每周2160万次观看来自AI生成的UGC幻灯片，但背后的实际机制相比这个数字来说真的很无聊。 GPT-6 开启了一个大多数制作这些幻灯片的人还没触及的领域：在处理长批次内容时保留笔记，而不是每几张幻灯片就压缩成一个有损的总结。即使是40张幻灯片后，它仍然记得为什么第6张幻灯片有效。 我做了11个失败的幻灯片后，才有一个真正跑出了数据。第11个成功是因为我给了它三个真实的参考例子，而不是仅仅描述一种氛围。（从“描述风格”到“展示具体例子”之间的差距让我浪费了一周时间，这种损失我真不想再经历。） 每张幻灯片的标题只陈述一件事。不要用第二句话来削弱第一句的力度。 我还没搞明白的是：两个幻灯片用的是同样的素材、同样的钩子结构，但一个的表现是另一个的4倍。还在测试原因中。 https://(x.com)/EXM7777/status/2097713112250253528/video/1