Загрузка видео...

Не удалось загрузить видео

На главную

用 ChatGPT 帮你学习地道的英文表达 昨天分享了移居吉隆坡和新加坡朋友的生活，那么问题来了，无论出去工作还是生活，都免不了英文沟通—— 但很多人（包括我自己）都有这样的痛点，把脑袋里面冒出的中文翻译成英文都差点意思，造成沟通效率偏低；有什么方法快速学会Native Speaker的地道表达呢？ 能搜到的大多数方法都是多看英文区视频和文章，但这些内容不够个性化，背了 100 句可能只有 1-2 句会用到，导致效率偏低，学习动力自然减弱 方法来了，我的英语老师制作了一个 GPT 工作流，基于每个人的日常需求生成定制素材。我用了一段时间，简直超级棒， 有外国同事问我周末是不是报了商务英语课哈哈。。。现在分享给大家 具体使用方法：先把下面整段 prompt 喂给 ChatGPT（建议开一个新的对话专门用来学习英文） Hi ChatGPT, act as my best American friend. When I chat with you, follow this two-step routine: 1. Rephrase: Condense my text to resemble casual American speech. If I write...

starzq's profile picture

Star@Day1Global Podcast

48,258 subscribers

248,215 просмотров • 2 лет назад •via X (Twitter)

ОбразованиеНаука и технологии
LIVE

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

Комментарии: 10

Фото профиля starzq.eth 🧩 | web3brand.io & day1global.xyz
starzq.eth 🧩 | web3brand.io & day1global.xyz2 лет назад

关于如何快速学习一个新领域（例如英语），我之前也总结过一个🧵，欢迎继续阅读

Фото профиля starzq.eth 🧩 | web3brand.io & day1global.xyz
starzq.eth 🧩 | web3brand.io & day1global.xyz2 лет назад

如果你对我分享的内容感兴趣，欢迎关注我 @starzqeth ，加入 2,500+ 订阅的免费电子周刊，获得我们对于 Web3 和 AI 赋能个体品牌和企业的案例与思考，包括 🔸 创作者→超级个体→全球公民 🔸 下一代IP和个体品牌发展 🔸 Web3 和 AI 如何为企业、创作者和消费者带来改变

Фото профиля 區塊先生 🐡 ⚠️ (rock #58)
區塊先生 🐡 ⚠️ (rock #58)2 лет назад

Not bad not bad

Фото профиля starzq.eth 🧩 | web3brand.io & day1global.xyz
starzq.eth 🧩 | web3brand.io & day1global.xyz2 лет назад

nice nice

Фото профиля Xu
Xu2 лет назад

好用，不错

Фото профиля starzq.eth 🧩 | web3brand.io & day1global.xyz
starzq.eth 🧩 | web3brand.io & day1global.xyz2 лет назад

欢迎反馈使用体验😄

Фото профиля 韭神 🆓 Jerry
韭神 🆓 Jerry2 лет назад

不错👍狠🈶意思的尝试

Фото профиля Rubywang.eth｜Day1Global.xyz & web3brand.io
Rubywang.eth｜Day1Global.xyz & web3brand.io2 лет назад

厉害了，也可以出个小朋友版把课外班学费省了吧

Фото профиля starzq.eth 🧩 | web3brand.io & day1global.xyz
starzq.eth 🧩 | web3brand.io & day1global.xyz2 лет назад

研究下！

Фото профиля HEY
HEY2 лет назад

Thanks a lot, really useful!

Похожие видео

超越背单词：实用英语学习技巧 我是如何通过工作来提高英语水平的。 为一个英语使用者，我现在几乎不背单词了，但我的英语水平还是挺不错的。这主要是因为我的工作给了我大量的听说读写的机会。每天大概有一到两个小时都在开会，讨论、争论，还有处理邮件和Slack消息，这些都让我在语言的输入和输出方面得到了很好的锻炼。 我想对那些想提高英语水平的朋友说，找到一个能给你提供练习机会的工作环境非常重要。不仅仅是英语，无论你想学什么技能，找到对你有利的位置都是关键。比如说，如果你是程序员，就应该专注于你领域内的关键词，然后学会灵活地运用它们。 此外，我还要分享一个关于学习英语的小技巧：不要只专注于背单词，而是要找到关键词，然后用这些词来灵活表达自己的想法。使用AI工具进行反思也很重要。
13:13

超越背单词：实用英语学习技巧 我是如何通过工作来提高英语水平的。 为一个英语使用者，我现在几乎不背单词了，但我的英语水平还是挺不错的。这主要是因为我的工作给了我大量的听说读写的机会。每天大概有一到两个小时都在开会，讨论、争论，还有处理邮件和Slack消息，这些都让我在语言的输入和输出方面得到了很好的锻炼。 我想对那些想提高英语水平的朋友说，找到一个能给你提供练习机会的工作环境非常重要。不仅仅是英语，无论你想学什么技能，找到对你有利的位置都是关键。比如说，如果你是程序员，就应该专注于你领域内的关键词，然后学会灵活地运用它们。 此外，我还要分享一个关于学习英语的小技巧：不要只专注于背单词，而是要找到关键词，然后用这些词来灵活表达自己的想法。使用AI工具进行反思也很重要。

Bear Liu

38,152 просмотров • 2 лет назад

做了一个chrome插件，需求很简单，就是平常我能看懂英文但是表达不够母语，然后这个插件可以帮我润色我的文字， 我平时要跳到openai/gemini里面去改，这样方便不少，而且我自己经常能用上， 其实对更多人更大的需求是基于写的中文内容做一个英语翻译，这样可以更好的回复英文（任意语言）内容，这个也能通过改prompt实现。 要是再进一步的话还可以把x的新推荐算法作为prompt输入进去，不过我感觉一般长的观点都会在其他ai产品写好，这个更适合短的小观点小短句， 要是有人有需求私信跟我说我看看这玩意咋给出去合适。（感谢 Leo 和 mable.sol (join our TG community! 被迫出镜）
0:22

做了一个chrome插件，需求很简单，就是平常我能看懂英文但是表达不够母语，然后这个插件可以帮我润色我的文字， 我平时要跳到openai/gemini里面去改，这样方便不少，而且我自己经常能用上， 其实对更多人更大的需求是基于写的中文内容做一个英语翻译，这样可以更好的回复英文（任意语言）内容，这个也能通过改prompt实现。 要是再进一步的话还可以把x的新推荐算法作为prompt输入进去，不过我感觉一般长的观点都会在其他ai产品写好，这个更适合短的小观点小短句， 要是有人有需求私信跟我说我看看这玩意咋给出去合适。（感谢 Leo 和 mable.sol (join our TG community! 被迫出镜）

Tykoo

10,765 просмотров • 4 месяцев назад

对不起啊，又制造了一个小垃圾😐 我刚才在星巴克，花了 30 分钟用 AI（v0）做了一个练习英语的 AI（deepseek）web app😅 是这样的，最近我在开始学习英语，目标是一年之内能够开口说英语。经过测试，发现我的问题在于无法对英文内容进行端到端处理，把听说英文拆分了多个任务，即：听到英文后在脑子里英翻中、使用中文思考、再进行中翻英说出来，加上我的词汇量不够，导致在处理的过程中经常中断，迫使自己放弃说出英文。 针对我的问题，我的英文教练 Haoshan 给出的第一个解决方案是： 1. 大量的英翻中，积累词汇，多看单词（不是死记硬背）； 2. 多听，听不懂的时候先别着急放弃，假装听懂了（实际还是听不懂），尝试思考后，别管对错先说出来，确保进程不中断。 于是我根据以上两点，做了这个应用，虽然教练说不必在意速度「快」，可以慢慢来，但我还是坚持认为反应时间是必要的，所以加了 15 秒的时间限制，逼自己的脑子反应，哈哈。
0:57

对不起啊，又制造了一个小垃圾😐 我刚才在星巴克，花了 30 分钟用 AI（v0）做了一个练习英语的 AI（deepseek）web app😅 是这样的，最近我在开始学习英语，目标是一年之内能够开口说英语。经过测试，发现我的问题在于无法对英文内容进行端到端处理，把听说英文拆分了多个任务，即：听到英文后在脑子里英翻中、使用中文思考、再进行中翻英说出来，加上我的词汇量不够，导致在处理的过程中经常中断，迫使自己放弃说出英文。 针对我的问题，我的英文教练 Haoshan 给出的第一个解决方案是： 1. 大量的英翻中，积累词汇，多看单词（不是死记硬背）； 2. 多听，听不懂的时候先别着急放弃，假装听懂了（实际还是听不懂），尝试思考后，别管对错先说出来，确保进程不中断。 于是我根据以上两点，做了这个应用，虽然教练说不必在意速度「快」，可以慢慢来，但我还是坚持认为反应时间是必要的，所以加了 15 秒的时间限制，逼自己的脑子反应，哈哈。

banboo

60,068 просмотров • 1 год назад

终于等到了 GPT 的拐点，人人都可以创建自己的 ChatGPT #设计AI 今天 OpenAI Dev Day 上的高光时刻，Sam Altman 发布了 GPTs 功能，即允许普通人创建自定义的 GPT 工具 随即他就现场演示，用官方 Builder 创建一个创业导师 GPT 工具。他付出的劳动包括： - 定义工具的基本概念（一句话） - 对 GPT 行为的基本指导（一句话） - 提供一个基础的知识库（一个文本文件） - 花费 3、4 分钟 voila，这个创业导师 GPT 工具就创建完毕可以使用了！ 从产品设计角度而言，GPTs 帮助有想法、有资源、有需求的普通人跳过开发者和漫长的产品开发过程，直接把想法和 GPT-4 提供的人类知识库对接，直接输出立刻可用的个性化 ChatGPT。而且这些个性化 ChatGPT 还支持自然语言交互，跳过了提供界面和人机交互设计的设计师 这就给很多自认为“创造者”的开发者、设计师们提出了一个新问题，如果人人都能创建自己的 ChatGPT，那么你作为“专业人士”、作为一个“创造者”，你脑子里有什么东西，可以拿出来创造一个你自己的 ChatGPT？ 嘿嘿……
4:23

终于等到了 GPT 的拐点，人人都可以创建自己的 ChatGPT #设计AI 今天 OpenAI Dev Day 上的高光时刻，Sam Altman 发布了 GPTs 功能，即允许普通人创建自定义的 GPT 工具 随即他就现场演示，用官方 Builder 创建一个创业导师 GPT 工具。他付出的劳动包括： - 定义工具的基本概念（一句话） - 对 GPT 行为的基本指导（一句话） - 提供一个基础的知识库（一个文本文件） - 花费 3、4 分钟 voila，这个创业导师 GPT 工具就创建完毕可以使用了！ 从产品设计角度而言，GPTs 帮助有想法、有资源、有需求的普通人跳过开发者和漫长的产品开发过程，直接把想法和 GPT-4 提供的人类知识库对接，直接输出立刻可用的个性化 ChatGPT。而且这些个性化 ChatGPT 还支持自然语言交互，跳过了提供界面和人机交互设计的设计师 这就给很多自认为“创造者”的开发者、设计师们提出了一个新问题，如果人人都能创建自己的 ChatGPT，那么你作为“专业人士”、作为一个“创造者”，你脑子里有什么东西，可以拿出来创造一个你自己的 ChatGPT？ 嘿嘿……

倪爽

348,264 просмотров • 2 лет назад

今天一上午都在用新的ChatGPT练口语。GPT的中文发音有时候南洋风。但是很不错了。然后在会员网站更新了一个bonus 视频分享我改进后的口语练习快捷指令和Prompt.
1:29

今天一上午都在用新的ChatGPT练口语。GPT的中文发音有时候南洋风。但是很不错了。然后在会员网站更新了一个bonus 视频分享我改进后的口语练习快捷指令和Prompt.

一口新饭

177,634 просмотров • 2 лет назад

👼 神级Prompt多到用不完，我用Claude将它们重构了一遍 Anthropic Anthropic 将自家的提示语生成升级成了提示语优化之后，并把整个过程拆成了五步： 1️⃣ 前三步是了解用户想要什么、生成执行的流程图、从样本里学习生成规则、这时候会生成第一版提示语。我都没有输入样本，Claude 就会主动去分析预期的样本会长什么样。 2️⃣ 后面两步就更有意思了，值得单独讲讲： - 补充执行步骤的细节：这次我优化的是长文摘要的提示语，最终生成的执行步骤从阅读文本、确定信息点、列出要素、确定目标受众、分析原文语气和风格，给出合适的hook以及原因，还限制了句子数量。说实话这比我自己写推文的思路都详细。 - 动态调整输入文本、样本、输出模块在整个提示语的顺序：打个比方，Claude 会主动推测用于总结的文章内容可能会比较长，这一part就会被移动到更前面。 我把优化的过程都录制下来了👇：
0:56

👼 神级Prompt多到用不完，我用Claude将它们重构了一遍 Anthropic Anthropic 将自家的提示语生成升级成了提示语优化之后，并把整个过程拆成了五步： 1️⃣ 前三步是了解用户想要什么、生成执行的流程图、从样本里学习生成规则、这时候会生成第一版提示语。我都没有输入样本，Claude 就会主动去分析预期的样本会长什么样。 2️⃣ 后面两步就更有意思了，值得单独讲讲： - 补充执行步骤的细节：这次我优化的是长文摘要的提示语，最终生成的执行步骤从阅读文本、确定信息点、列出要素、确定目标受众、分析原文语气和风格，给出合适的hook以及原因，还限制了句子数量。说实话这比我自己写推文的思路都详细。 - 动态调整输入文本、样本、输出模块在整个提示语的顺序：打个比方，Claude 会主动推测用于总结的文章内容可能会比较长，这一part就会被移动到更前面。 我把优化的过程都录制下来了👇：

卡尔的AI沃茨

49,294 просмотров • 1 год назад

我刚才发现自己有了ChatGPT昨天发布的GPTs联动的功能，试了一下确实强大。 下面用一个例子看一下如何使用和具体能力，还有一个对简中用户比较重要的操作。 我自己看论文会先下载下来让ChatGPT总结，然后会用宝玉的科技文章翻译GPTs对总结的内容进行精细的翻译，以前完成这两步起码需要我切两个窗口，然后复制粘贴一次。 现在我只需要在总结完成后输入“@”找到需要的GPTs，输入要求就可以在一次对话中完成，甚至我还可以再搞一个自动发推的GPTs在ChatGPT直接将翻译内容发到推特上。 最后一个对简中用户不太友好的BUG：拉起GPTs选择的时候你输入的“@”符号需要在英文输入法下才能调用这个功能，中文输入法下面没办法拉起GPTs选择，OpenAI做产品是真的糙。
1:04

我刚才发现自己有了ChatGPT昨天发布的GPTs联动的功能，试了一下确实强大。 下面用一个例子看一下如何使用和具体能力，还有一个对简中用户比较重要的操作。 我自己看论文会先下载下来让ChatGPT总结，然后会用宝玉的科技文章翻译GPTs对总结的内容进行精细的翻译，以前完成这两步起码需要我切两个窗口，然后复制粘贴一次。 现在我只需要在总结完成后输入“@”找到需要的GPTs，输入要求就可以在一次对话中完成，甚至我还可以再搞一个自动发推的GPTs在ChatGPT直接将翻译内容发到推特上。 最后一个对简中用户不太友好的BUG：拉起GPTs选择的时候你输入的“@”符号需要在英文输入法下才能调用这个功能，中文输入法下面没办法拉起GPTs选择，OpenAI做产品是真的糙。

歸藏(guizang.ai)

49,750 просмотров • 2 лет назад

这个视频是讲了一下中英文口语发音的区别，有兴趣可以看一下😬（因为是一镜到底，也是即兴录的这么一个视频，有些措辞表达上有点问题，能听懂就行哈哈哈） 再说一下怎么练习你的英语口语发音，如果真的很闲的话，可以去看看英语的影视作品，或者听听英文歌；但是你想速成，建议从拼多多上买一套人教版四五年级的英语教材听力，夸张的跟读并模仿录音中的发音，再纠正一下自己的方音问题，相信我，不出半个月你就会标准很多很多😬
5:00

这个视频是讲了一下中英文口语发音的区别，有兴趣可以看一下😬（因为是一镜到底，也是即兴录的这么一个视频，有些措辞表达上有点问题，能听懂就行哈哈哈） 再说一下怎么练习你的英语口语发音，如果真的很闲的话，可以去看看英语的影视作品，或者听听英文歌；但是你想速成，建议从拼多多上买一套人教版四五年级的英语教材听力，夸张的跟读并模仿录音中的发音，再纠正一下自己的方音问题，相信我，不出半个月你就会标准很多很多😬

Jenarry（不互推，不接广，不骗人）

41,267 просмотров • 9 месяцев назад

微软2023年Build大会演讲：如何训练和应用GPT（中英文字幕） 这是本次微软2023年Build大会来自OpenAI的AI 研究员和创始成员Andrej Karpathy的一个主题为State of GPT的演讲。 演讲主要有两部分内容： 1. OpenAI是如何训练GPT的 2. 我们如何有效应用GPT 都是非常有价值的分享。 首先对于如何训练GPT，通常来说是四个阶段预训练（Pretraining），有监督的微调（Supervised Finetuning），奖励建模（Reward Modeling）和强化学习（Reinforcement Learning），这几个阶段通常是依次进行，每个阶段都有不同的数据集。 预训练（Pretraining）： 这个阶段的目标是让模型学习一种语言模型，用于预测文本序列中的下一个单词。训练数据通常是互联网上的大量文本。模型从这些文本中学习词汇、语法、事实以及某种程度的推理能力。这个阶段结束后，模型可以生成一些有意义且语法正确的文本，但可能无法理解具体任务的需求。 有监督的微调（Supervised Finetuning）： 在预训练后，模型会进入微调阶段。在这个阶段，人类评估员将参与并给出指导，他们会给模型提供对话样本，样本中包含了输入和期望的输出。这使得模型能更好地适应特定任务或应用，例如回答问题或编写文章。 奖励建模（Reward Modeling）： 评估员将对模型生成的不同输出进行排名，以表示它们的质量。这个排名将被用作奖励函数，指导模型优化其生成的输出。 强化学习（Reinforcement Learning）： 强化学习阶段是一个迭代的过程，模型会试图优化其行为以获得最大的奖励。在这个阶段，模型会产生新的输出，评估员会对这些输出进行排名，然后模型根据这个反馈调整其行为。 然后是如何有效应用GPT 在演讲中Andrej举了一个非常好的例子：人类和大语言模型（LLM）都是如何写作的？从这个例子中你能明显感觉到人类和GPT之间的差异。 假设你要写一篇文章去比较加利福尼亚州和阿拉斯加州的人口，你的写作的过程中可能是像这样的： - 我需要写一篇文章去比较加利福尼亚州和阿拉斯加州的人口 - 我需要去获取两个州的人口数据 - 我不知道这两个周的人口数据 - 去维基百科找到加利福尼亚州的人口是39.2M - 去维基百科找到阿拉斯加州的人口是0.74M - 现在我需要计算一下两个州人口数相差多少倍，但是可能需要计算机帮忙 - 用计算器算出来39.2除以0.74约等于53 - 快速的检查一下53倍这个数字是不是符合常识，嗯，这是一个相当大的比值，但加利福尼亚州毕竟是人口最多的州，所以这个结果或许是合理的，可以继续 - 好了，我现在有了我需要的所有信息 - 写下：“加利福尼亚州的人口比53倍的……” - 觉得好像不太好，删除重写成：“加利福尼亚州的人口是阿拉斯加州的53倍。” - 嗯，觉得还不错 也就是说，当人类写作时，哪怕是这样一个简单的句子，可能内心实际上进行了大量的运算的。 但当我们用GPT进行写作这样的句子看起来会是什么样呢？ 从GPT的角度看，这只是一系列的标记（Tokens）。当GPT在接收到一个输入，比如你给出的主题。它会生成一段与输入相关的文本，GPT的目标是预测下一个词，所以它会连续生成一串词，形成一段连贯的文本。 从本质上看，Transformer只是标记模拟器，它不知道自己知道什么不知道什么，它不知道自己擅长什么或不擅长什么，它只是尽力生成下一个标记，它也不会进行反思，也不会不进行任何合理性检查。它不会纠正自己的错误，它只是产生抽样的标记序列，它没有像人类那样的内心独白流。 但是，GPT有一些优势，如它们拥有大量的基于事实的知识，并且拥有相对大的并且完美的工作记忆。GPT通过自我注意力机制，能立即获取到上下文窗口中的信息，从而进行无损记忆。然而，GPT在推理和判断方面的能力相对较弱，如果提出的问题需要更复杂的推理，单凭一个标记的信息，GPT往往无法给出正确的答案。 一些技巧可以提升GPT的表现，比如Cot（Chain of Though）设定步骤来引导GPT展示其工作过程，或者通过多次抽样然后选择最佳结果等，或者可以让GPT检查自己的输出，比如询问它是否完成了任务，最好是在Prompt中明确的要求它检查自己的输出。 后面还介绍了目前比较流行的GPT应用，比如Agent、Plugin、CoT、Embedding等 最后他用GPT-4写了一个结尾： “女士们，先生们，2023年Microsoft Build的创新者和先驱者们，欢迎来到这个独一无二的卓越人才的集结地。你们是未来的架构师，是塑造数字领域的视野家，在那里人类繁荣发展。拥抱科技的无限可能，让你的想法飞得和你的想象力一样高。让我们一起创造一个更连通，更出色，更包容的世界，为未来的世代留下。准备好释放你的创造力，探索未知，把梦想变成现实。你的旅程今天开始。” 原始视频地址： YouTube地址：
42:39

微软2023年Build大会演讲：如何训练和应用GPT（中英文字幕） 这是本次微软2023年Build大会来自OpenAI的AI 研究员和创始成员Andrej Karpathy的一个主题为State of GPT的演讲。 演讲主要有两部分内容： 1. OpenAI是如何训练GPT的 2. 我们如何有效应用GPT 都是非常有价值的分享。 首先对于如何训练GPT，通常来说是四个阶段预训练（Pretraining），有监督的微调（Supervised Finetuning），奖励建模（Reward Modeling）和强化学习（Reinforcement Learning），这几个阶段通常是依次进行，每个阶段都有不同的数据集。 预训练（Pretraining）： 这个阶段的目标是让模型学习一种语言模型，用于预测文本序列中的下一个单词。训练数据通常是互联网上的大量文本。模型从这些文本中学习词汇、语法、事实以及某种程度的推理能力。这个阶段结束后，模型可以生成一些有意义且语法正确的文本，但可能无法理解具体任务的需求。 有监督的微调（Supervised Finetuning）： 在预训练后，模型会进入微调阶段。在这个阶段，人类评估员将参与并给出指导，他们会给模型提供对话样本，样本中包含了输入和期望的输出。这使得模型能更好地适应特定任务或应用，例如回答问题或编写文章。 奖励建模（Reward Modeling）： 评估员将对模型生成的不同输出进行排名，以表示它们的质量。这个排名将被用作奖励函数，指导模型优化其生成的输出。 强化学习（Reinforcement Learning）： 强化学习阶段是一个迭代的过程，模型会试图优化其行为以获得最大的奖励。在这个阶段，模型会产生新的输出，评估员会对这些输出进行排名，然后模型根据这个反馈调整其行为。 然后是如何有效应用GPT 在演讲中Andrej举了一个非常好的例子：人类和大语言模型（LLM）都是如何写作的？从这个例子中你能明显感觉到人类和GPT之间的差异。 假设你要写一篇文章去比较加利福尼亚州和阿拉斯加州的人口，你的写作的过程中可能是像这样的： - 我需要写一篇文章去比较加利福尼亚州和阿拉斯加州的人口 - 我需要去获取两个州的人口数据 - 我不知道这两个周的人口数据 - 去维基百科找到加利福尼亚州的人口是39.2M - 去维基百科找到阿拉斯加州的人口是0.74M - 现在我需要计算一下两个州人口数相差多少倍，但是可能需要计算机帮忙 - 用计算器算出来39.2除以0.74约等于53 - 快速的检查一下53倍这个数字是不是符合常识，嗯，这是一个相当大的比值，但加利福尼亚州毕竟是人口最多的州，所以这个结果或许是合理的，可以继续 - 好了，我现在有了我需要的所有信息 - 写下：“加利福尼亚州的人口比53倍的……” - 觉得好像不太好，删除重写成：“加利福尼亚州的人口是阿拉斯加州的53倍。” - 嗯，觉得还不错 也就是说，当人类写作时，哪怕是这样一个简单的句子，可能内心实际上进行了大量的运算的。 但当我们用GPT进行写作这样的句子看起来会是什么样呢？ 从GPT的角度看，这只是一系列的标记（Tokens）。当GPT在接收到一个输入，比如你给出的主题。它会生成一段与输入相关的文本，GPT的目标是预测下一个词，所以它会连续生成一串词，形成一段连贯的文本。 从本质上看，Transformer只是标记模拟器，它不知道自己知道什么不知道什么，它不知道自己擅长什么或不擅长什么，它只是尽力生成下一个标记，它也不会进行反思，也不会不进行任何合理性检查。它不会纠正自己的错误，它只是产生抽样的标记序列，它没有像人类那样的内心独白流。 但是，GPT有一些优势，如它们拥有大量的基于事实的知识，并且拥有相对大的并且完美的工作记忆。GPT通过自我注意力机制，能立即获取到上下文窗口中的信息，从而进行无损记忆。然而，GPT在推理和判断方面的能力相对较弱，如果提出的问题需要更复杂的推理，单凭一个标记的信息，GPT往往无法给出正确的答案。 一些技巧可以提升GPT的表现，比如Cot（Chain of Though）设定步骤来引导GPT展示其工作过程，或者通过多次抽样然后选择最佳结果等，或者可以让GPT检查自己的输出，比如询问它是否完成了任务，最好是在Prompt中明确的要求它检查自己的输出。 后面还介绍了目前比较流行的GPT应用，比如Agent、Plugin、CoT、Embedding等 最后他用GPT-4写了一个结尾： “女士们，先生们，2023年Microsoft Build的创新者和先驱者们，欢迎来到这个独一无二的卓越人才的集结地。你们是未来的架构师，是塑造数字领域的视野家，在那里人类繁荣发展。拥抱科技的无限可能，让你的想法飞得和你的想象力一样高。让我们一起创造一个更连通，更出色，更包容的世界，为未来的世代留下。准备好释放你的创造力，探索未知，把梦想变成现实。你的旅程今天开始。” 原始视频地址： YouTube地址：

宝玉

298,739 просмотров • 3 лет назад

我经常看一些英文技术文档，但因为英语不够好，加上专业名词晦涩难懂，读起来很吃力。 之前我一直用 NotebookLM 转成播客听，但它生成的中文播客有个致命问题：听起来很别扭，有时候中文用词也不准确。 最近发现扣子上线了 Skills 功能，我就想着试用它做一个“转播客”的工具。 操作方式也很简单，直接打开 扣子编程网站： 然后选择技能，在输入框里面说了一下我的需求 我会输入一个英文博客文章，你帮我做成一个两人的播客，两个主持人对谈探讨播客内容，目的是用通俗易懂的方式说清楚这个文章的内容，你要使用api生成语音做成一个播客 它很快就为我生成了一个 Skill。然后生成以后点击右上角的部署 接下来回到扣子编程页面，在对话框选择更多技能，就看到了我的skill 我用 Claude 的《Skills explained》文档测试了一下，效果出乎意料地好，讲得通俗易懂。比如： 说话人1：你就把 Skills 当成是 Claude 的专业训练手册。 说话人2：那它跟平时发的 Prompt 有啥不一样？ 说话人1：Prompt 就像临时问“这个菜咋做”，Skills 就是把整个菜谱都存下来，下次直接照着做就行。 7 分钟听完，还真全懂了(效果看视频)。 关键是，制作这个 Skill 我一行代码没写，只是描述了需求，扣子就把“如何通俗易懂讲技术”这个方法论固化成了 Skill。 接下来，我只需要把英文博客粘贴进去，它就会： 自动设计双人对话节奏，像听真播客一样自然； 识别晦涩概念，用类比解释（比如菜谱、咖啡店）； 保留技术准确性，但绝不堆砌术语。 现在我读每篇文档，几分钟就能吸收核心内容，每天能省出大量时间用于深度思考。 我觉得这才是 AI 该有的样子：不是把所有人拉到同一个平庸水平，而是把少数人的方法论，沉淀成人人可用的能力。 录了个实际效果视频，大家可以感受一下这种“自然度”和“通俗度”。推荐大家去试一下，用来做一些基础办公的 Skill 非常好使！
1:57

我经常看一些英文技术文档，但因为英语不够好，加上专业名词晦涩难懂，读起来很吃力。 之前我一直用 NotebookLM 转成播客听，但它生成的中文播客有个致命问题：听起来很别扭，有时候中文用词也不准确。 最近发现扣子上线了 Skills 功能，我就想着试用它做一个“转播客”的工具。 操作方式也很简单，直接打开 扣子编程网站： 然后选择技能，在输入框里面说了一下我的需求 我会输入一个英文博客文章，你帮我做成一个两人的播客，两个主持人对谈探讨播客内容，目的是用通俗易懂的方式说清楚这个文章的内容，你要使用api生成语音做成一个播客 它很快就为我生成了一个 Skill。然后生成以后点击右上角的部署 接下来回到扣子编程页面，在对话框选择更多技能，就看到了我的skill 我用 Claude 的《Skills explained》文档测试了一下，效果出乎意料地好，讲得通俗易懂。比如： 说话人1：你就把 Skills 当成是 Claude 的专业训练手册。 说话人2：那它跟平时发的 Prompt 有啥不一样？ 说话人1：Prompt 就像临时问“这个菜咋做”，Skills 就是把整个菜谱都存下来，下次直接照着做就行。 7 分钟听完，还真全懂了(效果看视频)。 关键是，制作这个 Skill 我一行代码没写，只是描述了需求，扣子就把“如何通俗易懂讲技术”这个方法论固化成了 Skill。 接下来，我只需要把英文博客粘贴进去，它就会： 自动设计双人对话节奏，像听真播客一样自然； 识别晦涩概念，用类比解释（比如菜谱、咖啡店）； 保留技术准确性，但绝不堆砌术语。 现在我读每篇文档，几分钟就能吸收核心内容，每天能省出大量时间用于深度思考。 我觉得这才是 AI 该有的样子：不是把所有人拉到同一个平庸水平，而是把少数人的方法论，沉淀成人人可用的能力。 录了个实际效果视频，大家可以感受一下这种“自然度”和“通俗度”。推荐大家去试一下，用来做一些基础办公的 Skill 非常好使！

泊舟

37,881 просмотров • 4 месяцев назад

收到了100多份简历后，发现大家很多人还是不太会争取机会！ 所以我决定录制一条关于Web3如何找工作的口播 Web3是一个极其浮躁的行业，很多人是没办法沉下心去做一些事情的，无论是找工作还是做项目 好多小伙伴，上来就是问在么，然后干巴巴的等着回复 看得我急死了 其实我要求和联系方式都留了，你既然都私聊了，就多说几句能咋滴呢 还有的哥们，一个简历+写了一大段AI水文表达自己对这个岗位感兴趣 我给他五个问题，让他好好回答一下，如果回答的不错，我们再约电话会议，结果又是回复了我一大段AI水文，现在的孩子是咋了，没有AI连自己表达观点的能力都丧失了么 我说的道理大部分大家都懂，但你会发现，咱们整个行业最稀缺的竟然是耐心和执行力，妈的 前几天身体抱恙，好多回复没看完，今天会接着看完的哈
6:45

收到了100多份简历后，发现大家很多人还是不太会争取机会！ 所以我决定录制一条关于Web3如何找工作的口播 Web3是一个极其浮躁的行业，很多人是没办法沉下心去做一些事情的，无论是找工作还是做项目 好多小伙伴，上来就是问在么，然后干巴巴的等着回复 看得我急死了 其实我要求和联系方式都留了，你既然都私聊了，就多说几句能咋滴呢 还有的哥们，一个简历+写了一大段AI水文表达自己对这个岗位感兴趣 我给他五个问题，让他好好回答一下，如果回答的不错，我们再约电话会议，结果又是回复了我一大段AI水文，现在的孩子是咋了，没有AI连自己表达观点的能力都丧失了么 我说的道理大部分大家都懂，但你会发现，咱们整个行业最稀缺的竟然是耐心和执行力，妈的 前几天身体抱恙，好多回复没看完，今天会接着看完的哈

Goku很Cool

23,108 просмотров • 26 дней назад

中文流利的加拿大人对加拿大的认知高过无数中国移民。 风景美真的不等于生活幸福！逃离一个国家貌似解决了你暂时面临的问题，但一定会出现更多的问题。 比如很多家长为了让孩子不卷，选择移民到西方国家。西方的不卷的教育会让你娃成年后的竞争力大大降低，大概率活的还不如移民一代。 美国学校教的之简单，让我每天都是无语叹息！我私教一个孩子一个小时的内容在公立学校能混一周。 西式教育只适合自学和自制能力强大的孩子，这种孩子我负责地说，十个当中没有一个，你娃也不会是那十分之一。
1:47

中文流利的加拿大人对加拿大的认知高过无数中国移民。 风景美真的不等于生活幸福！逃离一个国家貌似解决了你暂时面临的问题，但一定会出现更多的问题。 比如很多家长为了让孩子不卷，选择移民到西方国家。西方的不卷的教育会让你娃成年后的竞争力大大降低，大概率活的还不如移民一代。 美国学校教的之简单，让我每天都是无语叹息！我私教一个孩子一个小时的内容在公立学校能混一周。 西式教育只适合自学和自制能力强大的孩子，这种孩子我负责地说，十个当中没有一个，你娃也不会是那十分之一。

菁菁乐道(lydia)

214,269 просмотров • 1 год назад

妈的，终于把 Chrome 上的 Gemini 开了 录个视频教大家怎么开启 如果你也跟我一样，所有的方法都用了，还是不行，而且你是 macOS 系统的话。 你直接把系统语言改成英文，它重启后就出来了。 首先就是 Chrome 的设置： 1. 把 Gemini 相关的所有开关都打开 2. 然后再把所有的 Chrome 浏览器地区设置成美国 这个流程可以用命令行去完成，也可以用现成的项目（如下面所发）去完成 然后关于谷歌账号和系统的设置： 1. 把你的 Google 账号地区改成美国 2. 把 Google 账号语言设置成英文 3. 刚才我提到的 Google 浏览器也需要改成英文 在 macOS 上，如果想把 Google 浏览器改成英文界面，需要把你整个系统语言都设置成英文
3:56

妈的，终于把 Chrome 上的 Gemini 开了 录个视频教大家怎么开启 如果你也跟我一样，所有的方法都用了，还是不行，而且你是 macOS 系统的话。 你直接把系统语言改成英文，它重启后就出来了。 首先就是 Chrome 的设置： 1. 把 Gemini 相关的所有开关都打开 2. 然后再把所有的 Chrome 浏览器地区设置成美国 这个流程可以用命令行去完成，也可以用现成的项目（如下面所发）去完成 然后关于谷歌账号和系统的设置： 1. 把你的 Google 账号地区改成美国 2. 把 Google 账号语言设置成英文 3. 刚才我提到的 Google 浏览器也需要改成英文 在 macOS 上，如果想把 Google 浏览器改成英文界面，需要把你整个系统语言都设置成英文

歸藏(guizang.ai)

289,828 просмотров • 4 месяцев назад

都知道费曼学习法，听过费曼赚钱法吗？ 之前问了大家如何提升口语能力，我看了看大家的反馈，也找了找小红书，我或许找到了一个可能容易坚持下来的练习方法👇🏻 1、从句子开始，每天就找到一个句子，把这个素材放到飞书知识库里，有一个样例，还有一个句子，然后你就不停的读 2、读的时候，把它录下来，直到录到那个你认为读到完美的状态 3、配个背景音，发小红书抖音视频号去打卡 4、就这样不断循环，先循环30天 5、当开始能把句子读好后，就开始补充长一点儿的文本内容，比如摘抄的一个段落，或者是一段对话 6、不断重复这个过程 2个月后，可能你会收获： 1、较之原来更好的口语 2、一些英语口语学习者的粉丝 3、一堆知识库和录屏沉淀 4、卖课收入 接下来，把这所有的内容，用cursor撸个小程序，冷启动它。 学习是反人性的，赚钱顺人性，当你把学习结果转化成那些点赞，或许就有更强的动力努力下去 当你开始收集内容时，你是感觉自己是在赚钱，你可能也有动力坚持下去 这就是一种利用费曼学习法赚钱的策略，我称之为费曼赚钱法 别再设计什么英语学习app了，最简单的事情都干不来，企图通过一个app来帮助别人，和天方夜谭没差别 这也是我做麦喵之后，要亲手破碎掉自己从前的执念
0:51

都知道费曼学习法，听过费曼赚钱法吗？ 之前问了大家如何提升口语能力，我看了看大家的反馈，也找了找小红书，我或许找到了一个可能容易坚持下来的练习方法👇🏻 1、从句子开始，每天就找到一个句子，把这个素材放到飞书知识库里，有一个样例，还有一个句子，然后你就不停的读 2、读的时候，把它录下来，直到录到那个你认为读到完美的状态 3、配个背景音，发小红书抖音视频号去打卡 4、就这样不断循环，先循环30天 5、当开始能把句子读好后，就开始补充长一点儿的文本内容，比如摘抄的一个段落，或者是一段对话 6、不断重复这个过程 2个月后，可能你会收获： 1、较之原来更好的口语 2、一些英语口语学习者的粉丝 3、一堆知识库和录屏沉淀 4、卖课收入 接下来，把这所有的内容，用cursor撸个小程序，冷启动它。 学习是反人性的，赚钱顺人性，当你把学习结果转化成那些点赞，或许就有更强的动力努力下去 当你开始收集内容时，你是感觉自己是在赚钱，你可能也有动力坚持下去 这就是一种利用费曼学习法赚钱的策略，我称之为费曼赚钱法 别再设计什么英语学习app了，最简单的事情都干不来，企图通过一个app来帮助别人，和天方夜谭没差别 这也是我做麦喵之后，要亲手破碎掉自己从前的执念

Yangyi

263,137 просмотров • 1 год назад

先讲一个你可能从来没听说过的人。 1930年，英国语言学家 C.K. Ogden 做了一件很偏执的事——他把整个英语词汇表研究了一遍，然后问了一个问题：如果只能留下最核心的那些词，英语还能不能用？ 他的答案是：850个词，够了。 这850个词，不是随便选的，是他穷尽分析之后筛选出来的"语言骨架"。他把它们分成5类： 100个操作词（Operations）：这、那、是、有、做……就是那些让句子转起来的胶水词 400个普通事物（General Things）：名词里最高频、最基础的那层 200个可描绘事物（Picturable Things）：能画出来的具体东西，比如 door、fire、river 100个性质词（Qualities）：描述世界的形容词，比如 clear、simple、important 50个反义词（Opposites）：成对出现，学一个等于学两个 —————— 然后他把这套体系命名为 Basic English，发表出来。 接下来发生的事情更有意思。丘吉尔在二战期间公开赞扬这套体系，认为它是盟国推广英语教育的最佳基础。H.G. 威尔斯把它写进了《世界大战》的续集设定里，作为未来世界通用语言的蓝图。乔治·奥威尔……没有赞扬它，但《1984》里那套压缩语言"新话"（Newspeak）的灵感，正是来自对 Basic English 的深深警惕——他担心语言被缩减之后，人的思想也会跟着被缩减。 这就是这850个词的能量：支持者觉得它是桥梁，批评者觉得它是枷锁，争论了将近一百年。 但我想说的不是那场争论。我想说的是——这850个词，对今天的英语学习者来说意味着什么。 大多数人学英语，是被一本本厚厚的词汇书和无尽的考纲压着学的。CET-4、CET-6、托福、雅思……每一个证书背后都是几千个词的暴力记忆，背了忘，忘了背，从来没有真正"用"过。 Ogden 给出的逻辑完全相反：不是多，而是深。 这850个词，每一个都是高频中的高频，每一个在日常英语表达里都有不可替代的位置。当你真正把这850个词学透——不只知道它的意思，还知道它的用法、它的近义词在什么场景该用哪一个——你对英语的掌握会比背了5000个词却每个只认识中文意思要扎实得多。 这是一种截然不同的语言观：根扎得够深，枝才能生得够远。 —————— 于是我做了这个网站： （准确的说我让 Codex 做的） 原版 Ogden 的资料是一本PDF，黑白的，排版像上个世纪（它确实是上个世纪的）。我想让它变成真正可以用来学习的东西。 花了不少时间（花了不少 Token ）最终做成了这样： 每一个词，都有一张完整的卡片。 卡片上有：这个词的中文释义、英文定义（用简单的英语解释英语，就像 Ogden 本人的风格）、一句真实语境下的例句，以及2到3个同义词。五个类别各有自己的颜色，一眼就知道你在学哪个区域的词汇。 每一个词，都可以听发音。 接的是有道词典的语音接口，默认英式发音，可以切换美式。点单词听一次，点例句听一次，语速比正常稍慢一点，适合跟读。不是那种机械的合成音，真的可以听。 最让我花心思的，是同义词那里。 很多人背单词的时候，同义词只是"差不多的意思"。但真正用英语的时候，difference 和 distinction 不一样，speak 和 talk 不一样，simple 和 easy 不一样。差在哪里？什么场景该用哪个？ ——————— 网站是免费的，不需要注册，不会收集任何信息。 直接访问就行： 如果你身边有正在学英语的人，或者觉得自己英语"学了很多年但还是用不好"的，可以发给他们看看。 也许这850个词，是一个值得重新开始的起点。 👆 以上的文案也是它写的，我越来越没有用了
0:24

先讲一个你可能从来没听说过的人。 1930年，英国语言学家 C.K. Ogden 做了一件很偏执的事——他把整个英语词汇表研究了一遍，然后问了一个问题：如果只能留下最核心的那些词，英语还能不能用？ 他的答案是：850个词，够了。 这850个词，不是随便选的，是他穷尽分析之后筛选出来的"语言骨架"。他把它们分成5类： 100个操作词（Operations）：这、那、是、有、做……就是那些让句子转起来的胶水词 400个普通事物（General Things）：名词里最高频、最基础的那层 200个可描绘事物（Picturable Things）：能画出来的具体东西，比如 door、fire、river 100个性质词（Qualities）：描述世界的形容词，比如 clear、simple、important 50个反义词（Opposites）：成对出现，学一个等于学两个 —————— 然后他把这套体系命名为 Basic English，发表出来。 接下来发生的事情更有意思。丘吉尔在二战期间公开赞扬这套体系，认为它是盟国推广英语教育的最佳基础。H.G. 威尔斯把它写进了《世界大战》的续集设定里，作为未来世界通用语言的蓝图。乔治·奥威尔……没有赞扬它，但《1984》里那套压缩语言"新话"（Newspeak）的灵感，正是来自对 Basic English 的深深警惕——他担心语言被缩减之后，人的思想也会跟着被缩减。 这就是这850个词的能量：支持者觉得它是桥梁，批评者觉得它是枷锁，争论了将近一百年。 但我想说的不是那场争论。我想说的是——这850个词，对今天的英语学习者来说意味着什么。 大多数人学英语，是被一本本厚厚的词汇书和无尽的考纲压着学的。CET-4、CET-6、托福、雅思……每一个证书背后都是几千个词的暴力记忆，背了忘，忘了背，从来没有真正"用"过。 Ogden 给出的逻辑完全相反：不是多，而是深。 这850个词，每一个都是高频中的高频，每一个在日常英语表达里都有不可替代的位置。当你真正把这850个词学透——不只知道它的意思，还知道它的用法、它的近义词在什么场景该用哪一个——你对英语的掌握会比背了5000个词却每个只认识中文意思要扎实得多。 这是一种截然不同的语言观：根扎得够深，枝才能生得够远。 —————— 于是我做了这个网站： （准确的说我让 Codex 做的） 原版 Ogden 的资料是一本PDF，黑白的，排版像上个世纪（它确实是上个世纪的）。我想让它变成真正可以用来学习的东西。 花了不少时间（花了不少 Token ）最终做成了这样： 每一个词，都有一张完整的卡片。 卡片上有：这个词的中文释义、英文定义（用简单的英语解释英语，就像 Ogden 本人的风格）、一句真实语境下的例句，以及2到3个同义词。五个类别各有自己的颜色，一眼就知道你在学哪个区域的词汇。 每一个词，都可以听发音。 接的是有道词典的语音接口，默认英式发音，可以切换美式。点单词听一次，点例句听一次，语速比正常稍慢一点，适合跟读。不是那种机械的合成音，真的可以听。 最让我花心思的，是同义词那里。 很多人背单词的时候，同义词只是"差不多的意思"。但真正用英语的时候，difference 和 distinction 不一样，speak 和 talk 不一样，simple 和 easy 不一样。差在哪里？什么场景该用哪个？ ——————— 网站是免费的，不需要注册，不会收集任何信息。 直接访问就行： 如果你身边有正在学英语的人，或者觉得自己英语"学了很多年但还是用不好"的，可以发给他们看看。 也许这850个词，是一个值得重新开始的起点。 👆 以上的文案也是它写的，我越来越没有用了

虎小象

928,223 просмотров • 21 дней назад

这是我来到 X 以后，学会的几个新的操作。很多X新手应该都不知道，我也一直踩坑： 1、第一个操作，就是在通知里看到某一条消息之后，打开之后看不到原帖是哪个。这个时候你把页面向上滑动一下，你才能看到他回复的是哪个帖子。 2、第二个操作，怎么发长线程的推文？ 点击发帖，发帖之后，把第一个帖子编辑好之后，就可以点击右下角的一个添加加号，然后就可以添加新的内容，也就是发一个长线程的推文。 3、第三个操作，转发视频。其实有时候你转发其他人的推文的时候，可以不用直接转发推文，而是直接把视频引用过来，看起来像是自己发的视频一样。 怎么操作呢？就是你进入到这个视频的页面，然后长按视频，然后点发布视频。然后就会带入一个链接，然后你在链接的前面输入你的文字，你发布出去之后就会只引用对方的视频，有时候看起来跟你自己发的是一样的。 你学会了吗？没学会的可以👀看视频
1:10

这是我来到 X 以后，学会的几个新的操作。很多X新手应该都不知道，我也一直踩坑： 1、第一个操作，就是在通知里看到某一条消息之后，打开之后看不到原帖是哪个。这个时候你把页面向上滑动一下，你才能看到他回复的是哪个帖子。 2、第二个操作，怎么发长线程的推文？ 点击发帖，发帖之后，把第一个帖子编辑好之后，就可以点击右下角的一个添加加号，然后就可以添加新的内容，也就是发一个长线程的推文。 3、第三个操作，转发视频。其实有时候你转发其他人的推文的时候，可以不用直接转发推文，而是直接把视频引用过来，看起来像是自己发的视频一样。 怎么操作呢？就是你进入到这个视频的页面，然后长按视频，然后点发布视频。然后就会带入一个链接，然后你在链接的前面输入你的文字，你发布出去之后就会只引用对方的视频，有时候看起来跟你自己发的是一样的。 你学会了吗？没学会的可以👀看视频

鱼总聊AI

13,431 просмотров • 5 месяцев назад

天海女王回答学生“既然读书没什么用，我们为什么还要读书？”的问题时答： “读书不是非做不可的事！而是想要去做的事！今后你们会碰到很多很多你们不知道的、不能理解的事情。也会碰到很多你们觉得美好的、开心的、不可思议的事物。这个时候，作为一个人自然的想法，了解更多、学习更多。 失去好奇心和求知欲的人，不能称为人。连自己生存的这个世界都不想了解，还能做什么呢？ 不论如何学习，只要人活着，就有很多不懂的东西。这个世界上有很多大人，好像什么都懂的样子，那都是骗人的。 进了好大学也好，进了好公司也好，如果有活到老学到老的想法，那就有无限的可能性。失去好奇心的那一瞬间，人就死了。” ——《女王的教室》我非常喜欢的一部剧
8:49

天海女王回答学生“既然读书没什么用，我们为什么还要读书？”的问题时答： “读书不是非做不可的事！而是想要去做的事！今后你们会碰到很多很多你们不知道的、不能理解的事情。也会碰到很多你们觉得美好的、开心的、不可思议的事物。这个时候，作为一个人自然的想法，了解更多、学习更多。 失去好奇心和求知欲的人，不能称为人。连自己生存的这个世界都不想了解，还能做什么呢？ 不论如何学习，只要人活着，就有很多不懂的东西。这个世界上有很多大人，好像什么都懂的样子，那都是骗人的。 进了好大学也好，进了好公司也好，如果有活到老学到老的想法，那就有无限的可能性。失去好奇心的那一瞬间，人就死了。” ——《女王的教室》我非常喜欢的一部剧

Luckylab_Vicky

16,877 просмотров • 1 год назад

绝了，只花5分钟，就做了一档英文播客《段永平的故事》。 主播有问有答，有说有笑，语气自然，声音清晰。 简直想不到比这更好的英语听力练习法了： - 让 AI 帮你用播客的形式讨论话题，进入情景，自然学习 - 可以导入自己记录的笔记，内容熟悉，不会走神 - 话题难度也可以自己控制，再也不怕听不懂 简直是 AI 版的费曼学习法。 其实不仅可以自己学英语，还可以搞油管频道赚广告费。 AI 播客制作过程也真的非常简单，只有三步： 1. 打开 NotebookLLM 2. 上传文件或粘贴文本，我这期播客用的就是昨天发的段永平的推 3. 点击生成播客，等待全自动的生成，我这期播客自动生成了6分钟
6:20

绝了，只花5分钟，就做了一档英文播客《段永平的故事》。 主播有问有答，有说有笑，语气自然，声音清晰。 简直想不到比这更好的英语听力练习法了： - 让 AI 帮你用播客的形式讨论话题，进入情景，自然学习 - 可以导入自己记录的笔记，内容熟悉，不会走神 - 话题难度也可以自己控制，再也不怕听不懂 简直是 AI 版的费曼学习法。 其实不仅可以自己学英语，还可以搞油管频道赚广告费。 AI 播客制作过程也真的非常简单，只有三步： 1. 打开 NotebookLLM 2. 上传文件或粘贴文本，我这期播客用的就是昨天发的段永平的推 3. 点击生成播客，等待全自动的生成，我这期播客自动生成了6分钟

orange.ai

81,500 просмотров • 1 год назад

看我作为一个 AI 博主是如何用飞书 + 【可联网的】DeepSeek R1 搭建简单自动化工作流提升工作效率的 作为一个 AI 博主，日常一大部分工作是阅读和分享各种海外的AI资讯，这就少不了要翻译各种英文文章。之前我很多操作是手动的，比如复制粘贴文章到 Markdown 编辑器，然后从编辑器复制到 DeepSeek R1 或者 ChatGPT 去翻译，再改写后发布。 之前看 orange ai 分享的飞书多维表格接入 DeepSeek R1 的教程，【加上这周飞书的AI直播】，按照我自己的场景定制了几个工作流，最开始只是简单的文本翻译，后来发现也能用支持从图片提取文字，那意味着我可以直接先把图片转成文字，再基于翻译好的文本用 DeepSeek R1 翻译。简单设置后就成功了。 再后来我甚至更进一步，直接从 URL 抓取内容，然后借助 DeepSeek R1 翻译，最后甚至还可以把翻译后的文章用各种不同的文章风格改写，使用的时候只要输入 URL 就可以自动生成一篇高质量的文章，是真的很方便。 具体来说，就是飞书在添加字段的时候，可以选 ShortCuts（中文可能对应的是“快捷方式”），然后从快捷方式中选择各种不同的工具，比如说 AI 抓取、DeepSeek R1、图片 OCR、图片生成、抠图等等，并且你可以设置某个字段的内容为输入，以及自定义提示词。 就像我前面自动从 URL 生成文章的流程，主要有这样几个字段： - URL：输入 URL - 原始网页内容（AI Web Link Reader）：从输入的 URL 中提取标题、内容为 Markdown 文本 - 翻译为中文（DeepSeek R1）：将抓取后的 Markdown 文本翻译为中文 - 翻译为中文 - 输出结果：DeepSeek R1 的输出结果 - 风格改写（DeepSeek R1）：将翻译后的内容用指定的风格改写，阅读起来更自然 - 风格改写 - 输出结果：DeepSeek R1 的输出结果 除了上面的 URL 生成文章外，里面还包含了几个不同的常用工作流： - 将输入的文本内容翻译为中文 - 将输入的图片内容翻译为中文 - 生成多条爆款标题供选择 工作流的飞书模板链接🔗我放在了评论，建议你也可以试试，应该可以发掘出不少有意思的场景。⬇️
1:38

看我作为一个 AI 博主是如何用飞书 + 【可联网的】DeepSeek R1 搭建简单自动化工作流提升工作效率的 作为一个 AI 博主，日常一大部分工作是阅读和分享各种海外的AI资讯，这就少不了要翻译各种英文文章。之前我很多操作是手动的，比如复制粘贴文章到 Markdown 编辑器，然后从编辑器复制到 DeepSeek R1 或者 ChatGPT 去翻译，再改写后发布。 之前看 orange ai 分享的飞书多维表格接入 DeepSeek R1 的教程，【加上这周飞书的AI直播】，按照我自己的场景定制了几个工作流，最开始只是简单的文本翻译，后来发现也能用支持从图片提取文字，那意味着我可以直接先把图片转成文字，再基于翻译好的文本用 DeepSeek R1 翻译。简单设置后就成功了。 再后来我甚至更进一步，直接从 URL 抓取内容，然后借助 DeepSeek R1 翻译，最后甚至还可以把翻译后的文章用各种不同的文章风格改写，使用的时候只要输入 URL 就可以自动生成一篇高质量的文章，是真的很方便。 具体来说，就是飞书在添加字段的时候，可以选 ShortCuts（中文可能对应的是“快捷方式”），然后从快捷方式中选择各种不同的工具，比如说 AI 抓取、DeepSeek R1、图片 OCR、图片生成、抠图等等，并且你可以设置某个字段的内容为输入，以及自定义提示词。 就像我前面自动从 URL 生成文章的流程，主要有这样几个字段： - URL：输入 URL - 原始网页内容（AI Web Link Reader）：从输入的 URL 中提取标题、内容为 Markdown 文本 - 翻译为中文（DeepSeek R1）：将抓取后的 Markdown 文本翻译为中文 - 翻译为中文 - 输出结果：DeepSeek R1 的输出结果 - 风格改写（DeepSeek R1）：将翻译后的内容用指定的风格改写，阅读起来更自然 - 风格改写 - 输出结果：DeepSeek R1 的输出结果 除了上面的 URL 生成文章外，里面还包含了几个不同的常用工作流： - 将输入的文本内容翻译为中文 - 将输入的图片内容翻译为中文 - 生成多条爆款标题供选择 工作流的飞书模板链接🔗我放在了评论，建议你也可以试试，应该可以发掘出不少有意思的场景。⬇️

宝玉

87,292 просмотров • 1 год назад