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有一本关于漫画艺术家罗伯特·克朗普的新传记，名为《克朗普：一个漫画家的生活》。
以下是对这本传记的两篇近期评论以及对克朗普作品的反思。
• 《大西洋月刊》 -- https://www.theatlantic.com/magazine/archive/2025/05/r-crumb-dan-nadel-cartoonists-life-review/682118/
• 《纽约时报》 -- https://www.nytimes.com/2025/04/20/books/review/crumb-a-cartoonists-life-dan-nadel.html
大家好，我在寻找适用于Windows的AI照片亭软件，能够根据文本提示生成照片，有什么建议吗？
如果你想了解如何在大规模上实际部署人工智能，而不仅仅是进行实验，那么OpenAI提供的这份指南是我见过的最具结果导向的资源。
这份指南基于实际的企业部署，重点关注什么有效、什么无效，以及原因。
以下是报告中关于企业人工智能采用的7个关键教训的简要总结：
1. 从评估开始
→ 以结构化的模型性能评估为起点。
示例：摩根士丹利通过评估加快了顾问的工作流程，同时提高了准确性和安全性。
2. 将人工智能嵌入产品中
→ 让你的产品更智能、更人性化。
示例：Indeed使用GPT-4o mini生成“你为何适合”的信息，使职位申请增加了20%。
3. 现在就开始，早期投资
→ 早期行动者随着时间的推移积累人工智能的价值。
示例：Klarna的人工智能助手现在处理了2/3的支持聊天，90%的员工每天使用人工智能。
4. 定制和微调模型
→ 根据你的数据调整模型以提升性能。
示例：Lowe’s微调了OpenAI的模型，在产品标记中发现错误检测提高了60%。
5. 将人工智能交给专家
→ 让你的员工利用人工智能进行创新。
示例：BBVA的员工在短短5个月内构建了2900多个定制的GPT，涵盖法律、信贷和运营等领域。
6. 解除开发者的障碍
→ 通过赋能工程师加快构建速度。
示例：Mercado Libre的17000名开发者使用“Verdi”构建基于GPT-4o和GPT-4o mini的人工智能应用。
7. 设定大胆的自动化目标
→ 不仅仅是自动化，而是重新构想工作流程。
示例：OpenAI的内部自动化平台每月处理数十万项任务。
请告诉我你认为公司最容易忽视这7个要点中的哪一个。
嘿，HN，
几周前我推出了 https://jspad.dev。没有任何附加销售或付费墙。计划是将当前的功能（以及一些额外功能）永久免费，并为一些小众功能（如协作会话、创建/管理面试会话等）推出付费层。老实说，我现在甚至不想过多考虑付费层，因为目前的用户增长非常缓慢。
自推出以来，我做了一些轻度推广：
- 在Reddit、Twitter和开发者社区分享
- 在HN上分享
- 在博客文章中提及
- 在谷歌搜索控制台中添加
但是……用户增长的反应非常平淡。只有少量用户发现了它，几个人喜欢它，但它并没有真正传播开来。我希望更多的开发者能够了解并使用它——也许他们的使用方式最终能帮助我找到一种互利的盈利方式。
对于其他独立开发者或开发工具创作者：
你们是如何获得第一个1000个活跃用户的？
当你不收费且无法依赖传统付费渠道时，如何发展一些有用但小众的产品？
也欢迎对网站或想法本身提出任何反馈。
非常感谢！