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陈诗中-AI出海
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目前关注AI和出海项目，SaaS、企业服务产品顾问；前钉钉产品经理，做过视频会议、直播、智能文档、政务钉钉等；前支付宝智能客服项目发起人。
陈诗中-AI出海
4天前
臧师傅出手搞comfyui的教程了，先收藏再学习🤙🤙🤙

歸藏: 来教一下大家免费部署 ComfyUI，同时这节课也会教一些 ComfyUI 的基本操作，带大家生成一张图片和一段 Animatediff 视频,由于内容较长教程会分成三部分，其他部分的链接我放在评论里。这是第二部分🧵： 启动服务之后我们开始正式的教程部分，教大家搭建一个基础的图像生成工作流： 点击点链接之后经过一个中转页面我们就可以看到熟悉的 ComfyUI 界面了，默认页面会有一个已经准备好的工作流，我们可以点击右边的 Queue Prompt 运行一下试试。 运行的时候就会发现，ComfyUI 在运行到对应节点的时候那个节点会有个绿色的描边，同时ComfyUI还有一个特性就是再重新运行的时候他只会运行发生更改的节点，如果节点内容没有变化就不会重新运行，这样会节省很多时间。 现在我们Ctrl + A全选这些节点都删掉，重新自己搭建一个图片生成流程顺便熟悉一下ComfyUI的操作和一些概念。 ComfyUI 和 WebUI 根本不同就是节点，Stable Diffusion 的每个部分都变成了对应的节点这意味着你可以自由组合你的工作流，只选择你需要的节点。 首先我们需要一个加载 Checkpoint 模型的节点，鼠标右键选择 Add Node 然后选择 loaders 分类里面的 Load Checkpoint 。 然后我们看一下节点的结构，一般一个节点主要有三部分构成左边的输入触点，Load Checkpoint 这个节点没有输入触点，右边的输出触点，这个节点上就是右边的 Model Clip 和 VAE 三个。 还有就是节点中间的选项部分，Load Checkpoint这里就是用来选择 CKPT 模型的。 接下来的节点我们可以用刚才直接鼠标右键的方式添加也可以，鼠标选中输出点的 MODEL 拖出一条线去松手就能看到这个点可以链接的节点了。我们在里面选择 KSampler 也就是采样器节点。 如果你对 WebUI 熟悉的话可以发现采样器节点的很多选项都很熟悉比如 Steps、 CFG 、采样器名称等。 然后我们继续从Load Checkpoint节点中链接 CLIP 的节点，选择CLIP Text Encode （Prompt）这个节点就可以了，这里的提示词节点是不分正反的。 提示词的正反取决于CLIP Text Encode这个节点输出链接的是Load Checkpoint节点的positive还是negative，positive的就是正向提示词，连接negative的就是反向。 接下来我们发现KSampler输入的触点还剩一个latent image没有被连接，那这里我们需要连接一个Empty Latent Image节点来控制生成图片的大小和数量。 之后来看一下KSampler的输出触点，这里我们需要一个 VAE 解码的节点。也就是VAE Decode，然后我们发现VAE Decode还需要连接一下 VAE 的模型，这里我们可以直接连接 Load Checkpoint 这个节点的 VAE 触点就行。他会使用 CKPT 模型自带的 VAE 。 之后我们给VAE Decode节点输出的 IMAGE一个图像预览节点（Preview Image）。 到这里普通的图像生成流程就结束了，你可以点击 Queue Prompt 来试试自己生成的图片。 最后我们教一下怎么使用别人的工作流，你在获得别人的工作流之后一般是一个 Json 文件或者一张保存着工作流的图片，直接把文件拖到界面上就可以打开了。或者你也可以点击右边的这个Load 来选择对应的文件加载，右边的 Save 按钮可以保存你现在的工作流。

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陈诗中-AI出海
4天前
陈诗中-AI出海
6天前
陈诗中-AI出海
7天前
陈诗中-AI出海
7天前
我觉得挺有用的，一个搜索的Copilot

鲨雕: 周末写了一个chrome 插件 有的时候想要google一个复杂的问题，但不知道怎么搜索更好，所以写了一个插件让gpt帮我生成更好的搜索词，支持多语种转换（也就是说你输入中文可以帮你转换成日语搜索词）。 举个例子，比如我想搜索“prisma 在serverless环境里，mongodb 连接数过多”，直接搜没有结果（因为中文内容本来就少），而gpt会生成“prisma, serverless, mongodb, connection limit” 搜出来第一个回答就是答案。 用法很简单，填好openai的key后，在google搜索页面下，输入你想搜索的问题，连续输入两个//（也就是注释），gpt就会帮你生成更好的google搜索词。 开源免费，我先在github release了一个版本，chrome 插件市场还在审核，近期上架。 https://github.com/CZT0/search-tune

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陈诗中-AI出海
15天前
只基于目标的决策不是真正的决策
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陈诗中-AI出海
19天前
这个不错呢，好用。这不是简单的搜索，而是根据你输入的关键词先去推理你想要搜的GPT大概是干什么用的，然后再去搜索和整理，最终给出结果。

Fomoverse: 一个搜索GPTs的工具 https://chat.openai.com/g/g-xc80JxrII-gpts-searcher

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陈诗中-AI出海
19天前
陈诗中-AI出海
24天前
有没有可能是电商平台和商家不需要我们了呢？没有拉新没有利润，大家都觉得不好玩了

宋学东丨赋能超级个体: 从惊奇到免疫，我们已经不需要双十一了 躺在购物车里的商品，被商家默默抬高价格，再等到双十一给出折扣，我才意识到，我们已经不需要过双十一了。这是只属于商家的数字游戏，食之无味，弃之可惜。这不再是消费者的狂欢，而成了商家的算计，让人在犹豫不决中，浪费时间和精力。 对双十一免疫，是不想再信任它了。这么多年过去了，如果还对双十一抱有期待，只会再体验一遍狼来了的童话故事，那种失落和被欺骗的感觉，消耗了仅存的耐心。 每年这个时候，电商人就打了鸡血，誓要不眠不休血战到底，运营高手们疯狂头脑风暴，咬文嚼字改了800遍方案后，给商品扣上大幌子就登台表演，想着台下的消费者争取看不懂中文，只会狂戳屏幕不停地囤。 还记得双十一为何出现吗？十几年前，电商还只是少数人的体验，绝大多数的交易行为，都发生在线下。为了能被更多人看见，所有参加双十一活动的商品，直接在日常价格的基础上，打五折进行销售。 这破天荒般的让利行为，吸引了不少人参与，口耳相传之后，每一年参加双十一的商家和消费者，都在高速增长。短短几年时间，双十一就成为了中国电商行业，最重要的营销活动，有的商家会提前几个月就开始筹备。 双十一的初心是简单的，把需要花在营销推广上的费用，直接转化为给消费者的让利。卖家获得了曝光和销售额，平台增加了大量新用户，消费者也拿了实惠，是个共赢的模式。 更重要的是，双十一直接推动了电商行业的发展，大量的传统商家看到了互联网的魅力，加入到线上销售的浪潮中。为了承接双十一零点时分，数以亿计的流量同时涌入，也推动了整个互联网信息技术的迭代。还有多少人记得，那时候的零点付不了款，甚至进不去APP。 在平台坐拥了海量的商家和用户后，原来简单的打折让利，被更加复杂的活动方式取代。限时折扣、秒杀、满减、津贴、优惠券、红包、预售、定金、尾款、拉站队、团购、返场等等等等，乱花渐欲迷人眼，令人迷惑的活动规则悉数登场，甚至需要拿着纸币和计算器，一遍遍推倒自己的凑单合不合理。 双十一的活动周期越拉越长，提前半个月就开始了预售，在复杂规则和超长战线的拉扯下，疲惫的消费者顶着黑眼圈，与商家和平台相互周旋，我怕你没看懂我的套路，又怕你看懂了我的套路。 搞这么多花样的原因也很简单，一方面是刺激消费者，引导消费者上头，购买更多预期之外的商品。另一方面是必须整活，才能凸显策划者的存在感，好给公司汇报今年有发明了什么新玩法，带来了多少的销售额，不然怎么写年终和晋升的PPT呢？ 信任什么时候开始消失？是平台的规则，以围绕消费者为中心，切换到以商家为中心开始的。 双十一的初衷是为了提升知名度，获取更多的新用户。跑马圈地完成之后，网络用户增长见顶，拉新成本持续攀升，电商平台为了赚取利润，只能开发更多的广告位，从商家身上多薅一些。平台也在帮助商家，弱化了价格的透明度，嘴上说着如何大促，实际上与日常的活动相比，已经没有多大的差距了，甚至还不如一些直播间的价格低。 繁复的营销手段初现时，尚能带些许新奇感，但在多年的广告轰炸下，只会徒增消费者的购物压力。即使每年都有这么多意见，出现在网络上，但平台视而不见，也让消费者有被忽视和操纵的感觉。 这种变化，不仅仅是平台的战略调整，也是电商行业走到今天的必然结果，平台和商家都找不到新的盈利模式了，只能在这个范围里精耕细作，把消费者当成游戏的筹码，推来推去。 电商行业一年到头，不缺这一个购物节，相同的活动模板，也套在了其他的节日里，甚至是日常里。但是双十一对于电商行业是稀缺的，鲜有这样的专属节点，能够吸引大众的注意力。如果继续抱着能割一年是一年的心态，策划双十一的营销活动，只能继续消耗剩余价值，等着它变成一个普通的购物节。 想要让大家继续看好双十一，对这个购物节抱有期待，就该拿出足够的诚意，倾听真实的意见，让消费者愿意付出时间和金钱，去发现和体验更多的商品，愿意主动传播活动信息，陪商家和平台继续走下去。 让消费者不再被虚假的价格懵逼，不再被被复杂的规则绕晕，不再被繁琐的计算困扰，双十一才能够延续用户的期待值，延续电商的血条值。 双十一不只是一个购物节，也是中国电商行业的图腾，数字时代消费文化的缩影。在数字的背后，请不要忘记，最初为了什么而来，为了谁而来。

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陈诗中-AI出海
25天前
果然高屋建瓴啊，我觉得国内的开发者可以坚持一点，就是放眼全球做应用，不是只盯着国内市场卷

张斯成: 迟到的评论，说七点“宏观”叙事： 1、OpenAI作为一家提供端到端服务的企业，GPT模型是后端，ChatGPT是前端。 2、ChatGPT的第一目标是成为一个SuperApp，第二目标是成为新一代的互联网交互载体，第三目标是成为OS（和GPT一起）。目前还在第一目标的路上打怪升级。 3、作为一家准商业公司，OpenAI的终极对标是Google，这一点和Microsoft的战略利益高度一致，也是长期稳定伙伴关系的压舱石。 4、OpenAI和Apple暂时处于平行赛道，OpenAI很难撼动Apple的地位，也无心挑战。如果Apple提前衰落，一定是它自己犯错。 5、ChatGPT DevDay发布的东西，非常符合典型的平台成长思路。任何一个从产品生长而成的平台，必然会做出这些措施。比如提供builder满足长尾场景、开放定制模型配置、构建多元交易的框架、增强稳定性和可用性指标、持续优化成本等等。唯一还有可能商榷的，就是在覆盖高频刚需场景时的平台边界问题。如果你能正确理解什么是一个SuperApp，应该不难理解GPTs相对于ChatGPT是什么。如果还不懂可以类比下微信。此次被碾压的创业者们是不幸的，不幸之处在于缺乏战略预判，就当提前花光学费吧。创业者们的出路在哪？当然是还是非通用型应用、非通用型模型、以及跨模型/平台的工具。 6、在GPT4-v turbo的能力支撑下，ChatGPT已经可以尝试构建Agent的形态，多模态让Agent与物理世界的距离近了一大步。据说GPT5已经在路上了，估计除了智能的提升，随之而来的应该还包括Agent的稳定框架，以及若干示例。但打Agent这张牌的目标是什么，我相信大部分人可能都猜不到。 7、如果没有开源世界，国内可能真是没有能打的了，更不用说要和GPT打擂台。靠刷榜赢不了市场和用户，最终也搞不定投资人的信心。百模大战的背后，是对资源的浪费：算力被反复糟蹋，人才被割裂稀释，数据依然小院高墙。国内下半场的主题并不是奋勇追赶，而是淘汰与整合。没有被无形之手垂青的同学们，尽早放弃再造中国版OpenAI的野望，那是国家队的使命，更何况蜀道之难。

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