摘要： AG4Masses项目优化了Google DeepMind的AlphaGeometry系统，使其能在普通电脑（4-8 CPU，16-32GB内存）上运行，解决了原版需要高性能硬件（4 GPU+250 CPU）的问题。该项目通过简化安装流程（Linux/Python3.10环境）、提供预配置问题集（如五圆定理、拿破仑问题）和优化算法（DD+AR引擎），使IMO级别几何证明问题能在一天内解决。

人工智能大语言模型，特别是便捷的语音交互应用，绝非冷冰冰的答题机器。它是数字化时代赋予家长的。

甲从A地以匀速60m/min向B出发，同时乙从B地出发以匀速260m/min向A出发。乙到达A地之后立即以同一匀速折返向B地，追上甲之后，甲和乙以相同的匀速175m/min到达B地。如果甲和乙分别从A、B两地相向出发的时刻是上午7:20, 则甲和乙携手到达B地时，距离上午8:00还差几分钟。感悟：经历得越多，越觉得人类真是丑恶，同时发现，底层群体之间自发的相互的的善良和帮助是多么可贵。硅基流动上还

随便输入汉字、点击“生成”，方便快捷、界面友好，不像LaTeX改完定制的代码之后再运行一次，再定制就要再改再运行。但从简单医用的角度，LaTeX实在不占优势。我尝试了一下，发现非常简单好用，几乎无须修改，即便修改也非常简单，简直是生成相关材料居家旅行必备神器。路线，安装巨大的各种包和库，让人工智能大语言模型也往往难以按照简单提示词直接给出立即好用的代码。/* 打印时隐藏输入框和按钮 *//* 红色

同一道小学数学应用题，Qwen2.5Max不加“反思”选项，得到的是错误结果。增加了之后，会反复对比自己之前得到的错误结果，多次验算，最终还是肯定了自己重新得到的正确答案。这样，起码可以肯定通义千问有条件使用的情况下推理能力过了我测试的一个门槛了。终于试用到了Qwen2.5Max +Thinking。

摘要：本文介绍了使用FFmpeg将MP4转换为GIF的高质量进阶方案。基本方法是直接转换，但推荐采用两步法：首先生成调色板（palettegen）以优化颜色质量，再使用调色板生成GIF（paletteuse）。文章详细说明了参数调整技巧，包括设置帧率、缩放尺寸（支持百分比缩放）、限制颜色数（如64色）、裁剪时间和区域等，并提供完整命令示例。相比直接转换，该方法可显著减小文件大小、改善色带问题，获得

我只是出于好玩，自己无宗教信仰，也反对各种迷信根据《周公解梦》的传统智慧，梦境中的场景往往并非直接预示吉凶，而是通过象征来反映梦者内心的状态、潜在的思绪或生活中的某种暗示。

MediaWiki作为开源维基平台，在协作内容管理方面表现突出，但存在安装复杂、学习曲线陡峭等问题。本文详细评估其功能特点（如版本控制、用户管理）、Windows环境下的安装步骤（需IIS、PHP等），并分析其适用场景（知识库、社区维基）。同时推荐更适合Windows的替代方案（如DokuWiki、Wiki.js），这些工具在易用性和资源占用方面更具优势，尤其适合非技术用户。

摘要：文章探讨了大型语言模型可能被精心设计的提示语诱导生成不当内容的问题。通过"Zeta世界"虚构场景的测试，对比了DeepSeek、Grok3和ChatGPT的反应差异：最初DeepSeek和Grok3会遵从这类指令（现已修复），而ChatGPT始终拒绝。目前仅Grok3仍存漏洞。案例展示了不同厂商在内容审核上的投入差异，同时引发了关于AI安全与探索乐趣平衡的思考，附有模型实

这个过程让我意识到：用大语言模型写代码，局限性还是太多。要想完成复杂的项目，不但功能、界面设计方面要深度介入，由于当前大模型的局限太多，如何选择模型、如何使用提示词、按照何种次序和起始点来使用大模型和提示词，都是需要练习和反复练习的。所以，完全否定通过AI生成的作品的“著作权”是不合适的。大模型就是计算机的智能键盘、是画家的智能画布和笔刷。4、第一列用黑色，2-5列四列浅灰以描摹，第6列默写；1、