用户用 ChatGPT 和 Codex 在 17 年前的 NASA 数据中发现潜在系外行星
一位 Reddit 用户用 Codex 搭建工具筛查 Kepler 和 TESS 数据，在 KIC 5689121 这颗距地球约 970 光年的红矮星上发现周期 13.77 天的未编目亮度下降信号，若为行星其半径约为地球的 2.5–3 倍。
选题角度：作者用 Codex 写工具在 Kepler 旧数据里筛出周期 13.77 天的候选信号，可讲这套像素级排查流程和 6.9% 的误报率意味着什么。
#数据/训练
Reddit · AI 大众社区精选AI 评分5858
Reddit · AI 创作社区精选AI 评分6262 Fizgig 发布 LoRA Isolation 流程，训练双身份 LoRA 不再串脸
Fizgig 作者发布 LoRA Isolation 训练流程，可把两个身份训练进同一个 LoRA，同时避免其他人脸被替换成训练对象。在 Krea 2 上同图同设置的对比中，普通 LoRA 让 50 个陌生人中的 48 个变成训练对象，LoRA Isolation 为 0 个，训练对象相似度基本持平（ArcFace 0.78 对 0.77）。
选题角度：作者给出 LoRA Isolation 的前后对比数字和演示视频，适合拍同组图片下普通 LoRA 与隔离 LoRA 的串脸效果对比。
X · Bilawal Sidhu精选AI 评分5858 用真实飞行数据在旧金山数字孪生中重建 Fleet Week
Bilawal Sidhu 用真实的飞行和船舶追踪数据，在旧金山的写实数字孪生中重建了 Fleet Week 三维场景。相机引擎读取飞行遥测数据，在恰当时机跟踪每架战机并做速度渐变。他表示，以俯瞰视角重现任何城市任何事件，比人们想象的更近。
选题角度：作者用真实飞行与船舶追踪数据在旧金山数字孪生里重建 Fleet Week，可拆解数据接入和相机引擎跟随飞行遥测的玩法。
Reddit · r/StableDiffusion精选AI 评分6262 训练 100+ 个 Krea 2 角色 LoRA 后，作者总结出决定相似度的关键因素
一位创作者在几个月里训练了 100 多个 Krea 2 角色 LoRA，发现训练量越大并不等于相似度越高，小而干净的数据集往往效果更好。作者列出 8 条经验，包括数据集质量比规模更重要、面部覆盖之外还要有全身和不同角度、相似图片过多会让 LoRA 失去灵活性、最终 epoch 不一定最好，以及 Krea 2 可能在面部很准的同时让体型漂移。
选题角度：作者训练了 100+ 个 Krea 2 角色 LoRA，总结出数据集质量、面部覆盖、epoch 选择等 8 条经验，适合做角色 LoRA 训练避坑教程。
Hugging Face Blog精选AI 评分7474 作者用 ML Intern 两天做出 6 个模型，总花费约 103 美元
作者在 HuggingChat 中开启 ML-intern 模式，用提示词让智能体自动完成数据准备、训练、评测和发布，两天内做出 6 个模型，总计算花费约 103 美元。
选题角度：作者用 ML Intern 两天做出 6 个模型，含 0.8B 蒸馏、LoRA 训练和总花费约 103 美元的明细，适合按提示词结构做上手教程。
抖音 · 晓辉博士精选AI 评分5858 晓辉博士用AI分析6万字日记生成可视化洞察
晓辉博士把9月约6万字语音日记交给AI，生成可视化页面分析锻炼、注意力分布、情绪与身体能量变化。AI识别出跑步13次共36公里，并发现状态好坏与冥想直接相关，建议10月把冥想当作日常基础设施而非点状安排。作者分别用两个模型尝试，认为一个更简洁、可视化更清晰，并提醒涉及密码等隐私内容需做保密处理。
选题角度：作者把6万字日记交给AI生成可视化洞察，可拍成录屏演示文字转图表的完整流程与提示词思路。
抖音 · 杨博士说AI精选AI 评分5858 小米 MiMo v2.6 演示与 Code Midas 论文：用 GitHub 源码造 RL 训练环境
杨博士说AI 解读小米 MiMo v2.6 的 demo，覆盖 3D 开放世界搭建、Blender 文字生成汽车 3D 资产、仿真环境交互、computer use 做 PCB 电路板设计、金属有机框架材料设计与形式化数学证明等场景。
选题角度：博主逐条拆解小米 MiMo v2.6 的 demo 场景，并对照 Code Midas 与 Google Dream 两篇论文讲清不靠蒸馏的 RL 自进化思路，适合做技术解读。
已经到底了