AI探索指南

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

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  1. AI探索指南

    沉浸式翻译换 Deepseek V3 真爽，又快又好，还便宜

    沉浸式翻译换 Deepseek V3 真爽，又快又好，还便宜

    看了一下，我这两三天库库用，18 万 Token 只花了一毛三

    可能还有很多人不知道咋换，文字更换方法写下面了👇

    - 先去 Deepseek 开发者后台注册充值（10 元起，新号送 500 万 Token）
    - 获取 API Key，自己找个地方存一下
    - 打开沉浸式翻译翻译服务切换为 Open AI
    - 选择自定义 API Key
    - 填写你获取到的 Deepseek API Key
    - 在模型部分填写：deepseek-chat
    - 下滑找到「展开更多自定义选项」
    - 展开后将「自定义 API 接口地址」改为：https://api.deepseek.com

  2. AI探索指南

    Z Potentials｜玉伯，阿里前端第一人，语雀创始人，辞任字节高管创业AI创作工具，首轮融资近千万美元

    Z Potentials｜玉伯，阿里前端第一人，语雀创始人，辞任字节高管创业AI创作工具，首轮融资近千万美元

    为什么选择创业，为什么尸横遍野还入局
    为什么选择了一条缝隙里的缝隙

    为什么视频是大赛道，为什么AI不是幌子
    YouMind的远方在哪

    一切说出来的，都容易错

  3. AI探索指南

    Kokoro 82M 这个 TTS 模型也太好了

    Kokoro 82M 这个 TTS 模型也太好了

    模型大小只有不到 300M，生成的音频质量很高

    在 T4 上，只需要 4.5 秒就能生成 2 分 25 秒的语音

    可惜的是只支持英文，不过可以按他们的架构训练其他语言，只需要不到 100 小时的音频数据

    模型下载：https://huggingface.co/hexgrad/Kokoro-82M
    模型演示：https://huggingface.co/spaces/hexgrad/Kokoro-TTS

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  4. AI探索指南

    200美元拜个大哥：我为什么续订了o1 Pro

    200美元拜个大哥：我为什么续订了o1 Pro

    鸭哥这篇文章很安利，看完后我也买了o1 Pro。试用一圈下来确实觉得不太一样。

    如果 Chatgpt 是一个活在你微信上即时回复的助手，那么 o1 pro 更像是你通过邮件通信的一位智者。

    但现在的问题可能是，绝大部分人即使有了爱因斯坦的邮箱也不知道该写什么。

    我相信Chatbot大概率只是这次AI革命中第一个PMF形式。要发挥出来AI的全部潜力，需要更强大的模型，更好的context，更多的工具，适合更强大智能的产品交互形态，以及和任何强大工具一样：需要学习如何使用。

    当金钱或算力能够以更高效率地被转化成生产力，更重要的问题将会从“how”变成“what”，我们究竟要让AI做什么？

  7. AI探索指南

    InsightFaceSwap - 比Midjourney更丝滑的AI换脸工具

    InsightFaceSwap - 比Midjourney更丝滑的AI换脸工具
    InsightFaceSwap 比Midjourney更丝滑的AI换脸工具

    链接：
    https://insightface.ai/

    #Ai工具推荐
    InsightFace
    Face Analysis, APIs & Model Licensing | InsightFace
    Face Analysis, APIs & Model Licensing | InsightFace
    Build with InsightFace: face recognition, face swapping, deepfake detection and person analysis, with APIs, SDKs and commercial model licensing.

    Ai工具推荐

  15. AI探索指南

    最近 X 上在讨论为什么大语言模型 O1，有时候会用中文思考？

    最近 X 上在讨论为什么大语言模型 O1，有时候会用中文思考？

    转发一段 Hugging Face 王铁震老师的想法：

    --- DeepSeek 机翻

    我一直觉得，会两种语言不仅仅是能用两种语言交流，而是能根据话题和场景，自然地用更合适的语言去思考。比如，我更喜欢用中文做加减乘除，因为每个数字只有一个音节，算起来干脆利落。但一提到“无意识偏见”这种话题，我就会不自觉地切换到英语，毕竟这些概念我最开始就是从英语里学来的。

    这让我想到编程语言：大多数程序用什么语言都能写，但我还是会用 Bash 写命令行脚本，用 Python 搞机器学习，因为每种语言都有自己最顺手的地方。现实中的语言也一样，我们会根据语言的特点和自己的习惯，选择最顺手的语言去表达特定的内容。

    这也是为什么我觉得，在训练大语言模型（LLM）时，保持所有语言和文化的多样性和包容性特别重要。就像哲学家维特根斯坦说的：“语言的界限就是世界的界限。”只有包容每一种语言的细微差别，才能让模型学到更全面的思维。即使两种语言里的两个词意思一样，它们在模型中的 Embedding 也可能完全不同，因为它们背后的文化和使用方式截然不同。在我看来，这种包容性不仅能打造更公平、更准确的模型，还能让它处理更多样化的任务，汇聚全人类的智慧。

  17. AI探索指南

    清图 - 在线修复！国产的 AI 图像处理工具

    清图 - 在线修复！国产的 AI 图像处理工具
    清图 在线修复！国产的 AI 图像处理工具

    链接：
    https://qingtu.cn/

    #Ai工具推荐
    qingtu.cn
    清图 - 模糊图片秒转高清图
    清图 - 使用先进的机器学习和深度学习技术，提供模糊图片高清化、证件照处理、黑白图片上色、图像背景去除等服务。

    Ai工具推荐

  18. AI探索指南

    分享一个快速完成 privacy-policy、terms-of-service 和 about 页面、README 文件的方法

    分享一个快速完成 privacy-policy、terms-of-service 和 about 页面、README 文件的方法。

    以前要写这样的页面，我会给Claude发送网站的详细描述，如果一次描述不完整，就要对话好几轮才能改好。

    现在直接在 Cursor 上面使用 @ codebase 功能，让AI浏览代码，根据代码内容来编写，这样写出来的内容非常精准，省事不少。

    用法一：代码比较简单，像 p1 那样直接让 AI 生成结果；
    用法二：代码量比较大，存在一部分没有实际用到的代码，参考 p2-p5，先让 AI 总结网站功能再开始写，这种情况 AI 会把没用到的代码也考虑进去，所以生成内容可能会有偏差，只需要你澄清一下功能，就能重新生成正确的结果。