一、AI 大神新开源玩具

之前介绍过 AI 大神 Karpathy 的一个开源项目 nanoChat，现在他又开源了一个新的玩具：llm-council

这是一个多智能体协作的 Demo。

它的理念很简单，既然一个诸葛亮（AI 大模型）可能会犯错，那三个臭皮匠能不能顶个诸葛亮？

它搞了一个委员会，在这个委员会里，你可以邀请不同的 AI，例如 GPT-4、Claude 3.5、Gemini 坐在圆桌前。

当你提出一个问题时，它们不仅会分别回答，甚至可能互相通过讨论来达成共识或展示不同观点。

开源地址：https://github.com/karpathy/llm-council

二、云端浏览器自动化 MCP

这个叫 Browserbase 的 MCP 是一个浏览器自动化神器，通过 Browserbase 云浏览器和 Stagehand 工具，让 AI 大模型具备了直接操控网页的能力。

很多开源的 Browser Use 工具需要你在本地跑一个无头浏览器。这不仅吃内存，而且你的本地 IP 很容易被目标网站封禁。

Browserbase MCP 的后端是云浏览器。

自带指纹混淆、自动解决 CAPTCHA 验证码，轻松绕过反爬机制。而且不需要你在本地安装 Chrome，所有繁重的渲染都在云端完成，你的电脑风扇不会起飞。

支持 Context ID，这意味着 Agent 可以记住你的登录状态。这一轮对话登录了，下一轮对话还能接着操作，不用每次都重新登录。

开源地址：https://github.com/browserbase/mcp-server-browserbase

三、FLUX.2 正式发布

还记得几个月前横空出世、拳打 Midjourney、脚踢 Stable Diffusion 的 FLUX.1 吗？Black Forest Labs 当时以一己之力拉高了开源生图模型的上限。

现在 FLUX.2 正式发布，不仅升级了模型，更是直接改变了玩儿法。

FLUX.2 引入了视觉语言模型架构，支持多图参考，在保持角色一致性、文字渲染和画面细节上实现了质的飞跃。

开源地址：https://github.com/black-forest-labs/flux2

四、Soul 推出的 AI 博客功能

Google 的 NotebookLM 推出的 Audio Overview 功能火遍全网，两只 AI 互相调侃解读论文的场景让人印象深刻。

国内的 Soul AILab 团队推出了 SoulX-Podcast，让你也能一键生成高质量的 AI 播客。

这是一个全流程的音频内容生成工具，现在有 2500+ 的 Star。

你只需要投喂文章、论文、小说等文本，它就能自动生成剧本，并利用高质量的语音合成技术，生成一段双人或多人对谈的播客音频。

生成的语音不是冷冰冰的机器音，而是带有语气、停顿和情感的拟人化声音。

而且还在朝着支持四川话、河南话和粤语多种中国方言努力，让播客风格语音生成更个性化。

河南话：

四川话：

粤语：

相比 NotebookLM 的黑盒，你可以自定义提示词、选择不同的声音模型，甚至调整对话风格，比如幽默、严肃、教学啥的。

而且他在 Hugging Face 上搞了一个 Demo，可以去玩一玩。

开源地址：https://github.com/Soul-AILab/SoulX-Podcast
地址：https://huggingface.co/spaces/Soul-AILab/SoulX-Podcast-1.7B

五、让 Claude Code 与 NotebookLM 对话

Google 的 NotebookLM 是目前最强的 RAG 工具之一，但它通常被限制在浏览器里。

如果你想通过 AI 控制它，可以瞧瞧这个 notebooklm-skill 开源项目。

开源地址：https://github.com/PleasePrompto/notebooklm-skill

部署这个开源项目非常简单，只需要下面几行命令。

# 1. 创建 skills 文件夹
mkdir -p ~/.claude/skills
# 2.克隆项目
cd ~/.claude/skills
git clone https://github.com/PleasePrompto/notebooklm-skill notebooklm
# 3. 打开 Claude Code 输入:
"What are my skills?"

当你发出指令，就能让 Claude Code 通过浏览器自动化的方式查询你的 Google NotebookLM 的内容。

它实际上是模拟了一个人打开网页、点击 notebook、输入问题、抓取答案的过程。

六、如何学习AI大模型？

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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