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
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
权游， 上海版！
和阿文一起用 AI 做了一条权游上海版的 fanart，超喜欢！制作过程中感觉人类对 VEO3 的开发不足 10%，可以做的实在太多了。
▶ 创意制作：海辛 & @Simon阿文
Invalid media: video
和阿文一起用 AI 做了一条权游上海版的 fanart，超喜欢！制作过程中感觉人类对 VEO3 的开发不足 10%，可以做的实在太多了。
▶ 创意制作：海辛 & @Simon阿文
Invalid media: video
和群里朋友聊 AI 学到一个洞察。
我们都知道人类的聪明分成 book smart 和 street smart。前者是做题家的长处，而后者在很多现实问题上更有用。
这两者的区别可以理解为训练方式的差别。前者是 instruction-following based 为主，训练的是模仿和把指令内化为习惯和技能。后者则不然，训练的环境是对抗性的，没有自洽的指令，只有彼此矛盾的约束。训练的是如何在一个混乱的环境里生存、协作和发展。
AI 天生就更擅长前者，因为 AI 比人类还要做题家——今天人们对如何用奖惩机制训练 AI 服从指令已经得心应手，但对如何让 AI 在对抗性环境里自己找到策略仍然不是很熟悉。棋牌类游戏是少有的能成功训练 AI 的领域，但棋牌类游戏的环境比起真实社会毕竟抽象得多，而且这些 AI 模型都不是语言模型，使用非常受限。
这就是为什么今天 AI 写起政府公文来一套一套的，你让它在街上开个馄饨铺子它就彻底抓瞎。归根结底，AI 是东亚小孩里的东亚小孩。
我们都知道人类的聪明分成 book smart 和 street smart。前者是做题家的长处，而后者在很多现实问题上更有用。
这两者的区别可以理解为训练方式的差别。前者是 instruction-following based 为主，训练的是模仿和把指令内化为习惯和技能。后者则不然，训练的环境是对抗性的，没有自洽的指令，只有彼此矛盾的约束。训练的是如何在一个混乱的环境里生存、协作和发展。
AI 天生就更擅长前者，因为 AI 比人类还要做题家——今天人们对如何用奖惩机制训练 AI 服从指令已经得心应手，但对如何让 AI 在对抗性环境里自己找到策略仍然不是很熟悉。棋牌类游戏是少有的能成功训练 AI 的领域，但棋牌类游戏的环境比起真实社会毕竟抽象得多，而且这些 AI 模型都不是语言模型，使用非常受限。
这就是为什么今天 AI 写起政府公文来一套一套的，你让它在街上开个馄饨铺子它就彻底抓瞎。归根结底，AI 是东亚小孩里的东亚小孩。
最近觉得 Gemini 2.5 pro 的文笔是真的好。
哪怕你揪着一个问题反复问，逼着它说车轱辘话，它都能讲得深入得体生动丰富有新意，而且不是 DeepSeek 那种油腻风。
如果打比方，DeepSeek 的文笔和 gemini 2.5 pro 相比可能是浓妆艳抹的十八线小明星和高圆圆的差别。
（而 GPT 4.5 可能是濮存昕，倒是不难看，但没什么吸引力。
有好几次 Gemini 2.5 pro 写出来的东西都让我觉得，同样的内容让我写我充其量也就能写这么好，还要我发挥很好才行。
更绝望了……
哪怕你揪着一个问题反复问，逼着它说车轱辘话，它都能讲得深入得体生动丰富有新意，而且不是 DeepSeek 那种油腻风。
如果打比方，DeepSeek 的文笔和 gemini 2.5 pro 相比可能是浓妆艳抹的十八线小明星和高圆圆的差别。
（而 GPT 4.5 可能是濮存昕，倒是不难看，但没什么吸引力。
有好几次 Gemini 2.5 pro 写出来的东西都让我觉得，同样的内容让我写我充其量也就能写这么好，还要我发挥很好才行。
更绝望了……
