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一開始其實是我受不了自己。腦袋裡、電腦中,永遠有一堆“快好了但永遠不會完成”的半成品,所以姑且試試把它們丟給 AI 試試看:會不會終於能把半成品變成可以見人的作品? 結果意外體會到AI的美好:速度真的快得離譜。 但是,就是那個但是:
大多數人用 AI 做簡報的流程是:給資料→生成→嫌棄。本文分享逆向工程法:先拆解自己的簡報風格,寫成 System Prompt,再讓 NotebookLM 複製你。附賈伯斯、矽谷、麥肯錫三種風格指令,以及 8-12 頁甜蜜點等實測經驗。
Elon Musk 宣布開源 X 推薦演算法。本文拆解 Phoenix、Grok、MoE 與雙塔模型,指出權重、屏蔽規則與「即時推薦」的技術真相。
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