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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适合那些头上本来就长摄像头的自媒体博主
拍照录像我感觉不如我用手机有“确定性”，抬手物理拍麻烦，让小爱拍容易喊不出来
小爱同学的AI对话也有点智障
可能用小米手机的生态联动起来会多些用处，对我确实是无用
要是苹果能做个这样的轻量眼镜就好了🥲
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
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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
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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。
