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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
一位前苹果硬件工程师，放弃了在大厂的稳定工作，投身AI创业。她的第一个产品界面粗糙，功能也很简陋，甚至连批量处理都没有。
但就是这样一个半成品，在一年内获得了1000万下载量和千万美元的年化收入。
今天来给大家讲的这个故事的主角是Ella Zhang，同时也是Creati AI这个产品的创始人。
Ella在苹果参与研发第一代AirPods时，就学到了一个看似简单却极其重要的方法论。
当时团队面临一个挑战：没人知道用户到底需要什么样的无线耳机。
市面上有各种猜测和假设，但都缺乏实际依据。
苹果的做法就很特别，他们不是发放在线问卷，而是把用户请到小会议室，进行面对面的深度访谈。
面对面访谈有两个关键优势。
第一，你能获得问卷之外的信息。
举个例子：产品团队可能预设用户需要A、B、C三个功能，但实际交流中发现，用户根本不在乎这些，他们真正需要的是D，这可能是一个团队从未想过的需求点。
第二，你能观察到用户的非语言信息。
当用户说"这个功能还行"时，他的表情是兴奋还是勉强？这些微表情往往比语言本身更真实。
这个方法论后来也成了Ella创业路上最重要的武器。
离开苹果后，Ella的第一个创业项目是ZMO.ai，一个文生图的AI工具。
当时正值Midjourney爆火，整个行业都在追逐这个风口。Ella也不例外，她觉得既然大家都在做，市场需求肯定存在。
但很快她就发现了问题：用户增长很快，收入却上不去。
面对困境，Ella想起了在苹果学到的方法。
所以她给500多个活跃用户发邮件，最终和300多人进行了深度访谈。
但结果让她大吃一惊：大部分用户使用产品只是出于好奇，想体验一下AI的神奇，并没有真实的使用需求。
但访谈中也有惊喜，一小部分用户，主要是电商卖家确实有刚需。他们在亚马逊、eBay上卖货，需要大量的产品图片用于营销，但又请不起专业设计师。
更有意思的发现是，这些卖家主要用手机拍摄产品照片，社交媒体营销也在手机上完成。所以他们更需要的是移动端的解决方案，而不是PC端的专业工具。
这个洞察直接促成了Creati的诞生——一个专注于移动端营销视频创作的AI工具。
需求明确了，下一步是如何构建网络效应的飞轮？
传统的工具类产品往往陷入一个困境：用户用完就走，很难形成粘性。
Ella的解决方案很巧妙，她没有把Creati做成纯工具，而是构建了一个连接网红和品牌商的生态系统。
这个设计背后有深刻的商业逻辑。
网红是内容创作的专家，他们最懂什么样的视频能在社交媒体上爆火。
品牌商有营销需求，但不懂如何创作吸引人的内容。
而Creati就成为了连接两者的桥梁：网红在平台上创建视频模板，品牌商付费使用这些模板制作自己的营销视频。
这形成了一个正向循环，网红创作的模板越优质，使用的品牌商越多，平台收入越高；平台收入高了，能够吸引更多优秀网红加入，创作更多优质模板。
这就是Peter Senge在《第五项修炼》中提到的"增强回路"：系统中的各个要素相互促进，形成指数级增长。
更巧妙的是，当网红使用自己创作的模板制作视频并发布到社交媒体上时，如果视频爆火，会自然地为Creati带来新用户，这种基于内容的病毒式传播，获客成本几乎为零。
Ella反复强调一个观点：不要等产品完美才上线。
因为技术进步太快，市场变化太快，等你把产品打磨完美，可能机会窗口已经关闭。
Creati的第一版产品确实很粗糙，没有批量处理功能，UI设计简陋，用户体验并不理想。
但Ella发现了一个有趣的现象：尽管产品不完美，用户还是愿意用，而且用得很频繁。
这说明什么？说明产品击中了真实痛点。
先用最简单的方式验证核心假设，确认用户确实需要这个产品后，再逐步完善体验。
这种"先开枪后瞄准"的策略，在快速变化的市场中特别有效。
AI创业与传统创业最大的不同是什么？
是变化速度。
Ella说，每天醒来都会发现有新技术、新产品出现。今天看起来先进的技术，可能明天就过时了。
在这种环境下，创始人最重要的能力不是预测未来，而是快速适应变化。
Ella的策略是抓住变化中的不变：技术会变，但用户想要创作出能在社交媒体上爆火的内容，这个需求不会变。所以她把精力集中在理解什么样的内容会火，如何帮用户更容易地创作这样的内容上。
我特别想聊聊Ella离开苹果的决定。
很多人说她应该在大公司待更久，积累更多经验和资源。这个建议不无道理，但Ella的选择让我想起了行为经济学中的"机会成本"概念。
留在苹果，她可能会有稳定的收入、体面的职位、轻松的生活。
但她会失去什么？失去的是按照自己的想法改变世界的机会，是经历从0到1创造过程的体验，是在不确定性中成长的可能。
更重要的是时机，AI浪潮刚刚开始，正是创业的黄金窗口期。
用投资人的话说，这叫时间套利——在大多数人还在观望时果断行动，才能获得超额回报。
当然，这个选择并不容易。
Ella坦言，她也怀念在大公司的日子，怀念和朋友家人在一起的时光。但她也不后悔，因为她在做自己真正热爱的事情。
回顾Ella的创业历程，我发现了一个规律，那就是成功的产品往往不是功能最全、设计最美的，而是最懂用户、迭代最快的。
分享一个细节，Ella说她从小就发现，通过视频获取信息比阅读文字容易得多。
这个个人体验成为她创业的原动力，如果能让更多人通过视频轻松地传递信息，那将帮助很多人。
最好的创业者，往往是在解决自己的问题，只不过这个问题恰好也是千万人的问题。
从这个角度看，Creati的成功并不偶然。
但就是这样一个半成品，在一年内获得了1000万下载量和千万美元的年化收入。
今天来给大家讲的这个故事的主角是Ella Zhang，同时也是Creati AI这个产品的创始人。
Ella在苹果参与研发第一代AirPods时，就学到了一个看似简单却极其重要的方法论。
当时团队面临一个挑战：没人知道用户到底需要什么样的无线耳机。
市面上有各种猜测和假设，但都缺乏实际依据。
苹果的做法就很特别，他们不是发放在线问卷，而是把用户请到小会议室，进行面对面的深度访谈。
面对面访谈有两个关键优势。
第一，你能获得问卷之外的信息。
举个例子：产品团队可能预设用户需要A、B、C三个功能，但实际交流中发现，用户根本不在乎这些，他们真正需要的是D，这可能是一个团队从未想过的需求点。
第二，你能观察到用户的非语言信息。
当用户说"这个功能还行"时，他的表情是兴奋还是勉强？这些微表情往往比语言本身更真实。
这个方法论后来也成了Ella创业路上最重要的武器。
离开苹果后，Ella的第一个创业项目是ZMO.ai，一个文生图的AI工具。
当时正值Midjourney爆火，整个行业都在追逐这个风口。Ella也不例外，她觉得既然大家都在做，市场需求肯定存在。
但很快她就发现了问题：用户增长很快，收入却上不去。
面对困境，Ella想起了在苹果学到的方法。
所以她给500多个活跃用户发邮件，最终和300多人进行了深度访谈。
但结果让她大吃一惊：大部分用户使用产品只是出于好奇，想体验一下AI的神奇，并没有真实的使用需求。
但访谈中也有惊喜，一小部分用户，主要是电商卖家确实有刚需。他们在亚马逊、eBay上卖货，需要大量的产品图片用于营销，但又请不起专业设计师。
更有意思的发现是，这些卖家主要用手机拍摄产品照片，社交媒体营销也在手机上完成。所以他们更需要的是移动端的解决方案，而不是PC端的专业工具。
这个洞察直接促成了Creati的诞生——一个专注于移动端营销视频创作的AI工具。
需求明确了，下一步是如何构建网络效应的飞轮？
传统的工具类产品往往陷入一个困境：用户用完就走，很难形成粘性。
Ella的解决方案很巧妙，她没有把Creati做成纯工具，而是构建了一个连接网红和品牌商的生态系统。
这个设计背后有深刻的商业逻辑。
网红是内容创作的专家，他们最懂什么样的视频能在社交媒体上爆火。
品牌商有营销需求，但不懂如何创作吸引人的内容。
而Creati就成为了连接两者的桥梁：网红在平台上创建视频模板，品牌商付费使用这些模板制作自己的营销视频。
这形成了一个正向循环，网红创作的模板越优质，使用的品牌商越多，平台收入越高；平台收入高了，能够吸引更多优秀网红加入，创作更多优质模板。
这就是Peter Senge在《第五项修炼》中提到的"增强回路"：系统中的各个要素相互促进，形成指数级增长。
更巧妙的是，当网红使用自己创作的模板制作视频并发布到社交媒体上时，如果视频爆火，会自然地为Creati带来新用户，这种基于内容的病毒式传播，获客成本几乎为零。
Ella反复强调一个观点：不要等产品完美才上线。
因为技术进步太快，市场变化太快，等你把产品打磨完美，可能机会窗口已经关闭。
Creati的第一版产品确实很粗糙，没有批量处理功能，UI设计简陋，用户体验并不理想。
但Ella发现了一个有趣的现象：尽管产品不完美，用户还是愿意用，而且用得很频繁。
这说明什么？说明产品击中了真实痛点。
先用最简单的方式验证核心假设，确认用户确实需要这个产品后，再逐步完善体验。
这种"先开枪后瞄准"的策略，在快速变化的市场中特别有效。
AI创业与传统创业最大的不同是什么？
是变化速度。
Ella说，每天醒来都会发现有新技术、新产品出现。今天看起来先进的技术，可能明天就过时了。
在这种环境下，创始人最重要的能力不是预测未来，而是快速适应变化。
Ella的策略是抓住变化中的不变：技术会变，但用户想要创作出能在社交媒体上爆火的内容，这个需求不会变。所以她把精力集中在理解什么样的内容会火，如何帮用户更容易地创作这样的内容上。
我特别想聊聊Ella离开苹果的决定。
很多人说她应该在大公司待更久，积累更多经验和资源。这个建议不无道理，但Ella的选择让我想起了行为经济学中的"机会成本"概念。
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但她会失去什么？失去的是按照自己的想法改变世界的机会，是经历从0到1创造过程的体验，是在不确定性中成长的可能。
更重要的是时机，AI浪潮刚刚开始，正是创业的黄金窗口期。
用投资人的话说，这叫时间套利——在大多数人还在观望时果断行动，才能获得超额回报。
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Ella坦言，她也怀念在大公司的日子，怀念和朋友家人在一起的时光。但她也不后悔，因为她在做自己真正热爱的事情。
回顾Ella的创业历程，我发现了一个规律，那就是成功的产品往往不是功能最全、设计最美的，而是最懂用户、迭代最快的。
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这个个人体验成为她创业的原动力，如果能让更多人通过视频轻松地传递信息，那将帮助很多人。
最好的创业者，往往是在解决自己的问题，只不过这个问题恰好也是千万人的问题。
从这个角度看，Creati的成功并不偶然。
Open AI 副总裁 Nick Turley 宣布，本周ChatGPT 即将迎来7亿周活的惊人成就。 这一个数字在去年同期只有2亿~
📖 一并附上Hans过去一年ChatGPT 相关重大事件的独家评测：
1️⃣ 2024.8 ChatGPT 周活2亿，92% 全球500强企业采用 https://m.okjike.com/originalPosts/66de78b1be1b0f6ab799dc74
2️⃣ 2024.9 ChatGPT 推出第一个推理模型 o1 https://m.okjike.com/originalPosts/66e79687dd7383e4721e1cf9
3️⃣ 2024.11 ChatGPT 支持 AI 搜索 https://m.okjike.com/originalPosts/6724416cc5328b51c42a9f0c
4️⃣ 2024.11 ChatGPT 成为全球第8大网站 https://m.okjike.com/originalPosts/6731a10d32f03efa7798160e
5️⃣ 2024.12 ChatGPT 周活3亿 https://m.okjike.com/originalPosts/67512e1753ab99f7fda95336
6️⃣ 2025.2 ChatGPT 推出Deep Research https://m.okjike.com/originalPosts/67a188c6b6302275b52a3800
7️⃣ 2025.3 ChatGPT 推出 GPT image https://m.okjike.com/originalPosts/67e389d6e27d1edbbb449c47
8️⃣ 2025.7 ChatGPT 推出Agent 模式 https://m.okjike.com/originalPosts/6879bb79a9ac225444acc1e9
时代滚滚前行，韦恩·格雷茨基的名句再次回响： 「我滑向冰球将要到达的地方，而不是它已经所处的位置。」
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录了个视频教一下大家怎么做这个即将爆火的 AI 玄学壁纸
除了提示词怎么写以外，如何从一个小的点不断的发散创意变成一个完整的作品的，这部分更值得学习
提示词：主体为以复古票据为原型，米黄底色，外围有繁复绿纹边框
钟馗，手持电话，闪光灯拍照，现代潮流服饰，板鞋，艳丽色彩，荧光油绘，夸张的线条，夸张的姿态，梦幻光影，水墨电影感。
中央用粗犷黑笔写着 '小人退散'，顶部和底部有重复英文 'EVERYTHING GOES WELL'，中间 'GOOD LUCK'，两侧竖排英文 'LIFE IS SHORT WHY NOT TRY'，周遭簇拥竖排小字，底部有英文 'Wish you all the heavenly blessings' 与红色篆刻印章的画面，国潮票据场景，复古花纹、书法狂草、篆刻印章与英文标语碰撞修饰，纸张边缘粗糙磨损，纸张纹理，红色印章突出清晰
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除了提示词怎么写以外，如何从一个小的点不断的发散创意变成一个完整的作品的，这部分更值得学习
提示词：主体为以复古票据为原型，米黄底色，外围有繁复绿纹边框
钟馗，手持电话，闪光灯拍照，现代潮流服饰，板鞋，艳丽色彩，荧光油绘，夸张的线条，夸张的姿态，梦幻光影，水墨电影感。
中央用粗犷黑笔写着 '小人退散'，顶部和底部有重复英文 'EVERYTHING GOES WELL'，中间 'GOOD LUCK'，两侧竖排英文 'LIFE IS SHORT WHY NOT TRY'，周遭簇拥竖排小字，底部有英文 'Wish you all the heavenly blessings' 与红色篆刻印章的画面，国潮票据场景，复古花纹、书法狂草、篆刻印章与英文标语碰撞修饰，纸张边缘粗糙磨损，纸张纹理，红色印章突出清晰
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详细介绍了大语言模型训练中的理论基础、关键技术和应用方法，非常适合初学者
主要目录为预训练、生成模型、提示工程、对齐和推理
翻译了双语版本放下面了可以自取
原始论文：https://arxiv.org/abs/2501.09223v2
双语版下载：https://pan.quark.cn/s/001b9b82ffc5
详细介绍了大语言模型训练中的理论基础、关键技术和应用方法，非常适合初学者
主要目录为预训练、生成模型、提示工程、对齐和推理
翻译了双语版本放下面了可以自取#ai创造营#
