使用 ChatGPT Images 2.0 生成完整 16:9 PPT 页面图，再封装为 PPTX、PDF、网页 PPT 三件套。 默认工作方式是： 先为每一页设计标题、文案、构图和视觉叙事。 使用 ChatGPT Images 2.0 直接生成完整的 16:9 PPT 页面图。 将每一页完整页面图封装进 PPTX。 同步交付 PDF 和网页 PPT。 也就是说，用户拿到的 PPTX 默认是“

Learn World Models 是一门以项目为驱动的世界模型课程，从 VAE 编码器与潜在动力学，到 Dreamer、TD-MPC、STORM，再到语言与物理世界的前沿争论。 你将学到什么 为什么需要世界模型：从 Craik（1943）到 JEPA 的历史脉络。 观测编码：VAE、CNN 编码器、ELBO，以及通往 Dreamer 的桥梁。 潜在动力学：GRU、MDN-RNN 与 RSSM

市面的AI剪辑都忽略了核心痛点：素材缺乏标签。作者榨干5年前M1 Max的性能，本地运行Gemma 4大模型，自动分析画面与语音，为一整年的原始素材生成详细元数据。零成本实现自然语言查视频，彻底打通自动化剪辑的底层

Start-MLLM 是一个面向中文学习者的多模态大模型教程项目 这份教程不想只停留在“知道一些名词”，而是希望带大家走完一条更完整的学习链路： 先理解什么是多模态大模型，以及它与传统 CV、NLP、LLM 的关系。 再理解视觉编码器、跨模态对齐、投影层和生成式架构是怎么工作的。 接着学习数据、训练、评测、部署与应用设计。 最后亲手跑通一个视觉语言模型，并做一个简单的图像问答 Demo。 如果

agents-best-practices 是一套跨平台的 Agent 技能，专注于帮助开发者设计、生成 MVP 蓝图、审计和重构各类 Agent 运行时框架。 它不仅提供统一的模型-工具-观测循环，还支持工具权限分级、审批门控、上下文压缩、提示缓存以及工作流编排，让 Agent 在真实业务系统中安全可靠地运行。 主要功能： 提供 MVP Agent 蓝图模板，快速搭建生产级运行框架； -

Gemma Skills 是一套专为 Gemma 模型与智能体交互打造的技能库，提供了模型开发与知识问答的完整能力支持。 仓库内已包含 gemma-dev 技能，可用于快速构建基于 Gemma 的应用或进行通用知识查询。安装方式灵活，既可通过 Vercel Skills CLI 交互式浏览和全局安装，也可使用 Context7 Skills CLI 完成指定技能部署，方便开发者按需扩展。 Gi

sag 是一款现代化的命令行文本转语音工具，灵感来自 macOS 的 say 命令，却接入了 ElevenLabs 的高质量语音引擎。默认直接将文本输出到扬声器，也能保存为音频文件或列出可用音色。 安装只需一条命令：brew install steipete/tap/sag，或 go install github.com/steipete/sag/cmd/saglatest。支持 macOS、L

Image Extender 是一款基于 AI 的开源图像扩展工具，能无缝向任意方向扩展图片，并支持生成完整的 2D 游戏美术素材。应用通过 Gemini 模型与 OpenRouter 提供服务，内置 Poisson 融合算法消除接缝，并提供三选一的最佳结果挑选机制。 主要功能包括： 支持任意方向的图像扩展，结合最佳接缝质量的三选一机制； 提供 Parallax、Tiles、Sprit

OpenDataLoader PDF 是一款专为 AI 准备数据而生的 PDF 解析工具，可自动完成 PDF 无障碍改造，项目完全开源。 它不仅能将任意 PDF 精准转换为 Markdown、JSON（含边界框）和 HTML，还在 200 份真实文档的基准测试中以 0.907 的综合得分排名第一；支持复杂表格、扫描件 OCR（80+ 语种）、LaTeX 公式及图表描述，并提供本地确定性模式与 A

专为采用板载内存且无法升级的笔记本电脑打造。如果你有一张配备 8GB 显存的 RTX 显卡，而系统已经开始将数据换出到 SSD，那么这个工具可以让这些显存发挥作用。

mathVideoMaker 是一套专为数学教学打造的 Cursor Agent Skill，能同时生成高质量讲解视频和交互式网页。它把 Manim 动画渲染与自包含 HTML 结合，让数学概念的推导过程既能“看明白”，又能“玩明白”。 通过结构化检查与文字化验证，即使模型视觉能力有限，也能稳定输出准确、生动的数学内容。视频强制展示推导过程，网页提供参数拖拽交互，二者共享设计语言，互为补充。内置

传统智能体框架将功能过度捆绑，致使团队后期扩展极其困难。本文提出基于 iii 引擎的破局之道：将路由、策略等核心任务彻底解耦，拆分为独立可替换的 Worker 节点。开发者只需像“搭积木”般按需组合或自研，即可告别魔

一本使黑箱模型可解释的指南。 作者Christoph Molnar — 机器学习作家 机器学习已融入我们的产品、流程及研究体系。然而计算机通常不会解释其预测结果，这可能引发诸多问题，包括信任危机和潜在漏洞的滋生。本书旨在探讨如何让机器学习模型及其决策过程变得可解释。 在了解可解释性的相关概念后，您将学习决策树、线性回归等简单且可解释的模型。本书的核心内容是模型无关的黑盒模型解释方法：诸如 LI

Terax 是一款轻量级的终端优先 AI 原生开发工作空间，它将多功能终端、代码编辑器、版本控制和 AI 代理集成于一体，专为追求极致效率的开发者打造。 仅 7MB 的体积却拥有原生 PTY 后端和 WebGL 渲染，支持多标签终端、行内 AI 自动补全、AI 差异编辑、Git 提交图、文件资源管理器及本地开发服务器预览。完全本地运行、无遥测、无需账号，即可通过自带密钥或本地模型调用各类大模型。

本文作者用GPT-5-Codex完成了100%的代码编写。他痛批各种套壳工具、RAG和子智能体等“过度工程”，指出最高效的AI开发只需化繁为简。抛弃花哨框架，像管理高级工程师一样，用截图和直接对话引导模型即可。别浪费时间折腾工具，

本文批判了科技富豪热衷表演睡办公室的病态现象。这种“内卷表演”无关产出，而是精英为掩盖特权、证明财富合理性的造神运动。真正的财富应致力于创造美好，而非把吃苦当美德，这是对人类自由的极大浪费。

基于千万营收实战经验，拆解2026年AI变现三大路径： 1.内容流量：深耕AI技能并公开分享，靠社群/课程变现，门槛最低。 2.企业咨询：为中小企业搭建自动化工作流，赚方案费，见效最快。 3.AI产品化：开发垂直工具或服务，上限极高，但需

用AI盲目建了大量无用项目后发现，AI的“零阻力”正摧毁人的专注力。它让人陷入看似忙碌实则无价值的“伪生产力”陷阱。高质量产出离不开思考的阻力，为了夺回有意义的时间，最好的办法或许就是克制滥用，取消AI订阅。

AI编程能力已高度商品化，真正的护城河是Harness（运行环境）。它不是提示词，而是包含工具、上下文记忆、反馈闭环与安全护栏的AI专属工作台。用不好AI并非模型太笨，而是系统没建好。未来属于系统工程，请把精

文章探讨了AI在“持续学习”上与人类的差距。大模型的规模和预训练虽缓解了“灾难性遗忘”等旧痛点，但AI仍缺乏举一反三的“累积学习”能力。未来AI必须打破短期上下文与长期记忆的生硬边界，让学习机制跨时间尺度协同，才能真正实现像人类一样的终身学习。