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如果说学Cursor,开始AI编程有什么真正的诀窍的话,那就是:

先做出来,发布出来再说,不要怕不完美。

现在有Claude和GPT加持的AI编程工具,让大多数第一次有机会去真正完成一个由自己构建的产品。毕竟,在此之前,不管你是程序员还是产品经理,绝大多数人在此之前都没有完整做过一个产品。

如果你是产品经理的话,你的工作可能是画画原型,写写PRD,界面设计和代码工作都不在你手上。甚至以我之前在美团和阿里接触到的产品经理来说,他甚至不做“产品”本身的工作,只负责一个功能模块的一小点的细节优化和设计。

而对于程序员,也是类似的道理,前端的只做前端,后端只做后端,数据库的只管数据库。而我之前接触的程序员也大多不了解业务逻辑,不知道自己参与的产品用户群体是谁,其他模块的实现逻辑是什么样的,只是去用自己的能力忠实的实现产品的需求。

在AI的加持下,只要别有害怕、恐惧的情绪,你将第一次获得真真正正的去实现自己的想法的权利。

你需要产品经理,Claude和ChatGPT可以是产品经理。
你需要设计师,Claude、ChatGPT、Ideogram、Midjourney、Flux.1、v0.dev都可以是设计师。
你需要程序员,那更不用说了,Claude、ChatGPT精通所有编程语言。

你唯一需要担心的只是,你是否真的有想法,你是否真的想清楚了你想要去创造什么。

也许你没有想清楚,那也没问题,你可以边做边思考。前几天Paul Graham发了篇文章,认为有了AI之后,人的写作能力会进一步退化,因为写作是需要清晰的思考的,你想不清楚,你就没办法把东西写清楚。很多人会恐惧在写作过程中发现自己大脑中一团浆糊的状态,因此对此心生恐惧。而有了AI之后,大多数人确实是更不需要写作了。

但问题是,不写作的话,你怎么思考呢?

写作不是对思考的记录,而是思考本身。

同样的,去创造去完成一个产品的过程,也是你思考的过程。你没办法完全想清楚了才行动。你需要行动你才有机会想清楚。

而且,在做完之后一定要快速发布。只要完成了发布,你就等于让一个东西从你的大脑中解放了。很多人会想着先把东西做得更好更完美再发布,我想告诉你,千万不要!

完美是完成最大的敌人。世界上没有发布之后就不需要迭代的产品。

许多人之所以不愿意早早发布,其实是有些恐惧心理在其中的,担心其他人觉得不够好,担心这是否会让人觉得自己的水平不行。我真的建议你跟自己脑中的这些恶魔做些斗争。

举个例子,我发布的第一期关于Cursor的教学视频是做一个很简单在网页中生成二维码的Chrome插件,有不少人在底下评论,就做个这?

对的,那时候的我,只能做个那东西。但是我现在做了多个网站、上架了app,我相信评论我的那个人肯定没做到。而且我在做这些东西的过程中感受到了太多的心流和快乐,这个过程本身就是巨大的奖赏了。

而且我非常认同一个关于什么时候该发布自己的产品的观点,那就是如果你发布的产品的第一个版本不让你感到尴尬的话,那就说明你发布得太晚了。

所以,那个会让你尴尬的产品,你打算什么时候发布?
最近两个月用上Cursor之后,每天都舍不得睡觉,很想早起去创造些东西。

上一次有这症状还是GPT Store发布后,上上次是GPT-4。

但是上班时好像从来没过这种感觉。
虽然是一年前就玩过的能力,但还是觉得好惊艳啊!

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AI探索指南
📷 回归本质:Runway 不是AI 公司 Hans 荐语:这篇来自Runway CEO Cristóbal Valenzuela的最新推文,充满了对AI、媒介和创造本质的深刻洞察,不愧是当代科技与创意交汇领域的领军人物之一。 如果你正在进行AI产品创造、媒介探索,或将AI应用于教育和研究等广泛领域,相信会在这段文字中找到大量共鸣和启发。Enjoy~ 全文如下: Runway不是一家AI公司。Runway是一家媒体和娱乐公司。实际上,我认为AI公司的时代已经结束了。 这并非因为AI失败了 -…
传统媒体的运作像一条单行道。创作通过既定渠道流向消费者。即使在分发被颠覆时 - 首先是社交媒体,然后是流媒体 - 基本模式仍然保持:有人创作,他人消费。角色清晰,界限分明。但我们现在见证着不同的事物。想象观看某个随着你观看而自我生成的内容 - 真正动态的内容,能响应你、理解你、为你创作。通用模拟和世界构建。当内容能实时塑造自己时,创作和分发之间的界限就消失了。这是全新媒体景观的基础。这关乎从根本上重新想象媒体可以成为什么:交互式的、生成式的、个性化的 - 同时又是共享的和普遍的。

这也是为什么纯AI公司正在过时。有趣的问题不再是关于技术 - 而是关于我们用它建造什么。下一波创新不会来自专注于建造更好模型的公司。模型是商品。技术基础现在已经完善并为所有人所知。没有秘密可言。变革的浪潮将来自那些懂得如何使用这些工具来创造新形式媒体、新型体验、新的讲故事方式的人。基础设施已经铺设。基础已经建立。现在来到激动人心的部分:用它创造有意义的东西。

AI公司的终结标志着更有趣事物的开始:真正新媒体的诞生。不仅仅是新平台或格式,而是全新的创作和体验内容的方式。我们不是在打造一家AI公司。这是一个更令人兴奋的使命。就像一直以来那样,回到我们的初心。
📷 回归本质:Runway 不是AI 公司

Hans 荐语:这篇来自Runway CEO Cristóbal Valenzuela的最新推文,充满了对AI、媒介和创造本质的深刻洞察,不愧是当代科技与创意交汇领域的领军人物之一。

如果你正在进行AI产品创造、媒介探索,或将AI应用于教育和研究等广泛领域,相信会在这段文字中找到大量共鸣和启发。Enjoy~

全文如下:

Runway不是一家AI公司。Runway是一家媒体和娱乐公司。实际上,我认为AI公司的时代已经结束了。

这并非因为AI失败了 - 恰恰相反。这是因为AI正在成为基础设施,就像电力或互联网一样基础。今天自称是AI公司就像自称是互联网公司一样。这毫无意义,因为它已经普遍存在。每个公司都使用互联网,每个公司都将使用AI。

对Runway来说,我们的重点是艺术、媒体和整个娱乐领域。我们近七年前创立Runway时的愿景至今基本保持不变:AI是讲故事的必要工具。为实现这一愿景,我们必须反向工作,打造最好的研究团队,以提供最好的模型,在此基础上开发最好的产品。

我经常将我们的工作比作一种新型相机。不是字面意义上的捕捉图像,而是就其历史影响而言。相机不仅创造了摄影 - 它还催生了整个产业、经济和艺术形式。电影、电视、抖音 - 都是那个最早能捕捉光和时间的革命性工具的产物。

我认为我们在Runway所做的工作是全新媒体景观的基础之一。就像相机改变了我们捕捉现实的方式一样,AI正在改变我们创造现实的方式。我们建立的模型和技术能力仅仅是开始 - 它们相当于最早的银版照片,虽然原始但充满可能性。许多人的错误在于将AI视为最终目标。事实并非如此。AI是机制,是支持更伟大事物的基础设施。真正的革命不在于技术本身,而在于它所能实现的:新的表达形式、新的讲故事方式、新的连接人类体验的方法。
复刻更简单了。

Meta 发布了他们的开源 NotebookLM 播客方案 NotebookLlama。

他们提供了一个教程一步一步教你构建 PDF 到 Podcast 工作流程。

具体包括四部分内容:

步骤 1:处理原始 PDF:使用 Llama-3.2-1B-Instruct 模型将 PDF 转换并存储为 .txt 文本文件。

步骤 2:编写播客脚本:使用 Llama-3.1-70B-Instruct 模型将文本改写成播客脚本

步骤 3:提升表现力:使用 Llama-3.1-8B-Instruct 模型增强脚本的表现力和感染力

步骤 4:语音合成:使用 parler-tts/parler-tts-mini-v1 和 bark/suno 生成自然对话风格的播客音频

教程地址:github.com/meta-llama/llama-recipes/tree/main/recipes/quickstart/NotebookLlama

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Instagram 的 AI 小浣熊 KOL
纯 AI 内容,仅三个月,70篇帖子,13万粉丝。
讲述的是一个小浣熊偷了人类手机,跑到世界各地自拍的故事。
它是小浣熊版的如果相机。
但是气氛非常到位。
不要抱怨 AI 能力不足,现在是拼故事拼创意的时候。
看到 Arc 浏览器进入维护不再活跃更新的新闻,有点感慨。Arc 刚出来时,挺喜欢的,也用过一段时间。但后来,我还是用回了 Chrome 浏览器。

Arc 最大的困局是:Chrome 已经足够好,一百分的话,Chrome 已经是 85 分产品。Arc 的创新,可能提升了 3-5 分,达到了 90 分体验。悲催的是,这增加的 5 分体验,很难让大量用户迁移。

AI 可能也有类似问题。比如 AI 写作这块,对大量用户来说,本就不怎么写作。为何要去写作?AI 不解决 WHY 的问题,只是在 HOW 上发力,总觉得是伪命题。

HOW 上的产品太多了,如果某个领域原本是 60 分体验,有了 AI 可以变成 80 分体验,这可能是机会。反之,如果原领域本就已有 80 分体验,AI 只是带来少量增量体验,那结局大概率和 Arc 会是一样的。赛道选择决定运气。
“人形机器人”这个词很怪,原来经过这么多年的发展,“机器人”已经默认不指代人形了。
有一个暴论

我觉得99.9%独立开发本质就是做生意+做自媒体,和创业完全是两个事情

有的人会觉得拧巴就是觉得自己在创业,实际上是做生意,没有按生意的思路做
加密货币公司 Goldsky 创始人 Kevin Li 分享了他听到的一个学习方法。

第三条刚开始集中投入十几个小时建立初始印象,然后转入更规律的学习确实很高效。
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