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阿川 | AI thinking
@AI_jacksaku
马斯克研究所合作伙伴@MuskPapa_x @razzhood 前大厂多面手|AI 专业搞钱玩家|3天万粉第一人 关注 AI 产品&工具、AI商业化、AI企业转型 所有的项目经历和思考都发在这里
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这两天看到我一直很喜欢的设计师阿哲 @Formulasearch 的个人网站,我挺喜欢他个人主页的那个风格。 看着看着突然冒出一个念头: 这种个人审美很强的网站,模型光看录屏,能不能做出来? 于是我顺手录了 10 秒左右,从页面上划过去,直接把视频丢给 Ling-3.0-flash-VL,让它照着做一版。 没给源码,也没拆页面,更没写一大段提示词。输入就那段录屏,加上一句很简单的需求。其实扔进去的时候,我没抱多大期待。视频一晃就过去了,有些细节让我自己暂停看,也未必记得住。 Ling-3.0-flash-VL 是百灵在 Ling-3.0-flash 上加了视觉理解和 visual agent 的版本。官方提到的能力挺多,视觉感知、STEM、文档、前端编码、医疗报告都在里面。我这次没全测,就看一件事:它能不能看完一段网站录屏,真把页面做出来。 结果打开以后,我确实愣了一下。 按肉眼看,和阿哲的原版大概有七成像。大的版式、配色和页面感觉都抓到了,生成出来的也不只是一个摆着看的空壳。按钮能点,交互能跑,放进浏览器里,已经像个可以接着改的半成品。 当然,剩下那三成也挺明显。风格不够细腻,字体没那么贴,交互还是有点僵,一些细节只学到了大概。把两个页面并排放在一起,差距还是能看出来。要我直接拿去上线,我肯定不会;拿它当第一版,我觉得够了。 以前脑子里有个页面的样子,最麻烦的是说不清。你跟开发说想要“有点设计感”“交互顺一点”,讲了半天,对方可能还是不知道你想要什么。自己不会写代码的话,很多想法就一直停在收藏夹里。 现在简单多了。先找一个接近自己想法的网站,录一小段,让模型搭出来。哪里不对,直接看着页面改。它没有把阿哲的网站原样搬过来,但它把一张白纸直接做到了七成。 所以这次测完,我还挺愿意安利 Ling-3.0-flash-VL。离专业前端当然还有距离,但对没代码基础、想做个人网站或者产品 Demo 的人来说,先把第一版弄出来,已经能省不少事了。 感兴趣的都可以去试一试:
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这下感觉是要gg了呀,国产大模型牛逼的背后是因为路由到了Claude?
很多人只知道埃罗尔是伊隆马斯克的父亲,但不知道其实埃罗尔是一个很厉害的工程师,在珠宝玉石上也涉猎很深 今天埃罗尔主动提出来要去看一看中国的珠宝玉石,我们就安排了珠宝店的行程,一起去看一看中国风的玉石雕刻😄 下午我们会去国内出色的新能源车企参观,特斯拉的车当年路测试车,在美国的很多公路跑,他自己是参与了所有的测试车的测试,他在美国开了测试车,很多个州,所以一说到新能源汽车,他就非常兴奋 感兴趣的朋友欢迎加入我们,也欢迎进群围观~
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有些币,连孙哥也玩不起
太屌了这套工作流,孙哥对不起!
本地算力才是未来,这里有最硬核的 AI 硬件和越狱模型信息交流 没有闲聊没有吹牛,只有干货!感兴趣扫码了解👇
这段时间,我们几个其实一直在折腾本地算力。 AMD Max 395,DGX Spark,多卡 GPU 工作站,本地 LLM,ComfyUI,文生图,文生视频。 以前基本都是自己玩,自己跑模型,自己解决业务问题。 但最近感觉真的变了。 千问这一代一代往上冲,MiniMax H3 最近又火了一波,国产开源模型越来越争气。 以前的问题是,买这么多机器到底跑什么。 现在反过来了。 模型越来越多,真正不够用的开始是本地算力。 所以我们建了个群。 Data Go。 专门聊本地算力、国产开源模型、硬件搭配、模型部署、ComfyUI 工作流,以及这些东西怎么真正跑进业务。 Max 395,DGX Spark,多卡机器,千问,MiniMax,文生图,文生视频,后面我们折腾出来的东西都会往里面扔。 入群 199。 不是靠这个赚钱,就是筛一下人。 这一轮国产模型是真的起来了。 模型都雄起了,就别只在云端看热闹。 把机器开起来。 Data Go,199。 联系我们的盖瑞小哥加群
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孙哥说永远缺存储的时候,你没相信 那这次呢?你要不要把握住
也不怪孙哥,小甜甜上大学时候的气质真的很白月光🥹
孙哥最近应该没怎么玩 minmax,不然可能那段剪指甲的小短片都发出来了
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连孙学创始人都会被女人割,看来力工思想真的刻入骨髓....
其实,我觉得还可以看看“妈妈”“奶奶”,毕竟都是小作文里的热词
我去光顾陪小女友吃饭了 错过了几个亿
孙哥最近应该没怎么玩 minmax,不然可能那段剪指甲的小短片都发出来了
阿don说,要做那种第一时间就能赚到钱的事情 我找了半天,终于找到了!这tm不就是普通人马上就能赚到钱的事情吗?vibe coding又不影响我说话
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Deep Research 的瓶颈早就不是检索,而是任务状态、失败恢复和可验收产物。 论这个叫 working capability的东西,要管环境可执行 + 多 Agent 协同。真正要对比的不是文风,而是:文件能不能改、代码能不能跑、中途断了能不能续。 没这三项,交付只是更长的 Markdown。
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自从 DeepSeek Harness 开源之后,我便一直在纠结要不要将其接入到自己的产品当中。 于是想调研一下,被我发现了一款非常好用的 AI 产品:Apodex 1.1。 地址: 与传统 Deep Research 工具有所不同,它不光整理资料出报告,还会动手执行任务,一路干到交付。 其配套的 Agent 执行框架 FrontierAgent 是开源的,无需安装 Docker,一条命令即可运行。 GitHub: 他们还开源了 Apodex 1.1 mini(35B)模型,官方评测里,专业、金融、科研几项都能摸到前沿系统同一档的水平。 模型权重: 正想做 Deep Research 产品的朋友,可以本地部署 mini 模型,套上 FrontierAgent 就能自己搭一个。 这次调研,我是直接在它的 Web 端上实测的,效果出乎意料的好。 在发送需求后,它立马拆分任务,创建不同角色的子 Agent,并分配任务开始执行。(如图 1) 右侧显示的任务看板全程可见,每个任务做到哪一步、哪个 Agent 在干活都清清楚楚。 最实用的是,它在执行任务过程中,我们还能随时给它补充信息或者需求。(如图 2) 我补充要求它与其他工具进行横向对比,并调研一下现在 dsh-plugin 插件生态如何。 还留意到在交付报告前,它还会进行数据、内容、来源等 116 项查证,给人增加不少信任。(如图 3) 最后完整的结论(如图 4),一句话总结:目前 DeepSeek Harness 迭代速度非常快,正式接入建议再等等,个人可以先装着玩玩。
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我靠!这小红书 必须得做了
好消息🔔 小红书的个人售卖可以上架虚拟商品了,本人社群已上架✅ 可以直接放微信和飞书链接🔗非常丝滑而且不用资质~ 而且只扣了 1 块多手续费
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孙哥也会被割吗?不愧是景甜啊……
有没有中转站的大佬说一下,这玩意做大了有多少法律风险?
中转站以后就可以拿这个来解释了,是官方的问题,和我们注水没关系啊😂
@YunQi2025 We found an issue that was causing our system to unintentionally move to 5.5-mini for approximately 3% of Pro and Thinking turns! We've since fixed the regression, and apologize for the inconvenience!
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峰哥都赚钱了……我是真难受
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