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坐断东南snbj
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坐断东南snbj
6天前
说得真好

四楼: 柴静发掘张爱玲录音的过程,她的专业能力自然是起点,另外还有一点冷知识。 柴静最终是通过哈佛大学馆藏的一份录音,并且反复核验之后才确定下来的,这份录音2025年才被数字化。在此之前, 她已经问询了多家大学图书馆。 高校图书馆的职能里,archive是很重要的工作之一,而且范畴很广,不是只有名人会被收录。N年前我去NYU上暑校,有一个课程的小作业,就是去NYU的图书馆做基于archive的research,那大概是一个六七十年代在纽约很受欢迎的“网红”餐厅,算不上什么了不起的选题,但依然找到了不少旧杂志报纸的豆腐块、黑白照片,从中可以还原餐厅的装潢、菜单。这是NYU的一个特殊项目Digital Downtown 的一部分,专门保存纽约市中心从 1960 年代以来的文化艺术史料,尤其关注 SoHo、East Village、Lower East Side 的地下艺术和文化活动,这也是NYU曼哈顿校区的据点。 我当时觉得非常新奇,大多数材料都是剪报,我们需要戴着白手套翻阅,注释很少,几乎没有,依赖后续进一步的交叉分析,所以虽然不能借走但是可以拍照,我就要一只手摘掉手套拍照另一只手还得戴着。我当时一直在想,这个餐厅真的有这么了不起吗?它到底是host过什么大人物,可以被这样记录? 实际上这个餐厅就是一个当时城中的热门去处,留下来的材料单独看可能也无甚意义,但是如果它的照片、记录,和某位诗人的手稿、某个剧团的演出海报,以及一份当年的地方报纸放在一起,就有可能重建一个文化社群的活动网络——这就是archive的意义,借此图书馆承担了一部分公共文化机构的职能,它们所保存的历史并不只属于学校,也不只服务于学校内部的学术研究。 国外高校的图书馆基本都面向普通民众开放,包括哈佛大学这样的顶级院校,我去查了一下,这段录音不是以「著名作家张爱玲」的标签保存的,仍然使用她婚后的姓氏 Reyher 编目,所以才一度被柴静遗漏,它单纯是作为一场学术演讲的记录进入档案系统的。 保存材料与认识材料的价值,其实是两件发生在不同时间点的事。张爱玲之于当年的美国并没有那么知名,她的英文写作并不算成功,在英语世界获得的广泛学术关注很依赖后来长时间里东亚研究学者的努力。1969年的录音保存者,未必预见到了张爱玲的历史地位,是这套archive制度,通过持续保存一个机构的活动记录,让未来的人有机会触碰到过去,看到新的东西。

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坐断东南snbj
6天前
在即刻忘了看到谁说过的一句话。
合理的创作方式应该是:整段输入,碎片输出。
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坐断东南snbj
9天前
一直在等elsewhere更新后续,没想到是晚点先发了。感觉elsewhere甚至都没有更新的必要了。
这篇文章还是部分证明了,田柯宇在视频播客里提到的,内部争夺资源的事实。
在2024年中,模型战争还在一片混沌中,又由于一些原因N卡成了比黄金还宝贵的奢侈品,这也部分导致了这次的事件。
虽然事情过去两年多了,但我们不能假装,一切没有发生过。

董慧hui: 给立场提供更多事实,能找到攻击方,是一系列小概率事件的总合…

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坐断东南snbj
18天前
我发现AI写作,特别喜欢用“算账”这个词。
即使高级如elsewhere,这篇文章也有很浓的AI味。
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坐断东南snbj
20天前
我感觉这似乎是personal agent的机会。AI和人对话,必须要掌握一定的技巧。比如知道我当前的认知水平,用渐进式披露的方式给我提供新信息,例如用一段熟悉的文字解释一个我不太懂的新概念。另外也需要知道我当前处境,我是在学习探讨,还是期望快速解决问题。如果是临时问题,就不需要给我解释,直接帮我判断和执行。

少楠Plidezus: 和 AI 协作的时候感觉到累。 有一个观察是,它经常会问一些超出自己认知能力范围的问题,但又不得不回答,所以在这种模棱两可中,会感觉到很心累。

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坐断东南snbj
27天前
这似乎是一个通行的规律:字节进入的行业,虽然规模在扩大,但最终除字节和终端用户外,产业链上的所有玩家都过得很惨。
从历史观的角度,这样的企业可能也只是阶段性的领先。

Diiiii: AI 改造短剧行业的结果是怎样的?谁受益,谁受损?对其他行业有哪些启示? 简单查了点数据,情况似乎是这样的: - AI的加持让蛋糕变大了,短剧行业整体拿到了更多的用户时长份额(红果的用户时长占比过去一年翻倍,从约2.2%涨到了4.3%),增量来源一方面是抢了长视频、音乐、电影和小说的存量份额,一方面也吃掉了全网新增时长的三到五成。 - 内容供给更加过剩。短剧上线数量是一年前的8倍。2025年8月上线12066部(其中AI短剧679部),到了2026年7月上线 98524部(其中AI短剧 74313部),AI占比从6%涨到了75%。 - 字节(Seedance)拿到了更多的制作费用。据说 Seedance的ARR达到了20亿美元,26年全年收入接近或超过100亿人民币。AI 剧的成本大约是真人剧的十分之一,对应的,短剧开机率下降75%,原本的演员、导演、摄像、灯光、舞美、服化道的人员集体失业,被 AI替掉了。 - 字节(抖音等)拿到了更多的营销费用,巨量引擎一家就吃掉约73%的短剧投流份额,腾讯广告只有17%,快手只有8%。同时,成熟投流团队ROI仅1.03-1.07,普通项目已低于0.8。 - 字节(红果)拿到了更多的广告费用,红果 26年全年收入超过200亿。一年前,AI短剧的万次播放收益还在30-100元之间,如今已经跌到5-10元,跌了九成。流量变多了,但平台拿走的也更多了。 - 制作方的竞争更激烈更卷,AI短剧的从业者变多(50万+),但超九成的AI短剧公司处于亏损状态。字节今年取消了中小团队和AI剧的保底策略,改为纯分成模式,即便是S+或S级剧本的保底费用也大幅下降了75%。如果以5000万播放为盈亏线,能回本的不足其中1.3%。头部公司或许还能盈利,腰部公司盈利比例仅有3%-5%,腰部以下不会超过2%。行业确实有能赚到钱的团队,但整体来看贫富差距更大了。 - 所以目前看来,实际的结果是,行业变大了,供给变多了,平台方、AI工具提供方、营销方都赚到了更多的钱,真人劳动者被大量替代,少数善于使用AI的团队赚到了更多的钱。行业的贫富差距变得更大,幂律分布拉得更为极端。 AI短剧是一个AI落地的标本。在供给侧,AI 短剧的主要供给方并不是 ChatGPT 和 Claude,而是相对独立的Seedance、可灵等模型;在消费侧,AI短剧的用户集中在红果这个独立的APP上。因此,短剧生态可以看做一个可单独观察和核算的独立样本,不至于和聊天、工作、编程等任务混在一起。当然,短剧行业也有其特殊属性,比如平台方、工具提供方和营销方都是字节一家独大,这个在其他行业不能简单复制。 所以问题就是,这是AI短剧的终局吗?以及其他(脑力劳动者为主、成本主要是脑力工作者工资)的行业也会复制这样的结果吗?个人认为有些可以复制,有些不能。 - 供给侧,脑力服务的单位成本塌陷,中腰部被替代,头部更值钱。这一定会发生。 - 需求侧,用户需求变大,行业总量变大。前半句话一定成立,每个人都可以拥有更好的生活、医疗、教育、法律、金融、娱乐服务。但行业总量未必变大,短剧整体行业变大是因为竞品过于落后,且人们还能挤出更多的娱乐时长,但其他服务变得足够便宜之后,需求量*单价的总量能否变大,会存疑。 - 连接侧,AI短剧这个新物种是寄生在现有红果平台之上的,而很多行业(尤其是脑力服务行业,比如医生、律师、教育等)由于之前供给有限且数字化程度不够,尚未形成较大的平台。因此,当服务侧被数字化和AI化改造之后,是否会产生新的平台(比如蚂蚁阿福未来是否会成为最大的医疗平台),以及新平台和AI模型公司的关系(比如最大的法律平台会是Harvey还是Anthropic),也非常值得关注。 - 分配侧,贫富差距会更加极端,AI模型公司(综合 or 垂直)会分走更多,少数AI新物种会分走更多,而传统物种会大量失业和消亡。这一条大概率会发生。 个人不是这个行业的从业者,欢迎批评指正。

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坐断东南snbj
1月前
#产品指南/生活中的产品体验
最近刚买pocket4。
今天拍完在电脑上剪视频,发现拍出来的影像效果非常惊艳。仔细想了一下,应该是原先在门店,看着pocket的小屏幕回放,感觉体验一般。而在电脑上播放时,清晰的画质和镜头跟随导致的反差感。
我去DJI的线下门店去了三次,每次都是去看pocket,每次都是简单拍个现场视频看看回放。当时总觉得体验很一般啊,没觉得比手机拍得好,也一直没搞懂为何这么多人买它。
今天第一次真实地感受到,pocket4作为记录生活的设备,手机确实比不了。
但另一个有趣的点是,DJI门店为什么不在卖云台相机的区域,放一台电脑呢。拍完直接在电脑上看成片,给用户的视觉震撼,远比在设备上看回放好太多。用户最终的目的不是拍,而是看。
这是门店陈列的问题,但也是DJI产品营销的范畴。产品是好产品,但公司看产品的视角,和没买过产品的用户看产品的视角,是截然不同的。不要卖弄你的参数,要尽可能缩短用户获得aha时刻的路径。
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坐断东南snbj
1月前
即刻明显比朋友圈好玩多了太多了。

晚上回来把一天的朋友圈刷完了,无非就是九宫格图加一句感叹性文字。大致是对今天一天的旅行总结,非常AI。
而且灰度的小微还一个劲地在朋友圈场景堆砌AI功能,朋友圈已经是微信半公开场域里,少有的有人味的地方了。

刷即刻的中秋节旅行,才刷了一天,非常精彩。有些即友一天要发五条,还会配上随手拍的照片,以及此刻想表达的情绪。
那是很随性的碎碎念,是一种很人味的存在,刷社交媒体,刷的不就是隔着屏幕的情绪嘛。

这种活跃度和松弛感,让即刻成为中文互联网,一种特殊的存在。
而且即刻真的是我见到的,讨论AI话题非常前沿,但是又几乎没有AI功能的地方。

庆幸一下。
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