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标签:AI设计×
6月22日
14:15
14:15@zarazhangrui@zarazhangrui
推文作者Zarazhangrui提出了一条防止AI生成劣质内容(slop)的经验法则:在写作、设计等任务中,用户输入(上下文)的长度应为输出的3-5倍。如果输入远短于输出,AI几乎必然产生质量低下的内容。这条法则基于实际使用经验,可帮助用户获得更优质的AI输出。
技巧提示词工程AI写作AI设计经验法则

推荐理由:写提示词时总出一堆废话?试试这个简单法则:你的输入要比输出长3-5倍。作者亲测有效,能明显改善AI输出质量。
原文
6月19日
10:25
10:25腾讯混元 Tencent Hunyuan@TencentCloud
腾讯推出了Tencent Design Miora智能体创意工作室,面向设计师和内容创作者。该工具能根据简短指令自动规划并交付图像、视频、UI/UX、3D等完整创意资产。Miora具有记忆功能,能学习用户创作风格和项目上下文。内置了品牌系统、故事板、插画、UI/UX、视频、3D等多个专业AI专家,无需切换工具。用户可将已验证的工作流程保存为可复用的技能。
AI产品Tencent Design MioraTencent Cloud智能体多模态AI设计

推荐理由:腾讯出了个能记住你风格的AI设计工作台,图像视频UI/UX都能在一个画布搞定,内置多个专业AI助手。
原文
6月18日
07:29
07:29Amjad Masad@amasad
Replit 宣布集成 Claude Design,用户可直接将设计稿发送至 Replit 平台,自动生成可运行的应用。该功能无需手动编写代码,简化了从设计到产品的流程。用户只需在 Claude Design 中点击发送即可触发转换。
AI产品Claude DesignReplitAI设计编程助手

推荐理由:Replit 和 Claude Design 连上了,设计完一键变应用,省掉手动敲代码的麻烦。
原文
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI
6月12日
12:57
AITOP6月12日 12:57
Claude代码里藏了个20260612,18个月后的AI记忆革命已经开始倒计时
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
1107 vs 303:谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型,把大模型速度翻了4倍
15:23
AITOP6月11日 15:23
DiffusionGemma颠覆文本生成?自回归模型的“统治”要结束了
15:07
AITOP6月11日 15:07
每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
6月5日
20:12
20:12Viking@vikingmute
设计师vikingmute分享了一套让AI生成设计更自然、避免AI味的实用方法。核心建议包括:不要直接用GPT生成设计(GPT系列设计最丑),而是使用Design.md搜集参考网站,再用images2按色彩系统生成图片,最后结合图片或网站参考让大模型编码。同时建议在Agents.md中设定设计规则。这套流程能显著提升AI设计的质量和真实感。
技巧AI设计Design.md设计工作流GPT提示词技巧

推荐理由:做AI设计或UI的团队终于有了可落地的避坑指南——用Design.md和图片参考替代直接提示词,效果立竿见影,建议直接收藏这套工作流。
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5月29日
18:45
18:45AI Will@FinanceYF5
Naval联合Vercel CEO和Boom Supersonic创始人探讨了一个前沿问题:当软件可以通过AI辅助编程(Vibe Coding)时,硬件设计是否也能被AI颠覆。他们以涡轮叶片为例,展示了AI在复杂硬件设计中的潜力。这一讨论暗示了AI可能从软件领域扩展到硬件工程,改变传统设计流程。对于关注AI应用边界和硬件创新的从业者,这是一个值得关注的趋势。
行业Vibe CodingAI设计硬件涡轮叶片Naval

推荐理由:AI正在从软件渗透到硬件设计,做机械工程或产品设计的团队可以提前了解这一趋势,看看Vibe Coding如何改变涡轮叶片等复杂部件的设计方式。
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5月14日
18:29
18:29Microsoft Research@MSFTResearch
微软研究团队在播客“The Shape of Things to Come”中探讨了AI设计中的权衡问题,强调除了性能外,还需考虑对人类和地球的影响。Doug Burger、Amy Luers和Ishai Menache指出,负责任地应用AI可能是应对气候危机的关键。他们讨论了如何通过优化AI模型和基础设施来减少碳排放,同时保持技术效益。这一观点提醒AI开发者和企业,在追求性能提升时需兼顾可持续性。
行业AI设计气候危机可持续计算微软研究负责任AI

推荐理由:AI从业者常忽略模型训练和部署的环境成本,微软研究团队直接点出性能与气候的权衡,做AI基础设施或关注可持续计算的团队值得一听。
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