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扣子能做的事情，说穿了就一句话：让你不用写代码，就能把AI组装成能干活的东西。

可灵能做的事情，说穿了就一句话：让不会拍视频的人也能拍出像样的视频。但怎么“拍”，差别很大。从最初级的文字生视频，到现在的多镜头故事板、原生音频、主体一致性控制——可灵正在一步步把“生成视频”这件事，变成“导演视频”。

即梦能做的事情，说复杂也复杂，说简单也简单——把你脑子里的画面变成真实的图像和视频。但它能做到的，远不止“生成”这么一件事。从生成到编辑，从图片到视频，从静态到动态，从单人操作到AI协作，即梦正在把创作这件事的每一个环节都装进同一个平台。

这是ChatGPT比较适合做的一类事情。但有一个前提：不要让ChatGPT单纯鼓励你。如果你问“这个项目有没有前景”，很容易得到一堆看起来积极的分析。更好的方法，是让它主动寻找项目失败的原因。

做深度学习论文复现的时候，最让人头疼的事情之一就是：跑完一个命令之后，你根本说不清它到底跑没跑通。日志里一堆输出，有报错、有警告、有数字，但你很难用一种标准化的方式告诉别人“这个结果是可以信任的”或者“这个步骤卡住了”。更麻烦的是，如果你为了让它跑起来改了几行代码——改了什么、为什么改、改完之后对结果有没有影响——这些信息往往散落在聊天记录里，事后根本无从追溯。

做深度学习论文复现的时候，最让人烦躁的事情之一就是：你找到了一个看起来能跑的仓库，README 里写了训练命令、推理命令、评估命令，洋洋洒洒一大堆。但当你真正准备动手的时候，卡住了——conda 环境怎么配？数据集往哪放？预训练权重去哪下载？这些 README 里要么没写，要么写得很含糊，你得自己猜、自己试、自己折腾。