1 月 09
Luke FanAIGC, 英伟达，NVIDIA，黄教主，GPU, 英伟达，黄仁勋的故事 30系显卡, 40系显卡, 5070显卡, 5080显卡, 5090D显卡, 5090显卡, 50系列性能, 50系列显卡, AI主机, AI硬件选择, ARM CPU, Blackwell架构, CES发布, CUDA, GBNV Link 72, GPU, Llama3 405B, Mac mini M4, MacBook, Project DigITs, stable diffusion, 云主机显卡, 云计算, 光鲜亮丽, 大力水手4, 大模型训练, 工程师, 数据分析, 数据科学家, 显卡与大模型, 显卡与游戏, 显卡价格, 显卡兼容性问题, 显卡创新, 显卡功耗, 显卡升级, 显卡对比分析, 显卡市场, 显卡市场动态, 显卡性能, 显卡推荐, 显卡散热, 显卡构建, 显卡架构, 显卡游戏需求, 显卡的使用, 显卡的未来, 显卡科技产品, 显卡租赁, 显卡设置, 显卡购买建议, 显卡适配, 显卡金融属性, 显卡降价, 显卡需求分析, 服务器部署, 本地渲染, 机器学习, 模型训练, 游戏显卡, 游戏玩家, 硬件发展趋势, 硬件性能对比, 硬件推荐, 硬件推荐指南, 硬件用户体验, 硬件评论, 科技发展, 统一内存, 英伟达, 英伟达发布会, 高端显卡, 高级硬件, 鳄鱼皮印花夹克, 黄仁勋
黄教主已经在CES上吹响了号角，准备好钱包了没有？大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲CES上，全村最靓的仔黄仁勋。黄教主都发布了一些什么东西？我们是不是要准备好钱包去买东西了，还是说咱们稍微冷静一下？
现在AI嘛，市值最高的公司英伟达，作为英伟达的老板，黄仁勋在整个的CES大会上一定是最靓的仔。其他做AI的人，可能还没有他这么风光亮丽。为什么呢？因为CES呢叫做消费电子展，那些做云计算的人，你们靠后站。黄教主是要来发布游戏显卡的，他是来玩消费的，这个还是有很大差别的。而且整个的AIGC玩了两年多，唯一挣着钱的就只有黄教主自己了，其他人都在这赔本赚吆喝呢。所以呢，人家一定要风光亮丽的跟大家做一个演讲。
咱们先看一下皮衣教主，因为他走到哪穿个皮衣嘛。他这个皮衣呢，这一次是一件新皮衣，不是以前穿过的这些旧皮衣。这个叫Tom Ford设计的一个皮衣，这个皮衣呢叫鳄鱼皮印花皮夹克。就是我们可以看到这个皮夹克上有很多非常大的花纹，这个东西呢叫鳄鱼皮印花。就是你如果买了什么鳄鱼皮钱包或者是鳄鱼皮的皮鞋，上面就是这种大花。我还真没见过鳄鱼皮夹克，他这个皮夹克呢应该不是鳄鱼皮的，应该是牛皮的，只是呢把这个大花纹给你印上了而已。
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11 月 24
范, 路AIGC, Musk传奇 AGI, AGI发展, Elon Musk, OpenAI, SEO策略, 业内分析, 业务创新, 争议解决, 产业发展, 产业监管, 人工智能, 企业治理, 信息安全, 信息透明, 公司合规, 公司架构, 公司治理, 内容分析, 内容合法, 创新, 利益分配, 反垄断, 合同法律, 合法性, 商业分析, 商业模式, 商业竞争, 商业规则, 商务策略, 国际市场, 垄断竞争, 市场准入, 市场分析, 市场创新, 市场动态, 市场垄断, 市场监管, 市场竞争, 市场风险, 数字安全, 数字经济, 数据分析, 数据合法性, 数据存储, 数据安全, 数据监管, 数据策略, 数据隐私, 服务创新, 权力博弈, 权益保障, 法庭证据, 法律争议, 法律体系, 法律分析, 法律合规, 法律咨询, 法律意识, 法律效力, 法律文件, 法律条款, 法律环境, 消费市场, 电子文档, 电子邮件, 电子邮件安全, 监管合规, 知识产权, 知识产权法, 知识产权管理, 知识管理, 科技伦理, 科技公司, 科技分析, 科技前沿, 科技发展, 科技架构, 科技治理, 科技法规, 科技监管, 科技竞争, 科技规则, 科技诉讼, 经济影响, 经济法律, 经济纠纷, 经济趋势, 网络安全, 行业趋势, 证据法律, 证据链, 诉讼, 诉讼升级, 诉讼影响, 诉讼策略, 诉讼风险, 请求公开, 风险管理
Musk诉讼OpenAI的事情升级了。OpenAI又公开了一大堆Musk的电子邮件。大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。很多人都@我，要求我去解读一下这个事情。首先，要跟大家讲，诉讼对于Musk来说不是目的，只是一种手段。
咱们看一下Musk跟OpenAI之间的诉讼。2024年，也是今年2月29号第一次提起了诉讼，到6月11号，Musk就撤诉了，因为他这个诉讼期限基本上到了，他所提供的证据又不太够，直接主动选择撤诉。到8月5号，第二次提起诉讼，到11月份又进一步提交了一些诉讼材料，升级了诉讼。原来只是说你坑了我们的钱，现在说OpenAI你们有垄断的行为了，现在我要对你们进行反垄断的诉讼，等于他的诉讼升级了。
那么OpenAI的应对方式呢？按照我的看法，其实是比较幼稚的。他第一次被诉讼，也就是2月29号那一次，就公开了一堆邮件。在3月份公开了一批邮件，11月份诉讼升级了以后又公开了一批邮件。他在不断地干这样的事情，实际上很像什么呢？叫秀才遇见兵，总希望跟这帮兵去讲道理。就像干这样的一个事情，公开邮件其实是经过挑选和节选的，你又不是把所有邮件都公开了。他说，你看他们原来还说过这话，那是不是其他还有？他就不说了。他觉得别人就应该像他一样去理解和看待这些邮件。
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11 月 10
Luke Fan字节跳动，故事多 AI技术, Live Goodbye, Meta, TikTok, 互联网巨头, 互联网经济, 产品创新, 产品策略, 企业价值, 企业创新, 企业形象, 企业战略, 供应链, 全球影响力, 全球竞争, 创新能力, 利润增长, 利益分配, 品牌价值, 品牌发展, 商业利益, 商业前景, 商业变革, 商业拓展, 商业智能, 商业模式, 商业生态, 商务合作, 国内市场, 国际市场, 国际布局, 增强现实, 增长战略, 媒体影响, 媒体策略, 字节跳动, 客户价值, 市场份额, 市场增长, 市场洞察, 平台活力, 广告, 广告收益, 应用发展, 必要信息, 懂王, 战略规划, 技术创新, 投资机会, 投资策略, 抖音, 政策分析, 政策机遇, 数字化转型, 数字平台, 数字广告, 数字经济, 数字营销, 数据分析, 数据安全, 数据整合, 数据驱动, 新兴市场, 智能推荐, 未来布局, 流量分配, 流量变现, 流量策略, 流量红利, 海外市场, 海外收购, 消费趋势, 物流服务, 用户参与度, 用户基础, 用户数据, 用户时长, 用户活跃度, 用户生成内容, 用户留存, 用户行为, 电商, 电商增长, 盈利模式, 短视频, 社交媒体, 社交影响, 经济影响, 行业分析, 行业前景, 行业趋势, 跨国扩展, 跨境交易, 跨境电商, 金融服务, 马斯克
字节跳动守得云开见月明，等来了懂王。大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。说这几天懂王当选了，谁最开心？除了马斯克之外，估计字节跳动的人应该也在其列。为什么？因为前面拜登政府是要封禁他，把字节跳动放在了一个没有任何回旋余地的地方，就是要么你把股份卖掉，成为完完全全的美国公司，要不然就直接被封禁，等于退无可退。
但是现在终于算是天晴了，太阳出来了，懂王来了。要想被挽救，一定要自身过硬。你比如说，我们盼着懂王拯救一下，你说我自己的数据很拉胯，完全没法看，这个对于商人来说是没有任何价值和意义的。所以打铁还需自身硬。
字节跳动上半年的财报算是一骑绝尘，在国内已经完全没有对手了。不要去跟这种大国企、大央企去比，跟所有的互联网企业比，它已经算是一骑绝尘跑掉了。在全球范围内的话，它的收入已经开始直追Meta了。上半年字节跳动收入是730亿美金，Meta上半年是755亿美金，所以这个直追是真的追得很近的。而且年底的话，没准还能再往前蹭一蹭。
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11 月 06
Luke FanAIGC, Google的故事 AIGC工具, AI代码生成, AI合成, AI和人类, AI审校, AI工具, AI工程, AI延伸, AI替代, AI算法, AI编程, AI编程工具, AI编辑, AI计算, AI设计, AI语音, Facebook Copilot, Github Copilot, IT行业趋势, Microsoft GitHub, OWL编码, 临界点, 云端数据库, 产品向程序员, 人工与AI, 人工智能, 人工码农, 代码合并, 代码库, 代码统计, 代码自动化, 分子系统, 制度改变, 前端程序员, 失业危机, 安全认证, 对话窗口, 岗位替代, 工具使用, 工具差异, 工具选择, 市场竞争, 开发工具, 开发者指南, 技术应用, 技术更新, 技术革新, 接口代码, 数字化, 数据分析, 数据生成, 文生图工具, 文科生编程, 未来挑战, 未来科技, 消费者吸引, 用户需求, 界面代码, 界面规划, 百度AI, 程序员失业, 程序需求, 算法代码, 算法程序员, 类库, 类目优化, 系统连接, 编程创新, 编程学习, 编程技术, 编程效率, 编程教育, 编程未来, 编程简化, 美术AI, 职业前景, 自动化, 自动补全, 行业发展, 行业变革, 行为艺术, 计算机革命, 设计师AI, 谷歌AI, 谷歌代码, 进阶编码, 逻辑代码, 阿里AI
谷歌最新的代码中，居然有1/4是由AI写的，这到底是不是真的？程序员是不是又要失业了？大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道，咱们来讲一讲谷歌代码的事情。
首先，上面这个消息是哪来的？谷歌在发布三季度财报的时候，开了一个电话会议，由Alphabet的CEO皮彩直接在财报电话会议上讲的。他说我们现在至少有1/4的代码是由AI生成的。人干嘛去了呢？读这些代码，然后再把它确认入库，就像是AI建议大夫怎么开药，大夫开完药以后要在下面签名字一样。现在他是这么来工作的。
其实现在各个公司都在讲这个事情，百度宣称他们的代码里头有27%是由AI生成的，阿里呢，宣称他们最新的代码里头大概有20%是由AI生成的。当然，这个里头，百度应该是在骗人。
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11 月 01
Luke Fan中国故事 中国经济, 中国饮食文化, 中等收入, 低收入, 健康经济学, 健康饮食, 医疗消费, 四川, 基尼系数, 富裕国家, 富裕程度, 广东, 开水白菜, 德国统计学家, 总支出比例, 恩斯特·恩格尔, 恩格尔系数, 教育消费, 数据分析, 数据可信度, 数据可靠性, 文化差异, 文化背景, 旅游消费, 月收入, 消费习惯, 消费总额, 消费支出, 消费模式, 消费研究, 消费结构, 消费行为, 消费趋势, 生活与消费, 生活习惯, 生活水平, 生活质量, 社交消费, 社会与经济, 社会发展, 社会学, 社会富裕, 社会现象, 社会研究, 社会经济, 社会经济学, 社会统计, 经济与数据, 经济与文化, 经济与文化差异, 经济与消费模式, 经济与生活, 经济与生活习惯, 经济与生活水平, 经济与生活质量, 经济与社会, 经济与社会发展, 经济与社会现象, 经济与统计, 经济分析, 经济动态, 经济复苏, 经济学, 经济学家, 经济富裕, 经济报告, 经济指标, 经济政策, 经济数据, 经济水平, 经济测量, 经济现象, 经济研究, 经济统计, 经济观察, 经济调查, 统计与经济, 统计学, 统计局, 统计数据, 统计方法, 统计研究, 美食之地, 贫富差距, 食品价格, 食品支出, 食品消费, 饮食习惯, 高收入
最近，中国互联网在热议一位古老的德国统计学家恩格尔。为什么呢？因为大家都在讲，恩格尔系数不适合中国。大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。今天，我们来讲一讲恩格尔系数的故事。
一堆人在写帖子、发视频，来论证为什么恩格尔系数不适合中国。恩格尔系数是什么呢？1857年，德国统计学家恩斯特·恩格尔在研究萨克森王国的生产与消费关系时，提出了一个规律：即家庭人口构成相同的情况下，食品消费份额与收入或消费水平成反比。
这是什么意思呢？我花掉的所有的钱里，如果用来买吃的的钱占比越高，那我的生活就越不幸福；如果买食物的钱占比越低，说明我越富裕、越幸福。它是这样的一个数。
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10 月 22
Luke FanAIGC, 字节跳动，故事多 AIGC可信度, AI协作, AI可信性, AI大模型, AI安全, AI工程风险, AI技术挑战, AI系统, ByteDance, Huggingface平台, Huggingface漏洞, IT业界新闻, IT内鬼, IT安全, IT安全策略, IT工程, IT灾难恢复, PyTorch修改, Pytorch集群, 人员管理挑战, 人工智能实习生, 人工智能未来, 人工智能治理, 人工智能管理, 人工智能风险, 人机协作, 代码安全, 代码漏洞, 代码管理, 代码隐患, 企业损失, 企业数据, 企业风险管理, 信任危机, 前沿科技, 大数据安全, 大模型开发, 安全事件, 安全漏洞, 安全管理, 安全评估, 实习事故, 实习生, 实习生影响, 实习生投毒, 工程信任, 工程漏洞, 工程管理, 开发者风险, 开源开放, 开源系统, 恶意代码, 技术创新, 技术应用, 技术治理, 投毒事件, 操作风险, 故障排除, 数千万美元, 数字化管理, 数字时代, 数据保密, 数据分析, 数据攻击, 数据污染, 数据泄露, 数据隐患, 未来合作挑战, 模型参数扰动, 渗透测试, 现代技术治理, 系统攻击, 系统漏洞, 系统脆弱性, 网络安全, 训练模型, 黑客攻击, 黑客风险
ByteDance的AI大模型被他们自己家的实习生投毒。这是一个什么故事？大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲这起投毒事件。不是说举个小药瓶去投毒，而是恶意代码投毒。
事情发生在6月份，一位姓田的博士生在ByteDance实习。因为某些待遇或者资源分配问题，他对ByteDance感觉不满，于是就在代码里面进行了投毒。投毒的方式是他自己进行了一些代码维护，但这些代码是安全的，主要是一些调试用的代码。这些代码去读取一些上传文件之后，就具备了攻击性。
什么意思呢？就是我们去训练大模型的时候，需要把大量的信息数据上传到大模型进行训练。他的这种调试代码上传到服务器上以后，这个时候还是安全的，然后把一些恶意代码隐藏在训练数据里边。他把这些数据读出来以后，就对整个ByteDance的一些训练集群进行了攻击。这其实是黑客普遍采用的一些手段。
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8 月 23
Luke FanTikTok风波, 出海是一门大生意 SEO优化, TikTok, TikTok交易, TikTok广告, TikTok推荐, TikTok数据, TikTok用户, TikTok社交电商, TikTok营销, 亚马逊, 亚马逊商户, 亚马逊市场, 亚马逊广告, 亚马逊战略, 亚马逊推广, 亚马逊收益, 亚马逊政策, 亚马逊流量, 亚马逊盈利, 亚马逊销售, 博弈, 合作, 商业决策, 商业分析, 商业模式创新, 商业盈利, 商业竞争, 商家合作, 商家排名, 市场份额, 市场分析, 广告分成, 广告归因, 广告推广, 广告策略, 广告算法, 引流销售, 投资回报, 搜索引擎优化, 数字广告, 数据共享, 数据分析, 数据掌控, 数据隐私, 流量分配, 流量变现, 流量投放, 流量控制, 流量稀缺, 流量运营, 独家剖析, 用户体验, 用户增长, 用户推荐, 用户数据, 用户行为, 用户行为分析, 用户转化, 用户隐私, 电商交易, 电商创新, 电商发展趋势, 电商合作, 电商合作模式, 电商实战, 电商平台, 电商平台优化, 电商平台发展, 电商平台竞争, 电商广告, 电商收入, 电商生态, 电商策略, 电商趋势, 电商运作, 短视频广告, 短视频电商, 社交媒体, 社交媒体流量, 社交平台, 社交电商, 策略管理, 策略解析, 营销分析, 营销推广策略, 营销策略, 购物车模型, 销售转化
亚马逊跟TikTok展开了合作，这个过程中到底是谁低头了，谁赚到了呢？大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。这个消息本身并没有那么新，这是8月8号传出来的消息。亚马逊和TikTok以及Pinterest达成了合作，可以通过这些网站服务以及APP直接引流，销售亚马逊平台上面的商品。
那么，为什么大家就不能好好合作，一定会演变成不是东风压倒西风，就是西风压倒东风呢？不能说大家平等合作吗？不行啊，第一个，商场如战场，本来就如此。另一方面，大家好好过日子，就没有我们这些说故事的人什么事情了。所以，一定要去分析一下，这事到底谁赚了，谁亏了。先给出结论，这个事情亚马逊绝对是低头亏了，而赚到的呢，一定是TikTok。
我们来分析一下为什么。以前我在猎豹的时候，我们那时候也是卖广告嘛。那你说卖给谁呢？最好的就是卖给亚马逊嘛，到那边直接转换成销售。但是这个过程极其痛苦。为什么呢？因为你一旦把流量导到亚马逊站里头去了，到底形成转化，是否有购买，这个事就不知道了，因为所有数据在亚马逊手里头，亚马逊说了算。亚马逊说你导下来的数据没有造成任何的购买，那你就真的是没有。而且这个地方他也不开放，也不跟你解释，你没有任何地方可以去跟他讲道理。
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7 月 14
Luke FanAIGC AI Agent, AIGC, AI剪辑软件, AI字幕优化, AI技术, AI技术应用, AI推荐, AI提示词, AI文章优化, AI翻译, AI问答, Copilot, DALL·E, GitHub, Github Copilot, GPT-3.5, MidJourney, RAG系统, SEO优化, YouTube频道, 个人品牌, 中英双语, 互动体验, 互联网红人, 代码编写, 信息处理, 信息收集, 信息筛选, 信息管理, 内容优化, 内容分段, 内容创作, 内容创作工具, 内容创作成本, 内容创作闭环, 内容制作, 内容扩展, 创作效率, 博主工具, 博客生成器, 商业模式, 图片生成, 宣传策略, 工作方式, 情感倾向, 技术结合, 技术进步, 技术革命, 技术革新, 推特爆红, 推荐算法, 效率工具, 数字人, 数字平台, 数字时代, 数据分析, 智能助手, 智能搜索, 智能生成, 未来畅想, 标题生成, 流量争夺, 流量红利, 流量获取, 生产力提升, 生成内容, 生成式AI, 生活方式, 短视频剪辑, 社交媒体, 自动化效率, 自动化流程, 自动总结, 自动生成, 自动翻译, 自动配音, 视频剪辑, 视频封面, 视频标题, 视频生成, 评论分类, 阅读效率, 音乐生成, 音乐生成器, 音效生成, 高效工作, 高频搜索词
大家好，欢迎收听“老范讲故事”的YouTube频道。今天，我们来讲一讲AIGC如何改变我的工作与生活。之所以录这个视频，是因为我应邀参加了一个访谈，题目就是“生成式AI如何改变我的生活与工作”。
啊，我是从什么时候开始接触到AIGC的呢？或者叫生成式AI的呢？应该说，第一个产品是Github Copilot，啊，一个自动生成代码的产品。第二个产品呢，是Midjourney，啊，一个可以画图的产品。这应该是在2022年，5月6月左右的时间。大家注意啊，那个时候，ChatGPT 还没有爆火。应该是在2022年11月左右，啊，GPT 3.5突然爆火，大家才知道，说有AIGC这样的一个东西出来。在这个之前的话，一般管这个叫做生成式AI。当时呢，我还录了节目啊，有节目为证。Github Copilot如何震惊到我了。我们觉得，有了这样的一种生成式AI以后，程序员的工作与生活会变得多么不一样。Midjourney刚刚发布的时候，当时Midjourney应该还是啊3.0的版本，还没有到4.0版本。现在我们使用的是Mijourney的6.0版本了。当时我们已经可以画出很多很有趣的图画出来。我记得啊，Midjourney最早改变我生活的是什么呢？就是我生成了一个自己的迪斯尼风格的3D头像，把这个头像发布到了推特上去。呃，我正常一个推特的阅读量，应该是几百条，因为当时的推特的关注数还比较少。这一条推特发出去以后，阅读量突然飙升，我收获了成千上万的点赞和评论，这让我意识到生成式AI的影响力，以及它如何迅速地融入并改变了我们的生活和工作方式。
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6 月 27
Luke FanAIGC AI技术, GPT, HR并购, IT支持, Linux端, Mac端, Mulit, Open AI, Rockset, ROXDB, ToB市场, ToC市场, Windows端, 买买买模式, 云计算, 产品化战略, 产品研发, 人才并购, 人机互动, 企业并购, 企业战略, 创始团队, 创投圈, 商业模式, 多团队协作, 多用户协作, 大数据, 存储引擎, 实时数据查询, 密码学, 市场拓展, 开发者友好, 开发者工具, 开源技术, 战略调整, 技术创新, 技术合作, 技术收购, 技术整合, 技术竞争力, 投资回报, 投资策略, 搜索引擎, 搜索结果优化, 操作系统, 收购, 效率提升, 数据分析, 数据压缩, 数据合规性, 数据处理, 数据处理效率, 数据存储, 数据安全, 数据库, 数据库管理, 数据检索, 数据爬虫, 数据管理工具, 数据锁引, 数据隐私, 智能操作系统, 桌面环境, 模型调整, 用户体验, 用户界面, 矢量搜索, 科技产业, 科技创新, 科技发展方向, 科技巨头, 科技市场。, 科技融资, 股份交易, 股票收购, 股票期权, 行业竞争, 软件开发, 远程工作, 远程控制, 远程桌面管理, 高性能查询
大家好，欢迎收听“老范讲故事”的YouTube频道。今天，咱们来讲一讲OpenAI，也开启了“买买买”模式。什么是“买买买”模式呢？就是一家公司开始不停地进行并购，快速、集中地开始进行收购。这叫“买买买”模式。OpenAI在过去的一周里头，连开两枪，也就是说，OpenAI在过去一周里头，连续收购了两家创业公司。哎，这也是说它现在开始改变战略了。
这两个公司呢，一个叫Rockset，啊，ROCKSET，这是由两名印度裔的前Facebook员工创立的数据库公司。据说呢，是一个上亿美元的交易。为什么是据说呢？因为这种交易通常是保密的啊，待会儿我们来讲为什么。
另外一个呢，叫Multi，啊，MULTI，啊，是多个这个意思。这个公司呢，是一家位于纽约的，只有五个人的小团队。他们呢，做远程桌面管理的，估计呢，应该也是上亿美金的一个交易。具体交易细节保密。
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