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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当一位 AI 行业大 V 认为留存率不那么重要,可以扫进历史的垃圾堆,并且阴阳老登投资人们因循守旧的时候,
你就知道 AI 的泡沫到底有多大了。🌚
如果我是投资人,只要不 fomo, 我也不会投。ARR 的闹剧还没结束,Retention 的梗又出现了。
从 PC 到移动,
从 to C 到 to B,
从 prosumer 到 consumer,
生老病死衣食住行吃喝玩乐喜怒哀乐 ,
三百六十行从来没听说过任何成功的生意不需要看留存率(复购率、续费率)的。
适合那些头上本来就长摄像头的自媒体博主
拍照录像我感觉不如我用手机有“确定性”,抬手物理拍麻烦,让小爱拍容易喊不出来
小爱同学的AI对话也有点智障
可能用小米手机的生态联动起来会多些用处,对我确实是无用
要是苹果能做个这样的轻量眼镜就好了🥲
权游, 上海版!
和阿文一起用 AI 做了一条权游上海版的 fanart,超喜欢!制作过程中感觉人类对 VEO3 的开发不足 10%,可以做的实在太多了。
▶ 创意制作:海辛 & @Simon阿文
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和阿文一起用 AI 做了一条权游上海版的 fanart,超喜欢!制作过程中感觉人类对 VEO3 的开发不足 10%,可以做的实在太多了。
▶ 创意制作:海辛 & @Simon阿文
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和群里朋友聊 AI 学到一个洞察。
我们都知道人类的聪明分成 book smart 和 street smart。前者是做题家的长处,而后者在很多现实问题上更有用。
这两者的区别可以理解为训练方式的差别。前者是 instruction-following based 为主,训练的是模仿和把指令内化为习惯和技能。后者则不然,训练的环境是对抗性的,没有自洽的指令,只有彼此矛盾的约束。训练的是如何在一个混乱的环境里生存、协作和发展。
AI 天生就更擅长前者,因为 AI 比人类还要做题家——今天人们对如何用奖惩机制训练 AI 服从指令已经得心应手,但对如何让 AI 在对抗性环境里自己找到策略仍然不是很熟悉。棋牌类游戏是少有的能成功训练 AI 的领域,但棋牌类游戏的环境比起真实社会毕竟抽象得多,而且这些 AI 模型都不是语言模型,使用非常受限。
这就是为什么今天 AI 写起政府公文来一套一套的,你让它在街上开个馄饨铺子它就彻底抓瞎。归根结底,AI 是东亚小孩里的东亚小孩。
我们都知道人类的聪明分成 book smart 和 street smart。前者是做题家的长处,而后者在很多现实问题上更有用。
这两者的区别可以理解为训练方式的差别。前者是 instruction-following based 为主,训练的是模仿和把指令内化为习惯和技能。后者则不然,训练的环境是对抗性的,没有自洽的指令,只有彼此矛盾的约束。训练的是如何在一个混乱的环境里生存、协作和发展。
AI 天生就更擅长前者,因为 AI 比人类还要做题家——今天人们对如何用奖惩机制训练 AI 服从指令已经得心应手,但对如何让 AI 在对抗性环境里自己找到策略仍然不是很熟悉。棋牌类游戏是少有的能成功训练 AI 的领域,但棋牌类游戏的环境比起真实社会毕竟抽象得多,而且这些 AI 模型都不是语言模型,使用非常受限。
这就是为什么今天 AI 写起政府公文来一套一套的,你让它在街上开个馄饨铺子它就彻底抓瞎。归根结底,AI 是东亚小孩里的东亚小孩。