关于AIGC人工智能、思维方式、知识拓展，能力提升等。投稿/合作： @inside1024_bot
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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郑州天塌了
刚摘得“微短剧之都”的帽子还没捂热乎
就要被Seedance生成的AI短剧直接降维碾压了
【🔥最火AI视频模型 Seedance 2.0 学习资料包】 链接：
https://pan.quark.cn/s/ae07200cec63
@aigc1024
OpenClaw小龙虾🦞专属频道
@openclaw1024
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我刚看到一个很疯狂的实验。
有人让 Claude 搭建了一个 “上帝视角” 终端： 里面有 56 个实时运行的 AI agents，用来模拟真实世界的市场参与者。
每个 agent 都有记忆、人格和行为模式， 会形成群体、产生意见领袖，并且实时改变观点。
@aigc1024
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有人让 Claude 搭建了一个 “上帝视角” 终端： 里面有 56 个实时运行的 AI agents，用来模拟真实世界的市场参与者。
每个 agent 都有记忆、人格和行为模式， 会形成群体、产生意见领袖，并且实时改变观点。
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清华最新的开源项目，OpenMAIC：AI多智能体互动课堂，给定任何主或文档，AI自动生成完整的互动课程
有趣的是，里面有AI老师和AI同学，类似真实的虚拟教室，不止有AI老师讲课，还有AI同学陪学
集成了OpenClaw，可以直接在飞书、Slack、Telegram里生成课堂
给定主一键生成课堂内容，包括幻灯片讲义、测验、HTML交互式模拟、项目制学习（PBL）
课堂中的AI老师和AI同学可以
语音讲解
在白板上画图、写公式
主动发起讨论或点名让学生发言
进行圆桌辩论
OpenMAIC相当于一个AI原生的教育基础设施，从慕课看视频时代升级到了和AI 一起上课的虚拟课堂时代
@aigc1024
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有趣的是，里面有AI老师和AI同学，类似真实的虚拟教室，不止有AI老师讲课，还有AI同学陪学
集成了OpenClaw，可以直接在飞书、Slack、Telegram里生成课堂
给定主一键生成课堂内容，包括幻灯片讲义、测验、HTML交互式模拟、项目制学习（PBL）
课堂中的AI老师和AI同学可以
语音讲解
在白板上画图、写公式
主动发起讨论或点名让学生发言
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OpenMAIC相当于一个AI原生的教育基础设施，从慕课看视频时代升级到了和AI 一起上课的虚拟课堂时代
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23年为什么看好机器人公司A：老板干过大项目，对战略有自己的判断逻辑且make sense部分形成了投资人共识，有资本的先发优势，且23年具身还没完全热
23年为什么看好公司B：B是做合成数据的，合成数据在机器人的很多传统场景已经有需求了，比如自动驾驶仿真之类的，具身时代模型更大之后只会放大这个需求，且当时已经有一些预订单；老板经验丰富，有业界资源
23年为什么看好公司B：B是做合成数据的，合成数据在机器人的很多传统场景已经有需求了，比如自动驾驶仿真之类的，具身时代模型更大之后只会放大这个需求，且当时已经有一些预订单；老板经验丰富，有业界资源
企业ai化变革，首先是政治问题，然后是业务问题，最后才是技术问题
政治问题也是利益分配的问题，旧的利益格局被打破，很多人从有用的状态直接被斩杀到无用的状态，为了保住自己的饭碗、自己的利益，得反对改革。
业务问题是原有的工作模式是否有流程化，还有数字化的基建。流程和数据都没有，是没法实现AI化的。 毕竟AI本质也只是提高了效率，原有的商业模式如果出了问题，效率再高也是徒劳。
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政治问题也是利益分配的问题，旧的利益格局被打破，很多人从有用的状态直接被斩杀到无用的状态，为了保住自己的饭碗、自己的利益，得反对改革。
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一些你不知道的内幕消息，最新资讯、大公司负面、时政财经、网友发布等高质量消息。
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互联网从业者专属
内容多为技术、产品、设计、运营等不同话题内容；
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10. 📢 草台班子世界
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做了一个月投放之后我发现一个很反直觉的事情：投放的瓶颈根本不在投放，在素材。素材的瓶颈也不在创意本身，在生产效率。
你脑子里有再多想法，一周只能产出五条成品素材，就永远跑不过平台的疲劳周期。算法需要持续被喂新内容，而传统的制作流程：从脚本到拍摄到剪辑到上传，天然就是慢的。
这个结论是交了学费之后才想明白的。
一个月前我连Meta Ads Manager都没打开过。做了十年产品/工程/自然营销，从来没花过一分钱买流量。CPR这个词我第一反应是心肺复苏，attribution window怎么设不知道。然后因为团队调整，增长投放这件事突然落到了我手上。六位数的月预算，跑了两年的campaign架构，一整
套我完全看不懂的广告后台，需要有人马上接手，没有过渡期。
创业公司就是这样，事情来了你就得上。
接手之后做的第一件事不是学怎么建campaign（meta ads manager真的巨巨巨难用），是把过去两年的数据全翻了一遍。翻完发现一个很刺眼的事实：历史上花在网红渠道的钱，算到最终付费用户，单个成本是四位数美金。而同一时期，一个外包UGC创作者一条视频一百多美金，跑出来的注册成本比整个网红项目加起来还低，观众留存率是所有素材里最高的💀💀💀。
这个对比太明显了，它直接决定了接下来一个月的方向：❌传统渠道上补人，✅AI把UGC素材的生产效率升量级。
首先决定的是：素材全是AI生成的。我们同时起了五个campaign，每个campaign塞不同风格的角色和场景，想的是快速铺开看哪个方向有信号。头几天确实有几条素材跑出了还不错的数据，会觉得好像方向对了，开始有一点兴奋。然后两周之内全部崩了。五个campaign，每一个都在同一个时间段进入了素材疲劳。花费断崖式下降，转化几乎归零。最差的那一周，所有campaign加起来跑了整整七天，回来的注册个位数。看后台的时候真的会开始怀疑，AI生成的素材到底能不能转化？
后来复盘的时候才发现，公司内部文档里团队其实早就写过一份文档，把我们踩的每一个坑都预判到了。单一内容形式会快速消耗受众注意力，重复同一种风格只会加速疲劳，top-of-funnel的观众根本不想看产品demo。我们犯的不是AI的错误，是内容策略的错误，只不过用AI角色把传统的坑重新踩了一遍。
你脑子里有再多想法，一周只能产出五条成品素材，就永远跑不过平台的疲劳周期。算法需要持续被喂新内容，而传统的制作流程：从脚本到拍摄到剪辑到上传，天然就是慢的。
这个结论是交了学费之后才想明白的。
一个月前我连Meta Ads Manager都没打开过。做了十年产品/工程/自然营销，从来没花过一分钱买流量。CPR这个词我第一反应是心肺复苏，attribution window怎么设不知道。然后因为团队调整，增长投放这件事突然落到了我手上。六位数的月预算，跑了两年的campaign架构，一整
套我完全看不懂的广告后台，需要有人马上接手，没有过渡期。
创业公司就是这样，事情来了你就得上。
接手之后做的第一件事不是学怎么建campaign（meta ads manager真的巨巨巨难用），是把过去两年的数据全翻了一遍。翻完发现一个很刺眼的事实：历史上花在网红渠道的钱，算到最终付费用户，单个成本是四位数美金。而同一时期，一个外包UGC创作者一条视频一百多美金，跑出来的注册成本比整个网红项目加起来还低，观众留存率是所有素材里最高的💀💀💀。
这个对比太明显了，它直接决定了接下来一个月的方向：❌传统渠道上补人，✅AI把UGC素材的生产效率升量级。
首先决定的是：素材全是AI生成的。我们同时起了五个campaign，每个campaign塞不同风格的角色和场景，想的是快速铺开看哪个方向有信号。头几天确实有几条素材跑出了还不错的数据，会觉得好像方向对了，开始有一点兴奋。然后两周之内全部崩了。五个campaign，每一个都在同一个时间段进入了素材疲劳。花费断崖式下降，转化几乎归零。最差的那一周，所有campaign加起来跑了整整七天，回来的注册个位数。看后台的时候真的会开始怀疑，AI生成的素材到底能不能转化？
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