张小闲 邀你回答

4小时前

国内有哪些值得关注的AI测评账号?可以先看看这几个

国内有哪些值得关注的AI测评账号?可以先看看这几个

现在一个新模型发布,相关介绍很快就能刷满信息流。
看几篇文章就能知道AI参数提升了多少,又新增了什么能力。
可真要拿来改图做视频、写代码或者搭建页面,光知道这些还不够。
咱们其实更关心实际效果怎么样?官方演示里的效果,普通人能不能做出来?

所以我现在看 AI 工具的内容,更在意真实评测。
国内做 AI 内容的账号不少。如果你也经常关注新模型新工具,可以先看看机器之心、量子位、数字生命卡兹克和优设 AIGC。
这几个账号有时会聊同一个产品,但关注的角度不太一样。

国内有哪些值得关注的AI测评账号?可以先看看这几个

1. 优质账号推荐
平时关注大模型、论文和技术进展,可以看机器之心。
新模型发布后,想了解背后的技术、相关论文,以及这次更新具体改进了什么,它的内容比较适合这类阅读需求。

量子位涉及的话题更广,AI 公司、产品发布、融资动态、模型能力和产业应用都会覆盖。想快速了解最近 AI 行业发生了什么,可以从这里看起。

数字生命卡兹克的个人色彩更明显。除了介绍工具,也经常写自己折腾 Agent、工作流、Skill 和各种 AI 产品的过程。能看到他具体怎么用,以及用过之后的判断。

做设计、视觉、新媒体或者内容创作,也可以重点看看优设 AIGC。它介绍新工具时,经常会拿设计和创作任务来实测。比如图片生成得怎么样,视频能做成什么效果,一套工作流能不能跑通。比起单看功能介绍,这样的内容更方便对照自己的需求。

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2. 最新的AI工具统统上手实测
AI 圈的新品消息每天都有。
模型一更新,官方介绍、参数表格和演示视频很快就会传开。
不过,演示看着不错,换成自己的素材和需求还能不能用,得试过才知道。

优设 AIGC 的不少文章就是这个主题。热门工具出来后,编辑先上手试,再把过程和结果写出来。

比如 LibTV 1.5 更新后,文章就围绕实际创作做了测试。素材怎么导入,人物、镜头和视频怎么生成,最后做出了什么效果,都有展示。如果你正准备做 AI 短剧、广告片或者其他视频内容,看这些过程,就更容易判断自己是否用得上。

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Vidu S2 的实测也是如此。“一张照片生成实时数字人”“随时换装换背景”,光看功能介绍确实吸引人。真要用的时候,还得看人物形象能不能保持稳定、动作自不自然、换装后是什么效果。
文章把测试结果放出来,读者就能先有个判断,不必为了弄清这些问题,自己从注册、充值开始试起。

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除了新品测评,还有一些文章会处理使用中遇到的问题。
比如《你用的 AI 降智了吗?》,讨论的就是一个很难说清楚的感受:同一个模型,怎么突然觉得没以前好用了?文章整理了 3 种方法,读者可以照着用一遍,看看模型表现有没有变化。

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我愿意看这类实测,也是因为工具实在太多了,没办法挨个试。直接在这里看效果和操作过程,自己就能少花些筛选和试用的时间,再决定哪些值得细看。

3. 有案例,还有意犹未尽的干货教程
看完测评,知道工具能用,往往还是不会做。
优设 AIGC 的一些文章会接着讲,看到了好的效果,具体该怎么做出来。

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前段时间 Codex 表情包工作流就很有意思。
一开始是用 AI 围绕一个 IP 生成表情包,后面又把这些素材接入 Codex,把表情包里的角色做成了可以在桌面上活动的宠物。
文章从 IP 形象、表情素材,一直讲到能运行的小项目。

读者可以顺着案例看素材怎么准备,了解每个工具负责什么,还有中间要做哪些处理。尤其是那些单看成品猜不出来的步骤,教程里讲清楚了,自己动手时可以直接参考。

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《土木老哥手搓 AI 短片狂揽 1 亿播放》这篇也做了类似的拆解。
除了介绍案例,还分析了创作者的制作过程,把不同任务分别交给哪些 AI 来做讲了出来。
生成图片、制作视频、写代码、配音、生成音乐,都能找出对应的 AI 工具。
难的是素材做好以后下一步怎么做。

这也是我觉得优设 AIGC 比较适合创作者看的原因。一张商业海报、一条 AI 短片、一套 UI,或者一个桌面宠物,文章会围绕具体作品讲制作过程。遇到和自己工作相近的案例,就可以顺着教程试一遍,把用得上的步骤留下来。

4. 每篇内容,都有用心制作的封面
除了文章内容,优设 AIGC 的封面也值得翻一翻。

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连续看几篇,会发现它们的风格能认出来,但又不是同一个模板换几行字。
不同文章会用不同的场景和画面元素来表现主题。

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这些封面在点开文章之前,就已经交代了一部分内容。比如看到图层面板和 PSD 文件,读者就能猜到文章和设计文件有关;看到桌面上的表情角色,也能大致理解桌面宠物是什么。
值得参考的是这种选画面的思路。
自己做公众号、小红书或者其他平台的内容时也可以这样。封面除了吸引人点开,还能提前告诉读者,这篇文章里有什么。

写在最后
AI 新品的信息并不难找。我现在更愿意花时间看写清楚了使用过程,给出实际结果的文章。
看完以后能判断这个工具和自己到底有没有关系。

想了解技术和研究,可以看机器之心;关注 AI 公司、产品和产业动态,可以看量子位;想看个人体验,以及折腾工具和工作流的过程,可以看数字生命卡兹克。

如果你做设计、视觉、新媒体或者内容创作,优设 AIGC 更值得加入日常关注列表。
先看实测,判断工具能不能满足需求;碰到想做的案例,再找教程跟着试。
比起漫无目的地收藏工具,这样会更省心~

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