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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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终于从火山Force大会回来了,每次Force大会的人人人人人人是真多,字节掏出来的干货也太多了。
Seed-2.1 Pro 长程任务和多模态理解又加强了,Seedream 5.0 Pro多图层分离、高密度信息图,还有最最最牛批的Seedance 2.5主打最长30秒单段原生视频,50个素材等等,还有各种音频、3D等方向的模型。
(抽空好好测一下)
这次做了一场小分享,简单聊聊最近的一些人机协同,Agent使用心得。
每次线下活动最开心的莫过于见朋友们,AI时代,人与人之间的交流才是最重要的。
FORCE冬季大会再见👋
@aigc1024
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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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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。
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