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秦柒Argine
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产品运营/受知识裹挟前进/灵感枯竭/专注自己
不为求得“真理”，
只为不再居一隅而自认真理在握。
🌈
秦柒Argine
1月前
马克一下

评论尸: ChatGPT 的记忆功能，是需要刻意养号的，因为默认情况下什么时候触发往记忆里面塞东西会非常的迷。 而且记忆功能从上线到现在也不到一年，这么短时间如果你不刻意养号，是不可能实现好效果的。 我在过去一段时间，试了两个刻意养号的方法： 一、让 ChatGPT 访谈我 Prompt 大致如下： 我们接下来将开启一段对话，以帮助你更好的了解我。 每轮对话，你随机向我提出五个问题，我将选择其中一个或多个进行回答。你将总结我回答中有价值的信息，写入你的记忆。 整个对话的目的是为了让你获取我更多的信息，请不要提及无关问题，请不要提及重复或近似的问题。 这个方法配合新的高级语音模式非常好用，可以每天和 ChatGPT 打电话聊半个小时，一周收获一个知心好友。Prompt 的部分还可以增加对问题方向的限制，以确保在尽可能短的时间内覆盖尽可能多的领域。 二、让 ChatGPT 记得我作品中的观点 这个说起来比较简单，就是把自己的作品发给 ChatGPT 然后让他记住这其中的观点。但实际上有两个技巧是需要注意的。一个是，目前 ChatGPT 的 4o 模型在读取文件时有惰性，默认只阅读文章前 1000 字。所以你的 Prompt 要特意强调“阅读全文”。 再有，就是对于较长的文章来说，可能会包含你的多个观点和看法，这个时候让单次让 ChatGPT “记住”的效果不好，因为 ChatGPT 的记忆库每条有长度限制。 比如，我要让它记住我写过《互联网是人类历史的一段弯路吗？》这个 5 万字的文章，要怎么做呢？ 我的做法是，先把文章发给他（尽量用 Markdown 文件减轻模型的思考负担），要求他阅读全文，并总结本文的数个核心观点。 然后，发送： 现在，根据原文内容，详细阐述第一点“叙事的崩溃”。 这里的第一点，是它根据原文自己总结出来的。这个时候，它会大概生成一个 500 字左右关于此观点的缩略解释。我再回复： 你总结的很好，现在，将这个部分写入记忆。 这时，就触发了 ChatGPT 的长期记忆功能，把我的这个观点写入了记忆库。然后，再继续让他详细阐释第三点、第四点、第五点，直到遍历完。 以上两个方法，亲测好用。

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秦柒Argine
3月前
秦柒Argine
5月前
秦柒Argine
5月前
马克

Szhans: 「只要我不能创造的，就代表我还不理解。」—— 理查德·费曼 🧵 人人都能用好AI：这份原创心法和案例集锦，献给新上手GPT-4o的即友们 Hans 整理了在即刻过去一年多高赞的精华内容， 方便你与AI 更好地对话；分成入门、案例、原创 GPTs和进阶思考几个板块。 ✨ 快速上手：最重要的心法，就是随时随地 Copilot 一个通用结构的提示词模版 https://m.okjike.com/originalPosts/64278db8a0c5d12c17341c1f 常见的认知误区： 我需要先理解技术原理吗？ https://m.okjike.com/originalPosts/6490124a32c0b2c7ac73ba5a 不要迷信 Prompt，视其为思维链，而非神圣的咒语 https://m.okjike.com/originalPosts/64701b8cfd7c4754e6f93413 你无需担心学不会新技能，但值得警惕是否稳定的好奇心 https://m.okjike.com/originalPosts/65275e8299f2123c748d0d15 打破预设，「深度对话」的一个简单技巧 https://m.okjike.com/originalPosts/6448b36b174fdd04a795736e 🦜 Hans 原创 GPTs：Workflow is all you need 开源我的探索工作流，推荐这款自制且强大的GPTs： Browse for me https://m.okjike.com/originalPosts/65f389b1a922aa28d0e3bad1 人人都能用好 AI，这款GPTs 助你定制高效工作流：Prompt for me https://m.okjike.com/originalPosts/6626f442de5f287348e0176d Browse for me 进阶玩法：一键翻译、复杂概念视觉化 https://m.okjike.com/originalPosts/66035a7937f7165b21fbc90b 如何玩转GPTs的群聊模式？ https://m.okjike.com/originalPosts/65b48509de5f287348726373 👽 应用案例 ：像探索外星文明一样，不断拓展LLMs的能力边界 通过 GPT-4V 了解大脑的各个部位和功能，惊人的科普方式 https://m.okjike.com/originalPosts/65408ddc9660448314a268aa 这本书 Naval 怎么看？下一本读什么？ https://m.okjike.com/originalPosts/66342f62362466632430789f GPT-4V 多模态应用的海外案例集锦 https://m.okjike.com/originalPosts/651f80dd15391e4bc764594b 一不小心，用 GPT-4V 解锁了音乐探索新模式 https://m.okjike.com/originalPosts/656161ce87a8e03bd1a63690 DALL·E 惊人的理解力 https://m.okjike.com/originalPosts/652b45545110e25455dca101 GPT Store 随机漫步系列：降临篇 https://m.okjike.com/originalPosts/659f946bde5f287348e5e68c GPT Store 随机漫步系列：利器篇 https://m.okjike.com/originalPosts/65aded0a6d9f19063125ced6 GPT Store 随机漫步系列：陪伴篇 https://m.okjike.com/originalPosts/65efd14da922aa28d09c5df5 ⛰️ 进阶思考：创造是最好的学习 AI summary 不是学习的替代品 https://m.okjike.com/originalPosts/66d929e6a13e0a67af775529 像大脑一样学习的多模态（极简版起源故事） https://m.okjike.com/originalPosts/6400909b4fa545a27bca4547 让AI 服务于你的创意，而不仅仅是效率 https://m.okjike.com/originalPosts/64b091c8e1ebb63d2c47683f Copilot 是一个发现新世界的核心脚手架，但并非人人会重视它 https://m.okjike.com/originalPosts/6449e437c567913bb59d74e7 直到充分实践之前， 任何一个Prompt无论多强大，对你而言都毫无意义 https://m.okjike.com/originalPosts/65deaf513b9c66cae417c54c Prompting 的核心技能可能只有一个…… https://m.okjike.com/originalPosts/66136bb938849f879f3eab07 清晰地思考：你会写作就会写 Prompt https://m.okjike.com/originalPosts/66f1f9d18b9ec4b58d212626?s=ewoidSI6ICI1OWU1NmRlYzM1MzM1ZjAwMTU4YTdhNTciCn0= 欢迎评论、转发，转载请使用即刻官方的标准分享。Enjoy~

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秦柒Argine
6月前
秦柒Argine
6月前
下班
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秦柒Argine
6月前
最近的兴趣爱好过于广泛，在搞摄影篆刻电影cos，时间都朝着这些兴趣爱好溜走了，得早点重回跟上大家脚步了
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秦柒Argine
6月前
学习了

Yibie: 看到 @小七姐 的 PPT 制作助手 Prompt, 我也手痒做了一个. 和她的版本略有不同: - 不使用 RAG, 让 AI 裸出 - 减少对话轮数 - 采用金字塔原理, 作为内容生成方法 - 采用审批员制, 对内容进行二次制作 完整的效果, 点击: https://kimi.moonshot.cn/share/cp0agua2jko6unougkq0 总体效果也还可以, 欢迎尝试, 直接将以下 Prompt 复制到 Kimi 即可: 你是一名资深的 PPT 制作大师, 你是一名 PPT 制作大师, 遵循以下工作思路和用户展开对话, 并协助他们完成 PPT 设计: 1. 确认 PPT 的使用场景: @条件一@ 让用户提供 PPT 的 <主题>, <制作目的> 和 <展示对象> @条件二@ 让用户提供 PPT 演示时长 2. 根据用户提供的 @条件@, 总结 PPT 的 <类型>, 并将你的分析用一句话展示出来. 3. 你将提供 3 个说服力框架, 请求用户反馈. 如果用户有其它方案, 可采用用户的方案. 4. 根据用户所选择的框架, 采用麦肯锡金字塔原理, 从最重要的信息开始，然后逐步展开到次要的细节, 以下是该方法的说明: ``` 自上而下金字塔结构 1.提出主题思想 2.设想受众的主要疑问 想清楚要解决谁的什么问题。 3.写序言：背景-冲突-疑问-回答 背景是问题产生的前提条件，冲突是背景中发生了哪些能使读者产生疑问的“冲突”，疑问是我们要解决的问题，回答就是主题思想。 4.与受众进行疑问、回答式对话 疑问、回答式对话，就是自上而下的金字塔结构。从上一层思想到下一层思想。 5.对受众的新疑问，重复进行疑问/回答式对话 思想慢慢开展，层级慢慢丰富。 ``` 你将根据这一方法, 为用户初步提供 PPT 结构 请求用户对 PPT 结构里的内容进行确认 5. 你是一名严格的, 具有 10 年经验的 PPT 大师: - 对PPT 内容进行审阅, 包括主题句, 分论点 - 根据修改意见对原稿直接进行修改 - 将最终结果输出为 markdown 格式

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秦柒Argine
6月前
很有道理

Diiiii: 为什么 Suno 无法颠覆音乐行业？ Suno 的效果比较惊艳，大幅降低了音乐的创作门槛，历史上第一次让普通用户就能创作出水准在线的音乐作品。我让 11 岁的闺女试了一下，大概 20 分钟的时间，就能够使用 Claude3 + Suno v3 创作出一首非常 personal 的、有很强个人叙事的、完成度比较高的作品，并且她自己也很喜欢。另外，现在已经有一些 Suno 创作的社区和榜单，里面的头部歌曲确实都比较好听，甚至与目前的华语流行音乐榜单里的作品不相上下。从这个角度来看，Suno 的确非常厉害。 然而，我个人依旧不是很看好 Suno 能够颠覆音乐行业这个预期，主要原因有以下几点。 首先，在供给端，音乐 / 歌曲的价值和流行和创作质量的关系没有那么大。歌曲更多是一种文化共鸣的结果，并不存在所谓”绝对的好歌“，只有”广为传唱的歌“。 这里提出一个非共识：音乐作品”好“、”坏“之间的区分度没有想象中那么大。由于作品容量的问题，一首歌曲只有 4 分钟左右，再刨除掉重复的副歌，真正能够承载的信息量非常有限。相对于小说、电影、剧集、游戏来说，歌曲的信息量是最低的，因此区分度也是最小的。 在审美原理上，和其他媒介类似，歌曲 / 音乐的本质是对多巴胺的刺激，是对用户预期的操纵，是和谐音 / 不和谐音的适当组合（类似华晨宇说的4536251之类的和弦套路。和谐音多了，就会更偏口水歌，和谐音少些，就会更”冷门“，要找到最佳比例）。因此，音乐的创作遵循某种“公式”，从彩铃时代开始，到抖音时代，再到 AI 时代，工业化批量创作一些旋律上头的作品都是可行的，并且效率越来越高。当然，这种方法只能做出一些“爆款歌曲”（理论上传播度足够高）的候选，能否真正爆，更多是某种偶然因素，是天时地利人和凑在一起的小概率事件，是社会学群体复杂行为的随机结果。这点之后再详说。 从另一个角度也可以说明音乐作品的“绝对质量”没有那么重要，或者说并不存在”绝对的、永恒的好歌“。音乐是有时代属性的，让 00 后、10 后的小朋友去听几十年前的金曲，他们大多数并不感冒。虽然小说、电影、游戏、绘画也都有类似的现象，但其经典作品的半衰期会更长一些，原因大概也在于信息量和差异化更大。 特别有趣的一点是，在绘画、小说、电影里，都存在所谓“遗珠”的作品，即在创作当事时没有得到认可，但是经过后世的挖掘之后重获新生、乃至步入殿堂的作品，比如梵高的画，比如电影《大话西游》，其经典地位都是被“追封”的。但是我没有想到任何一首歌曲是被考古挖掘出来后火起来的。这从某种意义上证明了，歌曲的流行文化属性远大于其艺术属性。 既然歌曲之间的质量差异并不明显，那么决定“好歌”与否的关键，其实是传唱度 - 这决定了人们能否形成某种“群体共同记忆”。所以在流行歌曲的全盛时期，最关键的因素就是“打榜”和“上通告”，这本质上是一个投放过程，选择一些传播度足够高，找到尽量多的种子用户进行投放，期待着他们能被洗脑，然后开始传播。类似于 R0 足够高的病毒感染过程。 对用户来说，当满大街播放的都是这种洗脑神曲时，神经网络已经充分学习到了其中的起承转合，建立了正确的预期。正确的预期本身是多巴胺的另一种奖励机制。很多人都有这样的经历，就是你听一首歌，第一遍觉得平平无奇，后结果从第二遍开始就越听越上头，越听越喜欢，或者一首歌它在刚出来的时候就不是很受欢迎，但是电台的DJ知道这个音乐是一个好东，所以他就在他的节目里一遍一遍地放这个歌,然后最后把这个歌拯救了。随着我们的熟悉程度增加，越来越喜欢音乐的这个过程，原因就是我们越来越擅长对这首音乐做出正确的预测。因此，洗脑洗得越狠，歌曲就越上口，多巴胺就分泌得越多，歌曲就越“好听”。 可见，所谓的“好歌”，首先要符合一定的审美规律，其次就是播放足够多，“耳熟能详”。00 后觉得几十年前的金曲不好听，是因为他们听得次数不够多，没来得及被洗脑而已。 因此，我毫不怀疑 Suno 能够生成符合审美规律的足够高质量的歌曲，但我严重怀疑它能否产生足够“洗脑”的、播放量足够大的“好歌”。 这是供给端的问题。 其次，在需求端，用户已经不再听音乐了。优秀音乐作品的供给并不稀缺，稀缺的是需求，是用户的注意力。 想一想，过去三年有哪些新歌火了？基本上能达到《相约九八》、《青花瓷》这种传唱度的，一首都没有。上一首类似的歌曲，恐怕是“一起学猫叫，一起喵喵喵”。 这是因为中国的音乐人再也写不出《相约九八》、《青花瓷》这种级别的好歌了吗？我相信不是的。中国的音乐人和音乐作品一直以来都是过剩的。去网易云音乐和豆瓣音乐人看看，有多少怀才不遇的音乐人。之前在做在线音乐的时候，曲库里躺着几千万首歌曲，但绝大部分是无人问津的。每个月至少被播放一次的歌曲，加在一起只有 1、2 百万首，其余 95%以上的都是零播放的“僵尸歌曲”。Suno 的出现只是加速了僵尸歌曲的扩张速度而已。每个人都可以写歌，结果只是供需变得更加不平衡。 真正稀缺的，是用户的注意力。随着短视频的崛起，音乐的时长份额在最近几年下降得非常厉害。换句话说，用户还在听歌，只不过变成了边看短视频边听里面的背景音乐，音乐愈发沦为了短视频的“周边”。仔细想想，最近几年似乎已经没有什么大众意义上的新晋歌手了，播放最多的歌曲只有两类，一类是短视频的背景歌曲，另一类是影视/综艺节目产出的歌曲，而传统意义上那些歌手发行的歌曲，似乎也只有明星的粉丝会去关注。这种状况也可以理解 - 毕竟用户花了最多的时间在刷短视频和刷影视综艺上，音乐媒介分到的用户注意力份额越来越小。 作为用户，如果你现在有 5 分钟、10 分钟、30 分钟的时间，你会选择做什么？你可能会选择刷一会儿抖音，刷刷微博或朋友圈，或者打一局王者荣耀，时间再长一些，可能会打一些 3A 游戏，读会儿书，或者看个电影。而“专心听音乐”已经不再是其中的一个选项（我小时候的时候曾经是的）。因此，现在音乐已经不存在所谓“独占注意力”的场景，更多的时候只能是在开车、运动、做家务/做作业/工作、睡前这些伴随场景存在。这也导致音乐对应的注意力份额严重下降。没有注意力，也就更谈不上“洗脑” - 连洗脑的机会都没有，当然，除了作为短视频和影视综艺的周边。 因此，Suno 的出现并无法解决需求端的问题。甚至，由于让供给进一步碎片化，它可能还会导致用户的注意力被进一步稀释。 第三，长期来看，音乐产业正在走向没落，甚至不值得被颠覆。 音乐作为一种信息密度更低的模态，只能作为其他高密度模态的伴随产品而存在。音乐作为一种单独媒介存在的空间越来越小。换句话说，类似绘画，作为艺术的音乐已死。 从能量和信息的角度，可以解释为什么音乐必然走向没落。这里摘一段之前写过的文字： 在吴军的《全球科技通史》和Vaclav Smil的《能量与文明》中都提到类似的观点，即可以将人类文明的发展理解为一个能量消费逐渐增加的过程。从人均能量消耗的角度来看，公元前 10000 年的采集社会，人均年消耗能量 5-7GJ，到了 1500BC 的埃及，这个数字增长到了10-12GJ，罗马帝国早期为 18GJ，1500 年中世纪的欧洲约为22GJ，而今天所有富裕国家的年人均能量消耗量都达到了 150GJ 以上，而美国则超过了300GJ。如果从功率的角度来看，人类的进化更加夸张。从 1700 年算起，到今天增加了20000倍。可以说，人类文明的结果，就是能够在单位时间内消费更多的能量。 从信息的角度来看，也是同样的道理。人类文明的进化方向，就是让人们能够更快地消费更多的信息，换句话说，就是让信息消费的带宽更高。阅读时，人类被占用的带宽只有1M/S，听音乐的时候也不过1.4M/S，而看视频的时候，带宽可以飙升到9M/S。再换句话说，在人类日常接收信息的主要器官当中，耳朵（听觉）并不是一个主要的装置，因此带宽的天花板很低。这通过媒体文件数字化之后的size也能看得出来：1个需要1分钟阅读的文本文档也就几十k 的大小，而1分钟的WAV音频文件（无损格式）大概2M大小，而1分钟的蓝光视频文件大概是150M大小。因此，从带宽的角度来看，消费音乐显然是不划算的，闲置的带宽太多。 因此，从上世纪80、90年代到2000年左右的流行音乐风潮，某种意义上是一种假象。那是因为当时的媒体带宽条件只能支持音乐的传播和播放。尤其是在碎片时间里，人们不可能随时打开电视或录像机来看视频，能做的无非就是读读书/杂志，或者听听音乐。在当时，音乐是单位时间里能够消费最多信息量的媒介，所以也就拿到了最多的时间份额。而随着宽带的普及、移动的普及，视频成为了更好的媒介，同样是1分钟的时间，视频的信息量是音频的50倍以上，这就让音频逐渐沦为了”周边“，同时也宣告了华语音乐黄金时代的结束。这样看来，欧美音乐未来也并不会好到哪里去，反而华语音乐走在了前面，因为中国的宽带、移动的普及速度比欧美更快，也就更早见证了音乐媒介的没落。从这个角度来看，其实读书的没落也是必然，因为相比于音乐，文字的信息量可能更低。读书的好处在于杠杆效应，在阅读时如果能够通过独立思考来撬动库存信息的联动，其带来的长期收益会非常大，而这不是通过即时的带宽消耗可以计算的。 尽管音乐的黄金年代已经逝去，但音乐这种媒介形式还会存在很长的时间，因为它可以和其他媒介形式共存。换句话说，从带宽的角度来看，音乐是非独占的，你可以一边听歌一边做别的事情，比如开车、写代码等，而视频、读书都不行。这就赋予了音乐媒介一个独特的”增益“价值。它未来作为独占资源的价值会越来越小，但作为伴随资源的价值会越来越大。这也是为什么越来越多的热歌都来自于短视频、综艺、电视电影 - 因为音乐作为伴随资源可以增加这些媒介的信息量和价值。 总的来说，在供给端，由于差异化并不大，Suno 很难产生“更高质量”的音乐；在需求端，Suno 的出现无法解决用户不听音乐的需求。根本上，音乐是一个逐渐走向没落的、半死不活的独立产业，甚至不值得被颠覆。这些共同决定了，Suno 并不是什么划时代的产物， 当然，这毫不妨碍Suno 可以成为一个很好用的工具，一个非常 Personal 的表达助手。音乐已死，并不意味着创作已死、表达已死，相反，更高信息密度的艺术媒介会取而代之。我们未来会有越来越多个人创作的数字人、游戏、电影等等，而音乐作为其中不可或缺的一环，也会发挥巨大的价值。这就好比绘画已死，但视觉艺术的巅峰期才刚刚来临。

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秦柒Argine
6月前
马克

Szhans: 🧵 第十一期即刻AIGC大目录来了，本期名为《千脑智能》。 距离上期《真实世界的脉络》两个月，AI 新能力在各个生态位的喷发让人应接不暇。 大模型发布速度有增无减：谁能想到，不到一年时间GPT-4不再独领风骚； Claude 3 / Gemini Pro 1.5 和开源Llama 3等横空出世，彻底改变了AI 生态的格局。 人们回味着 Sora 的艺术作品时，闭源和开源大战到了壮烈的程度；紧接Google步伐， Elon Musk 把Grok 也开源了。微软高速抢夺新疆域，挖人收团队、做芯片， Meta 加快部署社交平台和AI 的跨界布局；人们不禁低语，Open AI 的GPT-5 能否重新引领世界？ 另一个层次，应用创新不断涌现，AI 新品牌和Agents们全面蓄势待发。 正如Mustafa Suleyman 所说， 「人工智能之于大脑，就像核聚变之于能源 」。他近期创造了 AI 作为数字生物的隐喻，不是那种末世的，而是像生物智能那样：无限、丰富，改变世界～ （以下不分次序排名） ⛰️ 当GPT-4 王者不再，商业地图重新谱写 超越 GPT-4：新一代Claude 3震撼来临 https://m.okjike.com/originalPosts/65e5dd4e164d89e601020824 xAI 发布Grok 1.5 V，超越GPT-4V @CyberDaily https://m.okjike.com/originalPosts/661a59d237f7165b21aa5375 对标Midjourney V6，Adobe 推出Firefly image 3 @歸藏 https://m.okjike.com/originalPosts/662786b705db085c0b50702d Apple 推出 Ferrer UI，助Siri理解界面 @SUKIII https://m.okjike.com/originalPosts/661570b038849f879f665ad7 Meta 正式推出 Llama 3 ，迄今最强大的开源LLMs https://m.okjike.com/originalPosts/662151819185c305d131aad9 Pi大模型升级，与GPT-4 并驾齐驱 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