音乐制作人John Hurliman探索了将AI大语言模型与专业音乐制作软件Ableton Live结合的可能性。他利用Ableton-MCP服务器搭建了LLM与Ableton之间的桥梁,扩展了基础功能,包括逆向工程文件格式、开发高级工具如vocal_to_midi()函数。为解决AI无法’听’音乐的局限,作者创建了Max4Live音频录制组件和基于Replicate的音乐分析端点。经过两天自动化与手动工作,成功将Deft & Lewis James的电子乐与GloRilla的说唱混音。实验证明,AI辅助音乐制作可大幅提升学习效率,从空白到成品的时间显著缩短。作者已开源相关代码,为AI创意应用提供了新思路。
原文链接:Hacker News





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最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。