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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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“这一段时间主要是训练，把我的身体恢复到最佳（醉驾😎）状态。”--AI 时代的感悟。
@aigc1024
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一位做 AI 培训的老师今天来找我，说她想带学生体验一下 GPT image 2 的能力，问我们的新用户免费 100 张的福利是不是还在。
我说已经结束了，现在赠送大概 10 张左右。
她说这不太够，要完整体验一个模型的能力大概需要 50 张。
我说确实每个人都应该体验下这个模型的能力。
于是我把 ListenHub 的把新用户注册福利增加到了 50 张。
如果不是羊毛党很多的....我们也能承担这个成本
如果你的朋友或学生也想体验 ，可以把使用地址转发给他：
ListenHub.ai
@aigc1024
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老王讲了个故事印象深刻，也分享给各位做 Agent 的朋友共勉：
Netflix 当年并不是一开始就做流媒体，而是先用当时最可行、成本最低的 DVD 邮寄租赁切入：DVD 足够轻、便宜、适合邮寄，宽带和版权基础设施还没成熟时，流媒体只是一个很弱的附加功能。后来网络速度、设备普及、内容授权和用户习惯一起跨过临界点，Netflix 才真正变成流媒体巨头。
AI 现在也很像这个阶段：模型质量还在波动，推理成本仍然很高，很多产品形态还不稳定，所以前期不能只赌“未来一定便宜”，而需要先围绕成本、效率和真实需求把业务跑通。等模型能力、算力成本、工具链和用户习惯一起到达临界点，可能就会像当年的流媒体一样迎来大爆发。
@aigc1024
Netflix 当年并不是一开始就做流媒体，而是先用当时最可行、成本最低的 DVD 邮寄租赁切入：DVD 足够轻、便宜、适合邮寄，宽带和版权基础设施还没成熟时，流媒体只是一个很弱的附加功能。后来网络速度、设备普及、内容授权和用户习惯一起跨过临界点，Netflix 才真正变成流媒体巨头。
AI 现在也很像这个阶段：模型质量还在波动，推理成本仍然很高，很多产品形态还不稳定，所以前期不能只赌“未来一定便宜”，而需要先围绕成本、效率和真实需求把业务跑通。等模型能力、算力成本、工具链和用户习惯一起到达临界点，可能就会像当年的流媒体一样迎来大爆发。
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所以黄仁勋说学文学的人在AI时代很有用
0-2秒：低头垂眸，嘴角噙含蓄淡笑，不露齿，神态温柔安静。
2-4秒：笑意缓缓收敛，嘴角归平；双眼、头部慢慢抬起，视线转向画面右侧，神情转为认真留意。
4-6秒：持续望向右方，眼神添上浅淡疑惑与担忧，双眼微睁（幅度自然），嘴唇轻启呈欲言又止状，眉眼微收，不皱眉。
6-8秒：视线缓缓下沉，头部微低，笑意尽数褪去，神情安静失落，内敛压抑情绪，不流泪、不哭泣。
8-10秒：低头轻阖双眼，平复心绪，嘴角浮现一抹藏起难过的浅淡自嘲式浅笑，呼吸自然，动作极轻。
10-12秒：缓缓抬头，眼眸重新迎向柔光，眼神渐亮却依旧克制，脸部转向前方/偏右，唇角带一丝温柔又委屈的淡意。
12-15秒：目视前方/画面右侧，眼神柔和微润，唇瓣轻动似欲语还休，最终保持安静凝视状态，定格在温柔清冷、略带忧郁的情绪中，结尾无黑屏、无转场。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
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٩(•̤̀ᵕ•̤́๑)ᵒᵏᵎᵎᵎᵎ 我克隆了网红【峰哥亡命天涯】的声音和记忆，让 AI 用他的方式跟我实时对。
第一次听到"峰哥"的声音从电脑里怼我，愣了几秒。。
像跟直播连麦一样。
这个项目我叫它 Talk to Me，从 V1 到 V3.6 迭代了好几轮。它干的事：你说，AI 用克隆出来的声音回你，记得你们聊过什么，还带着那个人的性格和说方式。
怎么做到的——四个开源项目 + 云 GPU 拼出来的：
• 本地笔记蒸馏 → 352 条笔记压成人格和说风格
• LiveKit → 实时语音通的底层框架
• VoxCPM → 云 GPU 上跑中文音色克隆
• OpenViking → 长期记忆，聊过的内容能找回来
没用大厂现成方案，STT→LLM→TTS 每一环都自己拆过换过踩过坑。比如...
Cartesia 中文克隆翻车、GPU 迁移重配 SSH、粒子 UI 丑到没法看……全链路延迟从 8-20秒/句 压到 1 秒内。
其实一开始只是想跟自己对——蒸馏自己的知识库，克隆自己的声音---- 我太寂寞了，想着自己和自己对呢🤫
后来觉得不够有意思，就换成了网红的音色和人格，体验一下就完全不一样了。
这也让我意识到：不只是"我的分身"，而是谁都可以有一个能实时对的 AI 版本。
代码还很粗糙，坑还很多。但如果大家觉得有意思，后面可以拆解技术细节做个系列。
附一条自测 demo 👇
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代码还很粗糙，坑还很多。但如果大家觉得有意思，后面可以拆解技术细节做个系列。
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早几年 ChatGPT 刚出那会，看新闻还以为 Grammarly 要不行了，今天听 分享，才知道其已然成为 AI 写作领域霸主般的存在。 年收入7亿美金，用户突破4000万。
现在主流的通用 agent 好像都在追求 all in one，希望让用户有事都来找自己。但 Grammarly 的思路恰恰相反，走的是 one in all，在用户真实的使用场景中“适时出现”，靠着疯狂的工程投入，将其嵌入 50 万个 APP 和网站当中，同时打通不同的平台终端，深度集成到用户的每一条写作生产工作流里。唯一的问是，这样是不是在很多人眼里，很不 AI native啊？
@aigc1024
现在主流的通用 agent 好像都在追求 all in one，希望让用户有事都来找自己。但 Grammarly 的思路恰恰相反，走的是 one in all，在用户真实的使用场景中“适时出现”，靠着疯狂的工程投入，将其嵌入 50 万个 APP 和网站当中，同时打通不同的平台终端，深度集成到用户的每一条写作生产工作流里。唯一的问是，这样是不是在很多人眼里，很不 AI native啊？
@aigc1024
劝大家私生活干净一点。
我是00后，今年二十多岁。
因私生活很乱，没有自制力，没做好防护措施，于去年上半年接触了 Codex。
起初只是抱着试试看的心态，想着偶尔用一下。
结果没多久就确诊了：
轻度失眠、重度折腾、看到需求就想自动化、看到重复工作就想写脚本、看到别人加班就想让 AI干。
最近病情进一步恶化。
电脑一天开16个小时，
张口闭口都是 Agent、MCP、Workflow
甚至开始觉得：
有些活不是人干的，应该让Codex 去干。
医生说这种病目前无法根治。
唯一的办法是：
远离电脑，停止折腾，
停止研究新工具。
@aigc1024
我是00后，今年二十多岁。
因私生活很乱，没有自制力，没做好防护措施，于去年上半年接触了 Codex。
起初只是抱着试试看的心态，想着偶尔用一下。
结果没多久就确诊了：
轻度失眠、重度折腾、看到需求就想自动化、看到重复工作就想写脚本、看到别人加班就想让 AI干。
最近病情进一步恶化。
电脑一天开16个小时，
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有些活不是人干的，应该让Codex 去干。
医生说这种病目前无法根治。
唯一的办法是：
远离电脑，停止折腾，
停止研究新工具。
@aigc1024
你的 AI 数字员工，Claude Tag 正式发布了
Claude 的思考和其他产品有点不同
不是基于三省六部给身份，也不是基于 team context 让 Agent 知道一切。
他们选择了一个 channel based context，因此来界定 multi Agent
这也是 Claude 内部使用数字员工的方式。
很有意思，正在实践 AI 新组织的可以看看
@aigc1024
Claude 的思考和其他产品有点不同
不是基于三省六部给身份，也不是基于 team context 让 Agent 知道一切。
他们选择了一个 channel based context，因此来界定 multi Agent
这也是 Claude 内部使用数字员工的方式。
很有意思，正在实践 AI 新组织的可以看看
@aigc1024
