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只看教程
9月22日周二
  1. ElevenLabs Blog20

    什么是 human in the loop？人类如何改进 AI 工作流

    human in the loop（HITL）是一种在 AI 工作流中按预设边界划分任务的机制：AI 处理可预测的规则化任务，人类负责复杂决策、合规要求和边缘案例。人类介入点包括必需审核与批准、受监管步骤、敏感沟通、角色边界与例外，以及客户主动要求转人工。在机器学习开发阶段，HITL 也用于标注训练数据、评估模型输出和纠正错误。

9月21日周一
  1. 抖音 · 晓辉博士856558

    晓辉博士分享一个提示词：让 AI 把关于你的一切填进空容器图

    晓辉博士分享一个提示词玩法：给 AI 一张空容器（类似饭盒）的图片，让它用所知道的关于用户的一切把容器两面填满，AI 会基于历史对话捕捉关键词做可视化表达。他实测后认为结果挺准确，填入了复杂系统、AI、创新创业、新可能实验室、出国旅行护照以及表达、连接、信任等理念；其他人则填出漫画形象、电脑设备、食物等不同内容。他表示会把图片和提示词贴在评论区，邀请大家用自己的 Agent 试一试。

    选题角度：博主亲测一个让 AI 把空容器图填满的提示词，不同人填出的内容差异很大，适合照着复现并对比各自的生成结果。

  4. ElevenLabs Blog15

    什么是智能体工作流，它如何改变自动化？

    智能体工作流让 AI 智能体在每一步进行推理并决定下一步行动，而非沿固定脚本执行。它由 LLM 推理层、RAG、记忆与护栏组成，高风险步骤仍走固定审批，超出权限时转人工。ElevenLabs 的 ElevenAgents Workflows 编辑器可显式映射决策点，在专用子智能体或人工坐席间路由，使智能体行为可审计。

  5. Reddit · r/StableDiffusion18

    如何在 Pony/ILL 中提示这种姿势？用户测试后排除 wariza 与 frog pose

    有用户在 r/StableDiffusion 求助如何在 Pony 和 Illustrious 上提示一种从背后视角呈现的坐姿，测试后确认既不是 wariza 也不是 frog pose。其自创提示词 "kneeling flat while seated on a bed" 在 20 次生成中约命中 2 次，若继续沿用该短语，计划用 10 到 15 张高质量图片训练一个姿势 LoRA。

9月19日周六
  1. 量子位62

    实测 Qwen 3.8 27B 一句话生成网页：5分钟做出数据分析工具，12306抢票页面却只是空壳

    量子位实测 Qwen 3.8 27B 用一句 Prompt 生成网页工具的能力。作者让它为产品经理现场生成一个数据分析工具，从下达指令到生成全程不过5分钟，文件体积仅52KB，五项要求全部落地且数据分毫不差；但让它做12306抢票页面时，页面配色、车次列表、余票数量和购票成功弹窗都齐全，实际订单却为空，因为生成的网页默认没有接入实时数据、账户和支付后端。

  3. 公众号 · 歸藏的AI工具箱78

    歸藏开源 Skill guizang-product-video-skill，用代码低成本生成产品宣传片

    歸藏开源了 Skill guizang-product-video-skill，用 React 组件加时间轴渲染画面、Python 代码合成配乐，不依赖视频生成模型和额外素材。

    选题角度：作者开源了一个用代码渲染产品宣传片的 Skill，可录屏实测它读取自己代码库后生成的视频效果。

9月18日周五
  1. ElevenLabs Blog22

    什么是上下文窗口？每个 LLM 用户都应了解的基础知识

    上下文窗口是大语言模型单次请求能处理的 token 总量，涵盖提示词、对话历史、检索文档、工具结果与模型输出。更大的窗口能同时容纳更多代码与文档，但并非完美记忆：Lost in the Middle 研究与 NVIDIA 的 RULER benchmark 发现，上下文越长模型对信息的利用越差，尤其容易忽略中段内容。检索、摘要与缓存等上下文管理手段通常比单纯堆叠 token 更有效。

9月17日周四
  1. Theoretically Media69

    用 GPT-6（Astra）在 Codex 中调度 Runway 与 Seedance 2.5 的 AI 电影工作流

    Theoretically Media 展示了一套完整的 AI 电影制作流程：在 Codex 中运行 GPT-6（Astra），调用 Runway 和 Seedance 2.5，最后进入 DaVinci Resolve，用约一天半重制了自己早期的 AI 短片，涵盖剧本、角色、镜头、调色、字幕和混音。

    选题角度：作者用一天半重制旧片，完整展示 Codex 接 Runway MCP、语音执导到 DaVinci 调色的流程，适合拆解这套 AI 电影管线。

  2. ElevenLabs Blog22

    Cadence 如何用 ElevenAgents 将高危患者响应时间缩短 97%

    Cadence 基于 ElevenAgents 构建患者语音智能体，将异常生命体征到联系患者的中位时间从 1 小时 48 分钟降至 3.5 分钟，响应速度提升 97%。该智能体自动触发预警筛查、完成症状评估并按需转接护士，独立处理 60% 的筛查预警，患者接听率较人工护士基线提升 47%。前 7 个月共处理 25 万通电话，Cadence 计划将应用扩展至预约安排、设备排障和患者激活等场景。

  3. ElevenLabs Blog15

    如何衡量对话式 AI：成功所需的关键指标

    衡量对话式 AI 需从质量、体验、运营三类指标入手，核心指标包括 containment rate（零售业标准 60–80%、旅游网站 40–60%）、escalation rate（目标 15–30%）、词错误率 WER（行业标准 5%）、意图识别准确率、响应准确率（一般客服需 80% 以上、支付等敏感场景需 99% 以上）、幻觉率与 CSAT。

  4. 公众号 · AI产品黄叔60

    家长实测豆包爱学：用AI老师1v1辅导四年级孩子错题

    一位家长在豆包爱学功能全面升级后，用四年级孩子的数学错题做了实际体验，拍摄错题后可进入AI老师1v1讲解，孩子能随时打断提问，还能要求举一反三生成三道类似题。作者还尝试让孩子与AI复盘错题、约10秒生成知识闪卡，并把飞书文档资料输入定制课程，约3分钟生成课程用于旅行讲解。

    选题角度：作者用自家四年级孩子实测豆包爱学，从拍错题到AI老师1v1、生成知识闪卡和定制课程，适合做家长视角的上手实测。

  5. Reddit · r/StableDiffusion62

    用 Minimax 视频加 COLMAP 生成 Gaussian Splatting 模型的完整教程

    作者分享了一套从 AI 视频生成 Gaussian Splatting 模型的流程：先在 Minimax 用固定角色、相机 360 度环绕的提示词生成视频，再用 COLMAP 新建数据库并导入抽帧。

    选题角度：作者公开了从 Minimax 视频到 COLMAP 再到 Gaussian Splatting 的完整流程，适合按步骤录屏复现并展示最终 3D 模型效果。

9月16日周三
  1. Reddit · r/StableDiffusion60

    用 Gemma 4 与 Krea 2 搭建参考图转角色设计工作流

    用户 dowati 在 r/StableDiffusion 分享了一套参考图转角色设计的工作流，输入一张图片后由 Gemma 4 根据图片写出角色设计提示词，再由 Krea 2 生成图像。工作流文件已嵌入其发布的图片中，并附有 catbox 图片链接和 pastebin 链接，艺术风格使用 civitai 上的 banjiesock 风格 LoRA。

    选题角度：作者公开了参考图转角色设计的工作流和嵌入文件，适合按步骤复现同一张输入图的生成效果。

  2. ElevenLabs Blog18

    实时转录与批量转录有何区别：延迟、准确率与成本对比

    实时转录在音频发生时即时转写，延迟约 100 到 300 毫秒，但准确率中等、成本更高；批量转录在录音结束后一次性处理整个文件，耗时从数秒到 10 分钟以上，准确率高且成本更低。实时转录适合实时语音智能体、直播字幕和会议记录等对速度要求更高的场景，批量转录则更适合转录长访谈、会议或播客等以准确率为优先的批量任务。

8月28日周五