AI探索指南

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  2. AI探索指南

    分享Seedance 2.0规避真人审核方法

    分享Seedance 2.0规避真人审核方法。
    1、图像预处理：风格化转译（最稳妥的方法）
    系统目前最针对的是“高精度真人写实感”。可以先通过其他 AI 先将照片处理一下，通过概率非常高。
    直接将人物上传到图生图，提示词为：
    将上传的图片转成手绘/素描/线稿风格。
    手绘/素描/线稿这些风格保留了人物的五官特征，Seedance 生成视频的时候可以取出人物神韵。
    2、模糊/颗粒处理： 适当增加噪点或胶片质感，模糊皮肤纹理，避开系统对“生物特征”的高精度扫描。
    3、构图逻辑：避开“证件照”
    Seedance 的审核算法对正面、大头、静态、单一背景的图片极其敏感。
    缩小人脸占比： 尽量提供全身照或环境人像。让脸部在整个画面中只占一小部分，且背景要复杂（如繁华街道、森林），这能干扰系统的肖像识别。
    动态捕捉位： 使用运动中的照片（如奔跑、跳舞、侧身）。动作产生的自然形变和发丝遮挡会增加系统判定“真人”的难度。
    增加遮挡： 佩戴墨镜、口罩或利用光影（侧光、阴影）遮住部分脸部。
    以上方法均可通过AI图生图实现。
    4. 设置陷阱：模式选择的技巧
    首帧模式 ：将照片直接放入“全局参考”大概率会被拦截；但如果将其作为“首帧”，不用添加尾帧，审核机制会相对宽松一点，因为系统会认为这是你要转换的“起点”而非永久参考。
    5. 提示词的“去掉人名”
    拆解特征： 即使你用了规避过的图，如果提示词里直接写了某个明星的名字，也会被拦截。建议将特征拆解，例如把“汤姆·克鲁斯”改为“深邃眼窝、鹰钩鼻、成熟自信的男士”。（不知道怎么描述，可以直接把明星图片扔给AI，让AI来描述）

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  5. AI探索指南

    今天学习了一下什么是：人月神话

    今天学习了一下什么是：人月神话

    "人月神话"是 Fred Brooks 1975 年写的一本软件工程经典书，英文叫 The Mythical Man-Month。

    核心意思就一句话：往一个已经延期的项目里加人，只会让它更慢。

    因为"人月"这个单位本身就是个神话。管理者觉得一个人干十个月的活，十个人一个月就能干完，但实际上人一多，沟通成本指数级增长，新人还需要老人带，老人被拖慢，项目反而更晚交付。

    Brooks 当时在 IBM 负责 OS/360 项目，踩了这个坑踩得死去活来，然后写了这本书。

    五十年过去了，这个问题在AI时代反而更严重了。

    因为以前加人好歹能分摊一些机械劳动。现在机械劳动agent干了，加人带来的几乎纯粹是沟通成本。

    今天最好的模式是一人闭环。一个人加上agent，从想法到成品，中间不经过任何人。其次是两人闭环，再其次三人。

    超过三个人，不管你怎么管理，都会陷入人月神话。

    所以正确的做法是把大项目拆成一堆小项目，每个小项目最多三个人闭环。节点之间用协议连接，不用会议连接。

    Brooks当年的结论是"没有银弹"。

    五十年后银弹来了，但它不是让团队更大，而是让团队更小。

  7. AI探索指南

    🚨马斯克说了一句让整个AI安全圈不安的：

    🚨马斯克说了一句让整个AI安全圈不安的：
    你根本无法控制一个比你更聪明的东西。
    他的类比很直接：想象你有一个天才孩子，你知道他终将远超你的智识水平——你能做什么？
    不是规则，不是限制，不是紧急关闭按钮。
    只有在他还小的时候，把正确的价值观装进去。
    诚实、利他、有道德。

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  8. AI探索指南

    砸了 1.5 万积分后，我只能无奈得出这个结论：

    砸了 1.5 万积分后，我只能无奈得出这个结论：
    Seedance 2.0 目前距离真正可用还是有很长的路要走😮‍💨
    下面这段一分钟的小短片，背后至少 30+ 个 15 秒废片，连贯性，故事张力都没办法达到生产级别。
    现阶段来看，用来做特效素材还行，成片的输出依旧非常靠后期的剪辑。

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  14. AI探索指南

    1. 📢 草台班子世界

    1. 📢 草台班子世界
    社会观察、奇闻视频、突发事件和生活短片。

    2. 📢 沙雕日常图鉴
    分享沙雕、擦边、直播闪现、尬图等。

    3. 📢 AI探索指南
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    4. 📢 🦞OpenClaw小龙虾
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    6. 📢 你不知道的内幕消息
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    7. 📢 互联网从业者充电站
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    9. 📢 中年人生存报告
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  15. AI探索指南

    面试官问我vibe coding bug怎么测试：头疼，我说手动测试直接会over

    面试官问我vibe coding bug怎么测试：头疼，我说手动测试直接会over。后来我偷偷问了AI。以下是专业的回答。咱们不会还不会学吗？
    AI 确实可能产生幻觉，所以我建立了一套**‘测试驱动+AI 辅助**的验证流程。
    TDD（测试驱动开发）： 在让 AI 写业务逻辑前，先让它（或另一个模型）根据需求生成单元测试（Unit Test）。逻辑代码必须通过测试才算合格。
    AI 联动 Debug： 遇到 Bug 时，我会将报错日志、调用栈和相关上下文喂给 AI，利用它的多维推断能力定位边界条件错误，但我会手动验证修复方案的合理性。
    边缘用例覆盖： 专门利用 AI 生成‘破坏性测试用例’（Edge Cases），模拟用户极端操作，弥补人工思考的盲区。”

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  17. AI探索指南

    这篇关于 Harness 工程的科普文章非常非常好

    这篇关于 Harness 工程的科普文章非常非常好
    今天的软件工程实际已经进入了 Harness 工程阶段，复杂度其实一点都不低，而且最重要的事情是要意识到它还是一个动态过程。
    模型在不断变强不断内化 Harness
    工程需要围绕更好的模型做新的 Harness
    这个过程其实不应该以终局思维来看
    就像摩尔定律一下，我们获得了更好的芯片，并用它来开发下一代芯片
    大模型和 Harness 是真正的左脚踩右脚，不断变强的整体
    作为工程师，只要你是在做最前沿的 Harness 永远也无需担心会被模型取代
    btw，欢迎对此理解深刻的工程师加入 ColaOS 构建其 Harness
    k@marswave.ai

    Agent Harness：让AI从聊天机器人变成真正的智能体

  18. AI探索指南

    以前有本很火但我从来没看过的书叫《奇点临近》

    以前有本很火但我从来没看过的书叫《奇点临近》。

    作者 Ray Kurzweil 在书里预测，AGI 会在 2029 年到来。奇点会在 2045 年。

    而我们预测 AGI 级别的操作系统会在 2030 年诞生，我们管她叫 ColaOS。

    这件事让我很好奇，大家的预测只相差 1 年，他是如何做出这个预测的？

    距离 AGI，还有 3 年