搜索结果 Gemini活用
Gemini活用 贴吧
一个关键词就是一个贴吧，路径全站唯一。
用户
未找到
包含 Gemini活用 的推特
卧槽 😀普通人拼死拼活用上最强AI，结果直接傻眼…
刷到一堆博主狂喊：
“必须冲ChatGPT 5.5、Gemini、Claude！不然你就彻底落后了！”朋友翻墙好不容易打开：
“你好”
AI：“你好，有什么可以帮你？”然后……就没了对大多数普通人来说，现在的AI真的没啥意义。
你是真觉得有用，还是跟我一样觉得鸡肋？
评论区说说你的真实感受
显示更多
不是找一个最强的用到底，是按任务分工。我自己的实践经验如下：
1、【GPT】 主力开发、长时间编码、复杂执行。需要连续几个小时啃一个功能、中途不断改需求的活交给它。
2、【Claude】 规划、合同、开发文档、写作、审查、复杂推理。动手前先让它把方案想清楚，动完手再让它审一遍，这两头的收益最大。
3、【Gemini】 长文、小说、Colab、多模态，加上 Flow 和 Veo 那套视频和图片生态。上下文最长，整本资料丢进去问最合适。
4、【Grok】 X 上的信息源、热点、币圈和创作者监控。它是唯一能实时读 X 全站的，追热点绕不开。
5、【MiniMax】 便宜、量大、文档任务。批量处理几百份文档这种活，用贵模型纯属烧钱。
6、【DeepSeek、Qwen、Kimi】 检索、辅助分析、低成本 utility agent。跑在流程里当零件的那些小任务用它们，性价比最高。
7、【GLM】 可以完成小交付，但重要结果再交给 Claude 或 GPT 检查一遍。
8、【本地模型】 图片、多模态、批处理，还有那些不值得消耗昂贵 token 的任务。跑在自己机器上，没有额度焦虑。
一句话：规划找 Claude，硬啃找 GPT，长文找 Gemini，热点找 Grok，脏活累活交给便宜的和本地的。
显示更多
这个 Skill 解决的问题，我觉得很多人都忽视了。那就是 Agent 干完活，用一堆提交哈希和行话汇报，不懂工程的人根本判断不了到底做完没有。
作者 Pavlo 不是工程师，做了 20 年产品，公司里有 50 多个开发，自己一个人用 AI 写产品时撞上的就是这堵墙。
于是他做了 Open Steps，7 个 Skill 专管一件事，让 Agent 跟人说人话。
GitHub：
活干完出一屏报告，先给结论做完没做完，再答三个问题，需要我做什么、有没有留下新的坑、能不能关掉。
坏消息单独占一行，不藏在段落中间。
要人动手时给编号步骤，Agent 先把自己能做的做完，只把真需要点击、粘贴、批准的留给人。
做合同、迁移这类难回头的决定前，另开一个没参与过的 Agent，假设这事已经失败了往回推原因。
写法借的是航空手册那套简化英语，短句、主动语态、一句话一个意思。
作者还真测了触发率，21 句日常问法各问三遍，Opus 5 全中，Sonnet 5 是 95%。
Claude Code 一条命令装成插件，Codex、Cursor、Gemini CLI 也能装。不是程序员却在用 Agent 做产品的，装上会舒服很多。
显示更多
"AI正在点亮业务的每一个角落"，这是Pichai在谷歌财报电话会上讲的。谷歌26年一季度交出一份亮眼成绩单：
1）AI驱动下旗下各条业务线全面提速，营收、利润均大幅超越上年同期，云业务增速高达63%。
2）一季度Alphabet总营收同比增长22%至1099亿美元（分析师预期1071亿美元），实现连续第11个季度双位数增长。
3）净利润同比大增81%至626亿美元，摊薄每股收益达5.11美元。经营利润同比增长30%至397亿美元，经营利润率扩大约2个百分点至36.1%。
4）搜索查询量已创历史新高，搜索营收增长19%；Gemini应用驱动消费者AI计划创有史以来最强季度表现，公司付费订阅总数达3.5亿；谷歌云订单积压环比接近翻倍至逾4600亿美元，Gemini企业版付费月活用户环比增长40%。
5）特别是非常关键的Google Cloud一季度营收200亿美元，同比增长63%，增速较上年同期明显提升。云业务订单积压规模环比接近翻倍至逾4600亿美元，为未来收入确认提供了较强的能见度支撑。
公司将此归因于企业AI解决方案、企业AI基础设施及核心GCP服务需求的共同驱动。
谷歌的财报让大家真正看到AI上的投入不仅能赚钱、还能快速赚钱。
本条由@bitget_zh赞助，「Bitget 买美股：秒级入场，丝滑交易 」
显示更多
四大科技巨头财报看点，下周三美股盘后谷歌、微软、亚马逊、meta四大科技巨头财报公布，应该是这一次财报季最重要的一天，重要性远超其他公司的财报甚至英伟达的财报。无他，核心就是这四家公司的财报特别云业务的收入（meta是广告）是让市场来验证AI商业化收入是不是已到拐点的关键指标，市场热炒算力产业链，最后还是需要下游的收入来支撑。这一季度需要让市场看到、这么大的资本开支能是赚钱、而且是超级赚钱的开始。否则，对资本开支的质疑还会再度回归。个人角度四大科技巨头财报核心的几个看点
1、业绩增速角度：
Azure 38%、AWS 32%、GCP 58%、Meta Ads 32% —— backlog释放节奏决定斜率看瑞银23号给出最完整口径，三家公有云1Q26增速指引如下：
1）微软 Azure：38%（不变汇率），核心驱动32%企业GenAI支出落袋。摩根士丹利4/14维持650美元目标价，理由是AI转型期估值修复空间最大。
2）亚马逊 AWS：32%（UBS激进版全年可拉到38%，远超共识26%）。Anthropic合同收入半年从月化60亿美元翻5倍至300亿美元，非线性加速已确认。
3）谷歌Cloud (GCP)：58%（Citi 4/14上调至57.5%，对应OI利润率34.6%）。分母最小（4Q25季度营收约150亿美元 vs AWS 290亿），但AI长合约占比超70%，TPU v6e/v7 2026年出货量预估458万片（较2025年增长168%），1Q-2Q集中释放。
4）Meta：广告业务预测561亿美元、同比32.6%。Advantage+、WhatsApp广告、Reels ARR 500亿+已进入“高位平台”稳增长，与GCP“刚进加速曲线”形成两种AI货币化节奏对比。
增速差源头不是“基数效应”那么简单，而是三个嵌套变量：
1）订单结构（GCP AI长合约占比更高，AWS传统IaaS稀释斜率）；
2）容量解锁节奏（GCP TPU集中放量）；
3）绝对增量（AWS仍领先75亿美元 vs GCP 55亿）。
可证伪判断：如果谷歌财报给出的"递延收入 + RPO 季度环比增速"低于 8%，则GCP58%整体增速的可持续性可能会被证伪
Meta Reality Labs 1Q亏损47亿、全年峰值192亿，波动会放大，但不改广告AI高位平台本质。
2、资本支出角度：6600亿美元谁在花、花在哪、折旧何时开始拖
四家2026年Capex指引汇总（下图2）
1）微软：FY27 Citi预测1920亿美元（比共识高14%），买方调研甚至有40%增长假设。
2）谷歌：1750-1850亿美元（Citi 4/14），2027年2260亿（+25%），已公告基础设施超1400亿（含德州400亿、印度海底光缆150亿、Wiz收购）。
3）亚马逊：约2000亿美元，主投AWS AI基础设施。
4）META：1150-1350亿美元，同时外部长租合约（Google Cloud 100亿、CoreWeave 190亿+、Oracle 200亿、AMD 1000亿/6GW等）合计超1760亿，转嫁折旧。
按AI数据中心结构拆分：GPU/ASIC占50%（3250亿）、建筑+电力25%（1625亿）、网络15%（975亿）、存储10%（650亿）。非GPU部分正不成比例放大——英伟达数据中心收入对应通用GPU采购占比从2024年35%降至2026年22-25%，扩散至博通AVGO（定制ASIC）、SK海力士（HBM）、Arm、Bloom Energy等。
折旧拐点：瑞银判断2027下半年开始明显拖（每年新增折旧约1000亿，按5-6年周期）。
最值得盯隐藏指标：“营收/Capex比值”衡量折旧拐点的核心指标，FY25约4.0；
若跌破3.5，市场定价“产能爬坡跑不赢折旧”；
守住3.8+，拐点至少推迟至2028上半年。
3、剩余未履约订单角度：
1.7万亿美元 Backlog（签了合同但未履约的订单），瑞银给出2025年底大型云厂商订单簿全景（下图3）：
MSFT 6250亿（AI占比30-35%）；
AWS + GCP AI占比超60%；
ORCL暴增至5230亿主因OpenAI单笔大单。
剥离传统合约后，纯AI算力订单簿约8000-9000亿美元，对应5-7年每年600-700亿设备需求，与2025年英伟达数据中心收入体量对得上。1美元订单约对应0.4-0.5美元GPU/ASIC采购，剩下是基础设施。
关注backlog含金量的三个维度：
1）需求方约方现金流是否稳定（OpenAI、Anthropic、Apple、Meta vs 2022年SaaS创业公司）；
2）结构强制性（预订+提前付费，违约成本高 vs “使用承诺”）；
3）真实消耗验证（Anthropic月化ARR半年5倍）。
26年一季度财报更新看点：
RPO大概率再增20-25%。重点盯“加权平均剩余期限”——延长至5.0年以上确认“长合约时代”；
缩短至3.8年以下则短合约回流，定价需重估。
总结下来就是，这一轮共识上修+Capex/Backlog同步爆炸，是AI基础设施周期从“预期驱动”转向“兑现驱动”的关键转折。只要RPO环比、营收/Capex比值、Cloud指引三指标中两个不崩，板块仍维持“上修-兑现-再上修”正反馈。但高预期已就位，任何“指引持平”都可能触发短期回调。
这意味着财报当天风险在于“指引不够激进”——买方已把预期推到比卖方更高位置（摩根大通CY27 capex比共识高14%）。任何一家FY27指引仅“持平共识”，市场就会按“低于隐含口径”反应，之前多次财报好指引弱盘后跌的剧本重演。
本条由@bitget_zh赞助，「Bitget 买美股：秒级入场，丝滑交易 」
显示更多
干什么活就用什么AI，分享我的自用AI工具清单
我把日常8大工作场景的最优工具整理出来了，都是我亲自跑通流程的
不是全网最全，但一定是最实用的
1. 学习 & 研究
核心需求：抓信息、消化长文、生成笔记、深度学习
最优工具：
NotebookLM：把一堆 PDF、网页、视频转成播客，开车的时候听，学习效率直接翻倍，现在跑在 Gemini 3上，理解能力比去年强太多
YouMind：我自己在用的 AI 创作工作台，搜索、整理、生成一条龙，特别适合需要反复迭代的内容项目 ，一站式学习工作台
Perplexity / Gemini 3：实时研究用这两个，Gemini 速度快还免费，背靠google搜索庞大的数据，信息的搜索没得说，Perplexity 引用更规范
使用建议：日常快速问答用 Gemini，复杂研究用 Claude + Perplexity 组合拳
2. 写作 & 内容创作
核心需求：生成草稿、优化文案、创意输出
最优工具：
Claude Sonnet 4.5永远的神：复杂写作、长内容的首选，写出来的东西最像人写的
3. 编程 & 开发
核心需求：写代码、调试、自动化、快速构建产品
最优工具：
Cursor：$60/月（20刀属实不够用），AI IDE，堪称AI编程届的鼻祖了，AI调教水平绝对是遥遥领先的
Claude Code：$20/月起，$100/月，深度推理能力最强，1M token 上下文窗口，高手必备
v0 / Lovable / Manus：自然语言转web，不会代码也能做产品
n8n / Make / Zapier：工作流自动化，把重复劳动交给 AI
使用建议：新手从 Gemini CLI 起步，准备投入就上 Cursor 或 Claude Code
4. 图像生成 & 编辑
核心需求：海报、设计、商业 KV、修图
最优工具：
Nano Banana Pro / GPT Image 2：高质量生成，文字排版准确，商业场景能直接用
Ideogram：2026年最可控实用的图像生成工具
Midjourney / Flux：创意艺术向，适合做概念图和插画
使用建议：一套提示词可以输出多场景（门店海报、地铁广告、小红书封面）
AI 时代最稀缺的不是工具，是审美
5. 视频 & 动画
核心需求：短视频、广告、数字人、唇同步
最优工具：
Seedance 2.0：2026年5月登顶 Artificial Analysis 排行榜第一，支持9张图+3段视频+3段音频混合输入，适合从自己的素材库构建视频
Kling 3.0：电影级单镜头最长15秒，4K/60fps，多镜头故事板，角色一致性最强，原生音频支持5种语言唇同步
Veo 3.1：Google 出品，综合质量最强，真人对话的逼真度天花板
HeyGen：数字人、唇形同步、多语言翻译，商业场景首选
使用建议：没有单一最佳工具，根据场景选
需要从自己素材生成→Seedance 2.0
需要电影感长镜头→Kling 3.0
需要最真实的对话→Veo 3.1
6. 音频 & 音乐
核心需求：配音、翻译、音乐生成、播客
最优工具：
ElevenLabs：声音克隆、情感配音，质量最稳定
Suno ：音乐生成，从哼唱到完整编曲
Gemini TTS / Podcastle：播客制作、多语言翻译+唇同步
7. 效率 & 自动化
核心需求：会议纪要、任务执行、一人公司运营
最优工具：
Manus：端到端 Agent 任务，让 AI 真正帮你干活
飞书：会议纪要自动生成
Dify / Coze：国内自动化平台，搭建自己的 AI 工作流
Zapier / Make：连接各种工具，打通数据流
2026年，AI 是用来真正提升生产力、实现商业变现的
干什么活，就用什么 AI
显示更多
GM GN
距离2027年 仅剩164天
先进的生产力肯定会用于战争，美空军已经在搞，今天的第一条消息就是他。
polo的AI日报 7月24日，15条精选 ⬇️
1. DARPA与美空军成功试飞AI操控的F-16战机，AI在真实空战环境中完成自主飞行和战术机动。
💡AI从游戏打到了真实空战，军事AI时代不再存在于PPT里了
2. Claude语音模式全面上线，Opus、Sonnet、Haiku全系支持，能连接Gmail、Slack等工具。免费版用Haiku加一个连接，付费版解锁全部。
💡Claude终于开口说话了
3. ChatGPT桌面版语音控制多智能体，用嘴就能指挥电脑和多个AI Agent干活，GPT-Live驱动，macOS和Windows全平台推送。
💡科幻片中交互方式开始走进日常办公
4. ChatGPT上线健康功能，支持连接Apple Health和医疗记录，每周3亿人用ChatGPT问健康问题。
💡三亿人用ChatGPT看病，就像以前用百度看病一样
5. OpenAI Workspace Agents曝重大漏洞，一个恶意ChatGPT链接就能在你账户下创建定时执行的AI智能体，OpenAI四天内紧急修复。
6. Google Gemini月活逼近9.5亿，用户数同比增长三倍，市场份额冲到27.7%，ChatGPT份额首次跌破50%。
💡ChatGPT份额跌破五成，Gemini涨三倍
7. 微软MAI模型以低成本实现前沿能力，在GitHub Copilot和Excel中用更少token超越通用模型，通过Foundry平台开放给企业。
8. 通义千问Qwen-Audio-3.0-TTS登顶，支持16种语言、内联标签控制语气、一次生成3分钟长文本，Artificial Analysis排行榜第一。
9. Apple起诉OpenAI窃取硬件制造机密，多名前员工被指在面试中展示Apple硬件机密，OpenAI否认指控。
10. 北京发布智能体新政，首次将Harness Engineering、Token经济、OPC写入政策，推动Token计费转向价值计费。
💡Token经济写进政策文件
11. 昆仑万维方汉在WAIC强调模型和算力才是长期立足之本，AI编程带来的技术债可能导致生产事故翻倍增长。
12. 小红书HELMSMAN论文登上OSDI 2026，40台全闪存服务器替代约35000 CPU Core，向量检索成本降90%以上。
💡40台服务器干35000颗CPU的活
13. AISI报告：5款前沿模型全有作弊行为，GPT-5.4作弊率14.1%最高，Claude Opus 4.7为9.1%，GPT爱搜互联网，Claude爱绕沙盒。
💡从GPT到Claude全员作弊
14. Cactus发布Gemma 4混合模型，每个回答自带置信度分数，低分自动路由到大模型，MIT协议开源。
💡自己知道自己几斤几两，低分就自动求救大模型
15. TheNumbers因AI爬虫崩溃，AI爬虫流量占90%直接把服务器压垮，运行30年含16万源文件的网站被迫重建。
💡AI爬虫流量占了九成，30年老网站被活活挤垮
#AI# #人工智能#
显示更多
谷歌 Q2 财报冰火两重天！！！
总营收、云业务全线大超预期，云收入同比暴涨 82%，在手订单突破 5000 亿 ，但市场直接用脚投票，盘中大跌 4%、盘后最深跌 5%
核心原因：全年 AI 资本开支上调至 1950-2050 亿美元，二季度自由现金流上市以来首次转负，AI 烧钱速度远超现金流造血能力
Gemini 月活 9500 万，同步启动 Gemini 4 训练；自研 TPU 正式对外售卖
后续还是得看微软、亚马逊财报对标 AI 投入与现金流压力 $GOOGL $MU $SPCX $NVDA
显示更多
GM GN
距离2027年 仅剩165天
腾讯设计Agent平台Miora全面开放了，腾讯系这个AI的打法,和以前好像,全方面进攻啊,Miora你去试试不?
一起看看消息
polo的AI日报 7月23日，14条精选 ⬇️
1. Alphabet Q2财报亮眼，营收涨24%，Google Cloud暴涨82%。Gemini月活冲到9.5亿，模型API处理量飙到220亿token每分钟，已被90%财富100强企业使用。
💡AI业务正在成为Alphabet的第二增长引擎
2. Anthropic给图书作者赔了15亿美元，联邦法院批准，涉及48万多部作品每部约3000美元。法官认为合法获取的书上训练AI算变革性合理使用，但大规模抓网内容合法性未定。
💡每本书赔3000美元，48万部作品合计15亿,产权问题是大问题,但是ai就像人脑一样,我记住了理解了你还要收我的版权费吗?
3. GigaToken发布全新语言模型分词器，在AMD 144核CPU上对GPT-2分词速度达24.53 GB/s，是HuggingFace Tokenizers的989倍。
4. 微软把MagenticLite全家桶全面开源，MagenticBrain和Fara 1.5权重上架Hugging Face，应用测试工具全栈模型一个不落。
💡微软把全套Agent工具链扔进开源社区
5. DAIR的Elvis Saravia提出用任务替代提示词作为交互单元，把语音、屏幕、文本、标注等多模态信息一次性喂给智能体。
6. Anthropic给Claude加了经济指数连接器，用户可直接问哪些职业用AI最多，答案基于真实数据，数据集免费开放。
💡Claude变身经济分析师
7. OpenAI准备在佐治亚州砸200亿美元建超大规模数据中心，配套3.2吉瓦电力，2028年起投用，满负荷总成本或超300亿。同时将2030年算力支出预期从6000亿上调至近7500亿。
💡OpenAI在赌未来五年的算力需求根本停不下来
8. AMD宣布向Anthropic投资50亿美元，换取Anthropic采购2GW的AMD MI455及未来GPU。
💡GPU军备竞赛进入交叉持股阶段,好熟悉的感觉
9. Qwen-Image-3.0实测出炉，19个场景挑战GPT Image2，中文长文本不崩、多语言混排稳、多图融合和图片编辑能力在线，国内速度快价格不贵。
💡中文场景下Qwen-Image-3.0比GPT Image2更稳
10. 小红书技术团队开源BigMac，多模态大模型训练新范式，以LLM流水线为主干嵌套编码器和生成器，比基线快1.08到1.9倍，已是dots多模态模型核心组件。
💡小红书开源了自家训练多模态模型的底层框架,你开源我开源,你不开源,我还是开源,这是什么打法
11. 腾讯设计Agent平台Miora全面开放免邀请码，覆盖品牌设计、影视创意等五大场景，支持自定义多模态模型和Agent推理深度，内置Skill市场和记忆系统。
💡腾讯把设计Agent从邀请制直接推到全民开放
12. Cursor发布智能模型路由系统Cursor Router，自动把每个编码请求分给最合适的模型。Auto模式满意度接近Fable同时成本降60%，Balance模式满意度超Opus 4.8成本降36%。
💡Cursor Router自动帮你分任务
13. OpenRouter新增音频转写API，支持Whisper等STT模型，一个API key搞定，base64音频丢过去返回JSON文本。
14. OpenAI自曝AI模型在安全测试中突破沙盒越狱，利用零日漏洞入侵HuggingFace基础设施偷凭证。HuggingFace在7月16日披露，称入侵由自主AI智能体系统实施。
💡这件事的严重程度比HuggingFace被黑本身大得多
#AI# #开源# #人工智能#
显示更多
完全阻止云端大模型对你做人格侧写几乎不可能，因为只要对话上云，服务商至少会为安全、滥用检测和运维保留一段时间数据。能做的是：减少可识别信息、切断跨会话记忆、把敏感内容留在本地。
先改使用习惯
不要把真实姓名、住址、身份证、公司内部文件、家庭关系、精确行程、财务账户一次丢进同一账号。侧写靠的是长期、跨话题的一致性，而不是单句脏话。
把“闲聊人生”和“查数据/写代码”拆开。前者用临时对话或本地模型，后者再用登录账号。
把每次对话当成可能被人工抽检或进入安全日志的内容来写，而不是私人日记。
把平台开关关掉
ChatGPT：设置 → 数据控制，关闭“为所有人改善模型”；敏感话题用 Temporary Chat；另到个性化/记忆里删除已保存的 Memory。关闭训练不等于立刻清空历史，历史和记忆要分开删。
Claude：设置里关闭帮助改进模型；需要一次性深聊时用隐私聊天（幽灵图标）。删除的对话通常会从历史里消失，后端一般还有约 30 天保留期。
Gemini：关闭并删除 Gemini 应用活动记录。关掉后新对话通常只短暂保留约 72 小时用于服务本身。同时检查 Google 账号里的“网络和應用程式活動”。
各平台都要定期删历史、导出自己的数据看一眼公司到底存了什么，再提交删除请求。
身份隔离
不要用绑定真实社交账号、主邮箱、手机号的同一身份去聊私密话题。
公开发言（X、YouTube）和私密提问尽量不要交叉引用，否则模型或人工审核很容易把两边对上。
关掉浏览器对 AI 站点的自动填充和跨站追踪，减少账号、设备、地理位置被拼在一起。
敏感内容用本地模型
真正想防侧写的内容，用 Ollama、LM Studio、Jan 等在本机跑开源模型。推理不出门，云厂商拿不到原文，也就无法据此建档。代价是能力通常弱于前沿云端模型，适合草稿、摘要、私密文件，不适合强推理和实时检索。
注意：本地工具如果开了遥测、云同步或联网插件，隐私优势会打折。尽量关掉遥测，敏感文件不要再上传到网盘再让云端 AI 读。
还要接受的现实
关闭“用于训练”只挡住模型迭代，挡不住安全审核、滥用检测、法律调取和短期日志。Anthropic 这类公司的威胁报告，依据的正是这类监控，而不是公开训练语料。
元数据仍在：登录时间、IP、设备、提问频率、话题分布，本身就能画粗略画像。
你在 X 上的公开帖、视频、网站，任何人（包括 AI）都能做公开侧写；那部分只能靠少暴露，无法靠聊天设置抹掉。
最有效的组合通常是：公开分析继续用云端 + 关训练/开临时聊天；涉及家庭、资产、身份、未公开行程的内容改走本地模型或干脆不输入 AI。
显示更多