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
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
Devin 的定价是 500 美元，说实话这个价位对它的能力来说很合理，但确实不是所有团队都需要。它最大的特点是真的能独立完成工作 —— 就像一个可以放养的实习生，你可以扔给它一个任务，过一会再来查看进度，给些建议就好。这和 Cursor Composer 或 WindSurf Cascade 那种需要持续盯着、不断反馈的体验完全不同。
举个例子，我刚刚让它给 Monica.im 开发一个网站。它先是快速完成了包含首页、功能介绍和博客的静态网站。接着，我要求把静态博客升级成可后台管理的动态版本。
让我惊艳的是它的工作流程：
1. 立即引入 FastAPI 和 PostgreSQL，设计博客数据结构和 API
2. 完成 API 实现后，自己写测试用例并用 curl POST 验证
3. API 测试通过后，开发对应的 UI 和业务逻辑
4. 最后，它甚至主动在 shadow browser 中登录后台，填充内容做 UI 测试，确保所有功能正常
尤其是第 4 步，真的让人眼前一亮。看着它在后台和前台之间来回切换，验证后台填写的数据有没有正确出现在前台。
如果说 Windsurf 像个外包团队，那 Devin 更像是一个真实坐在办公室里的实习生。当然，要记住它终究是个实习生，不是 CTO，得给它合适的任务。
最后用一句话总结：Copilot/Cursor/Windsurf 是在 IDE 里面包了 AI，而 Devin 是在 AI 里面放了个 IDE，IDE不是主角，它只是实现目标的一个工具而已。
Obsidian 的这个剪藏工具现在太强了！
新增的 Interpreter 功能，能用自然语言结构化提取网页信息。
比如给文章加标签和整理要点。
更重要的是还支持 Ollama 本地模型。
反观 Notion 的剪藏工具，现在还是个残废。
哪怕是自带的 AI 功能让他创建页面标签，也频繁失败，这就是一年 96 美元的水平。
新增的 Interpreter 功能，能用自然语言结构化提取网页信息。
比如给文章加标签和整理要点。
更重要的是还支持 Ollama 本地模型。
反观 Notion 的剪藏工具，现在还是个残废。
哪怕是自带的 AI 功能让他创建页面标签，也频繁失败，这就是一年 96 美元的水平。
最近程序员们都在研究 MCP，有位推友搞了个
ChatMCP: 开源的 MCP 协议客户端 🚀
这是一些介绍：
MCP 能解决什么问题? 🤔
有了 MCP,AI 简直就像获得了超能力一样,可以轻松实现:
📊 查询分析本地数据库
🐙 管理 GitHub 仓库(创建 Issue 、PR 什么的都不在话下)
💬 总结微信聊天记录
📂 操作本地文件,得心应手
🥡 想吃外卖?一键搞定!(支持美团、饿了么)
🛒 变身智能购物助手(自动比价、帮你省钱)
🏠 智能家居随心控(灯光、空调、窗帘统统搞定)
💰 管理个人财务(分析账单、规划消费)
💪 健康数据分析(运动、睡眠质量都给你整明白)
有了 MCP 统统都能接入大模型, 是不是很有想象空间, 哈哈哈
以前要实现这些功能,每个数据源都需要单独开发接入。MCP 提供了统一的标准,大大降低了开发成本。
为什么需要开源客户端?
目前 MCP 只能在 Claude 官方客户端使用, 这带来一些局限:
Claude 账号经常被封, 泪目, 我的又被封了
不能使用其他的 LLM 模型
ChatMCP 作为开源方案,提供了更多选择:
不依赖特定服务商
支持多种 LLM 模型
完全本地化, 保证隐私
支持自定义开发
快速开始 🚗
github https://github.com/daodao97/chatmcp
⬇️ 下载安装(目前只支持 MacOS 哦),
🔑 配置你的 API Key
🔧 装好需要的 MCP 服务
✨ 开始体验神奇功能!
ChatMCP: 开源的 MCP 协议客户端 🚀
这是一些介绍：
MCP 能解决什么问题? 🤔
有了 MCP,AI 简直就像获得了超能力一样,可以轻松实现:
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有了 MCP 统统都能接入大模型, 是不是很有想象空间, 哈哈哈
以前要实现这些功能,每个数据源都需要单独开发接入。MCP 提供了统一的标准,大大降低了开发成本。
为什么需要开源客户端?
目前 MCP 只能在 Claude 官方客户端使用, 这带来一些局限:
Claude 账号经常被封, 泪目, 我的又被封了
不能使用其他的 LLM 模型
ChatMCP 作为开源方案,提供了更多选择:
不依赖特定服务商
支持多种 LLM 模型
完全本地化, 保证隐私
支持自定义开发
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⬇️ 下载安装(目前只支持 MacOS 哦),
🔑 配置你的 API Key
🔧 装好需要的 MCP 服务
✨ 开始体验神奇功能!
最近对MCP很上头，我已经开发了：
1. 一个简化MCP服务器开发的TypeScript库：https://github.com/wong2/litemcp
2. 一个调试MCP服务器的命令行工具：https://github.com/wong2/mcp-cli
3. 一个MCP服务器导航站：https://mcpservers.org
1. 一个简化MCP服务器开发的TypeScript库：https://github.com/wong2/litemcp
2. 一个调试MCP服务器的命令行工具：https://github.com/wong2/mcp-cli
3. 一个MCP服务器导航站：https://mcpservers.org
🐈 Sora 测试作品： 《谁不爱iPad》
作为ChatGPT 用户，也许你还没有成功登录Sora独立平台，但是至少有三件事，值得预先了解：
1. 从来没有哪个AI Video 工具像Sora 这么简单、易用
2. 如果是480p分辨率视频生成，快的时候仅一分钟；
3. 你不需要任何提示词技巧就可以开始。
请相信，玩耍是一切创造的开始。
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1. 从来没有哪个AI Video 工具像Sora 这么简单、易用
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3. 你不需要任何提示词技巧就可以开始。
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wmzb666.fun
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* 优雅设计：界面精美，操作简洁，观感极佳
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藏师傅的 Sora 体验报告
Sora 是个偏科非常严重的模型，整体不如 Runway、可灵及海螺，不值得花 200 美元尝试。
具体表现包括：
1/ 文生视频理解的概念及其有限，好的时候可以跟一流模型差不多，差的时候完全不可用，整体出片率很低。
2/ 图生视频完全不可用，图片只能当做参考，提示词写不写都不影响结果，图片完全不动的比例很高。
Invalid media: video
Sora 是个偏科非常严重的模型，整体不如 Runway、可灵及海螺，不值得花 200 美元尝试。
具体表现包括：
1/ 文生视频理解的概念及其有限，好的时候可以跟一流模型差不多，差的时候完全不可用，整体出片率很低。
2/ 图生视频完全不可用，图片只能当做参考，提示词写不写都不影响结果，图片完全不动的比例很高。
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花大钱买了个喜欢的域名作为个人主页，内容今天先随意纸糊了下 https://huasheng.ai/
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）
…………
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。
