Midjourney阿凡达海报提示词生成工具及模板分享-Orange AI Orange AI分享了一个专业的Midjourney提示词工程师和平面设计师使用的海报生成模板，并以“阿凡达”为主题进行了详细填充。该模板强调了分析主题的核心视觉元素、标志性符号、经典台词和独特艺术风格，并要求生成包含中英文双语标签、字幕和标题的超详细提示词。它还规定了海报的整体框架、背景材质、顶部标题模块、核心视觉中心、双语信息列和底部信息模块等具体结构，旨在通过精确的提示词控制AI生成高质量、风格统一的视觉作品。 人类大脑与AI效率对比及对AI发展的启示-向阳乔木 Dwarkesh Patel访谈亚当•马布尔斯通，深入探讨了人类大脑如何在仅20瓦功耗 …
阅读更多过去4小时全球AI要闻回顾 从脑科学看AI：人类大脑为何能以20瓦功耗碾压AI - 向阳乔木 Dwarkesh Patel对神经科学家亚当·马布尔斯通的访谈深入探讨了人脑与AI的效率差异。报告指出，人脑仅以20瓦功耗就能在理解因果、学习新概念及泛化能力上超越当前最先进的AI模型，核心在于其高效的学习机制和独特的双系统架构（硬编码的导向系统与可塑性的学习系统）。文章还强调了大脑的“全向推理引擎”、存算一体、物理随机性及稀疏激活等节能特性，并为AI发展提出了借鉴：如采用辅助损失函数、多任务学习、连接组学以及形式化证明语言Lean来提升AI的鲁棒性和安全性。 Boris Cherny分享Claude Code实战技巧：效率与协作的关键 - …
阅读更多人脑的计算优势：仅20瓦功耗如何超越AI？-向阳乔木 Dwarkesh Patel对亚当•马布尔斯通的访谈深入探讨了人脑在能效和学习能力上对AI的优势。文章指出，人脑仅用20瓦功耗便能实现远超当前AI的因果理解、新概念学习及灵活应对能力。其秘密在于大脑的双系统架构：硬编码的“导向系统”和通用预测的“学习系统”。大脑通过“存算一体”、物理随机性、低电压和稀疏激活等机制实现高效能。对AI的启示包括采用辅助损失函数和多任务学习，以及通过连接组学绘制大脑图谱以提高AI的鲁棒性。 Midjourney提示词工程：阿凡达主题海报生成模板-Orange AI Orange AI分享了一个专业的Midjourney提示词模板，旨在帮助平面设计师和 …
阅读更多人脑与AI效率对比及对未来AI的启示-向阳乔木 Dwarkesh Patel访谈亚当•马布尔斯通深入探讨了人脑在20瓦功耗下超越AI的学习效率。其关键在于大脑的复杂进化损失函数和双系统架构（导向系统与学习系统）。导向系统编码基本本能，学习系统则构建世界模型并预测导向系统反应，实现高效泛化。此外，人脑采用存算一体、物理随机性及低电压低频率运行，大幅降低能耗。访谈为AI发展提出启示：引入辅助损失函数模仿大脑激活模式，多任务学习，以及利用连接组学和Lean语言提升AI的安全性和推理能力。 Claude Code编程技巧与Agent工作流优化-宝玉 Anthropic的Boris Cherny分享了9条Claude Code实战技巧，强调 …
阅读更多大脑与AI效率对比及未来AI发展方向-向阳乔木 亚当•马布尔斯通在Dwarkesh Patel的访谈中深入探讨了大脑与AI在学习效率上的差异，指出大脑仅用20瓦功耗却能远超当前AI的计算能力。核心在于大脑的双系统架构：硬编码本能的导向系统与通用预测的学习系统。进化通过复杂且分阶段触发的“损失函数”提升学习效率，并利用存算一体、物理随机性、低电压低频率及稀疏性激活实现极致能效。文章还提出了让AI更像人类的方法，如采用辅助损失函数和多任务学习，并强调连接组学和Lean形式化证明语言对AI发展和安全的重要性。 Claude Code高效实战技巧揭秘-宝玉 Anthropic的Boris Cherny分享了9条Claude Code实战技 …
阅读更多Dwarkesh Patel访谈亚当•马布尔斯通：大脑高效秘密与AI启示-向阳乔木 神经科学家亚当•马布尔斯通在访谈中阐述大脑以20瓦功耗超越AI的奥秘，主要在于其复杂的、分阶段激活的损失函数和双系统架构（导向系统与学习系统）。大脑通过存算一体、物理随机性和低功耗稀疏激活实现极致能效，并以“全向推理”掌握变量间深层关系。研究者应学习大脑设计，如采用辅助损失函数和多损失函数训练AI，并利用连接组学揭示大脑结构。 AI又一个有趣又实用新路子！（书籍推荐）-宝玉 有观点指出AI在书籍推荐领域展现新潜力，超越传统的书名和简介，能提供更深度的拆解与分析。这种方式有助于用户更精准地判断书籍是否符合个人口味，同时保留阅读乐趣，标志着AI个性化推 …
阅读更多过去4小时全球AI要闻 Dwarkesh Patel访谈亚当•马布尔斯通（Adam Marblestone）- 向阳乔木 神经科学家亚当·马布尔斯通在Dwarkesh Patel的访谈中深入探讨了大脑与AI的根本差异。他指出，大脑仅用 20瓦功耗 就能超越现有AI模型，其核心在于其独特的 双系统架构 (导向系统与学习系统)、全向推理引擎，以及在生物物理层面的高效机制，如 存算一体、物理随机性 和 低功耗稀疏激活。这些机制使得大脑在有限数据下能实现极高的学习效率、因果理解和泛化能力。访谈还探讨了如何将这些原理应用于AI，例如通过 辅助损失函数 使AI内部神经活动模式与人类大脑一致，以及采用 多损失函数 训练。连接组学被视为理解大脑结构 …
阅读更多以下是过去4小时内全球AI领域发生的一些重要事件和观点： Peter Diamandis 深入探讨：我们是国家的公民还是公司的公民？-Peter H. Diamandis, MD Peter H. Diamandis 博士详细阐述了在人工智能超级智能（ASI）时代，国家与科技公司之间界限模糊的“十字路口”。他提出了两种未来情景：一是国家与科技巨头形成“公共-私营伙伴关系2.0（成果经济）”，国家作为服务的保障者和最大客户，科技巨头则成为受监管的“工具”提供商，构建基础设施；二是“企业主权（云国家）”，即国家滞后，科技巨头通过掌控能源、发行自有货币和提供“订阅式公民身份”服务，完全取代国家成为新的主权实体。他强调，现代科技巨头的经济体 …
阅读更多以下是过去4小时全球AI领域的精选动态： 施特劳斯式模因：AI时代信息解读新视角-宝玉 LessWrong社区作者KAP提出了“施特劳斯式模因”概念，旨在分析信息传播中多层含义的现象。该模因具有高阶与低阶解读并存、高阶理解低阶但视为“有用简化”、以及自稳定结构三大特征。文章以罗振宇跨年演讲为例，揭示其表面为AI时代人生指南，深层则是一个精密商业系统。在AI内容生成成本趋近于零的时代，识别这类多层信息结构对于保持清醒至关重要，并提供了三步检验法来辅助判断。 AI时代国家与企业界限模糊：走向“云国家”或公私合作2.0-Peter H. Diamandis, MD 未来十年，人类将从劳动力与资本驱动的稀缺经济转向以计算（Compute）和 …
阅读更多罗振宇跨年演讲与“施特劳斯式模因”的AI时代启示-宝玉 文章深入分析了罗振宇跨年演讲中展现的“施特劳斯式模因”现象，即信息存在高阶与低阶解读。低阶解读通常简单正面，为大众提供积极方向；高阶解读则揭示其精密的商业变现逻辑和情绪操控周期。在AI生成内容成本趋零的时代，这类多层信息结构将大规模涌现，文章强调理解并识别这些模因，对在信息洪流中保持清醒和做出知情选择至关重要。 AI时代国家与企业权力边界的模糊：公民归属何处？-Peter H. Diamandis, MD Peter H. Diamandis深入探讨了在人工超级智能（ASI）时代，国家与大型科技公司之间界限日益模糊的未来。他提出了两种可能的情景：一是公共-私人伙伴关系2.0， …
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