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扫描版医疗 PDF 进、结构化 JSON 出:Mistral OCR 读内容、智能体分类文档类型并打置信度分、第二个智能体按类别提取字段,置信度不够就暂停等人确认。本文给完整搭建过程:字段定义、三类活动代码、置信度阈值的人工介入分支、Streamlit 前端与并行压测。
本地部署大模型的最低可用基线是 4 比特权重加 8 比特 KV 缓存,可保留 94-99% 的原生质量;低于这条线质量会明显下降,Q2_K 只有 80-85%。本文给出按显存分档的选型清单、各量化格式质量对比与 KV 缓存压缩的实测数据。
拆解 Palantir 本体论的真实构成:对象、属性、关系、动作、权限五要素如何把数据库表变成 AI 能调用、权限管得住的业务世界,以及为什么国内只抄了"驻场工程师"壳子的 FDE 培训注定失败。
语音到语音助手是最难工程化的系统之一。本文用 Mistral 音频模型全家桶拆解完整管线:Voxtral Transcribe 做转写、Mistral Small 加联网搜索做决策、Voxtral TTS 做流式语音输出,附按键触发脚本、多轮对话 API 调用与内容安全闸门的全部代码。
给普通人的大语言模型原理指南:Transformer 架构为什么让训练变快、token 如何把文字变成数字、注意力机制怎么工作、预训练与 RLHF 两阶段各做什么、Chinchilla 缩放定律为何说数据跟参数一样重要,以及幻觉为什么是机制产物而非故障。文末给出按任务判断能否信任 AI 输出的操作依据。
Curious Refuge 的动漫 AI 视频实战:Midjourney 找风格、参考素材驱动动作生成不需要逐镜头分镜、Sam Audio 人声隔离配 ADR 配音、720p 生成后期放大,7 次生成 21 美元出片。
把编程智能体跑在自己电脑上,token 费用归零。本文演示 Vibe CLI 配 MLX 在 MacBook 上跑 Ministral 3 14B 的完整流程:模型大小怎么算、权重怎么下载转换、本地 API 服务怎么起、智能体怎么接上,32GB/16GB 机器也给出适配方案。
Anthropic 联合创始人 Jack Clark 记录自己一天的智能体实操:出发徒步前派出一批研究智能体,回来就拿到机器智能趋势、太阳能电池板价格等成套分析报告;Claude Cowork 用不到一小时为他建成本地向量搜索系统,把近十年写作变成可检索的个人知识库,任务拆解与耗时对比一并给出。
Anthropic 内部模型 Claude Mythos 在漏洞挖掘上「干翻几乎所有人类安全研究员」:找出 OpenBSD 藏了 27 年的漏洞、FFmpeg 被 Fuzzer 攻击 500 万次未触发的 H.264 解码器缺陷,还把多个低危漏洞串成完整 Linux 提权链拿到 root 权限,
大多数人每天在空白聊天里向 Claude 重复自我介绍。其实模型不是瓶颈,配置才是。十二步设置记忆、项目、技能、连接器与自动化任务,一次配置,所有会话长期生效。
问 Claude 公司内部资料它一片空白?RAG 系统让它先查你的文档再回答。七个步骤:切块、向量化、入库、检索、生成,全部本地运行,只需一个 API 密钥,附完整代码。
Fable 5 是 Anthropic 面向公众发布的最强模型,专为长周期智能体任务而生:跨阶段规划、派发子智能体、自写测试。本文讲清开启方式、省 token 技巧、安全拒绝的处理和不为人知的坑。
AI 不会取代有品味的设计师,但会吃掉想法与成品之间的距离。Moonchild 先生成设计系统再产出整套界面,Claude 通过 MCP 读取真实设计 token 写代码,两个会话互相审查。
内容创作中没人爱谈的部分不是创意、不是提示词、也不是最终美图,而是后面的一切:抠背景、为不同平台裁剪、让一组图看起来像一套。本文用一个夏日冰盒产品实测 Adobe Firefly 创意生产三大功能——移除背景、批量裁剪、统一调色,把一个想法变成完整视觉系统。
本周浏览量前三的 SREF 风格码:松散手绘涂鸦、高级时装感暗黑动漫角色与八九十年代复古波普印刷,三种实用方向让 AI 生成的图像更有辨识度。
儿童绘本插画专题的三组 SREF 风格码:轻盈水彩速写、复古印刷电影感与俏皮几何涂鸦,附提示词写法与系列一致性技巧,用于 AI 生成统一的绘本视觉世界。
Curious Refuge 的动漫 AI 视频实战:Midjourney 找风格、参考素材驱动动作生成不需要逐镜头分镜、Sam Audio 人声隔离配 ADR 配音、720p 生成后期放大,7 次生成 21 美元出片。
做一条知识讲解视频要写逐字稿、拆分镜、配旁白、渲染画面,折腾一两天。这个网站把整套流程交给 AI:输入一句话,自动生成脚本、分镜、画面、配音和字幕,5 分钟出片,成本只要一两块钱。对比 Remotion 和 Hyperframes,全流程可见可编辑是一大优势。
作者此前手搓了 AI 生成 SVG 动画的网站,但逐个做动画依然费时。于是更进一步:让 AI 自动写稿、拆分镜、生成每个分镜画面、配音、加 BGM,最后一键导出视频。
导演们用数百万美元预算制作 AI 电影的完整管线逐步拆解:整个工作流跑在 higgsfield 上,Seedance 2.5 一条生成对白口型同步、音效齐备的 30 秒 1080p 片段。核心问题是「演员记不住自己昨天长什么样」——模型没有记忆,管线就是记忆。
给三个 AI Agent 同一份 12 页麦肯锡风格咨询 PPT 脚本:GenSpark 每页都无视原文凭空捏造内容,Manus 忠实执行脚本但视觉语言跑偏,remio 靠约 50 个麦肯锡版式库胜出。附 12 组对比截图与七条可信度检查清单。
两款主流 AI PPT 工具全实测:国内选百度文库智能 PPT,靠文库资料组织内容、适合工作汇报;国外选 Gamma,卡片式视觉、支持网页交互。从输入主题、确认大纲、选模板到微调下载的完整流程,加横向对比与六个避坑要点。
Gemini in Google Slides 更新后可以先读取任务和参考资料,追问汇报对象与内容范围,确认提纲后再生成一套原生、可继续编辑的多页 Slides。完整拆解资料-提纲-模板-生成-校对五步流程和四个常见坑,适合项目汇报、销售提案、培训课件场景。
Tome 强在"故事化演示"+ AI 配图,每页都是一个完整视觉故事,适合营销/品牌/概念稿演示。
扫描版医疗 PDF 进、结构化 JSON 出:Mistral OCR 读内容、智能体分类文档类型并打置信度分、第二个智能体按类别提取字段,置信度不够就暂停等人确认。本文给完整搭建过程:字段定义、三类活动代码、置信度阈值的人工介入分支、Streamlit 前端与并行压测。
同一个"每周汇总 Linear 工单"的任务,用 Skill 十分钟写完,用 Workflow 才能扛住崩溃、等人审批、留下审计记录。本文拆解两种方案的取舍:什么时候用 SKILL.md 快速扩展智能体能力,什么时候上基于 Temporal 的持久化编排,附个人与企业场景的完整代码。
OpenClaw 每 30 分钟唤醒一次智能体问「有事吗」,一天 48 次完整大模型调用只为听一句「没事」。拆开调度与处理:crontab 管时间,shell 脚本收集数据,只在有真活时才调用大模型。树莓派 5 跑十几个任务,调度成本为零。
xAI 的 Grok Bot 是有名字、有职责、有云端电脑的智能体队友。本文按官方文档顺序讲解十个步骤:写好描述、装连接器、设边界、跑真实任务、存技能、建例程和多人协作群聊。
PolyAI对话智能体平台向所有企业开发者开放:核心判断是「AI会说话已不是难点,难的是目标导向的实时对话」。业务人员用Agent Studio自然语言描述需求,约10分钟得生产级智能体;开发者用Development Kit在IDE编码、Git管理、终端部署。模型由十亿级真实对话训练,前两月免费。
Intercom Fin 产品团队与 Linear 工程师在伦敦对谈 AI 质量实操:Linear 零 A/B 测试靠精读轨迹调试智能体,七天内修复所有智能体错误;Fin 用硬解决率做金标准并发现记忆功能反而拉低解决率;两家用模拟对话和 AI 自评把质量循环做进产品。
一条「OpenClaw 彻头彻尾炒作」的推文引发讨论。本文冷静拆解这轮爆火的开源 AI Agent 框架:绝大多数人没有常驻智能体的需求场景,API 调用成本不可控,暴露公网的实例存在安全风险,最该警惕的是靠贩卖焦虑卖课的自媒体。它有技术含量,但本质是极客圈玩具,不是普通人非追不可的风口。
xAI 的 Grok Bot 是有名字、有职责、有云端电脑的智能体队友。本文按官方文档顺序讲解十个步骤:写好描述、装连接器、设边界、跑真实任务、存技能、建例程和多人协作群聊。
把编程智能体跑在自己电脑上,token 费用归零。本文演示 Vibe CLI 配 MLX 在 MacBook 上跑 Ministral 3 14B 的完整流程:模型大小怎么算、权重怎么下载转换、本地 API 服务怎么起、智能体怎么接上,32GB/16GB 机器也给出适配方案。
tk 教主用 GPT-6 Astra 不调用编译器直接生成 MessageBox、进程列表、计算器等可运行程序。作者在 Apple Silicon Mac 上复现弹框和计算器两个案例全部成功:模型直接构造 Mach-O 文件、写入 ARM64 指令、调用系统接口,编程语言本身可能才是下一个被替代的。
以前面试考编程语言、数据结构、框架使用,现在中小公司直接甩出功能清单或原型图,让候选人现场使用 AI 编程工具实现需求。公司在乎的不再是知识点,而是你能不能用 AI 这个杠杆更高效地解决问题。
每次提交代码都重复粘贴同样的规则?技能(Skill)能把这些一次性固化:一个文件夹加一份 SKILL.md,Claude 每个会话自动调用。本文从建目录到写描述、加脚本,完整走一遍流程。
一条「OpenClaw 彻头彻尾炒作」的推文引发讨论。本文冷静拆解这轮爆火的开源 AI Agent 框架:绝大多数人没有常驻智能体的需求场景,API 调用成本不可控,暴露公网的实例存在安全风险,最该警惕的是靠贩卖焦虑卖课的自媒体。它有技术含量,但本质是极客圈玩具,不是普通人非追不可的风口。
Claude Code 裸装只发挥了两成实力。本文实测筛选十个高质量开源仓库:ECC 纪律框架、GStack 虚拟创业团队、graphify 代码知识图谱、SkillSpector 安全扫描等,附安装命令与使用建议。
Anthropic 开源了 knowledge-work-plugins 仓库:销售、营销、财务、法务、数据分析等角色插件,每个自带领域知识、工作流和工具连接。七步搭建,Claude 从聊天框变成一家小公司。
Mintlify 联合创始人讲述为什么砍掉传统内部 Wiki、改用住 in Slack 的 KB 智能体:员工在 Slack 里 @ 一句就能把线程讨论转成文档并提交 GitHub PR,全程不离开聊天窗口,66 天沉淀 419 次贡献、覆盖每位成员。
本地部署大模型的最低可用基线是 4 比特权重加 8 比特 KV 缓存,可保留 94-99% 的原生质量;低于这条线质量会明显下降,Q2_K 只有 80-85%。本文给出按显存分档的选型清单、各量化格式质量对比与 KV 缓存压缩的实测数据。
EXL3 是 ExLlama 作者基于康奈尔 QTIP 论文打造的网格量化格式:每个权重最低压到 1.6 比特,700 亿参数模型 16GB 显存就能跑。本文拆解网格编码、混合精度与 Viterbi 搜索的工作方式,并给出它与 GGUF 各自的适用边界。
拆解 Palantir 本体论的真实构成:对象、属性、关系、动作、权限五要素如何把数据库表变成 AI 能调用、权限管得住的业务世界,以及为什么国内只抄了"驻场工程师"壳子的 FDE 培训注定失败。
NVFP4 是 Blackwell GPU 原生支持的 4 位浮点格式:吞吐比 FP8 高 2-3 倍、显存比 BF16 省 3.5 倍、大模型精度损失 1-2 个百分点。本文拆解 E2M1 编码、两级缩放、QAD 量化蒸馏与软件栈现状,并给出何时该用、何时别用的选型判断。
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