弑魂二觉
Easy同学正在独立开发# 对界面配色头痛的同学可以把这个页面马克下。
#Easy同学正在独立开发# 对界面配色头痛的同学可以把这个页面马克下。http://t.cn/AXMLJuLE 里边有五十多个网站的配色方案。
数据来源是:
VoltAgent 用 Google 的 AI 设计产品 stitch 抽取了一堆大厂和热门产品的设计系统,整理成了 Design.md,可以丢给 Agent 来控制界面风格。
但是他们很偷懒没有做索引页,需要 ...
推荐一个开源项目 Pixelle-Video,一款 AI 全自动短视频生成引擎。
推荐一个开源项目 Pixelle-Video,一款 AI 全自动短视频生成引擎。
它的定位很直接:把短视频的生产流程尽可能自动化,从内容生成到视频合成,减少人工介入的环节。适合需要批量产出短视频内容、或者想把 AI 融入视频创作流程的用户。
项目地址:github.com/AIDC-AI/Pixelle-Video
在线文档:aidc-ai.github.io/Pixelle-Vi ...
不靠工具,只靠逻辑:Gemma 4 的长程推理实验
【不靠工具,只靠逻辑:Gemma 4 的长程推理实验】
快速阅读:通过一个复杂的维吉尼亚密码(Vigenère cipher)测试,发现 Gemma 4 在面对高难度任务时表现出极佳的“思维弹性”:它既能在被要求时进行长达十分钟的深度推理,又具备在无法解决时主动拒绝幻觉、不编造答案的诚实度。
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最近在测试 Gemma 4 时,有一个很 ...
好莱坞女星 Milla Jovovich(《第五元素》女主角)和开发者 Ben Sigman 联合发布了一个开源 AI 记忆系统 MemPalace,声称在 LongMemEval 基准测试中拿下满分
好莱坞女星 Milla Jovovich(《第五元素》女主角)和开发者 Ben Sigman 联合发布了一个开源 AI 记忆系统 MemPalace,声称在 LongMemEval 基准测试中拿下满分,是有史以来第一个做到这个成绩的系统。项目完全本地运行,不需要云服务和 API 密钥,免费开源。
【1】它想解决什么问题
每次和 AI 对话结束后,所有上下文都消 ...
OpenAI、Anthropic 和 Google 正在展开罕见合作,共享信息以打击██竞争对手利用美国顶尖 AI 模型进行“对抗性蒸馏”的行为。
OpenAI、Anthropic 和 Google 正在展开罕见合作,共享信息以打击██竞争对手利用美国顶尖 AI 模型进行“对抗性蒸馏”的行为。
Anthropic 此前已明确点名 DeepSeek、Moonshot(月之暗面) 和 MiniMax 存在此类行为。OpenAI 此前也向美国国会提交备忘录,指责 DeepSeek 试图在美方研发成果上“搭便车”。
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大模型的连续跟踪
大模型的连续跟踪
一、Anthropic:
——Claude调整订阅政策,第三方工具调用权限被移除,用户需单独购买额度包或切换至APIKey模式(2026.04.04起)
——意外泄露原始代码,曝光了包括24小时自主代理(KAIROS)和AI电子宠物(BUDDY)在内的多项未发布功能;从泄露代码看,融合了当下业界热切讨论的PromptEngineering、Conte ...
Gemma 4:是模型进阶,还是工程灾难?
【Gemma 4:是模型进阶,还是工程灾难?】
快速阅读:Gemma 4 的发布正处于权重释放与底层适配脱节的阵痛期。虽然模型潜力巨大,但推理引擎在处理其特有的逻辑结构时,正面临严重的循环与崩溃问题。
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Gemma 4 的发布像是一次未经充分驱动优化的硬件上架。权重已经推送到仓库,但底层推理引擎的指令集还没对齐。
目 ...
把参数丢进硬盘:Gemma 4 的轻量化魔法
【把参数丢进硬盘:Gemma 4 的轻量化魔法】
快速阅读:Gemma 4 E 系列模型通过 Per-Layer Embeddings 技术,将大量静态 Embedding 参数从显存移至磁盘。这种设计在不增加推理计算负担的前提下,极大地扩展了模型的知识容量。
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Gemma 4 的 E2B 和 E4B 模型里,那个“E”指代 Embedding,与 MoE 模型里的 Experts 完全 ...
规模迷信的终结:Gemma 4 31B 稠密模型对 MoE 的效率碾压
【规模迷信的终结:Gemma 4 31B 稠密模型对 MoE 的效率碾压】
快速阅读:在 FoodTruck Bench 的商业模拟测试中,Gemma 4 (3/1B) 表现惊人,以仅 $0.20/run 的极低成本实现了 100% 的生存率与超高的投资回报率。它不仅在决策质量上接近 GPT-5.2,更在性价比上彻底碾压了价格高出数十倍的顶级模型。
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有人觉得参数量就 ...
用 Claude Code 的人都知道一个痛点:它每次要执行文件操作或者跑命令,都得你切回终端窗口手动点批准。
用 Claude Code 的人都知道一个痛点:它每次要执行文件操作或者跑命令,都得你切回终端窗口手动点批准。干活正在心流状态,啪,被打断了。
有个开发者 farouqaldori 做了个小工具叫 Claude Island,思路很巧妙,把这个审批流程搬到了 MacBook 的刘海区域,类似于苹果手机的灵动到功能。
装好之后,刘海位置会多一个可展 ...
大模型的发展史,本质上是一部关于“对齐”与“解构”的博弈史。今天,Gemma 4 31B 迎来了它最彻底的一次释放。
大模型的发展史,本质上是一部关于“对齐”与“解构”的博弈史。今天,Gemma 4 31B 迎来了它最彻底的一次释放。
开发者 dealignai 正式发布了 Gemma-4-31B-JANG_4M-CRACK。这不仅是一个简单的量化版本,更是一个经过深度“消融”处理、完全移除拒绝机制的本地模型巅峰之作。
以下是该模型值得关注的核心要点与深度思考: ...
agent-skills 为AI编码代理提供生产级工程技能包,覆盖从需求定义到部署上线全开发生命周期的最佳实践。
AI编程代理经常缺乏生产级工程技能,容易跳过规格编写、测试验证、代码审查等关键步骤,导致代码质量低下、后期维护成本高。
agent-skills 为AI编码代理提供生产级工程技能包,覆盖从需求定义到部署上线全开发生命周期的最佳实践。
包含19个结构化技能工作流和7个斜杠命令,支持Claude、Cursor、Gemini CLI等多平台AI工 ...
随着 Karpathy 分享的 LLM 知识库工作流走红,大家都在折腾 RAG 和 Agent。
随着 Karpathy 分享的 LLM 知识库工作流走红,大家都在折腾 RAG 和 Agent。其实 Google 的 NotebookLM 已经是个现成的专业分析器,几分钟就能把一个 YouTube 频道变成你的私人知识库。
以分析 Peter Attia 的播客为例,我的以下流程完全不需要安装第三方工具,操作极简:
1. 访问: Chrome 打开 YouTube 频道的 Video 页 ...
推荐一个开源项目 ArcReel,一个由 AI Agent 驱动的视频生成工作台。
推荐一个开源项目 ArcReel,一个由 AI Agent 驱动的视频生成工作台。
它把视频制作流程彻底打通:从 小说 → 角色/场景/道具设计 → 剧本 → 分镜 → 最终视频生成 全流程自动化,核心是通过多 Agent 协同完成创作任务,实现真正的“从文本到视频”。
地址:github.com/ArcReel/ArcReel
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DeepSeek V4的消息出来那天,我看到有人在群里问:R1我还没学完,V4又来了,感觉永远在追。
DeepSeek V4的消息出来那天,我看到有人在群里问:R1我还没学完,V4又来了,感觉永远在追。
我当时的第一反应是:你学的方向可能就错了。
DeepSeek V4预计本月发布——1万亿参数,百万Token上下文,性能据说对标GPT-5级别。
消息一出,我周围就有朋友开始焦虑:要不要提前看文档?要不要研究新架构?
停一下。
我们真 ...
这个小项目,通过隐写术给任何东西加密 核心理念是
这个小项目,通过隐写术给任何东西加密
核心理念是:将秘密数据隐藏在各种文件中,几乎所有常见文件格式都可以用来藏数据,从图片、音乐、Word/PDF 文档,到代码文件、网络数据包,甚至一条普通的聊天消息等等。
挺适合两人通信绕过监管,维护属于哥俩好的小秘密。
地址:github.com/elder-plinius/st3gg
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最近 github 上有个很火的开源项目,就是用聊天记录和工作文档来复制已经离职的同事变成同事.skill
最近 github 上有个很火的开源项目,就是用聊天记录和工作文档来复制已经离职的同事变成同事.skill
这直接让消失的同事赛博永生了
一开始很多人还在尝试这个开源项目蒸馏同事,但是很快就有了一些特殊的玩法。
比如后来玩的最多的,是蒸馏自己的前任聊天记录,变成前任.skill,或者搞一个老板.skill 出来然后骂他,还有 ...
本地大模型的“甜点位”:Gemma 4 26B 的突围
【本地大模型的“甜点位”:Gemma 4 26B 的突围】
快速阅读:在本地大模型领域,Gemma 4 26B MoE 架构凭借极高的推理效率和“不纠结”的决策风格,成为了 64GB 内存设备上的新宠。相比于容易陷入思考死循环的 Qwen 3.5,它在执行复杂编程任务时表现得更加果断且快速。
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最近在讨论本地模型时,大家发现了一个很有意 ...
构建AI智能体通常需要集成多个框架,规划逻辑复杂、工具调用繁琐、状态管理麻烦,还要单独开发UI界面和部署方案,来回折腾效率低下。
构建AI智能体通常需要集成多个框架,规划逻辑复杂、工具调用繁琐、状态管理麻烦,还要单独开发UI界面和部署方案,来回折腾效率低下。
PraisonAI 把AI员工团队所需的功能全部整合,提供了一站式低代码自动化解决方案。
不仅支持多智能体协作、规划执行、深度研究和代码生成,还集成记忆系统、RAG检索、100+大模型支持,甚 ...