关于AIGC人工智能、思维方式、知识拓展，能力提升等。投稿/合作： @inside1024_bot
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
永久网址
豪礼大放送 高端嫩模 劳力士手表 奔驰E300等大礼等你来豪夺 首存日存彩金送不停
1月2号泰国大老板百家乐存50万出512万
1月13日pp电子糖果1000小注一拉直接爆出70万大奖
3月15号实力盘总PA真人喜提990万一路爆红
3月27-31号斯里兰卡神秘大哥连续5天总提4000万+
🏆平台优势：
1️⃣ u存u提每日提款无上限 随便提 全球不限ip #免实名 无需绑定手机号码和银行卡
2️⃣ 平台
大额出款额外奖励8888-128888，双重日存彩金128888+4688每日送，周流水彩金68888每周送，双重签到彩金16888+3888送不停
⚜️每日存款彩金每日送，每笔存款加赠
⚜️#无风控 电子真人零审核包出款
🌐官网注册网址： qs1736.cc
🩷专属VIP客服： @QSTY567
⚽️体育赛事推单：@QSTY988
➡️双向用户点击：@qsty168168_bot
㊙️午夜剧场：@guochandp7
✅ 更多优惠活动关注福利频道：@qsty8999
💰代理合营💰
老品牌 信誉高 佣金稳
代理合营频道： @QSTY321
放进 Claude Code 里的 GLM 5.2 xhigh 确实不错，目前看下来表现超出我预期。
@aigc1024
@aigc1024
🔥欢迎各位老板加入i8国际娱乐城！
okpay上押500万u担保 放心赢
无需绑银行卡 无需绑手机号 不限ip
新人注册首充最高送
无限代理模式,业内最高佣金
👍资金安全保障，赢球更安心！
【人民币入口】 i89972.com
【 USDT入口 】 i8361.vip
【世界杯入口】 i83511.vip
i8国际娱乐平台 #i8 #世界杯 #真人 #PG电子 #棋牌 #捕鱼 #彩票 #百家乐
🔥 汇聚全球顶级赛事盘口
⚡️ 沙巴 · 熊猫 · 皇冠
💥 引爆世界杯巅峰竞猜热潮！
懂的都懂 · 老用户继续来吧，只做实力
🏆3月某盘口老板当天提现63万USDT
🏆3月某盘口老板再次实力喜提350万USDT
🏆3月某会员充值50000U提现2700000U
💎 储备金亿U · 实力护航 · 长久稳定运营
点击有惊喜
关注
掌握东南亚一线动态，看清风向料定先机。每周抽取100名TG会员，发言积分兑
TG体育投注平台最优选
赛事信息、玩法展示
快捷提交、状态查询
全部在 Telegram 内完成
文字直投
“ xx 让球 100”
输入球队名xx，发送消息，点击即可完成确认。
一键投注
/today@wjty
发送指令，当日赛事点击即投。
😃 😃 😃 😃 😃 😃 😃 😃 😀 体育首周包赔体验！😀 开赛日免费领😀 😀 启动金⚽️ 赛事竞猜瓜分😀 😀 😀 😀 😀 😀 😀 😀 😁 全新代理模式佣金高达😀 😀 🫤
大事件 体育馆 吃瓜偷拍
商家群 小说区 无码传媒
——————————————————
——————————————————
#G7环球 #G7环球娱乐 #世界杯
48支豪强齐聚
104场巅峰大战
谁将捧起大力神杯
边看边聊，神仙预测等你来战
免费观看世界杯直播： 000.live
🎁 新人六重豪礼
💎 代理八重扶持
⚽️ 全球热门赛事覆盖
🎉 每日专属优惠活动
平台特色：
零延迟高清直播，每一次射门都尽收眼底：000.live
🔥 世界杯狂欢，从这里开始！
https://mp.weixin.qq.com/s/dHtGcuUefGna9vjHWxRoHQ
开始写 AI 三个多月的第一篇长稿。稿子里有很多个人感受，初听实习日薪5500元的震惊、33岁简历被拒的共情（...）AI 横扫的磅礴、大厂的决绝和年轻人近乎残酷的积极。
AI 行业很好玩，有很多新故事，有野心、变动、激情、挫败，一日功成一日败落。欢迎大家来找我聊天！（主页有联系方式）
@aigc1024
声音模型的 Seedance 时刻，终于来了
今天我体验到一个全新的声音模型，跟以前所有的声音模型都不一样。
以前的声音模型一般叫 TTS（文本转语音），它们只能根据你给的文本来合成语音，它更像是一个朗读机器，而非智能声音模型。
但这个新模型，可以根据你的想象，生成一切你所需要的声音，包括人声、音乐、音效、环境音，以及这些声音里所富含的那些不可言说的微妙细节。
它的名字名字叫：豆包音频生成模型 Seed Audio 1.0。
在我看来，这就是声音模型的 Seedance 时刻。
就像香蕉是人类第一次将智能赋予图像，Seed Audio 是人类第一次将智能赋予声音。
接下来，就让我们一起听听它到底有何特别。
即刻不能发音频，可转至公众号来听
声音模型的 Seedance 时刻
https://mp.weixin.qq.com/s/GGjob8FJW6Xn-sulzc_MLg
@aigc1024
今天我体验到一个全新的声音模型，跟以前所有的声音模型都不一样。
以前的声音模型一般叫 TTS（文本转语音），它们只能根据你给的文本来合成语音，它更像是一个朗读机器，而非智能声音模型。
但这个新模型，可以根据你的想象，生成一切你所需要的声音，包括人声、音乐、音效、环境音，以及这些声音里所富含的那些不可言说的微妙细节。
它的名字名字叫：豆包音频生成模型 Seed Audio 1.0。
在我看来，这就是声音模型的 Seedance 时刻。
就像香蕉是人类第一次将智能赋予图像，Seed Audio 是人类第一次将智能赋予声音。
接下来，就让我们一起听听它到底有何特别。
即刻不能发音频，可转至公众号来听
声音模型的 Seedance 时刻
https://mp.weixin.qq.com/s/GGjob8FJW6Xn-sulzc_MLg
@aigc1024
作为之前在产线干过的工程师…这个场景真实震撼了我…虽然目前机器人在产线只能干一些基础的事…但目前的发展速度，谁又能预判以后怎么样呢…
今年2026年是科技突飞猛进的一年，先是内容AI以龙虾为代表的智能体横空出世，再是openAI Claude的先进大模型发布…让白领们感受到了深深的危机感……
现在物理AI端的具身智能体也开始慢慢的进入产线，下一步呢？
我们在思想上落后于AI，以后在体能上也落后的…我们又能做什么呢？
@aigc1024
我觉得具身智能最好的应用方向就是用做科研或助手。
这样可以更大量地发现重大科技突破的方向。因为人所犯的错误，是指向正确的错误，只有在大基数下，有极少数重大正确的结论在相当背景的情况下发现出来，促进了生产力极大的进步。
但是错误不是正确的，所以我们应该用具身智能去去伪存真，加速科技的发展。
当然我是胡诌的，我并不了解具身智能，只是做个科幻类的想象
@aigc1024
这样可以更大量地发现重大科技突破的方向。因为人所犯的错误，是指向正确的错误，只有在大基数下，有极少数重大正确的结论在相当背景的情况下发现出来，促进了生产力极大的进步。
但是错误不是正确的，所以我们应该用具身智能去去伪存真，加速科技的发展。
当然我是胡诌的，我并不了解具身智能，只是做个科幻类的想象
@aigc1024
仿生机器人应该就是会模仿着主人要去死，一颦一笑，眼神，眉毛细节微动作都会越来越像主人，人类对自己相似的东西都是天然具有更高的关注度的
@aigc1024
@aigc1024
其数据披露，
-人形机器人训练数据成本预计从2024年340美元/小时降至2030年代初9美元/小时
-但监管、安全和供应链瓶颈将推迟西方市场大规模部署至2027-2028年
- 报告详尽梳理了全球人形机器人技术栈各层，包括半导体、执行器、传感器、控制系统和AI软件
- 突出显示NVIDIA、Tesla、Infineon、Harmonic Drive等公司在电源、连接、记忆和实时处理领域的关键作用
- 商业化门槛包括MTBF达2-6万小时、99%以上任务成功率及1:5以上人机比例
-目前BMW工厂试点已实现99%准确率
-但1百万台机器人将消耗全球当前年产行星滚柱丝杠总量，且系统热效率仅约10%（意味着只有10%的电能输入转化为有用的机械功）
WB还提到劳动力更贵的地方，机器人吸引力更强，机器人将打破资本与劳动密集型产业的在全球重布局的长期绑定关系。
也许，我们将同时见到高通胀+高失业+高增速+高科技的4高时代…
@aigc1024
推荐这篇文章，作者完整展示了怎么用 LLM 做一个真正好用的个人工具，重要的是，他展示了如何让 LLM 取代那些你之前觉得不好用的产品，服务，非常值得参考。
作者分享了自己的真实经验，用了个月、迭代了多个版本的产品。作者遇到的每一个坑（模型选错、prompt 架构设计、延迟优化）都是实战教训。如果你也想用 LLM 改造自己的工作流，这篇是最佳案例。
---
我取消了 $200/月的法语家教，自己写了个 LLM 替代品，效果更好
几个月前，我还在用传统方式学法语——每周一次 45 分钟私教课，每月 $200。导师学术背景扎实，教学有方。但几个月下来，我发现讲了很多，记住的却不多。
每节课前 20 分钟在对，然后花大量时间回顾已经讲过的内容。新语法点进展很慢，我越来越不耐烦。
我读过足够多关于遗忘曲线的文章，也知道 LLM 工具摆弄了挺久。所以开始想：能不能自己做一个——更好，更便宜？
问不是教学质量。是两个结构性问。
第一，复习节奏。人类导师按日历来排课。我需要的算法应该按遗忘曲线来排——在刚要遗忘之前正好复习，而不是在随机时间迟来的回顾。这叫间隔重复，背后有 40 年的记忆研究。Anki 这类 APP 已经证明了它有效。问是怎么把它应用到比闪卡更细腻的东西上。
第二，错误追踪。我的导师大概记得我哪里弱，会在合适的时候测试我。但一个类型为"Alex 在虚拟语气上挣扎"的数据点不够用。我需要的是："Alex 在否定句中持续用 avoir 做 aller 的 passé composé 助动词。"这才够精确，解决起来才快。
我还琢磨：真的要花钱就为了对前 20 分钟，而且一周只能聊一次？我能不能随时练口语，免费或者几乎免费？
所有这些，感觉都是可以解决的软件问。
架构：两个关键组件
一个知识库导师，一个语音练习应用，互相配合。
知识库导师是一个基于 Claude 的文本工作流。它维护一个 JSON 文件，追踪我学过的每一个语法点——上一次什么时候复习、当时信心如何、具体哪里错了、什么时候又该复习了。每次 session 前，它读这个文件，找出该复习的内容，生成难度递增的练习：先选择，再填空，再翻译，最后自由输出。session 结束后，所有数据写回文件。
底层算法是 SM-2——Anki 用的同一个。每次练完一个 topic，我给自己打分 1 到 4。分数调整两个参数：这个 topic 对我来说的自然掌握程度，和下次复习的时间间隔。连续四次满分，三周后见。彻底忘了，明天见。久而久之，它构建出一个按 topic 划分的、针对我个人的遗忘曲线模型。
弱点追踪是真正有用的地方。不记录"Alex 在 passé composé 上挣扎"，而是记录"否定句中运动动词用错助动词——自 2026-04-12 起"。下次这个 topic 被复习时，练习就围绕这个具体结构来出——不是泛泛的 passé composé 练习，而是精确炸那个曾经过不去的点。
语音导师叫 Causons，是一个浏览器应用。点一下麦克风，说，听到同一个语言的回复。启动时它读取同一个知识库文件，把对引导向该复习的 topic 和已知的薄弱点。它还会在对流中纠正语法错误——但只纠正那些客观上就是错的、母语者绝对不会说的东西。转录错误、标点、语域选择、口语缩略——默认忽略。
两个组件分工明确。知识库导师建立知识。Causons 在对场景中激活它。你可以理论上掌握反身代词的规则，然后在真要说出口的时候完全卡住。语音应用的作用就是打破这个壁垒。
语音管线是三次 API 调用串联：
语音转文字走 Groq，跑 Whisper-large-v3。Azure 认知服务有免费层，看起来是低成本首选。没用多久就推送到付费层——不是因为用量超标，就是开始用免费层了。体验很差。换到 Groq，同一个模型，硬件更快（200-500ms vs OpenAI 的 800-1500ms），价格约 $0.002/分钟。
对走 gpt-4o-mini。这块费了挺长时间。最初用 Groq 的 Llama 3.3 70B，因为更便宜、能力不差。日常规范法语还行，但碰到完全正常的口语表达会自信地解释为什么它错了——实际没错。花了很长时间 prompt engineering，最后结论是问不在 prompt，在前端模型对口语化法语语法的底层知识不行。切到 gpt-4o-mini 解决了。每 session 成本差异可以忽略。
文本转语音走 OpenAI tts-1，和 gpt-4o-mini 共用一把 key。Nova 和 Onyx 音色自动适配语言，无需配置。ElevenLabs 音质更好，但第三家 provider 和 $5/月起步价不值得。
总结：一次 15 分钟的 session，三道 API 总共约 4 美分。
Prompt 架构的设计思路也很有启发。
语言导师的 prompt 里有两种性质完全不同的内容。教学策略——什么时候该纠正、怎么措辞、什么语域——对每个用户基本稳定，应该跨 session 保持不变。上下文数据——今天练哪个语言、哪些 topic 该复习了、最近错了哪些东西——每次都在变，应该每次都从源重建。
第一版把两者混在一起，一个星期后 prompt 里塞着过期的 topic 列表。修复方法是把它们当两类数据来对待：稳定的教学策略存在 IndexedDB 里直接用，数据驱动的部分从真实的源（语言下拉框、知识库文件、今天日期）每次重建。还有一个组装顺序：稳定的放前面（LLM provider 可以缓存 prefix），会变的部分放后面。
还有一个明确的原则：假纠正比漏纠正更糟。 如果导师把正确的东西标错，你知道的情况下会惹恼你，你不知道的情况下是学习损害。
延迟优化方面：从 2-6 秒砍到 0.8-2.5 秒。靠的是 MediaSource Extensions——不等整个 MP3 下载完，边接收边播。再加上不等完整句子，看到 25 个字符以上就发第一段 TTS 请求。
最后：安保可以不用管。在个人设备上本地存储 key 是 fine 的，有 PIN-based 加密的草图但优先级不高。
回头看两个教训。在错误的模型上待太久了。 一旦 Llama 开始幻觉语法纠正，我应该马上切。Prompt 里不要把稳定策略和变化数据混在一起——分开处理。
两个组件都在 GitHub 上。知识库导师用 Claude 项目管理起来就行。Causons 一行 npm install，一行 deploy 到 Cloudflare Pages。
原文：Alex She, "I Canceled My French Tutor and Built an LLM Tool That Does It Better", 2026-06-21
https://alshe.substack.com/p/i-canceled-my-french-tutor-and-built
@aigc1024
作者分享了自己的真实经验，用了个月、迭代了多个版本的产品。作者遇到的每一个坑（模型选错、prompt 架构设计、延迟优化）都是实战教训。如果你也想用 LLM 改造自己的工作流，这篇是最佳案例。
---
我取消了 $200/月的法语家教，自己写了个 LLM 替代品，效果更好
几个月前，我还在用传统方式学法语——每周一次 45 分钟私教课，每月 $200。导师学术背景扎实，教学有方。但几个月下来，我发现讲了很多，记住的却不多。
每节课前 20 分钟在对，然后花大量时间回顾已经讲过的内容。新语法点进展很慢，我越来越不耐烦。
我读过足够多关于遗忘曲线的文章，也知道 LLM 工具摆弄了挺久。所以开始想：能不能自己做一个——更好，更便宜？
问不是教学质量。是两个结构性问。
第一，复习节奏。人类导师按日历来排课。我需要的算法应该按遗忘曲线来排——在刚要遗忘之前正好复习，而不是在随机时间迟来的回顾。这叫间隔重复，背后有 40 年的记忆研究。Anki 这类 APP 已经证明了它有效。问是怎么把它应用到比闪卡更细腻的东西上。
第二，错误追踪。我的导师大概记得我哪里弱，会在合适的时候测试我。但一个类型为"Alex 在虚拟语气上挣扎"的数据点不够用。我需要的是："Alex 在否定句中持续用 avoir 做 aller 的 passé composé 助动词。"这才够精确，解决起来才快。
我还琢磨：真的要花钱就为了对前 20 分钟，而且一周只能聊一次？我能不能随时练口语，免费或者几乎免费？
所有这些，感觉都是可以解决的软件问。
架构：两个关键组件
一个知识库导师，一个语音练习应用，互相配合。
知识库导师是一个基于 Claude 的文本工作流。它维护一个 JSON 文件，追踪我学过的每一个语法点——上一次什么时候复习、当时信心如何、具体哪里错了、什么时候又该复习了。每次 session 前，它读这个文件，找出该复习的内容，生成难度递增的练习：先选择，再填空，再翻译，最后自由输出。session 结束后，所有数据写回文件。
底层算法是 SM-2——Anki 用的同一个。每次练完一个 topic，我给自己打分 1 到 4。分数调整两个参数：这个 topic 对我来说的自然掌握程度，和下次复习的时间间隔。连续四次满分，三周后见。彻底忘了，明天见。久而久之，它构建出一个按 topic 划分的、针对我个人的遗忘曲线模型。
弱点追踪是真正有用的地方。不记录"Alex 在 passé composé 上挣扎"，而是记录"否定句中运动动词用错助动词——自 2026-04-12 起"。下次这个 topic 被复习时，练习就围绕这个具体结构来出——不是泛泛的 passé composé 练习，而是精确炸那个曾经过不去的点。
语音导师叫 Causons，是一个浏览器应用。点一下麦克风，说，听到同一个语言的回复。启动时它读取同一个知识库文件，把对引导向该复习的 topic 和已知的薄弱点。它还会在对流中纠正语法错误——但只纠正那些客观上就是错的、母语者绝对不会说的东西。转录错误、标点、语域选择、口语缩略——默认忽略。
两个组件分工明确。知识库导师建立知识。Causons 在对场景中激活它。你可以理论上掌握反身代词的规则，然后在真要说出口的时候完全卡住。语音应用的作用就是打破这个壁垒。
语音管线是三次 API 调用串联：
语音转文字走 Groq，跑 Whisper-large-v3。Azure 认知服务有免费层，看起来是低成本首选。没用多久就推送到付费层——不是因为用量超标，就是开始用免费层了。体验很差。换到 Groq，同一个模型，硬件更快（200-500ms vs OpenAI 的 800-1500ms），价格约 $0.002/分钟。
对走 gpt-4o-mini。这块费了挺长时间。最初用 Groq 的 Llama 3.3 70B，因为更便宜、能力不差。日常规范法语还行，但碰到完全正常的口语表达会自信地解释为什么它错了——实际没错。花了很长时间 prompt engineering，最后结论是问不在 prompt，在前端模型对口语化法语语法的底层知识不行。切到 gpt-4o-mini 解决了。每 session 成本差异可以忽略。
文本转语音走 OpenAI tts-1，和 gpt-4o-mini 共用一把 key。Nova 和 Onyx 音色自动适配语言，无需配置。ElevenLabs 音质更好，但第三家 provider 和 $5/月起步价不值得。
总结：一次 15 分钟的 session，三道 API 总共约 4 美分。
Prompt 架构的设计思路也很有启发。
语言导师的 prompt 里有两种性质完全不同的内容。教学策略——什么时候该纠正、怎么措辞、什么语域——对每个用户基本稳定，应该跨 session 保持不变。上下文数据——今天练哪个语言、哪些 topic 该复习了、最近错了哪些东西——每次都在变，应该每次都从源重建。
第一版把两者混在一起，一个星期后 prompt 里塞着过期的 topic 列表。修复方法是把它们当两类数据来对待：稳定的教学策略存在 IndexedDB 里直接用，数据驱动的部分从真实的源（语言下拉框、知识库文件、今天日期）每次重建。还有一个组装顺序：稳定的放前面（LLM provider 可以缓存 prefix），会变的部分放后面。
还有一个明确的原则：假纠正比漏纠正更糟。 如果导师把正确的东西标错，你知道的情况下会惹恼你，你不知道的情况下是学习损害。
延迟优化方面：从 2-6 秒砍到 0.8-2.5 秒。靠的是 MediaSource Extensions——不等整个 MP3 下载完，边接收边播。再加上不等完整句子，看到 25 个字符以上就发第一段 TTS 请求。
最后：安保可以不用管。在个人设备上本地存储 key 是 fine 的，有 PIN-based 加密的草图但优先级不高。
回头看两个教训。在错误的模型上待太久了。 一旦 Llama 开始幻觉语法纠正，我应该马上切。Prompt 里不要把稳定策略和变化数据混在一起——分开处理。
两个组件都在 GitHub 上。知识库导师用 Claude 项目管理起来就行。Causons 一行 npm install，一行 deploy 到 Cloudflare Pages。
原文：Alex She, "I Canceled My French Tutor and Built an LLM Tool That Does It Better", 2026-06-21
https://alshe.substack.com/p/i-canceled-my-french-tutor-and-built
@aigc1024
