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3周前
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。
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3周前
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。
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3周前
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。
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1个月前
Requestly 的永久免费且开源的API客户端工具,为开发者(特别是前端)提供Postman等收费工具的替代方案,满足日常API调试和管理需求。 核心亮点与特性 免费与开源:这是其最大卖点。工具完全免费且代码开源,避免了Postman等工具的昂贵订阅费用。 功能全面:它不仅是一个API客户端,更是一个集成了多种功能的综合体: 1.API客户端:管理集合(Collections)、环境变量、请求历史,支持团队协作。 2.HTTP拦截与篡改:可以实时拦截、修改请求和响应,重定向URL(类似于Charles/Fiddler)。 3.API Mock:支持快速创建本地或云端的模拟接口(Mock Data),支持REST和GraphQL。 本地优先与隐私安全:所有数据默认存储在本地,更加安全和私密。同时支持通过Git或云盘进行同步,兼顾了灵活性和协作需求。 开箱即用:无需复杂注册,既可作为Chrome浏览器扩展快速使用,也可下载桌面应用获得完整功能。 用户体验:拥有清晰的三栏式可视化界面,操作流畅,并支持导入Postman集合、cURL等格式,迁移成本低。 主要功能模块 集合与环境管理:像Postman一样组织API,并支持多环境(开发/测试/生产)一键切换。 请求历史:自动保存发送记录,方便回溯和重新发送。 拦截器(Interceptor):核心特色功能,可捕获和修改任何HTTP/HTTPS流量,甚至包括手机App的请求。 Mock服务器:无需后端配合,前端可自行模拟接口数据用于开发调试。
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1个月前
给大家分享下代理案例和Claude相关变现逻辑 昨晚有个兄弟,刚加入代理没多久,就靠推荐 Claude Code 共享平台,一个小时赚了 7700 。 为什么能跑这么快? 因为 Claude Code 平台本身就解决了用户 95% 搞不定的门槛: 海外信用卡:Claude 官方必须用国外卡,国内几乎办不下来。 海外电话号码 + 魔法环境:注册必须要国外手机号 + 稳定魔法,大部分人根本过不了。 亚马逊服务器 + 静态 IP:我们专门搭建海外服务器,固定 IP,避免风控封号。 成本节省:官方 125-250美金月,个人难以承担。共享模式让大家低成本使用。 一站式服务:不用再折腾银行卡、魔法、手机号、服务器,直接付费就能用。 所以我们卖的不是Claude code账号,而是一整套 省钱、省心、省力的解决方案。 而且这个事,不只是代理赚差价,还可以延展出一整条 变现逻辑: 1.公众号:写工具测评/教程 → 引流 → 卖 Claude Code 账号; 2.课程:顺带卖我们的出海课(课程客单价更高,生命周期更长); 3.工具产品:在流量基础上推广自己开发的 AI 工具产品,进一步放大收益; 4.品牌广告:当你有了稳定粉丝和流量,后续接广告变现也很自然,很多大厂,类似智谱,豆包啥都在投放 简单来说:通过输出,一个 Claude Code 账号,就能打开 AI 出海的流量入口 → 课程 → 产品 → 广告,全链路变现。 这也是经常给大家说的要多分享,多输出内容干货,这里面价值非常巨大。
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1个月前
EmbeddingGemma 旨在解决当前大多数嵌入模型依赖云端运行所带来的数据隐私、网络依赖和高资源占用问题。它是一个专为在本地和设备端(如手机、笔记本)高效运行而设计的开源嵌入模型。 核心特性 轻量高效:模型经过量化后,运行内存占用低于200MB,使其能够在移动设备和PC上顺畅地离线运行。 高性能:尽管体积小,但其在多项基准测试中的表现媲美甚至优于更大的同类模型。 可变输出维度:支持 Matryoshka 表示学习,可灵活输出从768维到128维的向量,允许在精度和效率之间进行权衡。 快速推理:在边缘计算硬件(如EdgeTPU)上可实现极快的推理速度(<15ms,处理256个token时)。 多语言支持:在包含100多种语言的语料上训练,在多语言语义理解任务上表现出色。 主要应用场景 离线检索增强生成 (RAG):构建完全离线的问答系统和聊天机器人。 离线语义搜索:在没有网络的情况下,快速精准地搜索本地文件、邮件、笔记等内容。 文本分类与聚类:用于任务自动分类和用户意图识别等。 隐私敏感应用:所有数据处理均在本地完成,有效保护用户数据隐私。 工具与生态集成 模型与主流开发工具链高度兼容,包括: sentence-transformers, transformers, llama.cpp, MLX, Ollama 等推理库。 LangChain, LlamaIndex 等应用框架。 Weaviate, Cloudflare 等向量数据库和部署平台。 模型权重可在 Hugging Face、Kaggle 和 Google Vertex AI 平台获取。 EmbeddingGemma 的核心价值在于提供了一个不牺牲性能的隐私优先解决方案,让开发者能够构建完全离线、高效且强大的AI应用(如搜索和问答),打破了此类应用对云端的依赖。