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Aristotle_czVb
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Aristotle_czVb
2年前
叶上栀了.: 超级实用的Ai工具分享 A.I. Data Sidekick：AI工具编写 SQL、文档等的速度提高10倍 https://www.airops.com/ Writesonic：人工智能写作辅助工具 https://writesonic.com/ copy.ai：使用 AI 编写更好的营销文案和内容 https://www.copy.ai/ Character.AI：AI人工交互 https://beta.character.ai/ Fireflies：该工具可插入 Zoom、Teams 或 Webex 等流行的视频会议工具，并自动执行做笔记和创建转录的过程 https://fireflies.ai/ Jasper： AI文案写作工具 https://www.jasper.ai/ Outplay：https://outplayhq.com/ CoWriter：AI辅助写作 https://cowriter.org/login 🎨AI绘画 Midjourney：AI绘画神器 网站：https://www.midjourney.com/ 教程：https://www.uisdc.com/midjourney PhotoRoom：擦除任何背景、对象 https://www.photoroom.com/ 造梦师：只需一句话，让你的文字变成画作 https://printidea.art/ ARC Lab：一款提供照片修复、抠图、画质增强的在线工具 https://arc.tencent.com/zh/ai-demos/faceRestoration Artbreeder：人工智能合成创意工具 https://www.artbreeder.com/ Stockimg AI：生成各种各样的设计元素,包括logo、插画、图片壁纸等 https://stockimg.ai/ niji·journey：二次元ai绘画 https://nijijourney.com/zh/ Getimg.ai：关键词生成图片的AI工具 https://getimg.ai/ Dreamlike.art：AI图像生成 https://dreamlike.art/ 文心一格 飞桨：AI艺术和创意辅助平台 https://yige.baidu.com/ Phygital+：AI图像生成 https://phygital.plus/ Beautiful.ai：AI生成PPT https://www.beautiful.ai/ 🎶AI音频 Brain.fm：专注、放松、冥想和睡眠，聆听为您的大脑量身打造的音乐 https://www.brain.fm/ Soundraw：人工智障生成音乐 https://soundraw.io/ Endel：个性化背景音，帮助您集中注意力、放松和睡眠 https://endel.io/ Riffusion：实时音乐和音频生成库 https://www.riffusion.com/ https://github.com/riffusion/riffusion Papercup：人工智障配音和视频翻译软件 https://www.papercup.com/ LALAL.AI：从任何音频和视频中提取人声、伴奏和各种乐器 https://www.lalal.ai/ Murf：使用多功能AI语音生成器从文本到语音 https://murf.ai/ PolyAI：语音助手 https://poly.ai/ Voicemod：语音实时变声器 https://www.voicemod.net/zh/ Boomy：人工智障生成音乐 https://boomy.com/ Mubert：人工智障生成音乐 https://mubert.com/ 🎞AI视频 Runway： AI 魔法工具 https://runwayml.com/ Cascadeur：人工智障辅助关键帧动画软件 https://cascadeur.com/ Synthesia：人工智障视频生成 https://www.synthesia.io/ Pollinations：文本转视频、图片 https://pollinations.ai/ Zubtitle：为视频添加字幕和在线编辑视频 https://zubtitle.com/ Munch：人工智障提取视频中的最引人入胜、最流行和最有影响力的片段 https://www.getmunc
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Aristotle_czVb
2年前
吴有有: 【大模型将如何重塑教育科技？】 一、 教育一直是最受关注的大模型技术落地应用的场景之一。 一方面，这个领域的特点（如大量的教学数据、对个性化学习的强烈需求以及强劲的付费意愿），让AI+教育有很大的想象空间； 另一方面，作为社会最核心的公共职能之一，教育一直以来都扮演着引导社会前进的关键角色。 当谈及大模型在教育领域应用时，我们不仅仅是在探讨一项技术的落地，更是在思考如何利用技术创造更好的教育体验，更好地面向未来培养人才。 二、 大模型技术的出现会给教育带来不同以往的巨大革新，大模型有以下几个核心特点： a.强大的意图理解和自然语言交流能力。 这让它能够真正地理解学生，并在沟通过程中有针对性地给学生提供个性化的学习建议，让”千人千面“的教学真正成为可能。 众所周知，教育领域的一大问题是“千人一面”的教和“千人千面”的学之间的矛盾。 每个学生的思维方式、学习方法和速度、知识盲区等都有所不同，由于资源及成本问题，之前只能是“千人一面”的教。这样的教育只让适应某种学习方式的人获得了最大程度的提升，最终在教育体系的竞争中脱颖而出，这是存在于教育体系中很大的不公平之处。 上一轮AI教育科技公司试图扭转这个情况，但是简单地基于规则与知识点所提供的的自适应学习，并没有完全解决这个问题，更多是千人千面的“练”。这一次大模型带来的在意图理解、自然语言交流上的突破，则有望打破教育领域这个顽疾，实现真正的“因材施教”。 如果做到，它意味着带来教育领域根本性的变革： 从以教师、教学为核心， 转向真正地以学生为核心。 b.强大的生成能力。 大模型是生成式AI，在文字和图像生成、创意等方面表现出色。 这完全可以用于提升教育领域的供给能力， 包括教师的课件准备、丰富的教学内容、寓教于乐的多媒体课外材料等等。 三、 大模型与教育结合的产品是什么样？ AI native的学习会是怎样的体验？ AI Tutor——个性化辅导，专为个人定制的AI老师 上世纪80年代中期，美国教育心理学家本杰明·布鲁姆在其论文中提出了著名的“两个标准差问题"： 对比接受传统课堂教学的学生，被一对一辅导的学生的表现高出两个标准偏差（即更加优秀）。 因此，他认为，把学生能力归类为“高”或“低”几乎是完全错误的。 在传统课堂上50分成绩的学生，只要获得一对一的辅导和掌握学习方法，也能达到98分。后来，学习科学界就一直沿用它的标题，“2 sigma problem”来指代这个现象。 如今，大模型的出现将有可能从根本上解决“2 sigma problem", 让每一个学生都有一个专属定制的辅导老师。 在海外，这个方向是LLM+教育领域的最热门的赛道之一，通过对目前海外知名LLM+教育项目的梳理，我们看到，目前大模型在教育领域最热的两个应用领域是个性化辅导和语言学习，这也跟大模型自身的特点非常契合。 一个核心关注点，是希望判断这一次AI技术是否有可能为教育领域带来本质性的变革和颠覆式创新，并从中找到新的机遇。 在所有的细分市场中，K12阶段的校内市场是体量最大也最重要的市场。 然而，这也是新技术难以撼动、颠覆式创新难以发生的市场。 四、 关于这一点，克里斯坦森在其著作《Disrupting Class》中做了详细的分析与阐述，其最根本的原因在于： 颠覆性创新通常通过引入与现有市场上完全不同维度的产品或服务（比如品质不如现有产品但更加便宜易用，创造了新的“质量”及“改良”维度），来打乱现有竞争格局。 通过服务“非消费者”，让这些原本的“非消费者”成为消费者，从而打开新的竞争市场，并随着新市场的成长扩大，从边缘走向主流。 但对于校内教育来说，一个关键问题是市场上根本不存在“非消费者”，这让颠覆式创新失去了土壤。 同时，公立学校作为履行公共职能的机构，法律法规实质上确保了它们的行业垄断地位，这也让新的商业模式和竞争者难以进入。 这是学校教育难以“革新”的根本原因，也解释了为什么上一轮双减政策过后，很多试图进行的校内教育创新尝试都没有成功。 即便在鼓励创新的美国，校内教育实际上也没有颠覆式创新的成功先例。 我们认为，这一轮大模型技术对教育带来的变革，也会从校内之外的细分市场开始，再逐步渗透进校内市场。 对于创业者来说，以上象限中，”K12-校内“之外的市场，是应当优先考虑的市场。 五、 个性化辅导老师成为可能。 本轮大模型技术很大的一点突破在于AI开始变得像人，能够真正承担得起个性化辅导的工作。 这是海外大模型+教育领域最为热门的赛道之一，也是我们认为该领域有很大潜力的赛道。 与人类教师相比，AI辅导老师有很多优势： 成本低廉、知识丰富、情绪稳定，24小时实时在线，长期陪伴。 个人辅导老师的成本指数级下降，让很多原本负担不起这项服务的消费者变得可能， 大大扩大了潜在用户规模，同时也增强了教育的公平性。 我们相信，在大模型的加持下有朝一日布鲁姆所提出的“2 sigma problem”将得到很好的解决。 六、 利用大模型的生成能力可以极大提升教育领域的供给能力。 在这个方向上也有很多值得探索的细分赛道：如辅助老师备课的工具、个性化教学内容生成等。 出海是值得国内创业者探索的方向。 在国内当前的教育政策下，做教育相关的创业会相对困难，但国内创业者强大的产品能力及过往服务大体量用户的经验，是可以出海“卷”向国际市场的。 实际上，“双减”政策落地后，中国教培企业正在大量出海，第一步通常是瞄准海外华裔，主打中文和K12学科培训。 七、 赛道挑战。 教育核心要解决的问题之一是如何激发学习者的内在学习动机，而这一点，不是技术可以完全解决的。技术能做的，只是提供更加适合的方式让学生学习。 过往的许多教育项目在这个问题上采取了“迂回战术”——虽然不能解决动机问题，但尽量让学生增强对学习的兴趣，减少反感程度，比如游戏化的机制、或者通过老师的陪伴提供一些情感价值，让学生可以继续坚持下去。 教育是个很慢的事情，这个领域的创业者需要耐心。 教育是一个渐进的过程，其效果通常不会立刻显现。 之前的教培行业为了更好地让家长付费有意思地在做效果外化，让家长感知到提升的效果，其实这些更多地只是在表层。教育是一项长期投资，很难一蹴而就。 政策的影响以及对政策的理解和把握。 教育不是一个完全商业化的领域，因而需要与政府政策和监管框架协调一致。 在国内当前背景下，教育领域的创业对教育政策的理解和把握是至关重要的，以确保教育技术能够在法律法规的框架内运营并得到支持。 八、 该怎样教育和培养我们的孩子，才能让他们在未来不会被AI替代？ 从第一性原理出发，当我们从大模型的工作原理去考虑大模型"做不了”什么，上面这个问题的答案也就呼之欲出， 在我们看来，在面向未来的教育中，有如下几点是非常重要的： 通过培养批判性思维，帮助孩子建立起对世界正确的认知（world model)。 著名AI学者Yann LeCun说过，每个人都有一个对世界的认知框架，根据它来预测发生什么，然后通过现实的反馈不断确认或修正。 人们的判断和决策，根本上来自对世界的认知体系，而这个体系是孩子在成长过程中逐渐养成的。 如何培养起一个正确的认知体系？《千脑智能》有段话总结的很好： 只有一种方法来看我们的世界模型是否有错误，就是积极寻找与我们的信念相矛盾的证据。找到支持的证据有帮助，但不那么重要；找到相反的证据证明模型不正确、需要修改，是至关重要的。积极寻找证据来反驳我们的信念，这才是科学的方法，是唯一能让我们更接近真相的方法。 这其实是批判性思维。 孩子们只有对问题独立思考，有批判性思维，保持开放心态，才能不断完善、形成对世界正确的认知框架。 九、 后大模型时代，观点和内容将变得越来越泛滥，其中会有很大比例是由AI生成的，很多时候这些内容是充满幻觉和错误的， 如果没有建立起对世界的正确认知和批判性思维，一味地接受大模型的输出，人的价值将被淹没。 保持孩子的好奇心，培养孩子持续学习的能力。 世界在不断变化。OpenAI的出现，会替代的工作出乎意料，包括设计师、程序员、甚至AI研究员。 站在今天的时间点，要去精准预测什么样的技能在未来会依然有用几乎是不可能的。 唯一确定的，是孩子们需要能够不断学习新的技能。而充满好奇心的人往往会有更强的驱动力去不断学习新的事物和技能。孩子们天生是好奇的。 所以，保持他们的好奇心，帮助他们探索自己的兴趣，是培养学习能力的关键。 十、培养孩子的创造力。 虽然大模型的“生成能力”让人惊艳，也在绘图、文案等“创意”类领域展示出了很好的“创造性”，但这种创造的本质是基于已有的语料中的信息/知识的拼接和二次加工，大模型无法做完全原创性的工作（例如，设计一种全新的软件架构） 而这正是未来人会领先于大模型的地方： 在未来，创造新事物的能力比会解决“旧问题”重要。 让孩子学会用好AI工具。 AI是非常强大的工具，会用AI的人会替代掉的不会用AI的人。在未来，一个人的生产力和生产效率将很大的程度取决于其运用AI的能力。
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Aristotle_czVb
2年前
有在北京中望实习的吗呜呜呜呜呜呜呜
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Aristotle_czVb
2年前
捏自己 全靠抽卡运气🥺
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Aristotle_czVb
2年前
和一个曾经关系不错，但是很久没联系的高中同学发了消息，问要不要加个vx，被冷漠拒绝。
我不记得之前发生了什么不愉快，是我做错了什么事吗，时间太久我早就不想计较。
虽然感到不解和内疚，还是和自己和解吧。
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Aristotle_czVb
2年前
🐎
小正聊AI创作: 产品经理必备15款AI工具分享 市面上各种AI工具层出不穷，在试用了100+AI工具后，我整理出一套对产品经理工作帮助特别大的AI工具集，尤其是刚入行的新人 PM 可以借助这些工具提高效率，想要入行的朋友也可以通过这些工具快速入门 ⭐用户研究 📌neuronsinc：可利用其提供的 A/B test、用户热力图、交互设计点击率分析等服务进行专业的用户研究 📌Brandwatch：可以通过AI文本和图像分析，基于平台超过1.4万亿社媒帖子的数据集，了解指定时间范围内消费者对品牌及其他业务相关主题的最热话题及其背后的人群特征，快速了解用户痛点和机会点 📌TalkWalker：利用Insight功能可从海量客户评论中发现产品缺陷和消费者情绪，还可以通过 1-click AI 分类器将对话数据过滤分类，提高用户研究的针对性和精准度 📌2049协作白板：输入prompt，即基础场景&补充要求，可以一键获得AI丝滑生成的用户体验地图，要素齐全、界面美观且不乏亮点 ⭐原型设计 📌Figma：在Figma中搜索插件Wireframe Designer，输入文本即可获得简易线框图。目前生成效果比较有限，不同指令的原型图同质性较高，但插件设计者也表示会以更多原子化组件和UI稿进行训练，加强原型设计的业务逻辑能力，不妨拭目以待 📌即时设计：国内版Figma，同样也是通过文本获得原型设计。先用ChatGPT生成brief，再copy到即时AI窗口，最后点击生成页面，30s即可收图。设计效果有待提升，但已经大大缩短产品早期脑暴、画低保真原型等工作所消耗的时间。 📌Autodesigner：UIzard旗下的一款AI设计产品，可根据文本提示，生成多屏原型设计。此外，它还支持将屏幕截图转换为可编辑的模型、将手绘草图转换为线框图、生成注意力热图来辅助分析用户流、指定AI套用某个具体的设计系统规范等等，非常强大 ⭐思维导图 📌Xmind Copilot: 相当于Xmind+GPT，输入主题一键生成思维导图，点击子节点可自动扩充，直到满意为止。还可以根据节点标题，自动生成内容说明，用来直出PRD需求文档初稿，效率upupup。 📌Gitmind: 输入一句话，AI自动生成脑图。还可以上传PDF、PPT、WORD文件，让AI帮你分析，生成思维导图。 📌类似软件还有：mindmaster、Anymind、印象AI、boardmix、ChatMind.Tech、Treemind、whimsical等，赶紧收藏起来 ⭐数据分析 📌微软Fabric：微软刚推出的“大一统”数据分析平台，汇集了Azure数据工厂、Azure Synapse Analyticcs、Power BI等一系列数据分析工具。此外，Fabric内置有Copilot，就像私人数据助手，能帮你进行更个性化和智能化的数据分析。 📌browse.ai：根据网站模板设置数据抓取模式，输入想要抓取数据的网址，点击capture list按钮即可自动抓取，数据表格可下载成csv格式导入excel。还可设置定期执行的数据抓取任务，自动追踪获取更新数据。产品设计的决策分析太需要这项功能了！ 📌Chartcube：数据可视化神器，导入数据就能自动生成动态的数据图，有超多免费动态数据可视化模板可供挑选，小白也能轻松上手 ⭐项目管理 📌Notion：Notion最近升级了Projects功能，可通过AI实现工作流、任务管理、进度跟踪的100%自动化，真的🐮🐮 📌mem.ai：可以轻松创建CRM、跟踪任务、组织会议、搭建共享知识库等等，提高项目管理的工作效率 📌Accompa：可以自动跟踪需求、实时分享需求、对需求进行优先级排序，大大解放PM的项目管理生产力 可以留言评论你想进一步了解的AI工具，下次分享使用这些工具的详细体验
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Aristotle_czVb
2年前
来到即刻的第一天。
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