AI探索指南

  1. 这可能是打工人最容易感受到的AI aha monment

    这可能是打工人最容易感受到的AI aha monment
    做 PPT 的最优解来了:一份文档丢进去,出来的是能逐页改的 PPTX。这就是skill:ppt-master .
    GitHub 已经 51.5万 star,我刚刚专门去Starred过!
    以前拿 AI 做 PPT,最恶心的一点是它给你的其实是一堆图片,或者一个动不了的模板。想挪一个方框、改一个字号,只能自己重画,而且不能调模板和各种元素的设置,只能沦为玩物,上不了台面。
    PPT Master 生成的是 PowerPoint 原生对象:形状、连接线、图表、表格,连母版和版式都是真的,打开就能像平时那样双击改。图表和表格默认导出成可编辑的 DrawingML,公式转成 PowerPoint 2010 以上能编辑的 OMML,甲方让你改个数据,不用回头重新生成一遍。
    操作顺序大概是这样:
    1.安装skill,github.com/hugohe3/ppt-master
    一般的agent都可以安装,但是Codex效果不好还浪费宝贵额度。我试下来Zcode比较稳定+GLM5.3-flash,效果不错。
    2.做定制化模板,手里有一份公司的ppt模板扔给它,让它学习,强调要求,然后存成模版。
    3.内容加工定稿,(建议单独开一个session)
    把内容的先后顺序、布局和每页的action title,翻页动画、对象动画、演讲者备注一起给你,备注还能配上音频旁白,让ai给你编排好,确认后固定成md或者html文件。
    4.生成。让大模型调用skill和模板,按照你给的内容参考文件,生成你想要的格式和要求的可编辑PPT了。
    5.速度,如果不复杂的模板,大概40分钟6-8页。
    6.Review问并及时修改模板,或者查询指令依从性的问。
    做PPT汇报最费时间的从来不是想内容,是把内容摆进版式里。以前在开水团禁止内部用PPT,脱离苦海,开心了几年。
    最后:
    1.不算很费token额度,折算每页0.5元起。
    我的用法参考:用zcode+glm5.3 flash,智谱的lite套餐(定价118元,年付82.6元)月额度能做个120-160页(每次一个模板6页)左右,大概每页0.5元;
    火山的codingplan pro(定价200元,新人优惠价50元)能做96页左右,每页0.5-2元。
    2.建议搭配有视觉能力的flash模型使用,推理开中档就行。
    3.核心的技巧是先定下文字和布局(ai可

  2. 这个风格看着很舒服,运镜方式平稳顺滑,女孩看起来温柔又清新

    这个风格看着很舒服,运镜方式平稳顺滑,女孩看起来温柔又清新。
    核心要点是这三点:
    初恋风+日系胶片质感+跟拍运镜
    提示词:
    年轻漂亮亚洲女性,身材苗条,生成一个清新治愈系微叙事的片段视频,时长10秒,视频比例9:16,风格为清新初恋风并带有轻微日系胶片质感,整体氛围温柔治愈。
    画面:在雨后城市滨水公园的湿润石板路上,素材1的主体向镜头方向缓步走来。她左手自然摆动,右手抬起轻扶额前发丝,面部保持温柔微笑,过程中偶尔低头、侧头,步幅轻盈自然。背景是中式长廊挂有红色灯笼,茂密的鲜绿色灌木与乔木环绕,远处可见高层住宅楼。地面湿润反光,阴天漫射自然光,光线柔和均匀,整体冷调通透。左上角点缀淡蓝色透明气泡特效。色调以浅灰蓝、鲜绿色、米白色为主,柔和干净。
    运镜:采用流畅跟拍+缓慢推镜的组合运镜,镜头跟随人物移动保持主体在画面中心,人物靠近镜头时同步缓慢向前推镜,全程保持平视视角,镜头运动平稳顺滑。
    背景音乐:舒缓治愈的日系轻音乐,以钢琴为主旋律搭配轻柔弦乐,节奏缓慢温柔,带有雨后清新感。音效包含远处轻微的鸟鸣和脚步轻踏湿润地面的细微声响。
    视频需保持五官清晰不变形、人体结构正常、服装发型一致、4K超高清画质、画面稳定无模糊、电影质感,无字幕。

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  3. 人形机器人最核心壁垒,居然不是芯片而是手?

    人形机器人最核心壁垒,居然不是芯片而是手?
    你敢信吗?一个做冰淇淋的机器人,估值居然超 200 亿?
    我猜很多人看到DQ机器人做冰淇淋的这条新闻第一反应都是:就这?百亿估值的公司,去给冰淇淋店打工?
    大材小用了吧?但这根本不是什么降维做餐饮,这是人形机器人赛道最关键的一场实战试炼,看懂了这步棋,你就看懂了具身智能接下来的竞争逻辑。
    就在昨天,上海吴江路的DQ门店,一台来自Sharpa的机器人正式上岗。它要干的,是完整做出一杯标准的DQ冰淇淋——从消毒柜取杯圈、抽纸杯、冰淇淋机接料、加奥利奥碎、搅拌、刮净杯口,最后倒扣杯子验证“倒杯不洒”,整整55步连续操作,全流程自主完成,不用店员搭一下手。
    但很有意思的是,店员做一杯只要2到3分钟,机器人要做6分钟,慢了一倍还多。可不管是DQ还是Sharpa,没人纠结效率。为什么?因为这根本不是比谁手快,这是在给具身智能攒“原生数据”。
    咱们平时见的餐饮机器人,基本都是端盘子、送菜、来回跑,说白了就是带轮子的托盘,干的是最低自由度的搬运活。
    但Sharpa偏不,它非要钻进后厨,用人类的设备、人类的原料、全球统一的标准,把一整套工序全干了。
    他们创始人李一帆有句:如果一个几十自由度、带视觉带力控的人形机器人,最后只干个普通机械臂就能干的递咖啡的活,那成本永远算不过来。
    机器人不能要求环境迁就它,不能干9步留最后一步给人擦屁股,那不是创造生产力,那是给机器人找了份养老的闲差。
    所以DQ这个场景,难就难在55步环环相扣,纸杯会软、冰淇淋软硬会变、三次加料视觉上几乎一样,差一点就失败。
    而Sharpa要的,恰恰就是这些失败的数据。具身智能最大的门槛是什么?
    不是看视频学动作轨迹,是真实的触觉、力觉,是出错之后的修复逻辑。
    你看人做一遍,只会知道手抬多高,但你不知道握杯子要用多大劲,不知道洒了到底是接料歪了还是搅拌快了。
    只有让机器人在真实场景里摔跟头、出错、再调整,把这些失效数据喂给模型,下一个场景才能少走弯路。
    Sharpa练这个流程练了不到5个月,现在实验室成功率大概90%,但这数字不算数,真实门店里的各种突发状况,才是真正的大考。
    而它真正的野心是:今天在DQ练会的抓握、舀取、搅拌、倾倒,明天放到便利店、酒店、甚至家庭里,都能直接复用。
    如果换个场景还要重新练十万小时,那这家店就是个一次性工程,毫无价值。
    你可能有印象,今年春晚上那个精准盘核桃的灵巧手,就是他们家的。
    这家公司2024年底才成立,到现在还不到两年,刚刚官宣新一轮融资,总额超过45亿,投后估值直接冲到220亿。
    更有意思的是它的背景:三个联合创始人全是激光雷达龙头禾赛科技的创始团队原班人马。
    而现在禾赛自己的市值,换算成人民币还不到200亿,等于成立不到两年的新公司,估值已经超过了老东家。
    那为什么不放在禾赛里面做?要分出去另起炉灶?
    其实这是非常典型的产业打法:首先赛道不一样,估值逻辑天差地别,激光雷达是成熟制造业逻辑,人形机器人是爆发期科技成长逻辑,体外独立融资,估值天花板高得多;其次团队激励更灵活,也不会稀释禾赛老股东的权益。
    你看这轮投资方,阿里、美团、京东产业资本全进场,还有红杉、启明这些头部机构,本质就是押注他们能把激光雷达的成功路径,在人形机器人身上再复制一遍:先攻下核心部件,再靠场景数据跑通算法闭环,最后形成全栈壁垒。
    现在灵巧手这个赛道有多火?给大家几个数字:截至今年7月,国内灵巧手赛道累计融资已经突破80亿,比去年同期暴涨15倍,是人形机器人里最热的细分赛道,没有之一。
    玩家分成了两派:一派像帕西尼感知、灵心巧手,都是从灵巧手硬件往整机、数据生态延伸,路线偏稳健,先拆流程、人补位,先把商业账算过来;另一派就是Sharpa,硬刚全流程自主,宁慢不残,非要把一个场景做透。
    前阵子我跟深圳一个做灵巧手的创业者聊天,他说了个很颠覆的观点:别看现在大家都卷B端工业、餐饮,其实灵巧手最大的C端机会,可能是成人用品的升级,用精细力控做交互类产品,那个付费意愿和毛利,比餐饮高好几个量级。当然这是另一条赛道的思路,也侧面说明灵巧手的想象空间,远不止工厂和餐厅。
    很多人看这件事,觉得就是个营销噱头,机器人做冰淇淋又慢又贵,图什么?但你往五年十年的维度看,人形机器人的终局,就是真的能独立接手一整条工作流。
    今天它能在DQ独立做一杯冰淇淋,明天就能在便利店独立理货,在中央厨房独立做菜,在家庭独立做家务。
    这条路很慢,很重,看起来很笨,不像拿定制订单来钱快,但这才是真正的护城河。
    就像当年自动驾驶刚起来的时候,没人觉得激光雷达值那么多钱,但当数据闭环跑通,壁垒就再也追不上了。
    @aigc1024

  4. 完全一致的看法!!

    完全一致的看法!!
    “去 AI 味”这件事,本身就挺有 AI 味的!
    让 AI 写,再让 AI 把自己伪装成人,其实盲点还是一样的,只不过是用你没看烦的句式替换了你已经看烦的。
    很多人觉得“去AI味”,是在提示词里把一些“一眼AI”的句式禁掉,比如“不是…而是”,“我越来越觉得”。
    但AI学习的,不就是之前人工写作惯用的句式,你禁用了这一批句式,但过段时间,某种短句、某种转折、某种表达被模型大量使用,我们又会觉得它很 AI。
    就像几年前看到“赋能、抓手、闭环”觉得高级,现在看到只觉得头皮发麻。
    真正让人觉得有“AI 味”的,从来不只是某几个词某些句式。而是那种过分完整、过分正确、过分顺滑的表达。
    而这种表达往往呈现出高度一致的结构。
    但真人写东西不是这样的。
    人有时会词不达意,有时会把看起来不相关的两个字组合到一起,有时逻辑也不那么严密,有时会重复…
    这些“不完美”,反而构成了一个人的表达。
    所以我现在越来越少让 AI “帮我写一篇文章”。我更愿意自己先写。
    想到什么写什么,哪怕只有几个观点、几段残缺的,甚至前后完全不连贯。
    然后再把 AI 拉进来:
    帮我查资料;
    跟我争论;
    找逻辑漏洞;
    补充我没想到的角度;
    卡住的时候帮我接一句;
    最后再帮我整理结构、润色表达。
    如果是比较重要的文章,我甚至会让几个模型分别挑毛病、分别改一版,最后自己重新写。
    但最后那个决定“我到底想说什么,以及我要怎么说”的人,最好还是自己。
    因为真正难以复制的,从来不是你的文风。
    而是你为什么会产生这个观点。

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  5. 好莱坞真正拍过大制作科幻片的导演

    好莱坞真正拍过大制作科幻片的导演
    开始给AI电影把关了
    《我,机器人》《乌鸦》《黑暗城市》的导演Alex Proyas正式加入Higgsfield百万美金AI电影节当评委。
    Alex Proyas曾获得过奥斯卡提名导演,累计票房超过了 8 亿美元
    看来AI电影正在获得主流电影人认可,和去年的电影人对AI的态度相比, 发生了根本转变...

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  6. AI 随手生成一张好看的图很容易,但要把它做成能进游戏引擎的生产级素材,还需要稳定的角色形象、干净的透明通道、统一的调色板、机械上完整的动画循环和规范的文件结构

    AI 随手生成一张好看的图很容易,但要把它做成能进游戏引擎的生产级素材,还需要稳定的角色形象、干净的透明通道、统一的调色板、机械上完整的动画循环和规范的文件结构
    开源桌面工具,Tauri + Svelte + Rust + SQLite 写的,靠本机装的 Codex CLI 调模型跑生成,三个平台都能用。
    在聊天窗口里描述素材、贴参考图就能出静态精灵,说一句"Animate this",AI 会先规划整个动作,再一帧一帧地生成 24–48 帧的动画,每帧都带着身份参考和相邻帧,角色不会画着画着走形。
    https://github.com/JohnKinyanjui/sprite-maker

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