,内容直接从用户截图中的总结段落(如“你的聊天风格”和“年度亮点”)提取。

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Posted 27d ago · Data updated 26d ago
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