🔥 推特起爆帖监控
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勇敢者先享受世界 80%的人 只看推特 你发推特 超越了80% 80%的人 发一条推特没正反馈 放弃了 你持续发 又超越了80% 80%的人 持续发推 但只有一万粉丝 你絮絮叨叨发到了十万 又超越了80% 勇敢让你超越80%，坚持让你成为千分之八 融资，创业，销售，恋爱，很多事情都是这样 如果没成本，不如勇敢一下 不主动推一下，世界肯定不会变好 主动一下，世界也不会变坏，但却多了变好的可能性
一个 AI 应用创业公司 如果没有前端 千万别去 很多创始人口头不认 但内心愁死了 招不到好前端 https://t.co/yZvIR5Hj5F
「卖产品赚钱」不是一件事，是 N 件事 第一层是有人需要这个产品 第二层是有人愿意为这个产品付钱 第三层是有很多人愿意为这个产品付钱 第四层是我可以持续性地获取流量，源源不断地让很多人为这个产品付钱 ---- 以及，可能还会有 第五层：从流量到品牌，从依赖持续获客到依赖客户忠诚 第六层：从单一产品到多产品协同，从「满足一个需求」到「满足一系列需求」 第七层：从依赖企业家个人到依赖组织系统，从「人治」到「制度化」，从「个人能力」到「组织能力」，实现超越个人的持续性 第八层：从单一企业的竞争优势到行业标准的制定者，从「参与游戏」到「制定规则」 第九层：从商业企业到社会制度的一部分，从「盈利组织」到「社会基础设施」 ---- 有些人是看见第一层就开始动手，有些人是看到第九层才开始动手
推荐一下这个闪电说，确实好用。 我现在在 mac 上用这个实现语音转文字，比之前用的豆包，还有 spokenly 都好用。 一个是识别比较准确，另外一个是速度极快。因为它优先用本地模型来实现转文字。 没收钱哈，纯粹是因为这是个好产品。 https://t.co/bwut5eIIVS
我现在日常反而用 Gemini 最多的，写代码用 Codex （共享 ChatGPT 订阅）最多，Gemini Pro 是值得订阅的： 1. 多模态最好，尤其是能直接根据链接读取 YouTube 视频 2. 长上下文支持最好，输出最长 3. 跟 Google 搜索集成最好 4. 写作很好 5. Gem 挺好用 6. 限额少，不像 Claude 一会就没了 当然理论上都可以用 AIStudio 替代，不过用起来还是 Gemini App 更好用一点
gemini 3 做出来的演示内容，无论是 SVG 还是网页，都是可以配合知识讲解，去抖音上拿到大流量的 目前还没看到实战案例 大部分都是自己电脑里面演示一下了事 需要看到不仅仅是展示模型能力，而是真正能拿到结果的 case 这才是有价值的应用层部分
Gemini 3 让前端程序员更值钱了 因为需求大爆发 专业全栈前端程序员的春天终于来了 越专业能赚到大钱的杠杆越大 兴奋 赚大钱去
强烈推荐给高中生和大学生的英文原版阅读书单 顶尖风投A16Z分享英文书单 科幻为主，因为科幻引领未来 完整书单链接👇 https://t.co/zyjyBOZFCq 关于科幻与未来的两篇重磅文章 1. Living in the future, Mike Maples & William Gibson 怎样活在未来——捕捉技术拐点带来的天机 顶级创业家/风险投资家对谈顶级科幻作家、互联网时代预见者 2. Future Follows Fiction, Reid Hoffman vs. Jeffrey Jacob Abrams 科幻引领未来：风险投资家、创业家、硅谷人脉之王、领英创始人对谈创业家、“星球大战“/”星际迷航“等制片人
充 Ultra 体验了 Gemini CLI + Gemini 3.0, 初步感受 0. 贴图 + one shot 前端太爽,值回票价 1. 改单个文件非常舒服, 错误率较低 2. 改多个文件的时候发送 token 奇高无比 3. 卡住非常频繁, 而且也不知道当前在做什么 4. 即便是 Google One Ultra 用户, 也非常容易触发额度限制 退回 gemini 2.5 pro https://t.co/B34nJ5xviV
不是，这就搞定了一个内容实时生成的AI漫剧游戏嘛？ 灵感来自向阳乔木和 Roi，可以将任何剧本生成类似于 Galagame 的游戏。 有TTS阅读对话，同时呢还会自动生成背景图，自动生成每个角色的人物立绘。 感觉这玩意儿都能直接做一个产品了，我操。 你有剧情，你就可以生成对应的漫剧或者是对话游戏。 https://t.co/U9IsGLRfHc
Gemini3 前端能力确实有点变态 以至于看到好多人说前端失业了 现在绝对不能再把自己框在"前端程序员"这种标签里了 更值得试试的是当产品工程师 借助 AI 自己就能做出完整产品 面试丢产品链接，比丢简历管用 没准这个产品还可以赚点零花钱 副业就有了 只会前端是一点胜算都不会有的 但如果能把产品思维、技术实现、用户体验串起来，AI 越强就越兴奋 真的完全不会焦虑
manus browser operator，一条命令，爬取一切 https://t.co/88Ue1n2cJ8
这玩意儿安装了一个浏览器插件之后 它就可以操控浏览器读取报错信息了，全自动修复了 https://t.co/XFNpBJmnWW
用了好几周了，真的推荐闪电说 真的是最强、目前最快的语音输入法。 直接把我的工作习惯改变了。 我现在在家里工作，所有的内容几乎都是语音输出，哪怕是写长文。 https://t.co/ESMcUwIgRi
我操，这是 AI 一次性能搞定的东西啊？ Gemini 3 帮我生成了一个前段时间非常流行的滚动叙事网页，随着你的滚动会不断播放丰富的动画。 坚持到第 5 秒，你会看到很离谱的事情，他 tm 写了一个看起来像 3D 的一个复杂的卡片动画。 提示词👇 https://t.co/lilL9KcY9y
我靠 Gemini 3 太强了吧 完美还原我的设计稿还加上了各种交互动效 🤯 https://t.co/SPDWekUtYN
查理·芒格：分散投资是给蠢蛋准备的 https://t.co/ChEuBqNsaN
🎉 分享下我配置的 user rules ``` - Always respond in 中文，但注释一律用英文 - 不要过度设计，保证代码简洁易懂，简单实用 - 写代码时，要注意圈复杂度，代码尽可能复用 - 写代码时，注意模块设计，尽量使用设计模式 - 改动时最小化修改，尽量不修改到其他模块代码 ```
Gemini 3 刚刚攻克了空间推理。 VraserX e/acc很震撼。空间推理一直是 AI 最大的弱点之一，是模型最容易崩溃的领域。 而现在，Gemini 3 Pro 做到了 91% 这是第一次，有 AI 真正掌握了空间推理的基本能力。一旦突破这一点，从机器人、规划到真实世界交互，全都会被改变。 AI 的下一个篇章已经开启 https://t.co/aaVrFOTTAh
有个学员评价我的课程：“🥘菜都做好了，随便挑”。还挺到位的。 我的AI编程课就是通过一个个的实战案例，带你真的入门各个AI编程工具、技术栈、数据库、框架和编程套件。 这些实战案例就是完整的菜，你能从做菜的过程学会各种食材的使用和手法技巧。你多做几个菜，就能找到AI编程的感觉了。 https://t.co/caevXvNO8k
一个汉字由声母和韵母组成，所以周志农发明的双拼输入法，每个汉字只需要敲两次键盘即可。 我也是一直使用双拼输入法，速度非常快，对其他输入法基本上不感兴趣。 但是最近时间线和公众号有很多人推荐闪电输入语音输入，开始我也没有当回事，心想语音输入能有多多快呢？ 后来两个合伙人都跟我安利，说很好用，每天都在用，我就想试试看了 现在我彻底投降了。 我想告诉你，我现在已经爱上了 口喷编程、口喷写作，哈哈哈 使用方式非常简单，按一下快捷键，对着麦克风一顿喷，说完回车就完事，比敲键盘快多了。 我已经连续三天没正经打过字了 大脑到文字的延迟几乎为零，效率直接起飞。 本条推文就是我对着麦克风喷出来的，一次性成文，几乎没改 看看视频，感受下（请忽略我感冒的口音）
两年前我看到硅谷很多大佬都在用语音 vibe coding，那时候他们都推荐 Superwhisper，这个市场也仅有几个产品，如今这个赛道产品竞争太激烈了，国人也渐渐知道语音输入的好处了。 最近发现的闪电说应该是唯一一个国产的竞品，速度超级快，支持本地 AI 处理，完全免费！https://t.co/c2bNnqgwoD https://t.co/39Ua9Sj95k
上周发 闪电说 刷推的截图，很多推友要， 今天再强推下这款 免费语音输入法： 1）端侧优先的 AI 语音输入法 本地语音模型带来毫秒级响应和极致速度 2）AI 智能纠错，理解语义优化结构 支持本地/云端 AI 智能过滤口语，优化句子，支持热词 3）支持同步翻译，说中文出英文 其他方法翻译要复制粘贴，闪电说支持说中文出英文 4）绝对隐私，数据不离设备 只做工具服务，语音数据完全在本地处理或直达第三方 AI 服务商 5）免费 + Mac / Window 全平台 这个就不展开说了，链接在 https://t.co/QnIKreiP6G
Gemini AI Pro 会员，美国学生免费使用的活动会延长一年 https://t.co/gVTDxO30gB
天气变冷了。 抱着个热水袋去学校接儿子。 无聊中，拧开热水袋的盖子，冒着热气，喝了一口。 旁边那个妈妈以一种 “神秘的东方”眼神看向我。 呵呵。
这篇文章很有意思，是一个关于如何在团队或系统中提出问题、定位自我以及解决问题的精彩隐喻。 作者巧妙地通过两句截然相反的谚语，探讨了职场和生活中“特立独行”的两种不同结局。 以下是原文转译： 《吱吱作响的钉子，抑或是突出的轮子》 作者：Prashanth Sadasivan 有两句谚语描述了类似的行为，但结局却截然相反，最终传达的寓意也天差地别： > “出头的钉子挨锤打” (注：源自日本谚语，意指枪打出头鸟，强调合群) 对比 > “会叫的轮子有油加” (注：源自美国谚语，意指会哭的孩子有奶吃，强调表达需求) 这两句话描述的都是同一个场景：在一个更大的结构或群体中，某个个体显得格格不入，或者说有点“毛病”。但在第一种情况里，这个不合拍的个体会被强行敲打回去，直到顺从；而在另一种情况里，它的需求得到了满足，随后恢复正常运作。 这两者并不完全相同，但我发现它们之间的关系非常耐人寻味。作为一个经常感觉自己无法融入群体，同时又很难开口表达需求的人，我觉得透过这两个隐喻来审视处境，能学到很多东西。 钉子远没有轮子重要 想象一个书架，上面的钉子数量通常比轮子多出好几个数量级。如果其中一个轮子坏了，想移动书架就会变得非常困难；但如果只是其中一颗钉子变形了，你大可以忽略它，或者轻松换掉它。 当事情出现不对劲时，值得问自己一个问题：这个问题真的值得提出来吗？还是说，提出问题仅仅是为了显得自己聪明，或是为了追求某种缺乏实用价值的“技术正确”？ 同样重要的是，在提出问题时要清楚自己的定位和重要性——如果你是一百个零件中的一个（像钉子），那么你提出的问题，肯定不如你是十个关键零件中的一个（像轮子）时那么受重视。 明确诉求且警报适度 vs. 无端拉响警报且毫无解释 轮子的诉求很明确，它发出警报的方式也不会造成太大负担（吱吱作响虽然烦人，但不危险）；相比之下，凸出来的钉子更危险，而针对这一“症状”最明显的解决办法，就是把它锤回去。 在提出问题时，恰当地传达紧迫感至关重要——既不能夸大，也不能低估问题的严重性。而且，当你指出问题时，应该同时提出明确的诉求，告诉大家该如何解决这个问题。 有些问题在彻底崩溃前，唯一的症状就是“钉子松动” 当然，我们也得为“钉子”说几句公道话！比如，为什么这颗钉子会凸出来？也许是因为书架上放了太重的东西？ 有些时候，确实存在需要被指出的严重问题，但除了像“锤子”那样粗暴的手段外，并没有显而易见的解决方法。这时，你不得不站出来，做那颗凸出来的“钉子”。虽然你几乎肯定会被锤回去，或者被移除/替换，但如果开始有越来越多的钉子凸出来，人们最终会开始审视整个结构的完整性出了什么问题。 懂得何时指出问题，带着方案来，并在关键时刻坚定立场 我喜欢把自己看作是一个能够提前发现问题，并通过提出正确问题来引发关注的人。我希望自己能更擅长分辨什么时间该要求什么，并且当我知道问题真的很严重时，能够更加坚定。 我确实有点过度引申了“钉子”的比喻。这句话原本更多是关于社会从众心理，而不是关于提出问题。但在某些方面，我认为从人群中“突出来”，往往也是一种以身作则、通过亲身实践来表达你认为事情应该有所改变的方式。 来源: https://t.co/qXbTb3dBe1
读了 Gemini 3 的 model card，会发现 Gemini 3 明确不是 Gemini 2.5 的微调，它是全新训练的 sparse MoE 。 也就是说，在 Gemini 2.5 已经非常出色的 RL 后训练和 parallel thinking 基础上，崭新的 backbone 让 Gemini 3 非常出色，总结这半年 Gemini 的工作： 1. 出色的 RL 后训练 2. parallel thinking 3. 崭新的 backbone 4. 一个又一个公开的对行业有益的benchmark，如 IMO-Bench 对比一下这半年 OpenAI 做了什么？ 1. 不存在的 GPT-5 2. Adaptive thinking, 主打一个为企业省钱，把用户当sb 2. 被人遗忘的 agent mode 3. proactive assistant，涌动的广告之心 4. credit expiration，紧盯着用户的钱包 5. Sam 永无止境的 Hype 什么是伟大的公司，什么是鸡贼的公司？
Gemini 也推出了 AI Agent 功能。 这是一个实验性功能，有了 AI 智能体，Gemini 就能在你的全程指导下，替你搞定那些需要分多步走的复杂任务。https://t.co/JbkPeCRPXR 无论是预订行程、整理杂乱的收件箱，还是预约会面，它都在行。你还可以让它去比价、联系供应商，或者协调日程安排。 一切尽在掌控： 在执行付款购买或发送消息等关键操作前，Gemini AI 智能体 一定会先征得你的确认。 目前该功能仅向美国的 Ultra 订阅用户开放。
Gemini 还发布了个新的功能叫“生成式 UI”（Generative UI），这一技术今天首次在 Gemini 应用 的两个实验功能中上线，分别是“动态视图”（Dynamic View）和“视觉布局”（Visual Layout）。 在使用动态视图时，Gemini会运用自身的智能编程能力，针对你的每个请求专门设计并编码一个完整的交互式界面。 例如，你想了解RNA聚合酶的工作机制，Gemini就能直接为你生成一个直观的交互式工具，深入展现相关内容。 Gemini能够理解用户的不同需求：比如向5岁的孩子解释微生物和向成年人讲解，所需的内容和互动方式截然不同；同样的，展示企业的社交媒体内容和帮你规划一次旅行，所需的界面也完全不同。 目前美国地区的部分Google AI Pro和Ultra订阅用户已可使用这一功能，选择AI模式下的“Thinking”选项即可体验。
Gemini 3 做的视频、图像生成产品，真的可以生成 甚至能搞定多分镜完整视频！
今年诺贝尔文学奖得主的成名作《撒旦探戈》很有趣。一开始读的时候的确会不适应那种黏腻冗长的句子，一旦适应了之后就会非常喜欢作者对于人性懦弱、黑暗和贪婪的精准刻画。在作者的笔下，人类就是无可救药的愚蠢，每个人各有各的愚蠢，甚至连希望也是愚蠢的。我印象很深的是讲一个天生有些痴呆的小女孩，她的哥哥骗她拿出自己所有的零花钱，埋在土里，就能生长出来发财树，树上结钞票，以后什么都不用做就可以一劳永逸。当她发现发财树坑里的钞票被挖走后去告诉哥哥，她哥哥讽刺她道：“你是真白痴还是装的啊？”小女孩在各种不理解之下吞耗子药自杀。这个看似简单的故事也一样讽刺了人类愚蠢的一面：多少人被“财务自由”这个发财树骗得倾家荡产？多少人因为一劳永逸的梦而鄙视眼前的工作？小说里还有一直监视他人的医生、梦想能嫁给白马王子的大众情人，当读进去之后，真的赞叹作者对人类愚蠢的精准把控，强烈推荐！配图是不吃饼干但是把饼干摆成图案的小鹿鹿。
Cloudflare 今天这波全球性故障属实是抢了 Google 的头条啊…… 大家都等着看 #Gemini3 结果 #Cloudflare 崩溃 先上热搜了 😂 不过我看了官方发的那张性能对比图，说句实话： Gemini 3 Pro 这次真的猛，在推理、多模态、视频理解和代理任务上领先明显。 迫不及待的开始使用了，结果用了几次就限流了，然后发现 ZenMux 这个免费 入口比较稳定，给需要的朋友👇 https://t.co/wZz5UpkCTU 刚用这个一句话生成了 马里奥游戏，一次性完成！我还玩了一会
Gemini 3 的正式发布公告来了 LMArena 直接干到了 1501 分，霸榜第一。发布即上线，今天起全家桶（搜索、App、API）直接能用。 甚至还推出了类似 o1 的 Deep Think 深度思考模式，和全新的 Agent 开发平台。 总结一下这次更新的核心亮点👇 推理能力史诗级加强 Gemini 3 Pro 现在是全球最强的多模态模型。LMArena 1501 分登顶。在 Humanity’s Last Exam 这种变态难的测试里拿到 37.5%，数学能力在 MathArena 上也是刷新纪录。不管是看复杂的图表还是解高难度的数学题，它现在的理解深度和细腻程度都上了一个台阶。 Deep Think 深度思考模式 这次谷歌也跟进了类似 o1 的慢思考模式。Gemini 3 Deep Think 会花更多时间去推理，专门解决那种需要剥丝抽茧的复杂问题。测试数据比 Pro 版本还要高一截，不过目前是先给安全测试人员用，Ultra 用户还得再等几周。 Agent 开发的新纪元：Antigravity 对于开发者来说，最重磅的可能是新的 Google Antigravity 平台。Gemini 3 在代码生成和长程规划上进步巨大，SWE-bench 达到了 76.2%。Antigravity 把 AI 变成了真正的合作伙伴，它能自己规划、自己写代码、还能拥有编辑器和终端权限，控制浏览器去验证代码跑得对不对，完全是端到端的体验。 记忆与多模态的融合 Gemini 3 现在的上下文窗口依然是 100 万 token，但处理信息的维度更广了。比如你可以把家里的手写老食谱拍给它，它能整理成电子版；或者把匹克球比赛视频丢给它，它能分析你的动作并制定训练计划。它不再只是读文字，而是真的在"读懂现场"。
我去，谷歌居然还出了一个 AI IDE Antigravity 没想到先给 Cursor 和 Claude 来了一下狠的，产品特色有 自主与并行开发： 智能体可以自主创建实施计划、列出先决条件并提出架构建议。支持多个智能体同时在后台运行。 可验证的代码质量： 智能体在完成任务后，会自动生成修复Bug前后的浏览器截图，甚至提供功能实现的屏幕录像。 全新的协作与反馈模式： 就像设计师工具一样，开发者可以直接在智能体生成的网页截图上点击并留下视觉反馈（例如：“让这个弹窗更醒目”或“修改这个UI”）。还支持针对代码差异（Diffs）和浏览器操作录屏进行评论。
看推友今天刷了半墙 Gemini 3 的前端测试，说一句不好听的： Gemini 3 不是在帮前端写代码，它是在替前端写代码。 注意帮和替的一字之差，前者是放大器，后者是吞掉。 当然前端不会消失，但基本可预见只会写前端的人会被机器秒成一地灰。 我过去的观点是： AICoding 一定是模型最先爆发的赛道，而前端是最先被爆的赛段。 现在我还是这个观点。
开个帖子，分享一下 Gemini 3 的一些玩法 后面都会在这里更新，可以收藏一下 Gemini 3 的视频分析能力也变的非常好，让他分析一个视频，真的是像素级解释实现原理 每一秒的细节都很多 https://t.co/CL2MaW5spP