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小白如何用claude code花10分钟做出爆款AI漫剧？答案是我们直接把最优秀的导演蒸馏成skill替我们拍短剧！但是一个导演要蒸馏，需要大量的图片是视频信息，看起来这和蒸馏那些名人语录得到skill是完全不一样的任务，也是AI比较难理解的任务。首先说结论，这是我蒸馏出来新海诚的skill，github仓库地址如下，大家自取：然后下面的视频是我用我的skill结合小云雀仅用了一个prompt生成的短剧开头，全程花费时间不超过10分钟，全程免费(这么一个视频只需要花每日免费的积分即可生成) 我刻意没有加任何台词，单纯给大家看看画面和氛围感。接下来我来告诉大家我是怎么做的，首先思路很重要，这个问题的核心是怎么把视频，图片，风格等抽象概念转化成AI可理解的文字，于是我让claude code搜索了中文社区（知乎、参考网、火星时代教程等）对新海诚风格的深度拆解，提炼出他的色彩体系、构图习惯、标志性元素和叙事节奏，并搜索了 Seedance 2.0 的 prompt 指南和社区案例库（包括 GitHub 上的 awesome-seedance 等），了解到 Seedance 理解的"导演级指令"格式。然后为我蒸馏出了新海诚skill。至于claude code怎么安装使用，大家可以去看一下摸鱼老师摸鱼巨匠🔨 的教程,干货非常多，发布10小时已经有10万播放量：这里介绍的非常详细。实际上我也是看到摸鱼老师发的claude code教程才发现原来很多小白甚至还没有接触过这个工具，趁着AI短视频的风口在，大家唯一要做的就是拿起你们手中的电脑开始使用工具！

0xToni

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Kunst Wissenschaft & Technologie

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#分享我有个 Vibe Coding 的秘密要告诉大家，大概一年前，我就用 Cursor 尝试写一个 macOS 应用，我现在终于想让它跟大家见面了这是一个免费的、用来转换图片/视频的 macOS 软件。起因是有时候需要把 heic 或 mov 视频转成 jepg 和 mp4 用于分享。它是免费的，有需要的同学可以下载来试试看我完全不会 Swift, 所以这也算是我 Vibe Coding 的一个阶段性的小成果，过程中确实踩过很多坑，但是做出来的时候，还是让我有点挺惊讶的。

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nazha

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利用Hermes去使用ComfyUI实现免费生成图片和视频。上次我介绍了ComfyUI可在本地部署并且自有本地大模型，不用调用其他付费大模型。并且30/40/50显卡都可以去用，当然配置越高生成的质量就越好。大家按需去用即可。 ComfyUI我认为对于新手来说应该是不怎么难，但是还是有很多兄弟们给狙击手私信问各种操作类型的问题。那么这次我专门做了次实验就是利用Hermes去调用本地的ComfyUI去实现生图以及做视频，目前来看是可行的，至于整体的质量还要去慢慢的调试。我其实是建议大家还是把ComfyUI去系统性的学一下的，网上有各种免费的教程的。我认为既然享受这些免费开源的好软件了，就稍微用用心。哈哈，毕竟它是不要钱的。下面的视频看一下我第一次调用ComfyUI，生成的第一张图片的结果吧。你们看看怎么样？对了我引用的推文里面有ComfyUI的安装包，免费自取！

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把网站录下来给AI看, AI能照着做出来吗? 刚刚看到了个炫酷的灯具网站, 它有个功能是点击按钮直接能看到灯点亮的效果, 甚至网站的配色也会暗淡下来, 特别有氛围. 我突然想到, 这样的网站, 如果要让AI来做, 该怎么办? 把源代码拷给它? 用一个巨复杂的 prompt 来完成? 有没有可能, 我录个视频, 展示一下这个"关灯"的效果, 然后让AI来按照视频来写网站? 于是, 这个重任就交给了今天测试的模型, 百度刚出的文心-5.0-preview, 全模态大模型, 这个模型同时支持文本, 图片, 音频, 视频作为输入, 然后可以生成文本和图片, 所以我们这个测试可以最大化的利用它的能力. 我先录制了网站的效果, 然后写了prompt作为补充, 告诉它这个效果是怎样的, 以及准备的图片材料在哪里. 值得一提的是, 网站所展示的图片也是我用文心-5.0-preview生成的. 大家可以看视频中我生成的效果. 直接说测试结论: 目前每个模态都是可用的, 而且模态之间关联性非常好, 我测试了视频+文本, 图片+文本, 图片+语音, 都可以完成任务. 当然测试也发现了一些问题, 比如 token 输出速度不是特别快, 以及偶尔会有超时问题(已反馈给百度的同学). 我的使用建议是, 多利用它的多模态能力, 来完成之前不敢想象的任务, 它真的提升了使用场景的天花板. #文心大模型 #文心5 #百度 #文心一言 #ai教程

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上次我介绍全新AI 视频 Agent LibTV 可以接入Claude Code和龙虾，一句话出片.. 但是遗憾的是当时没有接入Seedance 2.0，效果不是很理想，今天Seedance 2.0 今天正式开放了 API，他们第一批接入了现在效果直接起飞了... 利用Claude Code 接入他们的skill，直接就能生成完整视频😅 下面是我测试的一些结果

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✅ 推荐一个宝玉老师开源的 Skill：用 Claude Code 一行命令就能把 Markdown 文章自动发到 X，带图片的那种。 👉 这个工具其实开源挺久了，但好像用的人不多？可能大家不太知道怎么上手。我自己用了一段时间觉得真的很方便，就录了个视频教程，把原理和用法都讲了一遍。有兴趣的朋友可以试试，真的能省不少事儿，如果遇到什么问题你直接让AI帮你分析这个skill的逻辑和流程然后帮你解决，其实很简单，来尝试下吧👇

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给我8分钟，手把手教你怎么用Cursor做一个批量下载网页图片的浏览器插件图文教程已同步上传到CursorHub: 做这个插件主要是给自己用的，因为我有3-5个动漫网站，需要大量从别人的网站下载图片，一个一个手动下载特别麻烦。现在Chrome 插件商店也有不少这种工具，但我还是想自己做一个，顺便把我怎么用Cursor快速做一个出来的方法分享给大家，让大家对Chrome 插件开发的流程也有一个简单的认识～

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🚨还是让肖师傅来盘一盘，Skill做视频这件事本质上，Skill做视频有两条路： 1、忽略质量，只需要制作一个类似会动的PPT，用来辅助自媒体完成内容讲解，但注意，因为视频效果一般，所以必须要本体的内容有干货，Skill只是辅助。如果选择这样，还是比较合算的，因为节约的是不会制作视频的博主的一个痛点。 2、不要妄想一键一个Skill生成视频，本质上它就是一个有操作权限的GEM，所以必须使用GEM思维，一个Skill是无法完成复杂的视频的，只能利用它可以生成文件的特质，生成素材之后，再由另一个Skill进行拼接，当然，这个部分我觉得只能给他一些模板，做些简单的固定搭配的工作。而且这个部分通过我的计算，容错率加上之后，成本和手搓差不多，但风格上就需要固化。即使不能一键成片，至少还有素材打底。另外，别妄想一句话生成一个效果很棒的视频，还是那句话，本质上它还是一个按照固定路径执行的GEM，所以引导和命令依然是重要的，区别是，现在你需要把各种可能得变量都要写进去。 👻来看看肖师傅用Skill制作的视频，但作为商业片我不会选择使用claude code来跑这种商业广告，太费钱了。

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翻到三四年前做的一个某 SaaS 产品策略打法的讲解视频，很多人问我这种视频我是怎么做的，我说一下流程： 1. 你要把自己当作导演，头脑里要带着「故事」「剧本」「脚本」「关系」「用户」「界面」… 先有脑海中想表达的主旨，再准备场景图、串流程，这一步我往往直接在脑子里就完成了； 2. Figma 画静态的图，把一帧帧画面都画出来，然后用 Prototype 功能给连起来，使用合适的 transition animation 效果； 3. 录屏讲解：我用的是 ScreenFlow 来进行录屏讲解，录制过程最好准备下一个简单的演讲稿，这样表达会流畅一些。 4. 录制讲解完，我导出前会在 ScreenFlow 进行初步的剪辑，去除一些多余画面和音频，以及加速一下视频，因为我说话比较慢。 5. 配字幕和背景音乐我用的是剪映（之前语音转字幕功能是免费的，前段时间发现是付费了），弄完之后就按照画质最高的配置进行导出了。 6. 有的时候为了 highlight 一些关键的交互点，我还会用 ScreenFlow 录一些短的专场画面，导出成 Gif，这样不论发群里还是贴到文档里，都会很直观。ScreenFlow 导出 Gif 的效果不论是画质还是文件大小表现都是很不错的。以上就是我做一个产品设计讲解 Demo 的全部流程。 ------ 另外说一下，下面视频里也有提到一个比较创新的打法，由 PLG 升级而来的 CLG (Community Leads Growth)，这个在一些有用户之间关系的 SaaS 工具的增长上是很有帮助的，一般来说，新的效率工具还是有一定学习门槛的，有了社群能极大传播和培育新的用户，这种打法在用户 Time to value 比较困难的情况下，是可以试试的。

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15,114 Aufrufe • vor 6 Monaten

这是美国大学毕业季最诚实的一场演讲也是AI时代最引人思考的关于教育的一场讨论💐 Angela Duckworth 一位哈佛毕业的网红教授专门研究毅力的顶级学者在宾大的毕业典礼上一句话炸翻了全场今天的演讲（稿）是我和AI一起写的！😂 而且我一点儿也不惭愧这太魔幻了一个教孩子要坚毅要刻苦的居然在带头“偷懒” 但是她接下来说的话才是我反复该说的部分就是这篇人机协作的演讲稿给出了AI时代家长心里最担心的两个问题的答案第一个问题孩子天天用AI，脑子会不会废掉？扫了一眼台下的毕业生问了一个戳心的问题如果我们一直这么用AI 会变得越来越不会思考她自己呢带头就举了手台下呢也几乎是全员举手 Angela接着说她自己呢也担心过因为大脑是用尽废退不用的话神经连接都会萎缩她讲了一个故事她被一个很难的统计学方法卡住了当时呢身边没有人能够帮她在客厅里做着房地产相关的工作于是她打开了GPT 就把问题呢告诉它结果AI只用了几句话就把这个复杂的问题讲清楚了不但讲清楚了还提醒她常见的误区给了清晰的步骤她对不懂的地方进行追问让AI示范短短十分钟之后她不仅仅是拿到了答案而且真正的理解了注意她的关键词啊不是替我想而是带我想👊 她又问台下的毕业生们你们有没有哪怕一次真切的感受到因为AI比你之前聪明了一点点？这一次又是几乎全员举手🙋‍♀️ 同样的一群人同样的一双手可以是害怕AI让我变笨也可以是因为AI 让我变强🐮 她又用博士生的实验补了一刀两组年轻人写求职信一组呢完全自己写另一组呢用AI辅助结果非常反常识用AI那组不但写的更快就连写作能力也提升的更多为什么？给出了一个关键解释因为AI在做一件人类老师一直想做但没有精力去做的事它会不停的给你看更好的版本这个句子可以更短那个词可以换这个结构呢还可以调整你就一遍一遍的看这些示范就是在训练自己的眼睛和感觉所以结论很简单也很有力量👍🏼 AI会不会废掉孩子并不取决于AI有多强而是取决于我们把它当什么当你把AI当拐杖你交出的就是大脑当你把AI当教练你练出来的就是判断力、表达力、结构感 AI的正确打开方式不是把脑子托管给它而是用它不断的看到更好的思考然后呢逼自己追上去第二个问题既然知识和课程网上全有 AI又能给出答案那我们为什么还需要老师？教育为什么还需要人？在学期末说这样一个秘密这整个学期我教给你们的所有知识网上全都有每一篇文章都有电子版每一道作业都有人做过类似的换句话说就是只要你愿意不来上我的课你照样能学学生们呢？都愣住了然后她说但是你们还是需要我因为你们需要有人在周二之前逼你读完一篇并不轻松的文章😂 需要有人在周四之前提醒你们交出一篇你们以为自己写不出来的论文🥹 需要有人把你关进一个没有手机的教室需要有人给你定一个你以为达不到的标准然后认真的看着你的眼睛说我知道你能做到我会等到你做到！👍🏼 这一段看起来安安静静的话简直是一下子戳中了教育的本质教育从来都不是信息的填充而是灵魂的唤醒！👍🏼💐 她讲到自己高中那位英语老师图书馆的知识是免费的但是你得自带容器而一个真正的好老师就会帮你塑造这个容器我突然想到了我的孩子们 AI可以把全世界的知识都摆在他们的面前但是它做不到的是在他们快要放弃的时候坚定的看着他们的眼睛说这很难 ☹️ 但我相信你对于孩子们来说爸爸妈妈才是他们最早遇到的老师那位Angela老师在这个算力爆炸的时代我们到底要教给孩子什么？用AI的方法当然但比这个更重要的是带他们去户外徒步去仰望星空去面对挫折去感受心跳我们要做的是站在孩子的身边成为赋予他们品格的那个人如果你有时间强烈建议你和孩子一起看一下这个演讲 ———————————— 演讲就在下面，快看看啊有这么想讨论的一起聊聊吧😊

这是美国大学毕业季最诚实的一场演讲也是AI时代最引人思考的关于教育的一场讨论💐 Angela Duckworth 一位哈佛毕业的网红教授专门研究毅力的顶级学者在宾大的毕业典礼上一句话炸翻了全场今天的演讲（稿）是我和AI一起写的！😂 而且我一点儿也不惭愧这太魔幻了一个教孩子要坚毅要刻苦的居然在带头“偷懒” 但是她接下来说的话才是我反复该说的部分就是这篇人机协作的演讲稿给出了AI时代家长心里最担心的两个问题的答案第一个问题孩子天天用AI，脑子会不会废掉？扫了一眼台下的毕业生问了一个戳心的问题如果我们一直这么用AI 会变得越来越不会思考她自己呢带头就举了手台下呢也几乎是全员举手 Angela接着说她自己呢也担心过因为大脑是用尽废退不用的话神经连接都会萎缩她讲了一个故事她被一个很难的统计学方法卡住了当时呢身边没有人能够帮她在客厅里做着房地产相关的工作于是她打开了GPT 就把问题呢告诉它结果AI只用了几句话就把这个复杂的问题讲清楚了不但讲清楚了还提醒她常见的误区给了清晰的步骤她对不懂的地方进行追问让AI示范短短十分钟之后她不仅仅是拿到了答案而且真正的理解了注意她的关键词啊不是替我想而是带我想👊 她又问台下的毕业生们你们有没有哪怕一次真切的感受到因为AI比你之前聪明了一点点？这一次又是几乎全员举手🙋‍♀️ 同样的一群人同样的一双手可以是害怕AI让我变笨也可以是因为AI 让我变强🐮 她又用博士生的实验补了一刀两组年轻人写求职信一组呢完全自己写另一组呢用AI辅助结果非常反常识用AI那组不但写的更快就连写作能力也提升的更多为什么？给出了一个关键解释因为AI在做一件人类老师一直想做但没有精力去做的事它会不停的给你看更好的版本这个句子可以更短那个词可以换这个结构呢还可以调整你就一遍一遍的看这些示范就是在训练自己的眼睛和感觉所以结论很简单也很有力量👍🏼 AI会不会废掉孩子并不取决于AI有多强而是取决于我们把它当什么当你把AI当拐杖你交出的就是大脑当你把AI当教练你练出来的就是判断力、表达力、结构感 AI的正确打开方式不是把脑子托管给它而是用它不断的看到更好的思考然后呢逼自己追上去第二个问题既然知识和课程网上全有 AI又能给出答案那我们为什么还需要老师？教育为什么还需要人？在学期末说这样一个秘密这整个学期我教给你们的所有知识网上全都有每一篇文章都有电子版每一道作业都有人做过类似的换句话说就是只要你愿意不来上我的课你照样能学学生们呢？都愣住了然后她说但是你们还是需要我因为你们需要有人在周二之前逼你读完一篇并不轻松的文章😂 需要有人在周四之前提醒你们交出一篇你们以为自己写不出来的论文🥹 需要有人把你关进一个没有手机的教室需要有人给你定一个你以为达不到的标准然后认真的看着你的眼睛说我知道你能做到我会等到你做到！👍🏼 这一段看起来安安静静的话简直是一下子戳中了教育的本质教育从来都不是信息的填充而是灵魂的唤醒！👍🏼💐 她讲到自己高中那位英语老师图书馆的知识是免费的但是你得自带容器而一个真正的好老师就会帮你塑造这个容器我突然想到了我的孩子们 AI可以把全世界的知识都摆在他们的面前但是它做不到的是在他们快要放弃的时候坚定的看着他们的眼睛说这很难 ☹️ 但我相信你对于孩子们来说爸爸妈妈才是他们最早遇到的老师那位Angela老师在这个算力爆炸的时代我们到底要教给孩子什么？用AI的方法当然但比这个更重要的是带他们去户外徒步去仰望星空去面对挫折去感受心跳我们要做的是站在孩子的身边成为赋予他们品格的那个人如果你有时间强烈建议你和孩子一起看一下这个演讲 ———————————— 演讲就在下面，快看看啊有这么想讨论的一起聊聊吧😊

华尔街财经 | WS × AI Era

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基于藏师傅 PPT Skill 的讲解视频生成 Skill，差不多搞定了！ Codex 配合远程控制不在家也可以一键产出视频内容可以用非常低的成本保证视频内容的可用性和表现力这里的视频是我随便找了一个徒步文案一次生成的。主要的内容用前端生成，只有配音和部分分镜使用音频和Seedance 2.0 模型

基于藏师傅 PPT Skill 的讲解视频生成 Skill，差不多搞定了！ Codex 配合远程控制不在家也可以一键产出视频内容可以用非常低的成本保证视频内容的可用性和表现力这里的视频是我随便找了一个徒步文案一次生成的。主要的内容用前端生成，只有配音和部分分镜使用音频和Seedance 2.0 模型

歸藏(guizang.ai)

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vibe video 来了。感谢medeo，可以让我过一把导演梦。从构思到完工仅用了几十分钟。全程可以通过口述让medeo完成视频创作和修改，实现了我想表达的内容。我的制作方法，分享给大家： 1.脚本策划：使用AI编写分镜脚本，并生成对应的 AI 绘画提示词。(Medo帮你包了) 2.画面生成：产出高质量、风格统一的静态关键帧图片。(Medo帮你包了) 3.视频生成：通过图文让画面动起来。(Medo帮你包了，而且做的更好的点是内置了很多电影风格。一句话让你轻松化身诺兰，斯皮尔伯格导演风格) 4.声音制作：Medo帮你包了 5.后期合成：成剪辑、对口型与字幕合成、配乐、转场。(Medo帮你包了) 另外发现medeo是支持全品类视频创作：科普、广告、动画、漫剧、教程、MV、广告、大片电影。只要你想到的，它都有。而且使用起来非常方便，只需要对话框里说明一下即可这样是不是就看出来medeo可以做什么了，还等什么，ai 视频风口已来制作截图见评论👇 这就不是一个"玩具"了，是真的能干活的生产力工具。如果你也受够了复杂的视频软件，试试 Medeo 🔗 请欣赏岚导的第一个大片😊《滑过时光: 一段进化之旅》：这一路，我们从泥土走向星空，只为了寻找永恒的答案～ #aivideo #Medeo

vibe video 来了。感谢medeo，可以让我过一把导演梦。从构思到完工仅用了几十分钟。全程可以通过口述让medeo完成视频创作和修改，实现了我想表达的内容。我的制作方法，分享给大家： 1.脚本策划：使用AI编写分镜脚本，并生成对应的 AI 绘画提示词。(Medo帮你包了) 2.画面生成：产出高质量、风格统一的静态关键帧图片。(Medo帮你包了) 3.视频生成：通过图文让画面动起来。(Medo帮你包了，而且做的更好的点是内置了很多电影风格。一句话让你轻松化身诺兰，斯皮尔伯格导演风格) 4.声音制作：Medo帮你包了 5.后期合成：成剪辑、对口型与字幕合成、配乐、转场。(Medo帮你包了) 另外发现medeo是支持全品类视频创作：科普、广告、动画、漫剧、教程、MV、广告、大片电影。只要你想到的，它都有。而且使用起来非常方便，只需要对话框里说明一下即可这样是不是就看出来medeo可以做什么了，还等什么，ai 视频风口已来制作截图见评论👇 这就不是一个"玩具"了，是真的能干活的生产力工具。如果你也受够了复杂的视频软件，试试 Medeo 🔗 请欣赏岚导的第一个大片😊《滑过时光: 一段进化之旅》：这一路，我们从泥土走向星空，只为了寻找永恒的答案～ #aivideo #Medeo

岚叔

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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：

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

300,657 Aufrufe • vor 1 Jahr

这种宣传大片制作成本怎么着也要5万人民币吧我给海南封关做了一个宣传视频，几乎0成本不要写剧本，不要写脚本，不要生成参考图我就说了一句话描述我的需求，10分钟就可以生成一个高级感的视频视频脚本、场景图片、旁白、背景音乐都是由Medeo完成。只需要一句提示词：制作一个30秒左右的中国海南封关的宣传视频，讲解封关的具体过程以及封关对中国乃至世界的重要性。我发现Medeo与传统的AI视频工具（Sora、Veo3等）的最大的优点是：只需要通过对话的方式，描述你的需求，系统会自动根据你的需求进行脚本编写、分镜图片生成、声音和背景音乐的生成和组装。而且生成的小片段可以独立修改，不用再调整和重新生成整个视频，这个做局部视频编辑就很方便了。同时支持全品类内容生成：比如真人电影、广告制作、动漫短剧、MV或歌曲、科普解说、产品宣传、PPT风格视频等等，这些在官网都可以看见案例。详细制作和生成过程可以看评论区视频对于刚开始玩的兄弟们，建议不要生成太长的视频生成一个5-10秒的视频感受下，因为长的视频比较消耗积分。工具地址：

这种宣传大片制作成本怎么着也要5万人民币吧我给海南封关做了一个宣传视频，几乎0成本不要写剧本，不要写脚本，不要生成参考图我就说了一句话描述我的需求，10分钟就可以生成一个高级感的视频视频脚本、场景图片、旁白、背景音乐都是由Medeo完成。只需要一句提示词：制作一个30秒左右的中国海南封关的宣传视频，讲解封关的具体过程以及封关对中国乃至世界的重要性。我发现Medeo与传统的AI视频工具（Sora、Veo3等）的最大的优点是：只需要通过对话的方式，描述你的需求，系统会自动根据你的需求进行脚本编写、分镜图片生成、声音和背景音乐的生成和组装。而且生成的小片段可以独立修改，不用再调整和重新生成整个视频，这个做局部视频编辑就很方便了。同时支持全品类内容生成：比如真人电影、广告制作、动漫短剧、MV或歌曲、科普解说、产品宣传、PPT风格视频等等，这些在官网都可以看见案例。详细制作和生成过程可以看评论区视频对于刚开始玩的兄弟们，建议不要生成太长的视频生成一个5-10秒的视频感受下，因为长的视频比较消耗积分。工具地址：

松果先森

54,000 Aufrufe • vor 5 Monaten

Codex + Hyperframes 视频生成教程+创作思路分享之前答应小伙伴们出的教程来了，先来分享下我用的工具和创作思路。这次做 AI 视频剪辑，我和 Codex 的协作方式非常简单，总共4步： ❶Codex 加装 Hyperframes Skill 链接： ❷Claude或者抖音搜索关键词：《丧尸清道夫》提示词 ❸Claude生成剧本，然后将提示词和剧本一并丢给Seedance，要求借鉴镜头语言和视频风格，然后抽卡整理成素材文件夹 ❹将整个素材文件夹直接丢给 Codex 首先Codex做的不是“直接剪片”，而是帮我整理素材：通过抽取关键帧看每段视频大概是什么内容，再根据剧本的叙事逻辑决定哪些适合开场，哪些适合动作段，哪些适合结尾，哪些应该删掉。后面就是我提意见，它改时间线，只需要自然语言像和真人沟通一样打磨。我说节奏太快，它就把镜头放慢一点。我说想要个任务完成式的结尾，它来帮我生成。我说想要老旧电子风字幕，它就加了机器人独白和电子音效。我说想做一个过程展示视频，它又把整个剪辑过程包装成一条讲解片。这里用到的 HyperFrames，可以理解成“把剪辑写成代码”。第几秒放哪段素材、从原视频哪里开始截、持续多久、字幕什么时候出现、音效放在哪个点，都可以代码的方式写清楚。所以它最适合做的不是一次性变出神片，而是处理那些素材很多、版本很多、还要反复改的视频。比如产品短片、信息流广告、口播包装、课程视频、数据视频、账号矩阵内容。 HyperFrames满足了目前视频剪辑的一个场景需求：人类剪辑师最麻烦的并不是生成素材这步，而是从一堆素材里挑能用的，删掉重复的，保证风格和字幕统一，然后根据反馈快速改出第二版、第三版。这里我相信做过剪辑岗位的小伙伴们都深有体会，从这点上来说AI就极大地释放了我们的劳动力，提升了效率。小伙伴们如果对这类教学视频感兴趣，麻烦给我点点赞，下期我带来更多的干货~

Codex + Hyperframes 视频生成教程+创作思路分享之前答应小伙伴们出的教程来了，先来分享下我用的工具和创作思路。这次做 AI 视频剪辑，我和 Codex 的协作方式非常简单，总共4步： ❶Codex 加装 Hyperframes Skill 链接： ❷Claude或者抖音搜索关键词：《丧尸清道夫》提示词 ❸Claude生成剧本，然后将提示词和剧本一并丢给Seedance，要求借鉴镜头语言和视频风格，然后抽卡整理成素材文件夹 ❹将整个素材文件夹直接丢给 Codex 首先Codex做的不是“直接剪片”，而是帮我整理素材：通过抽取关键帧看每段视频大概是什么内容，再根据剧本的叙事逻辑决定哪些适合开场，哪些适合动作段，哪些适合结尾，哪些应该删掉。后面就是我提意见，它改时间线，只需要自然语言像和真人沟通一样打磨。我说节奏太快，它就把镜头放慢一点。我说想要个任务完成式的结尾，它来帮我生成。我说想要老旧电子风字幕，它就加了机器人独白和电子音效。我说想做一个过程展示视频，它又把整个剪辑过程包装成一条讲解片。这里用到的 HyperFrames，可以理解成“把剪辑写成代码”。第几秒放哪段素材、从原视频哪里开始截、持续多久、字幕什么时候出现、音效放在哪个点，都可以代码的方式写清楚。所以它最适合做的不是一次性变出神片，而是处理那些素材很多、版本很多、还要反复改的视频。比如产品短片、信息流广告、口播包装、课程视频、数据视频、账号矩阵内容。 HyperFrames满足了目前视频剪辑的一个场景需求：人类剪辑师最麻烦的并不是生成素材这步，而是从一堆素材里挑能用的，删掉重复的，保证风格和字幕统一，然后根据反馈快速改出第二版、第三版。这里我相信做过剪辑岗位的小伙伴们都深有体会，从这点上来说AI就极大地释放了我们的劳动力，提升了效率。小伙伴们如果对这类教学视频感兴趣，麻烦给我点点赞，下期我带来更多的干货~

加密小师妹|Monica

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即梦出了个新产品，Octo。主要是给Seedance2.0想剧本的。交互方式和我们之前常见的那种画布类型的 AI 视频创作工具还挺不一样的。 Octo会根据和我的对话，给我创建出了很多样的内容。比如这里，它会根据我们已经聊好的内容，创建角色和环境的看板，这个看板中其实有很多个加号，在比较复杂的剧情里，如果角色发生了变化，或者你有想要给他固定的道具之类，都可以直接添加到这个看板里。比方说，我放入了一个狐狸的图片，但剧本里是没有狐狸这个角色的，Octo一下子就找到了这个小 bug，它告诉我狐狸没有在剧本里，并询问要不要把狐狸这个角色融入到剧本中。跟Octo聊天的过程中，它会在关键步骤都直接给出参考的视觉效果，让你确认这是否适配你心目中想要的风格。这是我做出来的无厘头修仙大侠下山给程序员做肩颈按摩（1/6）

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卡尔的AI沃茨

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