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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
发现这种小动画，很适合用来讲解抽象的概念和观点，
完全可以放进自己的口播视频里！！
所以搞了个“扁平动画Skill”，已经开源了！
生成视频用的是Gemini Omini flash，也可以换成别的。
工作流参考了狗哥 拼贴动画的三步走：
先确认动画方案，再确认最终静帧，最后生成动画并检查画面与音效。
只需输入一个主，就可以直接生成一个能够直接看懂的扁平手绘动画，动效采用的是：主动作＋接力响应＋生长效果＋短暂强调。
可以选择人物主体模式和无人物模式。
使用场景不限于观点可视化、知识讲解B-roll、方法论展示等等。
地址放下面了👇
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
完全可以放进自己的口播视频里！！
所以搞了个“扁平动画Skill”，已经开源了！
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先确认动画方案，再确认最终静帧，最后生成动画并检查画面与音效。
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很多人每天剪视频，最耗时间的不是创作，
是——重复操作。
我最近看到一个视频批量处理工具，思路很直接：
自动剪辑
批量处理
去重混剪
视频自动批量剪辑大师 v2.0.0终结版下载
+ MV视频自动剪辑大师（终结版）
🔗：https://pan.quark.cn/s/1cc7e0e49d05
@meiriyishu
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PC时代，Google把自己变成了动词，搜索不叫搜索，叫「Google一下」。
移动时代，TikTok把自己变成了格式，「拍一个TikTok」已经是全球年轻人的默认概念。
AI时代，ChatGPT把自己变成了品类，「xx版的ChatGPT」是最好理解的产品定义。
这几个月国产开源模型杀疯了，我又看到一个特别有意思也很准确的概念，「Temu Model」，指代一切低价够用雪中送炭的中国模型。
@aigc1024
移动时代，TikTok把自己变成了格式，「拍一个TikTok」已经是全球年轻人的默认概念。
AI时代，ChatGPT把自己变成了品类，「xx版的ChatGPT」是最好理解的产品定义。
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@aigc1024
一条指令，即可让你的AI代理完全访问互联网 ！
Agent 天天卡数据？进不去、链上看不了、网页一抓全是 HTML。
AgentKey 一条命令装完，直接给它全网权限：社交、链上、电商、金融全覆盖。
不用自己找 Key、不用管一堆账单。
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一个开源项目，把做短剧变成了”填空”。
剧本一丢，AI 自动写分镜、画角色、生成视频，一条龙干完，全程几乎不用人工。
本地部署、支持无限画布、三层 Agent 协作，还能批量出片。
据介绍，一部 2 分钟 AI 短剧成本只要一百多元。
难怪 GitHub 已经冲到 12k Star。
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池谷裕二这本《考试脑科学》不是教你“死记硬背”，而是告诉你人脑 为什么遗忘、怎样把短期记忆变成长时记忆。
它告诉你，不是你记忆力差，而是用错了大脑规则。
适合学生、考证党、终身学习者一本通用指南。
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@meiriyishu
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翻墙之后别只会刷 X，下面这几个地方也值得常逛：
1、Reddit
互联网最大的论坛之一，几乎任何领域都能找到高质量讨论。AI、投资、编程、创业……全是真人经验分享，没有算法强行推送。
2、Threads
Meta 旗下的社交平台，内容比 X 更轻松。很多海外开发者、创作者会同步更新想法，互动氛围也更友好。
3、Hacker News
程序员和创业者的必看社区。每天都有 AI、开源项目、创业故事和最新技术讨论，信息密度极高。
4、Product Hunt
每天都有新的 AI 工具和产品上线。很多后来爆火的项目，最早都是从这里被发现的。
5、LinkedIn
不只是找工作。国外很多 CEO、投资人、创业者会直接分享行业洞察，往往比媒体更早看到趋势。
6、Telegram
频道和群组资源极其丰富。技术、AI、投资、工具分享频道更新快、信息密度高，很多一手资料和海外动态都在这里先流出。
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5、LinkedIn
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概念呢，我能想到的就只有茅台了，茅台是极少的毛利率能做到 90% 的东西。（虽然全世界都是这个打法，但至少海外的两家，还知道把 AI 打包成 Token Plan，本质是把价格降 10 倍来换 C 端增长）。
你以为大模型是水电煤，是农夫山泉，可人销售的价格是茅台。
直到 7 月 31 号那天，DeepSeek V4 Flash 正式版出来，一条斩杀线，把假扮茅台的矿泉水本质暴露出来。
图片2
同一天 Sam 也宣布 Luna 模型降价 80%，我们不妨也套进这公式里也算一算。
如果价格下降 80%，售价就从 10 元降到 2 元，新的毛利率是：
(2 - 1) / 2 = 50%
所以，一个原来毛利率 90% 的模型，价格下降 80% 以后，在成本不变的情况下，毛利率仍然有 50%。
50% 的毛利率，并不是亏钱，仍然有的赚，想想造车行业 20% 的毛利，AI 行业真的已经很幸福了。
之前某圣也说了，如果毛利率是 60%，回本周期大约是 10 个月。
用 10 个月时间，就把推理之外的显卡、研发成本都覆盖了。而通过大幅降价让利，自然获得了行业的口碑传播，这样把运营和销售的钱也省了。这也是让我们可以简化计算的根本原因。
模型太贵，应用就没有空间
模型价格高，还有一个很直接后果：它会把应用层挡在门外。
大家说欸神奇了，AI 这么好的技术，为什么没有什么 2C 应用场景呢？实则是上游你来个 90%，我来个 90%，大家吃肉的实在是太干净了，消费者那边实在啃不动。
一个 AI 应用要付模型调用费，还要付产品、研发、销售、客服、渠道的费用。模型厂商先拿走一大块，应用公司还没开始赚钱，就已经背上了很高的成本。
所以很多产品不是做不出来，也不是没有需求，只是账算不过来。
Coding 场景之所以成立，就是因为程序员的人力成本高，代码模型又能直接参与写代码、调试和交付。普通人的工作当然也需要 AI，只是他们的人力成本往往没有那么高，模型费用就更难被 ROI 覆盖。
现在我们在 Coding 的局部 PMF 里沉浸式捞钱，不要忘了初心想做的是 AGI。
图片3
现在的价格，却只能让 AI 只能先服务最贵的人。
这也是我不太理解的地方。国产模型也好，文本模型也好，视频模型也好，闭源也好，开源也好，我们到底是给谁用的？
如果只是为了出口，卖给海外公司，价格高一点、利润厚一点，至少还能解释成一种商业选择。可现在看起来，大家显然也希望它们服务中国自己的企业和普通人，希望它们提高整个社会的生产效率。那就更应该让更多人用得起。
开源当然不等于免费。但开源至少应该带来更多普及，应该给价格下降留出空间。如果模型开源了，还非要一起协商不能降价，那用户得到的到底是什么？
大家投了很多钱，买了很多算力，做了很多模型，最后却没有多少应用真正长出来，没有多少人真正用得起。
先让更多人用起来
站在初创公司的角度来说，我们没有办法左右模型公司的毛利率，也无法左右资本在 Infra 和模型层的泡沫狂欢，我们只能带着一些无奈，等待正确的事情发生，同时做一些力所能及的事情。
这里不得不提到某神的公司，通过极限的算法，把他们的 Token Plan 做到了 4 折。结果被全行业的媒体喷，说他们打压竞争对手，说他们用投资人的钱补贴用户换增长。但他明明现金流都正了，一个毛利率是负的 AI 应用公司，在尽自己最大的努力让 AI 变得普及，有必要成为人人喊打的对象吗？太神奇了。
我在设计 Cola 的 Token Plan 的时候，发现按照 SaaS 健身房模式，再把利润全部让给用户换增长，4 折的价格其实也不算很夸张。
在测试阶段，我们给 30 美金的套餐开到了 300 美金的 Token 额度，让大家敞开了用。实验结果发现，用户实际使用量只有 30%，如果模型厂商的毛利稍微下降一点，这个 Token Plan 就能盈亏平衡，这个生意就可以做下去。
当然我知道，我们现在都在一个泡沫里。模型公司需要融资，创业公司需要估值，投资人需要故事。大家都想尽快把投入变成利润。
但我觉得某圣说的是对的，AGI 它实则太大了，现在远远还没到只顾着捞钱的时候。用 10 倍成本定价法，实在是太短视了。
AI 的普及需要更低的价格，需要更多人真实地使用，需要更多小公司有机会试错。很多现在算不过来的场景，才有机会慢慢算过来。
这件事最终会影响社会面的生产力，也会影响一个社会面对未来的能力。
所以我最近一直在跟合作的厂商们真诚沟通，希望他们定价的时候可以把目光放长远，可以考虑把毛利降下来。
虽然大模型没有直接数据飞轮，但你看 V4 从预览到正式版的大幅提升，只要 RL 算法好，场景数据也是非常有用的，不要等到大家都提升之后，自己再花钱去买数据。
数据好买，时机难买。
别急着把 AI 变成一台赚钱机器，先让更多人把 AI 用起来吧。
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/1gYDELnZ0tFum0S8Tx0Oow
@aigc1024
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图片2
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如果价格下降 80%，售价就从 10 元降到 2 元，新的毛利率是：
(2 - 1) / 2 = 50%
所以，一个原来毛利率 90% 的模型，价格下降 80% 以后，在成本不变的情况下，毛利率仍然有 50%。
50% 的毛利率，并不是亏钱，仍然有的赚，想想造车行业 20% 的毛利，AI 行业真的已经很幸福了。
之前某圣也说了，如果毛利率是 60%，回本周期大约是 10 个月。
用 10 个月时间，就把推理之外的显卡、研发成本都覆盖了。而通过大幅降价让利，自然获得了行业的口碑传播，这样把运营和销售的钱也省了。这也是让我们可以简化计算的根本原因。
模型太贵，应用就没有空间
模型价格高，还有一个很直接后果：它会把应用层挡在门外。
大家说欸神奇了，AI 这么好的技术，为什么没有什么 2C 应用场景呢？实则是上游你来个 90%，我来个 90%，大家吃肉的实在是太干净了，消费者那边实在啃不动。
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所以很多产品不是做不出来，也不是没有需求，只是账算不过来。
Coding 场景之所以成立，就是因为程序员的人力成本高，代码模型又能直接参与写代码、调试和交付。普通人的工作当然也需要 AI，只是他们的人力成本往往没有那么高，模型费用就更难被 ROI 覆盖。
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图片3
现在的价格，却只能让 AI 只能先服务最贵的人。
这也是我不太理解的地方。国产模型也好，文本模型也好，视频模型也好，闭源也好，开源也好，我们到底是给谁用的？
如果只是为了出口，卖给海外公司，价格高一点、利润厚一点，至少还能解释成一种商业选择。可现在看起来，大家显然也希望它们服务中国自己的企业和普通人，希望它们提高整个社会的生产效率。那就更应该让更多人用得起。
开源当然不等于免费。但开源至少应该带来更多普及，应该给价格下降留出空间。如果模型开源了，还非要一起协商不能降价，那用户得到的到底是什么？
大家投了很多钱，买了很多算力，做了很多模型，最后却没有多少应用真正长出来，没有多少人真正用得起。
先让更多人用起来
站在初创公司的角度来说，我们没有办法左右模型公司的毛利率，也无法左右资本在 Infra 和模型层的泡沫狂欢，我们只能带着一些无奈，等待正确的事情发生，同时做一些力所能及的事情。
这里不得不提到某神的公司，通过极限的算法，把他们的 Token Plan 做到了 4 折。结果被全行业的媒体喷，说他们打压竞争对手，说他们用投资人的钱补贴用户换增长。但他明明现金流都正了，一个毛利率是负的 AI 应用公司，在尽自己最大的努力让 AI 变得普及，有必要成为人人喊打的对象吗？太神奇了。
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在测试阶段，我们给 30 美金的套餐开到了 300 美金的 Token 额度，让大家敞开了用。实验结果发现，用户实际使用量只有 30%，如果模型厂商的毛利稍微下降一点，这个 Token Plan 就能盈亏平衡，这个生意就可以做下去。
当然我知道，我们现在都在一个泡沫里。模型公司需要融资，创业公司需要估值，投资人需要故事。大家都想尽快把投入变成利润。
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所以我最近一直在跟合作的厂商们真诚沟通，希望他们定价的时候可以把目光放长远，可以考虑把毛利降下来。
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原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/1gYDELnZ0tFum0S8Tx0Oow
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