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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https://fcnd817jknap.feishu.cn/wiki/Z9oTwALdJiKQIKkCACQcaEi6nQb
@aigc1024
昨天晚上一整宿没睡,都在研究Deepseek Harness,越研究越兴奋,于是乎写了这篇文章和大家共同讨论,希望对大家有帮助!
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@aigc1024
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@aigc1024
我发现这很适合用到教育领域啊!!
幼小初那些学校成天吵着要融入AI,这不就是最好的的方式,寓教于乐,将知识融进游戏。
每一堂课针对性做个小游戏,课堂效果直接拉满!!
AI探索 | Hermes/OpenClaw|优质资源|优质信息
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开源神器Toonflow让小说秒变AI短剧,2小时出片!
把小说或剧本丢进去,AI自动完成编剧、分镜、角色设计和视频生成。无限画布自由调,三层Agent协作+本地记忆,全流程不卡壳。
跨平台桌面端,本地部署,低成本批量生产。2小时出2分钟短剧,总成本才130左右。目前11.9k+ star,创作者效率大大提升。
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在企业里面能跑起来的 AI 场景,可以类比之前能够被大规模外包出去的场景。比如说客服中心、非核心系统开发、数据收集和处理这几个场景,之前在美国外包给印度公司都已经很成熟了,现在也是 AI 企业服务公司落地发展得比较好的领域。
相反,如果一个领域之前没有被大规模的外包化,尤其是企业的核心业务流程,那可能用 AI 来替代也是有很多挑战的。这并不是说模型不够聪明,恰恰相反,很多可被外包的职能并不需要顶级智能。瓶颈往往在于业务系统整合、上下文获取、数据清洗和标注、权限控制、利益范围划分等。而过去几十年的外包产业,其实已经替企业完成过一次这样的组织工程:把原本嵌在企业内部的人类工作,变成可以由外部组织调用的服务接口;明确什么数据可以开放、什么权限可以授予、结果如何验收、异常如何升级、责任如何划分。
外包本质上是把外部的人类智能 API 化接入企业。一个职能能够被大规模外包,意味着它在企业里的组织接口已经相当成熟。到了 AI 时代,只要把这个接口后面的人类执行者逐步替换成 AI,改造成本自然比那些从未被接口化的核心业务低得多。
@aigc1024
相反,如果一个领域之前没有被大规模的外包化,尤其是企业的核心业务流程,那可能用 AI 来替代也是有很多挑战的。这并不是说模型不够聪明,恰恰相反,很多可被外包的职能并不需要顶级智能。瓶颈往往在于业务系统整合、上下文获取、数据清洗和标注、权限控制、利益范围划分等。而过去几十年的外包产业,其实已经替企业完成过一次这样的组织工程:把原本嵌在企业内部的人类工作,变成可以由外部组织调用的服务接口;明确什么数据可以开放、什么权限可以授予、结果如何验收、异常如何升级、责任如何划分。
外包本质上是把外部的人类智能 API 化接入企业。一个职能能够被大规模外包,意味着它在企业里的组织接口已经相当成熟。到了 AI 时代,只要把这个接口后面的人类执行者逐步替换成 AI,改造成本自然比那些从未被接口化的核心业务低得多。
@aigc1024
ai为什么需要和物理世界交互,在ai4s领域好像有了答案。ai去做科学研究,比如新材料配比等,需要长出手来操作,需要有眼睛来验证,需要有传感器来感知。
@aigc1024
@aigc1024
DeepSeek 涨价事件对 Cola Token Plan 的影响:
1.很不幸,DeepSeek 在用低价打完市场之后,选择了大幅涨价,缓存部分涨幅超过 12 倍,综合涨幅在 3-6倍,我们不得不对 Token Plan 的模型进行调整
2.Flash 和 Lite 模型价格上涨,这次价格调整以最大化订阅用户权益为核心,我们调整后整体约为之前的3倍。
3.调整之后,Flash 目前仍具有很高性价比,但 Lite 模型和 Basic 模型价格接近,建议大家选择合适的模型,两个模型能力也差不多,Lite 的中文写作更好一些。
4.目前我们正设计新的模型方案,目标是让 Cola Token Plan 用户在涨价后依然能享受到之前同等或更高的智能和用量,很快上线,敬请期待。
涨价之后,Cola Token Plan 依然是 Codex 和 CC 之外最超值的 Token Plan。
@aigc1024
1.很不幸,DeepSeek 在用低价打完市场之后,选择了大幅涨价,缓存部分涨幅超过 12 倍,综合涨幅在 3-6倍,我们不得不对 Token Plan 的模型进行调整
2.Flash 和 Lite 模型价格上涨,这次价格调整以最大化订阅用户权益为核心,我们调整后整体约为之前的3倍。
3.调整之后,Flash 目前仍具有很高性价比,但 Lite 模型和 Basic 模型价格接近,建议大家选择合适的模型,两个模型能力也差不多,Lite 的中文写作更好一些。
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