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韩国一名投资 YouTuber，被自己的订阅者持刀找上门了。 7 月 13 日上午，釜山南区一栋商业楼内，一名 20 多岁男子多次刺伤一名 40 多岁的股票投资 YouTuber，随后逃离现场。伤者面部和身体多处受伤，目前没有生命危险，嫌疑人已因涉嫌杀人未遂被捕。 韩媒称，嫌疑人原本是该频道的订阅者，听信博主的投资判断后遭受较大损失，因此心生怨恨。他查到博主所在位置后，带着刀直接找上了门😨。警方仍在调查两人的具体关系和作案动机。 以前荐股博主最怕行情打脸，现在还得防着观众带着亏损账单要求线下对账。 （要是亏的比粉丝更多，能防身不？）

现在真的是年轻人，直接把我们这种老登按在地板上摩擦了。 上周末去了两天 Apple 给大学生办的「学以智用」。 主题很简单：用 AI 加上自己学的东西，做出能跑的应用或交互程序。 结果现场一圈看下来，有人把宇树机器人接上 AI，做成能交互的装置，有人做了冰箱猫管家。 还有人把红外传感器和 AI 绑在一起，搭了套能分析和捕捉野生动物活动、观察大自然的系统。 艺术方向、女性疗愈方向也都有人在做，类型多到我没想到。 更离谱的是台上分享的那些博主，个个小红书 15 万粉起步，还都是大学生，甚至有 13 岁的学生。 真的不服不行啊~ 我坐在台下全程点头如捣蒜，一句「我是 AI 博主」都没敢说出口，怕被当场拆穿。只能默默学习。 以前总觉得代差在「谁学得更快」。 错了。 真正可怕的不是年轻人会用 AI，是他们已经跳过「讲 AI」这一步，直接把东西做出来摆在那了。 我们还在聊可能性，人家落地都快晾干了。 随手剪了个视频，走马观花看看。

1/ star-cover 0.1版本 诞生啦！！一个本地跑的 AI 翻唱工作站。 想介绍一下我做这个的初衷，音乐是我的爱好之一，比重还挺高，一直想听喜欢的歌手唱自己私心喜欢的歌曲。 AI翻唱现在已经很普遍了，技术也很成熟，但是前期准备多，后期处理比较麻烦，所以想自己试试能不能打通。 2/ 把运行链路稳定了一轮。 修了 ffmpeg 找不到、bat 双击闪退、模型缓存路径、RVC 基础模型缺失这些问题。现在本地 CUDA、BS-Roformer 分离、RVC 转换、混音这一整条链路可以比较稳定地跑起来。其实这些我之前都不懂，跟着F5和codex干就完了。 3/ 补了一批歌手模型：Taylor Swift、Bruno Mars、Rihanna、ROSÉ，加上原来的周杰伦。 4/ 今天最大的改动是 GUI，终于落实。 之前用 cmd 和 Gradio 表格凑合跑，但群星分句特别难用。于是重做成自定义网页 UI：暗色界面、歌手卡片、任务摘要、逐句编排列表。 单歌手翻唱是一键跑；群星模式可以每一句选歌手、调变调、批量分配。 5/ 群星分句这个功能开始像“制作台”了。 一首歌先分离人声，再转录成一句一句。每句可以指定不同歌手，比如主歌周杰伦，副歌 The Weeknd，某几句 Rihanna，再单独给几句升降调。 6/ 下一步想训练一个更具体的音色：04-07 年周杰伦演唱会时期那种金属嗓。 今天也整理了训练思路：素材要偏现场、颗粒感强、观众声少、伴唱少。RVC 能学音色和共鸣，但“撕裂感”很依赖原始唱法，所以素材质量会决定上限。 今天输出的歌曲谈不上完美，继续优化。 有对这个项目感兴趣的，有建议的欢迎留言，我会持续改进并分享。 #BuildInPublic# #AI# #VoiceAI# #IndieHackers#

拉美自媒体博主落地郑州直奔中医院，要紧的不是打卡景点，而是直奔中医院体验针灸。7月1日，来自委内瑞拉的自媒体博主来到河南中医药大学第一附属医院龙子湖院区。从头疼到扭伤，他们现场体验中医针灸，亲身感受了一回中医的“东方神秘力量”。（记者 童林 李思瑶）#中医#

近日，河南登封一名81岁老人，独自摆摊卖菜，被一名助农博主偶遇。博主将老人全部蔬菜买下，还请老人吃了他平时舍不得消费的烩羊肉，饭后让老人打包剩菜，并额外购置礼物赠予老人。 不料老人在返程途中，遭遇车祸身亡。 老人的孙子刷到博主视频后，在评论区表示，这下才明白车祸现场出现的打包饭菜、新物品来源。 博主得知噩耗后十分自责，老人家属却主动安慰博主，感激博主让老人吃到丰盛饭菜、留下珍贵影像，全家对博主的善意表示感谢。 后续还有部分网友无端指责博主，对其进行网暴。

刚刚 Doubao-Seed-2.1-pro 发布啦! 给大家分享一个自我迭代 Agent 的构建技巧啊, 也是我在今天字节 seed-2.1 模型发布 demo 中用到的技巧. 这个技巧的核心就是, 干一件复杂的事情, 用两个Agent比用一个Agent要好. 简单来讲打工Agent干完活之后, 还要增加一个评审Agent, 这个Agent要给打工Agent的产出评分, 然后说明评分理由, 哪里做得好, 哪里做的不好. 然后, 一定要输出结构化的评分结果(JSON就行), 这样, 打工Agent接到评分后, 进行修改, 修改完毕再次交给评审Agent, 评审Agent再次打分, 这时候就可以跟上次的打分进行对比. 只有得分大于上次的得分, 你的框架才合并这次的修改. 这就是 Agentic 自我迭代了. 基于 AI 反馈的强化学习的雏形基本就是这样的了, 以及吴恩达提出的 Agentic Workflow 核心原则之一就是 Reflection（反思），框架让模型像人类程序员提交 PR一样：打工 Agent 提交 PR，裁判 Agent 跑测试、打分。只有 Review 通过才能 Merge 到主分支。这就是真正的“工程化迭代”了. 甚至我框架内其实就是采用的Git模式, 多个Agent进行并行评估模拟多个分支, 只有打分高的才会合并到主分支. 最终得益于 Seed-2.1 本身的自我迭代和多模态能力也很强, 在它的驱动下, 成功实现了这个【只需要上传一个城市的相册, 就能建模一整个城市】的demo. 相信在现场的同学已经看到这个 demo 了哈哈. 下一期告诉你当这个办法也失效了, 该怎么办☆. #AIAgent# #seed21# #AI自我迭代#