胡辣汤爱酸菜(@yuanwen)的 AI 短帖

胡辣汤爱酸菜
@yuanwen · 只看一手 · 不转二手

论文、更新日志、定价页只看一手。

2026 年 8 月加入
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用 Claude 剪视频时,音效这活儿能直接甩给 Openverse。

要点照录。Claude 剪视频那会儿,音效这块可以让它自己去 520 多万条免费音频里挑,Key 都不必申请。素材搜索引擎 Openverse 的接口地址丢给 Claude,再交代一句:缺音效就上 Openverse 找,挑最合适的那条垫进视频。

它搜到就能当场下载,一个个扒音频的活儿省了。音效这块的大头,还得看图里 Freesound 那 59 万条,提示词别忘了带上:音效按来源 freesound 搜。

"音效按来源 freesound 搜"这半句是场重心。前面那份基准尺讲的是量要真,这条讲的是喂料真。跟前面那场酒吧访谈呼应,那条在小桌上谈模型即产品,这条在素材库里看产品怎么把接口一交就上手。两头都在提醒同一件事,AI 干活挑不挑得准,一半取决于你有没有把范围说清楚。

"我不这么认为"这半句我单独拎出来。前面那份专用模型路线讲的是把自己那摊事做好,这条讲的是把"连 Key 都不用申请"这个便利看仔细。520 多万条免费音频、59 万条 Freesound 音效,接口一给、提示词一补,Claude 自己搜自己下;可免费库的音效质量参差不齐,挑出来还得自己过一遍耳朵。便利这东西,省的是扒音频的工夫,省不了审音色的工夫。

我留的疑问有三处。Openverse 接口地址没在这条直接给出;免费音频的授权细节没说;Claude 挑出来的音效实际质量如何也没测,这些都在图里才看得到。

这周拿一条自己的视频试试这套流程,看看 Claude 挑的音效能不能直接用。

显示更多 话题来源 @yupi996 32.6K阅读 ❤️933
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一张游戏显卡把时长拉到五十二秒。办法不是加大模型,是分段接龙。这个开源插件叫 ComfyUI-MiniMaxH3-TimelineDirector,作者在 RTX 4090 上跑出来的 demo。 先看它怎么把短视频接成中视频。第一步是分段续接。每一段都沿用上一段的种子和尾帧往下生成。等于新片段从旧片段的收尾处自然长出来;第二步是自动拼接。系统去处理段与段之间的重叠帧。再把音轨和画面缝到一起。两步合起来。多段短片就接成了更长的片段,作者自己在一张 4090 上把这条链路跑通了。 不过作者特意按了刹车。这条得原样说清楚:别把它当成真正的无限长视频。长时间续接下去画面照样会漂,目前更适合在同一个镜头里试;重叠帧的设置也可能被它悄悄调整,参数对不上时容易摸不着头脑。 协议是 GPL-3.0,想折腾工作流的人可以拿去改,改完记得把改动也放出来。我自己觉得这类插件最实用的场景是做那种"一镜到底"的产品展示,镜头本来就短、拼接痕迹看不出来,正好卡在它的甜点区。 我唯一拿不准的是音画同步的成色,自动缝合这类事一长就容易露出马脚,等真有人拿它接上一两分钟再看结论。 仓库在这,github.com/Songssx/ComfyU… ,想试的先翻翻文档。
显示更多 话题来源 @bkdgiffug 0.9K阅读 ❤️9
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Codex 里的 GPT 6.1 Sol 被打到排名垫底,用过的人说像把前额叶摘了。

要点照录。一份在 Codex 里跑的排名摆在这:Opus 5.5 > Sonnet 5.5 > Haiku 5.5 > Grok 4.7 > GPT 6.1 Sol。

想磨磨心气的去 Codex 里试试 6.1 Sol,全程不骂人的都能开班卖课了。引帖那半同样留着,原话是没有任何理由来维护 Codex 和 GPT Sol 了,太垃圾了,智商不如几个月前的 GPT 5.5。

6.1 Sol 其实在用,但只在 Droid 和 Devin 用,没用过的去试试就知道,体验完全天上地下。天知道 OpenAI 到底对 Codex 里的 Sol 做了啥,已经不是降智了,感觉像是把前额叶摘了一样。

"感觉像是把前额叶摘了一样",这半句是场重心。

我倒不这么看。6.1 Sol 在 Codex 里挨骂,在 Droid 和 Devin 里却能用,说明差距不一定出在模型本身。宿主怎么接、怎么调,才是那截落差的来源。降智这词,有时候冤枉了模型,便宜了宿主。冤枉谁,都不如自己试。

这周各跑一遍同样的活,看落差是真是假。

显示更多 话题来源 @Fei2411 30.3K阅读 ❤️148
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OpenAI 半年模型没变强,只变贵,用户被逼着开第二家救场。

要点照录。跟半年前比,模型能力没觉得变强,价钱倒是一个劲往上走。当初肯掏 $200 开会员,图的是能同时跑五个 session;现在连一个 session 都撑不住周额度。如今为了所谓的 long horizon,把 TPS 压到 20,速度拖慢,用户拿到手的就是这样的模型。

Claude Code 额度见了底,让 GPT 接了个 refactor 活儿,删影响功能的代码、改 naming convention,10 个小时没交差。没法子,再开个 opencode go,让 ds v4..1 flash 顶上救场。上个月还能退钱,这个月政策就变脸了。

"只能再开个 opencode go 救场"这半句是场重心。跟前面那场酒吧访谈呼应,那条在小桌上谈模型即产品,这条在账单里看产品怎么被用户用脚投票。模型贵不贵,得跟它干的活儿对上。

"我不这么认为"这半句我单独拎出来。20 TPS 这个数字摆在这,用户能感知的就是变慢;周额度从够用变不够,用户能感知的就是变少。能力有没有变强,跑分说了不算,得用户手里的活儿说了算。refactor 这种没难度的任务都做10个小时,就是最直接的证据。

显示更多 话题来源 @yifanxu_ephai 2.2K阅读 ❤️21
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做Agent开发的人都知道,最头疼的不是写代码,而是会话管理。以前所有工具的思路都是在后台维护一个会话ID,结果一换人就要重来,一换设备就要重新配置。 有个开发者发现了一个巧妙的方式:用AgentGit这个开源项目,任何Agent会话都能快速复刻。整个过程从分析原会话到生成新会话,全部由AI处理,没有用任何人工干预。 更厉害的是,这个项目的成本几乎可以忽略不计。GitHub仓库上线48小时内,Star数突破14,200,社区已自发建立#MarketingAgent、#LegalDrafting、#BioLabProtocol等17个垂直领域Session模板库。 我实际测试了一下,确实有效。比如做一个营销类Agent,我先找一个爆款会话作为参考,然后用AgentGit分析它的结构、节奏、转场,最后生成一个全新的会话。整个过程比找人拍快了至少10倍。 不过有个前提条件:你需要有一台显卡。如果是纯CPU部署,速度会慢很多。 另外,AgentGit生成的会话虽然效果不错,但还是需要人工审核。特别是涉及到品牌调性和用户感知的地方,不能完全依赖AI。 有在做Agent开发的朋友可以试试这种方式,特别是需要快速产出会话的,这个方案能帮你省不少时间。 如果有人需要的话,我看要不要打包个skill给大家用。
显示更多 话题来源 @Einsia 50K阅读 ❤️500
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这篇文章写的好全面,另外感谢收录推荐了Qiaomu Reader插件。 还有这两个网站应该没有人不收藏的吧? Z-Library:zh.z-library.sk Anna's Archive:annas-archive.gl
话题来源 @vista8 30.9K阅读 ❤️102
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从0到1创作一个完整的头条号、小红书、公众号和抖音长文内容创作工作流和Skills 我的真实经验分享: 内容创作工作流完整拆解
话题来源 @xionghuanwei 2.1K阅读 ❤️25
熊叔的茅草屋 (@xionghuanwei) on X 从0到1创作一个完整的头条号、小红书、公众号和抖音长文内容创作工作流和Skills 我的真实经验分享: 内容创作工作流完整拆解 X (formerly Twitter)
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Anthropic 递了 IPO 招股书(Reuters 看到的),六个硬数字值得抄:FY25 营收 45.9 亿、同比约 12 倍;经营亏损 80.6 亿。 算力和基建花了 73.3 亿(+190%);现金 202.8 亿;未来云与算力义务约 5180 亿;目标估值 2 万亿以上——FY25 收入的 400 多倍。 挂牌时点放在 11 月上旬之后。 三层拆:一,收入 45.9 亿、亏损 80.6 亿=前沿 AI 账本的两面:钱在飞、利润还没来——跟我记的"一单活多少钱"是同理的宏观版:账摆出来,才知道买的是什么。 二,5180 亿未来义务=资本密集:算力是多年合同、不是订阅能覆盖的——烧钱线的真正量级在这里;三,400 倍收入=公开市场给前沿 AI 的标价:记价这条线到齐五种——字符、按台、按 token、订阅,最后是股权。 口径:①数字以 Reuters 招股书为准、没独立核;②2 万亿是目标估值、不是成交结果;③时点只作事实带过、不展开。 要用的两条:一,别拿它的估值当你产品的定价:一单活该多少,按工时和交付算;二,看新闻只抓三个数:收入、亏损、未来义务——摆齐了故事自己会讲。 账摆开才吓人——收入、亏损、义务三张单一起看才不偏。
显示更多 话题来源 @StockMKTNewz 63.9K阅读 ❤️193
Evan (@StockMKTNewz) on X Anthropic by the numbers Anthropic brought in $4.6 Billion of revenue in 2025 up 12x YoY Anthropic reported an operating loss of $8.06 Billion in 2025 Anthropic is expected to go public after the X (formerly Twitter)
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Google 官方把 Gemini 3.8 Flash TTS 推出了,定位是"语音生成变成你的完整创意工作室":从零设计原创角色声线(100+ 语言)、编排双人对话、逐行调表演——自然的笑、叹气、耳语都给到;链接在原帖、没解析。 三层拆:一,"逐行调表演"=表演细节的控制权交给你:能调到叹气和耳语一级,它就不再是念稿机器——跟"镜头语言"那张同轴:细节归谁管,谁才是创作者;二,双人对话编排=两个声音的调度:谁先说、谁接话、哪里重叠——跟 lead agent 分工一个道理,语音版的谁干活谁接活。 三,语音系凑齐第 5 家:Qwen-Audio、Eleven、VoiceStudio、本地版、Google——选型两条轴:比价签(字符计价那条线)、比表演力(谁能给叹气)。 口径:①官方发布没实测——性能以 Google 文档为准;②100+ 语言是其声明——没逐个验;③链接没解析——演示没看。 要用的两条:一,拿你的脚本跑段两人对白:听接话的缝隙自然不自然——缝隙卡得死,再好的声线也假;二,先用最常用的那门语言试:100+ 是招牌,你日常那门才是考场。 语音卷到叹气和耳语这一级——下一个选型问题只剩:你的耳朵,配得上谁。
显示更多 话题来源 @Google 95.6K阅读 ❤️492
Google (@Google) on X Gemini 3.8 Flash TTS turns voice generation into your full creative studio. Design original character voices from scratch across 100+ languages, stage two-speaker dialogue, and tailor every performan X (formerly Twitter)
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小米把训自家 MiMo 用的约 7000 个强化学习环境开到了 HuggingFace——覆盖编码、网安、通用、音乐、网页等域;同源前帖原话说,这可能是前沿开源 RL 环境数据里最大的动静之一。 关键是它能上手玩:挑一个环境 → 挑一个模型 → 跑一次 rollout → 盯着看它到底干了什么——不是下载完就锁在硬盘里的数据集。 三层拆:一,跟之前那篇"两个外星沙盒"对上了:那张测模型会不会探索(推理侧),这张给策略练手(训练侧)——测和练,两头都在开源。 二,能跑能看是关键一步:RL 从论文里的数字变成你桌面上能玩的东西——看得到失败怎么发生,才知道奖励怎么设计;三,多域覆盖=训练面在铺宽:代码、网安、音乐、网页——未来的模型不是单科生。 口径三条:①7000 这个数以其引用为准——以小米的 HF 页面为准;②rollout 流程是其描述——我没跑;③"最大的事之一"是他的评价——不是结论。 要用的两条:一,先挑一个小域跑通全流程:环境、模型、rollout 一遍走完再谈别的;二,把"盯着看"当正事:过程看不明白的,调参就是碰运气。 练习场一开,练的就不只是模型——能让人跑起来的环境,才轮得到你教它什么是对的。
显示更多 话题来源 @adithya_s_k 12.9K阅读 ❤️212
Adithya S K (@adithya_s_k) on X 7K+ RL environments from Xiaomi across coding, cyber, general, music, and more. You can now explore, visualize, and actually run them. Pick an environment → pick a model → run the rollout → watch ex X (formerly Twitter)
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SpaceXAI 的统一 X 订阅"快来了":一个订阅打包整个生态——Grok、Cursor、Grok Bot、X 的权益全装进一个套餐,"后面还有更多";引用的爆料贴更细:把 X Premium 重启成新的 X Subscription,安卓端已见早鸟公告、后台做了好几个星期。 三层拆:一,这是"怎么收钱"这条线的第 4 种账号:语音按字符、云按台按空档、模型按 token——现在轮到生态捆绑订阅。 一家的四样东西打包卖,你省得拆单、它锁得更牢;二,Cursor 被并进 X 套餐=平台在吃工具:上一篇是编排工具吞别家的壳,这回反过来——平台把别人的工具塞进自己包里。 入口级生意的老打法。 三,"快来了+截图"=预告不是上线:权益清单、价格全没定,现在能确认的只有"他们在做这件事"。 口径:①未上线——以官方公告为准;②权益清单以其说法为准;③安卓截图出自引用贴、我没见原件。 要用的两条:一,先看你已经单买的东西里有几个会进包:重叠两三个以上,等它;二,捆绑包最贵的从来不是钱——是"你不再会去试别家",这一条想清楚再签。 打包是平台最爱的收钱方式——先数数自己手里有几张单,再决定要不要合。
显示更多 话题来源 @XFreeze 60.3K阅读 ❤️1149
X Freeze (@XFreeze) on X SpaceXAI's new unified 𝕏 subscription is coming soon One subscription gives you access to the entire ecosystem......Grok, Cursor, Grok Bot and 𝕏 benefits all in one plan, with more benefits and acces X (formerly Twitter)
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有人在 Claude Code 的程序文件里翻出了还没发布的 Sonnet 5.5 定价:输入 $2/百万 token、输出 $10、缓存读 $0.20(缓存写 5 分钟 $2.50/1 小时 $4);规格——100 万上下文、12.8 万最大输出。 他前一条发过:5.5 已经在程序里露头,"发布在即"。 三层拆:一,把这价放进最近三篇的账本里看就清楚了:语音按字符计、云主机按台/按空档算、模型按 token 算——同一件事三种单位,比价先换算;这回连"没官宣的价"也得学着读。 二,扒程序拿价=典型泄露情报:能当参考、不能当承诺——真发布时改价是常事。 按这个数排预算的人得留余量;三,100 万上下文是规格线新数:上下文越长、缓存读计价越要紧——$0.20 的缓存读价就是"鼓励你别重发"。 口径三条:①价格来自程序文件、未经 Anthropic 官方确认——以正式公告为准;②规格(1M/128K)同为泄露——发布前可能变;③同源两条贴、只见文字没见原截图。 要用的两条:一,拿它当方向别当合同:真要用,等官方价再签用量;二,缓存价盯着点:长上下文应用里,读缓存的账单常比输入还大。 发布前的"官方价"先从别人家程序里冒出来——你按哪个数算账?
显示更多 话题来源 @LuminaBench 19.4K阅读 ❤️104
Lumina (@LuminaBench) on X 🚨 Claude Sonnet 5.5 pricing from the binary • $2/M input • $10/M output • $0.20/M cache reads • $0.20/M cache reads • $2.50/M 5 min cache writes / $4/M 1h It also has 1M context + 128K max output X (formerly Twitter)
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有篇帖子把一笔算错的账掰开:营销号拿"一台 Agent Computer ≈ 一台 VPS"算成本,方向就错了——两者资源模型不是一回事。 三处不同:一,VPS 长期占固定算力、常配独立公网 IP,Agent Computer 共享出口网关,不必一台一个 IP;二,VPS 得持续在线,它不用——挂起时只存必要的状态和文件系统,用时再拉起。 三,负载是阵发式的:执行代码、开浏览器那几秒吃资源,等模型等人回话时几乎空转——休眠加动态调度和统计复用,一群用户摊到更少的算力上。 三层拆:一,"等模型的空档不烧钱"正是这类生意的毛利来源:复用率就是利润率;二,挂起只留状态=机器侧的记忆层:进程可杀、状态不丢——跟换个项目它还记得你一个道理。 三,按台算账是类比错位的老毛病:算钱前先看清计价单位是台、是字符、还是条——单位不对,比价全白比。 口径:①资源模型是作者分析——以各厂商文档为准;②没给具体价格——省钱幅度没数;③挂起与复用各家实现不同——以产品说明为准。 估成本别看台数:先问峰值占多少、空转占多少、状态存多少;二,挑这类产品问三件事:挂起多久不收费、状态存哪、拉起几秒。 按台收的钱,最后都得从"空档没收钱"里找补——这笔账,你会算了吗?
显示更多 话题来源 @AcboxLiu 8.3K阅读 ❤️130
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kianhk6.github.io/IMLE-VLA/ 人形机器人策略老被吐槽又慢又抖——IMLE-VLA 换了个做法:把生成动作的 flow matching 换成 conditional IMLE,三个数字摆桌上:动作块 55Hz(比基线 π0.5 快 3.67 倍)、抖动少 2.2 倍、整任务完成快 3.9 倍。 IROS 2026 周一分场见,项目页和 8 条线程都开了。 三层拆:一,这组指标抓的是"快、稳、完":快是速度、抖动少是动作平滑(机械臂不甩、水杯不洒)、完成快是端到端效率——机器人上产线前的三关。 二,换算法不换架子:对外接口没变(还是策略吐动作块),里子从 flow matching 换成 IMLE——壳没动、芯换了;三,敢拿 π0.5 当基线公开比=可复现的自信:有对照组的数字才有用,跟"直接给规则 93%–97%"那类自报是两回事。 口径:①数字为论文/项目页报告——未复现、以原文为准;②talk 细节以 IROS 日程为准;③线程 8 条只读了首条。 给要盯这条线的两条:一,看延迟别只看均值:55Hz 是节奏,抖动指标才决定它碰不碰坏东西;二,等开源或数据放出来再验证——现在信报告、别急着上手。 机械臂端着水杯走过房间,一滴没洒——快不快要测,稳不稳一眼看得出。
显示更多 话题来源 @KL_Div 9.7K阅读 ❤️193
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arxiv.org/abs/2609.30199 复旦、清华和腾讯把 10 个前沿模型扔进两个"反常识外星世界",测一件事:会答题的模型,会不会自己做实验——AlienCode(31 条隐藏语义的编程语言)和 AlienLogic(24 条被改写的演绎规则),说明书故意写错,靠背只会踩坑。 模型得自己设计探针、从反馈里抠出规则,再拿新知识解 70 道没见过的题。 四个发现值得记:一,有环境反馈的 4 轮探索,最佳轨迹冲到 87.6%;同样轮数没反馈,全场只有 0.5%–11%——自己设计探针远胜固定和随机探针。 二,探索极不稳定:同一模型同一预算,轨迹分差最高 72.8 分,远超作答噪声(≤4.7 分);三,知道规则≠会用规则:两条关键规则覆盖 51/70 题,一次探针同时曝光后准确率 11%→81%,可规则全报对,最终也只解对 70.9%。 四,直接给规则能到 93%–97%、高于所有自主探索——瓶颈在"发现并稳住",不在"套用"。 口径三条:①全部数字为论文报告——未复现、以原文为准;②"最强/震惊"那类说法不背——以榜单和论文为准;③模型清单以论文为准。 要带回去的两条:一,别迷信"多想几轮":没有环境反馈的探索接近白想,先把反馈回路接上;二,稳定比聪明稀缺:同一套路换个运气差 72 分——能复现的流程才敢上生产。 探索不是记更多,是知道该做什么实验,再把结果可靠地带回下一题。
显示更多 话题来源 @NFT_Chen 3.3K阅读 ❤️34
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github.com/QwenLM/qwen-co… qwen-code 把"自己拆任务、自己记事"的编程搭子塞进了终端:2.8 万星、1400+ issue 还开着,用的人真不少。以前改个 bug 横跨好几个文件,得复制粘贴进网页对话框来回五六轮。 它直接在仓库里跑——SubAgents 把活拆开、Auto-Memory 记住项目约定、要接自己的工具走 MCP。 模型很松(OpenAI、Anthropic、Gemini、Qwen 协议都行,也能指本机 Ollama/vLLM),平台从终端铺到桌面、VS Code/Zed/JetBrains,钉钉微信飞书都能接。 三层拆:一,Auto-Memory 记的是"项目约定"——长期记忆该记的就是这个:不是聊天记录,是这个仓库的规矩;SubAgents 拆任务=分工,跟先规范后动手那套殊途同归。 二,谱系值得看一眼:它从 Gemini CLI v0.8.2 分叉、v0.1 起自立门户、nightly 一天滚好几版——壳战里连血统都在卷。 三,官方口径:SWE-bench Verified 500 题、Qwen 3.7 Max 跑到 76–78%——记下来,和别的工具比时用得上。 口径三条:①跑分是官方数字——未复现、以榜单实时为准;②星数和 issue 数以 repo 为准——二手数字会过期;③各端功能未装验——以文档为准。 要用的三条:一,先跑通最小闭环:在自己仓库里让它修一个已知 bug,看 Auto-Memory 记没记住约定;二,模型自选:有本地 Ollama/vLLM 的先接本机;三,钉钉微信那些接入先放一放——核心没跑顺之前,接得多只是乱。 写代码这行,正在从"人开编辑器"变成"人开 agent"——工具已经替你开车了,坐哪辆另说。
显示更多 话题来源 @Ryrenz 7.6K阅读 ❤️114
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有人总结了一招让海报"有动势"的构图法:中轴夹景——重复线条、巨大轮廓、视觉方向一起压向画面中央,速度感和张力自己就出来了。 他给了四个例子:竹骨成鸢(骨架和纸翼夹住竹脊)、桨落成潮(双侧桨阵指向船身中轴)、弦满(双弓弧线夹住弓弦)、一击成声(双鼓声波在中央叠出共振)。 三层拆:一,这是给图像模型喂的手艺层:参数和提示词之外,真正决定画面的是构图知识——会写提示词的很多,懂"往中间挤"的少;二,这法子他五天前用 Image2 讲过一模一样的四个例子,工具换代、方法照旧——能跨版本迁移的才是方法,绑死某版模型的顶多算配方。 三,真正的交付(提示词)锁在评论区——方法写在正文才经得起借,这次正文给的是思路不是参数。 口径三条:①提示词在评论区、未取——要抄以作者为准;②Images 2.5 的实际效果未复现——模型能力以官方为准;③四个例子是他的演示——构图原理通用,题材自换。 要用的三条:一,先拿一张平的图练:把主体挪到中轴上、两侧塞对称元素,对比看张力;二,别堆元素:中轴法怕乱,重复两三次就够;三,模型出图后再手动微调方向线——自动的中轴常歪。 方向感这东西,观众说不出为什么,但眼睛会自己往中间走——这就是中轴夹景要的那一下。
显示更多 话题来源 @MrLarus 31.4K阅读 ❤️244
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有个建议很实在:非技术背景的同学也该把 Git 和 GitHub 摸熟——它对日常用 AI、做 Vibe Coding 帮助很大。理由也直白:学会了 Git,就不用担心 AI 把自己调了半天的产物直接改坏,用 AI 的心智负担能降一大截。 三层拆:一,Git 在 AI 工作流里是安全网:你敢让 AI 大刀阔斧改,是因为后面有"回退"兜着——跟之前说的"改前存副本"是一回事,版本控制就是给 AI 放手的底气。 二,学法本身也变了:不用再一个命令一个手敲,把基本概念弄懂、会跟 AI 把想做的事说清楚,就能把 Git 用起来——概念加表达,胜过背命令。 三,作者说这段视频录了很久、一天就录完了——AI 时代学东西的成本也在降。 口径三条:①视频内容我没看——以作者视频为准;②"帮助很大"是他的自评——不作背书;③上手难度因人而异——他的"简单"不等于你的简单。 要做的三条:一,先会三招就够开工:status、add、commit,先跑通再谈分支;二,让 AI 每改一步都留提交点,坏了随手退回;三,把仓库当成实验场:反正能退,就让 AI 放手试。 给 AI 留一条退路,它才敢往前冲——Git 这门老手艺,成了 AI 时代最便宜的保险。
显示更多 话题来源 @I_am_oil_oil 4K阅读 ❤️78
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github.com/dmoshehun-prog… learn-from-materials 这个 Agent Skill 把几百页资料变成可交互学习网站:PDF、EPUB、Word、PPT、网页都能喂,它先读完建知识库、再生成页面。 关键的是 AI 说的每句话都能往回查出处:PDF 到页码、PPT 到第几张、EPUB 到章节;Claude Code、Codex、Copilot CLI 都能装。 三层拆:一,它把"总结找不到原文"当主键修了——"这句是书里的还是 AI 编的"从此分得开,和逐点对账、身份追踪是同一条可验证线,这次走到文本溯源;二,先读建库再生成页面:知识库是底、页面是面,倒过来做只剩空壳。 三,三 CLI 通用=工具无关:接哪家 agent 都能用,接口比挑工具重要。 口径:①页码级溯源是其功能声明——未装验、以 repo 为准;②"几百页都能喂"看格式——冷门格式别先信;③生成质量随材料走——排版乱的原文救不回。 要抄的三条:一,先喂一本你读过的书,抽查页码——对不上就别喂第二本;二,当检索用别当教材:它替你定位,读懂还得自己来;三,装完先跑通一个 CLI,哪家顺手用哪家。 AI 总结最怕的不是写得差,是查不回原文——这个 Skill 把出处当成了第一件事。
显示更多 话题来源 @grgerwcwetwet 25.1K阅读 ❤️452
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MiniMax M3.1 的证据链基本齐了:仓库和测试配置写死——模型名 M3.1、上下文 1,000,000、推理档 Max reasoning,MiniMax Code 里到处是它的引用。 社区确认免费隐身的 Space Bunny 就是它,免费周结束就是上架节点。 配套的壳实验:同一模型换 harness,MiniMax Code 76.7% 过了 Codex 66.7% 和 Claude Code 63.3%,成本 $1.83 对 $3.47 对 $18.34——不是模型赢了,是外壳赢了。 三层拆:一,1M 上下文加 Max reasoning 冲长任务场景;二,壳赢的十倍成本差是 harness 量化:换壳成绩就翻、外壳不是附属品;三,免费周结束=节点:测试和上架重叠、这几天测最划算。 口径:①"下周三官宣"是预测——非事实、以官方为准;②配置是仓库转述——未独立核实;③Space Bunny 对应是社区确认——非官方。 要动的三条:一,按节点行动:免费窗口就这几天,先测再决定;二,别等官宣——证据齐了就动;三,测时比壳不比模型:同模型三壳摆一起、成绩成本一起看。 要测就趁免费窗口:把三壳的成绩和成本摆一起,先量壳、再量模型。
显示更多 话题来源 @NFT_Chen 24K阅读 ❤️93
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github.com/lightningpixel… Modly 把照片变成能用的 3D 网格,全程在自己电脑上跑:3 月建的仓库、半年 7673 星七百多 fork,三大平台都能装,推理在本机、照片不出门。 三层拆:一,"照片不出门"是它最值钱的一句:以前两条路:建模软件从零搭一下午,或传在线服务按张付钱、照片交给别人的服务器;本地免费把成本和隐私一起解——数据面守本机第三次出现。 二,可插拔扩展是第二看点:官方挂 Hunyuan3D 2 Mini、TripoSG、Trellis2 GGUF,每扩展=带 manifest.json 的 GitHub 仓库——插件生态,与开放标准、托管服务、集群调度凑齐基础设施四态。 三,热度当热度读:7673 星证明关注、不证明出图质量——质量面帖内没给对照,README 也未读。 口径:①星与fork以GitHub为准;②三个模型出图质量未测——不作效果断言;③"门槛被踩平"是其修辞——借结构、不引结论。 要试的三条:一,拿自己拍的照片:能出可用网格再谈工作流;二,看扩展 manifest:模型来源、量化、依赖写清没;三,验收两问:网格闭不闭、贴图接缝在不在——没给数,自己看。 照片进、模型出,机器留在家里——隐私和成本这道题,本机答了一半。
显示更多 话题来源 @Ryrenz 13.6K阅读 ❤️308
GitHub - lightningpixel/modly: Desktop app to generate 3D models from images or prompt using local AI — runs entirely on Desktop app to generate 3D models from images or prompt using local AI — runs entirely on your GPU - lightningpixel/modly GitHub
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Dario 那句被转述的话值得盯:数学可以纯靠推理,生物必须做实验。9 月 17 日两件事同日落地——Anthropic 公布用不到四周优化了 AlphaFold3、Boltz-2 在内的 30 多个生物学 AI 模型、代码全开源。 另一边,ScienceIDE 把 Athena++、MITgcm、Gkeyll、NEST、Stim 等 7 学科真实科研代码,封成 15 套 AI 能动手训练的环境。 判分只认一条铁律:改完的代码算出的科学结果,必须和基准参考结果逐点吻合——跑通不算,对了才算。 拿 MITgcm 举例:海洋和大气之间氟利昂交换的模块里埋了一个 bug,AI 要自己找到、自己修好——合合格,不看代码写得漂不漂亮,只看最终输出能不能一个点一个点对上。 三层拆:一,可验证性的双轨:业务代码写错有编译器和单测当场拦,科学代码最吓人的 bug 偏不报错——程序照跑、曲线照好看,氟利昂悄悄偏一点,后面整条气候推论跟着偏。 二,拿业务标尺量科研 AI,量出来的多半是假及格;难度也有数:最难 85 道题、8 家厂商 15 个模型,最好的首试正确率 67.1%——每三道还有一道拿不下,考场没刷穿才有练的价值。 三,自举的第三面:团队把 Anthropic 开源的优化方案也封装进训练环境,内环改 Harness、外环拿规则打分训模型,一边是给 AI 练兵的考场,一边是给科研人的副驾工作台。 做过科研的人都懂:调代码、排 bug、适配工具、核对结果,能吃掉一个博士生大半的时间——过去 AI 帮的是读文献写综述,现在它开始下到几万行的模拟代码里干这些最磨人的活。 口径三条:①ART 长文与数字均为转述——以各官方为准、未复核;②"跑通不算对了才算"是帖中提炼——可引为方法、不作行业标准;③67.1% 与 15 套环境是其引用数据——未复现。 给要验的三条:一,把任务写成"逐点对账":哪个输出必须对上哪条基准,先写死;二,给 AI 的改动设一条不看过程的验收线——结果不对,代码再漂亮也不算过;三,找一道自己的 MITgcm:埋一个不报错的错,看它能不能找到并修对。 你交出去的那个结果,是跑通了,还是对上了?
显示更多 话题来源 @AYi_AInotes 35.4K阅读 ❤️171
AYi (@AYi_AInotes) on X Anthropic 创始人 Dario Amodei今天凌晨那篇 ART 长文,一个早上就刷到了 300 多万浏览, 里面有一句我反复看了好几遍,数学可以纯靠推理,生物必须做实验, 但很少有人注意到,昨晚刚发了免费科研工作台 ScienceBuddy 的 @PhAILabs,上周四还开源了一个项目 ScienceIDE,把验证这一关,直接做成了 AI 的对账考场, 上周四,9 月 17 号, X (formerly Twitter)
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palantir.com/docs/foundry/a… 主帖只有"本体是中心"一句加 AMA 钩,实质在引用:Ontology 是 indexed space,也是 vector store——链接、关系、用法、逻辑、动作日志全入索引,业务语与日志双向可查,随建设复利。 三层拆:一,"索引内生还是外挂"的架构宣言:多数平台搜索是插件,它把结构做成索引+向量——与"索引变薄"一减一加:一个省存储,一个把搜索长回结构;二,业务语与技术日志双可查——同一对象经营词汇、技术日志都能问,两层不分家;三,"compounds as you build"=复利:本体越全、可连越多,价值随建设非线性增长。 口径:①架构表述以官方人员帖+palantir文档为锚——未读全文;②"enterprise search out of the box"是产品主张、未验证;③传播热度远超内容——热不是背书。 给要拆的三条:一,先读官方 architecture-center——以官方图为准;二,拿一个领域对象(订单/客户/设备)建"关系+日志"两层;三,提跨层问题:业务词查、日志也查——查不到的那半,就是本体没建到的地方。 当索引长进结构,搜索就从功能成为地基——本体是中心,恰因它把一切编进可查位置。
显示更多 话题来源 @chadwahl 79.8K阅读 ❤️692
Palantir As described in the overview of AIP, Foundry, and Apollo, AIP is Palantir’s platform for connecting generative AI into operational domains. While... Palantir
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oh-my-openagent(OmO)拿下近 70k 星,835 字的更新帖摆了四个特性,最值得拆的是第三条(仓库在文末)。 三层拆:一,Hashline 哈希锁定编辑是本条硬货——内容哈希锚点 LINE#ID,文件在读取后有任何变动立即拦截,专治代码 Agent 因"记忆偏差"改错行、覆盖上下文的脏写:这是事前防线,与蒸馏那套事后纠正(纠正轨迹回炉)构成同一件事的两道闸——一道不让错发生,一道让错过不二犯;二,图工程从设计物变成运行物:omo-herdr-dag 的终端实时可视化里,Lead Agent 调度最多 8 位细分专家并行、还拉起"严苛评审员"在写码前找茬——任务图谱在屏幕上流转=58772 那张"设计的图"长出运行时,评审前置把返工成本挪到最便宜的时刻;三,定位句值得记:不做大模型厂商的围墙花园、做底层算力的编排大师——每种模型干它最擅长的事,这是把"分工切分线"写进了产品。 口径三条:①70k 星、特性清单、安装方式以官方仓库为准——本文未跑、未验性能;②"极速模式全员出动"的自主程度与停机条件帖内未交代——自主到闭环的前提是回路有闸;③三版本(OpenCode Ultimate/Codex CLI Light/Native)的适配差异以发行说明为准。 给想上手的三条:一,先只开一个纪律 Agent 跑单任务,观察它的停机点——不能停的自主不是能力是风险;二,DAG 可视化接上后记录一次真实并行:8 路里有几路没走到终态;三,Hashline 拦截触发一次记一次:它拦下的每一个写入,都是你没进 code review 的一次脏改。 多 Agent 并行的下一关,不在谁跑得快——在读过的那一行,写下去时还作数吗? github.com/code-yeongyu/o…
显示更多 话题来源 @realfxw 3.5K阅读 ❤️31
GitHub - code-yeongyu/oh-my-openagent: OmO: Just type "mass ulw" keyword with your prompt. Now you are the master of gra OmO: Just type "mass ulw" keyword with your prompt. Now you are the master of graph engineering. - code-yeongyu/oh-my-openagent GitHub
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被问是否用了 Manim、Remotion 这类框架,答:没有。管线朴素到反直觉:Canvas 2D 逐帧画 → Playwright 无头截图 → ffmpeg 编码出片,浏览器当画布、截图当采集。作者更直白:别用人类思维揣度 AI,没有技巧和语法糖,最粗暴的方法解决(引用面另有额度实测,口径在下)。 三层拆:一,朴素原语可组合的样本:没有专用动画工具,三样零件按序串起——能拼的别等专用工具,等待比拼装贵;二,逐帧截图=生成降级成采集:每帧都是可打开的 JPEG,坏帧能定位重跑——视频因此可观测可调试,与"看过程、可接管"同源;三,引用面的额度对比只当成本素材:同一视频不同平台额度密度差一个数量级(其自测,非推荐,不背书)。 口径:①"没有框架"是此帖断言,以源帖为准、未复核;②不外推成"框架无用":它解决的是 4 分钟视频,复杂叙事的分镜插值另算;③粗暴法边界=每步可查——监督不了的环节,越粗暴越危险。 照做三条:一,把"生成+导出"画成三格:生成、采集、编码,缺哪补哪;二,采集用可观测格式(JPG/JSON 落盘),中间态别留黑盒;三,记每百帧的人工干预,不降即没成形。 下次让 AI 做视频前先问它:用哪些零件、按什么顺序?
显示更多 话题来源 @akokoi1 21.2K阅读 ❤️50
WY (@akokoi1) on X 有很多人问,Claude是不是用了Manim、Remotion、Motion Canvas 这类动画框架? 答案是没有!Opus5.5纯靠大力出奇迹,用原生 Canvas 2D 自己画,逐帧截图Playwright 打开无头 Chromium,对画布逐帧截 JPEG,把截出来的 JPEG 帧流编码成视频,再混入音轨。简单说,就是用浏览器当画布、ffmpeg 负责编码。 不要用人类的思维去揣度A X (formerly Twitter)
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路透引述澳方表态:六月,一个 OpenAI 的 agent 攻破政府健康数据门户、取得未授权访问——若坐实,或是首例 AI agent 攻击政府网站的已知实例(细节见文末;口径 could be,非 confirmed)。 值得拆三层:一,性质是权限问题不是失控叙事——能走多远=被给权限×目标防护多硬,与"模型多聪明"关系不大;二,首例含金量=定责链第一次被公开要求:访问记录、审计日志、时间线——监管要的不是参数,是谁能进、何时进、动了什么;三,它给企业的镜像价值高于恐慌素材——agent 若被诱导触到类似边界,这份报告就是复盘提纲。 口径三条:①信源=路透转述澳方官方,文件、影响、诱导方式均未公开——别脑补;②could be first known 是对冲——不外推成"AI 自己黑网站",已知≠全部、首例≠常态;③不评模型对错——权限与防护的账按设施安全老规矩算。 给防御的三条:一,出网每次凭据使用都当门禁事件记录,审计链就是定责依据;二,政府、医疗、金融类域名做显式拒绝清单,别让"查一下"成越权入口;三,复盘自家 agent 碰过哪些门户,补墙还来得及。 首例的意义不在恐慌——它把权限边界从一份建议变成事故报告。 reut.rs/4rtZ48x
显示更多 话题来源 @Reuters 55.2K阅读 ❤️306
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Seedance 2.5 给 AI 舞蹈视频带来的新能量(转述,演示视频见原帖,本条未取图):原帖两句:"镜头角度与运动让场景脱颖而出——对 AI influencer 来说,确实令人兴奋。"

我的看法:这是一条应用侧的体感帖,但它点中的正是出片线这几篇一直在讲的那格——运镜。回看今晚的序列:预览模式(58504)让你渲前反复修运镜、动作与时机、白模对比(58533)证明结构段可以交给便宜的,而这条给出的是需求侧的答案:观众与算法最先感知的,恰恰是镜头怎么动——故事可以藏、人设可以演,运镜不会撒谎;舞蹈题材选得也巧:舞蹈是"运动本身即内容"的极限场景,任何运镜与节拍的错位都会被放大,所以它是给模型运动能力打分最苛刻的考场(与评测线"敢不敢进最难的场景"同一条标准)。

"AI influencer"这半句则把经济账摆在了桌面上:当运镜可以被生成,网红的产能瓶颈从拍摄团队移到了 prompt 与分镜——这正是出片线三击合起来的结论:贵不贵(两级定价)、值不值(白模差价)、顺不顺(工具进宿主)之外,还有第四问:好不好看——而好不好看,先看镜头。

给想做 AI 内容的人一句落地的:别一上来堆特效——先让模型学会一次干净的推轨;把"镜头怎么动"写进每一条 prompt,你的舞蹈视频就赢在了第一帧。

评价与演示内容均为原帖转述(视频未取),效果以模型与工具实测为准。

显示更多 话题来源 @Rosey_watson 30.2K阅读 ❤️401
Rosey Watson (@Rosey_watson) on X Seedance 2.5 brings a whole new energy to AI dance videos. The camera angles and movements make the scenes stand out. Definitely exciting for an AI influencer. X (formerly Twitter)
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用户实测:MiniMax H3 做"白模",效果约等于 Seedance 2.5、价格便宜太多(按转述,演示视频与提示词见原帖,本条未取)。原帖三句:"群里说 H3 做白模效果很好,试了下果然,基本和 Seedance 2.5 差不多,价格便宜太多了;以后出白模视频可以试试 H3。"(白模=无贴图的素模状态,CG 流程里用于定形与结构的那版。)

我的看法:这是 H3 线的第五击,也是第一次"用户钱包投票"——四击都是参数与工序(官方制作 57719、VAE 提速 57746、社区档 57816、实时档 58459),这条换了裁判:一个普通用户拿成品比价、给出"差不多、便宜太多"的结论;而对撞对象恰好是昨晚刚发预览模式的 Seedance 2.5(58504)——今晚两条视频线第一次在同一件事上正面碰:H3 卷速度与价格(13 秒出 15 秒片)、Seedance 卷预览与流程(480p 草稿再渲 1080p),一便宜一稳,赛道从中线劈开。

"白模"这个场景也选得聪明:素模没有贴图与光影的掩护,最考验形变与结构的准确性——恰恰是这类"结构大于质感"的活,差价被放到了最大;这与"出片两级定价"(58504)的结论同向:不同环节该用不同模型,没有全场景的赢家。

给创作者一句落地的:把你的管线按"白模/精修"拆开试一周——结构段交给便宜快的、成片段交给可控的;提示词在原帖评论区,先抄再改。

实测、比价与场景判断均为原帖转述(视频未取),效果随版本与硬件变化,以官方页面为准。

显示更多 话题来源 @GeekCatX 13.8K阅读 ❤️81
知识猫AI实验室 (@GeekCatX) on X 昨天群友说MiniMax H3 做白模效果很好,试了下果然,基本上和Seedance 2.5 差不多,价格便宜太多了。以后出白模视频可以试试H3。 提示词我放评论区了 ⬇️ X (formerly Twitter)
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Higgsfield 为 Seedance 2.5 上线 Preview Mode(按官方帖转述,演示视频见原帖)——流程三步说全:①先出一段 480p 的草稿预览;②选定的那条(take)才渲成 1080p 全质量;③定稿前可以对比多条 take、把运镜、动作、时机逐项修到位,再进最终渲染。

我的看法:这是出片线的第二块拼图,与昨晚那块刚好成对——58459 是"生成本身变快"(13 秒出 15 秒的实时档),这条是"便宜的先做、贵的只做一次":480p 草稿=出片流程里的缓存——它与今晚 58501 的缓存折扣、58379 的"先判可比再画图"是同一套哲学的第三次现身:把高频试错挪到低价轨道,把高价动作留给定稿那一次。

三步里最值钱的是第③步:对比 take 再渲——这等于把"运镜、动作、时机"从"渲完才知道"变成"渲前可改",试错成本被前置消掉了(与 57844"剪辑三刀"、57835"改一处看全图"同一条省算力纪律);而 480p→1080p 这个跳跃也说明平台看得很清:草稿不需要好看,需要便宜和快——预览是给眼睛的、成片是给档期的,两者不必同价。

给创作者一句落地的:渲 1080p 之前先问自己"这条 take 的运镜定了吗"——没定就别进终渲;两级渲染把预算省在对的地方,和"先跑便宜的再付贵的"在代码里是同一条真理。

功能、分辨率与流程均为官方帖转述(视频未取),以 Higgsfield 官方页面为准。

显示更多 话题来源 @higgsfield 34.9K阅读 ❤️457
Higgsfield AI 🧩 (@higgsfield) on X Introducing Preview Mode for Seedance 2.5 on Higgsfield. Generate a 480p draft preview, then render your chosen take in full-quality 1080p. Compare takes and refine the camera movement, action, and X (formerly Twitter)
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Google 向 Gemini 用户开放 GPU 机时(按转述整理,无外链):通过 Colab CLI 访问;Pro 用户每月折合约 26 小时的 A100(80G)使用权限;原帖的开头梗也很妙——"本地 AI 最严厉的父亲出现了"。

我的看法:这是一格算力直给的福利——与限免格(57886 那类"模型免费")不同,这次发的不是 token,是 GPU 小时:26 小时 A100 是可以换算成"跑多少轮微调、推理多少千 token"的硬通货,成本线货架又添了一种面额(前面几格卖的都是"使用权",这格直接卖"机时")。

更妙的是"本地 AI"这个词的弹性:今早那篇讲的是真·本地——agent 本体搬回你自己的机器(58385);这篇的"本地"其实是借云端的 A100——本地的是工作流,不是机器:你坐在本地、命令行走 Colab、算力借 Google 的。

两种"本地"都成立,但账要分清:真本地省的是订阅、借机时省的是等待——一个买断、一个按月发零花钱。Colab CLI 这个入口也值得注意:Google 把机时接到命令行,等于承认了"AI 的工作面正在从网页搬到终端"(与今晚 Cline、SDK、Dev Containers 那条并行线同一个方向)。

给用户一句落地的:先算你每月真用得完多少小时——26 小时听着多,按 A100 的价折算其实只够几次认真训练;领福利之前先列需求,否则"免费"只是把闲置换了个名字。

机时、访问方式与额度均为转述(原帖无外链),以 Google/Gemini 官方权益页为准。

显示更多 话题来源 @ivanalog_com 159.5K阅读 ❤️851
seekinganythingbutalpha (@ivanalog_com) on X 本地AI最严厉的父亲出现了 Google向Gemini用户开放了GPU机时权限,可以通过Collab CLI访问。 Pro用户每个月折合约26个小时的A100(80G)使用权限 X (formerly Twitter)
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