CryptoRiseDZ
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Tianfu Agent 在全球算命师大赛上跑到 50% 截尾准确率(人类 Top-20 选手平均 53.5%) 比赛 3069 名参赛者 人类 Top-20 选手平均 53.5% 最强通用大模型基线(Claude Opus 4.6)40%,这中间差了 10 个百分点 1️⃣ 一句话讲清楚 一个为命理术数专门设计的 agent 系统,在中国传统文化领域里,第一次真正贴近顶尖人类选手的水平 2️⃣ 它是什么? 给 LLM 造了一整套命理专用工具环境 200+ 原子工具 / Agentic 端到端推理 让 AI 真正学会怎么「做命理」 跳出「把命盘数据塞进 Prompt 让通用大模型硬猜」这条老路子 3️⃣ 以前的解决方案 「排盘数据 + 通用大模型」 听起来够用了,实际上有三个结构性硬伤: 1)衍生数据会组合爆炸 大限 / 流年 / 飞宫 层层展开 没法穷举塞进 Prompt 2)空间关系序列化造成幻觉 三方四正 / 能量流通 全是拓扑结构 翻译成文字就面目全非 3)推理链越长越飘 每一步都依赖上一步 错误逐步放大 专业训练语料几乎为零 模型压根不懂这些规则 4️⃣ Tianfu Agent 的思路换了一套 第一 确定性优先 200+ 专用原子工具 排盘 / 飞宫 / 取用神推演 全部精确计算 模型不用「回忆」知识 第二 推理规则工具化 行业内部的推理技法 也写成可调用函数 该用哪条 / 什么时候用 模型按需精准触发 绕开了「让模型记住并遵守专业规则」这条永远跑不通的路 第三 量化「直觉」 从工具输出量化指标 / Sub-Agent 的自评 / 多流派合参的调和 层层量化 模拟人类专家的隐式判断直觉 5️⃣ 技术报告 1)技术报告 + 原始答案:destinylinker.github.io/MingLi-Bench/ 2)Benchmark 数据 + 评测代码:github.com/DestinyLinker/… 做 agent 或者做传统文化 AI 的,可以麻烦仓库点颗星支持一下🌟 下一条把「200+ 原子工具」这套工具栈具体长什么样拆出来

【Codex 保姆级 小白入门】带你从0到1创建你的第一个项目 很多人下载完 Codex 打开界面就懵了,不知道第一步该干嘛~ 这期零基础小白教程,我手把手从安装开始,带你一步步搞懂 Codex 的工作逻辑、正确打开方式、权限设置,最后和你一起做出第一个项目~ 看完你就能彻底摆脱界面恐惧,把 Codex 用到自己的日常开发里!












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发现一海外老哥的深度分享, 今晚别再刷抖音消磨时间了 抽出一小时,沉下心来看完这套 Claude AI 完整教程 它能教会你自主搭建、自动化处理各类事务 今晚认真学完的兄弟,明天醒来就会掌握一项 未来两年里绝大多数人都不具备的硬核ai能力。 而选择跳过的人,或许明年此刻 还在刷着剧,困惑着生活为何始终毫无起色 路怎么走,全看你自己的选择。 积极学习 拥抱ai!





今天拆解一个AI图文起号的小红书博主—懂吃研究所,30条笔记涨粉1.3w 专门做美食科普,以拆解食物的一生图文为要爆款进行收割。这种使用GPT-Image 2 非常容易复刻。 提示词如下: 以“{食物名称}的一生”为主题的科普信息图。 画面中必须是“一个完整的单体食物”(如一个土豆 / 一把香蕉 / 一头大蒜), 通过横向切片的方式,表现同一个食物在不同时间阶段的变化,而不是多个不同食物拼接。 食物主体保持结构连续、形状一致,只是在不同切片区域呈现不同成熟度(像时间被切开)。 画面为竖版3:4比例,主体居中横向展开,被均匀分割为4-6段: 从左到右:未成熟 → 成熟 → 过熟 → 变质 每一段体现真实变化: 颜色变化(青→黄→黑等) 质地变化(饱满→软化→皱缩→腐坏) 特征变化(发芽、出水、霉变等) 每个阶段配文字说明: 阶段名称 外观特点 内部变化(糖分/淀粉/水分变化) 食用建议(推荐/适合烹饪/不可食用) 设计风格: 极简浅色背景(米色) 高真实感摄影风格 清晰分割线(时间切片感) 中文科普排版,小红书风格 适当使用⚠️✔️等标识 画面顶部标题:“{食物名称}的一生” 关键要求:必须表现为“同一个食物随时间变化的切片”,而不是多个独立个体拼接 食物名称:大蒜










