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智谱清言的 AutoGLM 效果还不错,在一众的开源 Manus 中是最能打的。我的测试 case 是让它:“到pubmed上面帮我总结一下最新的三篇关于糖尿病的研究”,完成度目前看是 AutoGLM > owl > openmanus。

26,834 просмотров • 1 год назад •via X (Twitter)

Комментарии: 8

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汉松1 год назад

智谱清言 AutoGLM ● 产品地址: ● 开源地址:

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kenshin1 год назад

思考深度不够

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汉松1 год назад

嗯,只能说是及格水平。

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Inc.1 год назад

“When you’re looking for a high-level outcome or solution, #AI is helpful, but our style of #wealthmanagement doesn’t lend itself to leaning heavily on it,” says one @WhittierTrust SVP. Find out more about the compatibility of AI and wealth management in this article. #ad

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眼皮打架Caress🎄1 год назад

不太行,海外内容不如grok和gemini

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汉松1 год назад

嗯,在开源里面还算可以的,浏览器操作不会卡住。但离好用还差挺多的。

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Axis Wang1 год назад

请问对于 Captcha,哪种方案更稳定呢

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Killa-4-Nia1 год назад

傻逼

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最近在研究怎么把视频剪辑这件事尽量自动化,连续看到三个挺火的 GitHub 项目,video-use、HyperFrames、Generative Media Skills。 第一眼看都很香。 但 GitHub 项目最容易让我踩坑的地方就是 README。 真准备装的时候才发现,依赖多不多,环境麻不麻烦,Issues 里是不是一堆人在踩坑,项目现在到底还有没有人维护,这些往往比 Star 数重要得多。 这次我忍住了没急着 clone。 先把三个 Repo 和我的问题一起发到 Airtap Ai 的公开测试号 +1 (650) 444-9517,让它替我把 GitHub 里的坑先翻一遍。 我没让它简单总结 README,而是让它自己打开 GitHub,把最近的 Commit、安装文档、Issues 和 Maintainer 回复都看一遍。 最后只回答我一个问题。 如果我要做自动化视频工作流,现在最值得先折腾哪个。 Airtap输出的实地调查结果让我一目了然 : HyperFrames 更偏程序化视频生成,目前看下来比较适合优先试。 video-use 更贴近自动剪辑,但 FFmpeg、Python 和外部服务这些门槛最好提前确认。 Generative Media Skills 覆盖的能力最广,不过更依赖 MuAPI 和 API Key。 这也是我现在比较喜欢 Airtap 的地方。 它不是再给我生成一份泛泛的三个 GitHub 项目对比总结。 而是真的自己打开 GitHub,把我平时最懒得翻的那些东西翻完,再把判断给我。 以前看到一个热门 Repo,我的流程基本就是收藏,clone,配环境,发现跑不起来,再回头翻 Issues,半小时没了。 现在我更愿意在动手之前,先让 Airtap 替我做一次排雷。 安装门槛是什么,常见问题有哪些,最近还有没有人在维护,这些先查清楚。 我再决定要不要把今晚的时间花在它身上。 对于每天都能刷到一堆新 AI 项目的人来说,我现在需要的已经不是 再推荐我 10 个 Repo。 而是 先帮我排掉那 8 个不值得折腾的。 如果也想试,可以把几个 Repo 发到刚才那个公开测试号,让 Airtap 先替你翻一遍。 帮我比较这几个 GitHub 项目,不要只看 README,重点检查 Issues、安装依赖和维护情况,告诉我哪个最值得先试。

我真的没有拼多多

34,775 просмотров • 1 месяц назад