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Do you like this suit? I used MidJourney to generate images of supermodels, then replaced them with nano banana pro images from my previously generated images. The combination of MidJourney's boundless imagination and Nano Banana Pro's realistic style creates perfect works of art.
如果3个月流量到达5M是一个门槛的话 如果我有办法 让你们三个月拿到这个结果 你们觉得怎么定价比较好？
我粗算了一下，大概有 2/3 的人，问商业问题的时候，是真的想要答案 大概 1/3 的人，是特别怕我能提供答案的，因为有答案就意味着得干活了，比死都难受 所以常常假装看不见、看不懂我说了什么 绝对的，我 100% 肯定他们看懂了，就是假装看不懂
PDD几年前一直流行一个逻辑，就是黄铮的那篇《把资本主义倒过来》里的理念。 很多媒体当时在说一个逻辑，就是商家在PDD以一种卖保险的形式给消费者做让利，多余的产能通过供应链预定的方式，低价出售给消费者。 在这种逻辑之下，商家卖不掉足够的货的问题被解决了，同时把消费者当成无限的，但是这种说法是有问题的。 其实PDD与阿里的淘宝天猫最大的不同，是PDD把商家当成耗材，阿里把消费者当耗材。 淘天因为白牌商家的低附加值，加上阿里妈妈做的是流量附加值逻辑，阿里长期自己不产生流量，大量的流量来自外采，所以阿里一直是中国第一的PR公司，天量预算。 基于这个逻辑，阿里是把消费者当成耗材的，商家当成现金流来源，不投流的商家就无法长期处于竞争优势，所以你们也就能理解“让天下没有难做的生意”，这句被阿里奉为座右铭的口号，是基于设么条件诞生的了。 于是有阿里很强的需求，把平台上这部分低附加值的白牌产能清除出去，不然还要承担假货的风险，阿里多次被这种理由被市场监管局干过了，很像首都疏解非必要人才的逻辑，于是这部分产能被驱逐，拼多多承接了，商家的耗材逻辑就出现了。 对PDD更合理的解释，是他们假设消费者是有限的，因为这个公司高度追求效率，受到DAU和LTV的影响，所以他们的消费者量级和消费能力，都跟淘天系有差距，那么你凭什么抢阿里的用户？自然要靠低价产品逻辑，逼商家让利，所以他们是走的农村包围城市路线，不断虹吸被市场淘汰的白牌产能，让利给消费者，因为最后都是要消费者来买单的，羊毛出在羊身上。 这才是PDD能起来的逻辑，也是为什么不断有小商家联合起来对抗，但是不得不服从PDD的流量调剂。 至于什么砍一刀，什么压榨员工，经常被人拿来诟病，说PDD这个公司不是一个本分的公司啦，什么加班时间长啦，各种黑，其实这都不影响PDD是个本分的公司，它的核心就一件事：怎么从商家身上压榨出更多利益，然后传导给普通消费者，哪怕商品质量不够高。
今年春节注定又要加班了 很多渠道都已经放出消息，大模型厂商集体 抢春节发布窗口，这是都想复现去年 DeepSeek R1 在春节期间成功的奇迹呀。DeepSeek、Doubao、Qwen、Claude、GLM、SeedDance，一个接一个预告，快手万擎学起了最近爆火的 polymarket，搞起了竞猜，赢了 就来瓜分 tokens 硬是把春节搞成了 AI 行业的发布会高峰期 瓜分链接在评论区👇
礼来2025财报下来了 替尔泊肽大卖！ 果然，见证 新一代药王诞生 https://t.co/LlmO2wC80r
我大概每天收到 20 个左右的问题，问我：如何让 claude 实现 xxx 然后我回复 20 次：「告诉 claude code：请你帮我实现 xxx」
我在抖音发布过 7 条播放量过百万的视频，其中 4 条都是用白板拍摄的 这让我觉得太浪费人力，因为 claude code 不能帮我画白板，我不能总是人工画 并且我的逻辑不如 claude code 严谨，这也会导致我画在白板上的信息不够均匀、布局不合理 于是我准备改变视频方式，我做了一个思维导图 skill，让 claude code 给我画思维导图 以后录屏思维导图拍视频，提升了 AI 的介入率
Clawdbot 新版官方支持了飞书连接 这下舒服了，可以用国产模型连飞书，完全不受网络环境影响了 https://t.co/uBwOAQnFHr
我这 OpenClaw 是啥都敢做啊，只是让他帮我查一个监测睡眠质量的传感器参数，然后抱怨了一句为什么硬件支持而官方的软件没有对应功能。 他给我来一句要不要帮我拿到传感器的数据流自己做一个功能齐全的 APP 自用？我说试试，他就开始安装 Bleak 和 Blueutil，让我配合他重新连接蓝牙，不到五分钟就给破解了，并给我生成了一份开发者数据对接手册😅
如果你目前在推特遇到瓶颈期，请遵循以下方法： 1、列出你没搞清楚的 10 个问题，无论问题类型是什么，比如「北方人喜欢吃面，南方人喜欢吃饭，这是事实吗？」，也可以是个好问题 2、和 AI 大量沟通，把这个问题聊清楚 「清楚」的标准，可以是你身边所有人都觉得你聊清楚了，也可以是 AI 觉得你聊清楚了，也可以是你觉得这段话可以写进新华字典了 3、你把想清楚的结果发出去，发哪都行，推特 公众号 朋友圈，都发 4、在这种情况下，获取流量并不是一件难事，因为你是一个值得被关注的人 5、即便如此，还是会有很多人问： 我没有没搞清楚的问题怎么办？ 我怎么知道我有没有搞清楚？ 你看，这就是别人不愿意关注你的原因呀
我去年 11 月开始探索 BDD ，现在已经给 lobehub 加了 80 个核心 scenarios 了 https://t.co/o221VRh4LI
现在能找到的各种 Skills 都感觉鸡肋 有毛泽东、爱因斯坦等人的 Skills 集吗 想一键安装 在线等
昨天刚说完 Codex 慢今天就提速了 Open AI 说提速了 40%，可以去试试有没有变快 https://t.co/j0qzMaYmRg
yyw 哥哥的 Zett Engine 太强了，像是把 RAM 东西向连了 Nvidia 显卡，让 CUDA device 享受统一内存。 这个太适合推理了，而且完全是 CUDA 的。 5090 算力，解锁 512 GiB RAM 推荐关注！ https://t.co/xChsS2CLkf
闲鱼咸鱼还得是闲鱼啊 卖了 220 份，自动发货直接给个 Mentorbook 的链接 关键还是 100% 好评 链接我放评论区了，需要的自取，立省 1.9 元 我也是醉了，我已经授权微信群的小伙伴也去卖了 https://t.co/FpBGEiLK4N
前两天丁师@dingyi 推给我了一个平台， 叫Gamsgo https://t.co/2aN0TSm2oT 妈的，claude MAX会员全保障 本来已经比官网订阅便宜了 还有促销码（HEDZM）打折， 这店老板是疯了是吗 哈哈哈 我反正是冲了 先试一个月看看 哈哈太绝了 https://t.co/q6RNfapQi2
在推上看到这个图，发给老婆 老婆看完后“难道不是吗？” 我：？？？ https://t.co/Kc6PHQolFv
想知道价值 1 万美元 MRR（月经常性收入）的创业点子怎么来？ 教你一招，我愿称之为“Reddit JSON Hack”： 1、去 Reddit 找你感兴趣的细分版块。 2、在任意帖子 URL 后面加上 /.json 3、你会瞬间得到整个对话记录： 每个回复，每个深度讨论，每个嵌套评论，一览无余。 关键在于： 你能直接抓取用户最真实的痛点和需求。 比如，他们抱怨什么功能不好用？ 他们希望有什么新产品出现？ 这些都是潜在的创业机会。 $10k MRR 的种子，可能就藏在这些“抱怨”里。
英语为什么重要？ 这个图，是训练大模型时，各个语言的相互影响。红的是促进，蓝的是拖后腿。 可以明显的看出，更多的英语语料，对于其它语言输出的表现，都是促进的。同样，其它语言也能反过来促进英语输出的表现。 为什么是这样？因为英语是世界上“最全面”的语言。 这里的最全面，说的是，英语能够最全面的覆盖所有世界模型，知识体系，使用的最广，对其它知识的学习，正面作用最大。 而中文，从图中看，能够促进其它语言输出。但其它语言的语料，对中文输出，影响极度负面。
晴天霹雳！ 我妈带着我姑娘回老家 今天和我说， 他们把他们国内房产都卖了？ 说想全世界转一转？？？ 让我春节以后把娃带走？！！ 我们家这四个老头老太太 俩要装修自己的改变别墅？ 俩要全球瞎逛？ 想我死？ 我想表演一个当场去世🤪🤪🤪
别焦虑，学会对openclaw祛魅 - 安装要求过高：服务器，github，命令行 全是不熟悉的东西 太复杂 - 不知道能用来做什么：找不到让ai辅助的场景，沦为陪聊机器人 - 不稳定：要翻墙不说 经常聊着聊着机器人就不回复了 网断了都不知道 - 贵：聊两句几十美金，谁养得起 这就不是服务群众的形态 所以它即便诞生，也不必焦虑 祛魅，放它一阵子，慢慢就会有送红包的元宝虾，听得懂的方言的豆包虾，那才是全民摸虾时刻
今年找工作有一个整体感受： 自己从招聘软件投出去的简历， 就算有的几轮面试了， 最终杳无音信的概率都很大 反而找朋友内推的 最后基本都能拿到offer。 有一个感觉是， 大家招聘都非常谨慎 信任成本也很高 公司用人也更倾向于找能力强的来填补空缺 而不是找一个能干活的普通打工人
我的评论区 😂小红书太 tm 搞了 https://t.co/sfdPmRP5L8
我有两套创作流程 1、长思考，快输出 有些问题我可能思考了几天、几个月，等真正想明白了，不写稿子，打开镜头直接拍完发布 连剪辑总耗时不到 1 小时 2、claude code 流程化作业 流程化、工程化，有明确的步骤和方法，不断复用成功过的路径，利用人性 ---- 接下来我会对这两种方法轮番测试，一个月后出答案 我猜测，最终还是第一个方法能带来更大结果
我是真的很不喜欢做大宗，因为常规的商业公司，主要是看财报，分析市场的需求。 大宗的问题是不但要考虑宏观的问题（宏观的变化往往是靠一个很突然的经济数据），不同国家之间也有博弈...而且最主要的买方是国家，你的对手盘是一个说卖就能砸百分之多少的对手。 而且他买之前不会告诉你，这就是什么白银高点套住要等好多年的原因。 自从关系很好的发小去了央行之后，微信电话根本打不通的，整个人完全蒸发了，唉，他妈的。
有很多不同的人，以不同的方式来找我聊过，试图寻求创业的「确定性」 这些人看起来很相似，但内核极为不同 A 类人，深知创业的过程是和「不确定性」长期共处，所以他们试图寻找的，是和「不确定性」共处的方法 B 类人，假装「和不确定性长期共处」不是赚钱的必要条件，所以试图寻找抛弃掉「不确定性」还能创业赚钱的方法 看起来他们都在寻找「确定性」，但前者寻找的是在不确定性中创造价值的方法，后者寻找的是逃避不确定性的方法 如果有一天，B 类人真的把「不确定性」外包出去了，你会发现有两种情况： 1、他回去上班了，把风险转给了老板。当然，利润也转给了老板 2、他又被骗了。他终于等到了一个知心大姐，愿意为他承担创业的全部风险，费用仅为 ¥299800
「 Context Learning 」 看到了熟悉的名字 Shunyu Yao, 是似乎他加入 Tecent AI 后第一篇参与的文章。 文章切入的问题很明确：无论是 in-context learning 还是 context engineering，主流思路大多仍是在更好地利用 context 来调用模型的预训练知识。 在很多真实场景里，让模型真正学会上下文里提供的新知识，往往比侧重使用模型预训练知识更重要。 为此，文章提出了新概念 Context Learning 以及 CL-Bench，专门用来衡量模型从上下文中学习并正确应用知识的能力。 换个角度看，这一点对实际的 Agent 应用非常重要： 在实践中，我们不断把规则，文档，环境状态，工具说明，约束条件塞进 context。我们最终关心的，是模型能否利用自身能力，去解决问题，而这样的问题就存在于context 之中。
iPhone Air 用了两三天之后，已经变成主力机了。 回头再拿起 Pro，反应只有一个字： 沉。 真的沉。 这些年一直 pro max，觉得自己对重量不敏感，参数党嘛，觉得多几十克无所谓，结果这次被教育了。 Air 拿在手里是那种会忘了它存在的轻。 Pro 再拿回来，瞬间变成一块小哑铃。 躺床上举着刷，两分钟手腕就开始抗议。 感觉回不去了，第一次因为“变轻”产生了换机幸福感。 这是 26 年第一件让我产生幸福感的电子设备。