最热 AI 视频总结 2025-04-16

摘要

本视频是作曲编曲入门系列的第三期，也是最后一期。主要讲解如何提升创作灵感和编曲能力，并全面了解电脑编曲工作系统。视频内容涵盖了创作动机的来源、日常编曲能力的锻炼方法、电脑编曲所需的软硬件设备，以及一些实用技巧和注意事项，旨在帮助大家更好地进行音乐创作。

亮点

• 💡 创作动机的来源： 创作动机来源于日常听歌素材的积累和音乐认知的提升。积累素材可以提升音乐的库存量，而提升认知则可以搞懂库存中的东西究竟是什么。#音乐创作 #灵感来源 #素材积累
• 🎧 日常编曲能力的锻炼： 日常编曲能力的锻炼可以通过模仿式练习和创造式练习来实现。模仿式练习包括扒曲子和模仿创作，而创造式练习则包括对已有音乐进行改编或在特定框架内进行创作。#编曲技巧 #模仿练习 #创造练习
• 💻 电脑编曲的软硬件设备： 电脑编曲主要通过数字音频工作站（宿主）加上数字音源和效果器来完成。硬件方面，电脑和声卡是核心，MIDI键盘和麦克风可用于输入，而监听音箱或监听耳机则用于输出。#电脑编曲 #宿主软件 #硬件设备
• 🎚️ 效果器的运用： 均衡、压缩、混响是编曲中最常用的三大类效果器。学会运用效果器可以使编曲如虎添翼，相得益彰。#效果器 #均衡 #压缩 #混响
• 🎶 监听设备的重要性： 监听音箱和耳机能够还原声音最原始、最准确的样子，提供一个值得信赖的标准听感，有助于制作出频段均衡的音乐。#监听设备 #声音还原 #听感培养

#作曲编曲 #音乐制作 #入门教程

思考

• 如何选择适合自己的数字音频工作站（宿主）软件？
• 在预算有限的情况下，应该优先购买哪些硬件设备来提升编曲质量？

摘要

本视频深入探讨了AI知识库的技术原理及其局限性，重点介绍了检索增强生成（RAG）技术的三大痛点：切片粗暴、检索不精准和缺乏大局观。视频还提出了几种进阶解决方案，如重排序模型、数据库mp server和超长上下文模型，以提升知识库的检索精度和效果。

亮点

• 🧩 切片粗暴：RAG技术在文本分块时采用简单粗暴的方法，导致上下文关系断裂，影响AI的理解和回答精度。
• 🔍 检索不精准：基于向量相似度的检索方法无法完全匹配用户提问的实际含义，导致检索结果不准确。
• 🌐 缺乏大局观：RAG技术无法处理结构化数据的统计分析，如最大最小值查询，需要借助关系型数据库。
• 🛠️ 重排序模型：通过两步检索策略，先粗后细，提高检索精度，使相关数据更靠前。
• 📚 超长上下文模型：利用超长上下文窗口的模型，如nine 2.0 pro，可以直接将大量文本拖入对话框进行检索，提升知识库能力。

#AI知识库 #RAG技术 #检索增强生成 #重排序模型 #超长上下文模型

思考

1. 如何选择适合自己项目的AI知识库解决方案？
2. 重排序模型在实际应用中的效果如何？
3. 超长上下文模型在处理大规模数据时的性能如何？

摘要

视频中，姜胡子围绕“生产力系统”展开讨论，强调方向选择、独立思考、工具使用、长期主义的重要性，并结合自身经验分享如何通过深度学习、杠杆效应和复利思维实现指数级成长，同时批判盲目追随网络大V的现象，提倡从一手知识源获取真知。

亮点

• 🎯 方向决定成败：选择天花板高的领域（如创造力、工具型产品），避免线性职业路径，强调“做正确的事比努力更重要”。
• 🧠 深度学习模式：通过阅读山姆·奥特曼等大师的原始博客，用AI辅助深度提问与对话式思考，拒绝二手知识加工。
• 🛠️ 工具杠杆效应：善用互联网、AI等现代工具构建“无限复制产品”，批判将AI仅用作搜索引擎的浅层应用。
• 📈 复利思维实践：每天进步1%，通过写作固化思考、定期复盘系统，建立“失败是学问”的成长型心态。
• 🌍 全球化知识摄取：反对知识地域局限，提倡阅读《纳瓦尔宝典》《思考快与慢》等国际著作，培养跨文化思维框架。

#生产力系统 #指数成长 #深度学习 #工具杠杆 #独立思考

思考

1. 如何判断自己选择的方向是否具备“指数增长潜力”？
2. 没有英语基础该如何有效获取山姆·奥特曼等国外大师的一手知识？
3. 普通人在日常工作中如何具体应用“每天进步1%”的复利法则？

好的，请提供视频转录文本和AI摘要，我将为您生成一篇优化过的Markdown格式的中文文章。

摘要

殷建松老师在未来创新创业教育年会上，以“AI时代的创业教育”为题，分享了AI技术发展、美国创业教育的AI化以及中国创业教育工作者的本地探索。他强调了大学生创业的热情和潜力，并提出了对人才的三级划分，即任务执行者、问题解决者和系统构建者。讲座还介绍了全球AI领域的进展，以及如何将AI技术与创业教育相结合，并推荐了一些实用的AI工具和资源。最后，殷老师介绍了校园VC正在做的事情，包括AI知识库、活总结和速创班，旨在帮助大学生创业，并推动中国创业教育的发展。

亮点

• 💡 大学生创业热情高涨，00后更愿意尝试创业，他们没有太大的经济压力，即使失败也有退路。#大学生创业 #00后 #创业热情
• 🤖 AI技术正在深刻改变各行各业，包括医疗、教育等，医生面临AI诊断的挑战，教育工作者需要思考如何利用AI提升教学效果。#AI #技术变革 #教育创新
• 📚 美国在AI教育方面走在前列，例如马斯克创办的学校和开发的软件，这些软件通过游戏化的方式，激发学生对数学和团队协作的兴趣。#美国教育 #AI教育 #游戏化教学
• 🌍 中国在AI应用方面具有优势，例如DeepSeek和豆包等产品，这些产品在市场营销和多模态处理方面表现出色。#中国AI #AI应用 #多模态
• 🚀 校园VC致力于打造AI创业教育的“军火库”，通过开发各种软件工具，帮助教师更好地进行创业教育，并推动中国创业教育的发展。#校园VC #创业教育 #AI工具

思考

• 如何将AI知识库有效地应用于实际教学中，帮助学生更好地进行创业实践？
• 如何平衡AI技术在创业教育中的应用，避免学生过度依赖AI，而忽略了自身的思考和创新能力？

摘要

本视频主要介绍了如何将 N8N 工作流与 MCP 服务结合，实现零代码打造强大的 AI Agent，并一键接入海量外部工具。通过 N8N 工作流平台和 MCP 服务的结合，可以实现自动化工作流的综合能力提升，例如自动判断、自动调用外部工具等。视频还详细讲解了 MCP 的概念、核心组件以及如何在 N8N 工作流中接入 MCP 服务，并通过一个实际案例演示了如何利用爬虫和联网搜索服务自动生成推特推文。

亮点

• 💡 N8N 工作流平台优势：N8N 是一个开源免费的工作流平台，支持本地一键部署，拥有海量开源节点和丰富的模板，适用于个人和企业应用。 #工作流 #自动化 #开源
• 🔌 MCP 服务核心概念：MCP 是一种标准化协议的通讯工具，可以理解为 AI 应用的 Type-C 接口，标准化了外部应用和 AI 的交互方式，通过 MCP 主机、客户端和服务器三个核心组件连接 AI 大模型和外部服务。 #MCP #AI #标准化协议
• ⚙️ N8N 接入 MCP 服务的步骤：首先需要在本地或虚拟空间部署 N8N，并安装社区节点 N8N-node-mcp。然后在 AI 节点中配置模型、记忆功能和外部工具，通过 MCP 节点添加 MCP 服务，并配置相应的参数和环境变量。 #N8N #MCP接入 #社区节点
• 🤖 AI 节点与 MCP 服务的协同：通过 AI 节点，可以借助大模型的能力自动判断要使用哪个 MCP 服务，并自动填写参数，减少了手动设置的麻烦。在 AI 节点的系统提示词中，可以指定使用特定 MCP 服务的逻辑，例如使用 Litto 获取网站内容，使用 Brief 进行联网搜索。 #AI节点 #大模型 #自动化
• 🌐 MCP 服务的资源挖掘：推荐关注 MCP 服务的集成平台，例如 gethelp.dev、MCP Market 和 mcp.sale，这些平台汇集了市面上大部分的 MCP 服务，可以根据需求选择并接入到 N8N 工作流或其他 AI 应用客户端中。 #MCP资源 #集成平台 #外部服务

#AI工作流 #零代码 #自动化Agent

思考

• 如何选择适合自己需求的 MCP 服务？
• MCP 服务的安全性和隐私性如何保障？

好的，我是视频作者轩酱，这是我对本期视频内容的总结：

摘要

大家好，我是轩酱！今天这期视频，我将手把手教大家如何利用强大的笔记软件Obsidian，结合本地运行的DeepSeek大模型，来搭建一个完全免费、无需联网的个人AI知识库。这套方案不仅能彻底颠覆你的办公和创作工作流，还能有效保护你的数据隐私，让AI真正为你所用，体验超棒，小白也能轻松上手！

亮点

• 💡 本地AI知识库能将你的所有文件、资料与AI大模型结合，让AI基于这些私有数据提供更精准、更个性化的答案。
• ✍️ AI知识库可以成为你的得力助手，帮你撰写更符合个人风格的文案、日报、周报等，显著提升写作效率。
• 📂 对于需要处理大量合同、法律文书或参考资料的用户，本地知识库能实现高效管理和精准内容搜索，使工作流如丝般顺滑。
• 🛠️ 本教程的核心是使用强大的开源笔记软件Obsidian，通过接入本地部署的DeepSeek大模型来构建知识库，整个过程简单且完全免费。
• 🔒 由于所有数据和模型均在本地运行，因此无需联网即可使用AI功能，从而彻底杜绝了敏感数据泄露的风险。
• 🧩 Obsidian拥有强大的插件生态系统，几乎可以满足你所有的笔记和知识管理需求，是搭建本地知识库的理想平台。
• ⚙️ 搭建本地知识库的关键步骤包括：安装模型管理工具Ollama，下载并运行DeepSeek大模型，以及配置BGE-M3等向量嵌入模型。
• 💻 视频中演示了即使在搭载英特尔酷睿Ultra系列处理器的轻薄笔记本（如RedmiBook Pro 14）上，也能流畅运行14B参数的本地大模型。
• 🧠 通过RAG（检索增强生成）技术，AI能够“开卷考试”，即根据你知识库中的具体内容来回答问题，而非仅仅依赖其固有的通用知识。
• 🔌 在Obsidian的Copilot插件中，正确配置好本地DeepSeek作为聊天模型和BGE-M3作为嵌入模型后，即可在笔记软件内直接与AI交互。
• 👨‍🏫 这个本地AI知识库能扮演私人写作教练的角色，分析你的写作习惯，提供有参考价值的改进建议，并能随时调用。
• 🌐 配合Obsidian的网页剪藏插件，你可以轻松将有价值的网页内容（包括图片、文字、链接）完整保存到知识库中，并自动整理元信息。
• ✍️ 利用Smart Composer这类插件，AI能够理解你整个知识库的上下文，在你写作时提供精准的智能辅助，如基于某篇笔记续写或解释名词。
• 📄 结合Templater插件和AI for Templater插件，AI可以根据你提供的关键词和预设模板，自动填充生成结构化的日报、周报等文档。

#本地AI #AI知识库 #Obsidian #DeepSeek #工作流效率 #数据隐私

思考

1. 我的电脑配置不是很高，比如没有独立显卡，也能流畅运行视频中演示的这套本地AI知识库吗？对硬件的具体要求是什么？
2. 如果我之前使用的是其他笔记软件（例如Notion、Evernote、语雀等），是否有便捷的方法将已有的笔记数据迁移到Obsidian并整合进这个AI知识库中？
3. 在安装和配置Ollama、DeepSeek以及Obsidian插件的过程中，如果遇到错误提示或不明白的步骤，是否有更详细的故障排除指南或社区可以求助？