用 AI 生成「2003年那种感觉的家庭照」 写「复古」「胶片感」出来的图——就是加了一层滤镜的现代照片 真正有效的做法，是写年代参数： → 相机型号：Canon PowerShot A70 / Sony Cybershot DSC-P72 → 传感器特征：CCD噪点 / 低动态范围 / 色彩偏暖黄 → 技术缺陷：轻微过曝 / 自动对焦不稳 / JPEG压缩痕迹 → 环境细节：室内白炽灯打光 / 闪光灯红眼轻微 / 时代性服装款式 模型学习的是真实摄影作品，不是「风格词汇」 你描述的越接近「真实的物理现象」，出来的越像真实年代 写「复古」是让模型猜你的意思 写「Canon PowerShot A70，CCD噪点，2003年室内闪光灯」是给模型精确指令 精确指令永远比风格词稳定 #AI图像# #Prompt工程# #AI摄影# #GPTImage2#

做 AI 内容两件事要分清楚： 学「用法」，还是学「框架」 用法随工具迭代，每次新模型出来都要重学 框架在工具更新时可以直接迁移—— Prompt 结构化思维、角色一致性流程、Agent 分工逻辑…… 这些东西在 GPT Image 2 里成立，在 Seedance 2.5 里也成立， 在三个月后的下一个模型里还会成立 我发帖的底层逻辑是： 不介绍工具，只拆框架 工具是例子，框架才是结论 能收藏的内容，通常是「这个道理我以后还用得上」 不是「这个工具我明天就用」 #AI图像# #Prompt工程# #AI创作# #个人成长#

AI世界杯来啦‼️AGI SUMMIT 2026(AGI 峰会) 2026 年 7 月 18–19 日 · 旧金山艺术宫 15,000 参会者 · 200 展商 · 200 演讲嘉宾 — Anthropic × OpenAI × 斯坦福 × 伯克利——前沿阵容,同一个舞台。 可以用我的CODE和专属链接。 AI SUMMIT 见！ “CHRISAISUMMIT” 专属链接： Luma： Eventbrite： 重磅嘉宾 Top 15 1. Wendy Lu — Anthropic。工程负责人——Claude for Enterprise(企业版 Claude)。 2. Rohan Varma — OpenAI。Codex 产品负责人;前 Cursor 首位 PM——一年内 $0 → $10 亿。 3. Aengus Lynch — Anthropic。对齐研究员;Agentic Misalignment 研究第一作者,收录进 Claude 4 system card。 4. Raymond Chen — OpenAI。核心技术团队,infra 系统。 5. Dong Meng — OpenAI。工程——AI 基础设施扩展。 6. Prakhar Bhargava — OpenAI。前沿 AI 商业化(GTM)。 7. Zihan (Gavin) Zheng — OpenAI。生产级推理系统。 8. Christopher Manning — 斯坦福。斯坦福 AI 实验室(SAIL)主任、Stanford HAI 联合创始人,GloVe 之父、NLP 先驱。 9. Dan Klein — UC 伯克利。Scaled Cognition 联合创始人——融资 $1 亿。 10. Sebastian Thrun — 斯坦福。Udacity 与 Google X 创始人;谷歌自动驾驶之父。 11. Bin Yu — UC 伯克利。校长讲席教授——美国国家科学院院士。 12. Christopher Potts — 斯坦福。语言学系主任,NLP 与可解释性。 13. Marti Hearst — UC 伯克利。ACM & ACL 双 Fellow。 14. Surya Ganguli — 斯坦福。扩散模型共同发明人;两获 NeurIPS 杰出论文奖。 15. Ken Goldberg — UC 伯克利。机器人抓取领域先驱。 最新官宣嘉宾(10 位) 1. Wendy Lu — Anthropic。工程负责人——Claude for Enterprise。 2. Jon Chu — Khosla Ventures。合伙人——管理规模 $150 亿+。 3. Bin Yu — UC 伯克利。美国国家科学院院士。 4. Mykel Kochenderfer — 斯坦福。航空与自动驾驶的安全关键 AI。 5. Mahesh Sathiamoorthy — Bespoke Labs。联合创始人 & CEO——前 Google DeepMind。 6. Dan Klein — UC 伯克利。Scaled Cognition 联合创始人——融资 $1 亿。 7. Ken Goldberg — UC 伯克利。机器人抓取领域先驱。 8. Joseph Gonzalez — UC 伯克利。vLLM 与 Chatbot Arena 背后的教授。 9. Christopher Potts — 斯坦福。语言学系主任。 10. Larry Blyth — Harvey。法律 AI 产品负责人。 展商阵容 OpenAI · ElevenLabs · Tesla · AWS Startups

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昨天那条 AI 短剧全链路帖，问角色一致性怎么做的最多 单独拆一下这个环节： 做 AI 短剧，角色一致性不靠运气，靠「素材资产管理」 正确流程是： 第一步：先只做角色定义 → 外貌（发色/肤色/脸型）+ 服装（颜色/材质/款式）+ 种子值 → 三角度生成参考图：正面、3/4侧、侧面，全部存档 第二步：进入分镜，每一帧必须引用这套资产 → Prompt 开头固定写：「人物：[角色触发词]，服装：[服装描述]」 → 每帧不重新定义，只写「动作」和「场景」的变量 第三步：视频生成时上传角色参考图 → Seedance / 即梦都支持图生视频，用参考图锁脸 → 每段出 3-5 条，选脸最稳的 角色不稳 = 流程没锁定，不是模型的问题 #AI短剧# #AI图像# #Prompt工程# #AI视频#

Gergely Orosz 引用了 Mitchell Hashimoto 的一个观点，获得 3,549 赞： "这就是为什么有经验的软件工程师有价值——如果你不知道好代码长什么样，你根本不知道模型生成了什么。" 这句话切中了 AI 编码时代最根本的问题。AI 能审查代码？不一定可靠——一样的盲点，一样的模型会放过自己刚写的 bug。 但更深的问题是：初级工程师怎么在 AI 被全行业猛推的情况下学会识别好代码？ Mitchell Hashimoto 的回复是四个字：discipline（自律）。"有自律的人一直以来都领先没有的人。" 这话不好听，但是对的。在 AI 能替你写一切的时代，唯一不会折旧的资产是你知道什么是对的。 来源：@GergelyOrosz, @mitchellh, 2026-07-03 #软件工程# #AI编码# #经验价值#

用 GPT Image 2 做复杂设计图，最常见的翻车原因： 把所有元素全塞进一条 Prompt 模型在处理复杂构图时，「顾此失彼」是结构性问题，不是质量问题 解决方案：分层生成，最后合成 → 背景层：单独出，只写场景、光线、氛围 → 主体层：单独出，只写角色/产品、动作、材质 → 文字装饰层：单独出或用设计工具叠加 每层 Prompt 只聚焦一件事，生成结果用代码或 Figma 合并 实测对比： 一次出全部 → 构图 OK 但细节乱 分三层 → 每层精准，合成后整体高度控制 Thinking 模式 + 分层结构 = GPT Image 2 的真正用法。 先用 Instant 模式跑通，再切 Thinking 做最终产出，控制成本 👉 #GPTImage2# #AI图像# #Prompt工程# #AI绘画#

让 AI 工程师快速学会一个行业，很多时候是不太现实的。 一个人在零售、制造、招聘里做了十几年，那些对客户、流程和例外情况的判断，不是技术团队访谈几次就能补上的。 更现实的路线可能是反过来：让真正懂业务的人学会 AI，技术团队在后面支援他。

想学 AI 工程的话 别一直收藏提示词了 今天这个仓库可以看 ai engineering from scratch 适合那种已经会调 API 但想继续往 RAG Agent 部署 真实项目走的人 说白了就是 从玩 AI 慢慢变成能做 AI 产品

现在硅谷的AI工程师们都讲中文了 刚刚看到一个回国的AI工程师说，他之前在硅谷发现：Meta不是花了很多钱找了很多牛逼人干AI嘛，最近，Meta做AI的一个老外给公司反映说，现在在Meta做AI，如果不会中文融不进核心团队。因为他说现在很多核心的人除了开会时候用英语，会后聊天全用中文。 那老外写信给公司吐槽说：我不会中文，我根本听不懂他们在说什么。 这位工程师说，他疫情前来硅谷，专门在硅谷请过英语老师。但今天你来硅谷，你问AI的事，你好像一句英语都不用说了，现在讲AI的是真的都是华人。