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AI探索站

89499人已经加入

  • 歸藏
    3天前
    搞了一个 4o 的新风格

    Windows 2000 窗口组成的复古平贴画,最近这种复古界面又开始火了

    可以找任何你喜欢的图片或者角色垫图做

    提示词:

    先将我上面的图放在第一张

    将第二张{Valorant游戏}的图片的{角色}和配色,跟第一张图片的表现形式和风格结合生成新的3:2比例的图片。
    注意UI要模仿千禧年 Windows 界面,同时界面内容需要跟{角色}相关
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  • Szhans
    6天前
    Gemini App最近的升级不仅令人惊喜,且超级实用——Canvas的深度整合一下就提升了其生产力价值,而 Gemini 2.5 Pro驱动的Deep Research功能更为耀眼。

    令人玩味的是,ChatGPT的 o3驱动Deep Research发布仅两月,就面临着被Gemini 2.5 Pro所超越的局面,这种迭代速度在人类科技史上前所未有~

    对于个体而言,Deep Research应该是大多数人第一个通用AI Agent,它正在重新定义我们使用AI的方式;这不仅是AI发展的里程碑,更是人类信息获取方式的范式升级。

    而最重要获取这种技能的方式,就是亲自试用、探索其能力边界。
    1222
  • 歸藏
    1天前
    兄弟们,我好像搞了个不得了的东西

    自动获取你的位置、天气、当地新闻和你昨天收藏的文章,为你生成一个编排好的播客网页

    你可以直接看内容也可以收听为你定制的播客

    有朋友感兴趣的话我找时间写写
    00:31
    2317
  • 歸藏
    2天前
    增加照片真实感的方式是向照片添加瑕疵

    当问题足够多的时候,真正的问题就会被掩盖

    提示词:帮我创建一张极其普通的成龙自拍 iPhone 照片,没有明确的主体或构图——只是一张随意的快照。照片略带动态模糊,因光线不均而轻微过曝。角度别扭,构图全无,整体效果平庸得令人发指。
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  • Simon阿文
    2天前
    终于有时间写一下 Pollo 的推荐了,如果你烦透了每个月给各家模型交订阅费还要承担被封号的风险, Pollo AI 绝对是个很不错的选择。在实际项目中,我已经完全离不开它了。

    ▶ 先放链接再夸:pollo.ai

    你能在这用到市面上最优秀的一批生图模型:Imagen3(也就是我经常夸的 Whisk 和 ImageFX ),Recraft V3,Flux1.1 Pro Ultra(也就是满血版Flux)……

    生成完的图片不仅自带扩图、去背、超清等 AI 编辑功能,甚至可以直接进入视频生成,工作流无比丝滑。

    当然,你也能在这用到市面上第一梯队的所有视频模型,包括但不仅限于:可灵,海螺,Pixverse,luma,Pika……甚至连 Google 的 Veo2 也有(而且是 Image to Video ),还有最近刚上的 Runway Gen-4 Turbo。

    更别说还有大量宝藏功能:视频超分,视频生视频,视频转绘等等等……你甚至能在这找到各种刷屏的 AI 特效。

    ☁️

    最后想分享一下 Pollo 在实际项目中对我的帮助 —— 快速验证

    一直以来我在做项目时的最大痛点就是抽卡焦虑:我并不确切知道哪个镜头应该用哪个模型效果最好,于是总在各个模型之间反复横跳。

    当你在 Hailuo 生成了一个 80 分的镜头时,你肯定会忍不住想:可灵能不能冲到90分?如果换成 Pixverse 呢?放在以前,不到半天我可能就被逼开了所有家会员,Chrome 上打开12个标签页了。

    现在,一个就够了。(还省钱
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  • 连旭在AI创业
    3天前
    早期创业如何零成本冷启动到过万用户
    复盘我之前做的AI创业项目的早期增长案例,图片有限,全文见文字
    我们当时做的是一个面向海外英语老师的工具,帮他们解决「课外素材难度适配」的痛点 —— 比如三年级老师在 BBC 看到一篇北京沙尘暴的文章,想教环境知识,但不知道内容对学生来说是不是太难,也不知道怎么改写。
    那作为一个早期初创公司,在没有钱做付费增长的情况下,我们用 2.5 个开发 + 1.5 个产品运营,四个月内把付费用户留存率从 37% 干到 75%,用户破2万。

    一、先找坑:没搞懂这 3 个问题,烧钱都是打水漂
    在我加入团队之前只有两个程序员在做这个项目,他们做了近两年却只有3k注册用户,我加入后先找到团队的关键问题:
    1. 用户画像全靠猜:产品早期是按 “身边老师朋友的需求” 做的,但根本不知道用户的细分画像——教什么学段、年收入多少、地域分布、核心痛点等
    2. 数据全靠拍脑袋:连每日拉新、留存率、付费率这些核心指标都没有,完全不知道用户来了干嘛、哪步流失,纯靠感觉做产品
    3. 盲目拉新没留客:留存率差到什么程度?DAU基本等于付费投放的拉新数量,这时候还在疯狂买流量,相当于 “漏斗底漏了个洞,却拼命往里面倒水”。
    这里划个重点:很多人没做过早期创业,喜欢一上来就跑注册用户数,或者靠付费拉新来撑起DAU,在没资源的情况下千万别学大厂 “先拉新再留存”,一定要先堵住漏斗,才能有复利效应,也才是初创团队差异化竞争的机会!

    二、破局点:用 “3 个杠杆” 撬动低成本增长
    我做对的第一件事,是选对了 “利基市场”。
    对初创公司来说,因为团队小,没有资源,所以啊,比较取巧的方式是先找到一个细分的利基市场占住山头,然后利用我们在这个细分利基市场积累的优势(数据/用户/品牌)去切入相邻的一个更大的市场

    当时分析英语教学产品市场,发现 “听、说” 赛道挤破头,却一直没有市场占有率特别高的产品,但 “读、写” 场景就相对没那么竞争 —— 尤其是针对教师端的需求,于是确立了“围绕读写场景,以语言老师为利基市场,自然裂变到学生”的战略。

    为什么选老师作为切入口?因为:
    - 老师群体相对学生来说规模小得多,所以他们长期都一直处于被忽视的状态,并没有什么产品去特别来服务他们,而他们却有非常多的问题希望能够被解决。所以当我们做的产品专注于服务他们的情况下,用户包容度就高很多。而且他们自然裂变率也很高,一个老师觉得好用,会直接推荐给整个教研组,也会在FB、Reddit、ETS等教师社区分享他们的经验;
    - AI应用层产品很重要的一个壁垒就是优质数据,而语言老师也是我们早期优质数据的重要来源,能够帮我们建立这个数据的飞轮,长期建构模型的优势

    我做的第二个关键动作是:把 “低频工具” 变成 “高频工作流”。
    我们新用户其实只有3%的次月留存,老用户的次月留存也只有35%,真实是非常差的数据,所以当时先去做留存率的优化
    那为了去提升留存率,其实我认为最关键的一个产品思路,是去做一个100个人爱不释手的产品,而不是去做一个可能1000或者1万人喜欢的产品这样子,所以当时会聚焦在付费用户的留存率上面。

    确定这个方向以后,就会开始去钻研那些付费里面的高留存用户——他们的画像是怎么样的,来针对性解决他们的需求,做产品的营销还有运营。也去了解为什么他们一直会来用,以及那些付费里面留存率比较差的那些人,了解他们为什么流失掉,去做一个对比的分析。
    做完这一系列的工作以后,就发现我们核心用户画像是教出国读书的高中生或者大学生的英语老师,那它的教学场景主要就是project based learning的教学思路,他使用我们产品解决的问题就是去衡量他从课外找的资料的难度。大部分人流失的原因是,备课的需求频率很低,可能每1-2个月只要用一两次就够了,所以他可能当下买了那一个月,然后直接把一学期的课都备好,那自然就不会回来用了。

    那怎么解决这个问题呢?
    我当时就把整个教学工作流都拉了一遍,分成课前、课中、课后这三个大的板块,通过访谈几十个用户的方式来找到高频次且愿意付费解决的痛点。
    最后发现,课后练习的场景是最高频和最有需求的,于是我们就围绕练习批改的高频场景来开发核心功能需求,包括习题生成、作业批改等等—— 比如一篇难度过高的文章,老师不仅需要知道哪里难,更需要能一键生成适配的练习题,直接布置作业。
    我们就围绕 “课前筛素材→课中改难度→课后生成练习” 把功能串起来,使用频率从 “月活” 变成 “周活”,留存率直接起飞。

    我的第三个关键点是:优化流量漏斗
    我们一开始先去建立了这个数据的平台,来做留存率分析,漏斗分析,路径分析,用户来源等很重要的数据。在这个基础上,就可以知道他的使用路径里面,哪一个环节其实是流失的最多的。于是就在高流失场景里面围绕可能的假设做需求,比如说挽留弹窗、邮件提醒、新用户承接流程以及功能教程等等,进行流失的预防。

    三、零成本拉新:用 “内容 + 人网” 搭起传播链
    在做的以上这些项目以后,其实就把付费用户的次月留存率从35%提升到75%的水平。对于一个工具产品来说,这个已经是非常非常显著的好信号,证明你的产品其实解决了核心用户的刚需高频的问题,且愿意为其付费。
    在这种情况下,就可以开始下一步去做拉新相关的增长的动作了

    于是我们开始搞拉新,没钱怎么办?重点在于观察目标用户的特性和产品核心功能,设计增长方案。我们当时主要是靠两个 “巧办法”:
    1. 把工具变成 “内容生产机”:因为当时用户会经常拿我们的产品来判断网上材料的难度,甚至通过难度转换、习题生成等功能生成一个全套的教案。那我当时就想,可以把这全套的教案去放到网上做成SEO内容,这样子就能够帮助我们自动化地批量生产SEO内容,来实现规模化的增长
    2. 扫街式 “撩” 博主:我们列了个清单,专门找1万粉以下的 “腰尾部教育博主”,每天私信 200 个介绍我们的产品、优势和价值,因为这些博主本身就需要去报道一些新的内容,所以当这种选题送上来的时候啊,还是有一些人是不会收取费用就直接做报道的,尤其当我们把资料整理的很好的情况下,博主不用花时间加工,直接能用。同时也用免费会员等产品权益来激励用户做自传播。

    其实核心就一句话:把用户当 “传播节点”,而不是 “流量”。老师觉得你真的帮他省了时间,他自然会主动安利,甚至帮你写使用教程 —— 我们有个在马来西亚教育局的用户,自己在全国英语教学研讨会上花了20分钟直播教同行怎么用我们的难度转换功能,直接帮我们带了几百个注册用户。

    最后总结 3 个必记点
    1. 小团队别追大市场:先找 “被忽视的 1%”,比如我们不做学生端做老师端,不做听说做读写,反而更快建立壁垒;
    2. “高频场景” “低频功能”:把工具嵌入用户的日常工作流,比如老师每天都要批改作业,我们的功能就跟着每天被用;
    3. “数据” 当放大镜:不需要多厉害的工具,Google Analytics 足够帮你找到 “最痛的那个点”,比如我们发现 35% 的用户流失在 “上传文件” 环节,优化后直接救下一批潜在客户。

    早期创业没资源不可怕,怕的是 “用战术勤奋掩盖战略懒惰”。与其琢磨怎么搞流量,不如花时间把 100 个用户服务到 “尖叫”,让他们主动帮你说话 —— 这才是真正的零成本增长。
    245
  • 莱森LysonOber
    16天前
    现在用 AI 做一个 3D 小人甚至不需要 20 分钟 😂 想看教程可以留言,需要的小伙伴多我就整一个免费教学,全流程属于那种有手就行就能学会的哈哈
    10948
  • 瓦恁
    18天前
    除了deepsearch外,目前日常提升我生成力的agent工具是Visual Intent。邮件或者微信聊天有跟日程相关的,双指敲击手机背面就能自动截图并AI识别意图生成日历。虽然技术实现很简单,但是稳定有效且每天节省一分钟至少

    ‎Visual Intent - Schedule by AI

    1921
  • 歸藏
    2天前
    Flowith 真的猛

    最近他们在 0 投放的情况下达到了 100 万美元的 ARR 收入!

    不过他们在去年都已经开始搞类似通用 Agents 的 Oracle 模式,同时一直坚持类似 AI 知识库的知识花园模式。

    这个成绩也可以算是对他们认知和行动的双重奖赏吧。

    我也咨询和调研了一下是如何 0 投入做到的:

    1️⃣首先是产品力很硬,上面也说了知识花园和通用 Agents 都搞得很早,知识花园还能帮用户赚钱,确保用户会主动推荐自己的内容。
    2️⃣另外是创始人在很重视营销,他们自己开设小红书和推特非常勤奋的运营两三个月小红书干到了 3 万粉丝。

    最近他们也在举办《智能体全球创作大赛》,我也是评委,很多朋友基于 Oracle 模式的强大能力搞了很多好玩的工具或者用法,比如 Emoji 用法指导、知识测评游戏网站、动效和设计都很在线的企业官网等。

    各位可以去试试他们的 Oracle 模式,不需要邀请注册可用,自动帮你完成多步骤非常复杂的任务和需求。
    而且支持自主规划、拆分和完成任务,还会自我反思修复问题。

    可以来这里看看 Agents 大赛的作品获取一下灵感:agentga.me
    827
  • 哥飞
    1天前
    怀着激动的心,向大家介绍两个由哥飞的朋友们做的AI工具站。

    第一个网址是 Ghiblio.art ,第二个网址是 YouPhoto.ai

    这是近期我看到的群友们做的AI工具站里,最漂亮的两个了。

    稍微花心思打磨一下UI,整个网站品质就不一样了,付费率都能提升不少。

    这两个站的出现,标志着我们社群里朋友们做的网站,已经进入到下一个维度的竞争了,我们不再只考虑SEO了,我们会考虑UI美观度了。

    做产品做产品,就是要这么做。
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