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大家好 HN,我是 Per,Scrimba(YC S20)的创始人。在过去十年里,我们一直用一种基于 HTML 的视频格式教人们编程。现在我们把 LLM 接入了其中,让人们可以创建关于任何内容的讲解视频。它叫做 “Scrimba Explain”。 为了向 Hacker News 演示这项技术,我们构建了 HN.watch。它就像 HN,但用讲解视频代替文章。我们会在有人第一次点击某个链接时即时创建这些视频。 虽然使用 HTML 而不是扩散模型有明显的视觉缺点,但它有三大优势:- 速度:比基于像素的视频生成快得多(从点击到播放只需几秒)- 成本:我们每个视频的成本约为 0.04 美元。(不包括某些视频会使用的图像生成;这会很快推高成本)- 易于编辑:上述优势也让 AI 辅助编辑变得便宜且快速 我们的假设是,如果视频创作从“几美元和几分钟”变成“几美分和几秒钟”,就会解锁一批新的使用场景。以下是我们已经看到的一些:- 为每一个 Pull Request 提供视频讲解(我们内部就是这样做的)- 为你的内部/外部文档中的每个页面配一个视频 - 在约 4 秒内把一篇复杂文章变成视频(通过我们的 Chrome 扩展)- 课程创作者可以在录制正式内容前快速起草课程 - 人们还会创作很多个人内容,比如给孩子的故事、婚礼邀请、生日等 这个技术栈基于一种开源编程语言(Imba),由我们的 CTO Sindre Aarsæther 创建。它会编译成 JavaScript,因此能与 npm + node 生态系统完全互操作。你可以在这里了解更多: https://imba.io/ 我们还构建了自己的同步引擎(OP),以及一个用于代理的上下文管理系统(Q)。我们原本担心这会让 LLM 在为我们写代码时遇到困难,因为这两者都不在它们的训练数据中(其中 Imba 的数据也很少)。然而,我们惊喜地发现 LLM 实际上非常擅长我们的技术栈。这可能是因为这个技术栈极其紧凑。Imba 很简洁,OP 也是如此,一个声明就能设置存储、同步、权限、UI,以及 AI 能看到的内容。这意味着前端、API、数据库和 JSON 之间不需要相互转换,模型也就不容易混淆和出错。 简单来说,我们没有使用 React.js、Express、Supabase 和 LangChain,而是从零开始全部自己构建。绝对是深受“非我发明”综合征之苦,哈哈!至于模型,我们使用 Gemini、GPTs、Inworld、ElevenLabs 以及其他一些模型。 如果你想试试,可以任选一种:- Web UI(scrimba.com/explain)- MCP(添加到你的编码代理中)- ChatGPT Plugin - Chrome Extension 你可以在我们的文档中找到以上所有内容的链接: https://docs.scrimba.com/explain/introduction 最后,这是该工具的一个真正基于像素的视频: https://www.youtube.com/watch?v=k6rbHmBxSEs 很想听听你的反馈,也想知道是否有人对其他使用场景有想法。 PS:考虑到 HN 群体有多偏爱文本,我预计这次发布会在 HN 上遇到相当多的反对意见。这类工具并不适合所有人。但如今确实有很多人更喜欢视频而不是文本,尤其是年轻一代。 评论 URL: https://news.ycombinator.com/item?id=49879401 积分:18 评论数:8
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