上周我在为我的产品设置支付时，发现了一个1小时的YouTube教程。<p>这个视频内容详尽且制作精良，但我实际上只需要2到3个具体的答案。<p>结果，我大部分时间都在跳来跳去，重播某些部分，仍然感觉在浪费时间。这让我想起了在学习新工具时经常发生的情况——信息虽然存在，但却埋藏在冗长的内容中。<p>作为一个实验，我尝试将这个教程转变为更互动的形式，让你可以在视频中搜索或直接提问。<p>这是我在LemonSqueezy设置指南中的尝试： https://qudemo.com/share/761a0549-315d-4441-862d-fbff310a9cc8<p>这是一种截然不同的体验——我不再是被动观看，而是能够直接跳到重要的部分。<p>对我来说，从“观看视频”到“与之互动”的转变感觉像是一个巨大的解锁。
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我越来越担心人工智能的能力与公众的认知之间存在的脱节。虽然GPT-5在一定程度上缩小了这一差距，让免费用户在某些时候能够体验到更好的推理模型，但我仍然听到来自社会各个层面的相同声音：人工智能被过度炒作。智能体并不是真正存在的东西。没有人以严肃的方式使用人工智能。这一切都是人工智能的噪音。
问题在于，真正理解人工智能的潜力和指数增长的AI研究人员，生活在自己的小圈子里，主要集中在旧金山（我也有同样的罪过）。一些人试图教育公众并传播他们的观点，但他们所使用的渠道，如小众播客和社交媒体X，主要受众仍然是同一个圈子。
我认为我们需要立即调和这两种观点，以帮助社会和更广泛的经济为即将到来的指数级进步做好准备，这将影响一切。我只是不确定我们该如何实现这一目标。
计算机视觉用于检测，先进的图像修复技术用于去除，FFmpeg用于音频处理。提供简单的REST接口，并支持异步处理的Webhook回调。
在看到开发者在构建自己的机器学习视频后处理管道时遇到困难后，我开发了这个API。该API处理了复杂性——您只需POST一个视频，就能获得一个干净的文件。
你好！<p>最近关于MCP的讨论让我想起了我所读过的关于过去其他统一协议尝试的内容。为什么这些2000年代的互操作性协议会失败，而MCP又有什么不同之处？是因为在新网络环境下的安全问题？还是设计不佳？又或者是过于僵化？我很想听听当时在场的人的看法。