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A collection of 363 posts

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Qwen3.6–35B vs. Gemma 4 26B

我花了 48 小时在 MacBook Pro M3 Max（64GB）上并排运行这两款模型。以下是完整分析

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Gemini 3.1 TTS提示编写指南

Gemini 3.1 Flash 文本转语音 (TTS) 是一个新模型，你可以通过指导它来获得精确的音频表现。在这篇博文中，我将分享一些关于如何通过提示词引导模型的技巧，并展示它的一些优势。

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gemini 3.1 TTS全部30 种语音实测

我测试了 Google 新版 Gemini 3.1 的全部 30 种语音，下面介绍我的发现。

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Lyria 3 音乐制作指南

无论你是想为好朋友制作一首生日歌、一首健身时的燃曲，还是一首适合学习的 lo-fi 忧郁节拍，Lyria 3 都能满足你

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Flash 3.1 TTS：用提示控制声音

Gemini 3.1 Flash TTS 携200+音频标签、30种声音预设和让ElevenLabs紧张的控制力重磅登场。

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关于Gemma 4的真相

一周的真实 Python 工作。不是基准测试。以下是实际发生的情况。

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Chandra：商业OCR的终结者

一个来自布鲁克林初创公司的4B参数模型正在90种语言上击败GPT-4o和Gemini。虽然OCR不是我的专业领域，但这个模型让我着迷。

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Gemini 3.1 Flash TTS

Google今天发布了Gemini 3.1 Flash TTS，这是一种可以使用提示来引导的新型文本转语音模型。

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关于bitnet.cpp的思考

经过数月的实际使用，这是我对1比特LLM推理的客观评价。

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用 Nano Banana创建信息图

LinkedIn上一次意外的成功，让我决定系统地测试 Nano Banana，尝试各种提示策略，从简单到复杂，有不同的背景信息和迭代次数。

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我发现的7个Nano Banana技巧

我花了48小时将Google的新Nano Banana AI推向极限，发现了隐藏的技巧，使其在图像编辑方面比ChatGPT好10倍…

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Magika：文件类型检测小模型

在智能体AI时代，这改变了一切。Google开源的Magika，一个3MB的神经网络能在5毫秒内识别214种文件类型

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24个开脑洞的Nano Banana案例

Google Nano Banana Pro是一个非凡的模型，它在智能提示理解、高级文本渲染和上下文感知创意推理方面表现出色。

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实测GLM-5.1：能干又便宜

GLM-5.1击败了GPT-5.4和Claude Opus 4.6，且便宜7.8倍

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Gemma 4：设备端多模态AI

我们与 Google 和社区合作，使它们可以在任何地方使用：transformers、llama.cpp、MLX、WebGPU、Rust；你能想到的都有。

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Meta新模型Muse Spark上手体验

Meta今天发布了Muse Spark，这是他们自Llama 4几乎整整一年前以来的首个模型发布。

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在Kaggle上微调Qwen3.5-2B

本文将带领大家了解LLM微调的过程以及人们常犯的错误，至少是我自己在Kaggle上进行简单SFT（监督微调）时犯的错误。

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MiniMax M2.7 自进化智能体模型

当西方为了安全将其前沿智能体锁起来时，中国的MiniMax开源了一个230B模型，它自动化了自己的训练……

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体验Gemma 4上的Claude Code

想象一下，在Nvidia GPU上运行Claude Code和Google的Gemma 4编程模型——还有比这更好的吗？

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用Gemma 4构建自托管OCR

过去三年里，许多人认为 AI 越大越聪明。他们觉得参数越多，性能越好；GPU 越多，AI 就越智能。

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Claude Mythos 完整解读

这是AI开发和网络安全的关键时刻，因为 Anthropic 构建了一个能力如此强大的模型，他们选择不公开发布它。

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用Unsloth微调Gemma 4 E2B

在有限硬件上使用Unsloth微调Google最新多模态模型的实用、无废话指南。

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Bonsai 8B：极致量化的小模型

1位LLM已经到来。Bonsai 8B——一个80亿参数的语言模型，压缩到每个权重仅1.125位，完全装入显存只需1.15 GB。

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Gemma 4 本地AI终极指南

本地 AI 终极指南：在家庭网络上托管 Gemma 4。

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用Nano Banana生成透明背景图像

Nano Banana 2的图像质量令人难以置信，但像大多数图像模型一样（除了 gpt-image），它有一个对开发者来说很大的问题：它不支持透明度。