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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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同样用AI，有人在原地打转，有人已经翻过了山
看到很多人拿 AI 当作业助手，复制粘贴答案交差。这没什么好奇怪的，人都想走捷径。
但有意思的是另一批人，他们也在用 AI，但玩法完全不同。
他们会输入这样的提示词：
"用三个层次解释这个概念：入门、进阶、高级。然后告诉我每个层次之间的差距在哪"
你发现区别了吗？
第一种人用 AI 跳过学习。第二种人用 AI 加速学习。
这两个方向完全相反。
跳过学习的人，三个月后还在原地。因为他们从来没真正理解过任何东西，只是借用了 AI 的输出。
加速学习的人，三个月后已经到了别人一年才能到的地方。他们让 AI 帮自己看清知识地图，找到最陡峭但最高效的那条路。
我见过一个程序员朋友，每次遇到新技术栈，第一件事就是让 AI 梳理出从基础到精通的完整路径。然后专门挑那些进阶到高级之间的难点去啃。
他说，AI 最大的价值不是给答案，而是告诉你应该问什么问题。
这话我琢磨了很久。
大部分人学东西慢，不是因为笨，是因为不知道自己的盲区在哪。你以为自己懂了，其实只是停留在表面。
AI 能瞬间把这些盲区摆在你面前。
它会告诉你，入门和进阶之间差了什么，进阶和高级之间又差了什么。这些差距就是你要花时间攻克的点。
所以真正会用 AI 的人，学习曲线反而更陡了。
陡，意味着难。但也意味着快。
你爬一个斜坡，可能要走很久。你爬一面墙，虽然累，但上去就上去了。
AI 不会替你爬墙，但它能告诉你墙上哪里有抓手。
这才是 AI 对学习的真正改变。
不是让学习变简单，是让学习变高效。你还是得懂，得花时间，得动脑子。只是这个过程被压缩了。
那些想靠 AI 不劳而获的人，迟早会发现自己什么都没学到。
而那些用 AI 主动提高学习难度的人，已经甩开别人好几条街了。
@aigc1024
看到很多人拿 AI 当作业助手，复制粘贴答案交差。这没什么好奇怪的，人都想走捷径。
但有意思的是另一批人，他们也在用 AI，但玩法完全不同。
他们会输入这样的提示词：
"用三个层次解释这个概念：入门、进阶、高级。然后告诉我每个层次之间的差距在哪"
你发现区别了吗？
第一种人用 AI 跳过学习。第二种人用 AI 加速学习。
这两个方向完全相反。
跳过学习的人，三个月后还在原地。因为他们从来没真正理解过任何东西，只是借用了 AI 的输出。
加速学习的人，三个月后已经到了别人一年才能到的地方。他们让 AI 帮自己看清知识地图，找到最陡峭但最高效的那条路。
我见过一个程序员朋友，每次遇到新技术栈，第一件事就是让 AI 梳理出从基础到精通的完整路径。然后专门挑那些进阶到高级之间的难点去啃。
他说，AI 最大的价值不是给答案，而是告诉你应该问什么问题。
这话我琢磨了很久。
大部分人学东西慢，不是因为笨，是因为不知道自己的盲区在哪。你以为自己懂了，其实只是停留在表面。
AI 能瞬间把这些盲区摆在你面前。
它会告诉你，入门和进阶之间差了什么，进阶和高级之间又差了什么。这些差距就是你要花时间攻克的点。
所以真正会用 AI 的人，学习曲线反而更陡了。
陡，意味着难。但也意味着快。
你爬一个斜坡，可能要走很久。你爬一面墙，虽然累，但上去就上去了。
AI 不会替你爬墙，但它能告诉你墙上哪里有抓手。
这才是 AI 对学习的真正改变。
不是让学习变简单，是让学习变高效。你还是得懂，得花时间，得动脑子。只是这个过程被压缩了。
那些想靠 AI 不劳而获的人，迟早会发现自己什么都没学到。
而那些用 AI 主动提高学习难度的人，已经甩开别人好几条街了。
@aigc1024
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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
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。
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感觉 Luma AI 离当前的影视工业化应该是最近的。
Invalid media: video
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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⋯⋯
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⋯⋯
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
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。
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。
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。
