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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
分享最新关于AI的使用经验,不高大上但是很落地。
1.用好AI,地基要打牢,也就是说在大模型的选择上,我推荐使用ChatGPT、claude和Gemini,并且一定要充会员,这样你才能使用到模型的全部能力。
如果觉得费用很高,或者来回切换很麻烦,可以用一些套壳网站,比如我经常用的是POE。
2.AI大模型的一些衍生应用非常适合职场人的工作场景,比如google gemini的deep research功能,可以帮你深度去调研某一个行业/某一个品牌,某一类人群的画像,基本上能解决70%广告人的前策工作。
除此之外,还有notebookllm,是非常好用的学习工具,可以帮你去快速读懂报告,读懂财报和研报。
因为gemini的超长上下文能力,所以你一次性可以上传10几份报告,让AI集中解读,提高信息的获取效率。
3.不要再用很复杂的提示词技巧
和AI交互的关键在于,你是谁,你希望AI是谁,以及你到底期望从AI那里获得什么有价值的信息,前面可以通过简单的提示词技巧,后续通过多轮对话的形式,提高大模型的回答精度。
4.不要迷恋智能体
虽然今年智能体和agent的概念被炒的很热,但是它真正的落地性和任务完成度依旧很差,理由很简单,智能体还没有办法100%的去模仿人类思考。
5.用好AI的关键是【投入时间】
用好AI的关键并不是去学习一些高大上的技术理论,而是要投入时间,比如可以和AI对话,聊一些自由度比较大的问题,去聊一些工作上的问题,甚至可以问AI如何更好的和AI交互
投入时间去使用各种大模型,各种AI应用
这样你才能 用好AI。
1.用好AI,地基要打牢,也就是说在大模型的选择上,我推荐使用ChatGPT、claude和Gemini,并且一定要充会员,这样你才能使用到模型的全部能力。
如果觉得费用很高,或者来回切换很麻烦,可以用一些套壳网站,比如我经常用的是POE。
2.AI大模型的一些衍生应用非常适合职场人的工作场景,比如google gemini的deep research功能,可以帮你深度去调研某一个行业/某一个品牌,某一类人群的画像,基本上能解决70%广告人的前策工作。
除此之外,还有notebookllm,是非常好用的学习工具,可以帮你去快速读懂报告,读懂财报和研报。
因为gemini的超长上下文能力,所以你一次性可以上传10几份报告,让AI集中解读,提高信息的获取效率。
3.不要再用很复杂的提示词技巧
和AI交互的关键在于,你是谁,你希望AI是谁,以及你到底期望从AI那里获得什么有价值的信息,前面可以通过简单的提示词技巧,后续通过多轮对话的形式,提高大模型的回答精度。
4.不要迷恋智能体
虽然今年智能体和agent的概念被炒的很热,但是它真正的落地性和任务完成度依旧很差,理由很简单,智能体还没有办法100%的去模仿人类思考。
5.用好AI的关键是【投入时间】
用好AI的关键并不是去学习一些高大上的技术理论,而是要投入时间,比如可以和AI对话,聊一些自由度比较大的问题,去聊一些工作上的问题,甚至可以问AI如何更好的和AI交互
投入时间去使用各种大模型,各种AI应用
这样你才能 用好AI。
生命对抗熵增,创造有序。这需要智能来最大化能量效率。
但这个定义还是停留在"压缩"层面:
- 逆熵 = 从混乱中创造秩序
- 压缩 = 从数据中提取规律
- 本质都是"降低不确定性"
AI很擅长这个,但只有压缩是不能称之为智能的。
"选择"不是逆熵,甚至可能是"增熵":
- 选择创造新的可能性
- 选择制造不确定
- 选择打破旧秩序
所以如果"逆熵=智能",那AI会比人类更智能。
但如果智能还包括"选择能力",那就是另一回事了。
也许我们需要两个词:
- 逆熵智能(AI擅长)
- 选择智能(人类擅长)
但这个定义还是停留在"压缩"层面:
- 逆熵 = 从混乱中创造秩序
- 压缩 = 从数据中提取规律
- 本质都是"降低不确定性"
AI很擅长这个,但只有压缩是不能称之为智能的。
"选择"不是逆熵,甚至可能是"增熵":
- 选择创造新的可能性
- 选择制造不确定
- 选择打破旧秩序
所以如果"逆熵=智能",那AI会比人类更智能。
但如果智能还包括"选择能力",那就是另一回事了。
也许我们需要两个词:
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核心观点是:压缩就是智能。
生命对抗熵增需要最大化能量效率。大脑是一台高效的压缩机器——能耗20瓦,但算力惊人。智商越高,计算能耗越低。
人类为了传递经验发明了语言,语言本质上就是对现实的压缩。
到了AI时代,关系反过来了:
以前是:现实 → 人类智能 → 语言(传递工具) 现在是:语言 → AI → 现实
语言不再只是传递工具,而成了智能本身的原材料。
文章认为,人类语言数据已经被压缩到极限,这就是数据飞轮失效的原因。AI需要发展自己的语言(AILang)才能继续进化。
读完和 Claude Code 讨论了很久,有几个洞察:
1. 人类语言的"低效"其实是双刃剑 模糊性、隐喻、多义性在人类社会是特性,在AI训练中是bug。同样的特质,在不同系统里价值完全相反。
2. 应用公司正在无意识地为AI进化铺路 你做应用是为了用户价值,但客观上积累了独特数据和环境。未来有能力训练模型的公司,这些就是护城河。这不是"应该",而是"正在发生"。
3. AILang已经存在了 神经网络的表征空间、多模态模型的中间层,已经是一种人类看不懂的"语言"。不是要发明,而是正在涌现。
4. 智能≠人 文章说的是智能维度的压缩逻辑,但人还有情感、意义、价值。这些不是被压缩,而是会被舍弃。区分这两个层面很重要。
很多朋友都想问我昨天的 Sora 2 动漫视频是怎么做的。
这几天完善了一下提示词,教一下大家,而且你还能上传首帧图片去控制画面风格,让 Sora 2 生成的角色和风格更漂亮。
起因是前几天 ZHO 分享了一下 852 用 Sora 2 做的动漫 OP 视频就跟 Gemini 讨论了一下里面的元素。
可以看我录的教学视频。
提示词:
日本动漫开场曲,拥有美丽的角色,中文歌词,传达良好的世界观,以及非常现代且充满活力的美学风格,类似于动态杂志排版或波普艺术。它结合了高对比度的角色剪影、网点图案和大量动态排版,创造出非常动感且视觉冲击力强的序列。
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这几天完善了一下提示词,教一下大家,而且你还能上传首帧图片去控制画面风格,让 Sora 2 生成的角色和风格更漂亮。
起因是前几天 ZHO 分享了一下 852 用 Sora 2 做的动漫 OP 视频就跟 Gemini 讨论了一下里面的元素。
可以看我录的教学视频。
提示词:
日本动漫开场曲,拥有美丽的角色,中文歌词,传达良好的世界观,以及非常现代且充满活力的美学风格,类似于动态杂志排版或波普艺术。它结合了高对比度的角色剪影、网点图案和大量动态排版,创造出非常动感且视觉冲击力强的序列。
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强烈推荐大家尝试一下Google新出的学习产品Learn Your Way,非常符合学习科学:
1. 多模态,文字+语音+Slide+导图
2. 开篇讲核心问题、结构,收尾有总结
3. 每一part完成有小测试帮助回忆提升长期记忆
记忆-理解-应用-反馈 这个循环都完成了
15min内可以完成一个小课题的学习
未来上线上传pdf的功能后,deep research出来的结果应该更容易内化了,可能也会和notebooklm打通吧
考验人类大脑被喂饭的时刻快到了