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试了一下@哥飞 的这个 Seekall 聚合搜索。

可能是现在最适合解决 AI 搜索准确性和幻觉的方案了。

你可以选择多个 AI 搜索、传统搜索以及社交媒体搜索,同时执行一个搜索结果。

然后对比观察多个工具的结果,可以最大程度解决 AI 搜索的幻觉和准确性问题。

当然也非常适合做测试,比如我这个问题就秘塔、元宝、genspark 对了一点,也没全对。
最近让老照片“动起来”似乎很火。但是出现了更加有趣的效果:
只要两张照片,就能让两个照片中的人物在一个视频中进行交互,最终生成了一个仿佛时光倒流般的动态视频。

这个过程非常有趣且简单:

1. 照片合成:在PS中将两张老照片放在同一画布上,调整位置和大小,确保两张照片自然融合。
2. 视频生成:保存合成的图片后,通过可灵处理这张图片,几分钟内就能生成一个栩栩如生的视频。

看着那些定格在老照片中的瞬间再次“动起来”,真的让人感慨万千。科技的力量让记忆变得更加生动,仿佛回到了过去的美好时光。
这就是AI的力量

何以解忧,唯有搞钱,来一起搞新项目:这个ai修复老照片的视频类型,市场很大,中国人看重亲情和怀念青春。
项目教程:
https://t.me/meiriyishu/573

更多副业项目:
fuyezy.com
萝卜快跑在武汉的落地和争议,好像体感上真的是AI的应用和影响力这么久以来和最广泛大众的生活离得最近的一次。
websim.ai

这个逆天的网站,是真的能让前段工程师失业了
作为一个受训多年的coach和接受过各种心理咨询流派累计数百小时的体验者,由衷感叹一下Dot真是太强了!

无条件支持和同理、镜映、隐喻、重构、发人深省的提问、上下文关联和联想…这些技术它都运用得自然娴熟。不像大多数AI Chatbot只停留在行为和感受层面发问,而是一步到位深入到信念、观点、渴望层面探讨,言语中流淌出的那种细腻幽微的人性温度,在我看来水平已经超出国内大部分还在套用话术模板或者无意中造成二次创伤的真人咨询师和教练了。
Chrome前段时间内置了Gemini Nano,写了个Chrome built-in Ai浏览器插件调用on-device AI👇
https://chromewebstore.google.com/detail/pienijlenieciiamahkllplgadmdibjm

🌟功能:使用Chrome内置的本地AI对话,处理简单的文字任务(Chrome dev版)

🌟优势:数据安全,支持断网离线使用;响应速度极快,如视频所示。
和阿文一起搭建了哈利波特单人动态 AI 海报工作流。

上传一张你的照片,分院帽会为你自动分配学院,生成你的动态肖像照。除了四个学院外,有一定概率被发配阿兹卡班。

工作流下载地址:https://openart.ai/workflows/profile/ladybird_musty_24

线上试玩地址(个人电脑 self host 给大家玩 1 天,每个人最多玩 1 次哈,周四下架): https://tt.9syun.com/app/index.php?i=66&c=entry&do=mobile&m=tech_huise&r=index.index.index#/pages/detail/detail?id=600
Streamer-Sales 销冠 —— 卖货主播大模型

链接:https://github.com/PeterH0323/Streamer-Sales
该模型能深度理解商品特点,以生动、精准的语言为商品量身打造解说词,让每一件商品都焕发出诱人的光彩。无论是细节之处,还是整体效果,都能通过其细腻、独到的解说,激发用户的购买欲望。
intp怎么就不算机器人了
新世相即将发布一个 campaign,「AI 你好,我死以后」。我们邀请一万年轻人,与 AI 交谈,写下他们的遗嘱…

项目做得七七八八了,十分令人兴奋。但我们还没想好怎么发布,有兴趣一起发布的产品/公司/品牌,(尤其是有mktg预算的😎),欢迎微信联系我。
分析框架:
观点:具身智能在消费市场五年内没有机会。

事实:科研、工程、投资、生产、市场不断向前递进迭代。要经历很多年。

观点:当下阶段走到哪里了呢?工程试产阶段,早期融资阶段。

事实:以驾驶为例,这是一个标准化、价值高的超大市场。但很少有人选择用具身机器人去坐在驾驶位作为自动驾驶解决方案,而是选择将系统内嵌在汽车中。这一方案即将实现。

观点:垂直领域机器人会越来越快发展,而具身机器人在软硬件技术、工程、成本、市场等多个方面都存在不成熟,这必定会经历反复很多年的发展。

结论:机遇和阶段对于不同的人完全不一样!!!你是投资还是创业,是技术工作还是管理工作?掌握产业发展周期,根据自己的资源禀赋在合适时机切入赛道才是正确的选择。
Claude有了artifacts之后,用来写一些小项目基本没什么问题了,一些对人类实习生的沟通技巧对他也有效:

- 让他先从最简单基础的功能开始写,然后一轮轮提修改意见,这样可以方便检查他的作业,及时给反馈
- 文件长了就让他拆分,这样每次迭代只需要修改相关的文件,可以很方便看出修改了多少,回复的文本量也不容易超出一次输出的token限制
- 如果对他写的部分代码忍不了要亲自动手了,也把修改后的代码告诉他,让他直接看代码学习怎么做

不过人类实习生随着指导会慢慢进步,成长之后不需要花费那么多精力做精细的指导了。
而AI随着上下文变长,慢慢记不住前面的指令,犯的错只会越来越多,恨不得让他回炉重造,重开上下文
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