Liblib整挺大啊，上线PC客户端了。
可以一键在本地运行Web UI和Comfyui，而且还可以浏览线上的模型，直接从Liblib下载。
Krea AI 上线了 Lora 训练功能。
上传最少三张图片就可以训练，界面和交互非常精致和直观。
FLUX Lora训练真的很简单，但是一堆产品没有一个再体验和交互上下功夫的。
Krea 真的活该成功。
使用 EARLYBIRD 邀请码前100个人可以直接获得权限。
果然只要是视频，字节就一定会整一个 SOTA 出来。
发布 X- Portrait2 单图生成面部视频技术。
效果吊打 Runway，甚至比 HeyGen 还好一点！！
面部和唇部肌肉非常自然而且生动，真实的有点离谱了。
妈的，这下 AI 脱口秀视频和对谈视频，还有表演技术彻底成熟了。
X-Portrait 2技术上的突破是：
他们构建了一个最先进的表情编码器模型，通过新的端到端自监督训练框架，能够从人像视频中自学习ID无关的运动隐式表征。
另外通过为模型设计过滤层，编码器能有效过滤运动表征中的ID相关信号，使得即使ID图片与驱动视频中的形象和风格差异较大，模型还可以实现跨ID、跨风格的动作迁移。
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思考：
站在三年后的时间点， gpt 7来了，claude 5来了。大模型智能水平翻了十倍。
你觉得，prompt，rag，微调，这三者，哪个重要性上升最多，哪个最没必要存在？
基于你的答案，回到当下时间节点，你的方向和动作要做什么调整吗？
想清楚，坚持住。
离职流程终于走完了, 正式自我介绍下~
个人情况:
前某中型上市公司, 6年AI算法工程师, 算法团队负责人. 小型团队, 也造就了我全栈的能力.
现正式成为AI独立创业者.
爱好阅读、喜欢深度思考; 得到深度用户, obsidian, flomo深度用户
喜欢用工具也喜欢造工具. 1年emacs使用经验, 5年neovim深度使用者
相信AI寒武纪即将到来, 且躬身入局~
为什么:
1.因我本身就是做算法的, chatgpt发布后, 这两年算是经历了道心破碎和道心重塑的过程, 我使用AI在生活工作的方方面面, 从阅读、思考到实际做事, 思路与以往完全不一样. 所以AI对我自身能力的扩展是阶跃的, 同时我也热爱使用AI帮助更多的人.
2.我翻阅大量历史, 没有一次科技革命的影响是自上而下被设计出来的, 反而都是环境发展到了一定阶段, 各行各业各种产品自下而上生长出来的. 所以我要给自己创造环境, 一个尽可能对齐未来AI寒武纪, 应用大爆发的环境, 并置身其中.
目标(未来一年):
1. 关键是在接下来的一年中, 能够在以成功为目标的前提下, 允许自己快速试错, 获得感受和思考, 逐步成为下一个时代最需要的AI产品工程师 (我造的词哈哈, 指深度理解AI, 同时具备较高的认知水平, 理解人性和社会, 能够做出被时代需要的, 于时代有益的产品)
2. 所以这一年, 我的重点在赋能, 帮助我所见、识的人事物. 做有趣有用的产品出来, 赚钱是重点但不关键.
欢迎关注, 同时期待各种形式的交流, 也考虑各种形式的合作~
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微信公众号: Kaijien AI
github repo: github.com/Kaijien
小破站, 得到, 某音,小🍠 全网同名: 凯祭恩Kaijien
如果你要走高频的路
那你的人生就只能越来越卷。
但还有一个选择
咱们回到那个低频的方向
回到一个产业的核心问题核心方案上面去。
我们看了很多很多AI
每个同事在市场上
见了很多很多大牛
做了很多很多访谈
然后我们有一个很年轻的同事
我跟他说你就别干其他的
你就把那些paper认真真读
读了不到半年
有一天我看他跟那些senior同事一起开会
我觉得他问的问题是更尖锐的
问的问题是更有深度的
为什么？
是因为他比那些人更定
所以看到了更核心的问题
所以今天这场分享之后
如果有一个同学今天回去了之后说
我去梳理我公司的核心价值/核心问题
我梳理我自己的核心能力
我让我自己安定下来去做那些长期的事情
那今天的这几个小时就是有功德
因为越在这个时候
我们都像热锅上的蚂蚁一样
我们越在这个时候越要找出路
我要不要出去我读个书
我要不要换份工作
我要不要今天能出去见人
我要不要企业马上转型
我要不要去利用好当下的热点
这都是卷的方向。
拆解出长期趋势
回到定的方向
这个东西才是今天这个社会跃迁的过程里面我们的解法。
所以最后就是希望
每个人在自己的人生中
找到自己的低频的信号。
from张津剑
42章经播客
《世界好像变难了，我们该如何应对？| 对谈绿洲资本张津剑之 AI、人 与 生命力》
腾讯今天开了个发布会一股脑的发布了一堆新内容，每个都很牛皮：
- 元宝 APP 能力更新，增加 AI 搜索应用，支持搜索 QQ 音乐和视频号内容；
- 开源最大规模的 MoE LLM Hunyuan-Large；
- 开源 SOTA 3D 生成模型，首个支持文生 3D 的模型 Hunyuan3D-1.0
元宝 APP 现在新上线了 AI 搜索能力。
同样支持具有推理能力的深度搜索功能，另外也支持了搜索微信生态更多模态的信息，这个太厉害了。
在数据层面直接吊打其他家，比如搜索结果里面会有视频号和 QQ 音乐的音频内容。
开源最大规模的 MoE LLM Hunyuan-Large。
总参数量达到 389B，激活参数量为 52B，预训练模型支持 256K 上下文长度。基准测试和数学推理能力基本超过了所有同规模的大语言模型。
Hunyuan-Large 会上线腾讯云TI平台，同步支持业务自主精调及部署测试。
另外还优化了推理架构，显著减少了 GPU 内存使用（KV-Cache 部分节省了 50%），通过 FP8 量化优化，实现与传统 FP16/BF16 量化相比内存使用减少 50%的同时保持精度。
Hunyuan3D-1.0 现在应该是最好的开源 3D 生成模型了，支持文本和图片生成 3D 模型。
主要的优势是是非常强的泛化能力，无论是建筑、角色、场景、生物都可以很好的生成。
采用两级级联模型架构，标准质量只需要 4 秒就能生成，高精度模型也只需要 7 秒。
你现在可以在元宝APP”3D 角色梦工厂“应用里面测试这个模型，上传自己的照片就可以生成跟你一样的多种类型 3D 模型。
Hunyuan3D-1.0：https://3d.hunyuan.tencent.com/
Hunyuan-Large：https://llm.hunyuan.tencent.com/
我从前愚钝时，也以为沟通撕裂只是单纯的二元立场偏差，但如今才明白，逻辑链是无限排列组合的，你说的话里每个token分段都能被挑刺。比如：
【今年TOP3学生求职好难！】
【今年】去年难道简单？
【TOP3】你说的TOP3是哪3个？
【学生】学生吃点苦咋了？
【求职】你想暗示该考研？
【好难】放屁，我求职就很容易
所以，说得越多，被挑刺越多。要么别表达想法，要么等着将来用我的AI产品试试
门户⇒UGC（博客空间）⇒UGC的timeline（web2.0 ）⇒UGC的热度分发（热评）⇒UGC的个性化分发（推荐）
这是个丝滑的发展历程，每一步都是革命性的，不能因为崇拜张一鸣而孤立只关心最后一环
很显然，用AI来续写这个历程的下一步，也是顺理成章的唯一光明大路，也是killer产品诞生的必然出处。
但不知为什么，总有一些蠢货，一边故意精准避开这条路，一边抱怨没有kilker产品诞生
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AI 的加持，在写作领域，有可能带来三种可能：
1、会写作的人，越来越会写作。AI 是提效神器。
2、会评论的人，越来越会评论。AI 是找茬利器。
3、读文字的人，越读越无味。AI 是内容预制菜。
AI 写作大放异彩的领域，可能只剩下应付型内容。写请假条，写检讨书，写作文，写论文，做 PPT，写离婚协议，写遗嘱等等。这些场景的核心不是创作，而是不想写或急着写。
炒两个冷饭。
Anthropic 官方系统教程：包括提示工程交互、真实世界提示和评估；
微软面向初学者的生成式 AI 课程 V3：21 节课程教授开始构建 AI 应用程序所需了解的一切
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https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
Anthropic 官方系统教程：https://github.com/anthropics/courses
🌐 ChatGPT Search vs. Perplexity：突破语言边界的创新
经过一段时间的探索和观察， 发现两者都非常强大，不能说谁完全胜过了谁； 但站在普通用户视角，我意识到ChatGPT Search的易用性、入口性和实用价值体现了其一流产品的水准。
在截图的简易对比中，Hans 尝试了两者在上下文理解、来源可靠性以及LLM 推理等智能水平。 特别发现有一点，对于中文用户来说具有突破意义：
「即 ChatGPT Search 的搜索来源不会因为你是中文输入，就只使用中文来源。这点异常关键～」
综合来说，我之前在Perplexity一直使用英文输入的习惯会被进一步巩固，而ChatGPT Search + Chrome插件的用法，则重塑了一条全新的工作流。 我相信它正在改变新一代年轻用户的使用习惯，这是新开始。
欢迎分享你的ChatGPT Search使用心得和新发现～#AI的神奇用法
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大家在写 Prompt 的时候, 可以观察一下, 自己写的是「描述」还是「定义」。
你围绕着自己脑海中的那个「想法」打转，将看到的那一面表述出来，这是在「描述」它, 而这种描述很难说清楚何时停止, 你总会感觉还有一些地方没有说到。
另一种思路，是不在这些外围表现和特征属性上打转，直接找它的「本质」，使它成为它的那个「本性」。
简，准，狠。
Recraft 发布图形设计生成器，彻底解决海报生成问题。
干死 Canva 和 PS。
空白画布打字-选择风格-点击生成只需要三步。
10 张 Perplexity 宣传图只需要 30 秒，点就完事了！
腾讯这次真的是把家底儿都掏出来了…
今天还把自家最好的大模型开源了，就是元宝、微信读书、QQ音乐里的同款模型
- 389B 的 MoE 模型，激活参数 52 B，256K 上下文，7T 训练量
- 免费，可商用
- 各种指标都非常好
- 代码能力非常强
还发布了技术报告，把 MoE 的技术心得全部公开了…
简直中国 Meta
官网地址：https://llm.hunyuan.tencent.com/
Github地址：
https://github.com/Tencent/Tencent-Hunyuan-Large
Hugging Face 地址：
https://huggingface.co/tencent/Tencent-Hunyuan-Large
张鹏对谈李开复：AI创业进入洗牌阶段了吗？ | 万字播客脱水总结
AI转录+自己精校了几遍，确实是值得一读的好材料，李开复分享了很多一线洞见（甚至有价值几百万美元的“苦涩的教训”），推荐给大家～
我愿意称google的AI工具learn about为最强大的学习工具！！！
不仅图文并茂，而且非常懂得如何去教授一个新概念
比如针对二区训练和营养之间的关系，打比方汽车引擎和汽油之间的关系
同时能够从二区训练延伸到线粒体 AMPK超级硬核的知识
真的太强了，我用过最好的学习工具，效率太高了！！！！！
24年下半年最开心的事情之一就是去 TEA 学了 AI x TD 的课程！
这是我做的一个课后小练习，和大家分享一下效果和制作方式~！
最后强烈安利 TEA Community 关于 AI x TD 的案例，做得特别超前，未来一定是实时交互 AI 的！
Invalid media: video
麦肯锡的一个报告，详细探讨了未来可能重塑全球经济的18个新兴行业领域。
第一还是电商，第二是 AI。
报告地址：https://readwise-assets.s3.amazonaws.com/media/wisereads/articles/the-next-big-arenas-of-competi/the-next-big-arenas-of-competition_final.pdf
