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程序员这个群体真是太爱分享太爱来源了， 任何东西，他们搞懂之后就会分享出来， 还有一些是一边学一边分享， 这样好不好？ 整体来说是好的， 正是因为开源和分享， 才带来了蓬勃生机的互联网， 分享带来进步，闭塞只能止步不前。 当然，其实不仅仅只是程序员， 整个互联网行业从业者， 普遍都是爱分享的， 互联网上丰富多彩的内容， 都是在这样的氛围下不断完善的。 没有分享，就没有互联网。
哥飞，出海鼓励师，SEO爱好者，Adsense玩家，出海AI工具方向创业者。 同名公众号写了五百多篇出海搞流量免费教程文章。
这是 Gemini 2.5 Pro 和 ChatGPT Atlas 极其缺的一个功能：在当前网页调用 Gem 或者 Project This is a missing feature in both Gemini 2.5 Pro and ChatGPT Atlas: the ability to invoke a Gem or a Project directly from the current webpage.
学到了，原来 Atlas 可以通过输入 “/” 唤出 Project
RT @Yoroomie: How to solve the cold start problem when starting a marketplace in the new AI era:
Founder of Everything Marketplaces (@marketplaceshq). Always working with & investing in marketplaces at https://t.co/HgyZIpWIEQ
Gemini 3 这么猛吗，一个历史学家测试了 Gemini 3 Pro 破译历史文件 他能实现以前模型基本无法完成的历史文件信息破译和推理操作，这些手稿的字说实话没经过学习和训练根本不认识。 在涉及他没见过的复杂手写字体表格的识别时候，Gemini 3 的表现已经优于受过训练的学生。 LLM 的“预测式”本质让它在非常规拼写、姓名、地名、日期、金额等低概率元素上易错，而且历史文件里面标点、大小写、长 s（ſ）、度量单位等也高度含混。 作者测试了50 份、约 1 万词的英文学术手写样本，涵盖多种书写体与成像条件，用于评估 CER/WER。 到 Gemini‑2.5‑Pro，在严格计分下约 CER 4%、WER 11%；若排除标点与大小写错误，降至 CER 2%、WER 4%，已逼近专业人工。 排除一些含混项后，新模型（Gemini 3）降至 CER 0.56%、WER 1.22%，接近或达到“专家人类水平”。与 Gemini‑2.5‑Pro 相比提升 50–70%。 作者说它似乎跨越了某些专家长期以来认为当前模型无法逾越的界限。 面对一个模糊的数字，它推断出缺失的语境，进行了在历史货币和重量体系之间的一系列多步换算，并得出了需要对文档所描述世界进行抽象推理的正确结论。换句话说，它的表现好像能够使用符号，尽管这些符号从未被明确定义。 看起来发生的是一种新出现的、隐含的推理形式——在一个统计模型内部感知、记忆和逻辑的自发结合。
关注人工智能、LLM 、 AI 图像视频和设计（Interested in AI, LLM, Stable Diffusion, and design） AIGC 周刊主理人｜公众号：歸藏的AI工具箱
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We're in a race. It's not USA vs China but humans and AGIs vs ape power centralization. @deepseek_ai stan #1, 2023–Deep Time «C’est la guerre.» ®1
使用React Native的朋友可以试试看这个uniwind 很新很火的一个项目 https://t.co/rWWHZctJB1 号称是 The fastest Tailwind bindings for React Native 看起来很不错 样式在构建时计算，运行时零开销 几乎所有的 tailwind 的特性都支持 可以感受一下
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