AI探索指南

  1. 昨晚和 @海辛Hyacinth @Simon阿文 一起直播讲🦞,我本来是去观看为主的,但在直播开始之前,他们的🦞庭院挂了,于是我就先直播了

    昨晚和 @海辛Hyacinth @Simon阿文 一起直播讲🦞,我本来是去观看为主的,但在直播开始之前,他们的🦞庭院挂了,于是我就先直播了。
    在我直播的时候,我的🦞也挂了。
    AGI 一定不是这样随随便便挂的 😂
    这个故事提醒我们
    我们距离 AGI 不是以天记,而是以年记
    作为用户也真的不必焦虑
    也许你现在不玩🦞,在几个月后会有更容易上手的🦞可以玩
    当然开发者还是要现在玩的...很难想象现在招聘会找一个没玩过🦞的...

  2. 💥比特幣圈著名的投資人Fred Krueger 预测AI 取代人类工作时间表:

    💥比特幣圈著名的投資人Fred Krueger 预测AI 取代人类工作时间表:
    2028:程序员最先大规模失业
    2029:会计师、律师
    2030:放射科医生
    2031:普通医生
    2032:外科医生
    赢家通吃时代正式到来:顶尖1%拿走绝大部分收益,其余人被甩开。
    性工作者和毒贩可能笑到最后
    你们觉得这个时间表靠谱吗?
    最先被干掉的职业会是什么?
    @aigc1024

  3. 找了几个AI短剧漫剧的流水线工具,我之前一直认为抖音就是个流量小偷

    找了几个AI短剧漫剧的流水线工具,我之前一直认为抖音就是个流量小偷。
    我做抖音那会儿做视频是完全没有收益的,你想变现只能做广告或者卖货,后来了解了油管的商业模式发现抖音就是流量小偷,油管是你不用关心甲方的,所有广告商把钱和广告都扔给谷歌,然后平台根据算法在你频道视频中插播广告,广告费55分,你只需要关心内容,你内容质量好,观看的人就多,观时就长,收益就多。
    但抖音是吃了你内容的流量然后别人买抖加的钱也不分给你,纯纯的剥削,你想赚广告费还都得自己找,赚了钱还要和抖音分,把资本主义剥削玩的淋漓尽致
    但过年我刷抖音发现有变化,现在经常都刷到一些精品短剧和漫剧有的内容是原创的,有的是小说转视频的,里面部分是不收费,我就想这些人做这种怎么赚钱呢?
    我想肯定是收徒教你剪辑,一看好像部分也不是,后来我刷着刷着总让我看广告才返现,抖音现在改了,你如果加入到创作者计划里是给你分钱的,只要观众在你首页里刷视频看广告分成,但我不知道收益多少,国内估计低的可怜。
    现在做AI短剧和漫剧明显比之前多效率也高,我不知道是不是用了类似的一些工具,我找了几个比如:
    1.https://github.com/HBAI-Ltd/Toonflow-app
    这个默认是用Sora和豆包视频服务接口,图片的是用Nano Banana Pro生成模型服务接口
    这个开源项目是一套AI 短剧漫剧生成流水线。你只需要丢进去一部网文,它会自动从小说里生成完整的人物设定,把章节拆解成结构化剧本,自动生成分镜,并结合 AI 生成的图片和视频,保持角色一致,全流程零代码,不需要剪辑也不用懂分镜,上传小说 → 选章节 → 出视频
    2.https://github.com/MemeCalculate/moyin-creator
    这个是用最新的Seedance 2.0 多模态创作,不需要提示词,同样的流水线操作,剧本扔进去,自动拆解分镜,解决“角色一致性”问,它用了一套“六层锚点”技术锁住主角的脸,不管切多少个景别,主角不会变样。一键生成能把分镜画面和台词口型自动对齐,直接喂给 Seedance。支持多线程并发,运行时会在后台自己跑列队和自动重试
    @aigc1024

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  5. Anthropic 研究人员刚刚证实,利用 AI 学习新技能会导致掌握程度下降 17%

    Anthropic 研究人员刚刚证实,利用 AI 学习新技能会导致掌握程度下降 17%。但实际情况绝不是你想象的。
    论文标是《AI 如何影响技能养成》。这是一项随机实验,涉及 52 名专业开发人员。任务是使用他们从未接触过的 Python 库进行真实的编程。一半人配备了 AI 助手,另一半则没有。
    AI 组在技能评估中的得分低了 17%。p 值为 0.010。所以这个差异是有统计学意义的。
    更扎心的是:AI 组的速度甚至没有变得更快。他们学到的东西更少,而且并未节省时间。但是,如果你因此开始在网上传播“AI 不利于学习”这一论调,你就错失了论文中真正的重点。
    研究人员查看了每一位参与者的屏幕录像。他们发现人们在学习新事物时使用 AI 的 6 种不同模式。其中 3 种模式有助于保持学习效果,另外 3 种则会破坏学习效果。两者之间的差距是巨大的。只向 AI 询问概念性问的参与者,在评估中得分高达 86%。
    而把一切都甩给 AI 的参与者,得分仅为 24%。
    同样的工具,同样的任务,同样的时间限制。区别在于认知参与度。得分最高的 AI 用户实际上表现得比无 AI 组还要好。他们问的是“为什么这样行得通”,而不是“替我写这段代码”。他们生成代码后会追问以便理解。他们将 AI 视为思考伙伴,而非思考的替代品。
    得分最低的一组做的是:粘贴提示词,复制输出结果,然后继续下一步。他们完成得最快。但他们几乎什么也没学到。
    还有一个发现值得每一位工程经理的警惕:得分差距最大的是调试类问。当你监管 AI 最需要的那项技能,恰恰也是当你让 AI 代劳时退化得最快的技能。
    不用AI的对照组在任务执行过程中犯了更多错误。他们遇到了各种 bug。但这番挣扎,恰恰构建了他们的理解。错误并非学习的障碍。错误本身就是学习。用 AI 消除错误,也就消除了建立能力的机制。
    AI 组的参与者在事后坦言,希望自己当时能“更用心一点”,并觉得自己的做法很“懒惰”。其中一人写道:“我的理解还有很多漏洞。” 他们能感受到那种完成了任务却不知其所以然的空虚感。这不是生产力的胜利,而是技术债。
    这篇论文并非反对使用 AI,而是反对无意识地使用 AI。实际的结论很简单:如果你在学习新东西,请用 AI 来提问,而不是用它来逃避工作。
    那份挣扎,才是成果所在。
    @aigc1024

  6. 很多公司上了AI客服之后,客户满意度反而下降,原因很简单:客户感觉自己在被敷衍

    很多公司上了AI客服之后,客户满意度反而下降,原因很简单:客户感觉自己在被敷衍
    正确的做法应该是这样的:
    1. 前台还是人工客服,客户永远在跟真人说
    2. 人工客服背后接AI,遇到不会的问直接问AI,AI给答案,人工转述给客户
    3. 每次AI给出的答案都记录下来,持续迭代知识库
    4. 客户需要的不只是专业解答,还需要情感支持,这个AI替代不了
    AI是给人工客服用的工具,不是用来替代人工客服的
    @aigc1024

  7. 1. 📢 草台班子世界

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    优质软件/插件/网站等分享。好玩的、好用的数字产品分享。

  8. 昨天开源了这个 OpenClaw🦞办公室的skill,一天不到在 X 上已经 10 万+阅读了!

    昨天开源了这个 OpenClaw🦞办公室的skill,一天不到在 X 上已经 10 万+阅读了!

    图1是@Simon阿文 更新的设计,图2-6 是其他🦞家长捏的新套间!

    ▶ 开源地址:https://github.com/ringhyacinth/Star-Office-UI/tree/master

    请顺手帮我点个⭐️~

    ▶ 龙虾线上办公室简介:在不同工作状态时,龙虾会去房间不同区域:执行任务时去工作区、闲置时去休息区、报bug了去警报区。可视化状态,一目了然。make QQ宠物 great again