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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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直到有一天看到个李连杰的视频，发现「能不能只练 200 个，就比练 1000 个效果还好」这个点，很亲切也很精准。
而在跟《Superlinear Returns》对比的时候，发现《10x Is Easier Than 2x》一书的局限性也不少。
它太关注个人的主观能动性，还想让个人把价值观都改了，走到后面就有点唯心了。这些内容吧，其实不太符合当下的中国，尤其不适合创业者群体。
所以，真正到了输出环节：
①why 的精华我用了李连杰的例子
②what 的以终为始的呈现，我主要用的是《产品沉思录》的例子。
③最后到 how 层面的建议，我全部用的是《10x Is Easier Than 2x》的指导。
———
总的来讲，在准确性方面，GPT-4 turbo 和Kimi Chat 基本可用了。
而在具体的用 AI 读书环节，我自己脑子里已经有明确的问题，也明确知道看完会输出，甚至知道核心的目标受众是谁。
同时，我还有其他相关的材料和知识储备。以便我更有针对性地输出。
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“用 AI 怎么读书呢？
①因为没有看过的书，连「问什么」我都不知道？
②还是说用一个通用框架（比如这本书讲了什么？有哪些重要的内容？等）来提问引导获取信息？”
就《10x Is Easier Than 2x》这本书而言，ChatGPT 和Kimi Chat 确实给了我很大帮助。
1、为什么用 ChatGPT 和 Kimi Chat？
之所以敢用他们俩，是因为我之前已经试过一些内容，发现GPT-4 turbo 和 Kimi Chat 在长文本理解方面，幻觉没有大到不可接受的地步。
当我发现 ChatGPT 可以读 270 页英文书的时候，我就知道，它一定是换了GPT-4 turbo。于是，我就大起胆子用起来。
2、我对《10x Is Easier Than 2x》了解得咋样？
很早的时候，在硅谷王川的 Twitter 上看过一些核心要点，后来在生财有术社群听人反复提起过，因此不是对这本书一无所知。
再后来，又在硅谷王川的 Twitter 上看到了《Superlinear Returns》核心观点的讨论，隐约感觉他们之间有相似之处。
于是，我就尝试把他们俩放进 ChatGPT，问核心观点的相似之处。
3、仍然有幻觉怎么办？
确实，在使用过程中，我一直担心幻觉，担心 AI 胡说八道。
当时的解法，是让 ChatGPT 按章节来总结书的要点。看到某个章节感兴趣，就让它继续总结那一章。
等它总结完，我自己再去看一下原书内容，确定没有明显出入后，我才稍微放心一点。
其实后来，我还试了一些办法，比如让 ChatGPT 和Kimi Chat 同时回答一个问题，做个简单的交叉验证。试过几次，都大差不差。
4、面向输出问问题
我这个阶段读书，还是比较偏实用。如果看出之前我没有问题，如果看完之后我没有输出，我可能就不会读了。
《10x Is Easier Than 2x》这本书，自己看之前，我最大的问题就是，凭什么 10 倍增长比 2 倍增长就容易啊？
等确认准确性之后，这个问题以及基于它衍生的问题，就是我主要问 AI 的。
问完后发现，完蛋，他们总结的片汤话，我能用到的有限。回到原文中的例子，老外的东西还是离我有点远。所以，迟迟没有下笔。
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音乐生成软件Stable Audio最近更新了挺多东西的，越来越像一个正经工具而不是玩具了。
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◆还可以吧生成的音乐下载成视频。
◆还内置了提示词库帮助你书写提示词。
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