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Genmoji —— 生成自己的 emoji
😬 Genmoji 是由 Apple 在 iOS 18 中推出的一项基于生成式 AI 的新功能，全称为 「生成式表情符号」。它允许用户通过输入文字描述，如「一只戴着墨镜的恐龙在跳舞」，由 AI 自动生成独一无二的表情符号或动画形象。这些表情可高度自定义细节，并直接用于 iMessage、邮件等场景
📝 看到有些人表示说这个设计不太有用甚至没有意义，我也相信大部分的 iPhone 用户这辈子都不会去使用这个功能，但是我相信它还是一个很有意义且好玩的功能 —— 给到更多人属于他们的抒发方式和语言本身是一个有意义的事情
📱 如果你也有国际版的 iPhone 15 Pro 以上的手机，不妨在 iMessage 中试试它的效果吧！
🤞🏽 听说四月开始国行的 iPhone 也有可能会开始支持 Genmoji
😬 Genmoji 是由 Apple 在 iOS 18 中推出的一项基于生成式 AI 的新功能，全称为 「生成式表情符号」。它允许用户通过输入文字描述，如「一只戴着墨镜的恐龙在跳舞」，由 AI 自动生成独一无二的表情符号或动画形象。这些表情可高度自定义细节，并直接用于 iMessage、邮件等场景
📝 看到有些人表示说这个设计不太有用甚至没有意义，我也相信大部分的 iPhone 用户这辈子都不会去使用这个功能，但是我相信它还是一个很有意义且好玩的功能 —— 给到更多人属于他们的抒发方式和语言本身是一个有意义的事情
📱 如果你也有国际版的 iPhone 15 Pro 以上的手机，不妨在 iMessage 中试试它的效果吧！
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Scribe —— 99 种语言实时转录，超越 Whisper 的语音转文字模型
🎙️ ElevenLabs 推出 Scribe ：一个超高准确性的语音转文字模型，能处理复杂真实场景的音频，支持99种语言转录，自动标记说话人切换和单词时间点，还能识别背景中的笑声等非语音事件，结构化数据输出方便开发者直接调用
📊 在多个国际测试中，Scribe 表现超越 Gemini、Whisper 等热门模型，尤其在意大利语、英语等97种小语种中错误率最低，让不同语言的语音识别更可靠。 开发者还可通过 API 接入获取带详细标记的JSON文本，普通用户也能在后台直接上传音视频生成格式化的文字稿 后续还会推出低延迟版本，适合实时场景使用
📝 在语音转文字的模型迭代下，我相信接下来会有更多的语音原生的产品出现
🎙️ ElevenLabs 推出 Scribe ：一个超高准确性的语音转文字模型，能处理复杂真实场景的音频，支持99种语言转录，自动标记说话人切换和单词时间点，还能识别背景中的笑声等非语音事件，结构化数据输出方便开发者直接调用
📊 在多个国际测试中，Scribe 表现超越 Gemini、Whisper 等热门模型，尤其在意大利语、英语等97种小语种中错误率最低，让不同语言的语音识别更可靠。 开发者还可通过 API 接入获取带详细标记的JSON文本，普通用户也能在后台直接上传音视频生成格式化的文字稿 后续还会推出低延迟版本，适合实时场景使用
📝 在语音转文字的模型迭代下，我相信接下来会有更多的语音原生的产品出现
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Meta 停止「事实核查」的制度
🎙️ Meta（Facebook）正在转变其内容管理策略，放弃自2016年以来实施的集中式事实核查机制。这个机制最初是因应川普当选和英国脱欧事件而设立的。Zuckerberg 认为 Twitter（现在的X）的「社区笔记」模式更有效，并计划采用类似的方案
📮 感觉维基百科式的社区笔记就是王道，社区笔记则能在普遍性话题上提供更快速和多元的反馈
🎙️ Meta（Facebook）正在转变其内容管理策略，放弃自2016年以来实施的集中式事实核查机制。这个机制最初是因应川普当选和英国脱欧事件而设立的。Zuckerberg 认为 Twitter（现在的X）的「社区笔记」模式更有效，并计划采用类似的方案
📮 感觉维基百科式的社区笔记就是王道，社区笔记则能在普遍性话题上提供更快速和多元的反馈
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One Court —— 视障人士看球神器，用指尖感受NBA全场
🏀 不晓得大家有没有想过视障人士是如何看球赛的
👁️ onecourt.io 所研发的触觉设备让视障人士正是一款可以通过指尖观看现场体育比赛的工具
👓 这款笔记本电脑大小的技术使用触觉或可追踪的振动。当球移动时，视障人士能在触觉设备上感受到振动，复制球在球场或竞技场中的位置和移动轨迹
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🏀 不晓得大家有没有想过视障人士是如何看球赛的
👁️ onecourt.io 所研发的触觉设备让视障人士正是一款可以通过指尖观看现场体育比赛的工具
👓 这款笔记本电脑大小的技术使用触觉或可追踪的振动。当球移动时，视障人士能在触觉设备上感受到振动，复制球在球场或竞技场中的位置和移动轨迹
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Motiff 妙多 —— 让 AI 融入设计动线
🛠 传统设计工具如同手工作坊，图层整理、规范维护消耗大量精力。Figma 搭建了标准化工作台，而 Motiff 妙多正在探索人机协作的工业化路径，通过三个模块构建自动化设计动线：
⚙️ 标准化模块：AI 设计系统
- 快速识别过往设计稿，智能整理样式和组件
- 可回溯组件的使用场景和频次
- 支持对于文本、颜色、组件的检查
🗃 自动化产线：AI 工具箱
- AI 智能识别场景，并基于输入，生成相同结构的文本和图片
- 结合团队设计资源，智能填充文本、图片、图标，更符合实际需求
- 一键结构化，无需手动添加自动布局
🔮 创意试验场：AI 实验室
- 文生UI
- 根据框选位置推荐可填充内容
🤔 与 Figma AI 相比，Motiff 的 AI 功能介入更深，而 Figma 则选择在不打破设计师工作模式的前提下，专注于优化高频用例。界面设计，作为实践与创意交织的工种，AI 接管重复性劳动或许提升了效率，但当设计师将“非创意”视作琐碎而外包，是否会逐渐失去对细节的感知，反而削弱真正创意的深度与独特性？
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🛠 传统设计工具如同手工作坊，图层整理、规范维护消耗大量精力。Figma 搭建了标准化工作台，而 Motiff 妙多正在探索人机协作的工业化路径，通过三个模块构建自动化设计动线：
⚙️ 标准化模块：AI 设计系统
- 快速识别过往设计稿，智能整理样式和组件
- 可回溯组件的使用场景和频次
- 支持对于文本、颜色、组件的检查
🗃 自动化产线：AI 工具箱
- AI 智能识别场景，并基于输入，生成相同结构的文本和图片
- 结合团队设计资源，智能填充文本、图片、图标，更符合实际需求
- 一键结构化，无需手动添加自动布局
🔮 创意试验场：AI 实验室
- 文生UI
- 根据框选位置推荐可填充内容
🤔 与 Figma AI 相比，Motiff 的 AI 功能介入更深，而 Figma 则选择在不打破设计师工作模式的前提下，专注于优化高频用例。界面设计，作为实践与创意交织的工种，AI 接管重复性劳动或许提升了效率，但当设计师将“非创意”视作琐碎而外包，是否会逐渐失去对细节的感知，反而削弱真正创意的深度与独特性？
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