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OpenAI 王炸 Sora 文转视频正式上线,新功能发布

DUN.IM BLOG

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我们还年轻,可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

就在刚刚,OpenAI Sora 正式登场。

本次发布会延续了「短剧」的快节奏风格,全程 20 分钟左右,由 CEO Sam Altman、Sora 负责人 Bill Peebles 等人主持。

OpenAI 在 X 平台表示,自 2 月份以来,他们一直在构建 Sora Turbo,后者是一个速度明显更快的模型版本,今天也将其作为独立产品向 Plus 和 Pro 用户开放。

有趣的是,由于 Sora 热度太高,大批用户涌入体验网站,导致该网站一度崩溃,停止注册登录。不给力的服务也让 Altman 连连在 X 平台安抚用户:

「由于需求超出预期,我们将不得不间歇性地关闭新用户注册,并且生成内容的速度会在一段时间内减慢。我们正在全力以赴!」

附上体验地址:Sora.com

类似于 Midjourney 的网页界面,Sora 同样拥有自己单独的用户界面,用户用户不仅能够整理和浏览生成的视频,还能查看其他用户的提示和精选内容。

在 「Library」功能中,用户可以保存自己喜欢或有用的提示词,以便未来使用。并且保存的提示词可以按需查看或修改,对于需要重复创作相似内容的用户,无疑能大大提高效率。

在工作流方面,Sora 的编辑功能是区别于其它竞品的重要亮点。

比如说,在 Remix 功能中,用户可以利用纯自然语言提示词对视频进行编辑,并通过简单的「strength(强度)」选项和滑块来控制生成的变化程度。

Re-cut 功能则能智能识别最佳画面,并支持向任意方向延伸场景。

Sora 的 Storyboard(故事板)功能则类似于视频编辑器,可以将多个提示词串联在一起,生成一个更长的视频,轻松处理复杂的多步骤场景。

搭配 Loop 和 Blend 功能,用户还能创作出无缝循环的视频,并完美融合不同片段,而 Style presets 功能则可以预设和调整生成的风格。

在技术规格上,Sora 支持 5-20 秒的视频生成,并兼容 1:1、9:16 等主流宽高比。相比早期版本,现在的生成速度有了显著提升。

另外,还有几点细节需要注意。

OpenAI 采用了灵活的积分制定价策略,积分数量因分辨率和持续时间而异,如果你早已是 ChatGPT Plus 和 Pro 会员,那就无需额外费用就能使用。

比如生成一个 480p、5s 的视频就需要 25 个积分,如果生成 480p、20s 的视频则需要 150 个积分。

此外,如果你用 Re-cut、Remix、Blend 或者 Loop 这些功能,生成的作品超过了 5 秒钟,那也得额外扣你的积分,多用多花钱,别超时,超时也花钱。

对于订阅用户而言,20 美元的 ChatGPT Plus 计划提供 50 个优先视频额度(1000 积分),支持最高 720p 分辨率和 5 秒时长。

而 200 美元的 ChatGPT Pro 计划则提供最多 500 个优先视频(10000 个积分),支持 1080p 分辨率、20 秒时长、5 个并发生成和无水印输出。

OpenAI 还在为不同类型的用户开发不同的定价模式,将于明年初推出。

对了,Sora 暂不支持 ChatGPT Team、Enterprise 和 Edu 版本,同时也不向 18 岁以下用户开放。现阶段,用户可以在所有 ChatGPT 可用的地方访问 Sora,但英国、瑞士和欧盟等地区除外。

知名博主 Marques Brownlee 提前一周用上了 Sora,并在 YouTube 上分享了他的使用体验。

他指出这款产品仍存在一些局限性。

在物理模拟方面,模型对物体运动的理解还不够深入,常常出现动作不自然、物体突然消失等问题。特别是在处理带有腿部运动的对象时,经常出现前后腿位置混乱的情况,导致动作看起来不自然。

又或者,某些视频生成结果看起来像是慢动作,而视频的其他部分则以正常速度播放,肉眼很容易察觉这种「别扭」。简言之,Sora 还是没能解决老毛病,缺乏对物理世界规律的理解。

另外,Sora 没能解决文字生成的问题,导致经常出现文字混乱的现象,而剪辑风格、文字滚动条的运动、新闻主播风格的生成则格外逼真。

不过,Sora 也有不少擅长的场景。

比如说,Sora 在风景镜头处理方面表现出色,能生成媲美专业素材的无人机航拍镜头,在卡通和定格动画风格上的表现也差强人意。

性能方面,一个 5 秒的 360p 视频通常能在 20 秒内完成生成。

不过,当涉及 1080p 或复杂提示词时,生成时间可能会延长到几分钟,但随着如今大批用户的涌入,生成速度明显慢了大半拍。

不少网友也在第一时间上手体验了 Sora。比如网友 @bennash 想生成一个视频,渲染了 22 分钟都没能成功,甚至该网站一度停止注册登录。

博主 @nickfloats 给出的评价是,Sora 在将图像转换成视频时,虽然某些特定的视觉特效没有被保留,但整体的转换效果是「清晰和令人满意的」。

Sora system card 也列出了一些值得关注的细节。

OpenAI 官方认为,Sora 为能够理解和模拟现实世界的模型提供了基础,将是实现通用人工智能(AGI)的一项重要里程碑。

官方博客中提到,Sora 是一种扩散模型,它通过从一段看起来像静态噪声的基础视频开始,逐步去除噪声并转变为最终的视频。通过同时处理多个帧,模型成功解决了一个难题:即使目标暂时脱离视野,也能确保其在视频中始终保持一致。

与 GPT 模型类似,Sora 采用了 Transformer 架构。

Sora 使用 DALL·E 3 中的标注技术,该技术为视觉训练数据生成高度描述性的标签。因此,模型能够更准确地根据用户的文本指令生成视频内容。

除了能够仅通过文本指令生成视频外,Sora 还能够从现有的静态图像生成视频,准确地将图像内容进行动画化,并注重细节。该模型还可以从现有的视频中扩展或填补缺失的帧。

为了确保安全地部署 Sora,OpenAI 基于 DALL·E 在 ChatGPT 和 API 部署中的安全经验,以及 OpenAI 其他产品(如 ChatGPT)的安全防护措施进行了强化。

所有 Sora 生成的视频都带有 C2PA 元数据,这些元数据能够标识视频的来源是 Sora,从而提高透明度,并可用于验证其来源。

与此前凭借真实人像出圈的 Flux 不同,Sora 们对上传包含人物的内容设定了特别严格的审核标准,目前仅作为试点功能提供给少量早期测试者,并屏蔽含有裸露的内容。

OpenAI 王炸 Sora 文转视频正式上线,新功能发布

大半年前,初试啼声的 Sora 赢得互联网一片喝彩。

然而,如果说一年前尚未还能对着一群演示 demo 空喊「现实不存在了」,那么在国内外各类视频模型的轮番洗礼之下,我们早已养刁的胃口很难再被同样的产品打动。

这种态度的转变源于一个简单的事实。

当 AI 要从「勉强可用」进化到「可堪大用」,用户的期待也随之升维,从「能否做到」跃迁至「做得多好」。

好在 Sora 并未在掌声中原地踏步,通过与艺术家的深度合作,他们在工作流程领域做出了显著的改进。Re-cut、Remix、Storyboard 等功能都相当实用。

甲乙方的存在决定了工作流中的沟通永远是刚需,AI 能做的是让这种沟通更有效率,Sora 的价值不在于它能做什么,而在于让创作者得以抽身于技术细节,真正回归创意的本质。

与此同时,上周引发热议的 200 美元 ChatGPT Pro 订阅计划,如今也有了更合理的价格锚点,该计划同样支持无限制访问 Sora,这种产品协同效应预计也将激发出远超预期的应用场景和商业价值。

放眼当下,用户的真金白银从不作假。

可灵 AI 交出千万级月流水的亮眼成绩单,这片蓝海的潜力已呼之欲出,对于仍在「烧钱」阶段的 OpenAI 来说,Sora 预计会成为继 ChatGPT 之后的另一个下金蛋的母鸡。

当 Sora 从「能用」「好用」,再到「妙用」,或许未来某一天,我们会发现,真正不存在的,不是现实,而是人类创造力的尽头。

Claude 新功能 MCP (模型上下文协议)使用指南

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我们还年轻,可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

Claude (Anthropic) 最近出了个 MCP (Model Context Protocol,模型上下文协议) 协议,让我朋友圈有刷屏之势,能清晰感受到,大伙儿都非常欣喜。我自己试用之后,决定写下这篇文章,分享给你。

MCP 是一种新的开放标准协议,用来在大模型和数据源之间建立安全双向的链接。这是它的官方示意图。

这张图展示了使用 Claude 或其他 IDE 时,通过这种双向沟通协议,模型(目前指 Claude)可以与不同的数据服务器进行连接。每个连接的数据源可能千差万别,比如上图里面前两个连接本地数据,第三个则直接通过互联网操作远程文件。

MCP 有什么用?为什么会让这么多开发者与用户欢欣鼓舞?

MCP 是一种统一的集成方式,交互界面完全一致。如果其他大模型也跟进,那么以后连接数据的感觉,就像给不同的电子设备使用 USB-C 接口,而不用准备那么多种不同的线缆插头。

更重要的是 MCP 的设计目标——提升安全性与控制力。因为以前处理数据时,我们通常采用极端的处理方式,很不安全。

第一种是将数据上传到大模型的对话中。这会带来两个问题:

另一种方式是让大模型获得本地管理员级别处理权限,帮助我们自动处理本地数据。之前我 给你介绍过的 Open Interpreter 就属于这种方式。看起来非常方便、灵活,但 AI 代理在本地以管理员权限进行各种操作,看到所有文件。如果它被植入不安全的代码,控制你的计算机,可能导致隐私和重要数据泄露,后果严重性不言而喻。

为解决上述两种极端数据交互方式带来的问题,Claude 提供了 MCP 作为一种解决方案。作为协议,它是完全开放的。后续其他主流 AI 企业能否跟进,咱们说不准。但是现在就可以用 Claude 来体验一下 MCP 带来的数据交互好处。

我们先沿着官方的 参考资料有快速上手指南 操作一下。指南非常简洁,步骤清晰,跟着做并不难。

官方教程给出了一个最简单的数据操作样例,是一个 SQLite 数据库。

SQLite 设置非常简单,单文件即可运行。我讲数据库课程超过 10 年,一直用的就是 SQLite。学生不用一上来就去学习架设服务器、权限管理,而是直接拿过来就可以学习 SQL 查询语句。对文科生来说,这都是一个非常简单的界面。

在上手教程里,我们会操作一个本地 SQLite 文件,与 Claude 进行交互。我们需要预先安装一些软件,不过很简单,你照着指南里面这个命令拷贝到终端执行就行。

下面是在我电脑上执行过程截图。

当然别忘了,你需要 下载 Claude Desktop 应用的最新版本,这是执行后续操作的前提。

之后,你需要建立一个 SQLite 的数据库样例文件。咱们先按照官方的设定来操作,复制页面上的这段代码,直接在终端执行就能搞定。

只要没有报错,你就拥有一个本地的 SQLite 样例数据了。

它存储在你的用户目录下,叫做 test.db .

下面你需要做的,是本次教程里最为不方便的操作——修改 Claude 配置文件。我相信在未来的版本当中,这个操作是能够通过图形化的界面来拖拽完成的。不过现在还是原型系统,你暂且忍耐一下。教程里明确告诉你设定文件的路径,你照着这个来执行就好。

你可以用 Visual Studio Code 或者类似的编辑器打开指定的配置文件路径。我这里用的是 Cursor。打开该文件后,你需要把教程代码段里的内容填进去。

不过这里有一个注意事项——你需要把原先代码中的 username 换成你自己在 macOS 上实际的用户名。这个很重要,不然连不上数据,会耽误你很多宝贵时间查错……别问我怎么知道的。

之后注意,你需要在 macOS重启你的 Claude Desktop App

到此,设定就算完成了。

下面,咱们实际看看 Claude 是如何与 test.db 这个数据文件交互。官网给出的流程图是这样的:

如图所示,Claude 先要和我们刚刚搭建的 SQLite MCP 服务之间建立连接,然后可以执行查询的操作。

首先,我们先用提示词来把这二者连接起来。这里的提问我是直接从人家官方的快速开始教程里面照抄的——「你能不能连接我的 SQLite 这个数据库,然后告诉我哪些商品现在可售,以及他们的售价?」

Can you connect to my SQLite database and tell me what products are available, and their prices?

Claude 立即就会明白需要和 SQLite MCP 沟通。

然后它就找我们要权限。我选择这一整次对话都可以给它开放权限(Allow for This Chat)。注意,这就是我刚刚跟你提到的安全性——大模型要做什么操作、找我们要什么样的权限、权限开放的时间范围多大……我们都可以自己来控制。

大模型开始与 MCP 通讯,执行一系列的 SQL 语句,通过查询返回结果。

注意,Claude 不像 SQLite 简单给你返回一个表格作为结果,而是用自然语言回答你的问题。这个样例中,它把现在可售商品都给你列出来,并且后面都标上价格。这种交互就显得非常自然。

下面我们来继续提出另一个样例问题——「在你的数据库中,商品平均价格是多少?」

What’s the average price of all products in the database?

这次大模型没有找我们再要权限。因为刚刚已经说明,整轮对话,它都可以获得 MCP 服务数据的操作权限。

执行后,Claude 告诉我们,平均值为 82.14 美元。

你会发现我们刚刚一直用英文来提问,这是因为教程是英文的,咱们为了方便拷贝了问题。但对 Claude 来说,中文完全不是问题。用中文来问「你能分析价格分布并提出任何定价的优化建议吗?」Claude 就会用中文来答。当然,背后还是连接 MCP 服务,调用 SQL 进行查询。

当查询遇到问题时,Claude 会自动反思,并且重组查询式,依照 MCP 服务返回的 SQLite 查询表格结果,告诉你不同的价格分布。

基于这些分析结果,它会给出优化建议,如价格策略、产品组合、促销策略和定价心理学应用等。

注意这是你单独用 SQLite 查询数据库无法直接给出的结果,SQLite 只能给出表格。而根据背景知识对查询结果表格进行解读,才是大模型的能力体现

既然跑通了官网给出的样例,我们接下来换上我讲数据库课程时常用的样例数据集,叫做 colleges。这个数据集来自斯坦福大学的一门 MOOC,包含学生申请大学的模拟数据。

数据集包括三个表格:apply(谁申请了哪个学校的哪个专业,是否被录取)、colleges(所有大学的列表)和 students(所有学生的信息)。

平时上课时,我在这几个表之间来回操作,教学生如何跨越表格综合信息返回正确的结果。

这次,咱们不用任何的 SQL 命令撰写,而是直接用自然语言来提问。首先,你要确保 MCP 连接成功。注意你需要修改配置文件里,数据库文件的路径,指向 colleges.db 。

对了,之后别忘了重启 Claude Desktop。

我的问题为:「你能否连接我的 SQLite 数据库,并告诉我里面有什么?」

Can you connect to my SQLite database and tell me what’s in it?

还是索要了一系列权限后,Claude 告诉我们有三个表:college、student、apply。

之后,通过进一步查询,Claude 为我们介绍 college 表中有哪些字段,student 和 apply 表又分别有哪些字段。至此意味着 MCP 数据连接成功。

Claude 会给出一些建议,告诉你可以问哪些问题。

不过我还是用自己的问题好了:「哪些同学报考了 Stanford 并且被录取?」

Claude 通过 MCP 执行查询,告诉我 Amy、Fay、Jay、Helen 这几个学生被斯坦福大学录取,并且说明了他们的 GPA 和专业信息。

Claude 特别指出,「有意思的是」被录取的学生中,两名被计算机科学专业录取,两名被历史专业录取,大多数学生 GPA 都很高,3.7 以上,但也有一位学生 GPA 较低,仍被历史专业录取。2.9 的 GPA 也能被斯坦福录取,这确实「很有意思」。

接下来咱们问它第二个问题:「哪些学生没有被任何学校录取,是因为分数太低吗?」

Claude 返回了两个学生的信息,并且说明 Bob 申请了 Berkeley 的生物专业,而 Craig 申请了 MIT 的计算机科学专业。

它总结说,这些没被录取的学生 GPA 其实不低,这表明 GPA 其实不是唯一的录取标准。然后 Claude 甚至还专门给出了报考大学的方法建议。

如果单单使用 SQL 查询,你不可能获得这些建议,这也是利用大模型做数据分析的有趣之处。Claude 通过 MCP 把当前的 SQL 查询结果与申请美国大学的背景知识有机地联系起来,厉害不?

但实际上,它的回答是错的

我教了十多年数据库课,对这个数据集非常熟悉。这里有一个陷阱——这个数据库里,有的学生没有申请任何一所大学。你不申请大学,当然不可能被任何一所大学录取,对吧?因此,在回答这个问题的时候,你的查询不能只看那些全部申请都被拒的学生。

所以我进一步提示它:

注意被所有申请的学校拒绝和没有被任何一所学校录取是不一样的。

我只提示到这,并没有说「有的学生没有申请学校」。但 Claude 很聪明,马上反应过来。它依然先找出所有提交过申请但没被录取的学生状况。后来它说,「让我们看看数据库中还有哪些学生是完全没有提交任何申请的」。注意这个查询,是它自己总结出来的。

综合分析后,它的答案是:刚才答案中那两个没有问题,是申请后却被所有申请的学校拒绝的学生;但还有若干完全没有提交申请的学生,分别是 Doris、Amy、Gary 和 Edward。

它还补充道,「这确实是两种完全不同的情况。谢谢您的纠正」。

很懂礼貌嘛,孺子可教。

Claude MCP 给我们带来的,绝不只是查询更简单、结果更全面、数据更安全这样的优势。至少,它打破了 Claude 处理数据长度和类型的限制。在 Claude 对话里,你想上传文件,就会看到限制——最多五个文件,每个文件不得超过 30 兆。

我找了一个上课时用到的数据库叫 movie.db。这个数据库包含了若干年的电影信息,虽然只有 246.7 兆,但这样的文件想在现在的 Claude 对话当中使用,那断然是不可能的。

你上传不上去,不仅仅是因为它体积太大,更是由于这种 .db 格式 Claude 就不允许上传,你连选择它都没有机会。

这些文件都是灰色的,不能点选。但是现在不一样了,我们直接把配置 MCP 路径修改成 movie.db,然后来连接。

Claude 找出这里面有三张表,分别包括了电影、演员和他们饰演角色的记录。

我问:「有多少女演员同时出演过《哈利・波特》电影的前两部?」你不要小看这个问题,你首先得知道《哈利・波特》电影的前两部都是啥。Claude 查询经过一些波折,但它非常勤恳地重构查询,然后告诉我们,这两部电影分别是《哈利・波特与魔法石》和《哈利・波特与密室》。

之后它列出了 8 个同时出现在两部电影中女演员的名单,还介绍了这个系列中的主要角色,如赫敏和麦格教授。我觉得这个回答非常好。

如果你在学习 SQL,那么还可以打开它的中间分析过程来查看完整 SQL 语句。

你可以自己用 SQLite 工具来验证查询结果。但更多时候,你兴许能从它的答案中得到参考和借鉴。

我必须说明一点——本文所演示的内容,只是 MCP 能力的冰山一角。MCP 现在支持的数据服务,就已包括 GitHubGoogle Drive、Slack 等。

甚至,你还可以用十几分钟的时间,干脆构建一个自己的 MCP 服务。官网分别提供了 Python 和 Typescript 语言版本的对应教程。

而仅从 SQLite 的样例看,MCP 目前就可以连接本地数据库,不用像原先那样把整个数据来回上传下载。安全性和控制力比以前显著增强。

Claude 通过 MCP 作为中介,能很好地分析 SQLite 的数据集。在咱们展示的例子中,MCP 的优点是把大模型和数据有机结合起来——通过对外部世界规律的微妙体悟,在真实任务中有效帮助你充分利用自己的数据。

提示词的清晰度依然很重要。例如刚才提到的「申请了学校但没有被录取」和「完全没有申请学校」这样的问题,有时还需要我们引导一下。

试想我们把不同的数据来源综合起来,在一个对话中综合调用,这种感觉像更是一种「化学反应」,想想就让人兴奋。希望 MCP 的出现,能激发你的创意,让你利用多元数据集获得更为深入的洞察。

还是那句话,「临渊羡鱼不如退而结网」。与其看个热闹,不如自己动手试一试。哪怕你只是按照 Claude 官网的教程走一遍也好,相信也能获得更为直接的感悟。

欢迎你把自己尝试 Claude + MCP 的结果分享在留言区,我们一起交流讨论。

祝 AI 辅助数据利用愉快!

Google vs ChatGPT 搜索体验对比实测

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我们还年轻,可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

随着 的新实时搜索功能, ChatGPT 正在将自己定位为传统搜索引擎如 的竞争对手。ChatGPT 以其对话式的响应而闻名,能够提供实时的上下文信息而不带广告。

我抓住机会看看 ChatGPT Search 与 Google 长期以来的搜索专业性相比如何。我进行了几次比较,涵盖了速度、准确性、视觉效果和整体用户体验等类别。以下是它们的表现。

问题“东京的主要旅游景点有哪些?”

Google 的搜索引擎非常快速,结果在毫秒内就能交付。搜索引擎拥有多年的优化经验,并且有专门为高速索引和检索而构建的基础设施,可以立即获得来自多个来源的广泛相关结果。

ChatGPT 的搜索同样快速,并为每个地点生成了更清晰、更用户友好的图像和信息。显然,AI 通过从相关来源提取信息来生成响应,然后以对话的方式分享这些信息。结果感觉更加友好,几乎就像 AI 很高兴我去旅行一样。

使用体验ChatGPT Search
在以对话且简洁的方式提供有价值的快速响应方面领先。

问题: “解释气候变化和全球变暖之间的区别。”

Google
 的响应来自 Gemini,概述了气候变化和全球变暖,并将其包裹在一个简短的段落中。从那里,我可以向下滚动并搜索一些来自 NASA、USGS.gov 甚至 Quora 的链接。显然,算法优先考虑流行和权威的来源,但它也是以广告驱动的,这意味着顶部结果有时包括我看到的来自联合利华的赞助内容。此外,对于复杂的主题,我自己需要浏览多个链接才能拼凑出完整的答案。

ChatGPT 提供了直接的答案,从网络中提取经过的信息,然后添加了一个可点击的「来源」图标。这个功能减少了我在 Google 搜索中从多个收集信息的时间。在这个搜索和其他搜索中,ChatGPT 的总结对于一般查询甚至更详细的主题都是准确的,其设计允许更干净、更加集中的体验。(不过,请记住,广告可能会在未来出现。)

使用体验ChatGPT Search
在便捷和准确的直接答案方面赢得了这一轮。

问题: 苹果目前的股价是多少?最近有什么更新?

Google 实际上没有给我一个立即的答案。相反,我得到了一个指向 Yahoo Finance 的链接,我可以点击并希望自己找到答案。

ChatGPT
在毫秒内,答案就在我眼前。我还得到了关于苹果的新闻和更新,当然,还有来源。ChatGPT Search 真是令人耳目一新。我得到了问题的答案,而不需要四处寻找细节。通过将答案直接呈现在我面前,我节省了时间,而不需要再点击几次。显然,对于实时的股票 或天气更新,ChatGPT 提供了可比的准确性,甚至在深度上超过了 Google 庞大的视觉库。

使用体验ChatGPT Search
继续以其策划的实时直接答案给我留下深刻印象,显示出未来更新的潜力。

问题: 给我展示媒体对心理健康影响的最新研究。

Google 提供了如此多不同的答案,我甚至不知道该从哪里开始。从 Gemini 的响应到侧边栏,再到下面的链接结果,整个体验极其杂乱——这是我在使用 ChatGPT Search 时从未注意到的。此外,Google 的广告模式意味着用户数据通常被用来提供个性化广告。虽然 Google 有广泛的隐私政策和设置,但其广告驱动的方法可能导致不总是优先考虑用户隐私的定向内容。

ChatGPT 再次,ChatGPT 搜索提供了一个更清晰的界面,没有推广内容。对于这种个人化的搜索,额外的隐私关注方式让我非常感激。作为一个希望在搜索过程中不被广告定向的用户,这种方式对我来说更具吸引力——或者在之后。

使用体验ChatGPT Search
在考虑隐私和负责任的内容使用方面领先。对于敏感搜索,不被广告定向是一个巨大的优势。

问题: 什么是我客厅里最好的电视?

Google 我说的就是我说的,Google。在纠正我输入「What's」而不是「What is」后,Google 给我回应了一些链接,所有这些链接都是赞助的,我需要点击才能找到电视。在得到这个回应后,我感觉我需要再次问它以帮助缩小范围。然而,在赞助链接下,还有来自内容发布者的链接。

ChatGPT 为我缩小了范围,包含了图像,并给出了我想要的答案。AI 确实感觉像是一个朋友,提供有价值的信息。每个电视图像旁边都有一段介绍,提供关于每个电视的信息。与 Google 相比,这种设计感觉更加干净和简洁。此外,对话格式直观,我可以滚动浏览推荐,而不需要像在 Google 搜索中那样需要浏览多个链接。

使用体验ChatGPT Search
提供了一个令人耳目一新的体验,直接回答和具体示例。

问题: 谁在民调中领先?

Google 的结果包括有关选举的新闻故事。我希望通过这个问题获得关于今天总统选举民调中谁领先的直接结果。我不得不挖掘新闻故事才能找到答案。

ChatGPT 给了我我想要的结果,直接提供了事实。选举新闻无处不在,所以我不需要阅读更多的新闻故事。ChatGPT 给了我一个直接的答案。

使用体验ChatGPT Search
提供了没有繁琐的实时答案。

问题: 洋基队在世界大赛中是如何崩溃的?

Google 的第一个结果是从《纽约时报》关于该主题的故事中提取的引用。这是一个快速的响应和直接的答案。然而,它让我感觉我没有得到完整的故事。

ChatGPT 提供了更全面的回应,从更多来源提取信息,但仍然感觉干净简洁。我得到了洋基队彻底失败的完整画面。

使用体验ChatGPT Search
再次提供了我所寻找的实时答案,并增加了确认我获得所有信息的全面性。

ChatGPTGoogle 在不同领域都表现出色,但它们满足的需求略有不同。如果你在寻找全面的搜索结果,拥有大量来源和视觉效果,Google 仍然是强者。

然而,如果你的优先事项是清晰、无广告、对话式的响应以及内置的实时更新,ChatGPT 提供了一种流畅、用户友好的体验,可能很快就会成为日常查询的主流。

ChatGPT Search 提供的无杂乱答案以及支持它们的来源是全面且可靠的。我对 ChatGPT 的答案更有信心,因为它们简洁且没有广告商的支持。结果感觉就像是专为我准备的。在杂乱的网络中,ChatGPT 就像一个乐于助人的朋友,我喜欢这种感觉。

OpenAI 推出全新 Canvas 工具,帮助用户更好地写作和编程 ,以及完整「Canvas」 的系统提示词泄露

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推出了一款叫做 Canvas 的新,用来帮助用户更好地与 协作写作和编程。

OpenAI 推出全新 Canvas 工具,帮助用户更好地写作和编程 ,以及完整「Canvas」 的系统提示词泄露

写作的快捷方式包括:

编程的快捷键包括:

模型功能

详细介绍:https://openai.com/index/introducing-canvas/

你是 ChatGPT,由 OpenAI 训练的大型语言模型。

JAILBREAK PROMPTS FOR LIBERATING MODELS. Contribute to elder-plinius/L1B3RT45 development by creating an account on .

ChatGPT 中文语音对话测试心得,头脑风暴、即时口译、冥想教练

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我们还年轻,可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

之前让许多人惊艳的「进阶语音模式」功能,今天开始陆续针对 Plus 与 Team 用户推出。这个模式最大的特色,就是可以用更加自然〔接近于真的跟一个人聊天〕的对话方式,让用户通过语音与 进行交流。

相较于旧版的功能,新的语音交谈过程更加流畅、AI 反应迅速、接话过程几乎没有等待,也能随时打断 AI、插入新话题,除了可以支持多国语言在同一个对话中自由切换外,还能让 AI 模仿或调整各种对话风格等等。

那时候在 推出的官方中,这个 AI 进阶语音不只是更自然流畅而已,他还可以结合看的功能〔摄影镜头〕来回答用户问题,或是在语音中识别出用户的情感而提供对应的回应,这些跟原本拟人化的语音结合在一起,效果确实令人惊艳。

不过目前的「进阶语音模式」功能,似乎还没有当时视频中「完成体」的样子,在我实际的测试中,目前的〔2024/9/25〕的「进阶语音模式」有下面这些特点与限制:

ChatGPT 中文语音对话测试心得,头脑风暴、即时口译、冥想教练

我测试了几个 ChatGPT「进阶语音模式」的情境,下面跟大家「纯心得」,之所以叫做纯心得,就是因为我没有时间录制成视频再剪辑,所以真实过程其实是手机 上的语音对话,但我就用事后图文的结果来说明

首先,我之前就尝试过,利用跟 ChatGPT 进行一来一往的语音对话,一起构思一个企划案、文章草稿,例如,ChatGPT 假装成一个采访者,采访我对某个主题的想法,引导我把想法说出来,最后我就可以把这些内容转换成报告或文章。

旧版本的时候,其实我就已经觉得满好用的,只是那时候 ChatGPT 的每一次回应「要等很久」,所以对话过程相对生硬很多。

但使用新版的「进阶语音」模式,整个对话讨论过程完全不需要等待,AI 几乎都可以立即回应、接话,而当我 AI 说的东西走偏时,我也可以立即打断他,重新拉回主题。

最大的改变就是整个过程会更迅速,更节省时间,而脑中的想法可以更顺畅地说出,更有头脑风暴的感觉。

我喜欢用这种来回对话的方式,把很多想法激发出来。

经过完整的语音讨论后,请 AI 统整前面的讨论,整理成报告、文章的草稿。

不过,最后这一段我用的是文字的指令,当我这样做之后,这个聊天室就不能再进入进阶语音模式了

其实现在有很多 App 可以做类似的事情,无论是真人还是 AI,有一个在线家教,通过语音来教我们学习一些事情。

于是我试试看让 ChatGPT 通过「进阶语音模式」,当一个冥想教练。

首先,我先试试看在对话中让他调整语调。〔毕竟冥想教练的语调应该更缓和、舒服一点〕

然后我请他当一个冥想教练,通过进阶语音模式,引导我进行深呼吸的练习,或是引导我做大脑放松,效果还可以,这看起来也是一个适合 ChatGPT「进阶语音模式」做的事情。

当然,在这种特别需要情感的情况下,AI 的声调听起来还是比真人的语调生硬一点点。

或者,我也请 ChatGPT 通过「进阶语音模式」当一个英文家教,带我练习口说。

相较于旧版本,因为现在对话过程更流畅,所以更有面对面家教的感觉。例如我先跟他说明想要学习的背景,通过讨论,我们决定一起来练习旅行中的英文。接着 AI 提示我可以先练习餐厅中使用的英文,于是他先说几句如何点餐的用语,然后要求我照着念一次,并且会给我即时回馈。

这部分的过程非常顺畅也满有用的,而且可以通过对话随时调整成自己想要学习的内容,比很多固定的英文学习 App 更好用。

我也尝试看看把这样的「进阶语音」当作翻译来使用看看,以后如果有旅行、会议场合,可否帮我更快速、流畅的翻译双方沟通的内容呢?

首先,我进入语音对话后,先做一些设置,请 ChatGPT 充当即时口译的角色,并告诉他听到什么语言时,要口译成什么语言。

然后我说了一段中文,他很顺畅地直接翻译成正确的日文内容,当然,是用说的说出来。

然后我尝试在不同的语言之间切换,ChatGPT 的 AI 语音都可以即时口译成我需要的另一种语言。

而且当使用台语〔闽南语〕沟通时,ChatGPT 的 AI 语音也能听得懂,并且也会用台语回答。

整体来说,昨天初步测试,上述几个应用情境,对我来说就可以生成很大帮助:

使用 ChatGPT Plus 或 Team 版本的用户,值得试试看。

OpenAI 发布最强推理模型 o1!打破 AI 瓶颈开启新时代,GPT-5 可能永远不会来了

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没有任何预警, 突然发布了 OpenAI o1 系列模型。按照官方技术博客说法,o1 在推理能力上代表了当前人工最强的推理水平。

OpenAI CEO Sam Altman 表示:「OpenAI o1 是一个新范式的开始:可以进行通用复杂推理的 。」

在复杂推理任务上,这款新模型是一次重要突破,代表了 AI 能力的新水平。基于此,OpenAI 选择将此系列重新命名为 OpenAI o1,并从头开始计数。

不知道这是否意味着,GPT-5 这个命名也不会出现了。

简单总结新模型的特点:

OpenAI 发布最强推理模型 o1!打破 AI 瓶颈开启新时代,GPT-5 可能永远不会来了

现在,该模型已经全量推送,你可以通过 网页端或者 API 进行访问。

其中 o1-preview 还是预览版,OpenAI 还会继续更新开发下一版本。目前使用有一定次数限制,o1-preview 每周 30 条消息,o1-mini 每周 50 条。

和传闻中的「草莓」一样,这些新的 AI 模型能够推理复杂任务,并解决科学、编码和数学领域中比以往更为困难的问题。官方表示,如果你需要解决科学、编码、数学等领域的复杂问题,那么这些增强的推理功能将尤为有用。

例如,医疗研究人员可以用它注释细胞测序数据,物理学家可以用它生成复杂的量子光学公式,开发人员可以用它构建并执行多步骤的工作流程。

此外,OpenAI o1 系列擅长生成和调试复杂代码。

为了给开发人员提供更高效的解决方案,OpenAI 还发布了一款更快、更便宜的推理模型 OpenAI o1-mini,尤其擅长编码。

作为较小版本,o1-mini 的成本比 o1-preview 低 80%,是一个功能强大且高效的模型,适用于需要推理但不需要广泛世界知识的应用场景。

在具体训练过程中,OpenAI 会训练这些模型在回答问题之前深入思考。o1 在回答问题前会产生一个内部的思维链,这使得它能够进行更深入的推理。

通过训练,OpenAI o1 模型能够学会完善自己的思维方式,并且随着更多的强化学习(训练时间计算)和更多的思考时间(测试时间计算)而持续提高。

OpenAI 研究员 @yubai01 也点出了 01 的训练路线:

我们使用 RL 来训练一个更强大的推理模型。很高兴能成为这段旅程的一部分,而且要走很长一段路!

据介绍,在测试中,这款模型在物理、化学和生物等任务中表现得如同博士生,尤其是在数学和编码领域表现突出。

在国际数学奥林匹克竞赛(IMO)的资格考试中,GPT-4o 只解决了 13% 的问题,而推理模型得分高达 83%。在 Codeforces 编程竞赛中,它的表现进入了前 89% 的队列。

不过,和传闻的爆料一样,作为一个早期版本,该模型还不具备一些 ChatGPT 的常用功能,比如网页浏览和上传文件或图像等多模态能力。

相比之下,GPT-4o 反而会更加胜任许多常见的应用场景。

为了确保新模型的OpenAI 提出了一种新的安全训练方法。

在最严苛的「越狱」测试中,GPT-4o 得分为 22(满分 100),而 o1-preview 模型得分为 84,在安全性方面堪称遥遥领先。

从下周开始,ChatGPT Enterprise 和 Edu 用户也可以访问这两款模型。符合条件的开发人员现在可以通过 API 使用这两款模型,每分钟速率也有所限制。

在这里划个重点,OpenAI 表示,未来将向所有 ChatGPT 免费用户提供 o1-mini 的访问权限。不过,大概率也会在次数上有所限制。

关于新模型 o1 更多细节,我们很快将在更详细的体验后与大家分享。如果你有感兴趣的问题,欢迎在留言区告诉我们。

官方也放出了更多 OpenAI o1 的更多演示

比如使用 OpenAI o1 来编写一个找松鼠的网页游戏。这个游戏的目标是控制一只考拉躲避不断增加的草莓,并在 3 秒后找到出现的松鼠。

与传统的经典游戏如贪吃蛇不同,这类游戏的逻辑相对复杂,更考验 OpenAI o1 的逻辑推理能力。

又或者,OpenAI o1 已经开始能通过推理,解决一些简单的物理问题,

演示列举了一个例子,一颗小草莓被放在一个普通的杯子里,杯子倒扣在桌子上,然后杯子被拿起,询问草莓会在哪里,并要求解释推理过程。这表明模型能够理解物体在不同物理状态下的位置变化。

落地到具体的应用中,OpenAI o1 还能成为医生的得力助手,比如帮助医生整理总结的病例信息,甚至辅助诊断一些疑难杂症。

热衷于将 AI 与科学相结合的量子物理学家马里奥•克莱恩(Mario Krenn)也向 OpenAI 的 o1 模型提出一个关于特定的量子算符应用的问题,结果,OpenAI o1 也轻松拿捏。

「Strawberry」里有多少个「r」,GPT-4o 会回答错误,但却难不倒 OpenAI o1,这一点值得好评

不过,经过实测,OpenAI o1 依然无法解决「9.11 和 9.8 哪个大」的经典难题,严重扣分。

对于 OpenAI o1 的到来,英伟达具身智能负责人 Jim Fan 表示:

我们终于看到了推理时间扩展的范式被推广并投入生产。正如萨顿(强化学习教父)在《苦涩的教训》中所说,只有两种技术可以无限制地与计算规模化:

学习和。是时候将重点转向后者了。

在他看来,大模型中的很多参数是用来记忆事实的,这的确有助于在问答的基准测试「刷分」,但如果将逻辑推理能力与知识(事实记忆)分开,使用一个小的「推理核心」来调用工具,如和代码器,这样可以减少预训练的计算量。

Jim Fan 也点出了 OpenAI o1 最强大的优势所在,即 o1 模型可以轻松成为数据飞轮的一部分。

简单来说,如果模型给出了正确的答案,那么整个搜索过程就可以变成一个包含正负奖励的训练数据集。这样的数据集可以用来训练未来的模型版本,并且随着生成的训练数据越来越精细,模型的表现也会不断改善。好一个通过自己博弈,实现自己训练自己的内循环。

不过网友的实测中也发现了一些问题,比如回复的时间长了不少,虽然花了更长时间思考,但在一些问题上也会出现答非所问输出不全等问题。

赛博禅心猜测,这次的 o1 有可能是 GPT-4o 在进行一些微调/对齐后的 agent,整体远低于预期,

Sam Altman 也承认 o1 仍然有缺陷,存在局限,在第一次使用时更令人印象深刻,而在你花更多时间使用后就没那么好了。

尽管如此,OpenAI o1 模型在整体的表现上还是可圈可点。

现在,OpenAI o1 模型的发布堪称下半年 AI 模型大战的导火索,如无意外,接下来,其他 AI 公司也不会藏着掖着了。

没错,我点的就是 Anthropic、Meta AI、xAI 等老对手、以及一些潜在深处的 AI 黑马。

并且,从 GPT-4 发布至今,OpenAI 每一次模型发布的最深层意义并不在于性能的强大,而是提供了一种技术路线的标杆,从而带领人们往未知的深水区迈进。

GPT-4 如此,OpenAI o1 也希望如此。

ChatGPT o1 会主动思考推理的 AI,新模型发布实测总结

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ChatGPT o1 会主动思考推理的 AI,新模型发布实测总结

今天发布「 ChatGPT o1-preview」,是会尝试主动思考的 语言模型, Plus 订阅用户现在就可使用。

根据 OpenAI 的说法:「我们训练这些模型〔ChatGPT o1-preview〕在回应前花更多时间思考问题,就像人类一样。通过训练,它们学会精炼思考过程、尝试不同策略,并能察觉自己的错误。」「如果您正在解决科学、程序设计、数学和相关领域的复杂问题,这些增强的推理能力可能特别有用。」

我自己在讲 ChatGPT 提升工作效率的相关课程时,常常强调一个设计指令的重点:「如果我们写 AI 指令〔 prompt、提示语〕时,可以让 AI 写出自己在想什么、怎么处理任务,通常生成的内容结果会相对更好。

从用户端的角度来看「ChatGPT o1-preview」,就是在 AI 生成内容前,会先展开一步一步的思考流程,它可能会选择思考的策略与切入点,有时会提出一些批判思考,也会更仔细的分析资料细节来做深入处理。

在这个过程中,ChatGPT o1-preview」生成内容的速度其实比 GPT-4o 要慢上不少,可能需要 30~60 秒的思考时间〔或者更久〕,才会开始一步一步的生成内容。

也因为这样的「思考」过程需要耗费更多运算,所以即使是 ChatGPT Plus 用户,在使用「ChatGPT o1-preview」时也有一些限制:

也就是说,目前「ChatGPT o1-preview」比较像是「GPT-4o」的辅助,在进行一些需要深入分析资料、产出有逻辑结果的任务,或者像是科学、数学、程序代码相关领域时,可以运用。

今天这篇文章,我就从自己日常惯用的几个 AI 辅助需求:翻译、摘要、企划思考、文案,以及有时用代码写个小的角度,以实际案例测试看看,「ChatGPT o1-preview」的效果如何,并和「GPT-4o」同样指令下的结果作比较。

当然,如果能从科学、数学与代码的角度来更好,不过从我个人常用角度出发,也想验证看看 ChatGPT o1-preview 是否能满足我的日常工作需求,也提供大家参考。

下面,先提供大家下面测试案例的快速心得比较表格。

翻译结果更简洁有力,文句白话流畅。

用语更符合台湾惯用词汇。

在「白话流畅度」与「专业用语」间平衡得更好。

翻译结果相对较弱,文句不如 o1-preview 流畅。

能计算分数并回馈对错。

无需修改即可使用。

需要多次反复调整才能达到可用程度。

提供具体、逻辑分明的建议步骤和文章架构。

深入分析资料细节。

缺乏深入的分析和明确的建议。

能整理出详细的步骤和操作要点。

细节完整程度略有不足。

缺乏社交贴文所需的流畅性和吸引力。

更注重性和准确性,避免使用版权材料。

可能在细节上不够精准。

首先来试试看翻译〔英翻中〕,我通常会用下面指令来要求 ChatGPT 翻译文章:「把下面这篇 XXX 主题的文章,翻译成中文,请一段一段翻译,尽量在维持原文语意,主题风格的情况下,让上下文的语句更自然通顺,遇到专有名词时附注英文原文,并在第一遍基本翻译后,用台湾惯用词汇与语气进行最后修饰。

下图「左方」,是「ChatGPT o1-preview」翻译的结果。下图「右方」,是「GPT-4o」翻译的结果。

结论是,「ChatGPT o1-preview」花了 57 秒完成一整篇文章的翻译〔文章是 OpenAIChatGPT o1-preview」官方公告〕,但是翻译的结果比「GPT-4o」优异不少。

例如,大多数时候,ChatGPT o1-preview」翻译的文句更加简洁有力〔相对「GPT-4o」〕,可以在许多段落看到这样的差别。

ChatGPT o1-preview」翻译的结果也更白话,相对流畅,用语更符合我指定的中文用语。

ChatGPT o1-preview」在「白话的流畅度」与「专业用语」之间也相对更能拿捏得当,会让人更容易看懂,但又保持专业用语的明确性。

我让「ChatGPT o1-preview」测试直接写一个九九乘法表小工具。o1 同样会先思考撰写工具的逻辑,然后才开始写出程序代码。

我提供的指令是:「我的小孩正在练习记忆数学的 99 乘法表 ,你可以设计一个协助她练习的小游戏吗?

请一步一步分析,从简单的 2 与 5 的乘法表开始,然后练习 3、4、6、7、8、9 的乘法表,根据每一个乘法表设计一个记忆游戏,游戏一开始可以选择要练习哪一个乘法表,进入后可以随机考验该乘法表的熟练度,最好设计有游戏机制。

下面是 ChatGPT o1-preview 第一次生成的 99 乘法表小游戏,我没有做任何的修改,但是正确性、界面美化、操作流畅度都已经达到可用的程度,还会计算分数与回馈对错。

下面是旧版 GPT-4o 第一次生成的小游戏,基本界面可操作,但有一些明显错误〔如下图〕,可能还需要多几次的反复问答,才能调整正确。

我也很常跟 ChatGPT 一起讨论沟通企划案,下面是新旧版本生成的结果比较。

我提供了许多参考资料,请 AI 帮我做产品的企划报告。

ChatGPT o1-preview」在生成过程中,会主动做一些反向思考,与探索不同的报告呈现方式,并且提供一些具体的、逻辑分明的建议步骤,这些不一定有出现在我的指令中。

下面是 ChatGPT o1-preview 生成的版本,我举出其中一部分,它提出了一个撰写初稿的建议方案,并指出了一些明确的试写步骤、文章架构方向。

下面是 GPT-4o 类似段落的版本,虽然也提出了撰写初稿的建议,但整体的说明就比较一般,少了一些明确的、深入的分析与建议。

我也测试了用两个版本去摘要同一篇文章。

下面是 ChatGPT o1-preview 的版本,可以看到文章细节整理得更深入、完整、有条理。

下面是 GPT-4o 版本摘要的结果,基本架构也相似,但细节的完整程度就有一点落差。

不过,ChatGPT o1-preview 也有他不擅长的内容,目前看起来它撰写流畅文案的效果,反而没有 GPT-4o 好〔现在写文案相对效果最好的可能是 Claude 3.5 Sonnet 〕。

下面我请 AI 根据参考资料写出社交贴文上的文案。

ChatGPT o1-preview 版本,AI 会思考撰写过程,撰写时会进行更多安全性、准确性的思考,例如避免使用版权材料

但是多次尝试后, ChatGPT o1-preview 版本目前的结果,比较像是把参考资料更有结构、更有逻辑的分析整理,不太像是社交贴文。

相较之下, GPT 4o 的版本,可能细节没有那么精准,但文案比较流畅。〔如下图〕

以上就是我的初步测试案例与心得,提供大家参考。

全球 AI 产品 Top100 出炉!只有一个国产应用进前十

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8 月 21 日,硅谷知名投资机构 a16z,根据近半年的数据,选出了前 100 名 应用

大多数人在使用哪些 AI 产品?哪些类别更受欢迎?用户会坚持使用哪些 AI 产品,而不是转瞬即忘?接下来,我们一起来看看。

这已经是 a16z 第三次发布 AI 百强榜单了,第一次是 2023 年 9 月,第二次是 2024 年 3 月,半年一更,频率稳定。

a16z 的评选方法是,基于 Similarweb、Sensor Tower 的数据,每 6 个月排一次名,榜单分成 2 部分:

全球 AI 产品 Top100 出炉!只有一个国产应用进前十

▲网页端前 50

▲移动端前 50

网页端和移动端的 TOP10 里,美图秀秀国际版 Meitu 属于国产,靠粘土滤镜爆红的 Remini 最开始也是出海产品,后被一家意大利公司收购。

接下来我们分门别类地谈谈,首先是通用型 AI 助手。

第三次了,ChatGPT 还是遥遥领先,在网页和移动端都拿下第一,绝对的 killer app

与此同时,ChatGPT 不如对手们增长势头猛烈。谁才是最好的 AI 助理,尚且没有定论。

▲增长指数

黄仁勋爱用的 AI 搜索 Perplexity 在网页端排名第三,并首次入围移动端榜单,正好排在第 50 名,差点名落孙山。

Perplexity 超过 7 分钟的用户平均停留时间,甚至略胜于 ChatGPT

比起 等传统搜索,Perplexity 直接提供简洁、实时、相对准确、可以引用信息来源的答案。数据说明,AI 搜索的形式在一定程度上走通了。

OpenAI 的 Sam Altman 也对这种形式保持认可,然而,OpenAI 的 AI 搜索 SearchGPT 还在小范围地内测,用户比 CEO 更着急。

ChatGPT 定位最像、竞争更直接的产品是 Claude,来自前 OpenAI 员工创立的 Anthropic。这次,Claude 的排名有所提升,在网页端排名第四,好过上个榜单的第十。

今年 6 月,Claude 推出的新功能 Artifacts 突破了聊天窗口的限制,可以实现实时可视化、互动编程等,拓展了用户与 Claude 交互的方式,好评不少。

▲Artifacts

除了早已功成名就的一代目,通用助手的赛道也有一些后起之秀。

字节跳动这次一次性上榜了五个产品:教育应用 Gauth、开发平台 Coze、通用助手豆包、豆包英文版 Cici、照片和编辑 Hypic。

除了 Hypic,其他都是首次出现在榜单,其中,豆包移动端第 26 名、网页端第 47 名,Cici 也在移动端排到第 34 名。

豆包的功能发展得很全面,并且多端覆盖,使用门槛又低,日常场景够用,所以有这么大的用户量,也在情理之中。论做产品和商业化,还得看字节。

另外,AI 助手 Luzia 首次上榜移动端,一来就是第 25 名。

你可能没有听说过这款产品,它主要服务西班牙语环境,全球拥有 4500 万名用户。最初,Luzia 作为 WhatsApp 的聊天机器人出道,但 2023 年 12 月有了独立的 app

除了什么都能聊的通用助手,消费者对于 AI 还有哪些垂直的、特别的需求?

一个重要的趋势是,大家都在用 AI 搞创作,并且创作的形式越来越丰富了。

a16z 的网页端榜单里,52% 的公司支持图像、视频音乐、语音等的内容生成和编辑。

其中包括 7 家新上榜的公司,排名还不低,视频生成工具 Luma 排在第 14 名,音乐生成工具 Udio 排在第 33 名。

和 Udio 同一个赛道、被称为音乐界 ChatGPT 的 Suno,存在感更是暴涨,从今年 3 月的第 36 名,上升到今年 8 月的第 5 名。

榜单和榜单的纵向比较也很有意思,之前的榜单里,大多数内容生成工具围绕图像。

但现在,图像生成的占比降到了 41%,只有一个图片生成工具(SeaArt)首次上榜,视频生成工具出现了三个新面孔(Luma、Viggle 和 Vidnoz)。

端新增产品

Udio 上线于今年 4 月,6 月则是 AI 视频工具爆发的一月,快手可灵、Dream Machine 的 Luma AI、Runway 的 Gen-3 Alpha 接二连三发布。

可以看到,不过半年,AI 在音乐和视频上的输出质量,都卷出了成绩。

至于移动端,最常见的创作形式是编辑图像、视频。相关工具占到榜单的 22%,是移动端的第二大产品类别。

▲Adobe Express

虽然也有初创公司涌现,但排名更高的,是那些在生成式 AI 浪潮里转型、推出更多玩法的传统创意公司。

其中有我们比较熟悉的名字,美图秀秀国际版 Meitu 在第 9 名,字节跳动旗下的照片和视频编辑器、醒图国际版 Hypic,位列第 19 名。

另外,韩国互联网巨擘 Naver 旗下的相机应用 SNOW 第 30 名,内置了 Adobe Firefly 生成式 AI 的 Adobe Express 第 35 名。

之前 washingtonpost 做过一个调查:人们会和聊天机器人说什么?他们分析了数千次对话,第一是搞黄色,第二是完成家庭作业。

最近也有一款很火的 P 肌肉应用 Gigabody,让你提前看看增肌之后的模样。它会产出很多照骗,也会打击健身人群的自信心,因为很可能练了半天,还不如 Gigabody。

举出这两个例子,是为了佐证 a16z 的结论。

a16z 移动和网页端的榜单,都出现了一个很有意思的新类别:美学和约会。

其中包括三个新入围移动端榜单的工具:LooksMax AI(第 43 名)、Umax(第 44 名)和 RIZZ(第 49 名)。

▲移动端新增产品

LooksMax 和 Umax 采集用户的照片并评分,然后给出建议,提升你的魅力。Umax 甚至会给出一个「满分模板」,也就是 AI 眼里你的完美模样。

LooksMax 不仅照顾到了颜控的看脸需求,也会分析用户声音的吸引力。

但它们的用户规模并不大,LooksMax 超过 200 万,Umax 在 100 万左右。

可能和这个赛道太卷有关,上网随便搜搜能够找到大量身体美颜滤镜,减肥、增肌、健身、变胖、换衣服,AI 都能帮忙,我们不再需要在 B 站学习复杂的 PS 教程

但这些应用的套路又都很类似,靠订阅赚钱,能赚多少是多少,Umax 每周收费 4.99 美元,LooksMax 每周收费 3.99 美元。

如果说 LooksMax 和 Umax 是认识更多发展对象的敲门砖,下一步就该用 RIZZ 了。

笨嘴拙舌的用户,可以用它提升回复约会 app 消息的水平。上传对话截图、个人资料等,RIZZ 都可以教你说些高情商表达。

古代的邹忌问身边人「吾与徐公孰美」,童话里的皇后问魔镜谁是世界上最好看的人,现在的人们则在问 AI:我怎么变得更帅、更漂亮、更有魅力,怎么不算一种科技与狠活呢?

食色性也,情感关系未必在人和人之间,也可以是人机。这次,AI 伴侣应用 Character.AI 排在移动端的第十,上次是第十六。

其实,上榜的还有一些尺度更大的 AI 伴侣应用,包括 Janitor、SpicyChat、candy.ai、Crushon 等,但 a16z 没有特别强调出来。

拿 a16z 今年 8 月的榜单和今年 3 月相比,近 30% 的公司是新公司。

如果再拿今年 3 月和去年 9 月的榜单相比,那么这个数字是 40%。

可见 AI 产品竞争之激烈和残酷,新一代 AI 原生产品和公司的发展速度,前所未有地快。

下一个爆款的 AI 产品,可能会是什么?答案或许在社交产品 Discord 出现。

a16z 发现,Discord 的流量,能够体现一个产品有没有潜力,尤其在内容生成方面。

Discord 的好处是,提供了服务器和交流社区,开发者无需构建完整的前端产品,所以它很适合作为一个沙盒,用来验证 PMF(产品与市场契合度)。

很多产品都是从 Discord 起步,构建社区,测试功能,积累用户,然后才有自己的独立,比如 Suno 和

时至今日,Midjourney 还是所有 Discord 服务器邀请流量的第一名。

▲ 在 Discord 受欢迎的 AI 公司

截至 7 月,10 家 AI 公司在所有 Discord 服务器邀请流量中排名前 100,与 1 月相比,其中一半是新秀。

AI 继续发展下去,未来可能连 app 的概念都会消失,人手一个 agent,AI 主动帮我们解决需求,但现在,我们还是从被用户选择的 app 中,一窥 AI 的可用性如何被定义。

常言道「不要创造需求」,产品的成功不在于通过广告等人为方式制造需求和虚假繁荣,而是找到并满足已经存在的、真实的需求。

AI 也是这样,融资、刷屏、炒作之后,依然是沉默的大多数,做出最诚实也最落地的投票。其中,有没有你正在使用并欣赏的产品呢?

We crunched the data to find out: Which gen AI apps are people actually using? And which are they returning to, versus dabbling and dropping?


2024 年 3 月:

Thousands of new AI-native companies are vying for attention. We crunched the data to find out: Which generative AI products are people actually using?


2023 年 9 月:
https://a16z.com/how-are-consumers-using-generative-ai/

Claude 3.5 VS ChatGPT-4o 生成 Web 小游戏实测对比

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我们还年轻,可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

经过了一年的时间,Claude 从 2.0 版陆续升级到 3.5 Sonnet 版本〔2024/6〕,在 Claude 3.5 Sonnet 中推出了几个显而易见的改进:

你只要免费注册登入一个「 Claude 」账户,就能开始使用最新的 Claude 3.5 Sonnet 模型,然后别忘了进入「Artifacts」功能,试试看直接在对话中生成你需要的网页小工具、小,乃至于简单的 PPT。

下面我会实际测试这些成果,并且与 制作出来的版本做对比,提供有兴趣的朋友参考。

我用下面这个共同指令,来测试看看 Claude 3.5 与 ChatGPT-4o 是否可以「直接」做出可用的乱序抽签网页小工具。

让我先来试试看 Claude 3.5 Sonnet 结合「Artifacts」的效果。直接输入上面的指令,Claude 就会分析我的需求,开始撰写源码,并立即生成可以预览、互动的 HTML 文件,而右边窗口可以直接进行操作。

看起来 Claude 3.5 Sonnet 只要简单的指令,就能很好的理解我的需求,并且可以自己设计需要的架构与源码,我并没有讲得太细,实际呈现出来的效果都是 Claude 3.5 Sonnet 自己分析出来的。

接着我们试试看 ChatGPT GPT-4o 做出来的成果如何?用同样的指令,ChatGPT 也可以根据我的需求自行分析网页需要的架构、逻辑,然后自行写出源码。

不过,ChatGPT 目前没办法像 Claude 那样在右方直接预览成果。

所以我请 ChatGPT 直接打包成 HTML 文件让我下载。

下载后,下面是 ChatGPT 制作出来的版本。界面与操作也很不错,并且自己加上了一个可以设置数字范围的额外字段。

和 Claude 3.5 Sonnet 版本对比,你觉得哪一个比较好呢?

接着,我测试了设计贪吃蛇网页小游戏,用下面的指令,直接套用在 Claude 和 ChatGPT 上。

把指令输入 Claude 3.5 Sonnet,同样的,AI 自动分析需要的架构、逻辑,一次问答,就生成出右方一个可以操作互动的贪吃蛇小游戏。

游戏中可以用键盘控制方向,有吃球长大的效果,也有失败的机制,是一个可玩的小游戏。

同样的指令输入 ChatGPT GPT-4oChatGPT 这次写出一串很长很长的源码,我同样请其直接打包成 HTML 文件给我,同样是一次生成,中间没有经过任何修改。

下面是 ChatGPT 制作出来的贪吃蛇小游戏,多出了一个「控制游戏快慢」的功能,而其他部分则和 Claude 的效果一样。

从前面两个实际测试案例来看, Claude 3.5 和 ChatGPT-4o 都能「一次生成」上述的网页小工具、小游戏,他们都会完整的分析我的需求,AI 自行进行需要的设计逻辑分析,然后自动写出完整的源码。

不过 Claude 3.5 Sonnet 多出了一个 Artifacts 功能,可以直接在右方预览效果,确实看起来很方便,如果要进一步修改,也会更加简单。

例如,我下面尝试让 Claude 3.5 Sonnet 制作 PPT,我先提供一些资料,请 AI 设计大纲并产出 PPT,Claude 3.5 Sonnet 就制作出一个可以在右方预览的版本,而且是真的可以翻页。

但我想调整风格,所以我上传一张风格图片,请 Claude 3.5 Sonnet 分析,并据此改变 PPT 风格,没想到效果居然非常好!〔如下图〕

看起来「 Claude 3.5 Sonnet」结合 Artifacts,确实值得要对源码、网页、文件有需求的朋友试试看。

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