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《砚边青梅》诞生背后:一个人,两个月,一部破圈AI剧

《砚边青梅》诞生背后:一个人,两个月,一部破圈AI剧

剧说很有趣

今年上半年,AI的出现曾带来不少“恐慌与焦虑”。但是进入下半年,随着AI类影视作品的爆发式出现,一部分定位为精品创作的AI短剧,开始有了破圈效应。其中,取材自“天下第二行书”《祭侄文稿》,以文稿中的历史人物颜季明为主角的AI短剧《砚边青梅》,就是在这样的AI浪潮推动下,冲到了大众眼前。 《砚边青梅》目前已更新两季,共计48集。和娱理工作室进行播客深聊时,该剧的个人创作者晚晚透露,该系列的第三季、第四季都有考虑在做,“第一季的时候,‘颜季明’说了一句话:世间有三事不可轻,家国、人命、心中所系。现在做完了《家国篇》,接下来我会做《人命篇》,还有一个就是《心中所系篇》。” 与此同时,《砚边青梅》的实体书出版计划也在推进中,“其实我在做这个剧的时候,小说也是同步更新的。但是因为创作剧集耗费的时间和各种精力比较大,所以小说才写了3万字,我就停了,后期是要把小说更完的,而且现在也在谈实体书的出版,都有规划安排。” 晚晚是一名正处于30岁中段的媒体从业者,“我从事媒体工作有11年了,平时主要是负责一些宣传策划,还有新媒体经营这一块。”她坦言工作经历对自己的帮助很大,“在一个媒体转型的时期,我们必须要有一些对新媒体的触觉,还有学习。如果不是因为这个,我也不会去学习AI。” 晚晚学习AI的时间很短,只用了两天48个小时,她就创作出来了一支MV,“我发现其实没有那么难。”此后,便是从这支MV开始起步—— 4月,她在网上报了一个AI学习课程,“我去学了一些干货,找到了属于自己的一个最舒适的方式去做剧。”6月7日,《砚边青梅》第一季前8集正式上线。 几乎只用了两个多月的时间,在AI的协助下,晚晚的第一个“孩子”就诞生了,“文字小说也好,影视化的呈现也好,《砚边青梅》都是我的第一个‘孩子’。” 更多幕后创作细节,请听播客。 [图片]

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22小时前
前瞻钱瞻505. 和我一起成为Al Native Builder 共创未来

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前瞻钱瞻

# 和我一起成为 AI-Native Builder ## 从“AI 帮我工作”,到“我用 AI 建立业务” 过去两年,我们学会了太多 AI。 会问 ChatGPT,会让 Claude 写文章,会让 AI 做 PPT、做研究、写方案、生成图片,甚至写代码。效率确实提高了,但我越来越清楚地意识到: 会用 AI,还远远不够。 真正决定未来竞争力的,不是谁掌握了更多 Prompt,也不是谁收藏了更多 AI 工具,而是谁能把自己的知识、经验、方法论和业务流程,真正“编码”进 AI 系统里。 这就是我接下来最想完成的一次升级: 从 AI User,走向 AI-Native Builder。 AI User 的逻辑是: 我有一个任务,找 AI 帮我完成。 AI Builder 的逻辑完全不同: 我发现一个反复发生的问题,然后把它设计成一个系统,让 AI 可以持续完成。 过去,我们做内容,是: 选题 → 搜资料 → 写稿 → 修改 → 发布。 AI-Native 的方式应该变成: Signal → Research Agent → Knowledge Base → Draft → Human Review → Multi-platform Output → Database。 过去,我们做企业咨询,是: 客户发资料 → 人工研究 → 做 PPT → 开 Workshop → 出报告。 AI-Native 之后应该变成: 企业数据输入 → AI Evidence Collection → Assessment → Score → Gap → Benchmark → Action Plan → 顾问审核 → Growth Sprint。 这才是真正的质变。 所以,从现在开始,我不想再“学习100个AI工具”。 我要开始 Build to Learn。 学数据库,不是为了懂数据库,而是为了建立自己的客户知识库。 学 Vibe Coding,不是为了证明自己会写代码,而是为了亲手做出一个企业真正能用的产品。 学 Codex、Claude Code,不是为了炫技,而是为了拥有开发能力。 学 Agent,不是为了理解一个新概念,而是为了建立一个永远在线的研究团队。 学 RAG、Knowledge Graph,不是为了学技术术语,而是为了把几十年的知识沉淀,变成机器可以调用的“第二大脑”。 这也是我认为 AI 时代每一个企业家、CEO、管理者、媒体人、咨询顾问都应该重新理解的一件事: 未来最稀缺的,不只是会管理人的人,而是能够同时管理 Human + AI + Workflow + Data + Agent 的人。 这就是 Chief Builder。 未来一家公司的竞争力,很可能不再只体现在员工人数、办公室大小和部门数量上,而是体现在它拥有多少高质量 Workflow、多少可复用 Agent、多少结构化知识资产,以及多少已经被软件化的方法论。 对我来说,下一步最重要的事情,就是把过去积累的方法论真正变成产品。 比如《品牌增长10大引擎》,不再只是一本书、一套 PPT、一门课。 而是变成: 企业输入资料 ↓ AI 自动研究品牌、竞争与市场 ↓ 10大增长引擎诊断 ↓ 100分评分 ↓ 识别 Growth Gap ↓ 生成 Benchmark ↓ 输出 90-Day Growth Action Plan ↓ 进入 Media360 Growth Sprint 当这条链路跑通,知识就不再只存在于人的脑子里。 它开始成为一个可以每天运行、不断学习、不断迭代、不断收费的系统。 这就是 AI-Native Business。 未来30天,我想做一件很具体的事情: 每天上午学习一个能力,晚上完成一个真实 Build。 不追求什么都懂。 只追求每天多拥有一个真正属于自己的系统部件。 第1天,Workflow。 第5天,Database。 第10天,Knowledge Base。 第15天,Agent。 第20天,Assessment Engine。 第25天,Dashboard。 第30天,完成第一个可以让企业真正使用的 AI 产品。 30天之后,我希望衡量自己的标准不再是: “我会不会用某个 AI?” 而是: 我到底 Build 了什么? 有没有一个产品上线? 有没有一个 Agent 在工作? 有没有一个数据库在积累? 有没有一个客户真正使用? 有没有一套知识已经从“我的经验”,变成“系统的能力”? 这就是我理解的 AI-Native Builder。 AI 不应该只是提高我们的工作效率。 它更大的价值,是让一个人的经验,可以被系统复制;让一个人的判断,可以被软件放大;让一个人的知识,可以变成产品;让一个小团队,也能拥有过去只有大公司才能拥有的能力。 所以,接下来不要只是和 AI 聊天。 和我一起 Build。 从今天开始,把每一次学习,都变成一个产品。 把每一个方法论,都变成一个系统。 把每一个重复动作,都变成一个 Workflow。 把每一份知识,都变成机器可以调用的资产。 最终完成真正的跃迁: 从“AI 帮我工作”,到“我用 AI 建立业务”。 这,就是我们成为 AI-Native Builder 的开始。

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23小时前
博通拟借800亿美元押注芯片

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AI观测站-AI Observatory

🛒 AI 好书一站购|京东人工智能图书会场(每期荐书都在这,长期有效) 📚 今日荐书|《深度学习革命》——辛顿、LeCun 们的江湖史,AI 大佬恩怨和技术脉络一网打尽 🧠 本期要点 1) 博通正在洽谈为芯片融资交易筹集700亿至800亿美元债务,据CNBC 8月21日报道。该规模需大型债务市场承接,银行将关注还款来源,芯片需求能否支撑此量级资金成为关键。 2) SK海力士8月20日公布共封装光学技术路线,内容登于《自然·电子学》。该技术将光通信部件置于交换芯片旁,缩短数据传输距离,存储厂商从卖部件转向参与客户整套系统设计,但未给出量产时间。 3) CNBC 8月20日报道,距离美国中期选举不到3个月,多地两党将AI数据中心反对列为竞选议题。开发商需回答电力来源、费用承担和建设回报,新机房审批和供电谈判将受影响。 4) TechCrunch 8月21日报道,美国司法部据报调查风险投资机构a16z近一年。 5) 《南华早报》8月21日报道,法律科技公司Harvey推出内部模型Harvey Tenet,基于月之暗面Kimi K3开放权重模型继续训练。该模型有OpenAI投资背景。 6) TechCrunch 8月20日报道,ChatGPT可通过苹果“信息”应用插件为用户发送文字消息。功能发布未给出覆盖范围和发送前确认步骤,企业用户需明确授权范围并保留发送记录。 ⏱ 时间线 00:03 一笔最高800亿美元的借债谈判,正在把芯片竞争推到银行账本上。 00:30 美国财经媒体CNBC 8月21日报道,美国芯片公司博通正在洽谈为一笔芯片融资交易筹集700亿至800亿美元债务。 00:51 700亿至800亿美元是正在讨论的借债规模,不是已经到账的现金,更不是博通的销售收入。 01:33 钱进入芯片项目之后,数据还得在机柜里跑得动。 02:03 8月17日我们讲过20家公司提出共封装光学标准蓝图。 02:43 机柜能装进多少设备,还要看当地愿不愿让数据中心继续盖。 03:08 八百亿美元可以把芯片送进机房,却买不到一座不会被地方选举叫停的数据中心。 03:16 影响会先出现在新机房的审批和供电谈判中。 03:47 基础设施要面对地方监督,风险投资机构也被问到董事会。 04:18 调查不等于已经指控,更不等于法院已经认定违法。 04:56 从资本治理转到模型选型。 05:22 一款内部模型采用Kimi K3,不等于Harvey的全部产品已经切换,也不能说美国法律科技行业都在转向中国模型。 06:06 最后回到每个人都熟悉的消息框。 06:28 当天材料没有给出插件的覆盖范围、默认开启状态和发送前确认步骤,所以功能发布不能等同于所有用户已经交出发信权。

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