UAI AI校友沙龙回顾：分享者，祝明 添加主理人微信，加入UAL 校友AI沙龙 AI交流群：hongyu_she AI 让内容创业变简单，一人可顶一个团队？ 如果你想做自媒体，但苦于不会拍视频、不会写文案、不会剪辑，甚至不知道如何选题，那么这篇文章一定适合你。 过去，内容创业是高手的游戏，拍摄、剪辑、运营，一个都不能少。但现在，AI 让这个行业的门槛大幅降低，你甚至不需要出镜、不需要写稿，AI 可以帮你搞定 80% 的工作，1 个人就能运作 10 个账号，1 个月涨粉 13 万！ 我是 祝明，一名 AI 赋能内容创业的实战派创业者。今天，我将拆解 如何利用 AI，让自媒体创业变得更简单、更高效？ AI 如何提升内容创作效率？案例拆解 案例：AI 让短视频制作时间从 3 小时缩短至 20 分钟！ 我认识的一个直播团队，过去制作一条短视频至少需要 3 小时，但引入 AI 工具后，整个流程只需 20 分钟！秘诀在于 用 AI 替代重复劳动： • 自动剪辑：使用 剪映 AI，一键生成 B-Roll 素材，自动匹配音效； • AI 提词器：美图口播功能，解决镜头恐惧，提升表达流畅度； • 数字人直播：定制虚拟形象，实现 24 小时无人直播。 过去需要 一个团队 才能完成的工作，现在 一个人 就能搞定，AI 让内容创业的门槛大幅降低！ 我的实战经历：如何用 AI 从 0 到 1 打造自媒体 华强北创业实战：AI 如何突破内容创业的极限？ 在进入 AI 自媒体创业之前，我在 华强北做过直播带货，深刻体会到两个问题： 1. 团队成本高：完整的直播团队至少需要 8 个岗位，成本极高； 2. 内容制作效率低：传统方式制作一条短视频需 3-5 小时，日更几乎不可能。 于是，我开始用 AI 进行内容创作优化，并总结出以下 AI 内容创业三步法： 第一步：AI 选题+文案生成 • 使用 KIMI研究小红书、抖音等平台的爆款内容，分析容易火的选题； • 例如输入关键词 “冷门清洁神器”，AI 立刻生成种草文案+热门标签，稍作调整即可用作短视频脚本。 第二步：AI 加速视频制作 • 美图口播 AI：解决镜头恐惧，自动调整眼神，提供 AI 提词器，让口播更自然； • 剪映 AI：一键剪辑+自动配音，省去 90% 的剪辑工作。 第三步：矩阵式内容分发，最大化流量 • 新榜小豆芽：一键分发多个短视频平台，定时发布、批量管理评论； • 矩阵化运营：利用 AI 管理多个账号，批量测试内容，筛选出爆款视频重点推广。 最终成果：1 个月涨粉 13 万，GMV 破百万！ 在短时间内，不仅涨粉迅速，还成功变现——在抖音带货直播的高峰期，我们 单场直播成交额超过 123 万元 你也可以复制这套方法 以前做内容创业需要一整个团队，现在你只需一台电脑+几个 AI 工具，就能完成所有工作！ AI 时代的个人布局：内容创业+私域流量 很多人认为短视频创业只需做好内容，但 真正的核心在于流量变现。仅靠平台流量，你可能面临： •平台限流：算法变化，流量可能瞬间归零； • 封号风险：所有流量依赖平台，账号随时可能被封； • 变现效率低：仅靠平台分成难以盈利，除非打造超级爆款。 所以，明智的内容创业者一定要布局私域流量，把流量掌握在自己手里。 如何避免数据霸权，真正掌握自己的流量？ AI 让内容创业更简单，但你 真的拥有自己的流量吗？ 许多人辛苦涨粉，但一旦平台规则变化，账号可能被限流、封禁，所有努力瞬间化为泡影。 破解之道：自建流量池，掌握主动权 • 方法 1 布局微信私域，建立流量闭环 • 视频号+社群+小程序，流量沉淀至私域，避免限流、封号风险。 • 方法 2️多平台矩阵运营，降低单一渠道依赖 • AI 矩阵化运营，同时管理多个账号，确保流量稳定增长。 • 方法 3️拥抱 AI，提高内容产出效率 • AI 提升效率、降低运营成本，比竞争对手更快抓住机会！ 结语：AI 让创业更容易，但你的流量要掌握在自己手里！ AI 正在改变内容创业规则，普通人可以低成本入局。但如果不掌握 私域流量，你将永远陷入 流量焦虑。 真正聪明的创业者，不只是用 AI 生产内容，更要用 AI 打造自己的流量资产！ 如果你还在犹豫，不妨从现在开始尝试——用 AI 提升效率，用私域建立护城河，让创业变得更轻松、更长久！ 在这里找到我们： * 公众号：遇见AIER / Mixlab * 收听渠道：小宇宙｜喜马拉雅 * 海外用户：Apple Podcast * 联系我们：[email protected] 添加主理人微信，加入UAL 校友AI沙龙 AI交流群 [图片] [图片]

你是否知道，AI 从业者平均每天要花费数小时在信息检索上？ 搜索的低效，正在成为 AI 创新的绊脚石。想象一下，如果你的 AI 实习生能像专家一样帮你调研并整理高质量的研究报告，并自主判断报告的质量，效率提升 10 倍不再是梦！今天，让我们一起揭秘 Jina AI DeepSearch，看看它如何打破搜索瓶颈，赋能 AI 报告生成！ 注：本篇文章由 我基于JINA AI + 肖博士 现场演讲的笔记+ 2句提示词生成，无任何其他工作流。 内容经过官方授权 传统搜索：速度快，但深度不足 传统搜索依赖关键词匹配，虽然响应速度快（通常在 200 毫秒内[^1]），但结果往往缺乏深度，难以满足复杂的信息需求。正如 2024 年上半年火热的 RAG（Retrieval-Augmented Generation），虽然一时风光，但最终质量平庸，提升幅度有限. 这就像快餐，方便却缺乏营养。 DeepSearch：AI 时代的搜索范式，深度与洞察并存 DeepSearch 是一种全新的搜索范式，它通过深度推理，模拟人类专家进行研究分析。与传统搜索相比，DeepSearch 具有以下优势： * 延迟满足，换取高质量报告：不再追求毫秒级的响应速度，而是允许 AI Agent 花费数分钟进行深度分析，最终提供高质量的报告。这就像慢炖的汤，需要时间熬制，但味道更浓郁。 * 结构化输出，拿来即用：用户无需自行总结和加工，即可获得拿来即用的结构化报告。 * 提升用户粘性：高质量的搜索结果能够提升用户粘性，让用户愿意等待并持续使用产品。 简单来说，DeepSearch 就像雇佣了一位 AI 实习生，帮你调研并整理报告。虽然需要等待一段时间，但最终的成果却远超预期. DeepSearch 的核心步骤 DeepSearch 的核心在于放权给 AI，让 AI Agent 自主进行搜索、阅读和推理，最终生成高质量的报告。DeepSearch 的关键步骤包括：计划、搜索、生成、评估和迭代。 以下表格总结了 DeepSearch 的关键步骤、技术细节以及评估指标： Jina AI 如何放权给 AI？ Jina AI DeepSearch 的核心在于放权给 AI，让 AI Agent 自主进行搜索、阅读和推理，最终生成高质量的报告。具体来说，Jina AI 采用了以下策略： 1. 迭代式搜索：AI Agent 不断循环搜索、阅读和推理，直到找到最优答案。这个过程模仿了人类研究员的思维过程，不断深入挖掘信息。 2. 子问题拆解：将复杂问题拆解为多个子问题，逐个解决。例如，在进行市场调研时，可以将问题拆解为“目标用户是谁？”、“竞争对手有哪些？”、“市场规模有多大？”等子问题。 3. Query 扩展：对用户输入的 Query 进行扩展，挖掘用户潜在需求。例如，用户搜索“宝马 5 系二手价格”，DeepSearch 不仅会搜索二手价格，还会扩展到“宝马 5 系优缺点”、“同级别车型对比”等相关信息。这种 Query 扩展基于大模型对用户意图的深度理解，而不仅仅是关键词匹配。 4. 长文本处理：采用滑动窗口等技术，从长文档中提取关键信息。滑动窗口技术保证了信息的连贯性，避免了信息的割裂。 5. URL排序：对搜索结果中的 URL 进行排序，优先访问高质量的网页。Jina AI 通过综合考虑 URL 出现的频率、上次更新的时间、相关性等因素，实现 URL 的排序. 通过这些策略，Jina AI 赋予 AI Agent 更大的自主权，使其能够像人类专家一样进行研究分析，最终生成更优质的报告。 LLM 在 DeepSearch 中的角色 LLM 在 DeepSearch 的多个阶段都扮演着关键角色： * Query 扩展： LLM 用于理解用户意图，生成相关且多样的查询，从而扩大搜索范围。 * 答案评估： LLM 用于判断生成的答案是否符合要求，例如，是否准确、完整、相关等。LLM 可以对答案进行分类、生成评估报告等。 案例：DeepSearch 在市场调研中的应用 假设你需要进行一份关于“AI 芯片市场”的调研报告。使用 DeepSearch，你可以： 1. 输入关键词“AI 芯片市场调研”。 2. DeepSearch 会自动进行 Query 扩展，例如“AI 芯片市场规模”、“AI 芯片竞争格局”、“AI 芯片发展趋势”等。 3. DeepSearch 会从多个渠道（包括新闻、博客、研报等）抓取信息，并进行结构化整理。 4. 最终，你将获得一份包含市场规模、竞争格局、技术趋势、投资机会等内容的详细报告。 相比传统搜索，DeepSearch 节省了大量的时间和精力，并提供了更深入的洞察。 竞品对比：Jina AI DeepSearch vs. 智谱 AI AutoGLM 沉思 vs. OpenAI Deep Research 目前，市面上也涌现出了一些类似的 AI Agent 产品，例如智谱 AI 的 AutoGLM 沉思和 OpenAI 的 Deep Research。它们都旨在通过 AI 自动化研究流程，提升信息获取效率。 * Jina AI DeepSearch：Jina AI DeepSearch 强调灵活性和可定制性。例如，用户可以通过调整参数来控制搜索深度和广度，或者自定义 URL 排序规则，以满足特定的需求. * 智谱 AI AutoGLM 沉思：AutoGLM 沉思是智谱 AI 推出的一款 AI Agent 产品，它集深度研究能力和操作能力于一体，能够一边进行复杂思考，一边执行操作。AutoGLM 沉思强调智能体的操作能力和灵活性，通过解耦任务规划与动作执行来提升智能体的操作能力和灵活性[^4]。 * OpenAI Deep Research：OpenAI Deep Research 是一款基于 GPT-4 的 AI Agent，它能够进行多步骤自主研究、信息深度整合以及复杂任务的处理. Deep Research 强调多步骤推理和信息综合. OpenAI Deep Research 目前仅提供给 ChatGPT Pro 用户使用，价格较高[^5]。 局限性与挑战 Jina AI DeepSearch 虽然强大，但也存在一些局限性： * 数据来源偏差：DeepSearch 的结果依赖于搜索引擎和网页内容，可能存在数据来源的偏差。例如，如果搜索引擎对某些网站的排名有偏好，或者某些网站的内容质量不高，那么 DeepSearch 的结果也会受到影响。为了解决这个问题，Jina AI 在积极探索多源数据融合的方法，并开发偏差检测与纠正算法。另外如果在私有环境，JINA AI 的产品更可以基于企业内部高度精炼过的数据库，产生更有价值的报告。 * 计算资源需求：DeepSearch 需要大量的计算资源，可能需要一定的硬件配置。例如，运行 DeepSearch 可能需要配备 GPU 的服务器，或者使用云服务，如 AWS 或 Azure. Jina AI 正在努力优化算法，降低计算资源需求. 未来方向 * 个性化： 根据用户的兴趣和需求，提供个性化的搜索结果。例如，可以根据用户的历史搜索记录、浏览行为等信息，为用户推荐更相关的结果. * 多模态： 支持多模态输入，例如，图像、音频、视频等。这将使 DeepSearch 能够处理更复杂的信息需求，例如，用户可以通过上传一张图片来搜索相关的产品或服务。然而，多模态输入也带来了数据融合和对齐的挑战. * 可解释性： 提高DeepSearch 的可解释性，让用户更容易理解报告的生成过程。例如，可以向用户展示 DeepSearch 的推理过程，或者解释为什么某个结果被认为是相关的. Jina AI DeepSearch 代表了 AI 时代搜索的新方向。它通过抛弃传统思维链，放权给 AI，用更简单的方法，实现了更深度的信息挖掘和更高质量的报告生成。虽然目前还处于发展初期，但 DeepSearch 的潜力已经显现。随着AI记忆力的迅速提升，及AI计算成本的下降，企业私有数据库的构建，我们有望看到AGI在咨询领域以超出我们预期的速度实现。 随时访问 ，search.jina.ai 体验 DeepSearch 的强大功能，体验 Deepseek的功能 加入群聊，和我们一起沟通AI相关的知识 公众号：遇见AIER / Mixlab * 收听渠道：小宇宙｜喜马拉雅 * 海外用户：Apple Podcast * 联系我们：[email protected]

查文献、找专利、新技术研究……这些琐碎却必须完成的任务，正在悄悄吞噬研发人员的创造力。以为的专注攻克技术难题，日常却被琐碎工作压的喘不过气。 今天，我们独家对话智慧芽Eureka的产品经理土土，为你揭秘AI如何赋能各行业研发，破解创新窘境😎 🎁 互动有礼：7 天体验卡限时领取！ 转发本内容，添加主理人微信：13916292482 即可获得【智慧芽 Eureka 7 天体验卡】一张。 亲自体验一下，让 AI 成为你研发流程中的得力助手。 告别996，AI确实能让你早一点下班 在土土看来，AI不是取代研发人员，而是一个值得信赖的“超级搭子”： “AI 就像一个超级助手，你处理重复性的工作，让你有更多的时间去思考、去创新。” 在节奏越来越快的行业环境中，研发人员要面对的不只是技术难题，还要理解市场、评估专利、跟踪趋势。精力有限，怎么把时间花在最值得投入的地方？这正是 AI 能提供助力的地方。 没有AI的日子，研发有多难 1. 信息过载：每周新增的文献、专利数以万计，难以甄别有价值的内容。 2. 检索效率低：构建复杂的检索式，门槛高，耗时耗力，对研发来说是个不小的挑战。 3. 分析难度大：海量专利文献，语言晦涩，很难快速提炼关键信息。 4. 沟通成本高：跨领域协作时，缺乏通用的表达语言，信息在传递中频繁“打折”。 5. 决策风险高：缺乏足够的数据支持，容易凭经验拍板，走上偏离市场的技术路线。 智慧芽Eureka：为研发而生的AI神器 面对传统研发的诸多痛点，智慧芽Eureka提供了解决方案，Eureka 不只是一个“数据仓库”，更是研发的智能化创新搭档，帮助研发高效完成从信息检索到研发决策的全流程 “我们希望通过 AI，帮助研发人员解决实际技术问题，提升工作效率，让他们有更多时间去创造更有价值的产品。” 案例说话：AI如何重塑研发流程？ 纸上得来终觉浅，工具好不好用，还得看它在实践中表现如何。通过几个真实的案例，一起来看看智慧芽Eureka是如何帮助研发找到技术创新突破。 案例一：固态电池研发提速，工程师直呼“真香”！ 新能源汽车的竞争，已经进入白热化阶段，固态电池作为下一代电池技术，备受瞩目。但固态电池的研发，面临着界面稳定性、能量密度、成本控制等多重挑战。 某电池研发工程师，对此深有体会。“以前研究固态电池界面稳定性，要花一个月的时间，查阅大量的文献、专利，构建复杂的检索式，筛选有效信息，整理分析报告……简直要崩溃！” “现在，只需要在Eureka输入关键词，就能自动检索、分析、整理出来目标专利，几天就能完成以前一个月的工作量，效率大幅提升！！” （👉如何提升固态电池电解质材料性能？看看Eureka的回答） 智慧芽Eureka是如何做到的呢？ 1. 精准检索：基于海量专利和论文数据，构建专业的知识图谱，精准定位固态电池领域的相关技术。 2. 智能分析：运用自然语言处理（NLP）技术，自动提取文献和专利的核心信息，例如材料、工艺、性能等。 3. 趋势预测：根据历史数据，预测固态电池技术的发展趋势，为研发方向提供参考。 4. 方案生成：结合TRIZ等创新方法论，为固态电池界面稳定性问题，提供多种解决方案。 研发不仅节省了大量的时间和精力，还获得了更多的创新灵感。 案例二：小众需求也能被理解？这家创客公司靠AI“除草”成功“出圈”！ 一家充满活力的创客公司，专注于研发一种激光打印设备，能将个性化图案精准打印在衣物、手机壳、皮革等多种材料中。听起来很酷？确实。但他们面临着一个特殊的难题——“除草”。 别误会，这里的“除草”，并非指清除院子的杂草，而是激光打印完成后，为了呈现出精细图案，需要把残留的废料从表面清除干净。这个过程如果处理不好，会影响成品的精度、美观，甚至造成材料损伤。 但不同材料对“除草”的要求不同，参数调试复杂。如何找到高效又安全的除草工艺路径，成了他们亟需解决的难题。 “我们当时觉得，AI肯定理解不了这个小众需求，没想到智慧芽Eureka竟然真的理解了，还给出了不错的解决方案！” 最终，这家创客公司采购了智慧芽Eureka。 （👉如何提升激光打印“除草”工艺的高效性和安全性，看看Eureka的回答⬇️） 技术解密：Eureka如何“更懂行业”？ 智慧芽 Eureka 的核心竞争力，来自于其背后的海量垂直领域数据和数据治理能力，在LLM基座上，通过垂直微调、RAG等，构建了最懂科技研发、技术创新的AI中台。 与通用大模型及AI产品相比，Eureka 避免了“听起来很懂，其实全讲错”的尴尬。因为它并非泛泛地学全网内容，而是专注“吃透”各类专业数据：专利、论文、技术报告……都是它的“训练食谱”。 因此，Eureka 不只是听得懂专业术语，更能帮你分析、判断、给出靠谱的技术方案。 Deepseek加持：推理能力更上一层楼 除了垂直领域数据和强调的AI中台，Deepseek等推理模型的加入，也让智慧芽Eureka如虎添翼。 * 提升理解力：准确get研发人员的意图，提供更精准的解决方案。 * 激发新思路：像导师一样，展示推理过程，启发你的创新灵感。 “Deepseek 这样的推理模型，可以帮助我们更好地理解用户的需求，提供更个性化的服务。” “幻觉”的另一面：创新，有时就靠一点“不靠谱”？ AI 也会犯错，尤其是生成内容时出现所谓的“幻觉”。但在 Eureka 的设计理念中，这并非全然是缺陷。 产品经理土土认为，在创意生成的场景中，AI 的“胡思乱想”反而可能激发灵感： “在这个场景下，用户其实并不太在意背后是否有论文或专利支撑，他们关注的是 idea 本身有没有启发。” 例如，在服装设计领域，Eureka 可以将不同风格“混搭融合”，生成全新的设计方向。这些看似“不靠谱”的组合，反而成为创新的源泉——为原本固化的思维打开一扇意想不到的窗。 端侧 AI 的想象力：当 M3 Ultra 遇上 Eureka 苹果 M3 Ultra 芯片的发布，意味着运行大型 AI 模型不再只能依赖云端。这对 Eureka 来说，是挑战，也是机会。 土土表示，尽管完全本地化运行值得探索，但 Eureka 的核心优势在于“云端大脑 + 本地助手”的协同模式： “我们希望用户的对话数据可以保留在本地，同时利用云端强大的知识产权数据库，支持复杂的研发分析任务。” 换句话说，本地保障隐私，云端提供智力——真正实现效率与安全的平衡。 AI 正在重塑研发的方式，它擅长处理海量信息、发现潜在关联、优化决策路径。但它没有双手，也没有感官，无法像人一样直觉地理解世界，也无法替代人类在“取舍之间”做出的判断。 因为真正有价值的方案，往往并不只是技术上的突破，更源于对需求的洞察、对现实的理解。 拥抱 AI，不是取代人性，而是释放人性。当你善用 AI，把更多时间用于思考与选择，把工具变成延伸的能力——你就有机会在这个变革的时代，真正实现有深度的创新。 附录：AI 时代，产品新人该怎么走？ 想在 AI 浪潮中做出好产品？土土的建议是： 拥抱 AI：理解它、学习它、用好它。 跨界思维：别只懂产品逻辑，也要会“串联”知识。 保持好奇：技术发展太快，不学就落后。 用户至上：AI 再聪明，也需要解决人的问题。 持续学习：懂用户，也要懂模型。 “在这个时代，学习能力比知识本身更重要。” 最后的最后，土土用一句话总结了AI时代产品经理的生存法则：“多想想用户，再想想AI。” 了解更多AI应用场景，扫描下图二维码，加入听友群，和我们一起聊聊AI能怎样赋能我们的工作与生活？ 往期相关内容 RAGFLOW，为DEEPSEEK这样的思考模型插上知识库的翅膀—对话RAGFLOW 创始人张颖峰 MoPaaS: 让AI应用落地不再难 - 企业的"智能化加速器" 用AI写最好的故事 , Midreal创始人陈锴杰专访AI时代下的“Agent”革命与企业及个人的新机遇 AI赋能珠宝设计:基于更高的设计效率培养个人ip，实现按需定制 S5 AI浪潮下的交互设计革新：MIX Copilot引领信息智能处理新时代 如何通过人工智能更高效的学习：伊伊子的硅谷洞见 在这里找到我们： * 公众号：遇见AIER / Mixlab * 收听渠道：小宇宙｜喜马拉雅 * 海外用户：Apple Podcast * 联系我们：[email protected]

在数字化时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着我们的工作和生活。特别是在教育领域，AI的应用正逐渐展现出其独特的价值和潜力。今天，我们将深入探讨AI如何影响教育，并分享硅谷教育从业者伊伊子的亲身经历和见解。 嘉宾介绍：想躺平也爱折腾的硅谷程序媛，教育学博士在读。开发有用的AI产品，开展有意义的教育研究。 嘉宾自媒体：教育播客”教育智造者” 小红书/即刻：爱思考的伊伊子。 我们的其他内容会发布在公众号/小红书：遇见AIER 您的关注，转发，收藏对我们非常重要 伊伊子的AI之旅：从哲学到编程 伊伊子，一位在硅谷工作的程序员，拥有十多年的留学经历。她从哲学本科起步，经历了职业生涯的转变，再到CS硕士，最终走向硅谷。同时，伊伊子对教育充满热情，正在攻读教育学博士。她的故事，是一段自我探索和发现的旅程，也是对教育体系的深入研究。 AI在教育中的应用：提升学习效率 伊伊子的研究项目紧密关联她的经历。她关注中国高中生在留学申请过程中参与的付费科研项目的留存率和学生体验。她探讨了生成式AI如何改变学生在紧张且以问题解决为导向的项目制学习中的效率和体验，同时帮助资深教师更高效、有趣地教授深奥知识。 DEMO AI学习助手：个性化学习体验 AI学习助手作为教育科技领域的一个创新应用，正逐渐成为个性化学习体验的关键组成部分。伊伊子在她的分享中提到，她开发的AI学习助手旨在解决学生面临的时间紧迫和信息过载问题。通过上传学习资料，如PDF论文或PowerPoint幻灯片，AI学习助手能够分析内容，提取关键概念和理论，并以思维导图的形式呈现，帮助学生快速构建起对学科知识体系的宏观理解。 这种个性化的学习体验，不仅让学习更加高效，也使得学生能够根据自己的学习节奏和风格进行深入探究。AI学习助手通过生成式AI技术，能够将复杂的学术内容转化为深入浅出的解释，使学生即使在缺乏背景知识的情况下，也能够迅速把握核心观点和论文主旨。 此外，AI学习助手还能根据学生的学习进度和理解程度，提供定制化的学习建议和辅导。这种一对一的学习支持，有助于学生在学术探索中保持动力，同时促进了学生的自主学习能力。随着AI技术的不断进步，未来的AI学习助手将更加智能，能够提供更加丰富和细致的学习支持，为每个学生带来量身定制的学习体验。 DEMO2：研究流程Chatbot：引导式学习 伊伊子开发的“研究流程Chatbot”是一种创新的引导式学习工具，它通过模拟苏格拉底式提问法，激发学生的批判性思维和自主学习能力。这个Chatbot的设计初衷是帮助学生理解并掌握科研的基本流程，从提出研究问题到设计实验，再到分析数据，每一个步骤都通过交互式的对话进行引导。 在实际操作中，学生可以向Chatbot提出自己在研究过程中遇到的问题，而Chatbot则通过一系列预设的问题回应，引导学生深入思考。这种设计不仅帮助学生逐步建立起研究所需的知识框架，而且还能够培养学生的问题意识和解决问题的能力。 此外，Chatbot还整合了丰富的教育资源，如专业书籍和研究论文，为学生提供了一个针对性强、实操性高的学习数据库。通过限制学生在特定书籍中寻找答案，Chatbot鼓励学生深入阅读和理解，而不是简单地从互联网上搜寻碎片化的信息。 这种引导式学习工具的优势在于，它能够提供一个结构化的学习路径，同时保持学习的灵活性和互动性。学生可以在任何时间、任何地点与Chatbot进行交流，使其成为学生研究旅程中一个不知疲倦的助手和伙伴。随着AI技术的不断进步，未来的研究流程Chatbot将更加智能化和个性化，为学生的研究学习和教师的教学活动带来更多可能性。 DEMO3:错题集工具：反思与优化 伊伊子开发的错题集工具是一种旨在帮助学生通过反思和优化学习过程中的错误来提升学习效率的应用。这个工具的核心在于通过AI技术自动识别和整理学生在学习和练习中的错题，并鼓励学生对这些错误进行深入的思考和分析。 使用该工具时，学生可以将错题拍照上传，AI会自动识别题目和错误答案，并将其归档到相应的知识点下。此外，学生被引导写下对错题的反思，AI根据学生的反思和历史数据，提供个性化的反馈和建议，帮助学生识别学习中的薄弱环节，并提出改进策略。 错题集工具的优势在于它能够将学生的注意力从简单的重复练习转移到有目的的反思和理解上。通过这种方式，学生能够更清晰地认识到自己的错误模式，从而在未来的学习中避免重复同样的错误。同时，该工具还能够根据学生的学习进展和历史错题情况，推荐相应的练习题目，进一步提升学习效率。 伊伊子认为，这种工具不仅有助于学生在学术上的提升，更能够培养他们的成长心态和自我提升的能力。在AI的帮助下，错题集工具成为了一个强大的学习伴侣，它通过技术的力量，让学习过程中的每一个错误都成为向前迈进的一步。 当前AI教育科技创业公司的弊端 教育科技的发展，尽管前景广阔，却也面临着一系列挑战与机遇。伊伊子在讨论中指出，当前许多教育科技公司可能缺少对教育学深入理解的团队成员，这可能导致产品开发过程中缺乏科学化的教育理论支持。这样的背景下，教育科技产品可能无法真正触及教育的核心问题，难以实现教育的深层目标。 挑战之一便是如何确保教育科技产品基于实证研究，采用经过验证的学习方法，从而有效提升学习成效。这要求教育科技公司不仅要关注技术的创新，还要深入理解教育的本质，结合教育学原理，开发出真正有助于学生学习的产品。 同时，教育科技的发展也带来了前所未有的机遇。AI技术的引入，尤其是在个性化学习、智能辅导、学习效果评估等方面，为教育带来了新的可能。通过AI的辅助，教师能够更准确地把握学生的学习状态，提供更个性化的教学方案，同时学生也能够获得更加灵活、高效的学习体验。 然而，教育公平性的问题也随之而来。AI技术的高杠杆效应可能导致资源获取的不平等，从而加剧社会分层。因此，如何使AI技术惠及更广泛的群体，确保每个学生都能享受到科技带来的教育优势，是教育科技领域亟需解决的问题。 面对这些挑战与机遇，教育科技领域的从业者需要不断探索和创新，结合教育学和科技的力量，开发出既科学又公平的教育产品，以促进教育的长远发展。 教育者的角色转变 在探讨AI对教育领域的影响时，教育者角色的转变是一个不可忽视的话题。伊伊子提出，随着AI在教育领域的深入应用，教育者的工作重心可能会从传统的知识传授逐渐转向更加关注学生的个性化发展和情感需求。 AI的加入，尤其是在资料准备和教学方案设计方面，能够承担大量重复性工作，这使得教师们从繁重的行政和教学准备任务中解放出来。这样的转变不仅提高了教学效率，更为教育者提供了更多机会去进行创新教学方法的探索和实践。 教育者可以利用这一机会，深入学习教育心理学、教育方法学、社会情感教育等领域的知识，以提升自身的育人能力。他们可以更多地关注学生的个性发展，发现并培养学生的优点和潜能，而非单一地侧重于学术成绩。通过情感支持和积极引导，教育者可以帮助学生建立自信，激发他们的学习兴趣和创造力。 此外，教育者在AI辅助下，可以更精准地识别学生的学习需求和难点，实施个性化教学策略，从而提升教学质量。AI作为一个强大的工具，最终的目标是辅助教育者，而不是取代他们。教育者与AI的协作，将共同促进一个更加包容、有效和富有创造性的教育环境的形成 结语：AI与教育的未来 AI在教育领域的应用前景广阔，但也伴随着挑战。伊伊子的故事和见解为我们提供了宝贵的启示：在追求技术进步的同时，我们应关注教育的本质，确保技术的应用能够促进教育公平，并且真正提升学习效果。让我们期待AI如何继续革新教育，为下一代创造更好的学习环境。 在这里找到我们： * 公众号：遇见AIER Mixlab * 收听渠道：小宇宙｜喜马拉雅 * 海外用户：Apple Podcast * 联系我们：[email protected] 如果希望加入听友群，请扫描下方二维码

本期节目，我们邀请到了播客剪辑工具Vocut的项目负责人顾巍，为我们揭开了AI如何助力产品管理 ，提升工作效率，以及它对未来软件开发领域的深远影响。他也提到了，AI时代的产品经理应该具备哪些能力模型 同时本期节目中，顾巍也分享了大量播客剪辑流程的干货，他相信通过他的软件可以为播客主理人们提高50%以上的剪辑效率。 我们的其他内容会发布在公众号/小红书：遇见AIER 您的关注，转发，收藏对我们非常重要 工具试用请点击此链接跳转：Vocut工具官网 SHOWNOTE 01：01 从交互设计到产品经理：顾巍的职业转型之路 顾巍的职业生涯始于交互设计，随着对产品设计的深入理解，他逐渐转向了产品经理的角色。在这个转型过程中，ChatGPT等AI工具成为了他的得力助手，帮助他从零基础开始搭建产品Demo。顾巍的这次转型，不仅仅是个人职业路径的拓展，更是AI技术在产品开发领域应用的一个缩影。 07：40 AI技术：Vocut诞生的催化剂 AI技术的发展不仅促成了顾巍的职业转变，更是他接手Vocut产品的重要契机。在Vocut的创建过程中，AI至少提升了团队50%以上的工作效率。顾巍坦言，作为项目负责人，他已无法想象没有AI的世界该如何开发这样一款产品。 AI技术在Vocut开发中的应用 顾巍分享了AI技术在Vocut开发中的实际应用案例： * AI驱动的功能：如AI技术自动识别并剪辑重复片段，AI自动化降低环境噪声等。 * 成本降低：AI翻译用于产品内文字，显著降低了开发成本。 * SEO优化：AI辅助进行SEO工作，有效降低了运营成本。 * 编程效率：AI工具如GitHub Copilot极大提升了编程效率。 * 市场调研：AI技术在海外市场调研中的应用，加快了产品迭代速度。 16:09未来软件开发：一人公司的兴起 顾巍对未来软件开发领域有着深刻的洞察。他认为，随着AI技术的发展，未来将会出现越来越多的“一人公司”。个体开发者将能够借助AI的力量，完成以往需要整个团队才能完成的项目，这将是软件开发领域的重要趋势。 17:26AI知识的学习：一手信息的重要性 在AI知识的学习上，顾巍建议直接获取第一手信息，并对当前AI学习工具持怀疑态度。他认为，个人能输出多少，取决于能输入多少，加上个人的吸收转化率。因此，拓宽信息渠道，获取最前沿的知识，对于AI时代的产品经理至关重要。 21:56Vocut的基本功能 Vocut的核心功能是将录音快速转化为文字，并允许用户像编辑文档一样编辑音视频内容。顾巍强调，用户的声音对于产品开发至关重要。通过与用户的深入沟通，Vocut不断优化其功能，以满足用户的实际需求。 25:22Vocut的未来功能：AI技术的深度应用 顾巍分享了Vocut未来的一些基于AI的功能，包括智能降噪和停顿时间剪辑等。这些功能将进一步简化音频编辑流程，提升用户体验。 31:54播客新手的工作流程建议 顾巍分享了对播客新手的工作流程建议，包括先降噪、音量标准化，然后将音频倒入到剪辑软件中。这些步骤能提高音频剪辑软件的文字识别效果和剪辑过程中内容的听感。顾巍表示，这些功能Vocut未来都会提供。 37:55提升专业播客主工作效率的思考 顾巍认为，通过Vocut的粗剪功能，有机会提升专业播客主50%以上的剪辑效率。这一效率的提升，将极大地推动播客内容的生产和创新。 41:15产品功能迭代：AI技术与开源社区的双重赋能 顾巍分享了Vocut产品功能迭代速度快的原因。AI技术提升了工作效率，而开源社区的赋能则为产品创新提供了丰富的资源。在这个背景下，产品经理的需求定义变得尤为重要。每一条用户的声音与建议，都将成为产品宝贵的资产。 47:57对新入行AI产品经理的建议 顾巍对新入行的AI产品经理提出了几点建议： 1. 理解技术边界：产品经理需要深入理解AI技术的边界，从产品需求出发，找到最合适的技术解决方案。 2. 成本竞争力：在AI时代，如何调整GPT的提示词，以达到更低成本下相似的产出效果，是AI产品经理的核心竞争力之一。 3. 用户需求为中心：始终将用户需求放在首位，深入理解用户，才能设计出真正有价值的产品。 结语： 顾巍与Vocut的故事，是AI技术在产品设计和开发中应用的一个生动案例。AI不仅提升了工作效率，更改变了我们的工作方式和思维模式。在AI的助力下，无论是新手还是专家，都将拥有更大的潜力和可能性。未来，让我们拭目以待，AI将如何继续引领产品创新的潮流。 在这里找到我们： * 公众号：遇见AIER * 收听渠道：小宇宙｜喜马拉雅 * 海外用户：Apple Podcast * 联系我们：[email protected] 如果希望加入听友群，请扫描下方二维码

这次的嘉宾盼盼是一位一线教育工作者，正利用AI技术在教育领域进行创新尝试，她提到，通过GPT准备教案节省了50%以上的时间，GPT也是她学习过程中极佳的学伴。同时我们也聊到了AI 对教育行业的影响，以及如何引导学生使用AI技术的思考 嘉宾背景简介 盼盼女士是一名资深的国际高中计算机科学老师。盼盼女士在国内完成了计算机本科学习，随后赴美国深造教育技术，归国后曾在教育科技公司和青年组织工作，目前正积极探索AI在教育中的应用。 盼盼开始关注AI技术是在ChatGPT等大语言模型频繁出现在新闻中的时候。她迅速被AI的能力所震撼，并开始有意识地将其应用到自己的教学工作中。盼盼女士不仅在课堂上与学生分享AI的最新动态，更实际地将AI应用到备课和教学中。 AI在教育中的应用 综述 盼盼使用GPT等AI工具辅助备课，这极大地提升了她的工作效率。GPT能够以高中生能理解的语言解释复杂概念，如CPU的工作原理。此外，GPT还能帮助设计教案和出题。 盼盼不仅自己使用AI，还引导学生利用AI学习。她强调学生应超越课本知识，了解现实世界，并实际教学生如何使用AI工具，如学习雅思、练习口语等。盼盼认为，虽然课本知识很重要，但学生更应学会利用现有工具，拓展知识边界。 用AI准备教案的工作流 盼盼分享了她使用GPT准备教案的具体工作流程。她不依赖PPT，而是通过讲述和板书进行教学。GPT帮助她构建课堂结构，生成贴合实际课堂需要的讲义。盼盼女士指出，使用GPT后，她的备课时间至少缩短了一半。 AI技术也颠覆了盼盼自己的学习模式。她将AI视为24小时的学习伙伴，解决了她在专业上缺乏指导的问题，提升了她的学习动力和愉悦感。 新一代学生的弱点与教育 盼盼观察到学生缺乏目标感，她认为这很正常，因为目标感是一个人长期探索的课题。她提出，教育应该培养学生的提问能力和信息素养。 盼盼女士指出新一代学生习惯于被动接收信息，缺乏主动搜索和识别优质信息的能力。她认为这是教育面临的挑战，并建议教育应该培养学生的这些能力，以适应时代变化。 教师工作在AI时代的机遇与挑战 盼盼女士认为，AI不会取代教师，因为教师的职责多元复杂。AI更多地是从工具层面解放教师，提高教学效率。她特别强调了提问能力的重要性，认为这是有效利用AI工具的关键。 盼盼女士认为新教师应该拥抱新技术，如AI，以提升教学质量和效率。她建议新教师熟练使用AI工具，并将其作为教学工作的一部分。 结语 盼盼女士的分享提供了对AI在教育中应用的深刻见解，展示了AI技术如何改变教师的工作方式和学生的学习方式。她的观点强调了教师在适应技术变革中的作用，以及教育系统在培养学生适应新时代技能方面的责任。 在《遇见AIER》公众号，我们将持续探讨AI技术的最新动态及其在各行各业的应用。感谢盼盼女士的深入分享，我们期待未来有更多教育工作者能够利用AI技术。 如果你对AI在教育领域的应用有任何想法或问题，欢迎在评论区留言讨论。我们下期再见！ 如果希望加入听友群，请扫描下方二维码 在这里找到我们： * 公众号：遇见AIER * 收听渠道：小宇宙｜喜马拉雅 * 海外用户：Apple Podcast * 联系我们：[email protected]

在AI技术落地企业应用的过程中，我们面临着怎样的挑战？ 本期嘉宾的共识是：因为AI的不稳定性，需要一种全新的思路思考AI工作流，而给客户传递这样的思路，需要极大的沟通成本。 嘉宾介绍： Ning：专注于comfyui 等 ai应用层技术的研究 有一些自己的独门小技术 ！ 黑格(heige)，里布Ai特邀模型作者，精通训练建筑与室内方向的大小模型，擅长利用多种Ai工具解决各种传统设计领域的工作流问题。 法利：Ai生图领域自媒体人（抖音同名） 正文： 大家好，欢迎收听本集遇见AIER。在这个信息爆炸的时代，AI技术的发展速度令人瞩目。从图片识别到自然语言处理，再到深度学习，AI技术的每一次进步都在推动着社会的进步。但在AI技术落地企业应用的过程中，我们发现并非一帆风顺。今天，我们就来聊聊这个话题。 （shownote仅为大致介绍，具体案例请听播客） 技术本身的不稳定性 AI技术的不稳定性是影响其落地的一个重要因素。以stable diffusion（稳定扩散）模型为例，该模型在理论上具有强大的图像生成和处理能力，但在实际应用中，却可能出现无法达到预期效果的情况。在进行换脸等操作时，AI可能无法准确识别和处理用户的面部特征，导致生成的图像与原始图像存在较大差异，甚至完全不像本人。这种情况不仅影响了用户体验，也给技术提供者带来了挑战，如何提高模型的准确性和稳定性成为亟待解决的问题。 用户对AI技术的理解和期望差异 用户对AI技术的理解和期望也是影响其落地的另一个重要因素。一方面，部分用户可能对AI技术抱有过高的期待，认为AI能够解决所有问题。然而，当AI技术无法满足这些过高的期待时，用户可能会感到失望，甚至对AI技术产生怀疑。另一方面，用户对AI技术的理解可能存在局限性，他们可能不知道如何充分利用AI技术的全部潜力，或者在使用过程中遇到操作上的困难。这就需要技术提供者和用户之间进行有效的沟通和教育，帮助用户正确理解和使用AI技术。 AI技术与传统工作流程的融合问题 AI技术与传统工作流程的融合也是一个不容忽视的问题。在许多行业中，现有的工作流程和方法已经非常成熟和稳定，而AI技术的引入可能会打破这种平衡。例如，在设计行业，设计师可能习惯于使用传统的设计工具和方法，而AI技术的引入可能需要他们改变工作方式，甚至可能影响到他们的创作灵感。因此，如何在保持传统优势的同时，有效地融合AI技术，是技术提供者和行业从业者需要共同考虑的问题。 AI技术的应用机遇 尽管存在挑战，但AI技术的应用同样带来了巨大的机遇。在电商领域，AI技术可以大大提高营销效率，通过生成吸引人的图片和视频，帮助企业提升销售业绩。在室内设计行业，AI技术的应用也正在逐步落地，通过提供个性化的设计方案，满足客户的多样化需求。 此外，AI技术的发展也为设计师等创意工作者带来了新的灵感和工具。他们可以利用AI取代传统的素材库，快速弥补自己与经验丰富的设计工作室之间的鸿沟。 如何平衡挑战与机遇 面对AI技术的落地难题，我们需要找到平衡挑战与机遇的方法。首先，技术提供者需要不断优化和完善AI技术，提高其稳定性和准确性。同时，也需要加强对用户的教育和培训，帮助他们更好地理解和使用AI技术。 其次，企业需要调整对AI技术的期望值，将其视为一个辅助工具而非万能解决方案。通过合理地整合AI技术到现有的工作流程中，企业可以更好地发挥其优势。 最后，社会各界需要共同努力，创造一个有利于AI技术发展的环境。这包括提供必要的学习资源、建立开放的交流平台，以及鼓励跨行业的合作。 结语 虽然AI技术落地需要突破重重阻力，但嘉宾们仍相信AI在不久的将来可以改变我们的生活方式 在这里找到我们： * 公众号：遇见AIER * 收听渠道：小宇宙｜喜马拉雅 * 海外用户：Apple Podcast * 联系我们：[email protected] 如果希望加入听友群，请扫描下方二维码

熊叔是我们Mixlab的核心创始人之一，他不仅在职业生涯中积累了丰富的经验，更是在和shadow一起创造了爆火的comfyUI 节点 Mix nodes，今天，我们就来深入了解熊叔的职业生涯，以及他所参与开发的MIXLAB NODE产品，探索AI如何改变我们的工作与生活。 熊叔的职业生涯 00:29 熊叔，一名资深的产品经理，他的职业生涯始于对技术的热爱和对创新的追求。在多年的工作中，熊叔参与了多个创业项目，尤其在AI领域有着深入的研究和实践。他不仅关注技术变革如何影响商业社会，更是将这种变革融入到自己的工作和生活中。 MIXLAB NODE 的特点，与其开发故事 01:53在众多的AI平台中，熊叔选择了Comfy UI生态来设计开源项目。他看重的是Comfy UI的自由度和上限，这个平台的可能性足够高，能够给予开发者更大的创造空间。 05:47 MixNode是Comfy UI生态中的一个多功能节点，它与Stable Diffusion等工具相结合，为用户提供了一个全新的创作体验。MixNode的存在，使得用户可以通过连接不同的AI模型和工具，创造出更加丰富和多样化的作品。 09:14 熊叔分享了Mixlab node的几个核心功能，如录屏渲染、链接大语言模型等。这些功能不仅提高了创作的效率，也为用户带来了全新的应用场景。例如，通过录屏渲染功能，用户可以实时地让AI帮助渲染图像，生成更加精美的作品。而链接大语言模型，则可以为用户提供强大的文本生成能力。这些功能的结合，使得Comfy UI成为了一个优秀的AI原型工具。 13:14 Mixlab node的加密功能背后，是源于社群的需求和对创作者知识产权的保护。熊叔分享了这一功能背后的故事，强调了为更可持续的社区生态寻求可能性的重要性。通过加密功能，创作者可以保护自己的工作流程不被随意复制和盗用，从而激励更多的创新和创作。 18:36 在Mixlab node的开发过程中，最大的共识就是“Just do it”。AI技术的应用使得软件开发的成本大幅降低，原本需要一个月完成的需求，现在只需要1-2天即可完成。因此，开发者需要改变旧有的开发流程，更敏捷地尝试新的可能性。 22:34然而，在开发过程中，也存在着一些分歧。最大的分歧在于软件的复杂度与学习成本之间的冲突。随着Mixlab node功能的增加，如何保持用户的易用性和认知的清晰性成为了一个挑战。熊叔和他的团队需要在提供强大功能的同时，也要考虑如何降低用户的学习成本。 如何成为一位优秀的AI产品经理？ 28.12 在开发AI产品的过程中，熊叔坦言，最好用的工具就是GPT。只需要向GPT提出需求，它就可以在几分钟内提供一个完整的代码。这让熊叔这样一个不懂Python的人，也能通过Python编程来实现想要的功能。 31.18熊叔认为，在AI时代，跨界的人有机会获得更大的加成。相反，只关注自己领域的人则获得的加成相对有限。AI技术的发展，为那些愿意跨出舒适区，学习新技能的人提供了更多的机会。 37.57 熊叔不仅在产品开发上有所建树，他还运营着自己的自媒体——“AI 产品经理”。通过自媒体，熊叔可以分享自己的知识和见解，同时也是一个消化知识和社交的好机会。通过内容的创作和分享，熊叔与更多志同道合的朋友建立了联系。 对新手AI 产品经理的建议 45.07 对于想要入行AI产品经理的新手，熊叔给出了几点建议。首先，要掌握AI提示词工程的能力，理解AI的能力，这样才能更好地利用AI技术。 50.19其次，要具备运营社群的能力，从用户实际使用过程中汇总信息，寻找需求。最后，要有跨界的思维，不断学习新的知识，以适应AI时代的变化。 结语 通过熊叔的分享，我们可以看到AI技术如何深刻地影响着我们的工作和生活。无论是在产品开发、社群运营还是个人成长上，AI都为我们提供了无限的可能性。让我们一起期待，在AI的帮助下，我们能够创造出更多令人惊叹的成果。 如果希望加入听友群，请扫描下方二维码 在这里找到我们： * 公众号：遇见AIER * 收听渠道：小宇宙｜喜马拉雅 * 海外用户：Apple Podcast * 联系我们：[email protected]

在信息爆炸的今天，如何让自己的认知保持在行业前沿？如何让大模型成为你的个人知识助理，让所需的知识主动找到你？ 我们有幸邀请到了曾就职于华为人机交互实验室的交互设计师，以及《写给设计师的技术书》、《前瞻交互》、《AI改变设计》的作者薛志荣，来分享他的创业项目MiX Copilot及其背后的设计思路，以及他对大模型时代交互设计，针对大模型不确定性的特征，交互设计应有的变革的思考 如果大家希望尝试本次提到的知识管理工具MiX Copilot，薛老师也为大家送准备了一份礼物：MiX Copilot一个月免费体验卷请点击下方链接申请 本期播客涉及以下几个话题 大模型如何使自动化学习成为可能？ 设计基于大模型的产品与设计传统智能化产品的区别是什么？ 大语言模型和传统的智能化工具对交互设计会产生怎样的影响？ 大模型时代，新手交互设计师应该如何规划自己未来的职业方向？ 本期节目内容概要 * 志荣的职业经历分享 * 00:45薛志荣分享了他如何从一个计算机专业背景，通过自己的兴趣和对交互设计的热情，一步步走进了人机交互领域，并最终走上了创业之路。 * MiX Copilot与大模型时代的知识管理 * 03:09 志荣讲述了他创作MiX Copilot这款全链路知识管理工具的初衷是解决在信息爆炸的时代解决信息收集和整理的难题。 * 10:31 志荣详细介绍了MiX Copilot的核心特点：主动帮助用户寻找和总结信息。 * 18:29 讨论了在设计MiX Copilot过程中遇到的挑战，包括如何让不熟悉大模型的用户稳定获得所需信息，以及如何通过设计降低用户的学习成本。 * 24:58 志荣解释了为何选择将Mixcopilot设计为本地客户端，强调了隐私保护、数据安全和降低使用成本的重要性。 * 31:15 介绍了MiX Copilot的工作流如何结合本地和云端的大模型，实现高效、安全、低成本的知识管理工作。 * 使用大模型工具，成为更好的自己 * 41:46 讨论了通过大模型整理信息如何帮助我们打开信息壁垒和专业壁垒，让知识更加易于获取。 * 49:15 志荣分享了ChatGPT如何成为他的个人助理，心理导师；帮助他补齐陌生业务的知识，并完成之前不可能独自完成的工作。 * 大模型与交互设计 * 56:30大模型产品设计与传统界面设计的区别：传统状态机的输出结果是确定的，而大模型的产品的输入和输出都是不确定的，因此针对大模型设计产品的产品需要有足够的容错性，而大模型的意图理解能力本身就可以成为传统状态机系统中很好的纠错方案 * 63:45 志荣认为在新的时代，很多互联网时代的经验都不再是用了，但以人为本的设计思路是不变的。 * 75:05 与其他嘉宾不同，志荣没有给新入行的设计师建议，而是提出了三个问题：你想成为什么样的人？你希望有什么样的作品证明你是一个优秀的设计师？作为一个跨专业的行业，你想跨多少个学科？ * 惊喜礼物 * 82:07访谈的最后，志荣和shadow送给了所有听友一个惊喜：一个月的MiX Copilot体验卷 结语 感谢薛志荣的精彩分享，让我们对大模型技术在交互设计领域的应用有了更深的理解。同时，也让我们看到了MiX Copilot如何作为一个个人知识助理，帮助我们更高效地管理和利用知识。 如果您对这个话题感兴趣，或者想了解更多关于MiX Copilot的信息，欢迎访问遇见AIER，薛志荣或MIXLAB无界社区的公众号，获取一个月MiX Copilot的体验卷。 在这里找到我们： 公众号：遇见AIER 收听渠道：小宇宙｜苹果｜喜马拉雅 海外用户：Apple Podcast 联系我们：[email protected]

今天我们有幸邀请到了AI产品交互设计师胡蕾，来和我们一起聊聊如何打造更人性化的AI工具，以及AI如何影响交互设计行业。 专辑介绍 遇见AIER，是一档深入探讨AI如何改变我们的工作和生活的播客。我和Shadow邀请了不同行业的AIER，分享他们如何利用AI提升效率、创造价值，并发掘新的可能性。 Shownote： 职业选择与成长 01:22 胡蕾讲述了自己的职业选择和成长路径，以及为何选择AI工具这个领域 04:20 胡蕾介绍了他的部分工作内容，包括comfyui工具的开发，工作流调研，以及模型炼制。 AI在工作中的作用 05:44 胡蕾分享了AI在工作中的作用，如阅读论文、总结文档、头脑风暴，以及使用comfyui等工具进行预研工作流。 07:44 胡蕾分享了他们完成一个制作场景图工具的探索过程，包括技术选择和解决具体问题的方法。 ToB AI工具的挑战 10:19 介绍了设计ToB AI内容生成工具中遇到的两个主要难点：融合度和产品的拓展性。 12:13 胡蕾讲述了他研究新绘图技术的过程，包括阅读论文、极端测试模型效果，以及技术选型逻辑。 13:49 分享了在做风格图方面的技术探索过程，以及技术选型逻辑中的惊喜发现。 AI产品的交互 17:26 嘉宾对AI产品交互逻辑的思考：不一定要用自然语义，因为自然语言作为交互方式的生图工具不一定能保证最终产出的效果。且自然语言的交互方式实际上对用户的学习能力提出了更高的要求。 21:51 嘉宾与Shadow讨论了comfyui，他认为它不仅是一个产品，更是一个优秀的DEMO工具和开发工具。 学习和AI对交互设计行业的影响 25:00 嘉宾分享了他对学习的观点，强调人的精力有限，应发挥长处，并认为知道如何学习比学习什么更重要。 28:14 嘉宾分享了AI对团队工作效率的影响：减少了人力成本的同时，模版产出的效率提升了8倍 31:41 嘉宾认为交互设计师面临更多要求，平面交互设计师的职业前景不明朗，建议新入职设计师拓展自己的边界，学习AI相关知识。 34:32 嘉宾分享了自己从交互设计师转向产品设计师的过程，以及体验思维和产品思维之间的差异。 AI工具的学习方法 40:11 嘉宾分享了他学习ChatGPT使用方式的过程，以及如何将其应用于实际工作中。 结尾 - 结语 感谢胡蕾的精彩分享，以及听众的参与。如果你对AI在产品交互设计中的应用感兴趣，或者想要了解如何利用AI提升工作效率，欢迎继续关注我们的节目，加入我们的社群，一起遇见AIer，遇见更好的自己。 嘉宾小红书账号：Hazelhu1994 在这里找到我们： * 公众号：遇见AIER * 收听渠道：小宇宙｜苹果｜喜马拉雅 * 海外用户：Apple Podcast * 联系我们：[email protected]

专辑介绍： 遇见AIer，这是一档由Sidney和Shadow主持的播客，旨在探讨人工智能（AI）如何深刻影响我们的工作和生活。我们邀请了来自各行各业的AI实践者，分享他们如何利用AI技术提升效率、创造价值，并探索新的可能性。在这个专辑中，你不仅能听到AIer的真实故事，还能深入了解AI的应用场景和工作原理，帮助你更好地理解和利用AI技术，发现它对你个人和职业生活的潜在价值。 节目简介： 在本期播客中，我们有幸邀请到了来自星贤文化的AYIYA，AI短剧“少年梅兰芳之登台”的创作团队成员，一位资深的节目导演和AI影视制作先驱，她将与我们分享她如何利用AI技术在影视制作中取得突破，以及AI对她职业生涯的影响。我们将深入了解AI在影视制作中的应用，以及它如何改变内容创作者的工作方式。 嘉宾公众号：在Ayes玩AIGC Shownote： 03:30 - AI工具的探索 * AYIYA介绍了她最初使用的AI工具Pika，并分享了她的首个AI作品《神海惊魂》的创作经历。 05:44 - 克服技术局限 * 她解释了如何通过专业技巧，如利用视频最后一帧和剧情设定，来解决Pika市场上限锻，和动态模糊问题。 07:31 - ChatGPT的创意助力 * AYIYA讨论了ChatGPT在影视项目头脑风暴中的应用，以及AI如何激发创意。 14:00 - 少年梅兰芳项目 * 她详细描述了《少年梅兰芳》项目的工作流程，以及如何通过AI工具克服技术挑战。 18:55 - AI工具的选择 * AYIYA分享了在项目中选择特定AI工具的原因，以及这些工具如何帮助提高制作效率。 25:58 - AI对导演职业的影响 * 讨论了AI如何降低影视制作对人力的依赖，同时提高了对导演基本功和审美的要求。 30:56 - AI作为协助者 * AYIYA强调，AI目前只能作为作为协助者，帮助创作者满足客户需求，导演仍然需要有良好的基本功，判断AI生产的内容 33:48 - ChatGPT是一个很好的AI领域的导师 * 她认为ChatGPT是一个有价值的AI导师，尤其在资料搜索和创意发展方面。 36:10 - SORA对影视行业的影响 * AYIYA认为AI将导致影视制作成本下降，导致内容创作行业两极分化 结尾 - 结语 * 感谢AYIYA2的分享，以及听众的参与。期待下期节目继续探索AI的无限可能 在这里找到我们： * 公众号：遇见AIER * 收听渠道：小宇宙｜苹果｜喜马拉雅 * 海外用户：Apple Podcast * 联系我们：[email protected]

遇见AIer Shownotes 标题： AI在展览设计与数字艺术中的应用 本期节目，我们邀请了资深数字艺术玩家Annie，深入探讨了AI如何在展陈行业成为技术美术的得力助手。 Annie分享了AI在提升创作效率、丰富作品表现力以及降低沟通成本方面的显著效果。 她通过自己的项目经验，分享了AI如何在短短几小时内完成过去需要团队一周才能完成的工作，以及如何通过AI工具实现个人在艺术创作上的独立性。 安妮还强调了AI作为学习工具的重要性，以及它如何帮助缩小国内外数字艺术的差距。她提出了对当前艺术教育中AI应用的担忧，并讨论了如何利用AI工具帮助艺术生实现职业上的弯道超车。此外，她还推荐了几款实用的AI工具，并分享了对Sora视频生成工具的期待。 本次沟通我们达成了以下两个共识： 1：借由AI，人人都有机会成为“全才”，从而大幅降低工作中的沟通成本 2：使用AI的人，需要清晰地认知自己的“主业”是什么 本期节目不仅是对AI在艺术领域应用的深入探讨，也是对AI时代创造者如何保持竞争力的思考。我们欢迎听众在评论区分享他们自己的AI工具使用经验和创意用法。 嘉宾社交媒体：冬之晴天 Annie （小红薯957669486） 你将听到： 03:03：安妮分享AI如何成为艺术家的“buff”，并可能实现降维打击。 07:27：在实验室研发中，AI如何提升三倍效率。 10:53：AI如何使作品更多元化并增强交互性。 12:49：AI如何节约沟通成本，简化多人协作流程。 16:00：安妮详细描述了使用AI（如Kimi、GPT-4、百度文心）开发脑电波项目的流程。 17:49：一个原本需要一周的demo，现在只需4小时即可完成。 20:48：安妮讲述如何利用AI独立完成数字人项目，原本需要团队协作的任务。 23:06：安妮强调AI使用经验与技巧的重要性。 26:41：安妮分享自己学习AI的三个阶段：AI测试员、信息收集、回归工作。 28:36：安妮认为艺术家应更关注创意与思想表达，帮助降低公众对AI的焦虑是一个不错的创意题材 32:01：AI使用者需明确自己的主业，避免过度探索新技术。 34:06：AI加速了国内数字艺术行业的发展，但部分大学反应迟缓。 37:16：AI解放了重复性工作，让人们有更多时间进行深度思考。 41:12：AI提升了展陈作品质量，提高了大众对作品的要求。 42:48：AI提高了使用者与其他同事的共情能力，有机会成为人类语言的翻译器。 45:46：安妮提出艺术类大学生算力不足的问题，Shadow表达了对大学生缺乏职业必备技能的担忧 49:43：安妮认为现在是二本或综合类大学艺术生利用AI弯道超车的好机会。 51:56：安妮推荐三个AI工具：对话类大模型Kimi（月之暗面）、AI绘图工具（Comfyui）、AI生成音乐的工具（SD）。 52:54：安妮对Sora视频生成工具的期待，并提出I2vgen在某些场景下优于Pika和Runway。 * 59:35：AI作为学习工具的价值，有助于缩小国内外数字艺术的差距。 在这里找到我们： * 公众号：遇见AIER * 收听渠道：小宇宙｜喜马拉雅 * 海外用户：Apple Podcast * 联系我们：[email protected]