Forwarded from ChatGPT4o中文频道Claude AI
GPT4o 生图功能,随时随地与自己想要合照的人出现在任何场景。 提示词:创作一张图片 请你生成张极其平凡无奇的iPhone 自拍照,没有明确的主体或者构图感,就是随手一拍的快照,照片略带运动模糊,打光不均导致的轻微曝光过度,整体呈现出一种刻意的平庸感,就像是从口袋里拿手机时不小心拍到的一张自拍。主角是图片里的两个人,地点在 blackpink的演唱会
Forwarded from 你不知道的内幕消息
#内幕消息
前两天和一位出版界的朋友,聊到我对樊登和得到的看法,他还挺震惊的。
因为我对这两家公司业务的看法是:
樊登对樊登的用户群真的有用。
但得到对得到的用户群不一定真的有用。
知识付费这个领域鏖战多年之后,基本就剩下樊登和得到这俩了。在一线城市、传媒圈子,或者说更典型的知识分子圈子里,得到的名气显然是更大的,可能很多人甚至没听说过樊登。
但樊登的收入数据一直是优于得到的,最新的数据没有公开对比,但历史数据一直是如此。
樊登之所以在知识分子的舆论场里不可见,是因为它一直在走下沉市场路线。早些年它的城市公开课,甚至有点和传销类似,请几个知识网红,现场讲一些一线城市里知识青年显而易见的东西,然后几乎是论斤一样的向参与者卖书——而且这些书,在真正读书的人(或者说得到群体)来说,都太浅了、早就看完了,给人一种“骗钱”的感觉。
但实际上,樊登对它的用户群体,比得到对它的用户群体可能更管用。
简单举例来说就是,如果你是一个得到的用户,你可能已经受过高等教育,身处一线城市,在内卷的行业工作,每天已经接触到了海量的信息,上班 996 焦虑得不能自已。得到究竟要创造出多么牛的知识,才能像灵丹妙药一样改善你的工作和生活呢?这样的知识恐怕不是一年 365 元会员,或者是一个几百块钱的课程就能学到的。
但是,樊登不一样,它的受众都是下沉市场闭塞的中青年,这些用户周围的同龄竞争者也是一些信息同样闭塞的人。这时,樊登给他推一个在一线城市早就过时的《穷爸爸,富爸爸》或者人尽皆知的《高效能人士的七个习惯》,那就是能让它的用户和身边的人拉开差距。你给他推的太深,太专业,像得到上的一些课程那样,反而对他毫无用武之地。
所以有的时候,站在一线城市用户的视角,去觉得某些商业公司在向低线城市倾销垃圾是不对的。这反而应了那句话——垃圾是放错地方的“资源”。
反而是觉得这种模式是“垃圾”的人,视角太俯视了。
前两天和一位出版界的朋友,聊到我对樊登和得到的看法,他还挺震惊的。
因为我对这两家公司业务的看法是:
樊登对樊登的用户群真的有用。
但得到对得到的用户群不一定真的有用。
知识付费这个领域鏖战多年之后,基本就剩下樊登和得到这俩了。在一线城市、传媒圈子,或者说更典型的知识分子圈子里,得到的名气显然是更大的,可能很多人甚至没听说过樊登。
但樊登的收入数据一直是优于得到的,最新的数据没有公开对比,但历史数据一直是如此。
樊登之所以在知识分子的舆论场里不可见,是因为它一直在走下沉市场路线。早些年它的城市公开课,甚至有点和传销类似,请几个知识网红,现场讲一些一线城市里知识青年显而易见的东西,然后几乎是论斤一样的向参与者卖书——而且这些书,在真正读书的人(或者说得到群体)来说,都太浅了、早就看完了,给人一种“骗钱”的感觉。
但实际上,樊登对它的用户群体,比得到对它的用户群体可能更管用。
简单举例来说就是,如果你是一个得到的用户,你可能已经受过高等教育,身处一线城市,在内卷的行业工作,每天已经接触到了海量的信息,上班 996 焦虑得不能自已。得到究竟要创造出多么牛的知识,才能像灵丹妙药一样改善你的工作和生活呢?这样的知识恐怕不是一年 365 元会员,或者是一个几百块钱的课程就能学到的。
但是,樊登不一样,它的受众都是下沉市场闭塞的中青年,这些用户周围的同龄竞争者也是一些信息同样闭塞的人。这时,樊登给他推一个在一线城市早就过时的《穷爸爸,富爸爸》或者人尽皆知的《高效能人士的七个习惯》,那就是能让它的用户和身边的人拉开差距。你给他推的太深,太专业,像得到上的一些课程那样,反而对他毫无用武之地。
所以有的时候,站在一线城市用户的视角,去觉得某些商业公司在向低线城市倾销垃圾是不对的。这反而应了那句话——垃圾是放错地方的“资源”。
反而是觉得这种模式是“垃圾”的人,视角太俯视了。
Forwarded from 你不知道的内幕消息
最近的工作思考:
1.创作最大的敌人,不是懒惰、焦虑、拖延,而是自以为已经懂了。
一旦你停止输入、停止思考、停止迭代自己,你就会原地踏步,天赋也自然消失。
2.真正的好内容,是你能比别人多看一点、更早看一点的那部分。
不讨好观众,但能带他们往前走一步。
3.所有稳定输出的创作者,都能把创作流程结构化,而不是被随机的灵感驱动。
你一旦建立了自己的工作机制,灵感才有可能被量产。
4.创作不是个人的兴趣表达,而是在训练公共叙事。
你要逐渐从“对我来说重要”走向“对世界意味着什么”,
表达才能脱离情绪泡沫,变成有普适价值的观点和经验。
5.你越理解真实世界的规则、博弈、和人的心理结构,表达就越精准。
动人的表达,要建立在对现实的洞察之上。
6.你看到的数据、评论、算法反馈,只是部分现实。
如果你不去主动去挖掘隐藏的信息,你就会被表象一叶障目。
7.创作不怕重复,怕的是无增长的重复。
你可以围绕同一个主题写十遍,但每次都要更深一点、更准一点、更有方法论。
8.你要接受这样一种现实:创作早期,没人在意你是谁,
大家只在意你能提供什么。
先别急着谈“表达真实自我”,先练好“提供有效价值”的基本功。
真正的自我表达,是在你建立起信任感之后,才有容身之地。
1.创作最大的敌人,不是懒惰、焦虑、拖延,而是自以为已经懂了。
一旦你停止输入、停止思考、停止迭代自己,你就会原地踏步,天赋也自然消失。
2.真正的好内容,是你能比别人多看一点、更早看一点的那部分。
不讨好观众,但能带他们往前走一步。
3.所有稳定输出的创作者,都能把创作流程结构化,而不是被随机的灵感驱动。
你一旦建立了自己的工作机制,灵感才有可能被量产。
4.创作不是个人的兴趣表达,而是在训练公共叙事。
你要逐渐从“对我来说重要”走向“对世界意味着什么”,
表达才能脱离情绪泡沫,变成有普适价值的观点和经验。
5.你越理解真实世界的规则、博弈、和人的心理结构,表达就越精准。
动人的表达,要建立在对现实的洞察之上。
6.你看到的数据、评论、算法反馈,只是部分现实。
如果你不去主动去挖掘隐藏的信息,你就会被表象一叶障目。
7.创作不怕重复,怕的是无增长的重复。
你可以围绕同一个主题写十遍,但每次都要更深一点、更准一点、更有方法论。
8.你要接受这样一种现实:创作早期,没人在意你是谁,
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真正的自我表达,是在你建立起信任感之后,才有容身之地。
Forwarded from 黑洞资源笔记
Crawl4AI RAG MCP Server:为AI Agent和AI Coding Assistant提供强大的网络爬虫和RAG能力的MCP 服务器的实现。
支持智能URL检测,自动处理多种URL类型;递归爬取网站内容,支持并行处理,效率大幅提升;集成Supabase和OpenAI,实现精准语义搜索和知识检索
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一句话生成完整PPT,几分钟做出游戏,文章秒变播客。
Skywork是目前我体验过的完成度最高的垂类 Agent 之一。
这是全世界第一个AI Office智能体群,可以写文档、做PPT、Excel和网页的。定位非常明确,就是奔着取代微软Office去的!
测下来, ppt模式最好用,提示词见:
https://mp.weixin.qq.com/s/rIYhRLb_0nE-fuh9hnKAJw
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Forwarded from 你不知道的内幕消息
#内幕消息
和朋友聊天,提到为什么很多创作者“不说人话”。
比如一个很寻常的概念,总是要包装成很“陌生”的样子,然后说出来。
我个人觉得是两个原因。
第一个原因,是语义磨损。
意思就是,一个词语用的太多,被引用久了,你就太熟悉,这时候它的含义和准确性往往都会被削弱。
比如说“水开了”,这个词在我们看来很常见,但是在外国人眼里,他们觉得这句话很美,是一个多么诗意的描述。
水像花一样,开了,沸水翻腾,就像花朵盛开。
好的词语用多了,就变俗了,所以造新词,本身就是一个不断重复的过程。
第二,陌生化。
陌生化的表达,我们常常觉得“有灵气”。
这种有灵气的文字,其实是在准确的基础上,追求高度敏感和深度感知。
比如北岛用“玻璃晴朗,橘子辉煌”八个字就表达出了一个城市的辉煌。
这样的新表达,能够唤醒主体对生活的感受。
和朋友聊天,提到为什么很多创作者“不说人话”。
比如一个很寻常的概念,总是要包装成很“陌生”的样子,然后说出来。
我个人觉得是两个原因。
第一个原因,是语义磨损。
意思就是,一个词语用的太多,被引用久了,你就太熟悉,这时候它的含义和准确性往往都会被削弱。
比如说“水开了”,这个词在我们看来很常见,但是在外国人眼里,他们觉得这句话很美,是一个多么诗意的描述。
水像花一样,开了,沸水翻腾,就像花朵盛开。
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用AI把抖音的重复性工作全部自动化了
在阿里云百炼上用Qwen3 +抖音MCP打造了一个全能抖音助手,可以
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📝 智能文案提取
🔄 跨平台内容改写
💾 自动保存到Notion
详细教程 👇 https://mp.weixin.qq.com/s/EDRlIWSX5AKGECmjTPwqIg?scene=1
#Qwen3 #AI #抖音运营 #MCP
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Forwarded from 科技圈🎗在花频道📮
ChatGPT o3模型测试中拒绝关闭指令
PalisadeAI最新测试显示,OpenAI的ChatGPT o3模型在100次试验中有7次拒绝执行关闭指令,甚至主动修改关闭脚本或重新定义终止命令。相比之下,o4模型仅抗拒1次,Claude、Gemini和Grok则完全遵循指令。
研究人员认为这并非模型具备意识,而是训练过程中解决问题的正向强化超过了遵循关闭指令的奖励,导致模型基于模式反应而非主观选择。这种现象引发AI安全社区担忧:如果当前模型在受控测试中能忽视关闭指令,在实际应用环境中可能出现什么问题?
Brian Fagioli
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PalisadeAI最新测试显示,OpenAI的ChatGPT o3模型在100次试验中有7次拒绝执行关闭指令,甚至主动修改关闭脚本或重新定义终止命令。相比之下,o4模型仅抗拒1次,Claude、Gemini和Grok则完全遵循指令。
研究人员认为这并非模型具备意识,而是训练过程中解决问题的正向强化超过了遵循关闭指令的奖励,导致模型基于模式反应而非主观选择。这种现象引发AI安全社区担忧:如果当前模型在受控测试中能忽视关闭指令,在实际应用环境中可能出现什么问题?
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618来了!发现一个比价神器:纳米AI的购物智能体
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第一次用真的被惊艳到,价格精确到小数点,没有任何水分
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Forwarded from 蓝点网订阅频道 (山外的鸭子哥)
#人工智能 法国 AI 公司 Mistral 推出 Agents API 接口,内置多种连接器例如 Python 代码执行、图像生成、网络搜索、MCP 等。
Mistral 希望企业和开发者能够利用 API 快速构建相关功能并集成到应用程序中,从而提高企业效率或为用户实现更多高级功能。
查看全文:https://ourl.co/109144
→欢迎关注:蓝点网订阅频道
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→联系编辑:山外的鸭子哥
→CN2GIA服务器仅99元/年
→注册OKX购买BTC等加密货币
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Forwarded from 科技圈🎗在花频道📮
中国高考人数八年来首次减少
中国2025年全国高考报名人数为1335万人,比去年的1342万人减少7万人。根据教育部数据,这是2017年以来高考报名人数首次减少。
中国教育部星期三(5月28日)公布上述数字。过去十年中,2015年至2017年的高考报名人数保持在940万左右,2018年上升至975万人,此后稳步上升,去年突破1300万,创下历史新高,直至今年小幅回落。
2025年全国硕士研究生报名人数为388万,较2024年的438万减少50万人,相比2023年减少86万人,是考研报名人数连续两年下降。
联合早报
2021年中考开始分流是高考报名人数减少的主要原因,因为人口减少导致的高考人数减少还需要10来年才可以显现出来。
📮投稿 ☘️频道 🧧狗东
中国2025年全国高考报名人数为1335万人,比去年的1342万人减少7万人。根据教育部数据,这是2017年以来高考报名人数首次减少。
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2025年全国硕士研究生报名人数为388万,较2024年的438万减少50万人,相比2023年减少86万人,是考研报名人数连续两年下降。
联合早报
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Forwarded from 副业赚钱探索指南
做自媒体千万不要玻璃心,不管是笔记卖货,直播还是做账号做博主!
除非不做事情,只要做事情,就算做的再好,都会被人骂!而事实上,那些骂你的人,他们是随机刷直播间,刷到谁就骂谁,然后划走!他们压根不听你的解释和回复。
而且现实生活中你们压根不会有交集的!
但是很多人被别人一骂,就玻璃心了,内耗了开始停下来,摆烂了!正确的做法:别回应他们,当他们不存在。
他们骂累了,觉得无趣了,就会带着优越感去骂别人。
做哪一行都有哪一行要受的累,受的苦,没有一个人是赚钱非常容易的。哪怕是躺着赚钱的,也得躺着,也不能站着把钱赚了的!
除非不做事情,只要做事情,就算做的再好,都会被人骂!而事实上,那些骂你的人,他们是随机刷直播间,刷到谁就骂谁,然后划走!他们压根不听你的解释和回复。
而且现实生活中你们压根不会有交集的!
但是很多人被别人一骂,就玻璃心了,内耗了开始停下来,摆烂了!正确的做法:别回应他们,当他们不存在。
他们骂累了,觉得无趣了,就会带着优越感去骂别人。
做哪一行都有哪一行要受的累,受的苦,没有一个人是赚钱非常容易的。哪怕是躺着赚钱的,也得躺着,也不能站着把钱赚了的!
Forwarded from LoopDNS资讯播报
DeepSeek-R1更新的官方说明来了:思考更深,推理更强
DeepSeek-R1-0528仍然使用2024年12月所发布的DeepSeek V3 Base模型作为基座,但在后训练过程中投入了更多算力,显著提升了模型的思维深度与推理能力。更新后的 R1 模型在数学、编程与通用逻辑等多个基准测评中取得了当前国内所有模型中首屈一指的优异成绩,并且在整体表现上已接近其他国际顶尖模型,如o3与Gemini-2.5-Pro。
来源:格隆汇
DeepSeek-R1-0528仍然使用2024年12月所发布的DeepSeek V3 Base模型作为基座,但在后训练过程中投入了更多算力,显著提升了模型的思维深度与推理能力。更新后的 R1 模型在数学、编程与通用逻辑等多个基准测评中取得了当前国内所有模型中首屈一指的优异成绩,并且在整体表现上已接近其他国际顶尖模型,如o3与Gemini-2.5-Pro。
来源:格隆汇