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今天给大家拆解个在抖音上的AI人物口播账号,仅仅5天就涨粉20w,涨粉速度非常的夸张。

它的内容形式也很简单,就是用ai生成一个小神童的形象来口播一些国学、成功学、祝福类的内容,基本上没有什么技术壁垒

其次我也查看了类似的账号,都是仿照着这个账号去做,数据都还不错,所以是非常适合入场去做的

但由于对方还没开始变现,这里可以给大家提供几个方向:

1、开通抖音橱窗带货,上架具有好寓意的手环、佛牌、书籍等

2、做国学、成功学的资料引流

3、做课程收徒教学

4、接星图广告......

接下来就是教程分享:

先说人物形象,为了防止侵权,建议直接用midjourney进行垫图就可以快速生成就行,不一定非要一模一样,只要符合人物角色的设定就行

搞不定也没关系,给大家提供两组关键词,可自行调整:

1)https://s.mj.run/fo2Kj1BrMsA a baby wearing an asian robe in front of a waterfall, in the style of expressive facial animation, old memecore, made of rubber, gray, youthful energy, historical reproductions, subtle coloring --ar 45:46 --v 5.2 --s 750

2)https://s.mj.run/fo2Kj1BrMsA kev paolo for unicef, in the style of zen buddhism influence, uncanny valley realism, seth macfarlane, anne geddes, kōshirō onchi, wrapped, qing dynasty --ar 45:46 --v 5.2 --s 750

其次是口播的内容,都是比较偏向一些国学、成功学、祝福类,且具有较强的互动性的内容,这样用户会主动在评论区进行互动,来提高账号与视频的曝光。

内容的话,不需要自己去原创生产,直接百度一下相关的关键词,一搜一大堆。

直接复制微调后就可以进行配音,配音尽量选择小孩童的声音,因为小孩童的声音天生就让人有种亲近感

配音工具我这不太好推荐,大家可以百度一下。
RT Haozes
有很多中年男人,玩游戏都只会玩传奇、梦幻西游。你知道为啥吗?因为很多人到了中年,连学一个新游戏都觉得累。
早晨看到 Jasper 裁员的消息觉得有些讽刺
做 AI 工具的公司还没让其他人类失业
自己的员工先失业了?
(openai对此事富有全部责任😂
说自己的想法这件事

常常说者无意听者有心

老板随便说了一个想法,下属会以为这是一个决定
员工随便说了一个想法,老板以为他有什么诉求,需要做出决策

其实很多时候,就真的只是个想法,一个prompt,说出去,有一些自由的讨论或者没有,都可以

可能连这样的朋友都是很少见的

孤独的人类
比如这个19页的全球AI流量变化的PDF,让它总结出细分品类里依然在增长的AI网站。这个任务要求对整个文档进行理解和分析,而不是使用文本切块。
目前似乎只有 Claude 能做到。 http://Claude.ai
Claude 2 发布。
数学代码推理能力增强
加量不加价
最大支持200K上下文
🐮🍺

https://www-files.anthropic.com/production/images/Model-Card-Claude-2.pdf
RT AK
Meme legends 3 photoshop generative fill AI by @SavvyDone
ChatGPT Prompt提示词-职业 | ChatGPT精进指南

独立开发还是躲不开建站这一步,毕竟是个沉淀内容持续引流最好的方式,其他各个平台的自媒体你要么受限于平台的算法规则,要么会处在一个封闭的系统里没法被搜索引擎检索到。

没有写代码能力,踩了无数坑后终于在ChatGPT帮助下搞成了。目前只临时放了些prompt和部分以前写的专栏内容进去,接下来慢慢搞...
RT Max Woolf
The Problem With LangChain
据说这次美国和英国无需排队,直接使用
可以试试。

orange.ai: Claude 2 发布。
数学代码推理能力增强
加量不加价
最大支持200K上下文
🐮🍺
https://twitter.com/anthropicai/status/1678759123746451458
Claude 2 发布。
数学代码推理能力增强
加量不加价
最大支持200K上下文
🐮🍺

Anthropic: Claude 2 has improved from our previous models on evaluations including Codex HumanEval, GSM8K, and MMLU. You can see the full suite of evaluations in our model card:

https://www-files.anthropic.com/production/images/Model-Card-Claude-2.pdf
晚上看到一份资料,展示了整个AIGC网站的流量变化,发现不光是 ChatGPT,连文生图,文生音的增长都在集体放缓,这还蛮有趣的。
GPT-4详细架构技术细节泄漏,训练一次要 6300 万美元

今天上午一篇关于 GPT-4 详细技术架构和训练过程的文章泄漏了,虽然没有提及信源在哪但看起来还是挺靠谱的,所以我翻译了一下。

信息量非常大全文可以在这里看:https://mp.weixin.qq.com/s/E7uP48xfbZOtUk8GXZYbmQ

有关GPT-4的信息包括模型架构、训练基础设施、推断基础设施、参数数量、训练数据集构成、标记数量、层次数量、并行策略、多模态视觉适应、工程权衡背后的思考过程、独特实施的技术以及解决与巨型模型推断相关的瓶颈的方法。此外,文章还介绍了在A100上训练和推断GPT-4的成本以及与H100上下一代模型架构的比例关系。
刚看了一眼李飞飞的那篇voxposer,确实是一篇不错的工作,而且巧妙得提出了3D value map表示环境从而让LLM在motion planning做的更好。但并没有做出任何底层的创新或者突破性技术,更多是把现有模型做了集成然后发现了一些incremental的效果。看到大家狂吹好像是具身智能从此就要到来也是挺夸张。不得不感慨现在噪音太重,静下心来把paper多读两篇你对行业的认知就已经可以超过90%的人了吧
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缓缓打出一个问号

免师傅(0.75条命版): 熊给我说膳食纤维粉通便功能特别好,拉的shi像兔子一样一个球一个球一个球的,把我种草了
Human:prompt "crude drawing of a cat"
Ameca:I can do that

https://mp.weixin.qq.com/s/Z5Ea36wFPSL_aADaCBAEKg

视频源见水印

Invalid media: video
最近不少宣称支持超长上下文的论文,但实际可用性却很差。有点像人类一目十行,LLM 看了但没注意到关键信息。
目前可用性的平衡点可能还是100k以下。

Jim Fan: I'm calling the Myth of Context Length:

Don't get too excited by claims of 1M or even 1B context tokens. You know what, LSTMs already achieve infinite context length 25 yrs ago!

What truly matters is how well the model actually uses the context. It's easy to make seemingly wild…

https://twitter.com/i/web/status/1678460065811136512
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