都在用全民 k 歌吗?教你不花一分钱伴奏,免费唱到爽!是不是每次没会员就只能听六十秒伴奏?今天教你两招破解,点赞收藏,别错过!妙招一, 点进 k 歌界面,别点开始唱歌,然后左下角呢,有个合唱,发起合唱直接开唱会员? 不存在的事情。妙招二,主页点我的,然后左上角呢?设置里面有一个开启关怀模式,找到伴奏,点歌,你想唱多久就唱多久。
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全民 k 歌可以免费唱吗?当然可以了,上教程有两个方法哦,看过来哦。第一个方法,先打开全民 k 歌, 然后呢,右下角有一个我的啊我的呢,在左上角啊,有一个这种的六边形啊,然后呢,这底下关怀模式看到了没有?关怀模式点进去开启关怀模式, 这样子马上就进入一个这种简洁的状态,文字也很大,已点伴奏啊,对不对?你也可以搜索想要唱的歌。我通常已点啊,哎,可以去 k 歌了呀,直接唱就 ok 了啊,特别简单啊,字大不大看开始唱吧, 直接跳过前奏也可以哈。 不知道为什么啊,有唱完了对吧?唱完了之后就可以发布作品啊,直接就可以发布喽。 怎么退出啊关怀模式呢?点开我的右上角啊,我的设置也是右上角,点开 退出关怀模式就 ok 了,又恢复到这种啊,最早的状态。那么现在分享第二个方法,按过来,我到我的点开,然后这里有个已点两个字啊,点开我去点歌了啊,这是我经常唱过的 vip 歌曲,现在有两个字有真品的啊, 说明他这个音质比较好哈。那要怎么样子去唱这种音质好的呢? vip 歌曲呢啊, 那么 k 歌进去点进去之后呢?你看我这个 vip 是 不是试唱中啊,这样如果直接开始唱歌,那只能够唱六十秒啊,就不能唱了,或者你得还看什么小广小告。那我们要立刻马上唱,怎么办呢? 合唱,发起合唱啊,你可以选片段,如果直接发起合唱就是唱整首啊。来,我要唱喽,跳过前奏 是不是也能唱这种唱法呢?暂停一下音乐啊,这种唱法的话就是不能保存啊,他有一个缺点,不能保存 啊,但是呢,我们可以保存在我们作品里面,可以一边唱歌一边录视频呀,这样我们也使用了它。 还有啊,我经常在直播的时候用到第二个方法,因为呢,抖音自带的点歌啊,他那个伴奏啊,有些没有原版,所以音质会比较差,甚至有些歌你根本点不了啊,没有,不存在。 那怎么办呢?我就可以用我这个耳机啊,对吧?我们另外一部手机放伴奏啊,无线连接啊,对不对?那么全民 k 歌所有 vip 歌曲我都可以导到我的直播间来享受伴奏自由喽。

今天给大家录制一下我们在全民 k 歌上怎么不花米米免费来唱歌,大家看一下实操。首先呢我们点开全民 k 歌,点开 k 歌之后,我们选择跳过,然后这里有一个放大镜,我们点开放大镜, 在这个地方可以搜索你自己想要唱的歌曲,比如说我今天想唱以后的以后,我们就搜索出来这首歌曲,搜索出来之后呢,我们这里有个独唱,有个合唱,我们选择合唱,点开合唱之后,我们选择发起合唱, 然后呢在这个地方点击发起合唱,这样的话这首歌曲我们就可以跟着来唱歌了,这是第一种方式,那我们还有第二种方式啊,也是不需要花米米的,来,大家可以看过来了,我们点击暂停, 我们点击返回。那么第二种免米米的方式呢,就是我们点击右下角的我的,点开右下角的我的,之后呢左上角有一个齿轮状,有个六边形,我们点开六边形,点击打开之后往上滑,找到关怀模式,点开关怀模式, 然后呢这个地方去开启关怀模式,在这里边可以去搜索咱们想要唱的歌曲,比如说还是刚才那首歌曲以后的以后 点击 k 歌,然后呢我们点击开始读唱,大家都学会了吗?

豆包付费这个事居然还能上热搜啊,充分说明一件事就是现在真的是全民 ai 了, ai 应用现在太火了啊。然后我也搜了一下大家的评论,绝大部分其实都有点负面啊,你看一下啊,只要收费我就直接不用了啊,收费就卸 载,豆包要开始收费,我就转别的 ai 去,以前有微信,现在有爱奇艺和吉梦,豆包现在开始收费,真的是历史上的作死,不停的循环。反观微信就一直免费掌握大量的用户, 真是看出公司里的那帮人的眼界与格局,然后还有说是我们的使用场景,是否也在喂养他的算力,还有说是免费版会降质,然后会限速, 还会阉割,这都是老套路了。好吧,我先念这些啊,然后现在网上的这些情绪其实都没有什么营养的啊,那我这个视频主要避开这些流量密码。讨论聚焦在以下几个方面, 一个就是中国和美国的软件订阅类的使用习惯有什么不同?然后大模型的收费到底收的是什么费啊?收费和免费版有区别没有? 然后收费筛的到底是哪一类的客户群,是咱平头老百姓吗?最后再跟大家分享一个案例,就是如何跟 ai 沟通,才能更有效的防止 ai 幻觉的产生啊,让咱们老百姓用 ai 呢,也更有感觉一些。然后这节课啊,特别跟咱家的小伙伴强调一点, 这有点类似于一个产业掘金课的精华部分了,咱相当于上一节课啊,别像普通粉丝一样,当一个流量视频就划走了。好吧,咱家的视频都是比较深度的。 ok, 我 们开始啊,我们先从股市的层面去讲,抛开你是一个豆瓣用户的角度啊,就是有一个事情我们必须承认, 美国股市和中国股市在软件方面的差距巨大啊,这里面有很多因素,但是最核心的因素之一是 美国软件大部分是收费的,中国大部分是免费的。为什么中国的软件免费呢?因为从家用电脑那个时代开始啊,就九十年代开始啊,他是从美国兴起的,他所有的定价体系啊,研发呀、成本呀,这些都是按照美国社会来的, 所以那边正常使用的价格传到我们这边的时候啊,当时啊,正版软件的价格就已经远超人均收入了啊,九十年代的时候,所以咱们有了什么盗版啊,破解版啊,这就形成了我们国内第一批的计算机用户的一个商业习惯,就什么破解用什么,什么免费用什么,什么绿色用什么。 而美国那边他不光是软件要收费使用,他什么都要收费使用。好吧,就是我们在讨论这个这个中美商业模式的巨大差别的时候,美国他有一个订阅制的商业模式, 就跟咱买牛奶一样,就是每天早上啊,牛奶都会送到你家门口,新鲜牛奶是吧?呃,你定,你定一个月的量,然后下个月你再重新定,然后他们在软件和服务上也有这个习惯,由于软件服务我们引进的时候采用了美国定价,所以我们这边就盗版了,就免费了。 我不知道这么讲能不能理解啊?这个,这个是非常重要的,因为在资本市场上,美国的公司,所以他们的研发,他们的盈利都来源于此, 而我们就形成了什么抄袭呀,啊, copy 呀,低价呀,免费呀,内卷这样的模式。当然啊,这是不是绝对的,但是这是现象级的。那我们这边的公司怎么盈利呢?我们的互联网公司、软件公司会把这些当成获取用户的入口, 快速圈住啊,用户之后通过增值服务,还有广告,还有游戏,还有电商这些东西来赚钱,所以免费被我们当成了 竞争流量的武器了,这是我们的商业模式,也就是所谓的这个羊毛出在猪身上吗?对吧?但有一利必有一弊, 这就导致了我们恶意霸占用户的时间,然后广告也多,低脂的内容也多,然后客户信息泄露也严重,然后还有更多的商业推广啊,逐步就形成了我们现在这个为流量付费,而不是为价值付费的这样一个软件服务的产业生态啊。 啊,我没有经过严密的论证,但是我认为中国的软件服务业为什么没有在资本市场形成更广泛的竞争力和财务啊?这个能力的原因之一就在于我们还没有习惯把它当成真正的高级玩意,真正的价值去付费。那这里面有个定论啊,就是如果 中国的 ai 继续大范围免费的话,你搜出来东西可能越来越不可信,跟百度一样,全是广告啊,跟,然后用户不信了,你就离开你这个平台了,然后广告主也就离开你这个平台了,然后这个平台就废了啊,这几乎是一个必然的循环。 那我们把这个模式理解透了之后,再看大模型内部到底针对什么收费呢?你比如说这次豆包专业版是吧?其实你是为了购买推理算力 长的上下文处理,还有一些更高级的功能,而这些其实属于高级应用的,一般的巨大的流量的老百姓啊,咱正常把那个豆包什么东西当成拆的 gbt 用啊,这这聊天去用,这种水准,其实他是完全免费的。从另一个角度来讲,他其实在筛选用户,你知道吗? 就是如果你已经成为了一个重度的 ai 或者智能体或者龙虾的使用者,你知道吗?就是如果你已经成为了一个重度的 ai 或者龙虾的使用者,你自然愿意为他付这点费用。 贵不贵真的取决于你到底用它干什么,你用它产出了什么。我举个例子,如果我用它写论文 啊,我正常写一个论文需要一年的,结果我用这个写呢?可能半年我就写好了,他会帮我读大量的参考文献,读大量又长又晦涩难懂的上下文,那我愿不愿意为我节省出来的这半年付费呢?对吧?那我是一个员工,我每天都要加班,现在我用它帮我做 ppt, excel, word 呀,做这些文档, 不但我不加班,上班时间我也可以摸鱼,我愿不愿意为这些东西付费呢?让我举个例子,我就是金山的会员,是吧?因为因为他的 excel, 他的 ppt, 还有 ai 的 功能,我用的很顺手啊,帮我提高了巨大的巨大的啊生产效率,那我当然愿意付费啊, 是吧?再比如说我,我是一个企业的老板,我本来我要付五个人的工资,现在我只要付两个人的工资,省了三个人,那我愿不愿意 为这种 ai 付费呢?我愿不愿意让我的员工啊,养几个 ai, 养几个虾呢?对吧?但是你反过来说,我就一个平头老百姓,我平时拿他当百度,去搜点东西,当小爱同学去聊天,那我不愿意付费不很正常? 所以大家大可不必为他付费这件事情有什么负担啊,就是你的使用场景和产出决定了啊,你需不需要为他付费。 当然这里面还有一个问题啊,我上面也念过了,就是有人说,哎,我使用大模型的时候算不算互惠互利啊?我是不是在喂养它呀?其实这个大家有点想多了,真正喂养模型 是根据你答案行为反馈来来来喂养的你。比如说你对某一个答案,你去点赞,你去点那个踩,然后重新修改提问,重新生成答案,不断让回答逼近于你认为那个满意的点,哎,每一次你都会点他就踩他,给他评价,这才叫 啊给平台形成反馈。还有一种就是你上传一些有价值的文档啊,内容啊,干货呀,哎,如果你愿意公开的话,这些确实能被给模型, 而我们一般普通老百姓用的查点东西啊,或者聊聊天啊,什么?你是不会给大模型这样的这种精准的准确的行为反馈和高价值数据增量的啊?这种反馈其实是有专门公司买人头去做的,这个岗位叫什么来着?叫什么数数数,数据标注师, ai 训练师,模型评估师,这都很专业的 是吧?你不是咱一般的老百姓的使用场景,而且大模型他真正的通用能力的进化是依赖于在他自己特殊的环境下的啊,这个实验室环境下并不主要依赖于大众的使用场景,那样的话效率太低,数据质量太差。 所以专业的人干专业的事情啊,普通老百姓用 ai 做普通老百姓正常场景就可以了是吧?用这个收费是可以把这个用户群筛选出来的, 咱老百姓真的不必这个为这件事情操心啊。普通用户你想换就换,对你对模型的要求其实并不是很高,真正高级的用户,我相信你们是有能力识别哪一个模型对你的工作啊,产出更有效这种鉴别能力的,你是有这种鉴别能力和付费能力的。 然后最后我再跟大家分享一下,就是不管你跟那个 ai 也好,跟智能体也好,跟龙虾也好啊,你问问题的能力非常关键,就有一个说法,说是小学生训练出的 ai, 他 也是一个学生水平,然后一个教授训练出的 ai, 他 也是一个顶级专家水平,什么意思呢? 我们说呀,不懂计算机底层逻辑的用户,往往会把自己的人类直觉带入到与 ai 的 交互当中,导致双方的理解啊,定义啊,都是错位的。在这个我们这个行业里边啊,就是非常经典的一个黑箱沟通的问题。 换句话说啊,你俩可能真的说到了城门楼子和跨跨轴子,我举个例子啊啊,你跟豆包这么说说,豆包你帮我找一下最近三年关于某某方向的权威论文,剔除掉一些质量不高的水坎,然后给我总结一下核心观点。 你看这里边啊,作为一个懂行的学术人,我是能理解什么叫权威 啊,他是高影响因子的气刊啊,什么是水刊,什么是低质量,这我是知道的,然后我去帮你找这个事其实就包含了像筛选呐,啊,鉴别呀啊,这还有包括真伪的鉴别对吧?包括交叉的比对啊,归纳总结这一套的判断 结果 ai 怎么做的你知道吗?他会根据你说的话把你的专业这个字,比如说你说生物药也好还是说什么啊?这个,这个摩托车发动机啊,张雪嘛,啊,也好, 是吧?你把这个关键词作为一个 top, 然后把论文做成一个 top, 然后刊啊,权威,水刊啊,低质量,把这些 top 啊,咱说是词源哈,然后在一定程度上的概率分布上去进行解锁 啊,形成了一篇包,不光解锁还要他,他要创造内容,就形成了一篇有点像这个契康宗素的这样的一个文本, 所以他没有去真正的剔除水堪,他只是可能把水堪这两个字给你剔除了,他也没有剔除真正的低质量,他只是就是所有出现低质量后面的跟的这些专业的文本, 他后面不是有标签吗?哎,他把点赞高的他给他拿出来,然后把点赞低的他认为是低质量他给排除了,也就这个样子,他没有给你想要的筛选啊,鉴别啊,交叉比对啊,然后真伪教验呢,规范总结这一套没有,他就是硬生生给你生成这么点东西 啊,所以就是正确的应该是怎么样的,就是我们要告诉豆包啊,说豆包假设你是一个严谨的学术助手,是拿到哪个方向的学术助手,请基于你的训练数据,从哪一年到哪一年的知识。对,你还要把知识库给他划分范围 啊,然后再告诉他说猎局五篇啊,我们这个领域广泛被引用的论文作者和发表年份,你看 五篇,你要告诉他广泛引用,你也可以告诉他引用量必须达到多少啊,这叫广泛引用。然后你告诉他针对每一篇写一个一百字以内的总结其核心观的观点的这个这个短文啊。然后如果这五篇之中 某两篇或者某几篇是有互相引用关联的,或者是关键词重复概率最高的两篇文章,哎,你也帮我标注出来,这我才把这个问题提完。所以大家看到了吗?就是你你,你首先是知道你的表述里面哪些是容易产生歧义和不准确理解的,然后你在提问的时候把它消除掉, 把这个七和利不不准确的理解消除掉,然后你也知道你需要让 ai 或者是你的龙虾啊,帮你做具体的什么事情,在哪里去做,哪个范围里去做啊,需不需要让他在这些方向上进行扩展,如何扩展?还是说你让他天天马行空,还是说你不许他扩展,你都要告诉他, 这才是一个大概齐的啊,越来越精准的去跟 ai 沟通的这样一个方式,能够尽可能的啊,防止他对我的表述存在这种啊幻觉的理解。但这就完了吗?其实并没有, 你对他生成的结果,你还要去问他,就是说,哎,豆包,你对上述结果是否存在不确定性, 如果有的话,哪些方向上你还有不确定性,你要给我全部指出来,并且告诉我如何才能让他变得更加确定,然后豆瓣夸又从一个反面的角色,哎,帮我教验了一下他自己出来的东西, 然后你再让他根据他指出来这个消除不确定性因素的这个行为,你再让他一条一条的去把不确定性消除。 也就是说就是你你要用一个反向的角度去让 ai 质疑他自己的结果,让他左右互搏。就好像你让一个孩子回答完一个问题,他回答完了, 然后你再问他,你说你觉得你说的对吗?你觉得你说的有什么问题?哎,你让他自己说,让他自己去反思,去分析,就这是一个有效解决我们人的体感认为哪些模型好用,哪些模型不好用问题 大概率可能不出在模型上,还是出在我们自己跟 ai 的 沟通的这些方法上?好吧,把这个也分享给大家。


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