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置顶今日思考所得
1. 价值不依赖外部系统/评价 → 本体价值
2. 创造行为本身就是价值的确认 → 内化价值
3. 被理解 ≈ 共鸣 ≈ 价值显现 → 可以存在，但不是必须
4. 被看见 = 表层注意力 → 对本体价值而言可有可无
5.被爱 = 情感体验，不是价值来源 → 可以自由选择
1. 价值不依赖外部系统/评价 → 本体价值
2. 创造行为本身就是价值的确认 → 内化价值
3. 被理解 ≈ 共鸣 ≈ 价值显现 → 可以存在，但不是必须
4. 被看见 = 表层注意力 → 对本体价值而言可有可无
5.被爱 = 情感体验，不是价值来源 → 可以自由选择
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AI视频生成成本真的很高。
当前核心约束在成本与需求付费意愿不匹配。
供给侧
视频生成在多模态模型中属于计算密度最高的类别之一，导致推理成本和延迟显著高于文本与图像。从Seednace2.0的排队情况就能看出来...
需求侧
普通UGC整体呈现低频、低付费特征。除非UGC觉得花钱做AI视频可以赚钱，纯粹图一乐的都想着薅羊毛。即使商业用途的都想着能如何薅羊毛...
因此，在成本下不来的现状下，AI视频主要应用在 ROI可控的商业场景，而不是纯娱乐型UGC场景。
商业场景集中在B端和PGC。比如TVC、营销视频、电商素材、广告物料、短剧漫剧、KOL商单、PGC优质内容吸流等...
从商业化角度看，视频模型的市场空间不是单独由技术能力决定的，更取决于“内容生产—分发—消费—变现”链路是否能够闭环，以及内容消费市场的真实规模与转化效率如何发展。
当前核心约束在成本与需求付费意愿不匹配。
供给侧
视频生成在多模态模型中属于计算密度最高的类别之一，导致推理成本和延迟显著高于文本与图像。从Seednace2.0的排队情况就能看出来...
需求侧
普通UGC整体呈现低频、低付费特征。除非UGC觉得花钱做AI视频可以赚钱，纯粹图一乐的都想着薅羊毛。即使商业用途的都想着能如何薅羊毛...
因此，在成本下不来的现状下，AI视频主要应用在 ROI可控的商业场景，而不是纯娱乐型UGC场景。
商业场景集中在B端和PGC。比如TVC、营销视频、电商素材、广告物料、短剧漫剧、KOL商单、PGC优质内容吸流等...
从商业化角度看，视频模型的市场空间不是单独由技术能力决定的，更取决于“内容生产—分发—消费—变现”链路是否能够闭环，以及内容消费市场的真实规模与转化效率如何发展。
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最近vibe coding，关于算力浪费的思考。
用Google Stitch在做产品UI，一个完整的产品框架输入后，反复调整依旧无法得到想要的交互界面。UI设计这种产品，大量的算力可能被无效浪费掉了。比如我只需改个Tab名称，她要给我全部重新生成一遍...局部调整的缺失，容易导致算力的大量浪费。
在现在用大量算力换体验的时代，单纯看token量可能意义有限吧，真正有意义的是单位token有效产出率。
未来的好产品，或许不是让用户说更多，而是让用户说得更少，但更有效。
用Google Stitch在做产品UI，一个完整的产品框架输入后，反复调整依旧无法得到想要的交互界面。UI设计这种产品，大量的算力可能被无效浪费掉了。比如我只需改个Tab名称，她要给我全部重新生成一遍...局部调整的缺失，容易导致算力的大量浪费。
在现在用大量算力换体验的时代，单纯看token量可能意义有限吧，真正有意义的是单位token有效产出率。
未来的好产品，或许不是让用户说更多，而是让用户说得更少，但更有效。
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OpenAI 正式公布了。
Sora 网页端和应用，4月26日停止服务。
API 接口，9月24日彻底下线。
Sora 停止服务后，将永久删除使用 Sora 相关的任何数据。
Sora，再见了👋
Sora 网页端和应用，4月26日停止服务。
API 接口，9月24日彻底下线。
Sora 停止服务后，将永久删除使用 Sora 相关的任何数据。
Sora，再见了👋
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同样的内容，让 NotebookLM 和豆包做PPT。
NotebookLM 的内容理解和多模态内容适配、二次转化，比豆包好太多了。
底层模型差异还是有点大，豆包不会做减法；NotebookLM 搭载的最新 Gemini 在内容提炼、总结、及呈现适配上，都更准确。
NotebookLM 的内容理解和多模态内容适配、二次转化，比豆包好太多了。
底层模型差异还是有点大，豆包不会做减法；NotebookLM 搭载的最新 Gemini 在内容提炼、总结、及呈现适配上，都更准确。
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