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@cc1996314

AI小白 从0-1摸索

เข้าร่วม Mayıs 2021
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我也笑了@cc1996314·
#发配边关罪妻开荒养出一个战神,AI剧爆火短剧18.1亿播放量(第十五部分)
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我也笑了@cc1996314·
Atypica又一个让AI可落地赚钱的工具,一定要体验体验
超级个体|柿子@yaohui12138

之前推荐过 @atypica_AI 做 AI 消费者调研,随随便便就能赚钱 当时就有人喷我: 这东西真的能用在商业场景吗? 这些画像随便找个ai就能产出吧? 现在有答案了—— 一个 Marketing Agency 在 pitch「品牌年轻化」项目前,先用 Atypica 跑了一份调研报告,带着洞察进了会议室。 结果:直接赢下了项目。甲方买单了 我点进去看了那份脱敏报告,说实话,质量远超我预期: 1)不是那种 AI 编出来的“正确的废话”。里面有非常具体的用户声音——Gen Z 怎么看这个老牌乳制品品牌,哪些情感连接在断裂,哪些触点还有机会 2)不只是做了消费者访谈,还旁征博引了其他品牌年轻化的成功案例作为参照,给出的策略建议是有对标依据的 3)最关键的——这些洞察不是 AI 凭空捏造的。 Atypica 的机制是让 AI Persona(模拟真实消费者画像)进行深度讨论和交互,洞察是从“对话”中涌现的,不是从模型里硬挤出来的 这就是为什么甲方愿意为这份报告买单:它给出的不是“你应该年轻化”这种废话结论 而是“年轻人具体在哪个环节对你失去兴趣、以及为什么”。 想自己体验一下这份报告的质量,脱敏版链接在这里👇 atypica.ai/artifacts/repo… 如果你想利用消费者洞察,用户画像轻松赚钱,非常建议你注册试一下:atypica.ai

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超级个体|柿子
超级个体|柿子@yaohui12138·
之前推荐过 @atypica_AI 做 AI 消费者调研,随随便便就能赚钱 当时就有人喷我: 这东西真的能用在商业场景吗? 这些画像随便找个ai就能产出吧? 现在有答案了—— 一个 Marketing Agency 在 pitch「品牌年轻化」项目前,先用 Atypica 跑了一份调研报告,带着洞察进了会议室。 结果:直接赢下了项目。甲方买单了 我点进去看了那份脱敏报告,说实话,质量远超我预期: 1)不是那种 AI 编出来的“正确的废话”。里面有非常具体的用户声音——Gen Z 怎么看这个老牌乳制品品牌,哪些情感连接在断裂,哪些触点还有机会 2)不只是做了消费者访谈,还旁征博引了其他品牌年轻化的成功案例作为参照,给出的策略建议是有对标依据的 3)最关键的——这些洞察不是 AI 凭空捏造的。 Atypica 的机制是让 AI Persona(模拟真实消费者画像)进行深度讨论和交互,洞察是从“对话”中涌现的,不是从模型里硬挤出来的 这就是为什么甲方愿意为这份报告买单:它给出的不是“你应该年轻化”这种废话结论 而是“年轻人具体在哪个环节对你失去兴趣、以及为什么”。 想自己体验一下这份报告的质量,脱敏版链接在这里👇 atypica.ai/artifacts/repo… 如果你想利用消费者洞察,用户画像轻松赚钱,非常建议你注册试一下:atypica.ai
atypica.AI@atypica_AI

One of our agency customers recently shared a story with us. Before pitching a "brand rejuvenation" project to a client, they ran an Atypica study and brought the insights into the room. They won the project. We're sharing an anonymized version of the report below (re-run with the customer's permission) 👇

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我也笑了@cc1996314·
开源的用起来还简单,真是太香了
Jason Zhu@GoSailGlobal

大家最近都在看世界杯,经常听到解说喊破喉咙 特别是在梅西帽子戏法那一秒: 🇦🇷 阿根廷解说员喉咙劈了:"¡Gooool! ¡Hat-trick! ¡3 a 0!" 🇫🇷 法国 TF1 抢着喊:"Triplé de Messi !" 🇯🇵 日本 DAZN 主播炸屏:"ハットトリック!" 🇩🇪 德国 welt.de 一句 "Hattrick! Argentinien drei null!" 每一个人都激动到破音 你只听得懂其中一个 球迷群里有人问:"能不能把西语这段的癫,用日语也这样喊一遍?" 以前这问题无解,因为情绪,是翻译不出来的 最近发现了一款开源TTS 它做了一件魔法般的事:把原解说员的声音、语速、拉长音、破音、那股癫,完整迁移到 14 种语言。 那股癫,一段都不丢 在线体验的制作流程,也很简单: 1️⃣ 上传音频,选择需要翻译的语言,输入待合成文本 2️⃣ 点击“生成”按钮,即可完成翻译 更有开源版本,可以自部署无限使用,在保持相同声音的同时无缝切换语言,提供流畅、自然、富有表现力的语音 #有道TTS

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Jason Zhu
Jason Zhu@GoSailGlobal·
大家最近都在看世界杯,经常听到解说喊破喉咙 特别是在梅西帽子戏法那一秒: 🇦🇷 阿根廷解说员喉咙劈了:"¡Gooool! ¡Hat-trick! ¡3 a 0!" 🇫🇷 法国 TF1 抢着喊:"Triplé de Messi !" 🇯🇵 日本 DAZN 主播炸屏:"ハットトリック!" 🇩🇪 德国 welt.de 一句 "Hattrick! Argentinien drei null!" 每一个人都激动到破音 你只听得懂其中一个 球迷群里有人问:"能不能把西语这段的癫,用日语也这样喊一遍?" 以前这问题无解,因为情绪,是翻译不出来的 最近发现了一款开源TTS 它做了一件魔法般的事:把原解说员的声音、语速、拉长音、破音、那股癫,完整迁移到 14 种语言。 那股癫,一段都不丢 在线体验的制作流程,也很简单: 1️⃣ 上传音频,选择需要翻译的语言,输入待合成文本 2️⃣ 点击“生成”按钮,即可完成翻译 更有开源版本,可以自部署无限使用,在保持相同声音的同时无缝切换语言,提供流畅、自然、富有表现力的语音 #有道TTS
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我也笑了
我也笑了@cc1996314·
@XiaohuiAI666 WorkBuddy保姆级的教程,大佬真给力,非常值得学习,先收藏起来
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纳米AI
纳米AI@antiAIvo·
我这个账号还值得做下去吗? 整天追踪资讯、研究分析 更新也挺累的 还是0收益 ?😶
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Mizu
Mizu@MizuYin06·
推特快到 500 粉了。 虽然这个数字不算大,但对我来说是一个很开心的小节点。谢谢这段时间互关、点赞、评论、转发的朋友们,也谢谢愿意看我碎碎念和输出内容的人,同时感谢非常多的大佬们愿意放低身段给小弟点一个关注。 刚开始做账号的时候,其实也没想太多,就是想把自己看到的、学到的、思考到的东西慢慢发出来。没想到一路上遇到了很多有意思的人,也收获了很多鼓励。 500 只是开始,后面继续认真输出,继续互相交流。 感谢大家,继续一起成长!🤓
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我也笑了
我也笑了@cc1996314·
如果未来早餐可以直接“打印生成”,你还会愿意自己做饭吗?
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Maverick
Maverick@Maverick13317·
粉丝终于达到1000人。感谢朋友们!🙏!坚持定有收获!
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BingBo价值投资
BingBo价值投资@bingbogamer·
最近中文圈蓝V互关的热度又回来了! 说实话,圈子不大,大家抱团取暖真的很有必要。 #蓝v互关 #互关
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MateMatt
MateMatt@mate_mattt·
最近中文圈蓝V互关的热度又回来了! 说实话,圈子不大,大家抱团取暖真的很有必要。 #蓝v互关 #互关
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我也笑了
我也笑了@cc1996314·
A 40% cost reduction is huge if the output quality really matches the alternatives.
reapi@reapi_ai

🚨 Big news for AI creators! 🚨 Nano Banana 2 Lite is officially LIVE on reapi.ai, and the pricing is a total game-changer. 🍌✨ At just $0.016 per run, it is approximately 40% cheaper than fal.ai, replicate.ai, and even the official channels. You get the same high-quality performance while significantly cutting your production costs. 📉💰 If you are looking to scale your AI workflow without breaking the bank, this is the update you’ve been waiting for. Stop overpaying and start building smarter. Check it out here: reapi.ai/models/nano-ba… #AI #GenerativeAI #NanoBanana #TechDeals #reapi #Innovation #TechNews

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我也笑了
我也笑了@cc1996314·
@reapi_ai A 40% cost reduction is huge if the output quality really matches the alternatives.
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reapi
reapi@reapi_ai·
🚨 Big news for AI creators! 🚨 Nano Banana 2 Lite is officially LIVE on reapi.ai, and the pricing is a total game-changer. 🍌✨ At just $0.016 per run, it is approximately 40% cheaper than fal.ai, replicate.ai, and even the official channels. You get the same high-quality performance while significantly cutting your production costs. 📉💰 If you are looking to scale your AI workflow without breaking the bank, this is the update you’ve been waiting for. Stop overpaying and start building smarter. Check it out here: reapi.ai/models/nano-ba… #AI #GenerativeAI #NanoBanana #TechDeals #reapi #Innovation #TechNews
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我也笑了@cc1996314·
佛的脚怎么赢!!!#世界杯
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易达
易达@yida_web3·
🧵 Claude Fable 5 出来后,我没只盯着 benchmark 看,直接用 ZenMux 拉了一轮真实对比,挑了几件日常开发里会碰到的活儿干。 先说结论:它确实厉害,厉害得有点反直觉。 不是每道题都秒杀别人,而是任务越长、越复杂,它的优势就越明显。不过代价也实打实——贵、慢,还特别「较真」。 这次我没单个测,而是直接在 ZenMux 的 PK 模式里,把 Fable 5、GPT-5.5、Opus 4.8、Gemini 3.1 Pro 扔同一个 prompt 里跑。 第一个活儿是典型的老项目重构:把一个 legacy REST API 改成 event-driven 架构,多文件操作。 Fable 5 给我的感觉最像老鸟工程师——上来不是直接甩代码,而是先拆模块、画迁移路径,甚至主动给了一份 migration plan。工程味很足。 但也有毛病:它有点设计过头,在一些本来不用抽象的地方也提前搭了架子。 相比之下,GPT-5.5 快是快,但更像工具人,短期看得准,长远就短视了。Opus 4.8 稳得一批,但太保守,很多优化直接不动手。Gemini 3.1 Pro 速度没话说,可跨模块依赖一多就开始飘。 第二个测试是个 30 步的 agent workflow(生成→测试→修复→自我验证)。 Fable 5 前 20 步特别稳,还会主动 self-check,不用我提醒就自己过一遍。但后面就开始反复在一个 bug 上打转,不太会「收手」。 GPT-5.5 中后期上下文明显乱了,最后还自信满满地说「搞定」。Opus 4.8 最干净,慢是慢,但绝不瞎报完成。 这一轮看下来,Fable 5 的强项是不会轻易放弃,但弱点是不知道什么时候该停。 第三个测试我故意埋了几个 bug。 Fable 5 没第一时间发现,但在后面的 self-test 阶段自己触发修正了,是唯一一个会反过来验证自己的。GPT-5.5 直接漏掉还宣布完工。Opus 4.8 没修错,但会老实说「可能还有 edge case 没覆盖」。 这时候区别就出来了:有的会错但会改,有的会错但不知道错,有的干脆不乱动。 然后就是现实问题了。 $50 / M output 在真实项目里不是数字,是决策门槛。首 token 延迟 80 秒,也让它不太适合高频迭代的日常开发。再加上 enterprise 30 天数据保留期,这些都是硬边界。 所以我现在看问题的方式变了:不是找「最强模型」,而是怎么低成本验证哪个适合当前任务。 这时候 ZenMux 就很香——PK 模式能把几个模型并排跑,同屏看输出、成本、延迟,不用自己为 $50/M 的试错买单。 顺便提一句,现在他们有个自动充值活动正在搞:每笔加赠 20%,单用户限 3 次,单次上限 $100,最多能领 $300 赠送。截止 7 月 15 号,用来做评测和 agent 实验挺合适的,余额不会归零。 回到 Fable 5 本身。 它不是 GPT 的简单升级版,更像专门啃「最难 10% 工程问题」的那个模型。 贵、慢、太认真是它的标签,但碰到真正棘手的长任务,它可能是目前最靠谱的选择。 最终结论就一句话: 90% 的日常任务其实不需要它,但那 10% 最难的活儿,它可能是你唯一想开的选项。 想自己验证?别只看别人测,直接拉真实任务跑一跑就知道了。
易达 tweet media易达 tweet media
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