值得关注的AI模型

黑森林实验室发布开源文生图模型「FLUX.1」

Black Forest Labs（黑森林实验室）由 Stability AI 前核心成员创建，而且效果更好。

此次黑森林共发了 FLUX.1 系列的 3 个模型：pro、dev、schnell：pro 是最强版本，dev 则是中杯，schnell 主打一个快速生成 最大亮点是生成文字效果很好，以及支持中文输入。开源版本只能部署 dev 和 schnell，最低需要 24G 显存。

3个版本分别试用地址：

https://fal.ai/models/fal-ai/flux-pro

https://replicate.com/black-forest-labs/flux-dev

https://replicate.com/black-forest-labs/flux-schnell

项目地址：https://github.com/black-forest-labs/flux

官网：https://blackforestlabs.ai/

效果嘎嘎好

有趣产品的讨论

十问网红多模态AI应用：胃之书

https://mp.weixin.qq.com/s/wo7O8ro0FxcqIz2myGvIBg

这篇文章是关于一款名为“胃之书”的多模态AI应用的分析，它在两个月内迅速走红，但作者认为其是“伪现象级”产品，因为它主要依靠小红书和媒体的推广，并没有形成真正的破圈效应。文章从多个角度对“胃之书”进行了深入探讨，核心观点包括：

1. 产品介绍：“胃之书”是一款AI驱动的食物洞察和记录应用，通过拍照识别食物并提供相关信息，简化了美食记录流程。
2. 创新点：该应用通过简化上传流程、流式输出JSON、震动反馈、AI生成推送文案、黑白配色以及商业闭环设计等方面进行了创新。
3. 用户增长：应用的增长主要经历了技术圈的关注和小红书的爆发，但面临AI应用常见的增长陷阱。
4. 用户数据：文章提供了应用的收入数据和用户增长情况，显示了初期的快速增长和随后的增长放缓。
5. 用户留存：尽管应用的用户次日留存率较高，但作者认为产品在满足深层次用户需求方面存在不足。
6. 媒体关注：媒体对“胃之书”的广泛报道反映了当前AI应用稀缺与市场期待之间的落差。
7. 用户体验：作者作为终身用户，认为应用的UI设计吸引人，但在深度功能和用户价值方面需要进一步提升。
8. 产品定位：文章讨论了“胃之书”是否是一款一波流产品，即快速走红但难以维持长期增长的产品。
9. 未来发展：作者提出了对“胃之书”未来发展的一些建议，包括持续满足用户需求、拓展产品应用场景、强化数据资产等。
10. 新产品开发：文章提到了“胃之书”的创始人正在开发另一款名为“心之书”的新产品，这可能是面对“胃之书”天花板的一个策略。

AI好文推荐

How I Use "AI"

https://nicholas.carlini.com/writing/2024/how-i-use-ai.html

主题

• 如何使用人工智能（AI）来提高个人在编程、研究和日常任务中的效率。

作者背景

• 尼古拉斯·卡里尼（Nicholas Carlini），一位程序员和研究科学家，专注于机器学习领域。

AI的应用领域

1. 制作应用程序。
2. 作为导师。
3. 简化代码。
4. 执行无聊的任务。
5. 自动化任务。
6. 作为API参考。
7. 作为搜索引擎。
8. 解决一次性问题。
9. 教授新知识。
10. 修复错误。

作者对AI的看法

• AI模型（大型语言模型）并未被过度炒作。
• 作者通过与大型语言模型的互动，提高了编写代码的速度。

公众对AI的两种极端观点

1. 乐观派：认为AI将在未来三年内自动化所有工作。
2. 悲观派：认为AI没有贡献，也不会有任何贡献。

作者的立场

• 提供基于实际使用经验的AI应用案例。
• 强调AI在学习和自动化无聊任务中的作用。

AI的局限性和伦理问题

• 作者理解AI的局限性，如易出错、缺乏鲁棒性。
• 认识到训练AI模型可能带来的伦理问题。

作者的期望

• 通过具体案例展示AI提高生产力的方式。
• 希望读者了解AI的实际应用价值。

观点整理

1. AI的实用性
   • 尼古拉斯·卡里尼通过个人经验，展示了AI在提高工作效率方面的潜力。
2. AI在编程和研究中的应用
   • 制作Web应用程序、使用新框架、性能优化、简化大型代码库、自动化任务等。
3. 公众对AI的误解
   • 作者指出，公众对AI的看法往往过于极端，而实际应用中AI可以作为辅助工具。
4. AI的局限性和伦理考量
   • 尽管AI有助于提高效率，但作者也强调了其局限性和可能带来的伦理问题。
5. 作者的个人体验
   • 作者分享了自己使用AI进行研究和编程的经历，以及AI如何帮助他解决实际问题。
6. AI的未来展望
   • 作者没有对未来进行预测，而是专注于当前AI的实际应用和效果。
7. AI作为辅助工具的潜力
   • AI可以作为学习和自动化任务的工具，帮助用户专注于解决更复杂的问题。
8. AI与人类工作的结合
   • 作者认为AI不会取代程序员，而是将成为他们的助手。
9. AI在特定任务中的应用
   • 作者提供了使用AI进行特定任务（如构建应用程序、性能优化等）的示例。
10. AI的伦理和安全性
    • 作者提到了AI可能带来的负面影响，如错误信息、滥用、监控和工作置换。

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专栏“AI副业”，AI副业项目推送。

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AI工具导航站“未来已来”，AI工具收录。

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