AI探索指南

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

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  1. AI探索指南

    推荐一个真有点狠的开源项目：jianying-headless，直接让 Codex 在后台帮你剪视频

    推荐一个真有点狠的开源项目：jianying-headless，直接让 Codex 在后台帮你剪视频。
    它把剪映做成了无界面自动化工作流：素材丢给 Agent，后台就能生成剪映原生工程草稿，多轨、画中画、字幕都还是可编辑的。
    更爽的是接入 ASR 后，可以自动处理口播卡壳、废、停顿和气口。AI 剪歪了也不怕，直接打开剪映，在生成的草稿上手动修两下就行。
    AI 负责粗剪和对轴，人负责最后精修，这才是 Agent 剪视频最实用的形态。
    GitHub：https://github.com/mcncarl/jianying-headless

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  3. AI探索指南

    突然悟了，today.ai选择在中秋国庆这个时间点搞推广，是不是因为它的精英受众，恰恰都在这个时候Gmail和Notion里有一堆国外旅游机票酒店日程……

    突然悟了，today.ai选择在中秋国庆这个时间点搞推广，是不是因为它的精英受众，恰恰都在这个时候Gmail和Notion里有一堆国外旅游机票酒店日程……
    过了这村就没这店了！
    @aigc1024

  4. AI探索指南

    一次经典的伪对冲案例

    一次经典的伪对冲案例。
    多头押AI基建，空头押软件被AI颠覆，看着是对冲，其实赌的是同一件事，同一个方向：AI繁荣继续。
    所以AI一单被怀疑，两边同时亏。439%的净值，450亿的规模，撑不过市场对同一个叙事的一波犹豫。六天，从全球最赚钱的基金，到被迫清仓。

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  6. AI探索指南

    帮正在迷茫的人把"我不知道想要什么"拆成能下手的问，一步步变成可以验证的方向假设

    帮正在迷茫的人把"我不知道想要什么"拆成能下手的问，一步步变成可以验证的方向假设。
    这是一个对式的 AI 工作流，不是心理测试。它一次只问一个问，先把"迷茫"拆成七种不同的卡住状态，再决定下一步是内省、查信息、缩减选项还是行动。判断方向靠三类证据：愿意认领的动机、普通一天过得合不合身、现实条件走不走得动。三类证据凑齐，才形成一个方向假设，默认只保留 2–3 个。
    https://github.com/Jax-void02/becoming-lab

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  7. AI探索指南

    最近和 researchers 交流的一些 memo：

    最近和 researchers 交流的一些 memo：
    - 模型 researchers 大多认为 Jev 被高估了。它实质上是几年前的技术，并没有特别新的突破。之所以能火，可能只是因为最近确实没什么新的范式突破，而人们又需要信仰充值，于是“点兵点将”，刚好点到了它（xs，founder 的 OpenAI 背景，以及很吸睛的个人风格，可能也有贡献。
    - Muse 这一波这么火，说明大家一直都有强烈的 Personal Agent 的需求。几个月前 OpenClaw 出来的时候，模型能力还没 ready。现在模型终于 ready 了，于是应用开始开花结果。
    - 我们离真正不需要 human in the loop 的 RSI，可能还很遥远。RSI 现在也越来越像 AGI，就是大家都在谈，也都觉得它终将发生，但没人知道什么时候才能真的到来。
    - 合成数据依然有很大市场。一个重要原因是，模型越来越难蒸馏了。比如大家能明显感觉到 GPT Astra 和 Opus 5.5 都做了大量 RL，而这条路线里真正拉开差距的很多 insights，并不能只靠蒸馏输出复现。
    @aigc1024

  8. AI探索指南

    把几百页的 PDF 直接甩给 AI，最大的坑就是：前头还认真读，后头就开始糊弄，最后总结全靠猜

    把几百页的 PDF 直接甩给 AI，最大的坑就是：前头还认真读，后头就开始糊弄，最后总结全靠猜。
    推荐一个开源项目 AI-reads-books，它干脆换了个“笨办法”：让 AI 真正一页一页把书读完。
    每读一页就提取知识点存进本地知识库，读到一定页数再生成阶段总结，等整本书全部读完，最后把前面的知识和阶段总结串起来，生成完整总结。
    GitHub：https://github.com/echohive42/AI-reads-books-page-by-page

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  9. AI探索指南

    做安全、搞逆向的，这个 GitHub 仓库 reverse-skill 建议直接收了

    做安全、搞逆向的，这个 GitHub 仓库 reverse-skill 建议直接收了。
    它并不是把一堆链接随便堆着，而是把逆向工程、授权渗透、安全研究、CTF 等相关资料和 Skill 归整到一起，目录相当完整，适合想系统学安全的人慢慢啃。
    尤其眼下 Claude Code、Codex 这类 Agent 越来越强，这种能直接喂给 AI 的安全知识库，价值只会越来越高。
    这种仓库别光点赞，先 Fork 一份，说不定哪天真能用上。
    GitHub：https://github.com/zhaoxuya520/reverse-skill

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  11. AI探索指南

    有一个大傻逼告诉我，说商科比计算机厉害多了，

    有一个大傻逼告诉我，说商科比计算机厉害多了，
    说计算机的学生只会写代码，不会跟人沟通，全是哑巴，马上就要被AI一锅端团灭死无葬身之地了，
    而学商科的人，天天研究企业发展、企业战略、商业分析的课程，精通与人沟通，人人都是超级大企业家，永远不会被AI淘汰。
    https://www.youtube.com/watch?v=k7_gig_OdsM

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  15. AI探索指南

    把音乐生成、AI 配音、声音克隆、歌声转换、音轨分离、MIDI 扒谱和视频字幕七个本地 AI 功能收进同一个 Windows 工作台，省去手动管理多个启动器、端口和结果目录

    把音乐生成、AI 配音、声音克隆、歌声转换、音轨分离、MIDI 扒谱和视频字幕七个本地 AI 功能收进同一个 Windows 工作台，省去手动管理多个启动器、端口和结果目录。
    https://github.com/swy2018/Aurora-Audio-Studio

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  16. AI探索指南

    现在，它第三次震惊到我！！

    现在，它第三次震惊到我！！
    第一次，我以为AI搞黄只是小打小闹、随性而发，
    没想到人家已经变成产业，做出了规模！
    第二次，我以为开源视频模型会是生产主力，
    没想到闭源才是，而且友友说还有不受审查的特供版！
    第三次，原帖冲到200万，无意间好像成了“推广大使”，
    而我的初衷只是想讨论AI视频模型！

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  17. AI探索指南

    一句，只说了主，没有给任何效果描述

    一句，只说了主，没有给任何效果描述。
    Opus 5.5 做出来的视频，音效、节奏、转场和动效，已经秒杀很多所谓“专业”的 AI 视频 Agent 。
    但也没必要吹得太夸张。
    这种能力目前很大一部分，本质上还是模型理解需求之后，自动写代码、调动画参数、拼时间轴。
    代码动效，太容易被复制了！
    可能下个版本，GPT就能追上来！
    真正要学习“AI视频”，还是要多学习基本功。
    不管是“生成视频”、“拍摄视频”还是这种“代码动画”。
    相比“一句做视频”，更该去学的是：
    什么时候该用什么画面？
    镜头什么时候切？
    音乐什么时候起？
    信息怎么铺垫，高潮怎么制造，视觉注意力怎么引导？
    模型越来越强，工具越来越傻瓜，差距会重新回到基本功上。

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    Media is too big
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