为什么 markdown 正在成为搜索数据与 AI 模型之间的默认语言
越来越多 API 和数据服务商开始把 Markdown 作为大模型读取数据的默认格式，取代长期占据主导的 JSON。原因很直接：同样一条搜索结果，Markdown 的 token 消耗可以比 JSON 少一半以上，最高降幅达九成。
AI 工具排错、提示词与实用教程
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Microsoft 把“Copilot+ PC”这个品牌给悄悄干掉了
微软已在新款 Surface 等 PC 产品名和规格表中淡化甚至移除“Copilot+ PC”标识，这个 2024 年高调推出的 AI 硬件品牌正在被悄悄收场。它说明靠贴标签划分 AI PC 的做法，没能说服市场和用户。
据 the Guardian 报道，Google 的印度 AI 中心获批 2.51GW，而非 1GW
Google 在印度安得拉邦的 150 亿美元 AI 数据中心项目，实际获批的电力容量是 2.51GW，而非此前公布的 1GW；同时该项目因征地、环评程序快速通过而面临法律挑战。这既暴露了 AI 算力扩张的电力规模，也显示出大型数据中心在土地与社区层面的现实阻力。
Google Maps 让我招架不住，于是我改用 Gemini 来寻找假期可以做的事
Android Police 作者 Akshay Bhalla 分享了自己的度假规划体验：在目的地用 Google Maps 找活动被海量 POI 和算法排序淹没后，改用 Gemini 语音输入需求，由 AI 跨来源整合出可执行的一日行程。这体现了大模型正在从“聊天工具”变成地图类应用的规划层。
纽约时报 Ezra Klein和黄仁勋（Jensen Huang）做了一个长达 1 小时 47 分钟的完整访谈。在这期近 2 小时的 Ezra Klein 访谈中，主持人当面抛出了一项硬核研究： 中国 2.6 万名初高中生用 AI 后，作业分涨了 18%、耗时少了 30%，但半年后考试成绩却掉了 20%，升学考更是跌了近 24% ——AI 提速了交付，却抽空了基本功。 面对教育者的普遍焦虑，黄仁勋给出了纯粹的工程实用主义视角： 计算细…
《纽约时报》记者 Ezra Klein 与英伟达 CEO 黄仁勋进行了一场近两小时的对谈，谈到一项中国 2.6 万名初高中生的研究：用 AI 后作业分涨 18%、耗时少 30%，但半年后考试成绩掉 20%、升学考跌近 24%。黄仁勋对此的回应是典型的工程视角——算术细节被遗忘是必然，人类要升到更高的抽象层。
扎克伯格对 Meta Muse 的思考真通透。 Meta 的 Muse 确实非常火。它甚至一度让我觉得，Codex 这类 Agent 会不会又变成了上一代产品。 这几天行业里关于 Muse 的分析已经非常多了。但如果大家真的对这款产品感兴趣，想深入理解，我还是建议去看一手资料。 扎克伯格刚刚参加了一期播客，详细讲了自己为什么要做 Muse，以及他对 Personal Agent 的理解。 我刚刚把这个视频看完了，绝对比市面上 99%…
扎克伯格在一期播客中系统解释了 Meta Muse 的产品逻辑，把它定位为长期在线的 Personal Agent，而不是以单次任务为中心的 Task Agent，并首次给出隐私架构、商业模式和 Agent 网络化的完整设想。
Wan 2.2 how to fix “no link found in parent graph for id [129:85] slot [7] cfg”
![Wan 2.2 how to fix "no link found in parent graph for id [129:85] slot [7] cfg"](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/13069-1a343636-768x403.jpg)
该报错通常出现在 ComfyUI 前端加载 Wan 2.2 工作流模板时， cfg 输入槽的连线在子图（subgraph）中被错误移除，导致 KSampler Advance 找不到父图中的 link。优先排查前端版本，并检查工作流里 KSampler Advance 的 cfg 输入是否已断线。
RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but got weight is on cpu, different from other tensors on xpu:0 (when checking argument in method wrapper_XPU___fused_rms_norm)
该报错通常出现在 Intel XPU 环境下运行 ComfyUI 0.36.0（及 0.37.0 的 --novram 模式）执行 Minimax H3 VAE 视频解码时，核心 RMSNorm 的权重张量留在 CPU、而激活张量已在 xpu:0 ，导致设备不一致。优先排查/规避方向是设备放置一致性
Error : cache_latents_to_disk for anima_train (キャッシュ読込エラー)
该报错一般出现在使用 anima_train.py 并开启 --cache_latents_to_disk 后，首次缓存成功、但第二次训练读取已有 .npz 缓存时报 Error : cache_latents_to_disk for anima_train (キャッシュ読込エラー) 的场景；优先排
有人把自己逆向一堆 APK 的经验，炼成了一个 Skill，开源了！ 装上之后，AI 就能按老手的思路去分析安卓 App。 它能帮你： 1. 改 dex、重新打包签名 2. 处理加壳和加载器 3. 分析 native 层 4. 啃 Flutter 的 Dart AOT 几个细节： – Claude Code、Codex 都能直接用 – 不打包工具，AI 会自己装 frida、jadx、blutter – 任务一开头就让模型用这个 Sk…
开发者 @lxfater 把自己逆向 APK 的实战经验整理成一个 Skill 并开源，让 Claude Code、Codex 这类 AI 编程工具能按老手思路分析安卓 App。GitHub 已获 1.4k 星，MIT 协议。