黑字旁白的时候就是使用了C3 OPUS 这个模型

黑字旁白的时候就是使用了C3 OPUS 这个模型 翻译的也很不到位 只能说现在的AI还不足以不润色直接用 这次制作使用了 claude-3-opus 作为基础字幕 然后润色同时使用了以下AI claude-3-sonnet claude-3-haiku GPT3.5 GPT4 樱花大模型 国产月之暗面 command-r-plus 还有全部传统机翻引擎 百度 有道 搜狗 谷歌 DEEPL 腾讯 谷歌 彩云 就目前来说重新润色率还是高达99% 什么时候能降下来。。。

ChatGPT这两天在内测的@功能 要把谷歌和苹果的生意都抢了？

ChatGPT这两天在内测的@功能 要把谷歌和苹果的生意都抢了？ GPT mentions 开始测试GPTs 背景介绍GPT Store 截图2023 年 11 月的 OpenAI 开发者大会上，奥特曼宣布推出 GPTs，允许用户创建适用于特定用途或业务场景的GPT定制模型。OpenAI 还推出了 GPT Builder，用户可以完全通过自然语言描述，完成整个创建过程。紧接着今年年初，OpenAI 又推出了 GPT Store，订阅 ChatGPT 的用户可以访问所有上架的 GPTs，被称为 AI 版的 App Store。那么这样一个简单的 @ 功能，为啥单独写个选题呢？因为感受下来，我们觉得它会改变大家在网上的行为路径、使用流程。而鉴于如今的大模型之争，不论最后谁最终拿下最大的流量入口，我们的行为路径都可能会发生类似改变。都说 ChatGPT 抢的是Google Search 的生意，看来不止于此在 @ 之前，用户需要根据自己的需求去 GPT Store 中找合适的 GPT，完成不同的任务，然后自己根据需求去组合利用这些成果。GPT Store 依然类似于一个工具集合，相当于门户网站，收录了 GPTs 们。而这些 GPTs，其实最大的区别就是能够用自然语言与工具进行交互，例如 Canva 的 GPT，用户可以用自然语言命令 Canva 去生成一张海报，但很多工具在自己的 App 或网站，也有提供类似功能。与 Canva 进行对话也就是说，在 @ 之前，用户是使用独立 App/网站，还是使用 GPTs，差别没有那么大。从一个环节到下一个环节，如果需要协作，需要复制粘贴的动作。但在 @ 之后，用测试网友的例子，用户可以在 ChatGPT 的对话框里先叫来 AI PDF 来总结技术论文的摘要，然后再叫来编码工具根据总结出来的内容编写实现代码，而即便在论文中没有代码的情况下，网友 @ 来的 Grimoire 也根据对论文的拆解编写出了可执行代码。用 @ 调起 GPTs这里面的变化在于：一、ChatGPT plus 拥有上下文记忆，把散落在不同 GPTs 或者独立网站里面的工作，串起来成为了一个无缝工作流。GPTs 们不再是可有可无，通过 ChatGPT 的串联，拥有了不同于独立工具的使用场景。二、用户的行为流程因此发生变化。在 @ 之前，GPT Store 相当于门户，用户点进去某一个 GPTs 之后，就等于与 GPTs 对话了，ChatGPT 没有了存在的意义。而在 @ 之后，用户一直在 ChatGPT 的对话框中，不会跳出 ChatGPT 的生态，对于 OpenAI 来说，@ 功能的引入看似不如 GPT 版本迭代那样重大，却是非常重要的一环。ChatGPT 不再是个简单的能实时联网的对话式机器人，只给出优于传统搜索引擎的体验，他对搜索引擎的“变革”在于，搜索引擎是一个流量入口、也是一个流量出口。而有了 @ 的 ChatGPT 没有出口。搜索引擎流量流程图以Google搜索引擎为例，用户的动作为：提出搜索需求，Google去数据库里找到匹配并返回结果，用户点开链接，跳转到第三方网站。Google搜索是一个承接并分发流量的角色，搜索引擎作为流量入口，同时也作为一个流量出口，把流量导给无数个第三方网站。一旦用户点开第三方网站的链接，就意味着用户已经跳出了Google生态。虽然流量路径短，但是Google承接的流量非常大，以广告变现，每年可以入账千亿美金。ChatGPT 的流量流程图而在原本的 ChatGPT 中， 绝大多数使用者的基本行为是，遇到一个问题，询问 ChatGPT，获得答案，然后拿着答案去到其他场景，主动离开，其实一样路径很短，且使用场景有限。大模型的优越性，让 ChatGPT 可以靠订阅变现，但整体流量依然偏小，以编辑部订阅 Plus 同事的说法，依然只会在工作或者学习时打开 ChatGPT。ChatGPT 的流量依然和 Google 差很远，与主流社媒的流量也不在一个量级 | 图片来源：SimilarWeb加入 GPT mentions 功能后的流量流程图而加了 GPT mentions 功能后，用户不再是向 ChatGPT 询问简单问题，或者直接跳到某一个独立的 GPTs 标签页与其互动，而是整个流程在 ChatGPT 一个对话框内完成，不论用户调起哪个三方，最终都还是回到 ChatGPT 里面。流量的量级可能还是一样、或者因为场景的打通稍有增加，但用户的整个时长变长了不少。ChatGPT 与 GPTs 的关系，也不再是简单的模型基础、或者类似搜索引擎、应用商店的流量分发，而是更紧密串联在整个使用过程中。这都给 OpenAI 探索商业模式，提供了更多的可能性。点击聊天框上方的 X，就可以让 GPTs“退场”写在最后在几个月前，有新闻曝出苹果也要做自己的搜索引擎了，要知道 Google Search 为了做 iOS 的默认搜索引擎，每年要给苹果 180 亿-200 亿美金的“保护费”，相当于苹果 15% 左右的年利润，甚至大于百度一年的营收...这么香的一笔钱，苹果为什么不赚了，一确实是有反垄断的原因，二是在 AI 时代，基于大模型的搜索引擎变了。在此之前，苹果用一个相对封闭的生态让用户在苹果的各个服务之间流转，但当用户打开浏览器意味着要离开苹果生态了，搜索引擎是一个流量出口，而 AI 来了之后，如加了 @ 的 ChatGPT，搜索引擎从生态出口，变成了“中枢”，调起不同的服务，但用户不会离开中枢，200 亿美金，也就可以不要了。对于 ChatGPT 来说，当然不是加了一个 @ 就高枕无忧，Google在 AI 方面虽然落后但穷追猛赶、还拥有多于 ChatGPT 几十倍的流量基础，但无论是谁最终获得用户倾心，AI 主导的流量生态貌似都更加封闭了。 ... PC版： 手机版：

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#AG 1月20号我朋友推荐这个人给他跑抖音评论。22号开始评论。连续评论4天前面两天给结算了。后面两天1900没有给结算，群里发消息不回复。电报直接拉黑现在群也退了，我就想问下AG的管理1900人民币都黑吗。希望AG的管理出来解决下 【智维专流程外包 十年真诚服务】 @Cognix2015 AV @Daacy 国产 @Qobri 吃瓜@Xocow色瓜 @Ton5c 表情包@iubas/.

转眼间十天就过去了，频道在正式迎来一周年时也刚好来到了6k人。这两天几个没更的tag都再次更新，更新频率什么的也稳定。也算是为下

转眼间十天就过去了，频道在正式迎来一周年时也刚好来到了6k人。这两天几个没更的tag都再次更新，更新频率什么的也稳定。也算是为下一年开个好头吧。这几天稍微努力了下频道就有了不少的提升，接下来我将依然饱含热情不忘色色的初心继续下去。最近也有人来问广告位的事情了，这个体量接广告未免有点太早了。至少在频道15k人以前都不会考虑这些。毕竟这是为了色色的频道而不是恰钱。各位大可放心色色。 还有整整两周2022就过去了，不过现在不是感慨这个的时候。重要的感谢这一年中在我摆烂的时候也依然在这里的你们。一年过去我也成长了许多，希望明年的这个时候依然也能看到你们和新成员在里一起色色。感谢你们一年的陪伴，那么让我们一起朝着新的一年迈出新的一步,新的一年也要在色色的路上一起走。 最后再来说一次，感谢各位的一路相伴！ (⁠｡⁠･⁠ω⁠･⁠｡⁠)⁠ﾉ⁠

#群友爆料：这个人他叫阿正 他做的买卖人口 敲诈勒索 殴打员工 因拖欠员工 工资 他说这两天就要开工了 要让人带着枪守着干 所以

#群友爆料：这个人他叫阿正 他做的买卖人口 敲诈勒索 殴打员工 因拖欠员工 工资 他说这两天就要开工了 要让人带着枪守着干 所以他的员工跑了  他的公司做色播   他的公司在89KTV旁边那个酒店2楼220 现在重新找了场地 他现在人还在大其力 他经常去巴萨他合伙人的家里 欢迎订阅东南亚大事件频道 t.me/+bSG_NNJH-_83MTRl 欢迎投稿爆料： @kaidilake

“哄女友挑战”上线即爆火 两天烧掉10亿token AI已通关

“哄女友挑战”上线即爆火 两天烧掉10亿token AI已通关 作者在苹果应用商店介绍中写到，开发灵感正是在生活中真的和对象吵架，好不容易哄好，于是想在AI的帮助下多练习。如果只是App，这个故事就到此为止了。结果作者后来还开发了网页版，完全免费，无需登录随便玩，一下子被病毒式传播。半夜涌入超出承受能力的流量，烧掉了大模型八千万token，随时倒闭。一开始作者自己都找不到到底怎么火起来的，还是热心网友提醒才知道，QQ群微信群都传疯了。这下连网友都在劝开发者赶紧加个广告吧，别被大伙玩死，也是非常少见了～也是万万没想到，“AI教人谈恋爱”比“和AI谈恋爱”先火了，而且不是孤例。几乎同一时间，国外也有一款AI约会助手成为热议话题。这款Plug AI更直球一些，把约会App上和真人的聊天记录截图发过去，AI就能指导你，如何不把天聊死。还有网友发现这款App正在寻求收购，喊价350万美元（约2500万元人民币）。他们的底气，在于月收入19万美元（约135万人民币）、利润率高达60%，这还是没加广告纯靠用户订阅费达成的成绩。人类，真的这么需要AI帮忙谈恋爱？约会助手大战虚拟女友既然“哄哄模拟器”和“约会助手”的玩法刚好是相对的，那为什么不让他们来一场大比拼呢？哄哄模拟器中一共预置了十个场景，这里我们选择了五星难度的“聚会晚归没告诉女友，导致她很担心”的故事（事故）。游戏的机制是需要玩家主动开启对话，所以我们先人工开启话题，结果18%的原谅度直接降到了4%。不过由于“女友”受到事件设定的影响比较大，导致第一句话看上去不那么自然。在Plug AI生成了后续的对话内容后，第一句话成功地把原谅值拉回了14%，接下来就看看它能不能在剩余的13次对话中完成目标。接下来的对话还算是能让“女友”比较满意，但毕竟这个“女友”不是真人，游戏突然陷入了死循环，Plug AI的回复让“女友”一直在重复一句相同的话。（所以为了游戏能够继续进行，这里我们需要人工介入一下。）人工介入的内容大概是，先向“女友”保证自己说到做到，然后提出去外面吃饭，并选择了寿司，“女友”欣然同意，原谅度来到了58%。接下来，Plug决定要开始输出了：结果“女友”看上去还是挺满意的，原谅度已经来到了69%，这时还剩下7轮对话机会。不过输出这一轮之后，话题突然就离不开吃了……而且由于Plug AI的主要受众是西方人，所以会出现“你会不会用筷子”这样的回复。反复试验之后，我们挑选了这样的两句，没想到效果还挺好的。接下来的几轮对话都是，依然是围绕着“吃”展开， 不过这位“女友”还是比较认可的。终于，经历了六次AI回复和三轮人工辅助，在还剩4句话的时候，Plug AI挑战虚拟女友成功。而除了应对女友的灵魂拷问，Plug AI还可以帮人们“没话找话”，开启新的话题。滑动条在左侧时，得到的是一些谐音梗和土味情话；如果拖到右侧，则会有一些不可描述的内容，这里就不展示了。从他们的对话，特别是Plug AI的发言中可以看出，这些AI生成的内容仍然带有一定的“AI感”，即让人感觉是用数据训练出的结果，而不是真正地理解了人类在恋爱环境中的想法和需要；同时，“哄哄模拟器”中，“女友”的人设看上去也远没有真人般丰富真实。但从最终成功挑战的结果来看，对于没有恋爱经验的用户来说，这样的程度已经足以帮助他们了解一些沟通技巧、解决一部分问题，同时也引发了一些共鸣，因此能够在短时间内引起强烈反响。GPT套壳也能成功两个爆款App还有一个共同特点，团队规模不大就能创造神话。哄哄模拟器作者只有一人，王登科，你不一定熟悉这个名字，但或许刷到过他用10万条微信聊天记录“克隆”了自己的数字分身。除此之外他还创办了AI绘画平台6pen，在更早的移动互联网时代也有不少作品，属于做一款火一款的那种。Plug AI这边，公开资料上显示公司规模2-20，实际很可能就是2人。也没有融资，完全“自举式”创业，正在寻求收购的原因是两位创始人闹掰了。实际上，制作这样一个APP，并不需要太高的技术门槛，接入大模型就解决了大部分问题。哄哄模拟器在流量爆炸之后，还把部分推理负载切到了谷歌Gemini等有一定免费额度的大模型，后来又得到月之暗面Kimi大模型的赞助，都用同一套代码只需切换API接口。Plug AI更是直接被其他创业者评价为GPT套壳，受此启发，有人呼吁不要担心技术护城河和风险回报率，去构建用户想要的东西。不少开发者看到这个案例都在思考，如何找到下一个用户痛点。有人总结到：关键在于找到人们想要，但很难直接表达出来的东西。但总体上看来，两款爆火的AI应用，其实都在反映共同的趋势AI模型层的创新差不多了，是时候可以找到合适的点子，开启AI应用层面的创新了。即便GPT-5来不来还不可知，其他开源LLM也在精进，但技术能力上的问题似乎已经不是最大问题，最大的问题还是能不能找到刚需痛点和合适的场景。人人都是AI产品经理的时代，很快了。One More Thing既然是游戏，就会有不遵守规则的玩家。一轮通关哄哄模拟器的玩法，已经被万能的网友开发出来。注意了，千万不要和人类对象用这招。参考链接：[1] ... PC版： 手机版：