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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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今天读到一篇有趣的文章《算法时代如何培养审美》
“我们应该更多地谈论自己喜欢的东西，一起体验它们，认真整理出各自喜欢和不喜欢的东西。不是为了微调算法，而是为了让彼此都获得满足。
有意识地积累一份收藏，并仔细想想自己最欣赏某位创作者或某种文化的哪些地方，这意味着成为一位鉴赏者。
「鉴赏家」听起来有些矫饰，但任何东西都可以成为我们的鉴赏对象：真人秀节目、噪音音乐、苹果派食谱。
算法信息流让我们随时都能浏览大量内容，获得了便利；代价则是失去了鉴赏力，而鉴赏需要深度和主动投入。归根结底，鉴赏是一种深切的欣赏，既欣赏艺术家完成的作品，也欣赏自己品味所能抵达的地方。
推荐系统把这种交流抽象化了。算法汇总我们的整体行为，再把数据处理、平均，最后吐出一套套消费模板，强加给其他人。它打着加快速度的旗号，实际却阻碍了文化自然生长的过程，转而优先推崇扁平与雷同，也就是最容易在数字平台网络中传播的审美。
我们应该更多地谈论自己喜欢的东西，一起体验它们，认真整理出各自喜欢和不喜欢的东西。不是为了微调算法，而是为了让彼此都获得满足。互联网总把「策选」这个词挂在嘴边，但我们真正需要的是更多策选，也就是培养并运用个人品味。”
@aigc1024
“我们应该更多地谈论自己喜欢的东西，一起体验它们，认真整理出各自喜欢和不喜欢的东西。不是为了微调算法，而是为了让彼此都获得满足。
有意识地积累一份收藏，并仔细想想自己最欣赏某位创作者或某种文化的哪些地方，这意味着成为一位鉴赏者。
「鉴赏家」听起来有些矫饰，但任何东西都可以成为我们的鉴赏对象：真人秀节目、噪音音乐、苹果派食谱。
算法信息流让我们随时都能浏览大量内容，获得了便利；代价则是失去了鉴赏力，而鉴赏需要深度和主动投入。归根结底，鉴赏是一种深切的欣赏，既欣赏艺术家完成的作品，也欣赏自己品味所能抵达的地方。
推荐系统把这种交流抽象化了。算法汇总我们的整体行为，再把数据处理、平均，最后吐出一套套消费模板，强加给其他人。它打着加快速度的旗号，实际却阻碍了文化自然生长的过程，转而优先推崇扁平与雷同，也就是最容易在数字平台网络中传播的审美。
我们应该更多地谈论自己喜欢的东西，一起体验它们，认真整理出各自喜欢和不喜欢的东西。不是为了微调算法，而是为了让彼此都获得满足。互联网总把「策选」这个词挂在嘴边，但我们真正需要的是更多策选，也就是培养并运用个人品味。”
@aigc1024
零动画基础，复刻大厂产品发布级别的动效视频！
Pexo这次的效果再次惊艳到我！！
这次挑战用 为我的概念产品“Yole Agent”做一个纯动效视频！
即便我对动画动效完全不懂，但Pexo的“Mark to Fix”，竟给我改出远超预期的效果！！
我给的初始指令很简单：
一段参考视频+产品概念介绍：参考这个视频风格，为Yole Agent做一个视频，它的介绍如下：xxxxx。
然后
Pexo自己规划视觉，自己调整节奏，拿不准的地方我来确定，最后给了我成片！
经过小轮的修改，几乎已经达到我预期的效果！
当然和专业设计师手搓的视频，还是有差距，少了点古法人工特有的精致，
但这个效果和质量，完全可以做信息流投放了！！
我最想分享的其实不是成片，而是下面那个对比！！
特别直观！特别惊艳！
一定要去试一下，会颠覆你用AI做视频的体验。
同一段动画，只提了一句修改意见，前后差距犹如云泥！！
第一轮出来的成片，结尾部分是几根细线扭动着变形，显得有点单薄。
这个时候，就需要用到 Mark to Fix 了！！
操作很直观：停在想改的画面，标出位置，写下怎么改，就像给文档批注一样简单。
我用 Mark to Fix 标出这一段，只提了一句修改要求：这个地方变形不美观，用线束归拢的形式变成logo形状，再平滑过渡。
我都不知道我描述的准不准确，就这么自以为是的一句。
Pexo就完全理解到我的意图，在正式修改前，还生成了视觉图，来确保它的理解和我的需求已经对齐！
改完之后，成束的彩色细线铺开、交错，再收拢成 Y 形 Logo。
整个过渡的层次、饱满度和视觉冲击力，一下就出来了！
最后强调一下，如果要想用AI快速的做出你想要的视频，一定要给视觉参考！
可以直接去试用Pexo：https://pexo.ai/
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Pexo这次的效果再次惊艳到我！！
这次挑战用 为我的概念产品“Yole Agent”做一个纯动效视频！
即便我对动画动效完全不懂，但Pexo的“Mark to Fix”，竟给我改出远超预期的效果！！
我给的初始指令很简单：
一段参考视频+产品概念介绍：参考这个视频风格，为Yole Agent做一个视频，它的介绍如下：xxxxx。
然后
Pexo自己规划视觉，自己调整节奏，拿不准的地方我来确定，最后给了我成片！
经过小轮的修改，几乎已经达到我预期的效果！
当然和专业设计师手搓的视频，还是有差距，少了点古法人工特有的精致，
但这个效果和质量，完全可以做信息流投放了！！
我最想分享的其实不是成片，而是下面那个对比！！
特别直观！特别惊艳！
一定要去试一下，会颠覆你用AI做视频的体验。
同一段动画，只提了一句修改意见，前后差距犹如云泥！！
第一轮出来的成片，结尾部分是几根细线扭动着变形，显得有点单薄。
这个时候，就需要用到 Mark to Fix 了！！
操作很直观：停在想改的画面，标出位置，写下怎么改，就像给文档批注一样简单。
我用 Mark to Fix 标出这一段，只提了一句修改要求：这个地方变形不美观，用线束归拢的形式变成logo形状，再平滑过渡。
我都不知道我描述的准不准确，就这么自以为是的一句。
Pexo就完全理解到我的意图，在正式修改前，还生成了视觉图，来确保它的理解和我的需求已经对齐！
改完之后，成束的彩色细线铺开、交错，再收拢成 Y 形 Logo。
整个过渡的层次、饱满度和视觉冲击力，一下就出来了！
最后强调一下，如果要想用AI快速的做出你想要的视频，一定要给视觉参考！
可以直接去试用Pexo：https://pexo.ai/
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我天，现在爆款 AI 视频的克隆技术已经如此完美
随便试了一下，比如最近这个 Jev 的宣发视频，3分钟的市场
oneshot 完全复刻...
还可以修改每个细节，改人物、改声音、改动作都可以直接搞定
做一个爆款视频很难，改一个要容易很多
（当然这个视频只是示例，不要这样只改人物就发 😂）
视频克隆 skill 地址：
https://colaskill.com/zh/listenhub-hypit/
@aigc1024
随便试了一下，比如最近这个 Jev 的宣发视频，3分钟的市场
oneshot 完全复刻...
还可以修改每个细节，改人物、改声音、改动作都可以直接搞定
做一个爆款视频很难，改一个要容易很多
（当然这个视频只是示例，不要这样只改人物就发 😂）
视频克隆 skill 地址：
https://colaskill.com/zh/listenhub-hypit/
@aigc1024
从视频丢进去开始，字幕生成、智能断句、字幕校正、翻译一条龙搞定，核心还接入了 LLM，可以自动修正识别错误和不自然的断句。
https://github.com/WEIFENG2333/VideoCaptioner
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https://github.com/APUS-AI-Lab/fast-browser-use
APUS AI Lab 把 Qwen3.5-9B / 35B-A3B 的权重搬进本机，靠 MLX 或 PyTorch 驱动浏览器操作。
做法是先扫一遍页面，只收当前可见、可点的元素，凑成一份候选动作清单，模型在一个 token 的 logits 上挑定一个，不逐字解码，也就吐不出页面里压根不存在的 CSS 或 XPath 选择器。
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做短剧漫剧的，一套流程走完就行。
https://pan.quark.cn/s/00fce2c4284c
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第一次见这么多“上岗”机器人，狠狠秀肌肉了🐶
各种整活，只能说辛苦随行工作人员了，很难想象之后智元的人撤回去后，要配多少人力在这里…
（两个搞笑误解：以为是机器人给我拍照，其实是工作人员帮我们拍…
以及，“听歌识曲”以为是我唱TA猜，其实是机器人放歌人类猜…到底是在训练谁的智能水平🥲
@aigc1024
各种整活，只能说辛苦随行工作人员了，很难想象之后智元的人撤回去后，要配多少人力在这里…
（两个搞笑误解：以为是机器人给我拍照，其实是工作人员帮我们拍…
以及，“听歌识曲”以为是我唱TA猜，其实是机器人放歌人类猜…到底是在训练谁的智能水平🥲
@aigc1024
AI 时代，职场人现在最该学的一项技能是什么？
吴恩达老师的建议是人人都该学编程。
不少企业高管劝大家别学编程了，理由是 AI 会把它自动化掉。吴恩达认为这个逻辑正好反了。正因为有了 AI 辅助，写代码变得前所未有地容易，所以才值得每个人都去学。
他已经在很多岗位上看到了明显的生产力差距。这不只发生在软件工程师身上。一边是会写代码、能自己做定制软件的人，另一边是不会的人，两者的效率已经拉开了。
学编程不等于手写代码
他说的学编程并不是一行行手敲代码，他自己几乎从不这么做。在可预见的未来，最重要的能力之一是能准确告诉计算机你要它做什么，让它替你完成。而代码就是计算机的语言。所以学编程的实质，是学会用计算机听得懂的方式把需求说清楚。
他团队里最好的市场人员有了想法，不用等工程师来搭网站，自己就能做出来。最好的招聘人员也不再靠肉眼一份份看简历，而是写代码让程序帮忙筛选。在他看来，能把需求交代给计算机的人，会变得强大得多、高效得多。
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吴恩达老师的建议是人人都该学编程。
不少企业高管劝大家别学编程了，理由是 AI 会把它自动化掉。吴恩达认为这个逻辑正好反了。正因为有了 AI 辅助，写代码变得前所未有地容易，所以才值得每个人都去学。
他已经在很多岗位上看到了明显的生产力差距。这不只发生在软件工程师身上。一边是会写代码、能自己做定制软件的人，另一边是不会的人，两者的效率已经拉开了。
学编程不等于手写代码
他说的学编程并不是一行行手敲代码，他自己几乎从不这么做。在可预见的未来，最重要的能力之一是能准确告诉计算机你要它做什么，让它替你完成。而代码就是计算机的语言。所以学编程的实质，是学会用计算机听得懂的方式把需求说清楚。
他团队里最好的市场人员有了想法，不用等工程师来搭网站，自己就能做出来。最好的招聘人员也不再靠肉眼一份份看简历，而是写代码让程序帮忙筛选。在他看来，能把需求交代给计算机的人，会变得强大得多、高效得多。
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