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#权威认证 #亿万资金保障 #爆奖无限- 智谱和 MMX 都确定港股上市了
好像上市也没那么难吧
成立四五年就可以
还可以插队
这世界只要你优秀
规则也可以为你更改 
- LLM + 执行力，30-60 分钟上手任何东西。
夸张了，但它可以让你从“完全不懂”变成“能聊两句、能判断值不值得学”。
给大家提供一份提示词：
我想在 60 分钟内快速熟悉【领域】。请按 5 部分输出：
1、用一句话解释它解决什么问题，并给 2 个典型输出
2、20 个高频词：一句话解释 + 常见误解 + 最简单例子
3、画出最常见工作流：从输入到输出的步骤（每步标注工具/注意点）
4、列 5 个典型任务：输入/动作/输出/验收标准
5、列 10 个新手坑：信号/后果/规避动作
要求：全程人话、短句、不要扩展原理。
@aigc1024 - 今年是 Agent 十年中的第一年
年初有 Manus 的惊鸿一瞥
年末有 Medeo 的惊喜收官
昨晚有些激动，我的朋友们，都太厉害了
什么都不说了，发个邀请码吧
200人可用，手慢无
FAT6MMKJSB9XD5I89AXP74C1 - 落枕的感觉
是体验成为僵硬机器人的一天 - 对话克隆是我们年底的重磅功能
我特地为这个功能配了一首主打歌
希望你会喜欢。
《突然的真我》
听见你读 稿子起又落 语气难测 全是那机械波
我已习惯 你闲聊时的自我 挥挥洒洒 将声音看通透
那就不要留 机械读稿不再有 你闲聊的音色 挂更多的彩虹
我会紧紧的 将你呼吸放在心头 说中文时候 就复刻你温柔
把闲聊填进我的心扉 伤心也是带着微笑的眼泪
数不尽免费 试不完机会 如果仅有此声 又何用待从头 - 2025年，我们做的的最后一个新功能今天正式上线了
全球首个对话语音克隆系统
在闲聊之中，克隆你最真实的声音
无限次免费体验，声音不像不要钱。
什么是对话声音克隆呢？
先来看看视频演示吧
也可以直接免费体验
https://listenhub.ai/voice-cloning
录个音而已，为什么要整这么麻烦？
以前的语音克隆方式，都是让你念一段话。
那个声音是冷冰冰的，没有任何情感。
它不是在自然说话，而是在机械读稿。
那个声音，根本就不是你。
在帮用户克隆声音的这几个月里，我们每天就在想：
为什么录音这种看似简单的事情，大家都做不好呢？
为什么大家对着稿子念的时候，就不会正常说话了呢？
我们后来发现，人们只有在和朋友闲聊的时候，才能使用自己真实自然的声音。
于是，在 10 月的时候，我做了一个大胆的决定：
我们要做一个对话声音克隆系统，帮助每个人找回自己最真实的声音。
这无异于为了一瓶醋包了一顿饺子...
但我们知道，声音太重要了。
声音是 ListenHub 的差异化，也是每一位创作者独特的IP属性。
不管是播客、FlowSpeech 还是解说视频，真实自然的声音都是表达最重要的基石。
经过2个月的开发、测试、内测，经过了上百位用户的真实体验和反馈，经过了三次线上的迭代...
今天，我们终于可以骄傲地宣布，全球首个「对话式语音克隆系统」正式上线！
而且为了帮助每个人都能找到自己真实的声音，此功能可以无限次尝试，完全免费体验。
每个人都可以这里免费体验，在你找到那个完美的声音之前，都不需要考虑付费。
如果不满意，那就不要留。
传统的视频生产产品，其实一直以来都面临着如何解决和平衡 使用门槛、生产成本和效果控制 这个不可能三角的难题。
一些产品可以产出非常复杂而且高质量的内容，但是与此同时带来非常高的使用门槛和学习操作成本；
一些我们说的套壳产品，快速接入了各种模型和工具，但是他们各自为战，用户需要自己选择对应的模型并且在传统工具中进行复杂的剪辑工具；
最后是一些本质上是工作流的 Agent 产品，门槛变低了，但是内容制作的广度和多样性被牺牲了，普通用户只能等待产品更新模板或者工作流，而且工作流的更新非常消耗人力。
Medeo 的选择是：构建一套专门为视频 Agent 创作的语言Gensystem，主要由三部分构成：
首先是 Medeo DSL：一套专门用来对视频内容和制作方法进行表述的“视频制作语言”可以将用户的模糊自然语言指令转换为模型可以理解的视频编辑操作。
然后是 Context System：由工具集、视频制作方式等信息构建的上下文系统，每次对话都可以从用户的指令和需求中匹配更多的视频制作专业上下文。
最后是 Environment：这是一个可以支持用户与 AI 共同行动、控制编辑的视频剪辑界面，我们前面说的混合编辑就是这个东西。
我前几天说过，我写Medeo提示词有两个原则：
尽可能的简洁，少写一些具体的需求
尽可能的通用，让提示词能支持更多的能力和更多的场景
但是，这两个能促使我去实现这两种写法的，其实对于模型本身和整个Agent的系统有足够高的要求。
这个系统必须能够自己补充上下文，同时自己有一定的智能，无论是在图像设计上的智能，还是在视频剪辑以及视频构建上的智能。
所以一个系统是否能支持这两种写法和原则，可以一定程度上判断这个系统的上下文管理能力、上下文获取能力以及智能程度。
