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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本期我们邀请到了Westwood Robotics 西木科技创始人兼CEO张晓光。西木科技发源于UCLA （加州大学洛杉矶分校）RoMeLa 实验室，实验室由顶级科学家Dennis Hong创立和领导。
RoMeLa 以足式机器人，特别是高动态性能的全比例人形机器人闻名，是人形机器人学术高地。张晓光博士期间参与了RoMeLa实验室90%的项目，于LA创立了西木科技，开启创业之旅。
在这场访谈中，CEO 张晓光向我们介绍了他十余年醉心“折腾”机器人的往昔岁月，RoMeLa实验室蝉联6届Robocup冠军神话背后的故事，西木最新人形机器人的设计和商业化思考。
Reddit 上的一个玩法，用 SD 实时重绘谷歌街景的场景。
把世界上任何地方的地标变成动漫风格。
用的 canny controlNet 模型，toyxyz的网络摄像头 ComfyUI插件捕捉屏幕内容。
原贴地址：https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1dkg8aq/google_maps_to_anime_just_started_learning_sd/
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把世界上任何地方的地标变成动漫风格。
用的 canny controlNet 模型，toyxyz的网络摄像头 ComfyUI插件捕捉屏幕内容。
原贴地址：https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1dkg8aq/google_maps_to_anime_just_started_learning_sd/
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整理了一个学习GPT的书单， 筛选标准：
1. 自己读过
2. 愿意重读
3. 质量上乘
4. 浅显易懂
目前整理完，有四本：
1. 原理视角看GPT： 斯蒂芬·沃尔弗拉姆 《这就是ChatGPT》
2. 代码视角看 GPT： 黄佳 《GPT图解大模型是怎样构建的》
3. 数学视角看GPT： 涌井良幸 《深度学习的数学》
4. 作家视角看GPT： 万维钢 《拐点》
1. 自己读过
2. 愿意重读
3. 质量上乘
4. 浅显易懂
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1. 原理视角看GPT： 斯蒂芬·沃尔弗拉姆 《这就是ChatGPT》
2. 代码视角看 GPT： 黄佳 《GPT图解大模型是怎样构建的》
3. 数学视角看GPT： 涌井良幸 《深度学习的数学》
4. 作家视角看GPT： 万维钢 《拐点》
这期播客阐述了一些真格对 GenAI 投资上的逻辑和观点，包括一些“非共识”。比较有趣的几个点：
1. @yusen 认为，这一波 GenAI 在“全自动”、“通用性”和“具身性” 这三个点上都被高估了，换句话说，现阶段真格更愿意投资那些辅助性（半人工）的、数字化（不涉及物理世界）的、领域专用（而非泛化）的GenAI Deal。
- autopilot 被高估了，copilot 更实际一些。现阶段在生产环境对可靠性和可解释性的要求，导致必须有human in the loop，用 copilot 的模式给 AI 指导监督，同时提供反馈数据；
- general 通用性和泛化性被高估了，specialized 更实际一些。领域专用的 AI 应用会比通用的 AI 应用更早落地；
- physical 具身智能被高估了，digital 更实际一些。具身智能在科研上还有大量的难题没有被解决，参考自动驾驶，从 2004 年的 DARPA 挑战赛到现在，花了足足 20 年的时间，但 L2 的 FSD 还没彻底落地。因此，真实世界中的挑战远比想象中更大。（个人比较赞同，但不少投资人都很中意通用/人型机器人，详见暗涌的文章《当月之暗面和MiniMax的投资人坐在一起》。）
2. 认为当下的 AI 一定有泡沫，但关键是泡沫下的啤酒有多少。泡沫未必有害，从历史上来看，泡沫会催生大量的基建，这些基建在当时是冗余的，但在之后会派上用场。另外，泡沫时代浪大鱼也大，伟大的公司都是泡沫时代的剩者。
3. 很多人都将 AI 与移动互联网的发展进行类比和印证，但二者的区别在哪里？yusen 认为，相比移动互联网人人都能做 App，AI 时代技术的限制更多；AI 时代，缺少新硬件导致纯软件很难建立壁垒，对创业公司的挑战更大（而移动互联网时代，智能手机对所有人来说都是新事物，起跑线是相同的）；AI 时代创业的资本投入更大；AI 时代的模型是阶梯型创新，而移动互联网的基建是连续性创新，等等。
换句话说，假如硬要类比移动互联网，最简单粗暴的问题其实是：4G 什么时候来？没有 4G 的普及，那么抖音、滴滴、美团外卖、微信支付、拼多多的故事大都不成立，投再多的钱和再牛的创始人也没用，移动互联网或许只有微信和今日头条能跑出来，结果会是一个远远不够 sexy 的时代。
这两天新做的站谷歌UV过2,000了，对我这个新手来说还算是挺鼓舞的。因为我做这个站的预期就是：尝试能在某个主关键词，排进谷歌前10，又或者是每天能从谷歌拿到100以上的点击流量，能达到这个目标就足够了。
不过在上周，我向@哥飞 咨询这个词的时候，他其实是不建议我做的，为什么会这样呢？
现在复盘起来，其实主要是当时我没有向飞哥提供足够的信息，只是简单地跟他说了这个词，以及看了几眼数据，于是飞哥就自然而然地会以通用的标准来进行判断，后面得知他的分析如下
1. 这个词已经有正主了，并且很可能这个词的火热，就是由正主带起来的，我再去做这个词，基本不可能拿到第一（实际上我并不奢望排到第一）
2. 这个词的变现空间非常有限，相比于AI图片站、AI音乐站来说，即使拿到了流量，也赚不到大钱（实际上我不指望这个站赚钱）
当我们向他人请教时，如果没有提供足够的信息，那么他人给出的判断自然会基于一些通用的标准，但这个标准却不一定适合当下的你
因此当我拿到飞哥“不建议做”的建议后，反复纠结琢磨了好几天，最终才把站给上了。如果我一开始就把我的目标和预期说清楚，那么就不会出现这种拧巴的情况
这个小小的插曲，对我自己后面的启发是：未来若向他人请教问题，要清楚地说出你的目标和预期是什么，你当下的情况和水平是怎么样的，这样别人才能基于你的实际情况给予建议
而不是笼统地问“这事能不能做”、“这事该不该做”
单独写一条吧，我还挺“看好” Ilay 创立的新公司 SSI（Safe SuperIntelligence）。
因为在欧美社会里，这种 to G 公司比技术公司赚钱更容易，而且更直接，也鲜有风险。
to G 或 to ESG 公司的几种最直接的赚钱方式：
1. 立法咨询（在立法过程中，以第三方身份向法律编纂者提供行业内专业知识）；
2. 合规咨询（向企业和行业提供法律建议和治理者监管意图）；
3. 直接游说（帮着企业影响治理者思路）；
4. 社群连接（帮企业调解与非客户利益相关方关系-比如弱势群体）；
所以，以后 llya 的新公司以后在某种程度上就是 OpenAI 的上游了。
比起在一个技术公司内部做制衡性部门，纯外部的 ESG 公司立场更鲜明，只要卯足了劲干行业公司就行，不怕行业公司不买单。
打个最简单的比方，以后 OpenAI 花几十亿美金训练的新模型，SSI 花几十万美金组织一个关于种族偏见的蓝方攻击测试，然后就能出份报告让 OpenAI 花几千万来买修正微调方案。
和推进大模型技术本身相比，这甚至是个无本万利的 PMF 赛道，而且在欧美社会这完全不属于敲诈勒索，甚至不属于灰色地带，是彻彻底底的白道生意。
这种生意里唯一真正重要的资源是创始人自身威望，但 llya 是谁？被全球第一的 AGI 公司因太过重视道德而被踢走的技术伦理官，这个领域里还有比他在政府那边威望更高的人吗？
举个例子，游戏圈最近闹得沸沸扬扬的政治正确组织 Sweet Baby 就是这种独立 ESG 公司的典型，你看它踢到《黑神话：悟空》这块铁板之前有多少外国大公司给他们付费：微软、2K、V社、EA、华纳兄弟……
欧美数得上号的游戏公司基本都要找他们。
所以 Ilay 成立 SSI，我甚至觉得就是有点要让 OpenAI “敬酒不吃吃罚酒”的意思。
因为在欧美社会里，这种 to G 公司比技术公司赚钱更容易，而且更直接，也鲜有风险。
to G 或 to ESG 公司的几种最直接的赚钱方式：
1. 立法咨询（在立法过程中，以第三方身份向法律编纂者提供行业内专业知识）；
2. 合规咨询（向企业和行业提供法律建议和治理者监管意图）；
3. 直接游说（帮着企业影响治理者思路）；
4. 社群连接（帮企业调解与非客户利益相关方关系-比如弱势群体）；
所以，以后 llya 的新公司以后在某种程度上就是 OpenAI 的上游了。
比起在一个技术公司内部做制衡性部门，纯外部的 ESG 公司立场更鲜明，只要卯足了劲干行业公司就行，不怕行业公司不买单。
打个最简单的比方，以后 OpenAI 花几十亿美金训练的新模型，SSI 花几十万美金组织一个关于种族偏见的蓝方攻击测试，然后就能出份报告让 OpenAI 花几千万来买修正微调方案。
和推进大模型技术本身相比，这甚至是个无本万利的 PMF 赛道，而且在欧美社会这完全不属于敲诈勒索，甚至不属于灰色地带，是彻彻底底的白道生意。
这种生意里唯一真正重要的资源是创始人自身威望，但 llya 是谁？被全球第一的 AGI 公司因太过重视道德而被踢走的技术伦理官，这个领域里还有比他在政府那边威望更高的人吗？
举个例子，游戏圈最近闹得沸沸扬扬的政治正确组织 Sweet Baby 就是这种独立 ESG 公司的典型，你看它踢到《黑神话：悟空》这块铁板之前有多少外国大公司给他们付费：微软、2K、V社、EA、华纳兄弟……
欧美数得上号的游戏公司基本都要找他们。
所以 Ilay 成立 SSI，我甚至觉得就是有点要让 OpenAI “敬酒不吃吃罚酒”的意思。
你打开橙篇首页，它直接就把所有功能完整呈现出来，简单易懂、超易上手。
对于一个刚接触 AI 的新手来说，它直接帮你省去了大量学习 Prompt 的时间成本，打开就能用 AI，用户体验直接拉满~
# 响应稳定快速
在使用橙篇的过程中，我完全没有遇到什么网络错误 404、高峰拥堵要礼物才能动次打次的情况。
如果你用不了 ChatGPT、还喜欢薅大厂羊毛的话，那橙篇一定是新手最推荐的免费 AI 效率工具了！
# 功能超级全面
橙篇首页有两个大模块功能“长文神器、AI 工具箱”，长文神器主要用来长文本内容创作的，它有“长文写作、资料搜索、文档总结、全文校正、格式整理”等 9 大功能，简直是各位 IP 大 V 的创作福音！
# 多模态创作能力
而橙篇的多模态创作 AI 工具箱，主要有“智能 PPT、AI 思维导图、AI 漫画、AI 有声画本、AI 写小红书、多文档合并”等 6 大功能。
我刚看了是开发中状态，期待一波国内版的免费 Midjourney + Gamma。
# 百度专属版权内容
听说百度橙篇专门花了不少心思收录各大学术版权，还打通了百度学术和全球 100 多万个学术站点。
🤔 我如何使用橙篇？
# 搜索资料
之前我用 Metaso 来搜索研报和学习资料，现在「橙篇-全网搜索」也能完成。
1.搜索研报：你只需要通过“关键词 + 报告.pdf”就能找到各种报告，例如搜：24 年 AI 大模型趋势报告.PDF。
2.学习资料：例如我现在想两周内学会 SQL，可以搜“快速学习 SQL 的书籍有哪些，请从易到难排序推荐我 10 本”。如果你想学其他知识，只需要改改提示词就行。
# 内容总结
我日常内容创作有个习惯，就是喜欢收集各种文章素材。
一旦我过好几天忘记这事，打开看待处理就已经 500+ 条了，这么多篇文章别说总结了，一篇一篇看都看不完。
现在结合橙篇单次最多 100 个链接总结的特性，确实节省了我大量资料整理时间。
# 长文创作
关于橙篇的长文创作功能，你可以从首页的“长文写作、最近创作-新建”这两个入口进入。
「长文写作」功能操作比较简单便捷，适合 AI 新手。
选择“主题生成长文、范文参考写作”其中一种方式，填入主题 AI 会自动生成长文，一般等几分钟就能输出至少 2 万字长文本内容。
而「最近创作-新建」是直接打开一个文档，体验类似 Word 的 AI 写作，这种方式对我来说更加自由。
你可以 AI 自动生成或自拟大纲，然后选取指定内容进行“润色、缩写、扩写、续写、总结、头脑风暴”等操作。
一篇基础的文章内容，框架无非就是主题的引言、介绍、总结。
按上面这种方法，原先几个小时的写作时间，现在基本已经压缩到了 10 分钟之内，剩下就是全文校正、格式调整、全网分发等一些细节问题了。
⭕ 最后的话
我深度用过几十个 AI 工具，橙篇 AI 的使用体验，比我用过的都更简单、好用。
它可以说是国内免费版的 ChatGPT + Kimi.ai + Metaso + Notion.ai + Midjourney + Gamma。
并且由于百度出品，如果资源投入更多，某种程度比任何 AI 工具，都更具想象力和竞争优势。
总的来说，橙篇是一款我会关注使用，并持续安利给朋友的 AI 工具，希望你也喜欢。
#AI工作流 #AI的神奇用法
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# 响应稳定快速
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而橙篇的多模态创作 AI 工具箱，主要有“智能 PPT、AI 思维导图、AI 漫画、AI 有声画本、AI 写小红书、多文档合并”等 6 大功能。
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而「最近创作-新建」是直接打开一个文档，体验类似 Word 的 AI 写作，这种方式对我来说更加自由。
你可以 AI 自动生成或自拟大纲，然后选取指定内容进行“润色、缩写、扩写、续写、总结、头脑风暴”等操作。
一篇基础的文章内容，框架无非就是主题的引言、介绍、总结。
按上面这种方法，原先几个小时的写作时间，现在基本已经压缩到了 10 分钟之内，剩下就是全文校正、格式调整、全网分发等一些细节问题了。
⭕ 最后的话
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