Shader

[Shader @Shader_Creator]

@SUIFENGfreedom 杨老师这骚母狗也是欠操了，一个不知道哪的三流师范轮着她装逼了

[Shader @Shader_Creator]

@mmk_btc 离开香港是因为和cz的会开完了，没必要小题大做

[Jobescape @jobescape_ai]

Full Claude Course

Master Claude to automate repetitive tasks, build apps without coding, create real portfolio projects, and become more valuable at work.

[李岳 @liyue_ai]

兄弟们，
这个「电影生活风×丰腴曲线」的GPT Image 2提示词模板，用在品牌内衣展示上效果真不错🥳

这组提示词我重点强化了几个核心结构：

- 夜色情绪感电影光线
- 丰腴自然的 S 型曲线
- 高级品牌元素内衣质感
- 夜景 + 暖灯 + 冷窗光氛围

重点不是“擦边”，而是做出一种：
「像奢侈品牌夜晚广告片里的东方女性生活剧照感」。

提示词见评论区。

[疯狂的烤妹儿 🩵 @CrazyKaomei]

做短视频最大的痛点：怕剪辑、怕露脸、怕没人看。

所以趁着周末，整理了这份【自媒体邪修 Skill Top 8 榜单】 ——全都是工业级自动化搞钱大杀器：长视频无水印转 Shorts、对话式一键出片、产品电影级镜头生成...全部免费！

建议先【收藏+转推】，等空的时候跑一遍～

1️⃣ 榜单断层第一，给关键词全自动写脚本+配素材+出视频 (⭐ 10.7w+)
https://t.co/9r94p3fG9T

2️⃣ 内置 152 个电影级镜头配方卡，产品宣传大杀器 (⭐ 5.3k+)
https://t.co/53UxhAaiGr

3️⃣ 长视频一键免费转高爆款率 Shorts 短片 (⭐ 4.6k+)
https://t.co/UspJFDrmr0

4️⃣ 可编程视频的基础设施，程序员做视频的最佳实践 (⭐ 4.3k+)
https://t.co/AAAxqkKMX4

5️⃣ 小红书官方开源！对话式一键出片还能中途微调 (⭐ 3.2k+)
https://t.co/sUqE91pved

6️⃣ 用自然语言“指挥”剪���：全自动帮你剪辑上特效加字幕 (⭐ 2.7k+)
https://t.co/LwriIHCraJ

7️⃣ 完整的短视频工具包，一站式出片项目模板 (⭐ 1.9k+)
https://t.co/cDhJGQggY7

8️⃣ 视频生产全链路：选题、洗稿、动效、质检一条龙 (⭐ 1.2k+)
https://t.co/yLhqMzdGa6

[🫧 @Pumpkinky_ono]

devout longing

📷➕🪢：@Gaogao7092
assist：@HSFishShow

[Fred-New @Fred834567]

我最近发现 Stanford Online 把研究生课程 CS329A：Self-Improving AI Agents 的完整课程录像放到 YouTube 了，一共有9个章节。

这门课围绕一个核心问题展开：AI Agent 怎么通过和环境不断交互，持续改进自己的能力。

内容从 Test-Time Compute、Verifier 和 RL 讲起，往后推进到 Test-Time Scaling、STaR、DAPO、GRPO 这些让模型“边用边学”的关键方法。

再到 Agentic Evaluations 和 Long Horizon Tasks，最后一讲直接指向未来的研究方向。

授课的是两位 Google DeepMind 核心研究员，每讲一个多小时。不收费、不限身份，实验室级别的课程直接摊开给你看。

我的感觉是：很多人学 Agent，上来就冲工具和框架——Claude Code、MCP、Skills、Multi-Agent……装了一堆，越学越乱。

这门课是反过来的。它先帮你建立一条主线：Agent 为什么能变强、变强靠什么、每一步是怎么推进的。 你看完 Test-Time Compute 和 Verifier，能理解“单次推理”是怎么被改进的；

看到 STaR 和 GRPO，能搞懂“自我反思”到底在做什么；到了 Long Horizon Tasks，才知道“长周期任务”才是 Agent 真正要面对的考验。

���了这条主线，你再回去看那些工具和框架，它们就不再是零散的碎片了——你会清楚它们各自处于这条主线的哪个位置，以及接下来可能会往哪个方向演化。这门课就是帮你把那些碎片拼成一张完整地图。

如果正在学 Agent，或者打算深入这个方向，这个播放列表值得你花时间啃下来👇👇👇
https://t.co/G088XqnNMZ

[Xudong Han @Xudong07452910]

最近看到佐治亚理工 2026 年的 LLM 课程，光看课表就很值得收藏。

它很像一份已经帮你筛过一遍的「2026 大模型前沿论文阅读清单」。

前面还有 Pretraining、Embedding、MoE 这些基础，但很快就进入 Agent Harness、GRPO、DAPO、自博弈 RL、Test-Time Scaling、Long Context。

后面甚至已经排到了 Linear Transformer、Diffusion LM、模型安全和 Mechanistic Interpretability。

DeepSeek-V2、DeepSeek-V3.2、OpenHands、Absolute Zero 这些最近经常讨论的工作，也直接进了课程。

我觉得这份课表很能说明现在 LLM 研究在关注什么。

训练一个更大的模型依然重要，但推理怎么扩展、Agent 怎么使用工具和记忆、模型怎么��� RL 和环境交互继续提升，已经占了相当大的篇幅。

如果最近经常看到 GRPO、Self-Play、Agent Harness 这些词，却一直没找到一条比较完整的学习路线，可以直接顺着这份课表一篇篇读。

课程资源
https://t.co/tgjcOAEKFR

[蜗牛King 👑 @isnail]

https://t.co/m2P9esRObT

[Shader @Shader_Creator]

@SamYangAus @mancity9haaland 学物理的去搞金融��实蛮对口的

[Y11 @seclink]

冷知识，RAG 技术的演进路径
① 2020 — 基础 RAG（解决"知识不在模型里"）
起点是 Lewis 等人的 RAG：DPR 稠密检索 + 向量相似度 + 生成。它第一次让 LLM 能"外接知识库"，缓解幻觉和时效性问题。但这代是"无脑检索"——先把所有文本切成 chunk 做向量索引，查询时取 top-k 就完事。痛点：chunk 彼此孤立、检索粗糙、对复杂问题无力。这正是所有分支要解决的问题。

② 2022–2023 — 检索精度升级（更准）

ColBERTv2：把"单向量"改成 token 级多向量 + MaxSim 延迟交互，匹配更细；残差压缩把存储降 6–10 倍。检索器本身从"粗"变"准"。
Modular RAG：意识到 RAG 不该是固定管道，而是一堆可编排模块（检索/重排/生成），像乐高一样组合。架构开始"模块化"。
③ 2023–2024 — 反思纠偏 + 结构增强（更准、更懂关系）

Self-RAG / CRAG：给系统装"质检员"——Self-RAG 用反思 token 自己决定要不要检索、内容对不对；CRAG 用轻量评估器三路径纠正（正确用/错误重写或联网/模糊混合）。解决了"检索到垃圾也不知道"的问题。
RAPTOR：用递归摘要树组织文档，适合全局性、多跳、总结类问题。
GraphRAG / LightRAG / HippoRAG2：把文本抽成实体–关系知识图谱，用图谱做多跳推理（Microsoft GraphRAG 用 Leiden 社区摘要；HippoRAG 用个性化 PageRank）。这是"结构化知识"路线，但全量图谱构建很贵。
④ 2024–2025 — 路由与成本优化（更省）

Adaptive RAG：按查询复杂度动态路由——简单问题直接 LLM 答、复杂问题才走多步检索。
LazyGraphRAG：把社区摘要延迟到查询时才算，索引成本降到 GraphRAG 的 0.1%。
长上下文路由：2M token 窗口出现后，结论是"不替代 RAG，而是分工"——简单查走 RAG（几分钱），复杂多跳走长上下文，视觉文档走 ColPali。GraphRAG-Bench（ICLR 2026）给出经验法则：图的价值随查询复杂度上升。
⑤ 2025–2026 — 自主智能体 + 强化学习（更自主）

Agentic RAG：让 AI agent 动态决定"用什么工具（向量库/网页/API/SQL）、查几轮、怎么合成"。
Search-R1 / DeepRetrieval / DeepResearcher / MCTS-RAG：用 RL ��到端训练 LLM 学会"何时搜、搜什么"。Search-R1 在 Qwen2.5-7B 上比普通 RAG 提升 41%；DeepRetrieval 直接以检索指标（recall@k、NDCG）为奖励优化查询；MCTS-RAG 把蒙特卡洛树搜索融进推理。这是从"固定流程"走向"会自己找信息的智能体"。

[Shader @Shader_Creator]

@plusxiaxia @david0520782123 哥们 这里面没一个是复杂工程

[薛定AI @ZenoRho]

发现一个有意思的现象

似乎所有的想要用AI赚钱的人都固定经历这么几个阶段:

1.研究AI技术,沉迷MCP skill，harness等专业知识

2.意识到研究技术没法赚钱，于是第一次思考商业化。并且又不愿意按照已经验证过的方式做商业和扩张。企图用AI解决掉所有的岗位，于是尝试做OPC。

3.发现所有的OPC实际变现方式大多数为卖课、咨询、定制。又发现这些业务的核心全部都是流量。于是开始做自媒体。

4.发现自己学了AI，学了怎么做自媒体，花钱买了很多课，试了很多错，仍然没有拿到赚到钱。于是想起了一句话：把自己的经验打包这是第一个产品
于是开始教别人怎么做自媒体，教别人怎么搞流量。成为“商业导师”，教别人赚钱

5.发现教别人赚钱这个赛道已经无比拥挤。所谓的一些商业认知、商业思维，在现实生活中没有办法落地。于是把做自媒体当成自己的主业

这就是为什么大家发现很多账号讲AI、讲认知、讲商业，但无论讲的再多，你始终不知道他到底在卖什么产品。因为作者也不知道自己在卖什么产品。并且不愿意卖产品，因为作者他想要卖所有的产品，卖一个产品意味着要放弃卖所有其他产品的可能性。

于是什么都卖，什么都做，什么都聊，什么都拍

[古一 @MANISH1027512]

双马尾 + 鸭子坐 + 😋 = ？

Prompt：
9:16, handheld iPhone shot, kpop beauty, swan neck, expression 😋, twin tails, wearing a black knit sleeveless turtleneck crop top, low-rise or mid-low-rise gray shorts, ultra-thin 0D black stockings, black Louboutin red-soled high heels, black pendant-style work ID hanging on chest, delicate thin-rimmed glasses, small blue decorative dot in the center of forehead, sitting on a table in a duck-sitting pose, in a simple vintage indoor setting, off-white walls, shot from a left front angle slightly below chest level, warm indoor ambient light, soft front fill or weak flash, soft highlights on face, shoulders, and arms, soft shadow edges, low contrast, low saturation creamy warm tones, subtle vintage filter.

[白骏知识分享 @cj3214567667]

YouTube搬运赚钱可以看看B站这些博主

加个翻译就可以开通充电收钱了

一个充电会员30元/月，1319人充电

每个月收入4万！你就说香不香吧

[路飞 🏴‍☠️ AI 研究员🧐 @0xluffy_eth]

https://t.co/jiYwSH7FIf

[动物园园长 @weiyux2021]

赚钱很简单啊

把Reddit的AI内容翻译成中文

搬运到小红书都能赚不少！

[Koda @wadezone]

想在推特赚钱很容易啊，我教你 7 个步骤：

1/打开Reddit，进入 r/TodayILearned 或 r/InterestingAsFuck
2.找到那些全球点击上千万的历史、科学、心理学冷知识
3.用AI把这些帖子总结成简短英文
4.用GPT生成一张吸引眼球的配图
5.用英文发布到推特上
6.不断重复这个流程，积累内容和账号权重
7.剩下的就交给推特的全球算法

��我说的去做，挣不到钱过来喷我