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Med school students are uploading their course materials to ChatGPT and using Voice mode as a study partner 👀

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Olivia Moore
Wed Nov 12 01:25:16
We’re now seeing second-order cringe engagement bait tactics. Meta-ragebaiting. 

Best $10k Nikita could have ever spend to expose how quickly an amplified viral loop takes over the monkey brain and what it does to a person.

Algorithmic attention-reward-dynamics are poison.

We’re now seeing second-order cringe engagement bait tactics. Meta-ragebaiting. Best $10k Nikita could have ever spend to expose how quickly an amplified viral loop takes over the monkey brain and what it does to a person. Algorithmic attention-reward-dynamics are poison.

Building https://t.co/od97B0HVrk and https://t.co/666FnyVVE0 in Public. Raising all the boats with kindness. 🎙️ https://t.co/6w69DZmi8H · ✍️ https://t.co/lpnor5rsTW

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Arvid Kahl
Wed Nov 12 01:25:14
RT @LibertarianRed1: If they can hide a hemp ban inside a budget bill, they can hide anything in a budget bill. Transparency is a policy ch…

RT @LibertarianRed1: If they can hide a hemp ban inside a budget bill, they can hide anything in a budget bill. Transparency is a policy ch…

I'm a small business owner riding a rock through space. Domain names matter․ Champion of self determination. Cincy born and raised․

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Drew Wash
Wed Nov 12 01:21:03
101 个真实世界 Gen AI 用例的技术蓝图

@GoogleCloudTech 最新发布,聚焦于 Gen AI 的实际应用。延续之前列出的 600 多个 AI 示例,精选出 101 个跨行业案例,并为每个用例提供简洁的技术蓝图。而且都是可操作的设计模式,帮助企业从问题定义到实施落地。

将案例按 10 大行业分组:零售、媒体/营销/游戏、汽车/物流、金融服务、医疗/生命科学、电信、酒店/旅行、制造/工业/电子,以及公共部门/非营利组织。每个蓝图包括问题描述、架构概述、核心组件(如模型、智能体和工具)以及益处。

1. 零售业:连接线上线下,提升个性化
零售用例(11个)聚焦库存管理、搜索和客户互动。
· 统一线上线下体验:解决门店与电商数据孤岛问题。架构:电商流量通过 Cloud CDN 缓存静态内容,GKE 扩展微服务,Apigee API 实时查库存,BigQuery 分析销售预测。益处:需求预测更准,供应链优化。
· 实时库存推荐:店长通过 Vertex AI 模型预测需求,Looker 生成仪表板推送至 Google Sheets。益处:减少缺货,提升运营效率。
· 照片搜索产品:用户上传照片,Vertex AI Vision 生成向量嵌入,Vector Search 匹配相似商品。益处:视觉化发现加速购物决策。
这些用例多用 Vertex AI 处理生成任务,BigQuery 存储数据,强调实时性和个性化。

2. 媒体、营销与游戏业:内容生成与推荐
15个用例强调创意自动化和粉丝互动。
· 从评论生成播客:音频存 Cloud Storage,Speech-to-Text 转录,Vertex AI 总结脚本后用 Text-to-Speech 合成。益处:从小时级任务缩短至分钟,提升粉丝参与。
· 超个性化媒体活动:Dataflow 处理用户数据,Gemini 生成脚本,Cloud Storage 存资产。益处:超越通用营销,增强分享性。
· AI 字幕工具:视频上传触发 Speech-to-Text 和 Gemini 标注发言者。益处:加速无障碍内容创建。
蓝图突出 Gemini 模型在脚本和多模态生成中的作用,结合 Cloud Run 服务化部署。

3. 汽车与物流业:安全与动态优化
用例关注实时监控和位置服务。
· 交互式车主手册:手册内容嵌入 AlloyDB,Gemini 结合 Vertex AI Vision 生成答案。益处:减少支持呼叫,提升用户满意度。
· 运输中音频安全警报:Pub/Sub 流式音频,Gemini 分析异常并通知。益处:实时响应潜在风险。
· 位置感知数字广告:GPS 数据经 Google Maps Geocoding,Gemini 生成头条。益处:上下文相关,提升广告效果。

4. 金融服务、医疗与电信:合规与精准分析
这些行业用例(各约10个)强调隐私和准确性。
· 金融规划向导(金融):BigQuery 整合用户数据,Gemini 生成模型。益处:从小时缩短至分钟的设置时间。
· 患者互动智能体(医疗):多模态 Gemini 分析症状,提供护理指导。益处:改善远程诊断效率。
· 网络故障根因分析(电信):日志流 Pub/Sub,Gemini 分类并建议修复。益处:加速故障隔离。

5. 酒店/旅行、制造与公共部门:效率与包容
· 旅行个性化行程(酒店):用户偏好输入 Vertex AI,生成优化路线。益处:提升预订转化。
· 预测性维护(制造):传感器数据经 BigQuery,Vertex AI 预测故障。益处:降低停机成本。
· 政策总结工具(公共):文档上传 Gemini,生成简明摘要。益处:提高公民访问性。

6. 技术行业用例:智能体驱动的创新
聚焦技术领域的11个用例,引入更多智能体概念,这些智能体是自主执行任务的 AI 实体,能调用工具和 API。
· 隐藏物体发现:天文图像存 Cloud Storage,Vertex AI 计算机视觉模型扫描数据集。益处:自动化海量分析,加速科学突破。
· 个性化 AI 助手:用户数据微调 Gemini 模型,部署 Cloud Run。益处:隐私优先的定制响应。
· 销售协作者智能体:BigQuery 整合 CRM,Gemini 合成交易简报。益处:赋能 B2B 销售洞察。
· 会议转录分析智能体:Speech-to-Text 转录,Gemini 总结行动项。益处:提升协作效率。
· 企业知识搜索引擎:Vertex AI Search 索引 Slack 等来源,提供统一答案。益处:打破信息孤岛。
· B2B 工作流自动化智能体:Gemini 协调跨系统 API 任务。益处:简化部门协作。
· 客户反馈洞察:Pub/Sub 摄入反馈,Gemini 分类趋势。益处:数据驱动的产品迭代。
· 营销创意自动化:Gemini 生成内容,Text-to-Speech 添加配音。益处:快速产出广告变体。
· LLM 可观测性平台:GKE 托管数据,Vertex AI 检测幻觉或漂移。益处:生产级 AI 监控。

101 个真实世界 Gen AI 用例的技术蓝图 @GoogleCloudTech 最新发布,聚焦于 Gen AI 的实际应用。延续之前列出的 600 多个 AI 示例,精选出 101 个跨行业案例,并为每个用例提供简洁的技术蓝图。而且都是可操作的设计模式,帮助企业从问题定义到实施落地。 将案例按 10 大行业分组:零售、媒体/营销/游戏、汽车/物流、金融服务、医疗/生命科学、电信、酒店/旅行、制造/工业/电子,以及公共部门/非营利组织。每个蓝图包括问题描述、架构概述、核心组件(如模型、智能体和工具)以及益处。 1. 零售业:连接线上线下,提升个性化 零售用例(11个)聚焦库存管理、搜索和客户互动。 · 统一线上线下体验:解决门店与电商数据孤岛问题。架构:电商流量通过 Cloud CDN 缓存静态内容,GKE 扩展微服务,Apigee API 实时查库存,BigQuery 分析销售预测。益处:需求预测更准,供应链优化。 · 实时库存推荐:店长通过 Vertex AI 模型预测需求,Looker 生成仪表板推送至 Google Sheets。益处:减少缺货,提升运营效率。 · 照片搜索产品:用户上传照片,Vertex AI Vision 生成向量嵌入,Vector Search 匹配相似商品。益处:视觉化发现加速购物决策。 这些用例多用 Vertex AI 处理生成任务,BigQuery 存储数据,强调实时性和个性化。 2. 媒体、营销与游戏业:内容生成与推荐 15个用例强调创意自动化和粉丝互动。 · 从评论生成播客:音频存 Cloud Storage,Speech-to-Text 转录,Vertex AI 总结脚本后用 Text-to-Speech 合成。益处:从小时级任务缩短至分钟,提升粉丝参与。 · 超个性化媒体活动:Dataflow 处理用户数据,Gemini 生成脚本,Cloud Storage 存资产。益处:超越通用营销,增强分享性。 · AI 字幕工具:视频上传触发 Speech-to-Text 和 Gemini 标注发言者。益处:加速无障碍内容创建。 蓝图突出 Gemini 模型在脚本和多模态生成中的作用,结合 Cloud Run 服务化部署。 3. 汽车与物流业:安全与动态优化 用例关注实时监控和位置服务。 · 交互式车主手册:手册内容嵌入 AlloyDB,Gemini 结合 Vertex AI Vision 生成答案。益处:减少支持呼叫,提升用户满意度。 · 运输中音频安全警报:Pub/Sub 流式音频,Gemini 分析异常并通知。益处:实时响应潜在风险。 · 位置感知数字广告:GPS 数据经 Google Maps Geocoding,Gemini 生成头条。益处:上下文相关,提升广告效果。 4. 金融服务、医疗与电信:合规与精准分析 这些行业用例(各约10个)强调隐私和准确性。 · 金融规划向导(金融):BigQuery 整合用户数据,Gemini 生成模型。益处:从小时缩短至分钟的设置时间。 · 患者互动智能体(医疗):多模态 Gemini 分析症状,提供护理指导。益处:改善远程诊断效率。 · 网络故障根因分析(电信):日志流 Pub/Sub,Gemini 分类并建议修复。益处:加速故障隔离。 5. 酒店/旅行、制造与公共部门:效率与包容 · 旅行个性化行程(酒店):用户偏好输入 Vertex AI,生成优化路线。益处:提升预订转化。 · 预测性维护(制造):传感器数据经 BigQuery,Vertex AI 预测故障。益处:降低停机成本。 · 政策总结工具(公共):文档上传 Gemini,生成简明摘要。益处:提高公民访问性。 6. 技术行业用例:智能体驱动的创新 聚焦技术领域的11个用例,引入更多智能体概念,这些智能体是自主执行任务的 AI 实体,能调用工具和 API。 · 隐藏物体发现:天文图像存 Cloud Storage,Vertex AI 计算机视觉模型扫描数据集。益处:自动化海量分析,加速科学突破。 · 个性化 AI 助手:用户数据微调 Gemini 模型,部署 Cloud Run。益处:隐私优先的定制响应。 · 销售协作者智能体:BigQuery 整合 CRM,Gemini 合成交易简报。益处:赋能 B2B 销售洞察。 · 会议转录分析智能体:Speech-to-Text 转录,Gemini 总结行动项。益处:提升协作效率。 · 企业知识搜索引擎:Vertex AI Search 索引 Slack 等来源,提供统一答案。益处:打破信息孤岛。 · B2B 工作流自动化智能体:Gemini 协调跨系统 API 任务。益处:简化部门协作。 · 客户反馈洞察:Pub/Sub 摄入反馈,Gemini 分类趋势。益处:数据驱动的产品迭代。 · 营销创意自动化:Gemini 生成内容,Text-to-Speech 添加配音。益处:快速产出广告变体。 · LLM 可观测性平台:GKE 托管数据,Vertex AI 检测幻觉或漂移。益处:生产级 AI 监控。

邵猛,中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱:shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴

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meng shao
Wed Nov 12 01:12:42
#软件资讯 微软发布 Microsoft Visual Studio 2026正式版和 .NET 10,集成GitHub Copilot,继续致力于基于人工智能的编程开发体验。

由于平台本身并没有发生太大变化,所以VS 2022的几千个扩展程序也可以继续在VS 2026上使用。

变更日志和下载地址:https://t.co/eZHlOGl9zO

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蓝点网
Wed Nov 12 01:11:50
i made this because @levelsio got the app and thought it was sorta supposed to be this so now it will also have this :) good idea

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jack friks
Wed Nov 12 01:11:49
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