AIGC Weekly #11更新了，本期主要介绍了ChatGPT API发布的内容以及相关工具，AI生成动画短片的工作流程。下

AIGC Weekly #11更新了，本期主要介绍了ChatGPT API发布的内容以及相关工具，AI生成动画短片的工作流程。下面是上周一些行业动态和产品推荐，更多详细的内容可以去图里的竹白查看： 本周精选： ChatGPT API上周正式发布了下面是一些相关信息： 官方介绍文章： 官方API文档： Token计数规则文档： Token可视化计数工具： 官方Playground页面： 同时开放的API 还有Open AI已经开源的Whisper语音识别模型： ANIME ROCK, PAPER, SCISSORS-完全使用AI绘图技术制作的高水平动画： 他们使用的主要工具为： Stable Diffusion模型+DreamBooth微调 ControlNet 匹配动捕画面姿势 虚幻引擎+资产存储3D模型 Img2Img + DeFlickering效果 大量的老式的VFX合成 产品推荐： OpenCat-ChatGPT Mac桌面客户端： bob-plugin-openai-translator-BOB ChatGPT翻译插件：

试了好几个AI画图工具，Dalle & Midjourney都可以画的很好。（附图2，3，4）

试了好几个AI画图工具，Dalle & Midjourney都可以画的很好。（附图2，3，4） 但是在实现个人意图方面，我试过了很多prompt，想要AIGC呈现出我所期待的画面（附图1）非常困难。 附图1是我很多年前画的画。一直想把它精加工，变成一个更立体、更完整、更有层次感的作品。但是苦于我自己画工有限，无法实现。 对于一些三维/立体/视错觉叠加的思维过程，如果AIGC可以接受按顺序来进行的instruction，也许我完成这幅画的数字化，就有据可循了～ 【Chain of thought Prompting】

安利一波近期玩过的AI办公&创作工具

安利一波近期玩过的AI办公&创作工具 Poe： 免费Chat Bot聚合产品 优点：1）内置Chat GPT/GPT-4/Claude等Chat bot，也可以创建自己的聊天机器人；2）国内手机号注册，免费使用；3）UI简单，有一定的社交属性，可以看其他人分享的AIGC内容；4）支持跨端使用，可下载APP Leonardo.ai：主打游戏资产的AI绘画产品 优点：1）风格多样，效果感人。官方提供了大量的优秀作品Prompt和参考风格；2）使用简单，免费；3）可以投喂图片训练自己的模型。 内测中，申请后可免费使用 Tome：AI PPT灵魂画手 使用流程：在PPT模板里输入Text/Title/Headline，中英文都可→ctrl K调出命令键，就可以调出AI相关功能了。例如让GPT-4继续填充内容、让DALL·E基于文字快速生成配图，同时支持手动修改Prompt生成新的图片。 Chat Doc：基于Chat GPT的文件阅读助手 使用流程极简，将 PDF资料上传到平台→像和Chat GPT聊天一样提问。比较适用总结文档要点、写书评，尤其是长篇幅的操作指南、工具类书籍、英文报告等。 优点：1）会把AI回答涉及的页码都标出来，方便check和延展阅读；2）分析结果相对准。 其他延伸学习资料 AI工具聚合平台： AI学习聚合平台 AI学习文档： 感谢大佬分享 Prompt聚合平台：

AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步

AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步 本文编译自 Lilian Weng 的个人博客，Lilian 现在是 OpenAI 的 Head of Safety Systems，之前还领导过 OpenAI 的 Applied AI 团队。 AI Agent 被认为是 OpenAI 发力的下一个方向。OpenAI 的联合创始人 Andrej Karpathy 在近期的一次公开活动上提到“相比模型训练方法，OpenAI 内部目前更关注 Agent 领域的变化，每当有新的 AI Agents 论文出来的时候，内部都会很兴奋并且认真地讨论”，而在更早之前，Andrej还评价 AutoGPT 是 Prompt Engineering 下一阶段的探索方向。 Lilian Weng 的这篇 Blog 可以说是目前 AI Agent 领域优质论文的系统综述，她将 Agents 定义为 LLM、记忆（Memory）、任务规划（Planning Skills）以及工具使用（Tool Use） 的集合，其中 LLM 是核心大脑，Memory、Planning Skills 以及 Tool Use 等则是 Agents 系统实现的三个关键组件，在文章中，她还对每个模块下实现路径进行了细致的梳理和说明。到今天，构建 AI Agent 的工具箱已经相对完善，但仍需要面对一些限制，例如上下文长度、长期规划和任务分解，以及 LLM 能力的稳定性等。 从今年 3 月 AutoGPT 推出后，Generative Agent、GPT-Engineer、BabyAGI 项目的爆发将 LLM 的叙事代入了新的阶段，从“超级大脑”到真正有可能成为“全能助手”。Lillian 在自己的 Twitter 中也认为“This is probably just a new era”。 |

偶然刷到小宇宙 @kyth 的动态，刚好有些相关的了解来写条分享

#内幕消息 偶然刷到小宇宙 @kyth 的动态，刚好有些相关的了解来写条分享 大多数人消费内容时，会在意内容的生产成本高低吗？ 我觉得这是个好问题，让我想到了一个高度匹配这个描述的创作者：MrBeast 如果要说有谁最擅用生产成本增加内容吸引力，MrBeast 不算第一也肯定能排进前列。 在学习内容创作的时期，我曾经在一档专注讨论创作者经验的播客 Creator Science 中听过对 MrBeast 的分析 [1]。 这一期的嘉宾 Phill Agnew 花了 50 个小时专门分析 MrBeast 的频道，自己也是另一档播客 The Nudge 的主播，他的播客则是专注于分析营销背后的行为科学的。 他们当时聊到了 MrBeast 在视频为了增加吸引力中用到的 3 个心理学理论： - 投入偏倚（input bias） - 昂贵信号理论（costly signaling） - 对比效应（contrast effect） 而这里面的前两者，刚好对应了 kyth 问的问题「大多数人的内容消费，是否会关注内容生产成本」。 1. 投入偏倚（input bias） 当我们了解到某事或某物背后的投入很高，我们会更倾向于高估它的价值，比如一瓶几十块的酒，对比几百块的酒。 这里的投入是广义的，可以是时间、也可以是金钱，或是其他能体现出费时费力的指标。 播客里的例子提到了一个围绕搜索等待的实验，同样是搜索航班信息，一组只显示转圈加载，另一组展示搜索的细节过程（具体展示搜到的每家航司信息、每步动作），让用户为体验评分，结果后者更高。 这也让我想到加载等待的设计，相比于常规的播放循环动画，用一些方式展示过程的投入可能会更有益于提升用户/玩家体验，比如产品设计中 Arc Search 的 Browse for me 会展示搜索找到的每个信源和当前生成阶段，Notion Q&A 中会展示 AI 当前的动作、正在阅读哪一篇笔记；游戏中《饥荒》生成地图的文案、《动森》好友联机的航班包装。 如果观察下 MrBeast 的视频标题和封面图，你会发现强调投入成本的这一做法几乎无处不在。 Pill 自己用广告投放做了个实验，同样的内容，强调生产的投入时间相比不提及生产投入，点击率提升了 45%。 类似的现象在国内也有观察到，比如 B 站盛行的《耗时xx小时，xxx》，真的是太常见了，这类标题能广泛扩散，不太可能只是单纯的模仿。 这也让我想到个有趣的事情，之前 AI 刚火起来那会，不少人觉得 AI 生成的东西很廉价，包括更早的时候咖啡行业出现机器人手冲、消费者觉得没有灵魂。我猜可能也有投入偏倚的影响在，因为都是把需要大量人力投入的事情变得唾手可得，时间消耗显著减少了。 2. 昂贵信号理论（costly signaling） 指我们在传达信息上花费的金钱越多，人们越会注意我们所传达的，这和前一个理论有重合（比如讨论的都是金钱时），但不完全等同。 MrBeast 可以算是这方面的典型案例了，他在制作视频时出手非常阔绰，动不动就花费重金，这也是他的内容为什么能这么吸引人。 为了验证昂贵信号理论，嘉宾 Phill 围绕他自己的播客 The Nudge 做了一场实验，用两种方式做推广，使用同样的素材，但有一种是通过广告牌展示，广告内容主要是说服人们 The Nudge 为什么值得一听。 实验结果来看，看过广告牌版本的相比普通广告的，人们愿意听播客的可能性高了一倍。 我觉得这也可以延伸讨论到另一个有趣的现象，AIGC 火热之际，「积极拥抱」AI 生成内容的厂商被玩家抵制。 虽然识别 AI 生成的美术资产有门槛、需要对美术和这类 AI 工具有一定的了解，但并不影响玩家们得知 AI 技术运用后觉得游戏内容廉价，机核谈 AI 的一期播客也有过这个观点 [2]。 AIGC 在游戏行业的推行，主打一个降本增效，常识中也会倾向于认为 AI 的使用比人力便宜，按照昂贵信号理论，会觉得廉价也是理所当然。 从这个角度来看，对于 AIGC 的采用，厂商最好不要向玩家大肆宣传，我觉得这个很像预制菜，有多人会因为餐厅使用预制菜而有更高的消费意愿？ 除了上面讨论的这些，昂贵信号理论的成本也可以是机会成本。 这里提到了两个例子，一个是 Jay 的付费社群，另一个是鞋子的品牌 Patagonia。 作为内容创作者，Jay 有一个专门用于交流学习的付费社群，但这个社群并不是谁都可以进，人数是有上限的。Jay 设置了一个两百人的上限，再多就要排队等待了，就算有钱也进不了。 而卖鞋的 Patagonia 也类似，并不是谁都可以买他们品牌的鞋，如果消费者是某家破坏环境的企业的员工，Patagonia 并不会把鞋卖给他们。 这种自我加限制的行为看上去很傻，但提高机会成本，也是为了更好的保证结果的价值。Jay 是为了更好的社群环境，Patagonia 则是为了践行自己对环保的贡献。 类似的例子我去年也遇到了一个，TEDx 的报名，不像常规活动花钱买票就能参加，有一期我注意到，买票前要填写不少信息、经审核通过后才有购票资格。 看似繁重的审核流程，显得活动的参与机会更加可贵，也让我对届时能收获的价值更抱期待了。 参考来源 [1] Phill Agnew 谈 MrBeast 在内容创作中用到的 3 个心理学理论 [2] 机核播客谈游戏开发与 AI 如何共处

过完618，我把用AI客服的店给拉黑了

过完618，我把用AI客服的店给拉黑了 意识到对方是机器人之后，陈杰试图换成人工客服，但连续发了好几次“转人工”，对方却无动于衷，依旧格式化地回复“为了节约时间，可以简单描述问题，XX帮您解决。”作为全球最热的几个概念之一，AI不仅是股市的兴奋剂，还成为了一家企业乐于拥抱改变的标志，尤其是生长于互联网浪潮的电商行业，几乎所有企业都在讲述自己的AI故事。但将视角切换到消费者身上，那些数字人主播、AI客服带来的或许并不是一个双方共赢的故事。在某电商的投诉平台上，关于“找不到人工客服”的问题投诉超过2.7万条。黑猫投诉App上关于找不到人工客服的投诉，图源：黑猫投诉从企业嘴里的“无所不能”到消费者口中的“一无是处”，我们当然可以将其视作科技与现实的落差，但如果想要解决问题，找到AI与人工交接棒的最佳位置，或许才是关键。AI在电商领域的应用，主要有三大件：AI主播、AI客服和AI电话营销。AI主播最近一次引起网友的广泛关注，是两个月前以刘强东为原型的“采销东哥”亮相京东直播间。上播的短短30分钟内，直播间的观看人数破千万，不仅用户停留时长是平日的5.6倍，它讲解的13款商品，订单量也环比增长了7.6倍。采销东哥，图源：网络贡献个人形象为AI主播造势，刘强东显然看好AIGC在电商领域的应用。在许多关于AI主播的故事里，它对各种带货话术信手拈来，控场、选品、炒气氛无所不能，可以替代真人主播和背后的一整个团队，帮助中小商户用可控的成本开辟出稳定的线上销售渠道。但AI主播真的有这么强大吗？或许未来可以，这个618还不行。“硅基研究室”在GrowGorgeous的AI直播间蹲守了4个小时，期间仅有两位观众尝试过和主播进行互动，从提出问题到回答问题，至少间隔了20秒的时间。并且，AI主播似乎并不能理解观众的提问。譬如当观众针对主播正在介绍的商品询问价格，AI主播只是公式化地回复“不同的规格和组合有不同的价格，请去链接中寻找。”话术重复，回复刻板，声音口型不同步，缺少刘强东这样的明星IP加持，观众显然对AI主播并没有很大的兴趣。从上午9点到下午1点，四个小时内，直播间的观看人次仅从171爬升到了256。晚上9点再次进入直播间时，观看人次达到了2201，图源：GrowGorgeous直播间另外值得一提的是，虽然网上“AI直播风口论”层出不穷，实际上想找到一个AI主播并不容易，“硅基研究室”刷了两天各大直播平台，只找到1个使用AI主播的直播间。如果你用AI主播作为关键词搜索，结果有两种可能，一种是真人假扮AI的秀场直播，另一种则是教人用AI开播赚钱的卖课主播。显然，在“授人以鱼”和“售人以渔”之间，大多数人都选择了后者。踪迹难寻的AI主播的反面，是泛滥成灾的AI电话营销。每到大促期间，以化妆、护肤为代表的品牌，会利用AI主动拨打用户电话推销相关产品。但这种主动入侵消费者生活的营销方式真的能给品牌带来销量吗？答案或许是否定的，小红书等平台上，许多用户受这些电话困扰，却又因为担心错过工作电话而不得不逐个接听。相比于技术尚未成熟AI主播，和过于侵扰生活的AI电话营销，AI客服似乎是那个现阶段最有希望帮助消费者改善体验的选择。客观来说，作为一名客服，AI至少能在产品介绍阶段拿到高分。与真人相比，它更有耐心，回复更及时和详细，24小时无休。可一旦面临意外情况，譬如陈杰那样，AI客服在之前建立起的良好印象便会在瞬间荡然无存。“硅基研究室”选择了多个电商平台的10家品牌旗舰店，询问产品详情时发现，其中7家店铺直接由AI客服进行答复。对于常规性问题，譬如质量、发货时间、库存等，AI客服大多能立即作出准确答复。但对于个性化问题，AI客服往往答非所问，而此时只有个别店铺会自动转为人工服务。不过，根据了解到的情况，像陈杰这样的屡次寻找人工客服无果的现象或许并不多见。随机选择的店铺中，部分将“转接人工”设置成了第一轮对话的选项，其余被要求转接人工之后，也迅速将对话交给人工接管。大多数品牌的人工客服并不难找，图源：淘宝众所周知，这一轮AI热由OpenAI的ChatGPT点燃，LLM（大语言模型）带来的通用能力使AI的临场演变能力更强，看上去仿佛无论用户提出什么问题，都能做出回答即便答案有可能是胡言乱语。但问题在于，消费者不论是点进直播间，还是向客服寻求帮助，目的显然都不是为了欣赏对方多么能言善辩，而是来解决问题的。也就是说，虽然“说”在主播和客服的工作中占了相当大的比重，但真正的得分项仍在最后的“做”上。而从“做”这个维度出发，AI实际上没有被赋予任何权限。而人类不“放权”给AI，实际上也是因为前车之鉴。2023年12月，有个外国用户诱导一家接入ChatGPT接口的车行AI客服用1美元售出了一辆雪佛兰。当车行封堵住相关漏洞后，另一名用户通过冒充自己是OpenAI的创始人山姆奥特曼，又诱导该车行的机器人免费送出了车辆。两次上当，该车行最终不得不关闭了AI客服功能。显然，无论是AI三大件中的哪一件，都不像人类那样具备判断力，也就无法真正被赋予权力去“做”一些事，因此几乎不可能达到和人类等同的服务效果。于是问题随之而来，既然AI还不够好用，那为什么商家们愿意冒着给消费者留下坏影响的风险上马各种AI工具呢？为了追求更高的效益？这当然是答案之一，但往深层次挖掘，电商平台的考核和电商的波动性，或许才是更关键的线索。以AI客服为例。“我们作为商家，也知道目前市面上的AI客服服务大多不太好用。”经营服装网店的店主朱微告诉“硅基研究室”，“但电商品牌有3分钟回复率的要求，而且会列入考核标准之中。”所谓3分钟回复率，是影响店铺服务分的关键指标之一。简单来说，服务分越低，店家的生意就越难做，因为不光消费者会敬而远之，平台也会采取一些的限制措施。以抖音为例，服务分在60到79分区间的商家，不仅被排除在平台的各种营销活动之外，本地推广还会受到限制，比如把你的门店放在搜索结果排序的最底下。为了考核合格，大多数网店都会大量使用AI客服，人工客服作为辅助。3分钟回复率是影响商家服务分的重要指标另一方面，每到双11、618期间，订单量大幅度增长，如果临时增设人工客服，等高峰期过去就会面临出钱养闲人的问题。相比之下，功能可能没那么强大，但后续负担更小的AI客服，更容易成为商家的选择。究其根本，不论哪一类AI，只要是一项符合公司效益的合法选项，被广泛采用也是理所当然。有需求就有市场，既然商家需要，各式各样的AI企业便开始像野草一样蓬勃生长，甚至可以说，AI三大件几乎已经成为了科技企业的“标配”。百度、阿里、网易等科技大厂旗下均有AI客服、数字人等业务。智谱AI、月之暗面、MiniMax等在这轮生成式AI热中冒头的潜力股，也先后推出了AI客服或类AI客服的产品。此外，还有数不清的小厂和经销商。根据《2023年中国智能客服市场报告》，2022年中国智能客服市场规模已达66.8亿元，预计到2027年，市场规模有望增长至181.3亿元。值得一提的是，虽然都被称为AI客服，但因为AI背后的模型种类不同、资料库不同、技术路线不同，客服与客服之间的能力也天差地别，好的AI客服能够准确理解问题并在需要的时候推荐人工，差的客服只能循环输出格式化的结果。类似的情况也发生在数字人领域。据清华发布的《数字人研究报告2.0》... PC版： 手机版：