Keep on to blur preview images; turn off to show them clearly
just off the coast of SF the water is <30 ft deep. singapore, china, japan, and gulf states reclaim land this shallow routinely. we should just make more california.
consider: san francisco bar island
![原文地址：https://t.co/hQjXSpImf6
提示词：
根据文章生成顶级杂志风格配图。
流程：
1. 深度分析文章，提炼核心洞察
2. 输出大纲（每页：核心观点/视觉策略/情绪张力）
3. 逐页提交 Nano Banana Pro 生成（一页一图，不要长图）
统一视觉风格：
- 比例：[可自己修改]
- 复古插画质感：水彩/手绘风格，温暖的米色/奶油色纸质背景
- 隐喻式表达：用视觉语言传达深层含义
- 精致细节：丰富的元素层次，耐看
- 高级配色：大地色系（棕/橙/墨绿/金色），低饱和度，复古优雅
- 金色描边/点缀：增强精致感
- 标题：衬线字体，简洁有力
设计哲学：
- 用视觉隐喻讲故事
- 复古而不陈旧，精致而不繁琐
- 每页都是艺术品，值得细品
- 所有页面保持统一的风格、配色、质感
待处理内容：](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpbs.twimg.com%2Fprofile_images%2F1960882043249942533%2Fh4J39ERy_400x400.jpg&w=3840&q=75 "原文地址：https://t.co/hQjXSpImf6
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根据文章生成顶级杂志风格配图。
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1. 深度分析文章，提炼核心洞察
2. 输出大纲（每页：核心观点/视觉策略/情绪张力）
3. 逐页提交 Nano Banana Pro 生成（一页一图，不要长图）
统一视觉风格：
- 比例：[可自己修改]
- 复古插画质感：水彩/手绘风格，温暖的米色/奶油色纸质背景
- 隐喻式表达：用视觉语言传达深层含义
- 精致细节：丰富的元素层次，耐看
- 高级配色：大地色系（棕/橙/墨绿/金色），低饱和度，复古优雅
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- 用视觉隐喻讲故事
- 复古而不陈旧，精致而不繁琐
- 每页都是艺术品，值得细品
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原文地址：https://t.co/hQjXSpImf6 提示词： 根据文章生成顶级杂志风格配图。 流程： 1. 深度分析文章，提炼核心洞察 2. 输出大纲（每页：核心观点/视觉策略/情绪张力） 3. 逐页提交 Nano Banana Pro 生成（一页一图，不要长图） 统一视觉风格： - 比例：[可自己修改] - 复古插画质感：水彩/手绘风格，温暖的米色/奶油色纸质背景 - 隐喻式表达：用视觉语言传达深层含义 - 精致细节：丰富的元素层次，耐看 - 高级配色：大地色系（棕/橙/墨绿/金色），低饱和度，复古优雅 - 金色描边/点缀：增强精致感 - 标题：衬线字体，简洁有力 设计哲学： - 用视觉隐喻讲故事 - 复古而不陈旧，精致而不繁琐 - 每页都是艺术品，值得细品 - 所有页面保持统一的风格、配色、质感 待处理内容：
喜欢摇滚乐、爱钓鱼的PM 网站：https://t.co/vnUpLt752o
我们不妨换个角度理解大语言模型（LLM）——与其把它们看作有独立思想的“个体”，不如将其视为一种强大的“模拟工具”。 比如，当我们想深入探讨某个话题时，与其直接问“你怎么看XYZ？”，不如尝试这样提问：“如果要研究XYZ，什么样的团队会是理想的人选？他们可能会有哪些不同的观点？” LLM的核心能力，在于它能模拟和整合多种视角，而非像人类一样拥有“自我思考”的意识。 它并非对XYZ进行了长期研究并形成了独特见解，而是通过学习海量数据，掌握了不同领域、不同立场的知识和表达模式。 当我们用“你”来提问时，LLM会自动匹配训练数据中隐含的某种“人格化特征”，并模拟出一种“思考者”的口吻来回答。 这种方式本身没有问题，但我们需要明白：它的“回答”本质上是数据模式的重组，而非真正意义上的“独立思考”。 与其把LLM的输出视为某种“神秘智慧”，不如将其看作一种高效的信息整合工具。 理解这一点后，我们就能更理性地使用它——通过引导它模拟不同角色、不同领域的视角，来帮助我们拓展思路、激发灵感，而不是期待它给出“标准答案”。这种认知，或许能让我们与AI的互动更加清晰、更有价值。
找工作、找面试题、改简历、模拟面试。关注： 创业（冷启动） ｜ 认知心理学｜智能体 ｜ 强化学习 building：https://t.co/A4YmEz90B8
fascinating. this is from my talk at lossfunk early november. it’s a form of self consistency - two variations, input and output. this is output consistency. also sharing a bunch of everything else that matters that i shared as part of the talk for adaptive sampling.
making models learn • eXperiments lab • full of myself, but still hungry
RT @ctrlcreep: Lying in the field at midnight, I watch the Space Station transit overhead—and moments after it, a predatory satellite, one…
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If people question your price... the problem isn’t the price. It’s the value. I'm paying $200 + another $200 give or take to @cursor_ai and no questions asked... why? the value is so damn incredible. I wouldn't pay otherwise... Zoom out > see how you can add value > increase prices.
CEO @Plutio_app - on a mission to kill busywork with the world’s first Super Work AI. Ex–Head of Brand @ClickUp.
