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
可以通过 AI 查找你需要的 ComfyUI 节点。
输入你的诉求，LLM 就可以给出可以实现这个功能的节点。
目前已经支持了 1200 个自定义节点包，作者用了Groq 构建的，速度也很快。
体验地址：https://www.comfydeploy.com/ai
Chris 最近整理了一份“AI+ PPT 方向资料”给大家，飞书文档地址：https://w7q6cydpxa.feishu.cn/wiki/UPtIwXjQ0iG1sdksowFcILs4nIc?from=from_copylink
另外还整理了 “AI 工具派” 往期测评的一些 AI 生成 PPT 的工具：
1.🔥 2024 年必备的 9 款 AI PPT 生成工具推荐 https://mp.weixin.qq.com/s/2vSvFcz5pwtPimZqv36d-w
2.🔥 AiPPT 介绍：https://mp.weixin.qq.com/s/F29QGR9UWT1tn1DWwTMgMQ
3.美图AI PPT 介绍：https://mp.weixin.qq.com/s/VoyygfSAPc0P17elRMdixQ
4.Gamma 介绍：https://mp.weixin.qq.com/s/uUxxA7cpHAb9uWxBpPIgUg
5.Tome 介绍：https://mp.weixin.qq.com/s/7Pj_9cwJ0jA6XczrJ_hcVg
🔥 Kimi 生成 PPT：https://mp.weixin.qq.com/s/Unuz4t2LfrIfKrKkU0BkVg
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4.Gamma 介绍：https://mp.weixin.qq.com/s/uUxxA7cpHAb9uWxBpPIgUg
5.Tome 介绍：https://mp.weixin.qq.com/s/7Pj_9cwJ0jA6XczrJ_hcVg
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又踩了坑家人们，这破 Pro 域名是真不受 Google 待见🥲，几乎同时上线的网站跟 .com .ai 域名相比那排名是真差得远了。以后还是不要用这种奇奇怪怪的后缀了。
网站是使用了 @BigYe程普
大佬的开源模版改造的，在此基础上加了登录，也第一次对接了 Stripe。
大部分的代码其实是使用 Claude 生成的。最满意的是那个优惠码的 Banner 😂，Claude 的审美比我好多了。
不得不说 Flux.1 Pro 模型是真滴贵，所以免费额度给不了很多，不过尝鲜也是足够了~
欢迎大家体验~如果有需求也可以 DM 我送特别优惠码~😜
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开卡 WildCard，邀请码【LUCK88】立减2刀，
链接直达： https://bewildcard.com/i/LUCK88
这个好玩，Transformer Explainer 一个交互式可视化工具。
可以帮助普通人用 GPT-2 为例子了解 Transformer。
它可以在浏览器里面实时运行 GPT-2，用户能够尝试自己的输入并实时观察 Transformer 的内部组件和参数如何预测下一个Token。
这个特别适合教学，非常形象。
这里尝试：https://poloclub.github.io/transformer-explainer/
Invalid media: video
可以帮助普通人用 GPT-2 为例子了解 Transformer。
它可以在浏览器里面实时运行 GPT-2，用户能够尝试自己的输入并实时观察 Transformer 的内部组件和参数如何预测下一个Token。
这个特别适合教学，非常形象。
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Github trending 第一名
Deep Live Cam
只需要一张照片即可进行换脸直播
以后我们在线会议、直播带货都可以用任何人的脸了
https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam
Deep Live Cam
只需要一张照片即可进行换脸直播
以后我们在线会议、直播带货都可以用任何人的脸了
https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam
11/ 随着编码代理的兴起，测试基础设施将变得更加重要和普遍。这是因为编码代理将编写更多测试，同时也依赖这些测试来检查他们的工作。
12/ 由于代理使迁移变得更容易，转换成本作为科技公司的护城河将会下降。公司甚至会在你购买他们的产品时捆绑迁移助手编码代理，以简化你的采用过程。
13/ 无论具体细节如何，宏观趋势是明确的：现在是成为一个建设者的最佳和最富有成效的时代。
14/ 结语：我很高兴分享(在很大程度上由于这些预测),我已加入Cognition Labs来帮助构建Devin。我已经在这里工作了3个多月，虽然Devin还处于早期阶段，但它是我所见过的软件丰富时代可能样貌的第一个真正的管中窥豹。
「It has written parts of itself.」 ——Paul Graham & A YC founder
12/ 由于代理使迁移变得更容易，转换成本作为科技公司的护城河将会下降。公司甚至会在你购买他们的产品时捆绑迁移助手编码代理，以简化你的采用过程。
13/ 无论具体细节如何，宏观趋势是明确的：现在是成为一个建设者的最佳和最富有成效的时代。
14/ 结语：我很高兴分享(在很大程度上由于这些预测),我已加入Cognition Labs来帮助构建Devin。我已经在这里工作了3个多月，虽然Devin还处于早期阶段，但它是我所见过的软件丰富时代可能样貌的第一个真正的管中窥豹。
「It has written parts of itself.」 ——Paul Graham & A YC founder
✨Hans 荐语：
无论你是否熟悉互联网行业或软件设计， 只要你与软件朝夕相处，就不难意识到软件正在吞噬世界，而AI 正在全面改写软件诞生的方式。
Russell Kaplan 作为软件工程领域的超级专家近期宣布以总裁身份加入Devin （AI agents 明星公司），他关于AI 如何重塑软件的洞察极为精彩，且指向远远超过了软件本身：信号是如此清晰，这是创造者最好的时代。
✍️ 软件工程未来的预测：
1/ 模型很快就会在编码方面变得非常出色。研究实验室正在为下一代模型在编码和推理能力的提升上投入比其他任何领域都多的资源。他们的努力将会结出硕果。
2/ 为什么？除了人工智能的总体进步外，编码特别具有独特优势：通过"自我对弈"实现超人类数据规模的潜力。模型可以编写代码，然后运行它。或者编写代码、测试，然后检查自我一致性。
3/ 这种自动监督在大多数领域是不可能的，因为在接近人类专业知识极限时，它们在训练后面临数据瓶颈。代码是不同的——它可以被经验性地和自动地测试。
4/ 因此，几年后软件工程将看起来完全不同。真正的编码代理(能够端到端完成任务)将补充今天的AI Copliot。这种体验就像给每个工程师一支实习生大军。
5/ 在这个新世界里，每个工程师都成为工程经理。你将把基本任务委托给编码代理，并在编码的更高层面上花更多时间:理解需求、设计系统架构和决定要构建什么。
6/ 这将引领一个前所未有的软件丰富时代。历史上软件一直很难且昂贵地创建。很快它将变得更容易访问10倍。我们将看到"一次性软件"的激增——只有现在才可行的一次性应用和网站。
7/ 未来会有比现在多得多的软件工程师。只是工作会大不相同：更多英语，更少样板代码。工程师们会适应,就像他们适应从汇编到Python的转变一样。
8/ 除了直接的生产力提升外,对初创公司还会有实质性的二阶效应。
9/ 其一，面向开发者营销的公司很快也会开始向编码代理"营销"。毕竟，你的代理可能会决定你使用哪个云和选择哪个数据库。适合代理的UI/UX(通常是良好的命令行界面)将被优先考虑。
10/ 产品质量的门槛也会提高。在开发者可以更快地发布的世界里，半成品或功能不完整的最小可行产品(MVP)将不太被接受。
今天，Agility Robotics在官推上宣布其部署在GXO Spanx仓库的人形机器人Digit，已经完成了10000个订单的履约，在人形机器人商业化上，Agility已经走在了增强回路的循环里，似乎在说谁才是地表最强人形机器人，客户说的算。
Peach-9B-8k-Roleplay，一个专门为角色扮演任务服务，基于Yi-1.5-9B 微调的模型。
开源的角色扮演模型模型的玩法，你懂的。
peach在主动剧情推进上有不错的泛化性。
并且peach在回复括号内有丰富的情感表达，一定程度上可以媲美台本。
模型下载：https://huggingface.co/ClosedCharacter/Peach-9B-8k-Roleplay
最近半个月，我一直在秘密做的一个东西，今天终于公之于众了！
这是一个诡异的脑洞：能否用AI游戏来评测大模型的推理能力？为此，我标注了2万条数据，在GPT-4o, Claude,月之暗面,豆包, DeepSeek, MiniMax, 通义千问等11个模型上进行了评测，最终有了答案，文章最后有结果👀
Google对Character的操作，和年初微软对Pi的操作，不能说是毫不相关，只能说是一模一样。
就是直接收购公司，容易触发反垄断调查，虽说最后的裁断未必真的成立，但给法务、时间和声望带来的成本还是太大了，于是不用收购的名头，而是直接开出高价把团队、代码买断过来，对面连人带码加入巨头，原公司仍然留着壳「独立运营」。
既不会给监管部门留下介入空间，又能给投资者提供退出机会，还能实质上的合并业务，这种机巧的做法越来越常见了。
话说Character真是吃百家饭的典范啊，先是跟马斯克的xAI眉来眼去，然后投入Google怀抱，模型底座则转用Meta的Llama，简直了……
就是直接收购公司，容易触发反垄断调查，虽说最后的裁断未必真的成立，但给法务、时间和声望带来的成本还是太大了，于是不用收购的名头，而是直接开出高价把团队、代码买断过来，对面连人带码加入巨头，原公司仍然留着壳「独立运营」。
既不会给监管部门留下介入空间，又能给投资者提供退出机会，还能实质上的合并业务，这种机巧的做法越来越常见了。
话说Character真是吃百家饭的典范啊，先是跟马斯克的xAI眉来眼去，然后投入Google怀抱，模型底座则转用Meta的Llama，简直了……
