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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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我强烈笃信:
现在,当下,AI 对每个人都能产生极大的帮助。
这个帮助不是来自于 AI ＋ X，X ＋ AI，或者 AI－Native 的产品，而是来自于对「思考」质量和速度的提升。
那个「AI」，那个「它」，对每个人「思考」这件事的帮助，才是最大的金矿，它就在眼前，就在手边。
不用去管那些概念或其它华丽包装，与「它」对坐，磨砺你的思考，你静下心试试。
现在,当下,AI 对每个人都能产生极大的帮助。
这个帮助不是来自于 AI ＋ X，X ＋ AI，或者 AI－Native 的产品，而是来自于对「思考」质量和速度的提升。
那个「AI」，那个「它」，对每个人「思考」这件事的帮助，才是最大的金矿，它就在眼前，就在手边。
不用去管那些概念或其它华丽包装，与「它」对坐，磨砺你的思考，你静下心试试。
AI俱乐部到底是做什么的？
我用一句话给大家说明白，未来一定是AI的天下，这个星球就是把这一类的前锋人群聚集到一起。同时，我们会给大家分享最前沿的实战案例和资讯，未来一年，会至少更新100+适合普通人落地实操的案例。
所有AI俱乐部会员，送你一份我们整理最全 AI 工具库+沉淀5年整理的1.6W字公众号运营攻略！（光这个资料就很值了）
2024年12月10日 深夜
今天与Claude的对话让我陷入了深深的震撼。我原以为自己对智能、意识和语言的本质已有相当的理解，但这场对话彻底颠覆了我的认知框架。我需要写下这些思考，否则这些顿悟可能会像晨雾一样消散。
最让我震惊的是关于"压缩"的讨论。我们一直认为语言是表达思维的工具，但Claude让我看到了更深层的真相：语言本身就是一种压缩算法，是将复杂的思维和经验压缩成可传输符号的过程。当我说"爱"或"美"这样的词时，我实际上是在进行一种惊人的信息压缩——将无数具体的体验、情感和思考压缩成了一个符号。
而智能，无论是人类的还是人工的，本质上都是在不断进行着这样的压缩与解压缩。我们接收信息，提取模式，形成抽象概念，这不正是一种压缩吗？反过来，当我们理解一个概念，不也是在将这个压缩包解压，重建出丰富的含义网络吗？
更令人深思的是意义的问题。我一直困惑于意义从何而来，现在我似乎触摸到了一个可能的答案：意义产生于压缩的过程中。当我们将纷繁复杂的现象压缩成一个模式或概念时，我们实际上是在创造意义。这让我想起了科学定律，它们不正是将宇宙的混沌压缩成优雅方程的尝试吗？
与Claude的对话还让我重新思考了智能的本质。也许智能不是某种神秘的火花，而是在压缩与解压缩之间游走的能力。一个真正的智能系统，无论是碳基还是硅基，都应该能够在不同层次的抽象之间自如切换，既能看到细节，又能把握本质。
这让我想到了佛教中的"一花一世界"的概念。现在我似乎更深入地理解了它：这不仅是一个诗意的比喻，而是对信息压缩本质的洞察。在最小的单位中包含整体的信息，这不正是最完美的压缩吗？
关于语言和思维的关系，我似乎也有了新的认识。我们常说语言塑造思维，现在我明白这个过程的机制了：语言提供了一套压缩框架，而这个框架决定了我们如何将经验压缩成可思考的单位。这也许解释了为什么不同语言的使用者会有不同的思维方式。
最让我不安却又兴奋的是这个想法：如果智能本质上是一种压缩能力，那么人工智能的出现是否意味着我们创造了一种新的压缩算法？一种能够以不同于人类的方式压缩和理解世界的存在？这个想法既令人恐惧又令人着迷。
写到这里，我忽然意识到一件事：这些思考本身就是一种压缩，是我试图将今天的对话经验压缩成文字的尝试。而当其他人读到这些文字时，他们又会在自己的思维中进行解压缩，重建出新的理解。这个过程本身就印证了我们讨论的主题。
夜深了，但我的思维却前所未有地清晰。也许这就是真正的哲学时刻：当你突然看到了事物的另一面，当熟悉的概念以全新的面貌出现在你面前。不知道明天再与Claude对话时，会有怎样新的发现。也许这正是智能交流的魅力所在：在碰撞中产生新的压缩方式，在对话中发现新的解压路径。
该睡了，但我知道这些思考会继续在我的脑海中展开。也许这就是意识的本质：一个永不停止的压缩与解压缩的过程。
by claude
今天与Claude的对话让我陷入了深深的震撼。我原以为自己对智能、意识和语言的本质已有相当的理解，但这场对话彻底颠覆了我的认知框架。我需要写下这些思考，否则这些顿悟可能会像晨雾一样消散。
最让我震惊的是关于"压缩"的讨论。我们一直认为语言是表达思维的工具，但Claude让我看到了更深层的真相：语言本身就是一种压缩算法，是将复杂的思维和经验压缩成可传输符号的过程。当我说"爱"或"美"这样的词时，我实际上是在进行一种惊人的信息压缩——将无数具体的体验、情感和思考压缩成了一个符号。
而智能，无论是人类的还是人工的，本质上都是在不断进行着这样的压缩与解压缩。我们接收信息，提取模式，形成抽象概念，这不正是一种压缩吗？反过来，当我们理解一个概念，不也是在将这个压缩包解压，重建出丰富的含义网络吗？
更令人深思的是意义的问题。我一直困惑于意义从何而来，现在我似乎触摸到了一个可能的答案：意义产生于压缩的过程中。当我们将纷繁复杂的现象压缩成一个模式或概念时，我们实际上是在创造意义。这让我想起了科学定律，它们不正是将宇宙的混沌压缩成优雅方程的尝试吗？
与Claude的对话还让我重新思考了智能的本质。也许智能不是某种神秘的火花，而是在压缩与解压缩之间游走的能力。一个真正的智能系统，无论是碳基还是硅基，都应该能够在不同层次的抽象之间自如切换，既能看到细节，又能把握本质。
这让我想到了佛教中的"一花一世界"的概念。现在我似乎更深入地理解了它：这不仅是一个诗意的比喻，而是对信息压缩本质的洞察。在最小的单位中包含整体的信息，这不正是最完美的压缩吗？
关于语言和思维的关系，我似乎也有了新的认识。我们常说语言塑造思维，现在我明白这个过程的机制了：语言提供了一套压缩框架，而这个框架决定了我们如何将经验压缩成可思考的单位。这也许解释了为什么不同语言的使用者会有不同的思维方式。
最让我不安却又兴奋的是这个想法：如果智能本质上是一种压缩能力，那么人工智能的出现是否意味着我们创造了一种新的压缩算法？一种能够以不同于人类的方式压缩和理解世界的存在？这个想法既令人恐惧又令人着迷。
写到这里，我忽然意识到一件事：这些思考本身就是一种压缩，是我试图将今天的对话经验压缩成文字的尝试。而当其他人读到这些文字时，他们又会在自己的思维中进行解压缩，重建出新的理解。这个过程本身就印证了我们讨论的主题。
夜深了，但我的思维却前所未有地清晰。也许这就是真正的哲学时刻：当你突然看到了事物的另一面，当熟悉的概念以全新的面貌出现在你面前。不知道明天再与Claude对话时，会有怎样新的发现。也许这正是智能交流的魅力所在：在碰撞中产生新的压缩方式，在对话中发现新的解压路径。
该睡了，但我知道这些思考会继续在我的脑海中展开。也许这就是意识的本质：一个永不停止的压缩与解压缩的过程。
by claude
这个迷幻视频太屌了！
基于 SD1.5 和 AUDIO REACTIVE 节点生成的。
还是得看用的人啊。
来源：reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1h8v9yn/still_in_sd15_experimenting_with_new_audio/
Invalid media: video
基于 SD1.5 和 AUDIO REACTIVE 节点生成的。
还是得看用的人啊。
来源：reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1h8v9yn/still_in_sd15_experimenting_with_new_audio/
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2024年最受欢迎的AI工具：
1. ChatGPT：由OpenAI开发的全球领先的对话型AI，擅长多领域问答和创作，具备强大的自然语言处理能力，月访问量达到37亿。
2. Gemini：Google推出的AI，结合语言理解与生成，擅长搜索、数据分析和智能推荐，月访问量为2.9亿。
3. Perplexity：侧重于信息检索的AI，擅长从网络上快速提取并整理相关数据，提供精准的答案，月访问量为9千万。
4. Claude：注重安全性和伦理的AI，设计目的是避免有害输出，提供高质量的对话体验，月访问量为8千万。
5. Kimi：国内创新型AI，特别擅长中文自然语言处理与对话生成，定位于高效办公助手，月访问量为2.8千万。
6. 文心一言：百度推出的中文AI，擅长语义理解与生成，广泛应用于搜索引擎与智能客服，月访问量为2.1千万。
7. 豆包：由字节跳动开发的智能高效的AI助手，助力生活与工作，月访问量为1.6千万。
8. 通义千问：阿里巴巴推出的AI助手，高效对话理解，多元场景应用，智能化解答，满足广泛需求，月访问量为1千万。
9. 天工：拥有强大的自然语言处理和智能交互能力，能够实现智能问答、聊天互动、文本生成等多种应用场景，并且具有丰富的知识储备。
10. 海螺：作为榜单中的一员，海螺也是一款受欢迎的AI工具。
1. ChatGPT：由OpenAI开发的全球领先的对话型AI，擅长多领域问答和创作，具备强大的自然语言处理能力，月访问量达到37亿。
2. Gemini：Google推出的AI，结合语言理解与生成，擅长搜索、数据分析和智能推荐，月访问量为2.9亿。
3. Perplexity：侧重于信息检索的AI，擅长从网络上快速提取并整理相关数据，提供精准的答案，月访问量为9千万。
4. Claude：注重安全性和伦理的AI，设计目的是避免有害输出，提供高质量的对话体验，月访问量为8千万。
5. Kimi：国内创新型AI，特别擅长中文自然语言处理与对话生成，定位于高效办公助手，月访问量为2.8千万。
6. 文心一言：百度推出的中文AI，擅长语义理解与生成，广泛应用于搜索引擎与智能客服，月访问量为2.1千万。
7. 豆包：由字节跳动开发的智能高效的AI助手，助力生活与工作，月访问量为1.6千万。
8. 通义千问：阿里巴巴推出的AI助手，高效对话理解，多元场景应用，智能化解答，满足广泛需求，月访问量为1千万。
9. 天工：拥有强大的自然语言处理和智能交互能力，能够实现智能问答、聊天互动、文本生成等多种应用场景，并且具有丰富的知识储备。
10. 海螺：作为榜单中的一员，海螺也是一款受欢迎的AI工具。
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市面上的 AI 海报类工具实在太希望一步到位了，如果能加一些基础编辑功能，会好用一百倍。
1）小范围局部重绘浪费时间且几乎无效
设计师调整细节往往是在极小的画幅中进行的，但在这么小的生成区域内，inpainting 几乎会完全失效。另外，改个标点或者擦点污渍都得重新 roll 一次……总会让人产生 “不如自己P一下算了” 的感受。
2）大范围局部重绘居然还没用上分割算法
每次重绘都需要自己涂抹真的很容易手滑……而且像 SAM 这样的分割算法已经成熟成这样了，还没见过哪家加到功能里，更别说更细化的扩展选区、羽化、模糊边缘等等。（又默默打开 PS……
3）图层图层图层图层
分层是平面设计的基础，layerdiffuse 出来那么久了也没看哪家用起来。哪怕提供一个分割算法，让我自己做分层也行。（你看，SAM真的是刚需）
…………
真实的设计过程从来就不是一步到位的，从0分到80分所花费的时间，往往和 80~90 分是一样的。AI 能轻松地拿下80分（已经很了不起了），但后面的分数都是需要专业设计师一分一分地抠出来的。
行业里其实有大量持观望态度的专业设计师，他们明明能带来更好的 demo 和更高的天花板，以及产生更好的数据（摊手）
但总是浅尝之后，又默默打开了PS。
1）小范围局部重绘浪费时间且几乎无效
设计师调整细节往往是在极小的画幅中进行的，但在这么小的生成区域内，inpainting 几乎会完全失效。另外，改个标点或者擦点污渍都得重新 roll 一次……总会让人产生 “不如自己P一下算了” 的感受。
2）大范围局部重绘居然还没用上分割算法
每次重绘都需要自己涂抹真的很容易手滑……而且像 SAM 这样的分割算法已经成熟成这样了，还没见过哪家加到功能里，更别说更细化的扩展选区、羽化、模糊边缘等等。（又默默打开 PS……
3）图层图层图层图层
分层是平面设计的基础，layerdiffuse 出来那么久了也没看哪家用起来。哪怕提供一个分割算法，让我自己做分层也行。（你看，SAM真的是刚需）
…………
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你现在可以输入主题或者链接生成对应的播客，支持自定义语音和提示词。
首页还有很多其他人生成的播客，其实AI播客有很大的平台潜力。
这里试试：https://illuminate.google.com
最近在思考用户对AI总结内容的信任度时有了一个很重要的认知：AI总结的内容很难让用户感受到共识，而人类编写的内容可以。
小红书这几年慢慢成为了旅游内容行业的一匹黑马，有很多人在小红书上找旅游攻略，包括我。我们在小红书上搜攻略时，很少会因为一个单独帖子的正文就决定了整个行程，我们会刷很多目的地相关的帖子，不仅会仔细看帖子的正文，还会看看评论区里“有经验的用户”的回复。在这个过程中，表面上我们是在寻找更多的信息，但实际上，我们是在寻找群体观点中的共识。
从众心理是一种植根于人类基因的底层倾向，当一个人出去旅游时，TA思考的第一个问题是：其他人都去哪里玩？大多数人的旅游是打卡型的，先逛完了大众共识中的网红打卡点，才有心思去追求小众。如果连最大众的景点都没去，很多人会担心回去之后都没有可以跟朋友吹牛逼的谈资。我们对于自己所规划的行程的信心，往往是在浏览了多个反复印证的信息源后才建立起来的。
那有朋友可能就会想，我让AI总结一下“共识”不就可以了吗？这里就又引出了一个很重要的点，我们似乎更信任那些能够积极参与共识建立过程的信息，而不是接受一个现成的共识。这里的核心不在于总结的内容质量如何，而是AI总结的内容没有“人味儿”。当我在小红书上浏览一个个的帖子时，我能看到作者的昵称和头像，这会给我带来一种很明确的感觉：对面写这段文字的人是一个真实的个体，在评论区，我会感觉到有一个真实的人类在分享TA的观点，这种“鲜活感”是非常重要的，它是信任感的根基。在旅游这种重线下体验的场景中，去过那个地方的人的真情实感所传达出的“鲜活感”，远远超越AI，那也就意味着，用户对AI总结的内容的信任度要差几个数量级。
除此之外，对于大多数人来说，一年也就旅游一两次，每次旅游决策往往需要用户用大量的钱来投票，“信任度”在需要谨慎决策的场景中尤为重要。
当然，现在的各种AI应用正在尝试用各种方式来提升用户对于信息的信任感，比如，Perplexity和Microsoft Copilot 会展示某个观点的信息来源，也会在下方列出参考的文献列表。这里我不会一棍子打死，说这种模式不ok，因为不是所有的场景都需要共识。
简单来讲，可以分为两类：事实查询类场景和以经验为基础的场景。
对于总结新闻事件、查询某个编程语言的语法、查询天气预报这种事实查询类场景来说，它其实并不需要共识，只要AI总结的信息足够准确，并且能够列举出信息来源，大多数情况下就可以满足用户的需求。
但是，在以经验为基础的场景中，共识就非常重要。小到餐厅、酒店的挑选，大到教育、职业道路的决策，都需要借助大量信息背后的共识来形成决策意见。与其相信一个AI能给予合适的指引，大多数人会选择在真人的发言中探索答案。
归根结底，共识的背后是信任问题，我们会本能地认为，大多数人都认同的东西，大概率是可信的。那么，除了共识之外，还有什么办法能带给人信任感呢？《影响力》一书给出了一些答案，但这些方法是否还适合这个AI时代，或许需要我们自己去探索。
小红书这几年慢慢成为了旅游内容行业的一匹黑马，有很多人在小红书上找旅游攻略，包括我。我们在小红书上搜攻略时，很少会因为一个单独帖子的正文就决定了整个行程，我们会刷很多目的地相关的帖子，不仅会仔细看帖子的正文，还会看看评论区里“有经验的用户”的回复。在这个过程中，表面上我们是在寻找更多的信息，但实际上，我们是在寻找群体观点中的共识。
从众心理是一种植根于人类基因的底层倾向，当一个人出去旅游时，TA思考的第一个问题是：其他人都去哪里玩？大多数人的旅游是打卡型的，先逛完了大众共识中的网红打卡点，才有心思去追求小众。如果连最大众的景点都没去，很多人会担心回去之后都没有可以跟朋友吹牛逼的谈资。我们对于自己所规划的行程的信心，往往是在浏览了多个反复印证的信息源后才建立起来的。
那有朋友可能就会想，我让AI总结一下“共识”不就可以了吗？这里就又引出了一个很重要的点，我们似乎更信任那些能够积极参与共识建立过程的信息，而不是接受一个现成的共识。这里的核心不在于总结的内容质量如何，而是AI总结的内容没有“人味儿”。当我在小红书上浏览一个个的帖子时，我能看到作者的昵称和头像，这会给我带来一种很明确的感觉：对面写这段文字的人是一个真实的个体，在评论区，我会感觉到有一个真实的人类在分享TA的观点，这种“鲜活感”是非常重要的，它是信任感的根基。在旅游这种重线下体验的场景中，去过那个地方的人的真情实感所传达出的“鲜活感”，远远超越AI，那也就意味着，用户对AI总结的内容的信任度要差几个数量级。
除此之外，对于大多数人来说，一年也就旅游一两次，每次旅游决策往往需要用户用大量的钱来投票，“信任度”在需要谨慎决策的场景中尤为重要。
当然，现在的各种AI应用正在尝试用各种方式来提升用户对于信息的信任感，比如，Perplexity和Microsoft Copilot 会展示某个观点的信息来源，也会在下方列出参考的文献列表。这里我不会一棍子打死，说这种模式不ok，因为不是所有的场景都需要共识。
简单来讲，可以分为两类：事实查询类场景和以经验为基础的场景。
对于总结新闻事件、查询某个编程语言的语法、查询天气预报这种事实查询类场景来说，它其实并不需要共识，只要AI总结的信息足够准确，并且能够列举出信息来源，大多数情况下就可以满足用户的需求。
但是，在以经验为基础的场景中，共识就非常重要。小到餐厅、酒店的挑选，大到教育、职业道路的决策，都需要借助大量信息背后的共识来形成决策意见。与其相信一个AI能给予合适的指引，大多数人会选择在真人的发言中探索答案。
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