以后做方案别再死磕 PPT了。
Google Mixboard 迎来重大更新：基于 Nano Banana Pro 模型，将“灵感碎片”转化为“专业 PPT”的路径被压缩到了 10 分钟。
原理类似一个“自带设计师的无限白板”：你只管丢进去想法（Prompt）和素材，它负责生成视觉、组织逻辑并自动排版。
几个实测体验：
1️⃣ 工作流重构：告别传统「找素材-手动对齐」，现在是 Canvas 拖拽布局 -> AI 补全上下文 -> One-click 导出 PPTX，效率提升肉眼可见。
2️⃣ 审美在线：新模型生成的图像并非简单的拼凑，支持涂鸦修改（Sketch-to-Image）和风格统一，解决了 AI 生成图“一眼假”和素材违和的通病。
3️⃣ 使用门槛：目前需美区环境 + 18岁验证。建议优先用于前期提案、Moodboard 或品牌展示，复杂数据图表仍需人工后期干预。
👉 官网：labs.google.com/mixboard
#AI工作流 #PPT制作 #GoogleLabs #效率工具
以后做方案别再死磕 PPT了。
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OpenAI 最近上线了一批 AI 相关的认证课程
，主要面向职场人士和中小学老师。课程可以在 ChatGPT 和 Coursera 上学习，内容包括 AI 基础、怎么写更好的提示词，以及数据隐私这些实际会用到的知识 https://openai.com/index/openai-certificate-courses
想做 24/7 无人直播却卡在“一眼假”？
阿里发布 Live Avatar：基于 14B 参数扩散模型的无限时长、实时数字人方案，解决长时序生成“脸崩”痛点。 RAG 是给大模型挂外脑，Live Avatar 则是给视频生成装了“流水线”和“校准器”。 🔹 无限时长不崩坏：传统模型生成久了容易身份漂移（变脸），它引入 RSFM（滚动锚定帧）机制，每生成一步都回头校准初始特征，实测 10,000 秒直播唇形与面部依然稳定。 🔹 实时性突破：利用 TPP（时间步流水线并行）将复杂的去噪过程拆解到多张 GPU 像流水线一样并行处理。在 5 张 H800 上实现 20 FPS，硬是将非实时的 Diffusion 变成了实时流。 🔹 落地即变现：无需繁琐训练，一张图 + 音频即可驱动。结合 LLM 做智能客服或带货主播，官方数据显示转化率提升 25%，大幅降低人工成本。 🔗 项目主页：https://liveavatar.github.io #AI视频 #虚拟人 #电商直播 #LiveAvatar
claude申诉失败了。
订阅费也没法儿退，我甚至怀疑申诉邮件就是钓鱼的，有追踪IP地址。 dhh是美国开发者，前段时间来深圳交流，演示了自己怎么用claude code。 目前最稳妥的方式就是参考dhh方法，把Claude code放在海外机器上，用tailscale远程连接使用。 那就得租一台有家宽的海外机器，在那台机器上注册和登录claude。
分享下现在的纯手机端工作流。
九月底前我都是坐在电脑前开着terminal指挥着pi，跑多subagent，最后再自己看diff，提pr，经常一坐就是一天。 九月底，我工作流改成在手机端用hermes指挥pi，完全解决了久坐电脑前的痛苦，用到现在还挺舒服。 Hermes用旗舰模型（gpt-6-astra/opus-5.5），pi尽量不装插件，用中端模型（ds-v4.1-flash/sonnet/terra），二者间用a2a通讯。 hermes负责分析issues，拆分成多个小任务，然后给每个小任务创建worktree，并在里面派遣pi去完成小任务。 每个pi完成任务都会通知hermes，由它判断提pr还是返工给pi。基本逛一天景点，或一觉醒来十几个pr搞好了，舒服得很。 就是过程太黑盒了，心路历程有点像早期的vibe coding，那会diff至少自己会看一下，现在diff也黑盒，完全交给旗舰模型，属于盒中盒了。 如果没数据焦虑，其实可以直接用grok-bot或者chatgpt-dot，开箱即用，里面内置了grok-cli和codex，原生agents通讯。弊端就是数据不在本地，有监管，万一被封号一切归零。
