与「AI生成」相关的搜索结果

如何解决 AI 写文章的 AI 味儿？ 现在的 AI 写数学题或写代码很厉害，但在写学术论文、小说或百科文章时，经常产出空话连篇、表面流畅但缺乏真正深度的文字，这种低质文本常被称为“AI 废话”（AI slop）。 出现这个问题的原因在于，常用的 AI 评分系统很难辨别真正优秀的文字。研究人员发现，如果让目前的先进模型给文章打分，或者让它们自由制定打分标准，模型给出的分数往往偏向 AI 生成的内容，甚至给 AI 文本的分数远高于人类专家的原著。打分裁判本身偏好废话，训练出来的写作模型自然就会写出更多废话。 为了解决这个弊端，META 提出了一套名为 RL-XAR 的新训练方案，核心思路分为三步： 1）准备参照标杆：收集高水平的人类写作范例，比如真实的科研论文、名家小说和维基百科精选词条，截取前半部分作为上下文，分别让人类专家和 AI 模型顺着往下写。 2）训练评分规则：让 AI 裁判反复调整打分标准，直到这些标准能准确把人类高手的文本评为高分，把 AI 生成的文本评为低分，真正拉开两者的差距。 3）针对性强化训练：用这套校准后的高难度评分规则去重新训练写作模型，不断循环这个过程，逼迫模型改掉毛病。 META 在三个领域测试了这种方法： · 学术论文写作：模型需要补写论文中被拿掉的摘要、引言或结论。经过新方法训练的模型，不再像以前那样把整篇论文翻来覆去复述一遍，而是学会了精简和突出重点。原作者进行盲测评估时，新模型的胜率达到了 89%。 · 文学小说续写：续写普利策奖和诺贝尔奖得主的作品。模型改掉了乱用陈词滥调的比喻这一常见毛病，盲测胜率达到了 95%。 · 维基百科编写：根据标题直接写出正文内容。这项任务难度最高，模型虽然也有进步，但因为现有的 AI 裁判能力有限，提升幅度不如前两项明显。 所以，想让 AI 写出更像人类高手的深刻文字，关键在于先训练出眼光挑剔的评分标准，避免让模型用平庸的标准自我满足。 原文：

郭宇在这场分享中关于「高级打工仔」与读书的核心观点，可以概括为以下三层： 一、传统路径已经失效 他明确提出，东亚社会长期推崇的“读书—考名校—成为高级知识打工人”路径，在AI时代已经逐渐失去可行性。 2025年10月Claude Code推出代码生成能力后，医生、律师等依托智力获取超额收益的知识类职业优势被大幅削弱，依靠个人智力做“高级打工人”已经不再是一个可以稳定追求的目标。 背后的逻辑是：你能使用到的智力，和你自己能获取到的智力，已经完全不成比例。 人类花十年读书只能学到皮毛，不可能每天不睡觉学完ChatGPT预训练的所有知识，而且AI还能边做边学，获取前人知识的速度远超人类。 二、读书本身的价值需要重新定义 他并没有否定读书或知识的价值，而是认为读书的目标不能再是“成为高级打工人”。 传统东亚教育的底层逻辑是“读书=不做体力劳动=阶层跨越/经济自由”，这套逻辑在工业时代成立，但在AI时代需要转向，知识不再是用来卖时间、换薪资的筹码，而是用来构建叙事、撬动智能复利的杠杆。 三、AI时代的替代方向：用智能赚复利 他提出的新方向是掌握叙事（narrative）能力，用智能赚取复利，而不是靠单次劳务换取报酬。 核心论据是： 1. AI当前尚不具备自主决定叙事方向的能力，这是人类独有的核心竞争力。 2. JK·罗琳靠《哈利·波特》叙事体系获得的长期收益，远超过影片中小演员的短期劳务收入——这就是智能复利的典型形态。 3. 叙事能力不只是写书，打造服装品牌、运营亚马逊爆款、做AI生成内容、经营个人IP，本质都是讲好故事触达用户，获取长期复利。 AI时代最关键的转变，是把自己从工业革命时代的“螺丝钉”，拔高到能够主导叙事的创造者。

元素叠满了，Steam里上了一个AI游戏。 AI生成的游戏素材、视频，Vibe Coding写的游戏代码，接入AI的NPC。修仙题材，还能双修。。。 地址：

Codex 更新了，界面导航大改。左边新加了一个导航栏，把插件、定时任务、站点、项目、地图，还有 PR 都放到左侧导航上了。 新增了资源库和图像两个页面。 资源库里包含你所有的图像、图片、文件夹和收藏，你创作的所有文档以及 AI 创作的图像文档也都保存在这里。 图片那边的话，就是 ChatGPT 原来的图片页面里，有一些用 GPT-Image 模型的一些模板和提示词 其实这样改更好了。 不然之前全放在顶部，随着项目和聊天越来越多，每次找顶部那几个入口都得往回滚，挺烦的。 而且这次藏师傅的 CodePilot 领先 Codex 一个版本，几个月前就添加了资源库，把你所有由 AI 生成的内容结果汇总到一个页面，比如图像、视频、网页、音频这些素材。 你还可以从资源库的结果直接跳回聊天里看具体是怎么做的，非常方便管理，也方便让其他模型调用、复用这些素材。 不过也有很多人觉得不方便，说看着不习惯，这种大改肯定会有这种情况

兄弟们，今天去看了一个广西的 20 岁小哥，拿可灵捏了个 AI 女孩，一个礼拜收了 3000 多刀。 流程人家都是一条龙离谱： 可灵 AI 生成照片和跳舞视频，随手就是一条10多秒的 跳舞片段，皮肤质感比不少真人网红还nice诱惑。 丢到 TikTok 上开整，7 天涨了 3 万粉。 然后马上挂出 Fanvue 订阅链接。 TikTok 负责养鱼，Fanvue负责收钱。 310 个人订阅，每月 9.99 美元，一个月稳定 3000 多刀现金流。 说实话我拿可灵做过几条视频，真人感确实顶，但这哥们最骚的操作不是技术。 是一个根本不存在的人，愣是被运营成了有血有肉的网红，评论区还有人真情实感喊老婆。 赛博擦边真的已经流水线化了。 说真的兄弟们现在AI是差距越拉越大啊！有的人在躺赚了，有的还是苦哈哈研究。

阿里把团队内部用了两年的官方 AI Code Review Skills 开源了，采用 “确定性工程 pipeline + AI Agent” 的混合架构，专门解决通用 Agent 做代码审查时 “漏审、定位漂移、质量不稳” 的老问题。 40.5K ✨ 开源项目 OpenCodeReview： # 核心设计：确定性工程 pipeline × Agent 各司其职 确定性工程负责硬约束： · 精确文件选择：用代码决定哪些文件必须审、哪些要过滤，不依赖模型自觉； · 智能文件捆绑：把相关文件合成一个审查单元（例如 message_en.properties 和 message_zh.properties 捆绑），每个单元以上下文隔离的 sub-agent 运行，分治策略让超大变更集也稳，且天然支持并发（默认 8 个文件 worker）； · 细粒度规则匹配：内置约 54 个按语言/文件类型的规则文档（Java、Go、TS/JS、Python、Rust、SQL/XML mapper、properties 等），用模板引擎而非自然语言把规则匹配到文件特征上，从源头消除信息噪声； · 外部定位与反思模块：评论的“落点”和“内容”分别由独立的 re-location 和 reflection 模块系统性校正，这正对“位置漂移”痛点。 Agent 负责动态决策： · 深度优化的场景 prompt（内部分为 plan → grouping → main → memory_compression → re_location → review_filter 多个任务模板，可在 internal/config/template/prompts/ 看到）； · 从海量生产环境的 tool-call 轨迹（调用频率分布、单工具重复率、新工具对调用链的影响）反向蒸馏出的专用工具集，包括全文件读取、代码搜索、其他变更文件查阅等，比通用 agent 工具箱更小更稳。 # 能力面与生态集成 功能上覆盖：workspace/分支区间/单 commit 审查、断点恢复（ocr session）、全文件 scan（无 git 历史也能审计陌生代码库）、本地 Session Viewer 网页查看与回放、SARIF/JSON 输出、OpenTelemetry 可观测性、MCP Server 扩展。 作为 “Skills 生态” 级项目，它的形态相当完整：既提供 npm 全局 CLI，也提供可移植的 Agent Skill（skills/open-code-review/SKILL.md，带标准 frontmatter，可直接被兼容 skill 的 agent 加载），还有面向 Claude Code、Codex、Cursor、Kimi Code、OpenCode 等平台的插件，每种都封装成斜杠命令或可调用 skill。LLM 侧兼容 OpenAI、Anthropic、AWS Bedrock 三类协议，并可直接复用 Claude Code 的 ANTHROPIC_* 环境变量。 其中一个设计很巧妙：Delegation 模式（ocr delegate preview/rule）。此时 OCR 只做自己擅长的确定性部分（文件选择和规则解析）审查本身交给宿主 coding agent 的 LLM 执行，用户无需给 OCR 配任何 API key。这实际上是把“harness 能力”与“模型能力”彻底解耦。 # 工程质量：超出平均水准的部分 · 安全有正式的 Assurance Case（ASSURANCE_CASE.md）：完整的威胁模型、四条信任边界、T1–T7 威胁逐条给出缓解措施，并按 Saltzer & Schroeder 设计原则和 OWASP Top 10 做了映射。细节经得起推敲：所有外部进程调用只限 git 且子命令硬编码、--end-of-options 防 flag 注入；Agent 读文件路径经 pathutil.WithinBase() 在符号链接解析前后双重校验；本地 Viewer 有 Host 白名单防 DNS rebinding + 严格 CSP。这类文档在一般开源项目里非常罕见。 · 贡献规范近乎严苛（AGENTS.md）：使用 AI 必须在 issue/PR 中披露工具与模型、必须逐行理解 AI 生成的代码、禁止“AI 生成→反复修复→再修复”的循环、禁止把 commit 署名给 AI。源码强制英文（CI 有 english-check，连全角标点都查）、90% 测试覆盖率门槛、-race 与 govulncheck 每次 push 都跑、SPDX 头与 LF 行尾强制。 # Benchmark：数据情况 官方基准 AACR-Bench（已在 Hugging Face 开放）规模不小：50 个流行开源仓库、200 个真实 PR、10 种语言、80+ 资深工程师交叉验证出 1505 条标注问题。结论是同模型对比 Claude Code：Precision 和 F1 显著更高、token 消耗约为 1/9、速度更快。 需要指出两点：其一，Recall 低于通用 agent，README 自己承认这是“以精度换噪声”的刻意权衡，如果你最怕漏问题而非误报，可能不适合；其二，该基准由阿里自建，虽开放了数据集供社区复核，但独立第三方的复现结论目前还少，可以把它当作“有披露的、方向可信的参考”。

今天看到一个非常有用的 SEO tips，现在 AI 生成的内容越来越多，假如你使用 AI 写的内容还想被收录的话，就要需要让 AI 阅读 谷歌官方今年的一系列文档关于内容质量的文档然后写成一份 只覆盖自己 niche 的 guidelines.md prompt 可以这么写：“去打开 Google 现在挂在网上的官方说明，读完再写一份 guidelines.md 这份文档只要讲清楚四件事： 1 Google 明确会处罚什么 2 google 说的写给人看 对人有用的文章到底长什么样 3 E-E-A-T 四个字分别是什么，页面上怎么体现 4 发文章前创建一个 checklist，看看是否通过 ” 保持一段时间更新一次，因为这个文档经常在更新，然后创建一份自己的 guidelines 文档，这样在每个项目要写类似文章的情况下都可以用。 我觉得这个非常非常实用，大家做 SEO 用 AI 写文章的时候可以特别注意下。

卧槽！！！B站百万创作大赛冠军🏆B站Up主@DiDi_OKK 关注我了卧槽！！！ 9月6号，他凭借新作《网站》，在2026威尼斯AI生成短片国际电影节（Reply AI Film Festival）中斩获“Reply AI Studios大獎”与“WeShort观众选择奖”两项大奖。 他的往期作品《牌子》给了我一次AIGC视觉超享受级的震撼！！ 早在2026年3月，AI创作大赛开放赛道：他就凭7分钟AI短片《牌子》拿一等奖100万 这次新作品更是预定爆款！！！

苹果刚刚发布了它的首款折叠手机，iPhone Duo ​​​​ Apple 今天在 Apple Park 举办"Surprise and Shine"发布会，这是新任 CEO John Ternus 上任以来的第一场重大产品发布。Ternus 于 9 月 1 日正式接替 Tim Cook，后者转任执行董事长。Cook 本人也坐在了发布会前排。 发布会的核心是两款手机：Apple 第一款折叠屏 iPhone Duo，以及 iPhone 18 Pro 系列。 iPhone Duo：Apple 的第一款折叠屏 传了好几年的折叠 iPhone 终于来了。iPhone Duo 采用书本式折叠设计，展开后形似护照，内屏 7.6 英寸，外屏 5.4 英寸。机身用的是 5 级钛金属，IP68 防尘防水。 芯片和 iPhone 18 Pro 一样是 A20 Pro，搭配 Apple 自研的 C2 基带。后置双 48MP 摄像头，没有长焦镜头，这是相比 18 Pro 最明显的妥协，大概率是为了控制机身厚度。生物识别用的是侧边按钮的 Touch ID，而非 Face ID，也可以用 Apple Watch 解锁。后续还会支持 Apple Pencil。 两个颜色：星光白和夜空色。256GB 起售价 2,000 美元，最高配置大约 3,000 美元。今天只是发布，预计最早 10 月开售，比 iPhone 18 Pro 晚一步。 对比三星 Galaxy Z Fold 系列（同样 256GB 起售价 1,999 美元），Apple 在价格上基本持平，但在折叠屏市场已经是后来者，三星和华为在这个品类经营了七年。 iPhone 18 Pro：2nm 芯片和可变光圈 iPhone 18 Pro 和 Pro Max 搭载 A20 Pro 芯片，2nm 工艺，2 个"桌面级"超级核心加 4 个能效核心，7 核 GPU。散热性能提升到上一代的三倍。 摄像头最大的变化是 48MP 主摄支持可变光圈，简单说就是镜头可以自动调节进光量和景深，拍人像和夜景时效果会明显提升。还有一个新功能：手机可以验证一张照片没有被 AI 编辑过，在 AI 生成内容满天飞的时代，这算是一个实用的信任工具。 Dynamic Island 缩小了，同时最多支持三个实时活动同步显示。Pro Max 续航提升到 30 小时，充电 15 分钟可以到 50%，这是 iPhone 有史以来最大的电池提升幅度。 四个新颜色：黑色、浅蓝、冰川色（银）、勃艮第（红）。Pro 起售价 1,199 美元，Pro Max 起售价 1,299 美元，均为 256GB 起步。9 月 12 日开始预购，9 月 18 日发售。 其他产品 AirPods 5 的降噪比 AirPods 4 提升了 50%。两个版本：基础版 129 美元带主动降噪，高配版 149 美元多了耳柄音量控制、更长续航和无线充电盒。今天开始预购。 Apple Watch Series 12（399 美元起）和 Ultra 4（799 美元起）升级了健康追踪系统，Series 12 重新引入了陶瓷材质。新增了一个叫 Siri Recap 的功能，用环境监听为你整理一天的高级别笔记。今天预购。 iOS 27 的正式推送日期确认为 9 月 14 日。 值得注意的是，今年普通版的 iPhone 18、iPhone Air 2 和 iPhone 18e 被推到了 2027 年春季，Apple 把九月发布会的焦点完全集中在了高端产品线上。