铁锤人
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我在用 AI 协助我创业， 维护 3w star 项目，写过 1200w 浏览文章，商务联系： 微信：tiechuiren101，邮件：[email protected]
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最近心血来潮，把几个熟悉的 AI 梗，做成了一个机甲格斗游戏 里面有三个机甲： 一个动不动就封号 一个倒下就重置额度，降智，满血复活 还有一个靠降价把对手砸趴下 你们猜猜他们是什么 AI 公司的机甲？？ 为了抢显卡，它们上擂台打起来了，打得火花四溅，天昏地暗！！ 看着挺炫酷的，但做一个游戏不是一个简单的事情： 最累的活是制作场景、驾驶员、观众，还有格斗动作，主要用 ViggleAI 的 PINOC 制作 这个工具用他们最近发布的 JST-2 世界模型，生成可以走进去、转动视角的 3D 场景。模糊区域还可以在网页端用 Expand 或 Agent 模式补全 然后，再通过 MCP 配合编程 AI，把场景和战斗逻辑接起来。 机甲模型使用其他 3D 工具制作，交互和战斗逻辑由编程 AI 实现。 接着就是配音：角色配音和开场新闻旁白，用的是 edge-tts。 最后也是，做这个最重要的一步，其实是把梗聊出来，否则格斗游戏早就雷同了，也不有趣。 想自己生成场景、角色和动作，可以试试 PINOC： 这是我们线上的游戏地址，点开就能玩： 好了，不多说，请看我的宣传片👇
铁锤人62,730 次观看 • 5 天前
分享一个低成本验证创业想法的办法：产品还没做，先用 AI 把宣传片拍出来！！ 我一直想要一副能用来 Vibe Coding 的眼镜，但市面上没找到太合适的产品。 这次试了下 Pexo，没想到还真把我脑子里的画面做出来了！！ Pexo 是一款 AI 视频创作工具，可以直接跟它聊天来做视频。我把想法和想要的画面告诉它，看完哪里不满意，就在画面上圈出来，在批注里说清楚怎么改，再继续调整。 不用会 AE，也不用打开剪映。原本只能靠嘴AI视频制作_压缩讲的创业点子，现在有了一条宣传片，可以直接拿给别人看、听听反馈了。 下面的视频里，我不仅会展示这条虚拟产品宣传片，还会手把手带你看，怎么用 Pexo 从一个想法做到成片👇 如果你也想要这样的眼镜，评论告诉我！！ 这次用的工具：Pexo
铁锤人99,620 次观看 • 1 个月前
用 GPT-6 Sol 生成了一个 3D 滑雪小游戏，我感觉自己能玩一天。 这个游戏麻雀虽小，但五脏俱全： 1. 七八种道具和多种坐骑，每局都能收集、升级和组合 2. 滑雪、跳跃、空翻、加速一气呵成，操作简单但很上头 3. 雪山场景会不断变化，还有障碍、追逐和随机事件 4. 不仅能单人无限挑战，还支持在线双人实时竞速 当然，我技术没有这么牛逼，又会建模，又会写联机服务和部署。 3D 模型、音效 BGM、联机服务、部署，全是 Combos Fun by Converge.AI 的 Combos CLI 帮忙做的！！ 现在，任何人都能做出一款游戏，并把它发布到网上的时代真的来了！！ 不多说了，直接看成品吧👇🏻 游戏链接和 Combos CLI 安装地址我放评论区了。
铁锤人80,884 次观看 • 1 个月前
我用本地模型 VibeCoding，做了个四驱兄弟风格的 3D 赛车游戏 这个游戏基本复刻小时候的玩法，先选车、配装备，比赛： 1. 内置4 款赛车精美模型 2. 2. 有5 种组件自己搭配，比如换导轮、换轮胎， 3. 还有3 个赛道，还能放大招，把对手压扁😂 而这么一套游戏，我花了一天时间，用本地大模型跑出来了！！ 咋一天就做出来了呢？ 首先我本地部署一个千亿参数的大模型，让它负责写游戏代码。 然后赛车模型，我是用 Tripo3D 来生成： 传入四张参考图生成车模，再把组件拆出来，接进 Godot 后，把导轮、轮胎这些部件做成可以选配、更换的装备 最后再让本地大模型把换装、比赛和大招这些玩法接起来 看完下面这段实录，有视频有真相👇 Tripo 的体验链接放评论区了，想做自己的赛车模型可以试试
铁锤人45,696 次观看 • 20 天前
强烈建议会VibeCoding的父母用AI来辅导娃学习！！ 比什么校外培训班都好用！！ 这几天小侄子来我家住，他妈妈也是鸡娃，硬要吃饭之前背一首古诗。 小侄子本来就调皮，也不好好背，老是记不住，所以每次吃饭之前都要被训斥一番。 我看着于心不忍，就想提高一下侄子的记忆力，给他说了一通什么记忆宫殿各种记忆术。 结果他一点都不感兴趣！！ 不过想到记忆宫殿，我在想能不能做一个古诗地图： 在国内地图上，标有所有和古诗相关的地点 点进去然后，就能看到每个诗人在这个地方写的诗句 刚好最近，朋友需要我帮忙测评大模型：Atria Dawn Preview的长程任务能力： 我就按照下面步骤做一个国风的古诗地图: 1. 在Claude Code里接入了Atria Dawn Preview大模型的API 2. 我和AI讨论一个详尽的计划，并利用TTS和生图模型制作了素材 3. 调用Goal模式，做了一个小时 得出的结果十分惊艳，小家伙看了这个，也开始跟着读古诗了！！ 结果如下面👇:
铁锤人87,395 次观看 • 1 个月前
AI 最大的机会，根本不在 Coding Agent 而是Working Agent！！ 为什么呢？ 从用户总体数量来说，办公人群是编程人群的25倍以上！！ 但这还不是最关键的因素，下面播客里面 刘聪NLP说出了赤裸裸的真相： 就是程序员付费意愿不高 他们倾向于从成本，而不是产品交付的价值，来衡量一个产品的价值。 但Working Agent的用户大多数都是老板，普通人。 我的观点和 Baidu Inc. 百度搭子产品架构师，李景秋的很类似。 老板判断标准很清楚，这个东西能不能让我赚更多？ 假如是，就可以购买。 而普通人在老板的带动下，他们一旦发现类似DuMate这种真正能交付产物的Agent。 他们也很愿意为这种像魔法一样的产品买单。 这就是为什么AI 最大的机会是Working Agent！！ 它的受众广，付费意愿高。 仅仅上面这两条，就会让一个产品增长从困难模式到简单模式。 注：这个切片的出处是《深度进化》： 这是一档讲 AI 怎么落地的播客，主要请实验室、创业公司和产线一线的人。 最近挺火的，喜欢的可以关注一下！！
铁锤人81,728 次观看 • 1 个月前
如何让你的AI永不失忆呢？ 大部分人保持AI记忆的方法就是用同一个窗口聊天，但这却是让你的AI越用越失忆的最大元凶！！ AI的上下文窗口，或者说记忆力是有限的，你不停对着一个窗口聊，它看的太多，不得不选择忘记一些东西。 当它忘记重要的事情后，给你的回答就会显得无比弱智。 下面我给你提供两个解决方案，一个手动的，一个自动的 手动的方案是去管理Agent的三部分记忆： 即时记忆：把重要的信息写到Claude.md，AI永远不会忘记。 会话记忆：每次对话完后，要求AI记住相应的信息，需要时候AI就能回忆起来 长期记忆：使用llmwiki构建知识库，这种方式能记录大量信息，但AI不一定能回忆起来。 但让AI记得住信息还是不够：有时候你的AI可能会被封号（Claude），出bug记忆被清除（OpenClaw） 所以，我们还需要备份AI的记忆。 这个流程手动做起来十分复杂，但幸运的是我们可以使用开源项目memmy自动化这个过程。 这个项目现在已经有快800star了！！ 下面视频，我们将会了解到 1. 了解这个产品的基本特性 2. 安装并使用备份功能 3. 验证记忆备份的安全性
铁锤人104,734 次观看 • 2 个月前
测试一下Qwen3.8正式版的前端能力,进步很大呀！ 这几天带小侄子来我这玩，他突然问我：汽车发动机里面是样子？ 我叽里咕噜给他讲了一遍，感觉他没听懂，很快又开始玩手机了。 为了激发他的学习兴趣，我决定自己用AI搓一个3D交互网页。 顺便测试一下Qwen3.8这个新模型！！ 我输入我的懒人提示词： 我现在想一个互动模拟器设计、网页设计专家，擅长设计这种用于互动教学的3D展示页面。你有什么，你可以先采访我，了解完需求 回答几个问题后，就被拉出去吃饭了，吃饭时候心里还惦记着要写代码。 但没想到回来的时候就给我整好了！！而且，模型，讲解，演示动画全自动弄好了。 咋给我弄好了呢？ 看了一下，原来是开了bypass模式，Qwen3.8疯狂吐token，全程埋头写！！ 说真的，这个3d演示效果很不错👇
铁锤人103,976 次观看 • 2 个月前
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网易有道开源了子曰4大模型，27B参数内，数理 SOTA 但真正让我觉得有趣的是它那个语音功能！！ 克隆个声音不稀奇，ElevenLabs 早能做 但它们都有个通病，跨语种会串口音 拿你的中文声音去说日语，它带着一口中国腔，一听就是外国人在硬讲 子曰4 主打的，就是把这口音去掉 你的声音说日语，听着就是个日本人在讲 3 秒克隆，支持 14 种语言（可以看视频演示） 做口播、配音、数字人，省钱效果还好，对不对？ 而且子曰4 这大模型是真开源，给的是权重不是 API 54 个 G 权重直接下载，能本地跑 有道龙虾那个全场景智能体，也是 100% 开源的 大模型开源了，龙虾也开源了，全往外送 有道图啥？靠什么赚钱？ 我还真扒到了它赚钱的秘密下面👇：
铁锤人141,583 次观看 • 5 个月前
学 AI 这么久，搜资料、写文案，甚至写代码都会了 但也没见 AI 让你升职加薪，走上人生巅峰 为什么？ 因为你只是在用 AI 干活，这是战术 你从来没用它思考过赛道，这才是最很重要的 什么叫赛道？就是方向对了，大概率就稳了 方向错了，越努力，只会跑得越偏 那 AI 怎么帮你选赛道？ 我推荐使用Apodex，它的定位是"Self-Evolving Heavy-Duty Solver"（全球首个自进化重型求解器）。 简单说，它是一个为解决那些又重又难、且没有现成答案的问题而生的大模型。 多说无益，我们先看成绩： Apodex-1.0-H 在几个主流深度研究 benchmark 上跑了最高分 BrowseComp 90.3、DeepSearchQA 94.4、FrontierScience-Olympiad 87.4 开源闭源一起比，目前最强！！ 但光看分数不够，更重要的是它怎么做到的 其他家的 Deep Research 模型，只训练了编排 让 AI 学会分配任务、调度子代理 Apodex 多训了两件事：团队协作 + 验证 相当于你每提一个赛道问题，背后有个经理在调度一群员工 分头找方案、收集证据 最后还有专门的核查员来核实结论 这才叫靠谱，对不对？ 那具体怎么用？ 下面视频演示我给出一个核心的分析框架，配合这个产品。 来看看普通人在AI时代应该如何选择赛道！！
铁锤人64,773 次观看 • 4 个月前
