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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
我试了 AI 学习法后,彻底戒掉传统学习
从现在开始,我们人类的学习方式,永远的被改变了。
一说到学习,我们就想到了苦行僧式的枯燥啃书,对吧?但是我要告诉你,有了 AI,我们现在学习知识,就像小孩看绘本一样轻松愉快,而且效率至少提高了 10 倍。
什么?你不信吗?让我来给你好好演示一下什么叫作 AI 学习法。
第一个案例:美国的川普总统在 12 月签署了美国国家安全战略白皮书,是一份 33 页的英文 PDF 文档。
过去我是怎么做的呢?打开 Chrome 浏览器的翻译插件,然后从头到尾阅读中文翻译版本的 PDF,用自己的大脑进行阅读和总结,碰到不懂的地方,还要搜索去查阅相关知识,这样至少需要 1-2 个小时,才能初步掌握。而且很枯燥,很难让人坚持下来。
现在我是怎么样做的呢?打开 NotebookLM,创建一个新的知识库,把白皮书的 URL 链接贴进去就 OK 了。NotebookLM 自动检索了与此相关的多个网页,询问我是否添加到知识库,我点击允许。于是这个知识库就建好了。
接着,我在这个知识库里面,让 AI 帮我生成了概要图,思维导图,PPT 和测验题。
● 概要图可以让我让我一图读懂
● 思维导图可以让我了解整个知识的结构
● PPT 可以让我快速从头到尾掌握完整的概要知识
● 最后 AI 还帮我出了一套测验题,我可以测试一下自己掌握水平怎么样?
● 最有意思的是,NotebookLM 还可以帮我们生成视频和音频,这样通过观看视频学习知识是不是感觉轻松多了?
● 如果你想了解某个细节,你还可以直接在 Chatbot 里面提问,让 NotebookLM 直接用文档的内容回答你。
一个完整的知识体系,就被 AI 通过概要图,思维导图,总结和报告,生成 PPT,长视频和音频,以及测验题变成了一整套生动的学习材料,我们可以非常轻松的而且高效的学习。并且最关键的是,它还是一份可以交互的知识,我们可以直接提问,让它来回答。
我自己亲身体验,通过 NotebookLM,我只用了 15 分钟,就把美国国家战略白皮书的内容完全掌握了。然后你再去看中文互联网各路所谓的专家解析,那简直就是瞎扯啊,你完全可以成为一个优秀的国际关系专业博主了。
第二个案例:把长视频访谈转化为立体的知识体系。
OpenAI 前首席科学家 Ilya 最近接受了一个长达 90 分钟的深度采访,提到从 Scaling Law 时代到研究时代的转变。作为 AI 行业的从业者,这篇采访是 AI 行业未来发展方向一个很重要的探讨,是不能不看的。那么怎么样进行快速的学习呢?
我过去就是老老实实打开油管,花 1.5 个小时从头到尾看完访谈对吗?重要的细节,可能还要反复看一下,思考一下。所以看完整个视频差不多要将近 2 个小时了。但是有了 NotebookLM,只要 15 分钟就可以掌握访谈的精髓了。操作很简单:
打开 NotebookLM,创建一个新的知识库,把 Ilya 采访的油管 URL 链接贴进去,然后生成 PPT。这个生成的 PPT 就是整个采访的精华内容了。我们还可以生成 MindMap 思维导图,生成 InfoGraphic 概览图。还可以随时通过聊天方式向 NotebookLM 提问。
我快速的看看 PPT 和 Report 就了解了访谈的核心观点和内容。那么长视频其实不看或者跳着看看就足够了。回过头来,你再看中文媒体的各路解读,你会发现你其实比大多数博主要理解的更深刻了。这可真是一种轻松愉快,又省时省力的学习方式啊!
介绍到这里,大家有没有发现? 其实 NotebookLM 已经永远的改变了我们的学习方式了:
AI 帮助我们把枯燥的知识用 AI 变成了一整套立体的、完全可视化、并且可以交互学习的知识体系。
这带来的最大的改变就是:掌握知识的门槛被极大的降低了,并且学习效率被极大的提高了。直接让我阅读 33 页的白皮书实在太枯燥了,我很难坚持下来,但是让我一图读懂,让我看十几页图文并茂的 PPT,我是轻松愉快的。
说实话学习知识对我们来说是一件痛苦的事情,因为我们要大量阅读文字和抽象的符号,还要进行思考和推理。但是我们想想看,学龄前儿童都是通过绘本来学习知识的,为什么我们成年人不可以呢?可视化对人类大脑来说,是更加原生的,更友好的学习方式。
AI 帮我们把知识以不同的维度来呈现:InfoGraphic 一图概览是最简洁的,MindMap 是总体的结构,PPT 给出了更多的细节,Report 报告进行了摘要和总结,还有图文并茂的长视频来绘声绘色的讲解。苦行僧般的枯燥的学习变成了有趣的互动式学习,而且学习效率提高了至少十倍。
当我介绍的这里的时候,我不由的想到:当今的的教育体系下,我们的孩子从小学一年级一直到大学毕业,长达 16 年的时间,仍然还是非常传统的苦行僧式的填鸭教育。学习仍然是一件极其低效率而且非常枯燥的事情,孩子们的童年和青春的美好时光不但被彻底浪费掉了,而且让孩子们把学习看成了一件非常令人讨厌的事情,其实学习本来是可以变得非常有趣的。
所以作为一个家长,如果想要让孩子更好的适应未来的 AI 时代,非常有必要从现在就开始改变自己获取知识的方式,也应该积极鼓励和帮助孩子借助 AI 来学习知识。
@aigc1024
从现在开始,我们人类的学习方式,永远的被改变了。
一说到学习,我们就想到了苦行僧式的枯燥啃书,对吧?但是我要告诉你,有了 AI,我们现在学习知识,就像小孩看绘本一样轻松愉快,而且效率至少提高了 10 倍。
什么?你不信吗?让我来给你好好演示一下什么叫作 AI 学习法。
第一个案例:美国的川普总统在 12 月签署了美国国家安全战略白皮书,是一份 33 页的英文 PDF 文档。
过去我是怎么做的呢?打开 Chrome 浏览器的翻译插件,然后从头到尾阅读中文翻译版本的 PDF,用自己的大脑进行阅读和总结,碰到不懂的地方,还要搜索去查阅相关知识,这样至少需要 1-2 个小时,才能初步掌握。而且很枯燥,很难让人坚持下来。
现在我是怎么样做的呢?打开 NotebookLM,创建一个新的知识库,把白皮书的 URL 链接贴进去就 OK 了。NotebookLM 自动检索了与此相关的多个网页,询问我是否添加到知识库,我点击允许。于是这个知识库就建好了。
接着,我在这个知识库里面,让 AI 帮我生成了概要图,思维导图,PPT 和测验题。
● 概要图可以让我让我一图读懂
● 思维导图可以让我了解整个知识的结构
● PPT 可以让我快速从头到尾掌握完整的概要知识
● 最后 AI 还帮我出了一套测验题,我可以测试一下自己掌握水平怎么样?
● 最有意思的是,NotebookLM 还可以帮我们生成视频和音频,这样通过观看视频学习知识是不是感觉轻松多了?
● 如果你想了解某个细节,你还可以直接在 Chatbot 里面提问,让 NotebookLM 直接用文档的内容回答你。
一个完整的知识体系,就被 AI 通过概要图,思维导图,总结和报告,生成 PPT,长视频和音频,以及测验题变成了一整套生动的学习材料,我们可以非常轻松的而且高效的学习。并且最关键的是,它还是一份可以交互的知识,我们可以直接提问,让它来回答。
我自己亲身体验,通过 NotebookLM,我只用了 15 分钟,就把美国国家战略白皮书的内容完全掌握了。然后你再去看中文互联网各路所谓的专家解析,那简直就是瞎扯啊,你完全可以成为一个优秀的国际关系专业博主了。
第二个案例:把长视频访谈转化为立体的知识体系。
OpenAI 前首席科学家 Ilya 最近接受了一个长达 90 分钟的深度采访,提到从 Scaling Law 时代到研究时代的转变。作为 AI 行业的从业者,这篇采访是 AI 行业未来发展方向一个很重要的探讨,是不能不看的。那么怎么样进行快速的学习呢?
我过去就是老老实实打开油管,花 1.5 个小时从头到尾看完访谈对吗?重要的细节,可能还要反复看一下,思考一下。所以看完整个视频差不多要将近 2 个小时了。但是有了 NotebookLM,只要 15 分钟就可以掌握访谈的精髓了。操作很简单:
打开 NotebookLM,创建一个新的知识库,把 Ilya 采访的油管 URL 链接贴进去,然后生成 PPT。这个生成的 PPT 就是整个采访的精华内容了。我们还可以生成 MindMap 思维导图,生成 InfoGraphic 概览图。还可以随时通过聊天方式向 NotebookLM 提问。
我快速的看看 PPT 和 Report 就了解了访谈的核心观点和内容。那么长视频其实不看或者跳着看看就足够了。回过头来,你再看中文媒体的各路解读,你会发现你其实比大多数博主要理解的更深刻了。这可真是一种轻松愉快,又省时省力的学习方式啊!
介绍到这里,大家有没有发现? 其实 NotebookLM 已经永远的改变了我们的学习方式了:
AI 帮助我们把枯燥的知识用 AI 变成了一整套立体的、完全可视化、并且可以交互学习的知识体系。
这带来的最大的改变就是:掌握知识的门槛被极大的降低了,并且学习效率被极大的提高了。直接让我阅读 33 页的白皮书实在太枯燥了,我很难坚持下来,但是让我一图读懂,让我看十几页图文并茂的 PPT,我是轻松愉快的。
说实话学习知识对我们来说是一件痛苦的事情,因为我们要大量阅读文字和抽象的符号,还要进行思考和推理。但是我们想想看,学龄前儿童都是通过绘本来学习知识的,为什么我们成年人不可以呢?可视化对人类大脑来说,是更加原生的,更友好的学习方式。
AI 帮我们把知识以不同的维度来呈现:InfoGraphic 一图概览是最简洁的,MindMap 是总体的结构,PPT 给出了更多的细节,Report 报告进行了摘要和总结,还有图文并茂的长视频来绘声绘色的讲解。苦行僧般的枯燥的学习变成了有趣的互动式学习,而且学习效率提高了至少十倍。
当我介绍的这里的时候,我不由的想到:当今的的教育体系下,我们的孩子从小学一年级一直到大学毕业,长达 16 年的时间,仍然还是非常传统的苦行僧式的填鸭教育。学习仍然是一件极其低效率而且非常枯燥的事情,孩子们的童年和青春的美好时光不但被彻底浪费掉了,而且让孩子们把学习看成了一件非常令人讨厌的事情,其实学习本来是可以变得非常有趣的。
所以作为一个家长,如果想要让孩子更好的适应未来的 AI 时代,非常有必要从现在就开始改变自己获取知识的方式,也应该积极鼓励和帮助孩子借助 AI 来学习知识。
@aigc1024
据内部人士爆料,快手研发线紧急限制Cursor、Claude Code等第三方编程工具使用,办公端直接闪退,仅特殊需求可申请严格审核。核心原因是防范内部代码、业务逻辑通过AI工具泄露。
你怎么看?
@aigc1024
你怎么看?
@aigc1024
不要被他的版本号欺骗,这是今年 OpenAI 的年底大招。
官方定位是:迄今为止面向专业知识工作的最强大模型。
模型性能大幅提升,价格也大幅提升了 40%。
在降本的大趋势下,模型涨价,一般都需要底气。
这个模型的底气在哪里?
前阵子 OpenAI 设计了 GDPval,一个以国内生产总值(GDP)这一关键经济指标为灵感。
1320个专业任务,覆盖了美国 GDP 贡献排名前 9 大行业中精选出的 44 个职业。
任务要求提交真实的成果作品,例如销售演示文稿、会计电子表格、急诊排班表、制造流程图,或短视频。
刚发布 GDPval 的时候,Claude Opus 4.1 以 47.6 的分数遥遥领先。
但是今天, GPT-5.2 直接把分数刷到了 70% 以上。
https://mp.weixin.qq.com/s/NJC6WrQVtjzSmMLvQmeW6g
我之前认识的一个创作者
她也是一个心理咨询师
常年在国外生活
之前在线上做音频一直没钱赚
直到今年 把B站上的一个博主的内容
洗稿后 自己做成了音频
这个音频今年半年多
已经给她带来了20万的收入.....
@aigc1024
她也是一个心理咨询师
常年在国外生活
之前在线上做音频一直没钱赚
直到今年 把B站上的一个博主的内容
洗稿后 自己做成了音频
这个音频今年半年多
已经给她带来了20万的收入.....
@aigc1024
戳破一个目前 AI 创业圈子里大家心照不宣的泡沫。
目前市面上 99% 所谓的“成功” AI 内容工具,其实都在卖一样东西。
不是技术,是模版。
仔细拆解那些“宫崎骏画风生成器”或者“爆款文案助手”。
它们背后的逻辑极度简单:把经过千万次压力测试的 Prompt(提示词)封装起来,藏在漂亮的 UI 按钮后面。
之所以能卖钱,是因为现在的 AI 模型如果不加约束,吐出来的基本都是不可用的噪音。
你在卖的,本质上是一个“确定性”。
但这利用的是信息不对称:一旦用户知道了背后的提示词,他们下一秒就会去免费的 ChatGPT 上复刻你的产品。
这其实是一场只有 6 到 12 个月的短期套利游戏。
对于各位创造者来说,看清这一点很重要。
不要沉迷于做这种简单的“中间商赚差价”,因为护城河几乎为零。
真正的机会其实藏在更务实的地方:
1️⃣ 为未来更成熟的模型构建能驾驭它的基础设施。
2️⃣ 把你自己反复验证过、确实能解决问题的那个“模版流程”,进行真正的产品化。
在这个充满了噪音的时代,诚实地解决一个具体问题,比包装一个概念要难得多,但也值钱得多。
目前市面上 99% 所谓的“成功” AI 内容工具,其实都在卖一样东西。
不是技术,是模版。
仔细拆解那些“宫崎骏画风生成器”或者“爆款文案助手”。
它们背后的逻辑极度简单:把经过千万次压力测试的 Prompt(提示词)封装起来,藏在漂亮的 UI 按钮后面。
之所以能卖钱,是因为现在的 AI 模型如果不加约束,吐出来的基本都是不可用的噪音。
你在卖的,本质上是一个“确定性”。
但这利用的是信息不对称:一旦用户知道了背后的提示词,他们下一秒就会去免费的 ChatGPT 上复刻你的产品。
这其实是一场只有 6 到 12 个月的短期套利游戏。
对于各位创造者来说,看清这一点很重要。
不要沉迷于做这种简单的“中间商赚差价”,因为护城河几乎为零。
真正的机会其实藏在更务实的地方:
1️⃣ 为未来更成熟的模型构建能驾驭它的基础设施。
2️⃣ 把你自己反复验证过、确实能解决问题的那个“模版流程”,进行真正的产品化。
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这是因为 `http://README.md` 本质上是写给人看的,充满了人类能懂但机器难理解的上下文,缺乏精确的执行指令。
最近在 GitHub 上看到 http://AGENTS.md 这个开源项目,旨在为 AI 编程智能体提供一份专属的“操作手册”。
将面向人类的快速入门指南,与面向机器的构建步骤、测试指令和代码规范彻底分离,互不干扰。
核心逻辑非常清晰:在项目根目录创建一个 Markdown 文件,专门告诉 AI 如何构建、如何测试以及遵循什么样的代码风格。
广泛兼容目前主流的 AI 编程工具,包括 VS Code、Cursor、Windsurf、Aider 以及 GitHub Copilot 等。
GitHub:http://github.com/agentsmd/agents.md
使用成本极低,只需新建一个 `http://AGENTS.md` 文件,填入项目概览、测试命令和安全注意事项即可。
支持在大型项目中嵌套使用,比如在子目录放置不同的配置文件,AI 会自动读取最近的指令,非常灵活。
随着 AI 辅助编程成为主流,为项目配置一份“机器文档”或将成为开发者的基本技能,建议大家尽早尝试。
@aigc1024
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