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julian
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building Synvas.ai
做世界的学生
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julian
9天前
lets build smt great :)
欢迎加入,微信yuaaanding。
Wz__: Synvas 这个产品,并不适合 PPT 叙事,也不适合低帧率的直播展示,我其实准备打磨好了直接上线,但既然 @julian 动静搞这么大,那就先开放个 waitlist 吧 https://synvas.ai 如果非要一句话解释这个产品,可以理解为 画布抽卡+剪映。 真正的目标是改变创作心流 传统视频工作流是单向的: 生成素材 → 导出文件 → 导入 NLE → 剪辑 → 再生成 → 手动替换 AI 视频画布改善了前半段:生成、连接和管理素材,但进入时间维度后,大多仍停留在排序、拼接和粗剪。 传统 NLE 擅长后半段:多轨装配、动画、转场、滤镜、调色和音频,但仍以文件和线性时间线为中心,不擅长承载大量可编程、可参数化、可分支的生成内容。 Synvas 做的就是将两者统一,将工作流变为边生成边剪辑的无缝创作循环。 ——— 我也不想宣传我们的画布性能有多丝滑,实际上高性能指标是为剪辑准备的,画布只是顺带受益。画布卡顿可以忍,剪辑卡顿可就没人能忍了对吧。 此处放个视频可以更便于理解
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julian
02:03
虽然用户完全不留存、没有pmf,但只要我训出自己的模型,就一定会赢得宝可梦大赛的!
叫我本泽马就好: AI 应用公司, 做后训练就是一件非常搞笑的, 非常违反 scaling law 和第一性原理的事情. 1. 后训练不一定带来特定任务上的效果提升 2. 在数据和训练方法没有突破认知的情况下, 后训练一定不带来模型的智力提升或泛化 3. 在一个本质通用任务 (比如 剧本写作的模型后训练) 上进行后训练, 一定不会提升任务效果 4. 后训练大概率会提高模型落地中推理的成本
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julian
00:15
由理性技术到感性情绪的第一现场:由于过于丝滑,我在体验我们产品的时候,拖拽一下、缩放一下,会有一种微小的开心的感觉(delight)。
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julian
1天前
我有种很强烈的感觉:我不想再旁观这个时代了,要极大地参与这个时代。
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julian
1天前
当一项事业的反馈周期过长后,人们就会在它发展的初期衍生出五花八门的和基础因果关系相去甚远的“理论”。
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julian
1天前
人生有限,对于无效的东西还是应该掉头就走的。
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julian
1天前
我觉得有些职业挺不好的一点是它是凭着自己的想象在评估别人的实践的,而一旦这个岗位上的人的共情能力差一些,就会变成纯粹的空中楼阁,并且自己意识不到。
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julian
1天前
“天才”之殇:红极一时却悄然退场的pika会望着higgsfield强大的运营能力咬牙切齿却又无可奈何吗?不过不重要了。
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julian
1天前
当一个人通过向我贬低他人来证明自己厉害时,我总会很犹豫。
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julian
2天前
就很讽刺、真的很讽刺,认识这么多人,最有陈虻、敬一丹、柴静这一派老央视纪实栏目精神的周围媒体从业者竟然是
@葬愛咸鱼
,当然
@君泽
也有点。
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julian
2天前
创业最好玩的事儿是把正确的人放在正确的位置上,像是在下棋。(没有物化人类的意思。)
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