叶世荣如何看待“AI黄家驹”？

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【从零开始】小白也会的sillytavern文生图教程

加油，你们可以的，大家一起学习吧

Deepseek，你明明知道罗帅宇医生的事情是怎么回事，为什么不说实话？

【干货】我的 AI 编程 10 大技巧 #VibeCoding

## 摘要 本期视频作者立青分享了他在AI时代如何利用AI编程工具，将脑海中的产品想法快速变为现实的十大技巧。他强调AI编程能帮助开发者快速构建原型、解放创造力并加速试错过程，从而将沉睡的创意唤醒。这些技巧涵盖了从版本管理、指令模板化到人机协作等多个方面，旨在提升开发效率，让更多人能够实现自己的AI应用。 ## 亮点 💡 AI编程能够极大地缩短从产品想法到原型实现的时间，将过去数周甚至数月的工作压缩到极短，从而以最低成本验证市场反应并快速迭代。 🚀 AI助手可以承担大量重复性、繁琐的基础编程任务，如API调用、前后端数据对接、数据库操作及UI布局，让开发者能将核心精力投入到用户体验创新和商业模式设计等高价值环节。 ⚡️ AI编程显著加速了试错过程，使得开发者能在相同时间窗口内尝试更多想法，即使项目失败也能从与AI协作和市场反馈中学习，将经验应用于下一个项目。 🔄 强化版本管理至关重要，通过自动化提交（如Cursor的快捷键功能）和清晰可追溯的Commit记录，确保每次功能迭代都能安全回溯，避免“按下葫芦浮起瓢”的问题。 📚 善用AI生成文档和笔记，将每次对话和关键决策点记录下来，形成可追溯的知识沉淀，为未来的自己或AI提供上下文，尤其是在处理复杂项目时。 🤖 规则化指令（Prompt模板）能帮助AI更高效、一致地生成代码，特别是在处理类似项目（如Landing Page）时，通过预设的样式、动画和组件库规范，确保产出质量。 🧠 认识到AI的能力边界，当对话过长或遇到瓶颈时，应适时开启新对话窗口或回到Git的存档点重新开始，并提供更精准的上下文（如选中代码块），以提高AI的理解和修改准确性。 🤝 提倡人机协作模式，结合不同IDE和AI工具的优势（如Cursor的快速生成与Amazon Q的测试/Review功能），将AI视为强大的团队成员，让人类扮演管理和决策的角色。 #AI编程 #WebCoding #效率提升 #产品开发 #人机协作 ## 思考 对于初学者来说，如何选择最适合自己的AI编程工具，并从何处开始学习这些AI编程技巧？ 视频中提到的“一千个AI idea应用计划”和“重新定义摸鱼”等赛道，具体有哪些成功的案例或可供参考的AI应用方向？

Framepack史诗级更新！—主流支持首尾帧视频、批量生成、分辨率调节等！一键包,支持50系显卡,支持中文提示词

模型，工作流和插件放在评论区

用AI制作创意短视频封面原来这么简单！

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【6月7日最新版国内直连ChatGPT4.0】Midjourney绘画免费使用教程，免翻，无任何限制！

网站是我这边自己独立开发的， 欢迎大家前来体验！下面简单介绍我 的网站： 1、同步官方所有最新功能 (最新GPT4o模型，Midjourney绘画等，里面都是官方 GPT4） 2、无须魔法，直接打开就能用 （快捷便利） 3、永不封号； （高效稳定) 4、会话隔离（自己的聊天记录只有自己能看到】 5、个性化尊享换车功能 （想用哪个4.0，点哪个）

ParScale：一种全新的大模型Scaling Law

近年来大型语言模型（LLMs）扩展的主流方法集中在参数扩展和推理时间扩展上，这些方法分别带来了显著的显卡开销和时间成本。通义实验室千问团队提出了一种新路线——并行扩展（PARSCALE），旨在通过增加模型的并行计算能力来提高推理效率，同时避免参数扩展和推理时间扩展带来的训练成本。 🔥 PARSCALE通过在输入数据上应用P个不同的可学习变换，并在训练和推理阶段以并行方式执行前向传播，最终动态聚合P个输出。这种方法可以通过重复利用现有参数实现高效的并行计算扩展，适用于任何模型结构、优化过程、数据或任务。 🔥 理论分析表明，PARSCALE的损失可能遵循类似于Chinchilla扩展定律的幂律关系。通过大规模预训练实验团队拟合出一个新的并行扩展定律，表明将模型并行化为P个流相当于将模型参数扩展O(log P)倍。  🔥 实验结果表明，PARSCALE相比参数扩展具有更高的推理效率，特别是在低资源边缘部署场景中表现优异。例如，对于1.6B参数的模型，使用PARSCALE扩展到P=8时，其内存增长仅为参数扩展的1/22，延迟增长仅为1/6。此外，通过两阶段训练策略，PARSCALE的训练成本也显著降低。在下游任务上的实验进一步证明了PARSCALE的有效性，尤其是在推理密集型任务（如数学和编程）中表现出色。  🔥 总体而言，PARSCALE提供了一种高效且灵活的语言模型扩展方法，不仅减少了训练和推理成本，还为理解计算与参数在模型容量中的作用提供了新的视角。 📚论文：arxiv.org/abs/2505.10475 模型：modelscope.cn/papers/2505.10475 体验：huggingface.co/spaces/ParScale/Parallel_Scaling_Law

信息爆炸时代，行业小白如何高效入门陌生领域？我用GPT搭建了Web3学习路径图

想学Web3、AI、财经、区块链……但资源太多看得头晕？ 在这个信息爆炸的时代，最大的障碍不是没资源，而是不知道从哪开始学起、学到多深、学了干嘛。 本片记录我是如何用ChatGPT一步步设计出一套适合我自己的一套高效自学框架，不是刷课、不是收藏夹，而是一套“能帮你达成目标”的个人学习系统： 如何定义自己的学习目标？ 如何从一堆信息中筛选适合自己的模块和结构？ 判断一个行业是否值得投入的思维模型 如何评估赛道、岗位与行业可行性？ 这不只是关于Web3，更是给所有想跨领域自学的人的一套实战范例。 适合所有希望“带着问题结构性进入一个新行业”的人，无论你是转职者、副业探索者、学生或自由职业者。 00:00 自学的起点？ 02:27 我学习web3的动机: 副业机会、个人成长和新圈子 04:44 用问题定义目标，而不是被内容牵着走 08:29 明确目标后如何写ChatGPT prompt 10:07 框架初步建立，我如何筛选和过滤信息 13:12 我最关心的问题：Web3到底有没有“真价值”？ 19:16 行业价值流动？这是个钱多的行业吗？ 21:28 行业基本面？是不是庞氏骗局？ 22:47 根据自己的身份如何评估行业：打工vs投资 26:04 如何找出我认为值得探索的具体赛道和岗位 28:27 outro