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Forwarded from VPS信号旗播报
Google One Gemini 学生优惠现在可免KYC领取

今天只需要使用美国地区的IP即可免费领取免费使用 Gemini Advanced 、2TB网盘空间及其他功能,直至 2026年6月30日。无需学生 KYC 认证也能领,不限制 Google 账号地区

目前不清楚是否为Bug,可以使用一个不太重要的谷歌账号领取。

活动地址: https://gemini.google/students/

[消息等级 Level C2 · 简要]
Forwarded from AI技术文章
免费好用!神级AI声音克隆工具,超级简单,10秒就能克隆任何声音!(附保姆级教程)

中秋假期,发现大家也都没闲着。今天下午还有读者问: 有没有能克隆声音的 AI 工具? 其实剪映很早就上了克隆声音的功能。 只需要按要求朗读例句,或者上传本地的音视频文件,就可以克隆声音了。 操作非常简

via 掘金 人工智能 (author: 程序员X小鹿)
Forwarded from AI技术文章
利用OpenAI函数实现高效的信息提取

引言 在大数据时代,如何从无结构文本中提取出有用的信息是一个重要的任务。OpenAI提供的函数调用为我们提供了一种有效的解决方案。本文将介绍如何使用extraction-openai-function

via 掘金 人工智能 (author: 用户8718381347049)
Forwarded from AI技术文章
解密Prompt系列38. 多Agent路由策略

常见的多智能体框架有协作模式,路由模式,复杂交互模式等等,这一章我们围绕智能体路由,也就是如何选择解决当前任务最合适的智能体展开,介绍基于领域,问题复杂度,和用户偏好进行智能体选择的几种方案

via 掘金 人工智能 (author: 风雨中的小七)
Forwarded from AI技术文章
向量数据库拥抱大模型

向量数据库的崛起与大模型时代的需求紧密相关,它为大模型提供了外部知识库的支持,增强了生成能力,支持向量嵌入,并解决了数据局限问题。

via 掘金 人工智能 (author: 真忒修斯之船)
Forwarded from AI技术文章
B站开源长文本大模型:我很小但很能“装”

Index-1.9B-32K 是一个拥有 1.9B (19亿)参数并具备 32K 上下文长度的语言模型(这意味着,这个超小精灵可以一次性读完 3.5 万字以上的文档)。

via 掘金 人工智能 (author: 哔哩哔哩技术)
访谈 Cursor 创始人 —— 颠覆编程未来的直觉协作革命

🤖 Lenny Newsletter 最新一期播客请到 Cursor AI 的 CEO Michael Truell,聊了聊 AI 如何颠覆传统编程 他提到未来写代码可能不再依赖复杂语法,而是通过更直觉的 AI 协作方式,甚至预测未来几年技术圈会出现「统治级」的 AI 编程工具,市场潜力远超大家想象

🧠 从自动化 CAD 转型做 AI 编程工具,Cursor 团队分享了超速成长的秘诀:比起硬核编码能力,逻辑设计和对产品的「品味」在 AI 时代更关键。他们还自主研发了专属 AI 模型,证明不跟风大厂也能闯出新赛道

🎧 完整访谈已在 YouTubeSpotifyApple Podcasts 上线

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Forwarded from 层叠 - The Cascading
经过大学伦理委员会批准,UZH 研究人员在 Reddit 研究 LLM 生成内容的观点操纵能力。

- UZH 即苏黎世大学 (Universität Zürich),是位于瑞士苏黎世的一所综合大学。
- /r/ChangeMyView 管理员发布贴文,称 UZH 研究人员在事后告知其使用 GenAI 机器人账户在 /r/ChangeMyView 发文,以研究 LLM 说服人类的能力。
- 研究者称实验已经过大学伦理委员会同意;由于提前告知会使实验失去意义,即使违反了社群规则,也并未在实验开始前告知管理员。研究者也提到其在评论发布之前人工检查了每条评论,确保其无害。
- /r/ChangeMyView 的管理团队向 UZH 伦理委员会表示担忧,要求终止发布实验成果。委员会称其没有终止实验成果发布的权力,并且认为实验引发的负面影响与其意义相比十分微小,不致终止其成果发布。
- 研究者要求不具名;Reddit 已经移除了这些机器人账户和相关发布内容。

old.reddit.com/~

linksrc: blog.gslin.org/~

#GenAI #Reddit #UZH
这个方法让即梦出图有点猛啊(附提示词)

x 上看到的一个即梦玩法,试了下出图太猛了

工具: 即梦
提示词:

人像摄影,日常快照风格,非精心构图或打光,一位气质的御姐,穿着浴袍,刚从浴室出来,动作为在镜子前随手自拍,场景为酒店浴室,站在落地镜前,用 iPhone 后置镜头自拍,开启闪光灯,略带快门速度不够造成的运动模糊,构图随意、角度尴尬、画面不够对称或美观,画质带有日常感和粗糙感,体现「平凡无奇」
Media is too big
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AI 2027 —— 一场未来 AI 社会的推演游戏

🧠 AI 2027 是一个由跨学科研究团队(包含前 OpenAI 研究员)主导的实验性项目,试图回答一个宏大的问题:如果 AGI 在未来几年被实现,社会将走向何方?他们没有给出一个答案,而是以时间线的形式,模拟了一整套社会可能性的推演路径

🔮 整个网站就像进入一本可滑动的未来史。你沿着时间线浏览每月的场景发展,最终可以选择两个不同的延续结局:Slow Down 或 Speed Up。不同的分支描绘了两种完全不同的 AI 社会世界观,也能为你自己的理解打开一些新的角度

📊 网站的数据可视化很棒,不只是辅助阅读,更像是一种“信息感知的设计体验”——帮你理解抽象的社会指标如何牵动整个系统的走向

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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
#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。
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。