来自Google的NotebookLM这款AI产品本质上是一个智能笔记本，用户可以将PDF、音频、视频等各类素材输入其中，NotebookLM就能够理解并提炼出重点。最引人注目的是它还能生成自然、专业的对话式音频播客内容，具体可以参考我之前写过的这篇专题博客。最近看到十字路口Crossing播客也发了一期关于NotebookLM的内容，将其中的一些重点做了整理和总结如下：
最近才有空看完了这场来自Anthropic的圆桌讨论，多位来自不同岗位的AI专家深入探讨了提示工程（Prompt Engineering）的本质、技巧与未来发展。参与者包括负责开发团队关系的Alex、主要与客户打交道的David Hershey、领导微调团队的Amanda Askell，以及提示工程师Zack Witten。一些核心重点总结如下：
提示工程本质上是一门关于如何与AI模型进行有效沟通的艺术。正如Zack所说，这项工作的核心在于”指导模型完成特定任务，致力于挖掘模型的最大潜力。通过与模型协同合作，我们得以完成那些原本难以实现的目标”，”从根本上说，与模型交互就像与人对话一样。我们需要深入理解模型的运作机制和反应模式。”
我两天前刚写过Bloomberg报道的《AI 检测器误判学生作弊，严重后果令人担忧》，其中提到“OpenAI 近期表示，出于对特定群体可能受到负面影响的考虑，公司决定暂不发布 AI 写作检测工具。其中特别提到了英语非母语（ESL, English as Second Language）学生群体可能会受到影响。”
因此今天看到DeepMind公布他们这款名为SynthID的AI内容水印工具觉得一定要挖掘一下背后的原理，这是否也会造成教育公平方面的问题？
可以先看看Google官方的SynthID产品宣传视频：
考虑到为声音、图片和视频打水印这个事情相对容易理解，所以重点就放在SynthID是如何能对文字打水印上：
目前已经在维护一个针对AI初学者的推荐产品集，但最近因为有朋友问到专门针对AI做多媒体相关内容方面的产品推荐，因此在这里继续整理一份我自己用过并推荐的音频、图片、视频相关的AI产品集，偏进阶使用场景，但标准依然是求精不求多，并且将其中对国内使用友好的产品做了特殊标注，可以收藏本文后优先考虑试用这些标注过的产品。
在ChatGPT掀起的AI革命中，教育界似乎找到了一个看似完美的解决方案：AI文本检测工具。然而，当我们深入探讨这些工具的实际应用效果时，一系列令人忧虑的问题逐渐浮出水面。这些问题不仅关乎技术的准确性，更涉及教育公平的根本。
近日，彭博（Bloomberg）发布了一篇深度报道，揭示了AI检测工具在教育领域应用的诸多隐忧。据统计，有三分之二的教师表示经常使用AI生成内容检测工具。在如此大规模的应用中，即便是极小的错误率也可能导致大量误判案例，进而造成严重的教育公平问题。
24岁的大学生Moira Olmsted的经历，深刻揭示了这个问题的严重性。作为一名自闭症谱系障碍者，她在重返校园后遭遇了一个意想不到的困境：她那结构严谨、逻辑清晰的个人写作风格，竟然让她的作业被AI检测工具错误标记为”人工智能生成”，被老师打了个零分。这不仅是对她个人努力的否定，更暴露出了AI检测工具在实际应用中的深层次问题。
之前在很多个场合做过AI主题分享，针对应该如何应对这波AI大潮带来的影响，我给出建议中的第一点就是鼓励大家多尝试新一代的各种AI产品，无论是在工作中提效还是生活中for fun。很多时候我发现大家对于有哪些常用的AI工具并不熟悉，因此在这里整理一份我自己用过并推荐的一个AI产品集，标准是求精不求多，并且将其中对国内使用友好的产品做了特殊标注，可以收藏本文后优先考虑试用这些标注过的产品。
最近看了这篇Verge的Nilay Patel采访Rabbit R1的创始人吕骋的文章，感觉对于AI+硬件领域感兴趣的同行是个很好的参考 – 尤其考虑到R1这款AI+硬件的先驱型产品在目前普遍被认为已经失败的情况下，这次长达一个半小时访谈确实能从全新的视角发现一些产品和团队上的亮点。之前Founder Park也就此写过一篇，但是我发现其并未翻译全文，因此个人重新翻译了一下访谈全文，并在前面附上我整理的核心要点：
引言：作为OpenAI的CEO和Y Combinator的前总裁，Sam Altman在科技创新和创业投资方面无疑具有丰富的经验。他在自己的博客中分享了“希望有人早点告诉他”的17条创业建议。这些箴言不仅适用于创业者，对于任何希望在事业和生活中取得进步的人都具有启发意义。
本文总结自Air Street Capital 在10月10日推出的《2024年人工智能状况报告》，也附上了一些个人点评；
