从 NotebookLLM 到 ListenHub，生成式 AI 看起来要先攻陷有声读物…我觉得头条抖音稍微改改就能给所有人推他们喜欢听的东西了…很可怕 https://t.co/64KS2EzkTo https://t.co/DEIMduxaZ8

根据宝玉老师@dotey 关于notebooklm的反向工程获得的系统提示词，用自己最新分享的论文内容和读书笔记，生成了一个播客节目，不想用这个词，但效果只能说太炸裂了。 「LLM, Reasoning」论文 Reinforcement Learning for Reasoning in Large Language Models with One Training Example 心有灵犀一点通，只用1 个训练样本去打动模型，让LLM的reasoning能力巨大提升。

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我可以算是AI的极端拥戴者了，即便如此，我也非常谨慎于AI批量生产垃圾的能力，智能化的用途很广，给互联网增加过剩其实是最没价值的方向。 而且AI生产出来的东西，有点遵循「一旦它涉足了你正好熟知的领域」的规律，如果没有专业的主控者，就只能被门外汉看来「不明觉厉」，实际上全是能够被一眼看穿的纰漏。 说得更直白点，AI的定位始终是副驾驶，如果使用者开车技术不行，就根本做不出达到交付标准的内容出来。 NotebookLM这波就是典型的震惊体，很多人会觉得播客又被颠覆了，普通人随便弄半个小时就能生成上架一档完整的播客，这还得了，要变天了⋯⋯ 但会这么认为的人，其实根本不懂播客，播客是最没工业化批量生产容身之地的行业，这里既没有流量补贴的玩法，内部的竞争程度得也够卷，商业变现的逻辑更是跟着人设走的，拿AI预制菜去跑马圈地，除了徒增服务器负载之外，除了取悦自己之外，没有任何意义。 AI的总结也是，如果是用于自己的研读学习，可能问题不大，但是交付到全网，那股异味就怎么都挥之不去，尤其是比如我这种天天和文字打交道的，对于AI总结的无效堆砌和信息丢失简直太敏感了，属于卒读即会破坏我自身文本系统的做法，代价太高了。 换位思考，我也能够理解画手群体对于AI绘画的「尸块」评价，虽然这里面确实有着对饭碗被砸的恐慌，但在他们眼里，AI作品的糊弄性是很强的，一般人跑图觉得自己也能画东西了是一码事，让专业艺术家去接受审美降级又是另一码事。 我前几天跟人说，我对AI的使用，是在交付上零容忍，在兴趣上无上限，什么意思呢，就是在我懂和擅长的领域，比如写给你们看的成品里，没有任何AI的成分，但在我自己是外行的领域，且并不指望拿来交付，只为玩票体验，比如用Midjourney画点东西，用Runway跑跑视频，我对AI是完全拥抱的，同时不会把它交付到垂直社区里增进污染。 这也是我对AI的使用原则，它应该成为扩大人类外延的工具，而不是替换掉人类的训练结果。 当然了，在工作过程里利用AI能力则是另一种场景，不在上述评判当中。