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哈哈哈，自用的视频生成 Skill 终于做好了。 以后生产视频方便多了，只需要一句话！ 公开技术方案： 1. Listenhub API实现声音克隆，合成，字幕时间轴控制 2. Seedream 4.5 生成背景封面 3. Manim库实现文本动画 4. FFmpeg合成视频。 同时支持16:9 和9:16 视频，抖音、小红书我来了！
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Dan Koe 的故事是很有启发的。 最核心的两个点： 1. 产品最核心的是分发渠道 2. 专注的力量
DeepSeek 最近发的三篇论文，全部都是带梁文锋署名的，论文讲的内容也很有意思。 尤其是那篇讲 Engram 的，DeepSeek 相当于给模型带了一本“字典”进考场，把死记硬背的脑容量腾出来，专门用来做难题。 但他们发现，如果模型全是记忆（Engram），那就是个死记硬背的书呆子，完全没法思考。 但如果全是推理（MOE），又要浪费大量算力去推导像“中国首都是哪”这种固定知识。 那要带多少记忆去考试呢？ DeepSeek 研究出了一个模型“记忆”和“思考”的黄金比例。 最后测出来的最佳配比是：75% 给思考，25% 给记忆。 这个结论可能不仅适合于模型，也值得人类深思。 当一个人记住所有细节，就约等于没有空间思考。 逻辑思维，适当抽象，是人类进步的源泉。 当一个人完全没有知识，只会浪费脑力去思考最基本的东西，脑力空转。 DeepSeek 实测，加了字典减少思考后，模型多出了相当于 7 层网络的思考深度。 没想到，知识的广度以这种方式增加了思考的深度。 很有启发。
gitlab这个玩意现在用的还多么？ 我记得我当年大一的时候，班里有人为了方便写项目有人弄了个gitlab。 刚看了一眼，这么多年了，PE还是负数，PS是6.23，57亿的市值，真的还有人在用这个东西么，github被微软收购之后，gitlab感觉已经逐渐淡出视野了，刚看主页也是拥抱AI了
很多人和我探讨过，为什么某某账号看似不错，怎么突然就断更了 我始终坚持：这属于哲学上的不可知论，我们需要承认我们无法知晓答案 就算原作者告诉你他断更的原因，这也不是真相 因为作者自己也不知道真正的原因 他可能会说「太忙了」「没灵感了」「生活变故」，但这些都只是他能意识到的表层理由，是他的理性系统事后给出的「合理化解释」 真实的原因可能是：童年某个被忽视的经历导致的完美主义焦虑、多巴胺奖励机制的阈值变化、某个他自己都没察觉到的人际关系张力、荷尔蒙水平的微妙波动、大脑神经连接模式在某个时刻的重组，以及其他成千上万个相互作用的因素 更深层的问题是：当你问「为什么断更」时，你预设了存在一个单一的、可被言说的「原因」。但人的行为不是这样运作的。断更不是一个「决定」，而是无数微小的、无意识的倾向累积到某个临界点后的涌现现象
Bear Liu
做自己的专业方向，最重要的是：从低价值区间向高价值区间跃迁的能力。但问题在于，这种跃迁到底该怎么做？ 电影演员马修·麦康纳是个非常好的例子。他刚出道时是偶像演员，外形一流，演技也不错。在好莱坞，混成一个肥皂剧演员式的长青角色，其实完全不难。他的起点，几乎就是《老友记》里的 Joey 的终点，已经让很多人羡慕了。 但这位大哥非常有品味，也非常有眼光。他想做的是更高价值的角色，给自己留下真正的作品，而不是接一堆商单式的片子。 那他是怎么做的呢？ 他先向市场发出了信号：告诉所有人，他只会这样选角色。但问题是，市场一开始并不买单。经纪公司一旦碰到适合他外形的角色，还是会扔给他，而且片酬一次比一次狠—— 500 万、600 万、700 万、800 万，甚至 1000 万美元。 但他真的能按住自己不动，十几个月没有工作。 最后，转型成功了。他拿到了《星际穿越》、《真探》，以及《华尔街之狼》这些重量级角色。也正是从那一刻起，他作为实力派演员的价值，才真正完成了跃迁。 回到我们自己做的事情上，其实也是同一个问题： - 你所在的这个细分市场，有没有更高的价值区间？ - 你有没有可能完成跃迁？ - 怎么跃迁反而是次要的，更重要的是你要为此付出什么样的代价。
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