一周热榜

大家都知道塔吉特（Target）的市场营销人员通过顾客的购物记录，推断出一位少女怀孕了，甚至比她的父母还早知道这件事。有人研究过大型语言模型（LLM）预测用户细节的能力吗？如果研究过，用户需要和LLM聊多久，在对话中泄露多少个人信息，预测才会变得准确？ 我能想象一个可怕的场景：在几个月里，我偶尔向ChatGPT提一些技术问题，OpenAI就掌握了向我推销新袜子的最佳方式，甚至在我自己知道会怎么做之前，就能预测我在某些情况下的行为。网上似乎很少讨论这个问题，这很奇怪，也许是因为这方面的研究确实还不多？

一个免费的、基于网络的 Facebook 视频下载器，真正保留了原始音频——这是大多数 Facebook 下载器做不到的。它使用 Next.js 和 yt-dlp 构建，提供干净、无广告的体验，可以下载多种质量的 Facebook 视频。

Kling 刚刚发布了 VIDEO 3.0，这是对其 2.6 和 O1 模型的重大升级。 主要改进： * **延长时长：** * 最长可达 15 秒的连续视频（之前为 5-10 秒） * 灵活的时长范围，从 3 秒到 15 秒 * 更适合复杂的动作序列和场景发展 * **统一的多模态方法：** * 整合了文本生成视频、图像生成视频、参考生成视频 * 在一个模型中进行视频修改和转换 * 原生音频生成（与视频同步） * **两种变体：** * VIDEO 3.0（从 2.6 升级） * VIDEO 3.0 Omni（从 O1 升级） * **增强功能：** * 基于参考生成的更佳主体一致性 * 更好的提示词遵循和输出稳定性 * 在故事板和镜头控制方面更灵活 这使得 Kling 在市场上具有竞争力，可与以下产品竞争： * Runway Gen-4.5（每月 95 美元） * Sora 2（有限访问） * Veo 3.1（谷歌） * Grok Imagine（刚刚登上榜首） 15 秒的时长特别引人注目——与典型的 5 秒短片相比，它能够实现更强的叙事性。结合原生音频，这可能会改变内容创作者的工作流程。 公告中未提及定价。之前的 Kling 模型价格在每月 10-40 美元之间，远低于 Runway。 有人已经可以测试了吗？好奇在新的时长下，质量与 Runway 和 Sora 相比如何。

我们开发 TabChop 的初衷是，因为分账这件事至今仍让人觉得异常麻烦。有人下载了 App，结果扫描账单不准，界面又不好用，最后半桌人都放弃了。<p>在经历了无数次“解决方案”演变成未决请求和 Venmo 混乱的晚餐后，我们想要一个能简单奏效的工具。<p>TabChop 从账单开始。拍张照片，分享一个短代码，每个人认领自己点的菜。你可以实时看到账单更新，大家认领菜品的过程一目了然，再也不会有“谁点了什么？”的困惑。<p>我们还存储了每个人的 Venmo、Cash App 或 Zelle 信息，分账完成后，只需一键支付。再也不用尴尬地询问该付给谁，以及付多少钱。<p>我们的目标很简单。没有摩擦，没有计算，没有尴尬。只需一种无痛的方式来分账。

不露姓名，不露脸，除非你选择。就像 NGL，但用的是真实的声音。

大家好！这是又一个周末社交话题。在这个话题里，我想请大家分享一下最近自动化处理的个人琐事。具体来说，请分享： 1. 之前你是如何手动完成这项任务的？ 2. 你是如何实现自动化的（工具、脚本、设备）？ 3. 它现在运行顺畅吗？或者你经常需要调整它吗？

我在 texttospeech.site 上搭建了一个简单的文本转语音转换器。 免费版：每天 10 次生成，标准语音，无需注册。 专业版：Neural2 语音，2000 字符，可下载 MP3 文件。 技术栈：Next.js，Google Cloud TTS API，Vercel。 这个 2 美元的域名是我在 speechtotext.xyz 卫星站为我的主产品带来了 22% 的流量后，进行的一次 SEO 实验。我想看看完全匹配关键词的域名对 TTS 搜索是否仍然有效。 欢迎反馈——尤其是关于语音质量和用户体验的。