sitin
3个月前
sitin
3个月前
sitin
3个月前
在我的AI出海编程群里,我发现有些同学反馈说,对一些内容还不太理解。我就给群里的小伙伴分享了几句,这里也给大家分享一个最基础也最重要的建议: 一定要养成随时向 ChatGPT 提问的习惯——不管遇到什么问题,先去问它。 每天保持提 20~50 个问题,持续交流,坚持十天半个月,很多概念和操作你就能摸清楚了。目前真正需要掌握的关键词总共也就 200 个左右,高频提问能帮你快速掌握。 一些基础类、流程化或特别细节的问题,除了问 AI,也非常欢迎发出来让大家一起讨论。 自己解决不了的问题,那网上总有不少实战经验丰富的高手,很多疑问其实一句话就能点透。 有了 AI 加持之后,AI 编程和出海项目的门槛已经大幅降低。 在我看来,目前非技术人员一样的可以玩, 我们可以大致把一个产品开发流程拆解成: ·40% 需求挖掘 ·20% 研发 ·40% 营销推广 也就是说,只有 20% 左右涉及技术实现,剩下 80% 都是非技术环节——比如挖掘一个需求有没有市场、怎么做推广、如何分析竞争对手的流量(比如用 SimilarWeb/Semrush)、怎样做社交媒体冷启动等等。 大多数人真正的卡点,其实是在“需求挖掘”和“营销推广”上。 如果你还不知道怎么有效向 AI 提问,或者在技术细节上不太有信心,可以先观望一下别人的讨论,或者直接提问。 另外在起步阶段,很多同学对技术流程不熟,这时候可以借助像 v0 这类工具(比如购买 VIP 会员)。 很多标准网站甚至稍微复杂一点的站点,通过跟 v0 沟通就能搭建得八九不离十,最后再稍微微调就行——尤其早期对技术不太熟悉时,这类工具能帮你更轻松地度过启动期。 当然长期来说,如果你想真正打磨一个好网站、好产品,仍然需要持续深入每个环节、理解更多细节。 但一开始,不妨借助好用的工具降低门槛,先做起来,再在过程中迭代。
sitin
3个月前
最近发现,很多人其实都陷入了一个学习误区: 每天忙着看课、读书、刷资料,看似特别充实,但问题在于——学完就放下了,没有任何实际产出。 这种所谓的学习,其实和“看剧”没什么本质区别,都只是信息的被动接收。 在我看来,真正有价值的学习,一定要和输出、赚钱、或者副业实战深度绑定。 只有输出,才能倒逼输入的质量;只有实战,才能把知识转化为收入。 比如,你可以通过输出来搭建内容素材 → 吸引流量 → 促成成交 → 形成现金流。 而一旦有了现金流,你就能够投资更高价值的学习资源 → 做出更优质的内容 → 进入一个正向循环。 相反,如果只是漫无目的地学,却没有输出: 学习效果差 → 变现困难 → 花钱买课却无回报 → 缺乏反馈 → 越来越没动力…… 这就成了一个难以打破的负向循环。 我认为,学习的终极意义在于创造价值——哪怕只是赚到第一块钱,也是一种实实在在的鼓励。 尤其在做海外副业这件事上: 光学不做 = 永远纸上谈兵。 真正的门槛,在于“持续上产品”、在于“反复刻意练习”。 你得不断尝试、上架、迭代,才能慢慢摸出适合自己的产品和打法。 所以不妨每天问问自己: 1.今天我做出了什么具体的东西? 2,我离“赚到钱”更近了一步吗? 3.发了几条朋友圈? 4.更新公众号了吗? 5.Twitter、小红书、视频号……有没有持续输出? 不要只学不做,要让学习落地,让成长看得见。
sitin
3个月前
IndexTTS2 是 Bilibili 提出的一款新一代零样本语音合成(TTS)模型,其核心目标是实现高精度时长控制与高度自然的情绪表达,同时保持音色一致性,适用于视频配音、内容创作和多模态合成等场景。 核心突破与功能亮点 1.精准时长控制:可直接指定语音时长(精确到毫秒),确保与视频口型严格对齐。支持不设限的“自然时长”模式,适应不同场景。 2.音色与情感完全分离(核心创新):通过对抗训练(GRL) 技术,将“是谁说话”(音色)和“怎么说话”(情感)彻底解耦;同一声音可以自由切换开心、愤怒、悲伤等情绪,而音色保持不变。 3.多模态情感控制:文本驱动:只需输入“愤怒地说”等自然语言指令,即可生成对应情绪的语音,极大降低使用门槛;音频参考:也可以提供一段带情绪的音频作为风格参考。 4.高保真与高清晰度:即使在大笑、怒吼等强烈情绪下,语音依然清晰、稳定、不崩坏。这得益于其GPT隐变量增强机制。 5.强大的零样本能力:仅需一段短音频(数秒)即可模仿任何人的音色,并为其注入情感,无需针对该声音进行额外训练。 6.大规模训练与开放性:基于55,000小时的中英文语料训练,表现 robust。 技术架构精要 模型采用四模块流水线,分工明确: 1.Text-to-Emotion (T2E):将“请悲伤地说话”等文本指令,转换为机器能理解的情绪向量。 2.Text-to-Semantic (T2S):核心模块。结合文本、音色、情绪向量和时长信息,生成带情感的语义内容。采用三阶段训练确保音色与情感分离。 3.Semantic-to-Mel (S2M):将语义内容转换为声谱图,引入GPT隐藏状态来增强清晰度。 4.Vocoder:将声谱图合成为最终的高保真音频波形。 ndexTTS2 的核心价值在于其“控制力”: ·控制时长 → 完美对口型,解锁影视配音场景。 ·控制情感 → 用文字或音频自由驱动情绪,且不影响音色。 ·控制质量 → 在任何情绪下都能保证声音清晰自然。 它不再是简单的“文本转语音”,而是一个高度可控、表现力丰富的声音表演引擎,为内容创作、游戏、动画、有声书等领域带来了新的可能性。
sitin
3个月前
Google 近日为其AI笔记工具NotebookLM推出了一系列专注于学习场景的新功能,旨在变革传统的学习方式,将“被动阅读”转化为“主动探究”。这些升级使其从一个文档分析工具转变为一个强大的AI学习伴侣。 核心功能亮点: 1.智能习题与记忆卡片 ·上传课堂笔记或学习资料后,AI可自动生成自定义测验和记忆闪卡,用于复习关键概念、日期和术语。 ·支持调整题目难度,并能提供带有原文引用的详细解析,帮助学生知其然更知其所以然。 ·生成的测验可分享链接,方便小组协作学习。 2.多功能学习报告生成 ·上传论文、小说或报告后,工具能智能生成多种格式的总结与分析,如摘要、术语表、人物分析、博客文章等。 ·AI会根据文档内容智能推荐最适合的报告类型(如经济论文推荐术语表,小说推荐情节分析),也支持完全自定义。 3. AI导师互动引导 ·新增“学习指南”模式,AI会像老师一样通过提出开放式问题和引导式分步解答,帮助学生拆解难题,培养批判性思维。 ·可根据学生的理解水平动态调整讲解的深度,旨在促进真正理解,而非单纯获取答案。 4.内置权威开源教材 ·与免费高校教材平台OpenStax合作,将生物学、化学、心理学等多个热门学科的权威教材预置为可交互的学习笔记,内容经过审核,可靠度高。 5.沉浸式音频学习模式 提供三种创新的“听书”模式: ·总结版:快速聆听核心观点。 ·点评版:聆听AI对内容的反馈与分析。 ·辩论版:聆听AI模拟不同观点的辩论。 ·非常适合在通勤、运动等场景中高效利用碎片时间。 6.无缝接入课堂教学 ·针对教育工作者,通过Gemini LTI工具,可直接在Canvas、Schoology等主流教学管理系统中布置NotebookLM作业(未来将支持Google Classroom),极大地拓展了其在教育系统中的适用性。