飞书多维表格根据点子关键词生成视频的模板更新了
现在真的可以完成从三个关键词到视频的整个流程
Vidu 的视频模型可以在多维表格用了，所以才能搞定
感兴趣各位可以体验一下，也可以根据自己的需求改提示词https://go1coya2a7.feishu.cn/wiki/HuCTwaZdoiKg89kJU9CcxBoQnQb?from=from_copylink
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Vidu 的视频模型可以在多维表格用了，所以才能搞定
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昆仑周老板的PR能力一直很强
今天看到一个新闻，标题是：
《海外最赚钱的中国AI公司，竟是昆仑万维》
昆仑是AI公司吗？应该是吧，毕竟有天工大模型，还有AI音乐，AI社交业务……
昆仑的海外收入占比高吗？51.5亿元，海外收入占比91%。是挺高的；
所以这个标题初看感觉没什么问题……
但实际呢？
昆仑的大部分收入来自Opera浏览器的广告收入、starmaker的语音房/直播收入以及Dramawave的短剧收入；
真正意义上的AI业务收入是AI音乐的100万美金/月，AI社交单月最高的100万美金……
一个古典到不能再古典的互联网公司，套俩AI孵化业务，只要AI业务贡献个位数百分比的收入就能说自己是：
海外最赚钱的AI中国AI公司了……
佩服啊……
今天看到一个新闻，标题是：
《海外最赚钱的中国AI公司，竟是昆仑万维》
昆仑是AI公司吗？应该是吧，毕竟有天工大模型，还有AI音乐，AI社交业务……
昆仑的海外收入占比高吗？51.5亿元，海外收入占比91%。是挺高的；
所以这个标题初看感觉没什么问题……
但实际呢？
昆仑的大部分收入来自Opera浏览器的广告收入、starmaker的语音房/直播收入以及Dramawave的短剧收入；
真正意义上的AI业务收入是AI音乐的100万美金/月，AI社交单月最高的100万美金……
一个古典到不能再古典的互联网公司，套俩AI孵化业务，只要AI业务贡献个位数百分比的收入就能说自己是：
海外最赚钱的AI中国AI公司了……
佩服啊……
Media is too big
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Cursor 设计师这个个人网站真的漂亮，都是用 Cursor 写的，新搞得网页时间节点选择那里尤其炫酷：https://os.ryo.lu/
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哈工大的机器人做咖啡 真的很酷
除了给我的葡萄咖啡里面没加葡萄（已退款）
除了给我的葡萄咖啡里面没加葡萄（已退款）
112: 与千寻高阳聊具身：一个像机器人的人，怎么做像人的机器人 - 晚点聊 LateTalk
采访高阳老师过程挺有意思，我们聊个人经历聊了一个多小时，但为了不让播客听起来我像个无耻的只知道打听八卦的狗仔我只放了20分钟，更多内容我可能会放在文字稿里。一些花絮可以跟大家分享。
比如我问他最近在看什么书，他说我不看书。我：？他说他上学的时候意识到自己不太喜欢看书，初中时还会有点因此内耗，高中以后就不会了。
我问他最近还滑雪吗，因为他大学时导师经常安排一起滑雪，他说不滑了，因为有骨折的危险。我：？危险是才有的吗
总之高老师身上没有那些典型的“小天才”的锋芒和张扬和刻薄，是一个淡淡的努力的平和的学霸，我说他有点像努力融入人类社会的机器人。
采访高阳老师过程挺有意思，我们聊个人经历聊了一个多小时，但为了不让播客听起来我像个无耻的只知道打听八卦的狗仔我只放了20分钟，更多内容我可能会放在文字稿里。一些花絮可以跟大家分享。
比如我问他最近在看什么书，他说我不看书。我：？他说他上学的时候意识到自己不太喜欢看书，初中时还会有点因此内耗，高中以后就不会了。
我问他最近还滑雪吗，因为他大学时导师经常安排一起滑雪，他说不滑了，因为有骨折的危险。我：？危险是才有的吗
总之高老师身上没有那些典型的“小天才”的锋芒和张扬和刻薄，是一个淡淡的努力的平和的学霸，我说他有点像努力融入人类社会的机器人。
借着给“赛博的朋友”出内容，了解了下当前最火热的机器人行业。
其中给我最大的洞察是，我们不应该仅仅把机器人当作“工具”，而是应该赋予他们更多人性的情感。
就像我们看机器人马拉松，会涌现出共鸣。这不是一种要求，而是我们内心本身就有的情感需要。
包括现场，我也看到很多小孩子聚在机器人旁边，和他们对话、拥抱。他们和机器人天生就是好朋友。
话说有点期待自己的第一个“赛博朋友”了[旺柴]
其中给我最大的洞察是，我们不应该仅仅把机器人当作“工具”，而是应该赋予他们更多人性的情感。
就像我们看机器人马拉松，会涌现出共鸣。这不是一种要求，而是我们内心本身就有的情感需要。
包括现场，我也看到很多小孩子聚在机器人旁边，和他们对话、拥抱。他们和机器人天生就是好朋友。
话说有点期待自己的第一个“赛博朋友”了[旺柴]
目前，缺少足够的真实数据仍是机器人提高智能水平的最大瓶颈。美国机器人创业公司Ambi Robotics联合创始人Ken Goldberg指出，大语言模型Qwen-2.5的训练数据量相当于真人收集12亿个小时，而具身智能模型π0一年收集的训练数据量仅为1万小时左右，这意味着具身智能模型若想达到大语言模型的智能程度，以现在的方式、速度收集数据，还需要12万年。