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Claude通用助手与搜索Claude 是 Anthropic 推出的 AI 助手,可通过对话协助写作、阅读资料、分析数据和编程,并将部分任务整理为可继续编辑的文档、表格或演示文件。适合希望把想法、资料和初稿衔接起来的个人与团队。
GGemini 是 Google 的 AI 助手,可通过对话协助写作、规划、整理资料和分析上传文件,也可用 Deep Research 围绕一个主题检索资料并生成研究报告。
MMidjourney 是从文字和参考图片生成视觉作品的 AI 创作工具。可在网页 Create 页面输入提示,比较生成版本,再使用变体、编辑、放大或图像转视频等功能继续创作。
KKrea 是 AI 视觉创作工作空间,可从文字或参考图生成图片,比较不同模型与变体,再进行编辑、细节增强和放大,也提供视频及其他创意工具入口。
RRunway 是集视频生成、视觉编辑和创作流程于一体的 AI 平台。可从文字、图片或已有片段开始,生成或修改镜头,再进行延长、放大和导出,服务于概念短片、广告及其他视觉制作。
SSuno 是通过文字描述、歌词和参考素材创作歌曲的 AI 音乐平台。用户可生成带人声的歌曲或音乐,再使用编辑、重混与音轨分离等功能继续制作和分享。
EElevenLabs 是提供 AI 语音生成、音频创作和语音智能体的平台。创作者可以制作配音、有声书、播客及本地化内容,开发者则可通过 API 接入语音生成、转录和对话能力。
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Notion AI办公与效率Notion AI 是集成在 Notion 工作空间中的 AI 助手,用于查找团队知识、生成和编辑页面、处理数据库及整理会议内容。它结合工作空间和已连接应用的上下文,帮助把资料查询、内容整理和后续任务放在同一工作环境中完成。
GGamma 是用 AI 协助制作演示文稿、文档、网页和视觉内容的产品,可从目标、提纲或已有资料开始生成内容,再通过对话、布局与自由编辑调整成品。
CCursor 是围绕软件开发任务工作的 AI 编程产品,可在代码上下文中协助规划、修改、测试和审查代码,并提供桌面、命令行及云端智能体等使用方式。
AI 正在发生
643 条已发布资讯1Password 与 Codex 一起提高工程生产率 21%
1Password的工程师使用Codex快速构建新的特性和内部工具,达到生产准备状态,同时保持严格的安全政策.
ATV Big Air Tour将3天的工作时间变为3小时,与ChatGPT合作
ATV Big Air Tour 使用 ChatGPT 播放器 努力加快市场化,商品化,等等. 它甚至将商品照片在15分钟后变成库存网站.
律师事务所 Gilbert + Tobin 如何用 OpenAI 管理和衡量AI
参见Gilbert + Tobin如何将CEO主导的承诺,严格的治理,以及人的责任结合起来,将ChatGPT Enterprise和Codex的规模扩大到整个公司.
更好的答案,更广泛的思考: 学生从ChatGPT和批判性思维训练中获得什么
对1000多名学生的随机研究考察了ChatGPT,批判性思维,原创性,以及学生在现实世界的大学任务上的表现.
Import AI 466: The bitter lesson for robotics, AIs complete week-long programming tasks; and OpenAI's accidental AI hacker
The warning shots will continue until civilization wakes up
Adaptive Parallel Reasoning: The Next Paradigm in Efficient Inference Scaling
Overview of adaptive parallel reasoning. What if a reasoning model could decide for itself when to decompose and parallelize independent subtasks, how many concurrent threads to spawn, and how to coordinate them based on the problem at hand? We provide a detailed analysis of recent progress in the field of parallel reasoning, especially Adaptive Parallel Reasoning. Disclosure: this post is part landscape survey, part perspective on adaptive parallel reasoning. One of the authors (Tony Lian) co-led ThreadWeaver (Lian et al., 2025), one of the methods discussed below. The authors aim to present each approach on its own terms. Motivation Recent progress in LLM reasoning capabilities has been largely driven by inference-time scaling, in addition to data and parameter scaling (OpenAI et al., 20