AI应用案例
未读
Gemini 2.5 Flash-Lite API 完整实战指南：30分钟跑通，少走99%的弯路
Gemini 2.5 Flash-Lite API 完整实战指南：30分钟跑通，少走99%的弯路 你有没有遇到过这种情况： Google IO 刚结束，朋友圈和技术群里全是"Gemini 2.5 Flash-Lite 性价比炸裂"的帖子，你兴冲冲打开 AI Studio，填好参数，按下运行—— Er
AI工具测评
未读
Google把Gemini塞进搜索框：3个地方赢了ChatGPT，1个地方输得很明显
Google把Gemini塞进搜索框：3个地方赢了ChatGPT，1个地方输得很明显 上周我在Google搜索框里打了一句话："帮我分析一下最近新能源汽车降价潮背后的供应链逻辑。" 以前这种问题，我会直接打开ChatGPT。但这次我想试试Google的新东西——AI Mode。 结果让我有点意外。不
AI资讯
未读
AI 图片开始可追踪后，自媒体最先失去的不是效率，而是“默认可用”的侥幸
AI 图片开始可追踪后，自媒体最先失去的不是效率，而是“默认可用”的侥幸 如果你今天还在用“找图—改图—发图”的老思路做内容，很快就会发现：真正变的不是 AI 图片能不能生成，而是这张图是谁生成的、怎么生成的、能不能被证明。 这就是 OpenAI 近期把“水印”和“来源追踪”一起推到台前，带来的最大
AI资讯
未读
Google 两款新模型别再硬比强弱了，普通用户只需要看这 3 个判断
Google 两款新模型别再硬比强弱了，普通用户只需要看这 3 个判断 别先问“哪个更强”，先问自己一句：你平时到底让 AI 干什么？ 很多人看到 Google 一口气更新两款模型，第一反应就是去找排行榜、看参数、比谁分数更高。但对普通用户来说，这个问题常常问偏了。模型不是手机跑分，不是越强越适合你
AI工具测评
未读
便宜模型到底能不能用？我用6类真实任务测出了答案
便宜模型到底能不能用？我用6类真实任务测出了答案 你上个月的 AI 账单，有多少钱是不必要花的？ 这个问题可能让你有点不舒服——但我觉得值得认真想一想。 我见过两种极端用户：一种是"无脑旗舰派"，不管什么任务一律上 GPT-4o 或 Gemini 2.5 Pro，觉得用贵的就是用好的；另一种是"极限
AI提示词技巧
未读
你发出去的AI图，已经自带了一张"身份证"
你发出去的AI图，已经自带了一张"身份证" 你有没有这样的经历： 给客户交了一批内容配图，对方发来一张截图，上面标着"AI Generated"——然后问你，"这是AI画的？我们合同里说了要原创设计。" 这不是假设场景，是越来越多内容创作者正在遭遇的真实处境。 更让人措手不及的是：你压根没有主动声明
AI工具测评
未读
Gemini 的跨学科推理到底强在哪？我用五个日常问题测出了答案
Gemini 的跨学科推理到底强在哪？我用五个日常问题测出了答案 你以为你知道故宫屋顶为什么是那个坡度吗？ 大多数人的第一反应是：排水。这个答案没错，但只对了三分之一。我把这个问题丢给了几个主流大模型，得到的回答差距之大，让我盯着屏幕重新想了半小时。 普通模型给的答案听起来很完整：坡度利于雨水排放，
AI工具测评
未读
盲松鼠与快模型：Gemini 2.5 Flash跑Agent，三类任务的真实表现差距
盲松鼠与快模型：Gemini 2.5 Flash跑Agent，三类任务的真实表现差距 "一只盲松鼠偶尔也能找到坚果。" 这句话来自François Chollet——Keras的作者，ARC-AGI基准测试的设计者。他用这个比喻描述当下大多数Agent的工作方式：在没有真实环境反馈的情况下随机碰撞，
AI提示词技巧
未读
你用ChatGPT的方式，可能一直都错了
你用ChatGPT的方式，可能一直都错了 先别急着往下看。 我想让你做一件事：回想一下你最近一次用ChatGPT的经历——你是怎么提问的？ 大概率是这样的：直接打开对话框，把需求一句话丢进去，然后等着它回答。 如果回答不满意，要么将就用，要么多问几次，要么心里嘀咕"这玩意儿没传说中那么神"。 这不是
AI应用案例
未读
48小时，一封没来得及回的询盘，让这家外贸公司损失了一个大客户
48小时，一封没来得及回的询盘，让这家外贸公司损失了一个大客户 2024年3月，一个巴西买家发来询盘。 邮件里问的不复杂：三款产品的规格、MOQ、FOB价格，外加一个交货期。按照公司以往的流程，业务员要先查系统里的历史报价，再核一遍库存，然后写英文邮件——这个过程，快的话一天，慢的话两天。 48小时
