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今天这个视频在各个群流传,工作室大大的桌面上摆满了用于刷Binance Alpha points的手机,伪装成真人。 Alpha的目标很好,把空投给到真实的用户,不过目前执行下来缺点也很明显: 这种短周期的稳定空投要比传统空投模式更适合工作室,虽然成本提高了,但收益太稳定了,工作室可以不断的复投增加账号,而散户基本只能用自己身边家人的身份每天做几个号而已。 很可惜,大部分收益依然会流向少数人控制的账户,最终链上的原生社区和cex的散户都只能喝口汤。 web3的事终究还需要web3的方式解决,区块链其实已经给出了方案,比如 Humanity Protocol 「 🖐️ ✦ 🇺🇳 」 这样一条真人链。 我们需要隐私,而不是传统web2方式的真人验证,扫脸甚至触发风控以后要举着牌子录制视频。 真人链Humanity就是在做这件事,曾经Meta 靠社交图谱打造了万亿美元业务,现在Humanity Protocol 正在构建身份图谱。 能通过每个人的手机轻松访问,加上掌纹扫描比虹膜技术入侵更小,极大解决硬件设备布点问题,降低地区带来的合规问题和庞大的政府关系成本。 实际上,当今全球金融、旅游、电商等行业因虚假账户合成身份和低效 KYC 每年损失超 5000 亿美元,这些事不仅在我们的行业,不仅在binance alpha发生,而是很普遍的现象,特别是数字媒体的广告中,虚假账户欺诈更是直接导致一年 2000 亿美元的损失。 以小红书等新自媒体平台举例,超高的投放客单价,看起来很不错的数据“触达1.2亿人次”、“互动率超300%”,就是不敢提ROI投产比,做得好的也只有0.05,也就是说投资500万的视频带货广告只能赚25万。 行业人士透露:曾经5年前一个爆款种草视频直接卖断货,4年前精打细算还能赚钱,2年前的投放已经不涨商品搜索和销量,如今更是只有一堆不知真假的互动数据。 商家已经不敢投放,只会象征性的留一部分预算,基本是员工得有活干,单纯给老板交差用的,这种情况下的未来又将会走向什么状态? 不管是web2还是web3,商家都急需一个验证营销受众真实性的方案,而相应的,用户也需要知道给自己种草的达人到底是真实的人,还是一个工作室用AI批量生产出来,真假难辨的矩阵。 目前,真人链Humanity已经做到链上 800 万认证用户,遍布全球150多个国家,商家只需要简单接入,就可以在不伤害用户隐私的前提下验证用户的身份数据,把营销经费留给真人,获得更高的转化率。 当用于筛选假人的磨损越小,全球经济就会越有效率。 最后,提供两个参与角度:在测试网每天签到( $H 给社区建设者。

66,612 просмотров • 1 год назад •via X (Twitter)

Комментарии: 12

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币安交易所注册Fans1 год назад

缺点很明显

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Travala.com 🏨 ✈️4 лет назад

This one's for the Crypto Whales ⬇️ NEW exclusive & luxurious experiences have been added to Apply today & #TravelUnlikeAnyOther with your favorite cryptocurrency.

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Onefly.eth1 год назад

不是老师,文章还可以这样切入的啊,学到了!!

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Biteye小师妹|KiKi1 год назад

好像不管怎么限制,工作室总能多号

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Mr.Bai 白先生1 год назад

上有政策下有对策,只能慢慢变好~

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0x悟道‍🧡|Bluebird🕊️1 год назад

全部视频验证或其他生物验证就能有效筛掉工作室,我不信工作室能搞那么账号,还能搞那么多员工吗😂为什么币安不做呢🙄

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孤鹤.hl (((+)))1 год назад

可能说明本来就不是为了筛掉所有工作室,毕竟如果要讨论合理性的话,我不知道刷交易量本身有啥意义,哈哈

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Akiii.patron1 год назад

@Humanityprot 近期会有大动作 dc里面的活动一个月顶以前半年 欢迎大家来参与

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壹屋鱼1 год назад

Alpha Points 空投机制的最大问题在于“数据≠人”,Humanity @Humanityprot 的做法恰好是反过来,先确认“人”,再让数据为人服务。逻辑很朴素,但做出来不容易。值得继续观察

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sqiyek.hl🔆1 год назад

文章切入角度写的好好

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TVBee🔆1 год назад

我觉得掌纹识别确实挺好的,真人识别也有必要。但是做成一个链就不知道有没有必要了,最好是能做成一个基础设施 对接到各种链上 余窃以为会更好。

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孤鹤.hl (((+)))1 год назад

那主要服务web3不是服务web2

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⭐️ 在 Token 2049 期间体验了 Particle Network 的链抽象方案 Universal Account 的完整流程,正巧也录了个屏幕视频作为记录。 除了流畅之外,我觉得最有意思的一点是链抽象方案将各个链打通之后,可能能将每个链固化的 TVL 转换为整个 Web3 链上可以流通起来的真正意义上的流动性。 我之前的理解链抽象可能类似于账户抽象是一种改进 UX 的技术方案,我发现实际体验之后是远大于账户抽象的叙事,这类产品离用户交互非常近,这代表链抽象的价值捕获能力是远强于藏在开发者背后的账户抽象类的纯技术方案。 简单讲下整个流程,首先 Universal Account 让用户在任意链都统一了地址,然后任意链的商户或者 dApp 需要收取某种资产时,Universal Account 就会帮助用户通过 Particle 的 L1 从多条链上整合流动性,完成交互。这其中资产转换的过程也不需要用户担心,比如 USDC 和 USDT 之间的互换。Gas 可以使用用户拥有的任意资产进行支付。 在目前版本的实际产品中可以体验的例子是商家在 BNB 链需要收取 1 USDT 换取一杯咖啡,但我只拥有 USDC 资产,并且零零散散分布在 Optimism 等四个链,但通过 Universal Account 我可以一次交易就把这四个链的资产支付给了 BNB 链上的商家。 这虽然是一个比较简单的案例,但其实可以扩展为更大的场景和能力:通过 Universal Account 随时搬动任意链上的流动性。也就是 L1 或者L2 在未来可能只需要为用户创造新的场景(支付、DeFi、DEX 等),而不需要用户提前将资产跨过去,用户只需要决定要不要参与这个场景,Universal Account 就能够将用户在整个链上的购买力配合着场景进行挪动。 很久没看到叙事+实际体验的新产品了,会持续关注。

Zhixiong Pan

18,165 просмотров • 1 год назад

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币圈女菩萨 | Pizza披萨🍕

10,902 просмотров • 5 месяцев назад

最后一天了!祝愿大家所得皆所愿! ——— 今天不铺垫了,直接说结论。 Kindred 真的很猛。 它最厉害的地方,不是喊 AI,也不是蹭概念,而是真的把链上 AI 推到了消费者层。背后是 Sei 的性能兜底,才能撑得起这种大规模、实时互动的玩法。没有这层基础设施,很多东西根本跑不起来。 从天线宝宝到铁臂阿童木,35 个以上的经典 IP,不是拿来发 NFT,而是作为长期存在的 AI 伴侣在 Sei 上“活”过来。文化、社区、技术被直接揉在一起,这种感觉在 Web3 里其实挺少见的。 数据也不是嘴上说说。 Kindred 的等待列表已经到了 600 万地址,通过 IP 合作拿下了数百万美元的销售额。 这些不是我在这儿吹,是 Sei 自己拿出来讲的,Max 老大的图都摆在那。 我更看重的是趋势本身。 这不是单点项目的成功,而是区块链和 AI 真正开始融合的一个形态。Kindred 用 IP 把流行文化带进 Web3,吸引的已经不只是加密圈的人,而是真正把 Web2 的用户和注意力一起拉了进来。 而 Sei 在这里扮演的角色也很清楚。 它不是主角,但它是能让这一切成立的那条链。没有能支撑高频互动的底层性能,这套东西根本不可能规模化。 不管你是投资者还是普通用户,这个组合都值得重点盯着看。 Kindred 已经成了 Sei 生态里最有存在感的那个点,而这很可能只是刚开始。 #Kindred #Sei Kindred Labs Sei Max Giammario

董小姐 |预测世界杯就在Gate

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Mirror Tang

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CES刚刚结束,就收到几个朋友的反馈. 一个说他找的搭建商给他的案子全搞砸了,我问搞砸的原因? 说是这个搭建商基本没人,单子接多了,很多收尾的活都没做好. 一个说是摊位的海报全都是气泡皱褶,做工粗糙,还有一个就是我的前同事,说他在一个人那里上班帮忙做CES,觉得大家理念不同他现在不想做了,提出辞职结果不发工资给人家,他问我能不能告他,我说这还用说吗? 美国职场遵循的就是双方来去自由,如果他不给你工资,那必须告,小法庭花个100多美元就可以立案,一告一个准,在美国还有敢不发工资的主,那可真是胆子大! CES就是一面照妖镜,照出了人性贪婪,照出了人品恶劣,照出了道德低下. 那些贪婪接单,低价接单,克扣工人工资的同行行为,我一旦了解到就会敬而远之,不是我道德多高尚,而是这是做人的基本底线,做生意的基本原则. 这样的人多了会给我们这些在这里真正打拼的群体带来负面影响,可谓一颗老鼠屎搞坏一锅粥就是这样来的. 不超能力接单、不低价接单,不隐瞒费用、不甩锅客户,每做一个案子就认真交付一个案子,你才能在这个行业走的长久. CES大展会,在工厂资源缺少,求大于供的市场面前,是个人都能接到单,当有人跟你说他做了多少多少个的时候,这没什么可骄傲的,如果他的服务能够获得所有客户100%满意度,那才是值得骄傲的事情,这也是我对我的所有同事这样要求的😄 CES这样的展会表面是产品与服务的较量,背后其实是人性与道德的博弈.

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最近这段时间,很多人其实已经发现一个变化: 真正能把人重新拉回交易屏幕的,不是新币本身,而是参与就能拿到回报的机制。 MemeMax第二阶段直接甩出来一个 $800,000 的奖励池,而且是给前 500 个真正活跃的创作者和交易者。这一点很关键,它不是靠喊口号吸人,而是把钱明明白白地放在台面上:你参与、你交易、你输出内容,你就有机会分走一部分。这种设计,本身就很符合现在这个情绪主导的市场。 也正因为这样,它吸引来的不是路过围观的人,而是一群真的会下场的人。 现在的市场节奏有多快大家都知道,一个热点能不能活过三天,全看第一天有没有流动性。传统交易所那套流程,说白了已经不适配现在的 Meme 玩法了。等审核、等上线、等公告,等你能操作的时候,情绪早就跑了。链上 Perp 反而更像是为这个时代定制的工具,社区一拍板,市场立刻就能开,情绪在哪,交易就在哪。 再说交易体验。 很多人嘴上不说,但心里其实都很清楚: 限制、延迟、KYC,这些东西和 Meme 本身就是冲突的。 MemeMax 把这些全部拿掉,给的是一种“你想怎么玩就怎么玩”的状态。高杠杆也好,短线博弈也好,本质不是鼓励冒险,而是尊重玩家的选择权。更重要的是,交易结果本身还能成为传播内容,情绪被不断放大,这才是 Meme 市场最真实的燃料。 还有一个容易被忽略的点,是钱往哪走。 在很多平台,交易量再大,和普通用户其实没太大关系。 而 MemeMax 的手续费逻辑非常直接:不外流,全回社区。 交易越多,回购和奖励越多,参与者自然更愿意留下来继续玩。 这不是“画饼式激励”,而是用结构把利益绑定在一起。 从更大的环境看,现在其实已经很清楚了: 一边是越来越像传统金融的中心化平台, 另一边是强调即时、透明和社区主权的链上体系。 Meme 天生就不适合被装进一个保守的框架里,它需要的是速度、情绪和舞台。 所以这轮 Meme 行情,如果还用老视角去看,可能会一直觉得“没感觉”。 但如果你把目光放到 MemeMax 这种链上 Perp 上,就会发现: 这里更像是行情的第一现场,而不是事后追高的地方。 不是 Meme 变了, 是承载 Meme 的地方,已经换了。 #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap MemeMax #MemeMax

Crypto诸葛

252,517 просмотров • 6 месяцев назад

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小鱼🔶BNB

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近期关于打掉工作室的舆论似乎又开始发酵,有人将山寨币的抬不起头归因于工作室,认为行业要想扭转这种现状,首先应该打掉工作室。 要承认的是行业的确存在诸多问题和乱象,但是我认为这些问题并不都是工作室造成的,值得探讨。 _____________________________________ 一、Ban掉工作室,行业会不会更好? 要想回答这个问题,必须要回答一个前提逻辑:工作室是行业发展的产物,而不是相反。理清楚这个逻辑的重要性在于:要清楚的知道,对于任何一个逐利市场,很多看起来应该被禁止的东西,是市场多方利益博弈的结果。工作室也是如此。 于是,围绕这个利益博弈,我们的分析就很简单。 谁是最大的既得利益者、谁是最终的规则制定者,如果你的刀不砍向最大的既得利益者、不冲着规则制定者,改革注定无法有成效。 工作室不是这个行业的最大既得利益者,工作室也不是这个行业的规则制定者,如果工作室要有这个能量,何至于被反撸到四处维权。 资金方是谁?筹码规则谁定的?交易所上币谁定的?空投规则谁定的?谁是流量推手?在这些根本的问题没有得到回答之前,单纯将错误归结于工作室,实在难以令人信服。 不过,从利益和权力角度,当利益链条断裂、资本盛宴结束,工作室很容易就成为了被开枪的替罪羊。毕竟在这个行业链条中,工作室是一个相对特殊存在,它是流量的一环,但并不具有很大的话语权,还经常被反撸,同时,散户难以共情,项目方和资本又爱又恨。因此,这个角度上,打工作室就很容易变成一个政治正确的选择。 暂且不论是不是能够禁止工作室,就算你禁止了,我们想讨论的是:问题是不是就解决了?行业的虚假繁荣是不是会彻底消散?行业是不是变得更好? 浅显的道理是:虚假繁荣是行业扭曲发展的结果,但不是原因。最大问题是,很多人习惯把现象当作原罪,却对深藏其下的结构性、制度性问题视而不见。 行业的混乱根本在于:公平,还特么是公平,一个没有公平性约束机制下的行业,你禁的掉工作室,禁不掉人性贪欲和逐利。 更退一步讲,如果项目方/资本/交易所都决心不再和工作室合作,在技术上你依然可以把工作室排除在外,如果这样被淘汰掉也无可厚非。 问题是,在一个自由市场中,没有公平性监管的市场中,你需要,工作室给。规则你定的,工作室配合你来玩。怎么工作室就万恶不赦了?你要打击工作室没问题,但怎么你自己修改规则,惹怒了市场,割了韭菜,到头来把工作室推出来,说这一切都是工作室的错。 这种剧本的写法不知道各位朋友是否熟悉。在经典电影《华尔街之狼》、《大空头》《教父》中都有看到,权力不对等的金字塔中:最显眼的问题最容易被拿出来当靶子,只有那些既得利益者、权力的核心全身而退。 当“替罪羊”被消灭,所有的一切依旧照旧,新的“替罪羊”会快速被推出来,只有赚的盆满钵满的权力顶层,在你不知道的地方举杯相庆。 _____________________________________ 二、散户接盘,到底是不是工作室的锅?行业流动性黑洞到底是谁? 当项目方和交易所吃满汉全席的时候,为什么要将盛宴的结束归因于吃残羹冷炙的工作室以及散户们? 说实话,这个标题很让做工作室的我羞愧,主要是我既没能力帮散户解套,而且自己被套被反撸了,也只能骂几句,然后忍了。 从利益角度,没有一个工作室从本意上愿意砸盘,毕竟反撸、时间成本、损耗都是有风险的,如果项目方真的能一心一意持续建设项目,而且不盲目的抬高估值,都会做长远打算,有谁愿意开盘就卖呢? 真正优质的低估项目,市场自然会给予正向的回馈。即便你项目看起来优质,但是德不配位的估值之下,也没有任何一个人愿意接盘。 对于一个投资市场而言,工作室博取短期利益,或除了项目方之外的任何参与者追求短期利益都没有任何问题,用所谓长期价值裹挟属实有一些“价值洁癖”。 作为任何一个市场参与方,都没有任何道德立场去要求别人护盘,除了项目方自身。尤其是项目方、资本方通过各种手段自己也在出货的时候,更没权力要求别人做的更好,最令人无奈的是,有太多打着所谓“价值”的名义割韭菜。 如果把工作室售出筹码就视为行业流动性黑洞,就掩盖了真正的问题。 有人说工作室FUD影响了项目发展,我想说一个有着优质基本面的项目,根本不怕市场的FUD,他的用户基础从来都不是来自于工作室,工作室FUD威胁论着实高看了工作室的能量,或者说这只是为垃圾项目找的遮羞布,市场才是真正的烈火炼真金,真正能动摇优质项目的从来不是脚本小兵的键盘,而是项目方自己盔甲里的木马程序。 要承认乱象的存在,但坚决反对并警惕用部分真实编织整体性的谎言,如同警察也可能与黑帮合谋一样,如果将复杂的系统性乱象都归结于工作室和市场的二元对立,那所谓的工作室威胁论很可能正在成为真正的市场操纵者的掩护。毕竟,反正这一切都可以怪罪给工作室。 _____________________________________ 三、工作室是不是一无是处,对行业毫无贡献?行业混乱究竟是谁的锅? 这个行业现阶段的投机属性更大,这是一个基本事实,但在讨论行业的发展时,至少应该避免做道德判断。 事实上,如果不是大量空投工作室在项目冷启动投入金钱、流量、吸引用户加入社区,体验项目并持续输出撸毛经验,没有工作室的批量刷,普通散户gas可能都收不回来。 没有一个工作室是拒绝长期主义的,但在行业缺乏约束的状态下,人性的追逐利益无可厚非也无可指摘,你不能归因于工作室破坏了规则,工作室并没有这个能力。更重要的是,业内力量最强大的规则制定者都随意破坏规矩的时,为什么要求工作室有更高的道德自律。 总不能,你可以老鼠仓,而我不允许薅羊毛吧。更进一步,仅从规则破坏上而言,客观评价,到底是项目方老鼠仓对公平性的损害更大,还是工作室对公平性伤害更大?侵蚀市场信誉的到底是谁? 这无异于你要求拉斯维加斯的赌客不允许算牌,而默许真正的庄家修改轮盘概率。 真正的公平到底应该是规则公平,还是力量均衡的公平?世界上的公平并不存在于大家出身、学历、背景的公平,而是在同样的环境和规则中,各尽手段,获取最大利益,这是任何人都无法指摘的。在一个追逐利益的市场,人们从来不仇恨你的力量比我强,人们仇恨的是,玩的是同一个东西,你执行的规则不一样。 制定规则者不公平、不透明才是这个市场最大的原罪。如果项目方自身愿意长期建设、资本不推波助澜的夸大估值,交易所能够真正践行唯价值主义,工作室不仅不是弊,而是利,至少在行业还没有走向更大舞台的时候,它提供了最初的一点微薄流量,至少你要承认有那么一些工作室对项目更好的优化、更佳的体验持续输出自己的反馈。 对于工作室而言,我们并不轻易的去定性什么是诈骗项目,在财富效应大于一切的市场中,能让大家赚到钱的项目就是好项目。 如果市场真的发展到自然的出清了工作室的业态,也不用去反对它,毕竟它意味着,作为撸毛的我们再也不用在熊市期间还咬着牙给项目提供仅有的流动性,毕竟它意味着市场走向了真正的成熟,再也不用相互指责到底谁让这个市场走向了衰落。 最后从变革的角度去看,如果这一切不指向行业最大的既定利益者,也许可以禁止工作室,但无法禁止人性的贪欲,又或许只是另一种收割的遮羞布。

冰蛙

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你对AI视频的认知,99%都是错的 你是不是觉得,AI视频创作就是“输入提示词,抽卡式出图,再用剪映拼起来”?那些在闲鱼、小红书上标价几百块的AI视频单子,都是些赚不到钱的“小打小闹”? 如果你的答案是“是”,那么恭喜你,你对AI视频的认知,可能还停留在上个世纪 一个残酷的现实是:当大多数人还在怀疑和观望时,一小撮“超级个体”已经利用AI完成了商业模式​的重构,悄悄地赚得盆满钵满。 我们来看看几个“不起眼”的赛道: ​中小学教师的“刚需”:你可能不知道,为了评职称、参加比赛,中小学教师对高质量微课视频的需求是绝对的刚需。 看看淘宝,那些标价几百的微课制作服务,很多销量早已过万,而这仅仅是标价,一个定制化的数学或物理动效微课,最终成交价远超你的想象。 这在当下的经济环境中,是国内少有的暴利刚需业务。 ​闲鱼上的“暴利”生意​:一个60秒的AI视频,市场价在200-600元 但如果你用传统“图生视频”的模式,可能需要花费5个小时,时薪不到100元,苦不堪言。 而先行者已经找到了能“一键生成分镜、自动组成视频”的神器,将效率提升数十倍。 ​降维打击的“商业片”:你知道现在一个美院团队,制作一秒高质量的AI动画广告,报价是多少吗? 答案是1000元左右。而现在,一个人,借助合适的工具,就能实现从脚本、分镜、配音、字幕到剪辑的全流程自动化,效果直接媲美专业团队。 从产品推广、AI短剧、动态壁纸,到PPT转动画、产品Demo演示……AI视频创作的商业应用版图,正在以超乎想象的速度扩张。 这个时代,不再需要庞大的团队和昂贵的设备。 “创意”第一次成为了个体最核心,乃至唯一的资产。 而要抓住这个风口,你缺的不是创意,而是一个能将你的创意无限放大的“神器”。 Medeo的目标只有一个:让视频创作的门槛,彻底消失 它不仅仅是“文生视频”或“图生视频”,而是一个全流程的视频创作智能体。 就算你不会剪辑、不会写脚本、甚至不会写AI提示词,只要你有一个好点子,Medeo就能一键帮你: 生成专业脚本和分镜 生成匹配的关键帧画面 自动添加配音、字幕和背景音乐 支持多轮对话,对不满意的片段随时修改 最终自动剪辑成片 无论是产品推广、专业广告、知识科普,还是AI短剧,效果都直接爆炸。 我知道,你可能会有两个疑问: ​1. “它真的有那么强大吗? 很多工具都只是噱头。”​Medeo的核心优势在于其“分镜”逻辑,它能理解视频的叙事结构,而不是无脑生成单张图片 这使得镜头之间的配合度极高,故事感和流畅度远超传统AI视频工具。事实上,它大大减少了“抽卡”次数,这已经很大程度的减成本。 ​2. “这么强的工具,一定很贵吧?”​是的,它不便宜。 但请允许我提出一个你必须了解的核心事实:贵,不是Medeo的问题,而是AI时代下范式​的转变,而是当前整个AI视频生成领域的技术成本决定的。 你看到的每一次流畅的画面生成,背后都是海量算力的燃烧和昂贵GPU资源的消耗 这就像第一代iPhone,价格不菲,因为它集成了当时最前沿的技术。AI视频创作,就是当下的那个“前沿技术”。 所以,问题的关键不是“它为什么这么贵”,而是“它到底为我省了多少钱?” 让我们来算一笔账: 一个专业的美术或动画团队,制作一秒高质量AI动画的报价,是​1000元​。 一个传统的视频制作公司,完成一个商业广告片的报价,动辄​数万甚至数十万​。 而现在,Medeo将这个过去只有少数专业机构和企业才能负担得起的“视频工业能力”,压缩到了一个你触手可及的工具里。 它不是让你“多花钱”,而是将你的成本​从“团队级”指数级降低到了“个体级”​。 这本身就是一场颠覆性的成本革命。 相信我,随着技术迭代,成本一定会逐步降低 而现在,正是利用这个“信息差”和“能力差”建立优势的最佳时机。 AI带来的不是失业,而是对“个体价值”的重新洗牌。 在这个新的范式下,你不再是一个执行者,而是一个指挥AI军团的“导演”。 你的核心任务,是思考你能为世界创造什么样的独特价值。 不要再用过去的认知来审视现在的世界。 旧的地图,找不到新的大陆。 现在,Medeo官网 已经开放,并且提供免费积分让你亲身体验。 去试试看,亲自感受一下,那个属于“超级个体”的时代,已经到来了

叫我阿杭

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这两年大家一提链上隐私,基本都会卡在一个死结上。 要么隐私很强,但几乎不可用。 要么能用,但一出事就是系统级灾难。 问题不在 ZK,也不在密码学,而在于一件被忽略很久的事。 隐私一旦失控,比透明更危险。 大多数链的隐私逻辑,其实是一次性把门关死。 你看不到我,我也看不到你,合约也看不到自己在干什么。 平时没事的时候还好,一旦出了 bug,或者账户被劫持,用户连自救的空间都没有。 Miden 走的完全不是这条路。 它不是在追求绝对不可见,而是在设计一种可控的不可见。 关键点在账户模型。 在 Miden 里,隐私不是写在合约里的,而是写在账户里的。 这听起来像一句废话,但实际差别非常大。 在 EVM 世界,账户只是一个地址。 隐私要靠外部工具补,靠混合器,靠证明,靠绕路。 这些东西一旦部署,就是全 or nothing。 而 Miden 的账户,本身就是一个带规则的执行体。 你可以决定哪些状态是私有的,哪些是公开的。 更重要的是,你可以决定在什么条件下,它们可以被看见。 这就是 threat resistant 的第一层含义。 不是防止一切攻击,而是即使出事,损失也被限制在你设定的边界里。 举个很现实的场景。 如果你的账户被恶意调用了。 在大多数链上,这意味着你要么全暴露,要么全锁死。 而在 Miden 里,你至少还能做到三件事。 第1️⃣:攻击者只能看到你允许他看到的状态。 第2️⃣:他无法调用你没授权的执行路径。 第3️⃣:他不能把你的账户变成一个“不可恢复的黑箱”。 这是隐私可控的第二层。 隐私不是隐藏信息,而是限制权力。 Miden 很少在宣传里强调这一点,但从安全角度看,这比零知识本身重要得多。 因为真正的风险,从来不是有人看到你,而是有人能替你做决定。 再往深一层看。 Miden 的执行模型本身就假设世界是有敌意的。 包括节点,调用方,甚至你自己未来写的代码。 所以它不信任连续成功。 它默认失败是常态。 这也是为什么 Miden 对隐私的处理是“局部的”。 不是一次证明整个状态是对的。 而是每一次执行,只证明这一步合法。 这让隐私变成一种逐步暴露的能力,而不是一次性押注。 你可以选择在正常情况下完全私有。 也可以在出现争议,审计,仲裁时,按规则释放最小必要信息。 不是交出全部,而是只交出你答应交出的那一部分。 这就是 threat resistant 的第三层。 隐私不等于无法被验证。 很多隐私系统,一旦需要验证,就只能牺牲隐私。 而 Miden 的思路是,验证本身就是账户逻辑的一部分。 不是事后补丁。 从长期建设者视角看,这一点非常关键。 因为真正能活下来的系统,一定会经历事故。 不是有没有问题,而是问题出现时,系统会不会自毁。 Miden 的隐私设计,本质上是在避免“全输”。 不追求极致匿名。 不赌一次完美执行。 而是允许世界不完美。 所以如果你问我,Miden 的隐私到底强不强。 我会说,它不是最强的那种。 但它是少数在真实威胁下还能继续工作的那种。 而这,才是隐私真正进入可用阶段的标志。 #miden #KAITO

阿川

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今早刷到一条新闻的时候,我愣了几秒。 去年那个曾经风靡一时、 全网都在找邀请码、朋友圈一夜刷屏的 Manus, 被 Meta 收购了。 而且不是象征性的那种。 传闻中的收购价,高达 20 亿美元。 一瞬间,脑子里只有一句话: 原来那一波热闹,真的不是泡沫。 如果你去年混过 AI 圈,一定记得 Manus。 那种典型的产品—— 不是“炫技 demo”, 而是你一用就发现不对劲的那种工具。 它不是只回答问题, 而是能自己拆任务、查资料、写东西、跑流程。 你给它一个目标,它自己往下干。 后来大家才慢慢意识到: 哦,这是 Agent。 Manus 真正厉害的地方,并不是“它能干什么”, 而是它敢把“人”的工作流直接吃掉。 不是辅助你, 不是提高效率, 而是—— “这事我来做,你别管了。” 在当时那一堆还停留在 ChatBot、Copilot 阶段的产品里, Manus 是极少数 真的在往“替代”走的团队。 这也是为什么它能在极短时间内: 用户暴涨 付费率不低 在海外圈层迅速传播 Agent 这个词后来被讲烂了, 但Manus 是最早让普通人真正“感受到 Agent 的”那一批。 更讽刺的是另一件事。 去年,字节跳动曾经试图以 3000 万美元左右收购 Manus。 这事在圈子里不是秘密。 当时很多人的第一反应是: “挺高了吧?” “早点卖也正常。” 但结果你现在也看到了: 没卖。 一年后, 直接卖给 Meta,估值翻了近百倍。 你说这是运气? 不完全是。 这是对一件事的判断差异: Agent 会不会成为下一代核心计算入口。 很多人只盯着“20 亿美元”这个数字。 但更值得琢磨的,其实是另一条线索: Manus 后来把公司主体放在了新加坡。 这一步,太关键了。 不是因为新加坡有什么魔法, 而是因为: 面向全球用户 面向美元资本 面向 Meta、OpenAI、Google 这种买家 你必须站在“他们习惯的坐标系里”。 产品是全球的, 那公司也得是全球的。 这也引出了一个让很多中国 AI 创业者心里不舒服的问题: 为什么这么多 AI 初创, 最后都很难在中国大陆生根? 不是技术不行, 不是人不行, 甚至也不完全是钱的问题。 而是一个更现实的东西: “长大以后怎么办?” 能不能无摩擦地服务全球用户 能不能被全球巨头并购 能不能走一条清晰、可预期的退出路径 这些问题, 对早期创业者来说, 比模型参数重要得多。 再回到 Meta。 你要明白一件事: Meta 不是“看热闹的投资人”。 它现在最缺的, 不是模型, 不是算力, 而是能真正跑在模型之上的 Agent 层。 Chat 是入口, 但 Agent 才是生产力。 而 Manus, 恰好站在这个位置上。 所以这次收购, 与其说是“买一家创业公司”, 不如说是—— 直接买了一条通往下一代产品形态的快车道。 最后说句很人话的。 很多人会把这件事解读成: “中国 AI 又一次被美国收走了果实”。 也有人会说: “这是中国创业者的成功”。 我更愿意用一个不那么宏大的视角看它: 这是一个创业者,在关键时刻, 没有把自己卖便宜的故事。 而在 AI 这个时代, 这种故事, 会越来越少,也越来越贵。 如果你去年抢过 Manus 的邀请码, 如果你用过 Agent, 如果你正在创业、或者想创业, 你大概能理解这种复杂的情绪。 不是羡慕, 也不是愤怒, 而是一种: “原来世界已经走到这一步了”的感觉。 这条新闻,不只是 Manus 的终点。 它更像是很多人,某种幻想的终点。 也是另一种现实的开始。

比特币橙子Trader

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👺如何真正用Seedance2.0挣到钱? 肖师傅首个全Seedance商业作品《Horse进门》今天正式发布,作为首个变现的作品,我想我有权力来说说大家目前存在的一些误区: 1⃣ 技术平权造成的创收假象: 其实这一点我在一开始也深受困扰,大家看我前两天发布的文章,一股深深的绝望,因为我所引以为傲的技术、剪辑等等,突然就平权了,随便一个小孩,随便几句话,都可以超过我们精心制作的内容。但经过了2天的调整,我认定不能坐以待毙,于是主动出去抢客户,希望在被平权前拿到一些商业机会,但在这个过程中,我的客户给了我很大的鼓励,集中的核心就是:我们选择你,不是因为技术,技术只是加分,把过去你实拍做不到的变得更好,但并不代表,有这个武器的人就能替代你,我们喜欢的是你的创意和商业的结合,这并不是其他人可以代替的。这给了我很大的信心。 2⃣ 15秒不能代表150秒: 大家现在看到的几乎都是Seedance生成的15秒视频,在这个时间段里,它是无敌的,所以最可能被干掉的是15秒的短视频,但是如果跨度到了150秒呢?就像一个钢铁巨人,每一个零件都是坚固的,那么最薄弱的就是连接处的关节。150秒的视频就像这个巨人,而最脆弱的就是如何把15秒的视频完整统一的串联成一个故事或者一段情节。而这时候,专业的导演思维就可以很好的解决这个问题。 3⃣ 150秒不代表能变现: 那么是不是有经验的导演就可以制作出好的作品呢?我只能说会比普通人容易一些,但不是绝对,因为传统导演很容易陷入传统思维,但Seedance恰恰需要的是天马行空的创意。另外一点,即使你可以顺利的完成一部作品,但别忘记了,这是一个商业作品,不是你喜欢,很完整就可以的,太多时候需要平衡客户的想法,客户的意见,如何结合,就成了关键。 4⃣ 最大的障碍:修改 商业案例不同于自我high的作品,甲方会需要有修改容错的空间,比如我昨天在设计一个案例的时候,非常完美的一个镜头,但是甲方说,背后的某一个装饰物的比例不太对,和现场有差别,需要改掉。这个时候怎么办,再好的镜头也必须放弃。那么又如何保证在原来的基础上去做修正呢?这是一个最大的难题 👺总结一下: Seedance2.0 确实给我们这个行业带来很大的冲击,未来也一定会重塑行业的规则,我想对两类人提出建议: 1、职业选手:不要盲目担心,与其害怕不如主动出击,我们福建人信仰的就是“想要赢,先下场”,相信自己的专业找到那个缺口。 2、普通小白:一个很好的时代,一个很好的工具,但别只是玩,如果只是炫技或者玩乐,那么挣钱的就只有字节,去逼自己把积分变成钱,就算是炫技,也要把流量换算成钱,对比积分,你到底挣了没有。提升专业技巧,因为如果每个小白都可以做出来的,那么,只是提高了起跑线而已,对于你没有任何提升。 👺这个帖子很长,是我一字字打出来的,希望对你有所帮助。新年到来之际,就把这首《Horse进门》送给大家,希望在AI加持下,每个人都有机会财务自由!

肖师傅

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最近陶哲轩在 2024 年第 65 届国际数学奥林匹克上,陶哲轩做了一次 AI 和数学的演讲,非常精彩,从数学使用计算计算机的历史开始讲起,一直讲到大语言模型,干货相当多,尤其适合对数学有兴趣的同学。 (对数学没那么感兴趣的同学只想看 AI 部分的建议直接跳到 41 分的位置开始观看) 先摘录几个冷知识: 1. 我们使用机器做数学计算已经有数千年,最早的机器辅助计算可能是罗马人,然后是中国的算盘 2. 二战时就有人肉“计算机”,计算弹道和其他任务,多位女孩子,因为男士们在打仗,所以那时候的计算基本单位不是GPU,而是kilogirl-hour——“千名女孩工作一小时的计算量” 3. 现在,数学家们使用一种现代化的证明辅助编程语言,叫做 Lean。在 Lean 中有一个核心的数学库,通过众包的方式开发的,本科数学课程中看到的内容,比如微积分基础、群论基础或者拓扑学等等,这些都已经被形式化了,所以你不用从公理开始。 4. 现在数学领域有一种团队协作证明复杂数学定理的工作流程,那就是先编写一个称为“蓝图”的详细证明计划,将整个证明分解为数百个小步骤。每个步骤可以单独形式化,然后再将它们整合在一起,这样你就可以将一个庞大的论证分解成许多小块。先编写这个蓝图,然后团队中的其他人可以对论据的不同步骤的不同部分进行形式化。 去年,陶哲轩和几位同事一起解决了一个组合数学问题。这是一个组合学的问题。大约20人在短短三周内完成了,使用了蓝图工具,参与的人中有概率论专家,甚至还有一些并非数学家的人,他们是程序员,但在解决这些小型拼图问题上非常擅长。每个人都挑选了一个觉得自己能做的小任务,并完成了它。 在数学领域,通常很难这么多人一起合作,一般最多可能五个人合作。因为在大项目上合作时,你必须相信每个人的数学都是正确的。但是,一旦超过一定规模,这就无法实现了。但现在借助 Lean 编译器,它能自动检查。团队成员无法上传任何编译不通过的内容,会被拒绝。因此,你可以与一些从未见过的人合作。 最后是讲大语言模型,首先陶哲轩就打脸了 GPT-4 的论文(我猜是微软那篇《GPT-4,通用人工智能的火花》),论文中号称 GPT-4 能解决国际数学奥林匹克问题,但实际上,这个问题不是 2022 年国际奥数竞赛的原始问题,而是一个简化版本,并且他们测试了几百道国际奥数竞赛问题,成功率只有1%,论文里的这个是精心挑选的恰巧能做对的。 并且陶哲轩提到了基于大语言模型的一些改进的方案: 比如 CoT(Chain of Thought),也就是 LLM 做简单的算术运算都做不对,但是如果让它一步步解释,可能就对了。还可以教 AI 一些解题技巧,比如尝试简单的例子,反证法,尝试逐步证明等。 比如让模型和编程语言或者工具连接,将大语言的输出结果交给 Wolfram 这样的专业数学工具或者 Python 这样的编程语言验证,并且迭代的进行修正和验证,直到得到正确的结果,这可以提升大语言模型生成的效果。 即使借助这些手段,大语言模型还远远不能解决大多数数学问题,更不用说数学研究问题了! 当然陶哲轩也没太过打击大家对于 AI 的信心,表示我们在 AI 上还是在不断的取得进展,还提到了他日常是怎么用 AI 的,比如说把 AI 当成灵感之源。 > 我曾遇到过一个问题,我尝试了几种方法,但都无法解决。于是,我尝试询问 GPT,你建议我使用什么其他方法来解决这个问题?GPT 给我提供了 10 种可能的方法,其中有 5 种我已经尝试过,或者明显没有帮助。的确,有几种方法并不实用。但其中有一种我还没尝试过的方法,那就是针对这个问题使用生成函数。当 GPT 建议我使用这种方法时,我意识到这就是我漏掉的正确方法。所以,将 GPT 视为一个交流伙伴,它确实具有一定的用处。 还有使用 GitHub Copilot 帮他写代码,让它自动生成下一步的证明结果,Copilot 的智能提示有 20% 的概率能生成正确的下一步结果。 > 例如我使用的一个叫 GitHub Copilot 的工具,你只需要写下一半的证明,它就会尝试猜测接下来的内容。大概有 20% 的情况下,它能猜到接近正确的答案。然后你就可以说,我接受这个答案。好的,那么在这种情况下,我正在试图证明这个陈述。灰色的部分是 Copilot 给出的建议。结果发现第一行完全没用。不过第二行,尽管你可能看不清楚,却真的解决了这个问题。所以,你不能盲目接受它的输入,因为这些代码未必能顺利编译。但如果你对代码的运作方式已经有所了解,这将大大节省你的时间。这些工具正在变得越来越好。现在如果一个证明只需要一两行,它们就能自动完成。现在已经有了这样的实验,即通过迭代地让 AI 提供证明,然后让编译器进行反馈,如果编译出错,就把错误信息反馈给 AI。通过这种方法,我们开始能够验证四五步长的证明。当然,一个大型的证明可能需要数万行。所以,我们还没有达到能够立即得到一个正式证明的程度。但是,这已经是一个相当有用的工具。 对于大家关心的问题: AI 在数学领域现在到了哪一个阶段?是否未来几年利用 AI 能直接解决数学问题? 陶哲轩也给出了他的看法: > 我认为我们还远远没有达到这个阶段。如果我们专注于非常特定的问题,你可以定制专门的 AI 来处理一小部分问题。即便如此,它们也不是完全可靠的,但还是有用的。不过至少在接下来的几年里,它们基本上将是非常有用的辅助工具,超越了我们已经熟悉的暴力计算辅助。 他还提到了一些可能的 AI 能在数学领域提供帮助的方向: - AI 能够非常好地生成有价值的猜想 > 比如,我们已经看到了关于结理论的例子,它们已经可以推测出两个不同的统计量之间的关系。因此,我们希望能够创建大量的数据集,输入到 AI 中,它们就会自动找出各种不同的数学对象之间的有趣联系。虽然我们还不知道如何做到这一点,部分原因是我们没有这些庞大的数据集。但我认为这是未来可能实现的一个方向。 - 批量或者说规模化的证明大量数学定理 > 现在,因为证明定理是如此繁琐和艰难的过程,我们一次只能证明一个定理,如果你效率很高,可能一次能证明两三个。但是有了 AI,你可以设想一下未来的情况,我们不是试图解决一个问题,而是处理一类类似的1000个问题,然后告诉AI,尝试用这个方法解决这 1000 个问题,然后报告结果,哦,我能用这种技术解决 35% 的问题。那么另一种技术呢?我能解决这个百分比的问题。或者如果结合这些方法,又能解决多少问题?你可以开始探索问题的空间,而不是一个接一个地解决问题。这是你现在根本无法做到的事情,或者是你需要几十年时间,通过数十篇论文慢慢搞清楚各种技术能做什么,不能做什么。但是有了这些工具,你真的可以开始做规模前所未有的数学研究。所以,未来将会非常令人兴奋。 演讲环节结束前的最后一句话说的特别好: > 我们仍然会以传统方式证明定理。事实上,我们必须这样做,因为如果我们自己都不知道如何做这些事情,就无法引导这些 AI。但是我们将能够做很多现在无法做到的事情。 这恰恰也是我们现在使用 AI 辅助编程的问题:如果我们自己都不知道如何构建软件,就很难引导好 AI 帮助我们生成高质量的代码。 尽管 AI 在数学和编程领域变得越来越有用,但人类的洞察力和创造力仍然是创作价值的关键。 原始 YT 视频:

宝玉

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Damn,刷到这个帖子我瞬间愣了,AI迭代速度已经疯了,有点跟不上节奏了🤯 我一开始以为这又是一个生成视频的新工具,点进去发现根本不是一回事。 Higgsfield昨天刚发的Virality Predictor,直接把脑科学塞进了内容创作流程。 上传一段15秒以内的视频, 几秒就能给你出完整的人脑反应报告。 整体病毒潜力, 前3秒钩子得分, 全程注意力保持曲线, 还有彩色的脑区激活热图, 告诉你观众的大脑哪部分被点亮了。 最狠的是它和Claude的打通, 可以一句话生成500个产品视频变体, 然后全部丢进预测器自动筛掉垃圾, 只放大高分版本直接投流, 从0到已验证高潜力广告,全程自动化。 它不是看你视频过去像不像爆款。 而是用AI模拟700多个人、500多小时fMRI数据训练出来的人脑,预测你看到这段视频时的真实神经反应。 我们以前做电商短视频, 拍,剪,烧钱测,看数据,迭代, 测试成本是真金白银的广告费。 现在做电商短视频, 生成,预测,只投高分, 测试成本只是一点token费。 最牛逼的地方在于 大脑亮不等于一定爆, 一些高认知负荷的内容会让大脑很活跃,但普通人刷到就会直接滑走。 真正的病毒性,只看前3秒钩子得分和视觉拉力。 和你有没有深度,有没有道理,一点关系都没有。 也就是说以前爆款靠灵感, 现在爆款靠系统。 所以当别人还在熬夜想创意的时候, 你已经用AI筛完了500个版本, 知道哪10个能爆。 而且工具越强,越考验人的判断, 它能帮你砍掉80%的无效创意, 但选什么方向,解读什么结果, 永远是人说了算。 我感觉2026年的电商短视频战场, 已经不是比谁创意好, 而是比谁能用AI先把非爆款干掉, 所有还在靠感觉做内容的人可真的要跟不上了。 #AI工具 #短视频创业

AYi

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