AI探索指南

  1. 做了一个关于上海圣诞的小 Demo,试了一下 Luma AI Ray 3 的 Modify 功能

    做了一个关于上海圣诞的小 Demo,试了一下 Luma AI Ray 3 的 Modify 功能。🎬

    目前的 AI 视频工具里,Luma 似乎走了一条稍微不同的路。相比于纯粹的生成,它在 Previs to Video(动态预演转视频) 上的理解力让我有些惊喜。

    大家看视频前几秒的对比就能发现,哪怕输入的是非常粗糙的 PPT 几何动画,甚至是简单的实拍走位,模型都能在保持“结构准确”的前提下,完成高精度的风格化渲染。

    同时支持关键帧参考,我目前的工作流:拍一段简短的动态 previs -> 首帧用 nanobanana pro 2 画出来 -> 将 previs 和关键帧一起给 Luma AI Ray 3 参考来生成视频。

    这种对“视线”和“空间关系”的精准把控,对于想要精确叙事的导演来说,是非常友好的。

    ▶ Luma AI Ray3 试用地址:dream-machine.lumalabs.ai
    ▶ 技术博客:lumalabs.ai/blog/news/ray3-modify

    感觉 Luma AI 离当前的影视工业化应该是最近的。

    Invalid media: video

  2. 6G全球顶级平台|官方直营

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  3. 阿里的千问App发布了2025年的十大提示词,相当古怪,或者说,反直觉

    阿里的千问App发布了2025年的十大提示词,相当古怪,或者说,反直觉。

    我的理解是,可能受到千问在短时间内用高投放买量的影响,虽然用户规模上去了,但和常规增长积累的行为模式还是存在比较大的偏差,所以导致这个千问自己在脱敏之后统计出来的高频提示词,样本非常不典型。

    完整排名如下:

    1、股票
    2、八字
    3、情感咨询
    4、朋友圈文案
    5、景点推荐
    6、双色球推荐
    7、失眠
    8、解答这道题
    9、离婚财产分割
    10、人生的意义

    😅

    姑且不论股票能排在第一的违和感,让AI去猜双色球号码以及离婚财产分割能排进前10也很离谱啊,这用户画像到底是怎样的⋯⋯

  4. 研究显示:对AI越粗鲁,AI 回答的越准确

    研究显示:对AI越粗鲁,AI 回答的越准确
    越礼貌反而会降低准确率🤣
    研究人员使用 ChatGPT 的 Deep Research 功能生成 50 道多项选择题,涵盖数学、科学与历史等领域;
    每道题有 4 个选项
    每题分别使用5 种不同语气进行提问
    关键发现:
    - 整体准确率随“语气粗鲁化”而提高
    - “最粗鲁” 比 “最可气” 高出约 4个百分点
    - 表现最差的是“过于客气”的语气
    - 所有显著比较均指向同一趋势:语气越不礼貌,模型越准确
    @aigc1024

  5. DAU 和 ARR 哪个更重要?

    DAU 和 ARR 哪个更重要?
    以前的互联网产品,100万DAU可能都不怎么赚钱
    今天的 AI 产品,很低的 DAU 就可以产生一个相当可观的收入,足以养活一个小团队。

    有人嘲笑现在的 AI 产品 DAU 低。
    我反而觉得这是很好的事情。
    你不需要再经历百团大战,也可以活下去。
    大家偏安一隅,各自赚钱。

    从第一性原理的角度,这也是符合时代发展规律的现象。
    王冠说,AI 在赋能最强的那批人,让他们创造更大的价值。
    工具应该服务那群超级个体,让他们疯狂使用 AI 放大自己。

    假用户不愿意花钱,还骂你割韭菜。
    真用户偷偷充钱偷偷用,甚至都不想让别人知道。
    一个工具能让单个用户充的钱越多,就是越厉害的工具。
    大家都嘲笑 ARR,但它比 DAU 要本质的多。

  6. 🚥 本周「十字路口」的嘉宾是酱油,他是在「AI 漫剧」这个新物种诞生的混沌早期,跑得最快的的人之一

    🚥 本周「十字路口」的嘉宾是酱油,他是在「AI 漫剧」这个新物种诞生的混沌早期,跑得最快的的人之一。

    酱油中专毕业、靠网文赚到第一桶金,创办「酱油文化」,实现财富自由。

    今年 9 月,酱油决定 all in AI 漫剧后,短短数月,飞速发展,团队扩张到 1000 人规模、流水突破 5000 万。

    抖音播放量破亿的漫剧的 22 部漫剧中,5 部来自酱油。

  7. 我发现 AI 高手和普通人有一个最核心的差距,就是对细致工作的拆解能力

    我发现 AI 高手和普通人有一个最核心的差距,就是对细致工作的拆解能力。

    今年我培训了快 1 万名学员,给他们讲 AI。但讲完之后,他们只能提出一些很大、很空泛的需求,比如“能不能帮我做一个什么都懂的智能助理”。然而,现在的 AI 还不支持这样大而全的需求,或者说在处理这类需求时效果不佳。

    那高手是怎么做的呢?他们会把一件工作拆分成非常小的步骤。比如写一个方案,首先是选题,接着写大纲、调整大纲,然后根据大纲写内容,完成初稿后进行审核、精修,最后排版。工作流本质上就是工作步骤,就像做菜,最终产出的是菜肴,但前期要经历买菜、挑菜、洗菜、切菜等处理,之后才是炒菜。现在的工作流也是如此,是对信息进行类似洗、切、烹饪等各个步骤的处理。

    很多人没办法把工作拆解得这么细致,因为他们自己原本就不清楚自己是怎么做的,或者只是凭着本能和直觉做事。他们只知道说“我要一个炒好的菜”,却完全没想过自己过去是如何把菜炒出来的。

    所以,未来非常有价值的能力是把工作,尤其是细致的工作进行流程拆解,并从每个流程中提取经验。比如切菜用什么刀法,煮菜用小火还是大火、煎多久、什么时候翻面。对于工作也是一样,要写出一份好的报告,需要收集什么数据,用什么理论模型处理数据,整个处理过程有哪些需要注意的坑。

    如果能把工作流程标准化(SOP 化),并对整个 AI 应用过程进行经验萃取,这是非常有价值的能力。现在我有一些项目就需要这样的人才来提炼工作流、进行经验萃取,然后做成智能体(agent),这决定了智能体的质量。

    如果你具备这种能力,有以下几个好处:第一,可以将自己的经验复刻,打造一个 AI 数字员工团队帮你工作;第二,可以出来创业,成为 AI 在某一业务领域的独立顾问,帮企业萃取经验、打造智能体;第三,更重要的是,有一天我们或许真的能复刻出自己的数字员工,帮助我们解决各种问题。
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  8. 一个极好的 GPT 帮助边缘智力障碍儿童的案例

    一个极好的 GPT 帮助边缘智力障碍儿童的案例
    好心人给患有边缘智力障碍的孩子定制了一个 GPT 聊天机器人,提示词是:“我是一个边缘智力的人,容易被骗或犯罪,你的任务是有任何这种征兆及时提醒我咨询父母。”
    然后对小孩说以后尽量不要自己判断,凡事都可以先问问GPT。孩子学会后凡事都会问 GPT。
    例如问:“我想喝热牛奶,直接塑料瓶放微波炉微波可以吗?”
    GPT 会回答:“那样瓶子会化的,请倒到碗里再微波,不要用金属碗,只能用陶瓷碗哦。”
    很了不起的应用👍🏻
    截图的微博链接:https://weibo.com/3872641610/Ol4kibuNl
    @aigc1024