ChatGPT两周年了，最初很多人争分夺秒整得热血沸腾的，但如果有人今天才入局，只要不是卖铲子卖课卖流量那些，他会发现自己并没有错过什么。
就像那个炒股的段子，因为未开户，所以收益击败了99%的人。
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AI探索指南
- 这个迷幻视频太屌了！
基于 SD1.5 和 AUDIO REACTIVE 节点生成的。
还是得看用的人啊。
来源：reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1h8v9yn/still_in_sd15_experimenting_with_new_audio/
Invalid media: video - 2024年最受欢迎的AI工具：
1. ChatGPT：由OpenAI开发的全球领先的对话型AI，擅长多领域问答和创作，具备强大的自然语言处理能力，月访问量达到37亿。
2. Gemini：Google推出的AI，结合语言理解与生成，擅长搜索、数据分析和智能推荐，月访问量为2.9亿。
3. Perplexity：侧重于信息检索的AI，擅长从网络上快速提取并整理相关数据，提供精准的答案，月访问量为9千万。
4. Claude：注重安全性和伦理的AI，设计目的是避免有害输出，提供高质量的对话体验，月访问量为8千万。
5. Kimi：国内创新型AI，特别擅长中文自然语言处理与对话生成，定位于高效办公助手，月访问量为2.8千万。
6. 文心一言：百度推出的中文AI，擅长语义理解与生成，广泛应用于搜索引擎与智能客服，月访问量为2.1千万。
7. 豆包：由字节跳动开发的智能高效的AI助手，助力生活与工作，月访问量为1.6千万。
8. 通义千问：阿里巴巴推出的AI助手，高效对话理解，多元场景应用，智能化解答，满足广泛需求，月访问量为1千万。
9. 天工：拥有强大的自然语言处理和智能交互能力，能够实现智能问答、聊天互动、文本生成等多种应用场景，并且具有丰富的知识储备。
10. 海螺：作为榜单中的一员，海螺也是一款受欢迎的AI工具。 
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仅限年满18周岁以上用户体验，未成年人请勿下载- 市面上的 AI 海报类工具实在太希望一步到位了，如果能加一些基础编辑功能，会好用一百倍。
1）小范围局部重绘浪费时间且几乎无效
设计师调整细节往往是在极小的画幅中进行的，但在这么小的生成区域内，inpainting 几乎会完全失效。另外，改个标点或者擦点污渍都得重新 roll 一次……总会让人产生 “不如自己P一下算了” 的感受。
2）大范围局部重绘居然还没用上分割算法
每次重绘都需要自己涂抹真的很容易手滑……而且像 SAM 这样的分割算法已经成熟成这样了，还没见过哪家加到功能里，更别说更细化的扩展选区、羽化、模糊边缘等等。（又默默打开 PS……
3）图层图层图层图层
分层是平面设计的基础，layerdiffuse 出来那么久了也没看哪家用起来。哪怕提供一个分割算法，让我自己做分层也行。（你看，SAM真的是刚需）
…………
真实的设计过程从来就不是一步到位的，从0分到80分所花费的时间，往往和 80~90 分是一样的。AI 能轻松地拿下80分（已经很了不起了），但后面的分数都是需要专业设计师一分一分地抠出来的。
行业里其实有大量持观望态度的专业设计师，他们明明能带来更好的 demo 和更高的天花板，以及产生更好的数据（摊手）
但总是浅尝之后，又默默打开了PS。 
- 这次存货充足，Mark带着一堆小可爱来助攻我们联合主办的文三集·AI夜市摆摊~
- 谷歌把NotebookLM里面的播客生成单独拿出来做了一个应用 Illuminate。
你现在可以输入主题或者链接生成对应的播客，支持自定义语音和提示词。
首页还有很多其他人生成的播客，其实AI播客有很大的平台潜力。
这里试试：https://illuminate.google.com - 最近在思考用户对AI总结内容的信任度时有了一个很重要的认知：AI总结的内容很难让用户感受到共识，而人类编写的内容可以。
小红书这几年慢慢成为了旅游内容行业的一匹黑马，有很多人在小红书上找旅游攻略，包括我。我们在小红书上搜攻略时，很少会因为一个单独帖子的正文就决定了整个行程，我们会刷很多目的地相关的帖子，不仅会仔细看帖子的正文，还会看看评论区里“有经验的用户”的回复。在这个过程中，表面上我们是在寻找更多的信息，但实际上，我们是在寻找群体观点中的共识。
从众心理是一种植根于人类基因的底层倾向，当一个人出去旅游时，TA思考的第一个问题是：其他人都去哪里玩？大多数人的旅游是打卡型的，先逛完了大众共识中的网红打卡点，才有心思去追求小众。如果连最大众的景点都没去，很多人会担心回去之后都没有可以跟朋友吹牛逼的谈资。我们对于自己所规划的行程的信心，往往是在浏览了多个反复印证的信息源后才建立起来的。
那有朋友可能就会想，我让AI总结一下“共识”不就可以了吗？这里就又引出了一个很重要的点，我们似乎更信任那些能够积极参与共识建立过程的信息，而不是接受一个现成的共识。这里的核心不在于总结的内容质量如何，而是AI总结的内容没有“人味儿”。当我在小红书上浏览一个个的帖子时，我能看到作者的昵称和头像，这会给我带来一种很明确的感觉：对面写这段文字的人是一个真实的个体，在评论区，我会感觉到有一个真实的人类在分享TA的观点，这种“鲜活感”是非常重要的，它是信任感的根基。在旅游这种重线下体验的场景中，去过那个地方的人的真情实感所传达出的“鲜活感”，远远超越AI，那也就意味着，用户对AI总结的内容的信任度要差几个数量级。
除此之外，对于大多数人来说，一年也就旅游一两次，每次旅游决策往往需要用户用大量的钱来投票，“信任度”在需要谨慎决策的场景中尤为重要。
当然，现在的各种AI应用正在尝试用各种方式来提升用户对于信息的信任感，比如，Perplexity和Microsoft Copilot 会展示某个观点的信息来源，也会在下方列出参考的文献列表。这里我不会一棍子打死，说这种模式不ok，因为不是所有的场景都需要共识。
简单来讲，可以分为两类：事实查询类场景和以经验为基础的场景。
对于总结新闻事件、查询某个编程语言的语法、查询天气预报这种事实查询类场景来说，它其实并不需要共识，只要AI总结的信息足够准确，并且能够列举出信息来源，大多数情况下就可以满足用户的需求。
但是，在以经验为基础的场景中，共识就非常重要。小到餐厅、酒店的挑选，大到教育、职业道路的决策，都需要借助大量信息背后的共识来形成决策意见。与其相信一个AI能给予合适的指引，大多数人会选择在真人的发言中探索答案。
归根结底，共识的背后是信任问题，我们会本能地认为，大多数人都认同的东西，大概率是可信的。那么，除了共识之外，还有什么办法能带给人信任感呢？《影响力》一书给出了一些答案，但这些方法是否还适合这个AI时代，或许需要我们自己去探索。 
- 下午和林军老师咖啡
聊到了玉伯的新产品 Youmind
顺便聊到了 Kimi 和海螺
Kimi 当时长文本一出，用户开始往里疯狂扔文件，扔链接，下一步天然就是做成网盘做成知识库，但是 Kimi 完全放弃了这条路，好不容易打出一个认知，就这么放弃了，非常可惜
海螺当时3月的时候，其实也想走这条路，界面还改为了知识库，但是公司内部都不理解，很快就放弃了
可能大家都觉得解决这么实际的需求不那么AGI 吧
后来百度文库倒是靠着+AI 成了公司的AI最佳实践，据说营收已经是国内 AI 产品第一了 - 让 AI 设计的毛绒玩具
真是天才
想买
