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最近看到的一些AIGC的比较实用的用法。
用法1：用作“私教+伴读书僮”。见图1，这个用法很有意思，一个朋友将chatGPT改造成了一个“私教+伴读书僮”，在学习的前、中、后环节分别与chatGPT进行互动 - 在学习前给出预习的提示，在学习中完成充分的讨论，加深理解，在学习后出题完成quiz，并且给出实操的建议。我自己试了一下，效果虽然不是非常理想，但潜力很大。如果能够把教育的一些框架和方法论融合进去，再加上一些个性化的设置，想必能够极大地提升学习效率。对应的文章推荐：
www.broadn.io
用法2：用作半自动绘本视频生成器。
《人类还剩几集可以逃？》
www.bilibili.com
这是一个B站Up主做的一个视频，并没有用到什么新奇的玩法，依旧是ChatGPT+Midjourney+Clipchamp这些“常规”的工具，但视频做得很实用，手把手带着你从零开始，完全不用发挥任何创造性，就完成了一个效果及格的绘本视频，从剧本、图片、配音、音乐，一条龙服务。想必这未来会变成全自动的流程，也将成为创作的常态，人类作为甲方，负责提需求和挑选成品，而AI作为乙方，负责孜孜不倦地给出候选作品。
用法3：用作长内容（视频/音频/文章）缩略预览助手，见图2 / 图3。我自己最近用得比较多，主要是针对一些可能耗时比较多的视频、播客、长文章，用chatGPT可以先提取摘要做个预览，用来判断是否值得花时间来继续。也算是效率工具吧。
最后，附几篇相关的文章，涉及到产业层面上，AIGC最终的价值如何分配的问题。尽管现在chatGPT正当红，但很快会有不少竞品出现，相信最终大家的效果不会相差很多。假想一下，如果今年AIGC出现大爆发的情况，那么真正的赢家会是谁？
a16z今天发布了一篇文章，将AIGC的产业链分成了行业基础设施、模型、应用三层。其中chatGPT属于模型层，看似很风光，但实际在商业化上面临很大的挑战，包括是否要开源、如何做差异化、如何收费、是否会被应用层的玩家用内部产品替代等等。王建硕说，chatGPT就像是互联网时代的HTML，是一个标准，虽然并不准确，但还是有一定的道理。
应用层的公司也很纠结，因为模型不是自己的，很难建立护城河与壁垒，看起来似乎只能靠独特的数据飞轮，靠特定场景下的独家数据来竞争。相比之下，做行业基础设施似乎更爽一些，英伟达也好，云服务三巨头也好，都是最直接的获益者。无论模型层和应用层的赢家是谁，这些基础设施的玩家都会躺着收“计算税”。除非未来会有更加专业的垂直云需求，否则很难撼动它们的地位吧。
谁是AIGC的“大玩家”？
mp.weixin.qq.com
ChatGPT 就像互联网时代的 HTML
mp.weixin.qq.com
2023.1.31
用法1：用作“私教+伴读书僮”。见图1，这个用法很有意思，一个朋友将chatGPT改造成了一个“私教+伴读书僮”，在学习的前、中、后环节分别与chatGPT进行互动 - 在学习前给出预习的提示，在学习中完成充分的讨论，加深理解，在学习后出题完成quiz，并且给出实操的建议。我自己试了一下，效果虽然不是非常理想，但潜力很大。如果能够把教育的一些框架和方法论融合进去，再加上一些个性化的设置，想必能够极大地提升学习效率。对应的文章推荐：
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用法2：用作半自动绘本视频生成器。
《人类还剩几集可以逃？》
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这是一个B站Up主做的一个视频，并没有用到什么新奇的玩法，依旧是ChatGPT+Midjourney+Clipchamp这些“常规”的工具，但视频做得很实用，手把手带着你从零开始，完全不用发挥任何创造性，就完成了一个效果及格的绘本视频，从剧本、图片、配音、音乐，一条龙服务。想必这未来会变成全自动的流程，也将成为创作的常态，人类作为甲方，负责提需求和挑选成品，而AI作为乙方，负责孜孜不倦地给出候选作品。
用法3：用作长内容（视频/音频/文章）缩略预览助手，见图2 / 图3。我自己最近用得比较多，主要是针对一些可能耗时比较多的视频、播客、长文章，用chatGPT可以先提取摘要做个预览，用来判断是否值得花时间来继续。也算是效率工具吧。
最后，附几篇相关的文章，涉及到产业层面上，AIGC最终的价值如何分配的问题。尽管现在chatGPT正当红，但很快会有不少竞品出现，相信最终大家的效果不会相差很多。假想一下，如果今年AIGC出现大爆发的情况，那么真正的赢家会是谁？
a16z今天发布了一篇文章，将AIGC的产业链分成了行业基础设施、模型、应用三层。其中chatGPT属于模型层，看似很风光，但实际在商业化上面临很大的挑战，包括是否要开源、如何做差异化、如何收费、是否会被应用层的玩家用内部产品替代等等。王建硕说，chatGPT就像是互联网时代的HTML，是一个标准，虽然并不准确，但还是有一定的道理。
应用层的公司也很纠结，因为模型不是自己的，很难建立护城河与壁垒，看起来似乎只能靠独特的数据飞轮，靠特定场景下的独家数据来竞争。相比之下，做行业基础设施似乎更爽一些，英伟达也好，云服务三巨头也好，都是最直接的获益者。无论模型层和应用层的赢家是谁，这些基础设施的玩家都会躺着收“计算税”。除非未来会有更加专业的垂直云需求，否则很难撼动它们的地位吧。
谁是AIGC的“大玩家”？
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2023.1.31
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