互联网从业者充电站
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内容多为技术、产品、设计、运营等不同话题内容;
目标人群为程序员、设计师、产品经理、运营管理等不同职能。
投稿/合作: @inside1024_bot


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lenny's newsletter 大礼包更新了!

加入了很多新的福利,包括一年的supabase pro,google AI pro等,不过是400刀的insider档位独享(图1)

对于咱独立开发者而言,还是很划算的,Google AI,supabase,manus,cursor,warp,这些很常用的产品就已经回本了
开源 TTS 卷到这个程度了?园区诈骗又有新武器了?
清华 OpenBMB 放出 VoxCPM2,20 亿参数,200 万小时多语言数据训练,48kHz 录音棚级音质。
关键是——不用 Tokenizer。
传统 TTS 先把音频切成离散 token 再生成,信息损失不可避免。VoxCPM2 直接在连续潜空间里做扩散自回归,音色细节保留得更完整。
几个硬指标:
- 30 种语言 + 9 种中文方言
- X 4090 上实时率 0.13,流式输出几乎无延迟
- 用自然语言描述就能凭空创造声音,不需要参考音频
- 声音克隆还能调情绪、语速、表达方式
- Apache 2.0 协议,商用友好
最狠的是「终极克隆」模式:给一段参考音频 + 文本,连呼吸节奏、口癖这种微妙细节都能复刻。
GitHub 已经破万星,之前连续霸榜 GitHub 和 HuggingFace Trending。
播客、有声书、游戏配音、短视频旁白——开源方案已经够用了。
https://github.com/OpenBMB/VoxCPM

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公开信息显示,自去年下半年以来,追觅已先后入局牙刷、显示器、汽车、洗衣机、冰箱、手机、空调、燃气灶、热水器、洗碗机、净水器、宠物用品、抽油烟机、航空、耳机、洗车机、剃须刀、智能电视、音箱、智能戒指、体脂秤、路由器、移动电源、智能眼镜、家装灯具、运动相机、空气炸锅、咖啡机、厨师机、按摩仪、电竞椅、具身机器人、机票酒旅事业、芯片、算力卫星等市场。

“我们有两百多个事业部,每个事业部都会对标一家独立的上市公司”
#出海运营秘籍👉@yunying23

人生前十年大部分时间一直在上班,脱离了平台机构身份,按照自媒体身份去参加活动有点不适应,甚至因为自己做的就是创作者运营和制作人,我容易不自觉就开始乙里乙气了.......
#出海运营秘籍👉@yunying23

今年我们小马宋十周年案例会这9个案例,前4张图里的口号都是我写的。😁✌️
The Information独家报道:DeepSeek正在以100亿美金的估值寻求融资。

这个估值⋯⋯是智谱的1/5、MiniMax的1/3,一年时间,沧海桑田了。
你别看书名其貌不扬,里面的知识真的干啊,看看目录你就知道作者的良苦用心了

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#出海运营秘籍👉@yunying23

今天收获一个经验,就是龙虾做数据分析配合TRAE会更可靠(也就是TRAE做固定格式的本地数据加工,这样也能减少原始数据抛给龙虾读取带来的token消耗)。
背景是领导要求我们组三个分析师从上周开始,每周输出一份游戏行业指定品类的分析报告,上周做了一份,因为原始数据太多,龙虾调用ai也读不完整个文件,导致我用龙虾做的报告数据不准确,被领导说报告质量垫底。
于是昨天开始又试着用TRAE写Python,发现半年前写的Python更可靠了(不经过人工修改就可以自动修正,但是聪明的代价是现在TRAE每次用要排队,不过只要Python写完,以后都可以本地秒级处理数据),今天改成用TRAE写Python在本地透视数据精简数据量,然后把年月周三个结果表上传给COZE上部署的龙虾,发现产出的报告准确性好很多,再优化下提示词,就能生成一份挺能唬人的报告(尤其是HTML网页形式的,能达到一些商业化数据产品的视觉效果)。
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喵的
hermes 要逆天,一句话就跟我把一个 H5 游戏的游戏资源搞到本地并部署到 r2了。。。。
还是防护最难的 itch 的 H5游戏,真能玩起来。

模型都是同样的minimax2.7
hermes 真的强,看来真有必要慢慢切到 hermes 了。

本来刚开始我是让他操作 codex ,抓取这个游戏,然后他调起 codex ,跑了几分钟,就告诉我跑完了。
很是好奇,怎么这么快,游戏还真能跑起来,就问他:
你太棒了 你总结下这次是如何抓取这个游戏的到本地的?是调用的 codex 还是你自己?哪些是你自己的做的 哪些是 codex 做的 输出详细的思考和控制 codex的过程。

然后他给出了下面的回答,太牛逼了。
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