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“精神小姨”戴芸:图画书里也有诗和远方

“精神小姨”戴芸:图画书里也有诗和远方

绘本棒棒堂

大家好,新一期播客上线,嘉宾是我们酷酷的“精神小姨”,戴芸老师。(至于为什么叫戴芸老师做精神小姨?且看下文细说。) 我一直觉得戴芸老师的作品有一种,我能感受得到但很难用语言描述出来的独特气质,无论是自然题材的《苏丹的犀角》、《北极熊搬家》,艺术题材《你看见喜鹊了吗》,日常生活的《妈妈是个海鲜子》《溜达鸡》,到最新的非常惊艳的《夏尔贾汉》……她的作品乍看好像没有那么儿童化,相反一直在拓展我们对于儿童绘本内容和风格的认知;然后,那里面好像总会回荡着一些远方的声音。 在播客中,我们聊到了她在肯尼亚草原见到苏丹的感动,在黄沙漫天的印度老虎保护区追寻老虎的足迹;也聊到了她作为绘本文字作者是如何珍重笔下的文字、希望能给孩子们踮一踮脚就能够到的语言的美,以及绘本也可以具备跨越年龄的包容性。 当然,这次聊天我觉得最大的收获是,我们意外地得到了一个词:精神小姨。什么是小姨呢?就是那种,她不经常出现在你的生活里,也没有那么关心你的吃喝拉撒;但是她出现时,总是打扮得美美的,说一些你半懂半不懂的事,让你在懵懂中萌生对你远方的向往。 戴芸老师的书,就是孩子们的精神小姨。 本期有福利哦!点亮页面右上角小红星❤️+留言,我们将挑选2位幸运听众,赠送《夏尔贾汉》或《溜达鸡和流浪兔》1本。 [你将听到以下内容] 05:27 新作《溜达鸡和流浪兔》源于翻译《溜达鸡》留下的问题:溜达还是流浪? 07:30 两本“溜达鸡”创作过程中,对于绘本理解的变化 10:26 不避讳在儿童图画书中谈论比较深的话题 13:55 图画书一定要孩子现在就看得懂吗? 18:03 部队大院长大的乖孩子,长大后才点燃对于文艺的兴趣 23:37 小时候的梦想是做电视新闻记者 25:32 对远方有兴趣,也反映在绘本创作里 30:05 创作《苏丹的犀角》:被苏丹极具戏剧张力的一生深深打动 41:17 庆幸在《夏尔贾汉》原型去世去前让他听到了故事 43:06 采风过程中那些神迹时刻 50:16 《夏尔贾汉》想要表达的是希望 51:55 冥想中把自己的身体放下,于是写出以土地为第一视角的文字 56:18 第一次看到罗杰·米罗的图画时内心“五味杂陈” 01:00:13 《夏尔贾汉》从一开始起就没有想到所有人会喜欢 01:03:39 有一类图画书就是“小姨”那样的存在 01:05:35 《妈妈是个海仙子》是想表达:做妈妈时也要做自己 01:08:55 编剧型的绘本作者,创作文字时也会设想文图关系 01:12:54 和中外不同画家合作的经历 01:15:18 欧尼可夫在画《北极熊搬家》时的“二创” 01:19:01 说服伊娃娜在《彩云来到无色谷》增加一页 01:23:06 《一到冬天就下雪》:因画面而改变了文字 01:26:04 图画书可以给孩子“踮一踮脚就能够到”的文字 01:29:38 创作图画书最大的生命体验 【互动方式】 本期精华内容的文图版将在微信公众号@绘本棒棒堂上发布,你也可以在小红书@绘本棒棒堂小巷 上关注我。加入绘本棒棒堂读者群请联系小助手xx-bangbangtang(微信号)。期待我们任何方式的联结!

94分钟
99+
1周前
我即AI,AI即我:一个科技媒体人如何用AI重做产品、内容和自己

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瑜伽姐的斜杠人生

本期嘉宾|陈一斌 独立开发者, AI 产品技术负责人,曾是科技媒体人。 他曾长期从事科技媒体与内容工作,后来转向独立开发与AI产品实践,并开始为企业提供AI工作流重构服务。 在AI浪潮中,他最核心的变化不是“学会了新工具”,而是重新理解了人与AI的关系: AI不是外部工具,而是一个人的第二大脑、协作伙伴和自我延伸。 当AI把产品原型、内容生产、工作流和组织协作成本大幅降低之后,一个有经验的内容人,如何重新组织自己的想法、能力和商业交付。 这一期,我们聊一个很有代表性的AI转型样本: 一个科技媒体人,如何用AI重做产品、内容、工作流,甚至重新理解自己。 本期嘉宾陈一斌,曾是科技媒体主编,后来转向独立开发与AI产品实践,目前也在为企业提供AI工作流重构服务。 他在这期里分享了两个关键时刻:第一次用ChatGPT一天做出一个网页插件,以及后来深入理解“小龙虾”的灵魂文档之后,意识到AI不再只是工具,而开始接近一种可以被训练、被理解、被协作的智能伙伴。 我们会聊到: 内容人转向AI产品开发有什么优势;为什么AI让MVP验证成本被压缩数百倍;为什么企业不能只看技术名词,而要看AI能不能进入真实业务场景;以及,当AI开始承担大量可量化工作之后,人类真正该保留的审美、商业直觉和判断力是什么。 这不是一集“AI工具推荐”, 而是一集关于: 人如何把AI变成第二大脑,并重新组织自己的工作与人生。 主持人:Fancy 嘉宾:陈一斌 微信号:yibiechen 公众号:源点未来-AI商业范式 � 收听方式: 喜马拉雅,小宇宙,网易云音乐,qq音乐,豆瓣,App podcast ,Spotify,Google podcast ,overcast,YouTube. 时间线 * 00:00–01:56|嘉宾背景:从科技媒体主编到AI产品技术负责人 * 01:56–09:24|从人际协作转向AI协作:先让AI跑通流程,再决定是否需要人 * 09:24–29:21|AI改变世界观的两个瞬间:一天做出网页插件、小龙虾“灵魂文档” * 29:21–48:58|Lobster 与 Hermes:AI智能体从工具走向类人协作伙伴 * 48:58–01:03:51|内容人转向AI产品开发:灵感优势、收敛难题与机会成本 * 01:03:51–01:21:55|MVP成本被压缩数百倍:AI如何重做产品原型与创意验证 * 01:21:55–01:46:35|AI重构工作流和组织架构:企业不该只看技术名词,而要看场景 * 01:46:35–01:52:04|AI放大强者,也让白板型求职者更危险 * 01:52:04–结束|“我即AI,AI即我”:从执行者变成观察者、管理者和判断者 10个深度问题 1. 你从科技媒体主编转向AI产品负责人,真正变化的是职业,还是组织方式? 2. 为什么你会说,AI让你从复杂的人际协作转向更高效的想法验证? 3. 第一次用ChatGPT做出网页插件时,你意识到了什么? 4. “灵魂文档”为什么不是普通提示词,而更像AI智能体的人格底座? 5. Lobster和Hermes这类项目,分别解决了AI协作中的什么问题? 6. 内容人转向AI产品开发,最大的优势是什么,最大的陷阱又是什么? 7. 当MVP几小时就能做出来时,真正稀缺的能力变成了什么? 8. 企业主想理解AI能力边界,为什么不能只听技术名词,而要看真实场景? 9. AI会放大有经验的人,那没有经验的“白板型新人”该怎么办? 10. “我即AI,AI即我”到底意味着人被AI替代,还是人开始重组自己? 5个吸引力亮点 1. 科技媒体人转型AI产品负责人的真实路径 2. 把“小龙虾灵魂文档”讲成人能理解的智能体人格逻辑 3. 拆解AI如何把MVP验证成本压缩到极低 4. 从内容、产品、工作流到组织架构,一次讲透AI重构人的方式 5. 适合内容人、产品经理、创业者、企业老板反复收听 《瑜伽姐的斜杠人生》播客团队

121分钟
79
1周前
【月末特辑】5月最火AI论文 | 多智能体世界建模;开源机器人VLA模型

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HuggingFace 每日AI论文速递

【目录】 本期的 10 篇论文如下: [00:45] TOP1(🔥407) | 🌍 Gamma-World: Generative Multi-Agent World Modeling Beyond Two Players(Gamma-World:超越双玩家的生成式多智能体世界建模) [03:09] TOP2(🔥347) | 🤖 MolmoAct2: Action Reasoning Models for Real-world Deployment(MolmoAct2:面向实际部署的動作推理模型) [05:30] TOP3(🔥269) | 🔍 CiteVQA: Benchmarking Evidence Attribution for Trustworthy Document Intelligence(CiteVQA:为可信文档智能建立证据归因基准) [07:51] TOP4(🔥231) | 🧠 Mean Mode Screaming: Mean--Variance Split Residuals for 1000-Layer Diffusion Transformers(均值模式尖叫:面向千层扩散Transformer的均值-方差分裂残差) [10:04] TOP5(🔥219) | 🏗 MinT: Managed Infrastructure for Training and Serving Millions of LLMs(MinT:用于训练和服务数百万大语言模型的托管基础设施) [11:59] TOP6(🔥217) | 🧠 Heterogeneous Scientific Foundation Model Collaboration(异构科学基础模型协作) [14:17] TOP7(🔥210) | 🤖 Code as Agent Harness(代码作为智能体框架) [16:26] TOP8(🔥210) | 🧠 SkillOpt: Executive Strategy for Self-Evolving Agent Skills(SkillOpt:面向自进化智能体技能的执行策略) [18:39] TOP9(🔥204) | 🎯 DelTA: Discriminative Token Credit Assignment for Reinforcement Learning from Verifiable Rewards(DelTA:面向可验证奖励强化学习的判别性令牌信用分配) [20:25] TOP10(🔥195) | 🧠 Anti-Self-Distillation for Reasoning RL via Pointwise Mutual Information(基于点互信息的反自蒸馏用于推理强化学习) 【关注我们】 您还可以在以下平台找到我们,获得播客内容以外更多信息 小红书: AI速递

23分钟
99+
1周前

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