歸藏(guizang.ai)

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Lovable 7 个月达到 8000 万美元的 ARR，团队大约只有 35 人。 他们的一个员工写了一下原因： Lovable 不止产品是 AI 原生产品，而且里面有大量的 AI 原生员工。 整理一下主要内容，非常值得现在的任何初创公司学习🧵
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么想到纳米 AI 超级搜索开始整视频生成 Agent 了 这个视频就是直接复制了两章小说生成的。 门槛低到没有了，随便想个十几个字的点子就能生成视频 稳定性和质量都不错，用来生成新闻介绍、科普视频、小说情节等都非常好用 下面还有其他案例🧵
AI视频战升级：Midjourney领跑，多模态混战· 18 条信息
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华为这个瓜又有更新，内部爆料了
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小米 AI 眼镜的镜片终于配好了 刚好傍晚出去骑车，拍两段，看看暗光和亮光的表现
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昨天跟乔木和 indigo 等朋友在 AGI Bar 见面聊了聊 朋友们很多发言都很有价值 我主要聊了一下关于 AI 对于内容创作的影响以及如何培养流量嗅觉，这里整理一下发出来： ### AI时代内容创作的变革 - 自从有了AI，在广告投放中不再需要设计师制作素材，大大节省了成本并提高了效率。虽然AIGC在影视行业的技术尚未完全成熟，但用于制作简单的营销内容已完全可行，并鼓励同行广泛应用AI。 - AI Agent理论上可以处理大量的内容输出，而他目前的工作重心已转向判断内容质量、审查AI生成内容以及提出核心创意点（甚至创意本身也可以通过AI辅助发散）。 - 在自媒体时代，传统的“一辈子作品”概念已经消失，取而代之的是创作者需要不断地“整活”（即制造热点和内容），通过持续输出抽象化、个性化的内容来维持影响力。越抽象、越能引发共鸣的“梗”，越容易爆火，并且这些热点与AI的关联度越来越高。 - 未来会有越来越多的IP采用共创模式，用户将自发地利用AI工具生产与IP相关的内容，进一步扩大其影响力。 ### 流量获取与“嗅觉”培养 - “流量”是目前内容创作中最难培养的部分，AI也很难直接评估或控制，因为它受到平台算法和外部环境等诸多不可控因素的影响。 - 平台算法具有特定的倾向性，并且用户的审美和内容消费形态也在持续变化，这要求创作者保持敏锐的洞察力。 - 培养“流量嗅觉”的方法： - “多看”：需要经常刷抖音、小红书等用户基数最大的平台，以便了解最新最火的内容和热点趋势。 - “多收集”：积极收集热门内容和创意。 - 善用AI：AI能够帮助创作者更高级地“蹭热点”，并深入挖掘热点背后的核心要素。 - 虽然“整活”（制造爆点或创意）是一种天生的能力，但AI可以显著提升其上限，帮助创作者将想法落地。 - 对AI技术了解得越深入，创作者就越能充分发掘其潜力与上限。
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Dia 浏览器开启 History 总结之后 你可以定期让他总结你过去一周的浏览数据然后进行分析 这个很好玩，当然你看片的数据也会在里面
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哈哈 这个电影卡带的想法好玩，想看哪个插进去就行，异常复古
#AI整活：玩梗不停，笑点密集· 211 条信息
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Freepik 平台上现在会员可以无限生成图像！ 包括Premium+ 和 Pro 订阅用户，这下得充一波了 支持的模型有：Mystic、Google Imagen、Flux、Seedream、Ideogram、Runway References、GPT
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Shortcut 一个 Excel Agent，能自动完成大多数 Excel 知识型任务，速度远超人类 感觉财务之类的经常使用表格的人会很需要 在 Excel 世界锦标赛案例中，10 分钟内得分超过 80%，比人类快 10 倍。 Shortcut 拥有接近 Excel 的全部功能，包括直接编辑、导入和导出文件。
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Dia 浏览器的侧边栏终于来了 这周向早起体验用户推出，下周全量
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这周藏师傅呕心沥血的大活来了！ Gemini CLI 不写代码帮普通人提效的的一万种用法！ - 如何低门槛两步用上 Gemini CLI - 批量修改系统设置 - 编辑查找文档，生成 PPT - 剪辑视频、修改图片、下载视频 -不同文档格式的互转 等等 下面是详细的教程和案例🧵
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小扎今天向 Meta 介绍了他的挖人成果 有钱真的可以为所欲为，太豪华了这个阵容！ 其中许多人来自 OpenAI、Anthropic 和谷歌等公司 AI 团队 Scale AI 的原 CEO Alexandr Wang 和前 GitHub 首席执行官 Nat Friedman 一起管理实验室 所有挖来的新员工具体有👇： Trapit Bansal：在链式思维强化学习方面开创先河，并且是 OpenAI o 系列模型的共同创作者。 毕书超：GPT-4o 语音模式和 o4-mini 的共同创作者。此前在 OpenAI 领导多模态后训练工作。 Huiwen Chang：GPT-4o 图像生成的共同创造者，曾在谷歌研究院发明 MaskIT 和 Muse 文本到图像架构。 Huiwen Chang：GPT-4o 图像生成的共同创造者，曾在谷歌研究院发明 MaskIT 和 Muse 文本到图像架构。 Joel Pobar：Anthropic 的推理工程师。此前在 Meta 工作 11 年，负责 HHVM、Hack、Flow、Redex、性能工具和机器学习。 Jack Rae：Gemini 的预训练技术负责人及 Gemini 2.5 的推理负责人。曾领导 DeepMind 早期的 Gopher 和 Chinchilla LLM 项目。 任鸿宇：GPT-4o、4o-mini、o1-mini、o3-mini、03 和 o4-mini 的共同创造者。此前在 OpenAI 领导后训练团队。 Johan Schalkwyk：前谷歌研究员，Sesame 的早期贡献者，Maya 的技术负责人。 孙培：谷歌 Deepmind Gemini 的后训练、编码和推理工作。此前创建了 Waymo 最近两代感知模型。 余佳辉：03、04-mini、GPT-4.1 和 GPT-4o 的共同创造者。此前领导 OpenAI 的感知团队，并共同领导 Gemini 的多模态团队。 赵胜佳：ChatGPT、GPT-4、所有迷你模型、4.1 和 03 的共同创作者。此前曾领导 OpenAI 的合成数据团队。
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昨天通义团队发布了Qwen-TTS 模型 目前只能通过 Qwen API 使用，听起来真实感很强 现在这些 TTS 模型在真实感上感觉区别不大了 支持三种中文方言：北京话、上海话、四川话 7 种双语声音：Cherry、Ethan、Chelsie、Serena、Dylan、Jada、Sunny
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详细介绍在这里：
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Chai-2 是分子设计领域的重大突破，能够在 24 孔板中实现零样本（zero-shot）抗体发现，性能超过此前的最先进技术（SOTA）100 倍以上。 他们用 50 个靶点对 Chai-2 进行提示，实验室测试设计分子，命中率超过 15%。 整个流程仅需两周时间，包括分子的生成、合成和表征，无需迭代优化或高通量实验筛选。 Chai-2 的核心是多模态生成架构，结合了全原子结构预测和生成建模，能够创造新颖且特异性强的结合分子（epitope-specific binders）。 团队认为，这一成果标志着分子工程从经验发现向确定性工程的转变。 相关技术白皮书已发布，更多细节可在其官网获取。
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Chai Discovery 推出了 Chai-2，问了一下 AI 这个确实吊 在分子设计领域具有突破性的技术，实现了零样本抗体发现，并大幅提升了效率。 传统抗体药物的发现和优化通常需要数月甚至数年 Chai-2 能在两周内完成分子的生成、合成和表征，大幅加快药物研发进程
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Curaor 发布 Web 版 Cursor 你现在可以在手机上使用 Cursor 了！ - 能自动执行任务 - 支持团队协作 - 支持丰富上下文 - 可与 Slack 集成
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每次玩 MJ 的视频就得惊叹他的风格保持能力，太顶了
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去机核今年的核聚变逛了一圈，每个展位排队的人都很多 用一小时都看了看，买了点东西就溜了，Pocket 3 不能白买，拍了点东西
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可灵推出视频音效生成能力，目前免费提供
AI视频战升级：Midjourney领跑，多模态混战· 18 条信息
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小米的 ai 眼镜到了，看着还行
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就这样吧，虽然不知道啥时候才能提 ​ ​三分钟 20 万台也太离谱了
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冲了 明天到
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我去！ 朋友们不用眼馋 Claude Code 了 Gemini 也发布了类似的 AI 编程产品 Gemini Cli - 开源命令行 AI 工具 而且个人谷歌账号登录就能免费用！
AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 185 条信息
#AI编程：Claude Code崛起，上下文工程引领新潮流· 255 条信息
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都进场了，看来国内 AI 硬件要爆发啊