碧蓝航线 柴郡猫 泳装，捆绑拘束起来用新装备摩擦豆豆+驷马震动 一种新型的摩擦欢乐豆的装置，电机驱动带动珠串移动，效果类似走绳，不过是全自动的，速度加快后有明显感觉，后期还会改进…… full video 32min 投稿💌 佳丽三千💕... 千娇百媚💕 日理万姬💕 Big叔の幼稚园💕show more

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之前用 Seedance 2 做了个做酸菜鱼的视频， 生成到第10秒的时候，美女的手直接伸进滚烫的锅里搅拌。AI完全不知道那样会烫。 当时觉得好笑，后来越想越觉得，这不只是 bug这么简单，现在的 AI 根本还没到理解物理世界怎么运转这一层。... 这半年做了太多AI视频了，每次满心欢喜等它生成，结果经常是人物动作接不上、物体空间瞬移、手还没碰到东西物体就动了，各种幻觉 bug，真的挺折磨。 最近看到黄碧薇教授 Biwei Huang 的 Aether AI 官宣融资，认真看了一下方向，感觉它解释了很多视觉 AI 里反复出现的问题。 Aether AI 做的是因果世界模型。这个词听起来很学术，但放到视频生成里其实很好理解。 今天的视频模型，Sora、即梦、Veo，已经能生成非常真实的画面。杯子掉落、水洒出来、机械臂抓取，看起来越来越像真的。但它们很多时候是在根据海量视频经验预测下一帧，类似画面后面通常会发生什么，就生成什么。 所以桌子高了 2cm，机械臂就可能失效。明明伸过去的角度看起来对，杯子却自己飞起来了。画质够了，数据也不少，但模型没有真正理解这个动作为什么会带来这个结果。 Aether AI想做的，就是让 AI 学到变量之间的底层规律，比如桌子高度变了会带来什么影响，物体受力之后会怎么运动，一个动作会导致什么后果。 这类东西学进去，模型才能在没见过的场景里稳定推演、举一反三。对视频生成、机器人、自动驾驶、3D 世界模拟都会很关键。 视觉 AI 下一阶段的方向，可能就是从生成看起来合理的画面，走向理解画面为什么会这样变化。 黄教授 Biwei Huang 做因果AI 超过 12 年，这次 Aether AI 融资，我觉得是一个值得关注的信号：因果世界模型正在从学术前沿走向产业。 想了解的可以戳一下官网看看：show more

这是我第一次做这种视频……有点紧张 😊 使用GPT Image 2/Seedance 2.0 mini生成 提示词： 全程保留参考图中的确切面部、五官、发型、身材比例和气质。主体为真实的成年东亚女性，服装严格参考图中的米色吊带包臀裙，布料轻薄贴身，皮肤微微光泽。真实自然室内光电影质感，轻微自然手持手机自拍抖动、自然重新构图、轻微晃动，清晰细腻皮肤纹理。... 00:00-00:02 保持蹲姿自拍角度，她先把食指轻轻竖在嘴唇上做出“嘘”的禁声动作，眼神调皮看向镜头，嘴角微微上扬带着坏笑，手持镜头有自然轻微抖动。 00:02-00:05 自然转头向身后走廊看一眼，仿佛在确认有没有人，动作轻快自然，长发随之甩动，手持镜头跟随转头出现自然晃动。 00:05-00:10 迅速转回头来面对镜头，嘴角勾起更明显的调皮笑容，没有拿手机的那只手轻轻拉扯胸前衣服边缘，做出暧昧的拉扯动作（保持不走光），眼神带点挑逗，坏笑，动作持续2-3秒后慢慢松开衣服，最后调皮地眨眼一笑，手持镜头轻微抖动自然结束。 自然环境声：安静室内走廊轻微脚步回音、呼吸声、衣服轻微摩擦声、远处空调低鸣声，整体安静暧昧，无音乐。show more

为了身体线条，女人对何苦自己太狠？seednace prompt: 🫡🫡以未经处理的早期消费级CCD数码相机手持竖屏视频素材风格呈现，所有相机设置均为自动，直出无任何后期调色或特效。画面带有真实的操作者呼吸感和轻微不规则手持抖动，自动对焦偶尔出现搜索和短暂失焦，自动白平衡随晴天午后硬光自然切换。图像整体平坦且略显泛白，低动态范围，亮部容易溢出，暗部不够通透，保留典型的CCD噪点、轻微压缩痕迹、边缘柔焦、数码涂抹感和低清晰度质感。采用纯第一人称手持POV视角，镜头运动完全跟随操作者本能反应，构图偶尔不完美，带有真实呼吸抖动。 0-3秒时，镜头以第一人称手持竖屏视角，从公寓室内略微推进拍摄。一名穿着 的年轻女性 ，正侧面朝向镜头，双手抓握安装在高层公寓窗外的金属晾衣架/单杠上。她身体悬空在窗外，白色旗袍被风轻轻吹动，在强烈午后硬光下出现明显过曝，高光区域发白，布料细节部分被阳光吞没。背景是极度密集的城市摩天大楼群和海港，展现出令人目眩的高度感。室内一侧可见灰色窗帘，形成强烈的室内外安全与危险对比。画面带有CCD老相机特有的轻微灰雾感、噪点和边缘暗角。 3-7秒时，女性开始做引体向上动作，正侧面轮廓清晰可见。她身体紧绷，白色旗袍下的曲线在硬光下形成强烈明暗对比。窗户半开，风吹过旗袍蕾丝发出轻微摩擦声。自动对焦在女性身上短暂搜索后重新锁定，画面轻微晃动，CCD直出感强烈，亮部过曝、暗部偏灰。 7-11秒时，女性完成几次引体向上后，保持悬挂姿势，随后缓慢抬起双腿做L型卷腹动作，正侧面朝向镜头，动作稳健却充满惊险。脚下是密集的住宅楼顶和街道，视觉深度感极强。白色旗袍在风中飘动，边缘被阳光勾出轻微轮廓光。画面在紧张的高空氛围中自然结束。 画面呈现出真实的未经处理早期CCD相机手持视频质感，纪录片级别的自然不完美感，低清晰度、轻微压缩噪声、局部过曝、非精修瑕疵明显，无任何后期调色或特效。所有相机行为均符合老式消费级CCD相机自动拍摄的物理特性。

继续真实系意外事件。资产在回帖里。seedance prompt: 👉👉以放置在汽车后备箱内部的手机拍摄的真实视频素材风格呈现，所有相机设置均为自动，无任何后期调色或特效。画面带有真实的手持轻微抖动和手机放置时的轻微震动，自动对焦偶尔出现搜索与延迟，自动白平衡和曝光在黑暗后备箱与明亮街灯间剧烈切换。图像整体平坦，保留真实的镜头光晕、边缘色差、轻微过曝与运动模糊。仅使用画内自然环境音效，包含电动尾门机械电机声、街头背景噪音、远处车流声与人群喧闹声。采用后备箱内部第一人称固定视角拍摄，镜头运动为自然反应式。 一位身材高挑、长发微乱的亚洲女子 穿着 和带黑点的肉色长丝袜，参考姿势 hf_20260524_225022_5f65136a-a91a-4849-bcd7-8eb2e481c51e 躺在后备箱铺有灰色毯子的空间 hf_20260524_232444_605f6eff-a143-450b-bb05-eb18aa127283... 里，单手拿着手机低头刷着。她身材匀称，妆容精致，穿丝袜的脚随意搭在车内后背厢盖内测。 0秒时，镜头已对准躺在后备箱里的女子，她正侧卧着低头刷手机，画面光线昏暗，带有轻微的手机屏幕反光。1秒时，汽车电动尾门开始自动升起，电机声清晰响起，画面光线迅速由暗转亮，自动曝光出现短暂过曝，镜头对焦短暂失焦后重新搜索。2-7秒时，尾门完全打开，强烈的街灯和霓虹灯光涌入后备箱，画面中出现几名坐在路边塑料凳上的男子一愣，过了一秒才反应过来，然后对着后备箱开始大笑，其中一人举着手机开始拍摄。女子瞬间意识到自己被暴露在公众视野中，身体猛地一僵。7-10秒时，女子惊慌失措地尖叫一声，迅速转身往后备箱最里面的角落缩去，动作慌乱而笨拙，她双手死死捂住自己的脸，身体蜷缩成一团。10-11秒时，女子仍缩在后备箱角落，双手捂着脸不敢看外面，身体因为紧张而微微发抖，喘息声和细微的呜咽声清晰可闻，尾门仍然开着。11-13秒时，女子一边捂着脸一边笑着说：“哎呀。他们在拍我。快把后背箱关上”。13-15秒时，尾门开始下降，光线逐渐变暗，女子双手捂着脸恢复到原来的位置，身体紧绷着尴尬的笑，直到尾门完全关闭。 画面呈现出真实的未经处理手机拍摄质感，纪录片级别的自然不完美感，无任何后期调色或特效。所有相机行为均符合手机在后备箱内拍摄的物理特性，光线变化和对焦问题均为真实自动调节结果。show more

太夸张了，小红书和闲鱼很快就会有这个生意了。 一个月入过万的信息差：现在用medeo已经可以实现商业级的企业宣传片制作了 我用 Medeo 10分钟复刻了一条经典的 M&M 巧克力豆圣诞广告。 成本：0元。 这广告原版是... M&M 请专业团队做的，全3D建模+动画+配音+剪辑，制作成本估计几十万美金起。 我用 Medeo，对话了5轮，20分钟，搞定。 不是开玩笑。 先说传统做法有多难。 想复刻一条有IP角色的广告片，正常路径是这样的： 找3D建模师建角色模型 → 3000-10000元 找动画师做角色动作 → 5000-20000元 找配音演员配音 → 500-2000元 找剪辑师剪辑 → 1000-3000元 来回沟通修改 → 2-4周 总成本：1-3万元，周期：半个月到一个月。 这还是找国内团队，找国外团队直接翻倍。 用 Medeo 呢？ 第一步：定义角色 我上传了一张M&M巧克力豆的参考图，对 Medeo 说： "请根据我给的参考图，定义红MM豆和黄MM豆。红MM豆拿着蜡烛，性格急躁；黄MM豆拿着印有M标志的礼盒，性格沉稳。" Medeo 直接锁定了两个角色的形象特征。 这一步的关键是：角色一致性。只要定义好了，后面不管生成多少张图、多少个视频片段，这两个角色的外观都不会变。 用 Midjourney 你试试？换个场景脸就变了。 第二步：描述完整故事 角色定义好后，我直接输入了完整的故事创意： "圣诞夜，这两只M&M巧克力豆走进一间装饰一新的美国家庭，意外撞见正在摆放礼物的圣诞老人。三人相遇后都吓了一跳，红色M&M豆和圣诞老人同时被吓得向相反的方向晕倒，而黄色M&M豆则尴尬地站在中间，一脸窘迫。 画面写实，灯光温暖喜庆，人物反应夸张生动，这是一个圣诞节主题的喜剧故事。" 注意这里的关键：不是一张张生成场景图，而是直接描述完整的故事情节 包含了场景（圣诞夜的美国家庭）、冲突（意外相遇）、喜剧效果（夸张的反应） Medeo会根据这个故事自动拆分镜头、设计画面 这种"喜剧效果"和"夸张的表情动作"，正是Medeo的强项。 传统工具做这种动态表情，要么靠手工逐帧调整，要么效果僵硬。Medeo理解情节后，会自动匹配合适的动作和表情。 第三步：让故事动起来 Medeo生成了关键镜头的静态分镜后，我说： "让这个故事动起来，重点是三人被吓到的瞬间：红MM豆和圣诞老人的夸张反应，黄MM豆的尴尬表情。镜头要有喜剧感。" Medeo用Image-to-Video功能，把静态分镜转成了动态视频。 效果远超预期： 红MM豆和圣诞老人真的"向相反方向晕倒"，动作夸张但自然 黄MM豆站在中间，表情变化细腻（从惊讶到尴尬） 镜头节奏把握得很好，喜剧timing到位 第四步：添加配音和BGM 我说： "给红MM豆配上惊慌失措的声音，圣诞老人配上低沉的惊叫，黄MM豆不说话。背景加上圣诞音乐，气氛要欢快。" 配音和BGM自动生成，而且嘴型和音频完美匹配。 这其实也是一个难点——传统做法，配音和嘴型对不上是常事。Medeo解决得很好，不同角色的声音特征也很明显。 第五步：剪辑成片 所有素材自动在时间轴中排列。我对 Medeo 说： "第一个镜头时长延长到3秒，第二个镜头加一个淡入转场。" 一句话完成剪辑调整。 20分钟，从0到成片。 这意味着什么？ 帮品牌做IP角色的短视频广告 → 一条收费500-2000元 帮电商做产品动态展示视频 → 一条收费200-500元 帮自媒体做IP形象系列内容 → 长期合作 帮做喜剧短视频、搞笑段子视频 → 新的蓝海市场 以前这些活只有视频团队能接。 现在，一个人+Medeo就能干。 成本几乎为0，利润全是你的。 你可能会问：这和其他AI视频工具有什么区别？ 两个字：可控。 角色一致性：定义一次，全程锁定。不会出现这一秒金发、下一秒黑发的尴尬。 理解故事情节：不是简单的"图生视频"，而是理解完整的故事线，自动设计镜头和动作。 喜剧效果出色：夸张的表情、精准的timing，这种需要"理解情绪"的细节，Medeo做得很好。 多轮对话：不满意就继续说,它记得你之前说的所有内容。不像某些AI聊着聊着就失忆。 导出工程文件：如果你有专业需求，导出后可以用PR/剪映精修。既有AI的效率，又有传统工具的掌控感。 Medeo 把视频创作从"你去学工具"变成了"工具来听你的"。 你说什么，它做什么。 言出法随，这是我用过最贴切的描述。 试试吧：show more

你遇到过这样的图书馆管理员吗？ seedance prompt: 😋😋😋以未经处理的iPhone手持不稳定视频素材风格呈现，所有相机设置均为自动，无任何后期调色或特效。画面带有真实的操作者呼吸感和轻微不规则手持抖动，自动对焦经常出现激烈搜索、短暂失焦和延迟恢复，自动白平衡随图书馆灯光在冷暖色调之间自然切换。图像整体平坦且略显泛白，保留真实的镜头光晕、边缘轻微模糊等光学瑕疵。在画面下部偶尔出现淡淡的指纹油渍伪影。仅使用画内自然环境音效（书架间极轻的脚步声、书本落地声、木质凳子晃动声、空调低鸣、低声对话），无任何背景音乐，强声时麦克风轻微失真。采用纯第一人称POV视角（学生主观视角），镜头运动完全跟随自然头部转动和本能反应，构图偶尔不完美，带有真实呼吸抖动。 0-4秒时，镜头以第一人称视角站在图书馆书架前。老师 正站在有小楼梯的木质高凳子顶端，身体明显高于你的视线。她穿着 加同衣服颜色过膝吊带丝袜，伸手去拿高处的一本书。自动对焦在老师高处的身体和伸手动作上，画面轻微晃动，你需要微微仰头才能看清她。 4-7秒时，你走近她身后，把刚才掉下来的书递给她。她接过书时低声说：“谢谢……你来得真及时。”声音轻柔，带着一点笑意。身体站在她身后很近的位置，但没有直接接触。自动对焦在递书和接书的动作上短暂搜索后重新锁定。 7-10秒时，老师拿到书后不慎脱手，书本从高处掉落到地面。她小心地转身下到凳子地面，边走边低声说：“哎呀……手滑了。”自动对焦跟随书本落地和老师下凳的动作，画面有轻微的晃动和对焦搜索。... 10-14秒时，老师弯腰去捡地上的书。她故意朝向你这个方向弯下腰，一只手仿佛在护住胸前。她一边捡书一边低声说：“你。。就不能帮我捡一下吗？”声音很轻，却带着明显的故意。捡起书后她慢慢直起身，眼神与你对视。自动对焦在老师弯腰捡书的动作上短暂搜索后重新锁定。 画面呈现出真实的未经处理手持视频质感，纪录片级别的自然不完美感，无任何后期调色或特效。所有相机行为均符合iPhone自动拍摄的物理特性。show more

法兰克福投影《"新疆人民安居乐业"》，德国警员现场赞许行动者 法兰克福，2026年4月27日—— 德国当地时间4月27日凌晨12时30分许，海外华人非营利组织"中国行动"（China Action）在中国驻法兰克福总领事馆外墙完成投影行动，投射图像《"新疆人民安居乐业"》。这是"中国行动""愚民节"全球投影系列继美国旧金山、纽约、洛杉矶，澳洲悉尼，加拿大多伦多之后，首次进入欧洲战线。 投影内容 本次投影图像名为《"新疆人民安居乐业"》。画面以中共反复使用的官方话语为标题，配以缠绕铁丝网与手铐的木桩——直接解构北京关于新疆议题的官方叙事。 德国是欧盟内对新疆人权议题立场最为明确的国家之一。欧洲议会曾正式将新疆事件定性为存在"种族灭绝风险"，德国联邦政府亦多次就维吾尔族问题对中国提出关切。这张图像在中共驻法兰克福总领事馆外墙的呈现，与德国官方对该议题的长期立场形成直接呼应。 现场经过 行动者于凌晨12时30分许在领事馆外墙开启投影。行动期间，几辆德国夜间巡逻警车经过现场。警员下车与行动者进行了沟通，了解行动性质与背景。... 在确认行动属于针对中国共产党政权的和平政治表达后，警员向上级完成汇报。沟通结束时，警员对行动者表示"你们很有趣"，随后离开现场。 整个过程中，行动者保持充分合规，全程零对抗、零冲突 组织方表态 "中国行动"发言人苏雨桐表示： "在法兰克福，一名德国警察了解了我们的行动后，笑着说'你们很有趣'。这是这场运动收到过最贵的一个评价——不是来自支持我们的人，而是来自一个本来应该判断我们行为性质的人。 我们在做的不是骚扰、不是破坏、不是煽动暴力。我们是在用光，把中共自己说过的话投到他们自己的墙上。德国警察今晚看到了这件事，他们说我们有趣——这就是和平表达运动应该达到的样子。" 苏雨桐进一步表示，法兰克福行动是"愚民节"系列在欧洲的首站，未来将有更多行动陆续展开。 关于中国行动 "中国行动"（China Action）是由现代政治文明倡导者发起成立的非营利组织。组织目标在于终结中国数千年之专制制度，建立一个自由民主文明的、真正的新中国。为达成这一目标，组织携手全球华人，致力于推动在约定的共同时间统一举行抗议、罢工、罢课，开展大规模非暴力不合作运动，推翻独裁专制、开启民主转型之路。 媒体联系 发言人：苏雨桐 (Su Yutong) Telegram / Signal：+49 1512 6330886 Email：[email protected] 官方账号：中国行动 China Action | 全民反抗运动 全民反抗运动show more

飞机上碰到这种人怎么办？自己开口提醒，还是让乘务人员出面，或者就这么忍下来？ GROK image 在表现真实系效果上已经和 SEEDANCE 不分伯仲了。第一个是SEEDANCE 2 回帖里是GROK image... . 🧐🧐🧐prompt : 以未经处理的iPhone手持拍摄的真实视频素材风格呈现，所有相机设置均为自动，无任何后期调色或特效。画面带有真实的手持轻微抖动和操作者呼吸感，自动对焦偶尔出现搜索、延迟和短暂失焦，自动白平衡在飞机舷窗自然光与机舱灯光间自然切换。图像整体平坦，保留真实的镜头光晕、边缘色差、轻微过曝与运动模糊。仅使用画内自然环境音效，包含飞机引擎低沉轰鸣声、轻微的座椅摩擦声和远处乘客细微的交谈声。采用第一人称手持视角拍摄，镜头运动为自然反应式。 一位身材匀称的年轻亚洲女性 坐在飞机经济舱靠窗座位上，穿着 ，脚上穿着带有黑色小圆点的过膝吊带裸色薄丝袜。她翘着二郎腿。她的小桌q板上放着一杯冰咖啡、手机和一些零食包装。 0秒时，镜头从第一人称视角对准她的脚，1秒时镜头往上移动看到她放下手机，从小桌板或绿色手提包里拿出一包零食，开始吃起来，动作随意自然。2秒时，她吃着零食时忽然察觉到第一人称的镜头正对着她，动作微微一顿，抬头看向镜头方向。3秒时，她眼神与镜头对视，带着一丝惊讶和友善的语气对着镜头问道：“吃不吃？”声音清晰但不高。4秒时，第一人称镜头微微晃动，示意拒绝，她听到后轻轻点头，嘴角微微一笑。5秒时，她把视线重新移回自己的脚边和零食上，继续吃东西，动作自然放松，表情恢复平静。6秒时，她低头看着自己的脚和手里的零食，偶尔调整一下翘着的腿部姿势，动作随意而生活化。7秒时，她继续吃着零食，偶尔低头看自己的脚，表情专注而放松，镜头保持第一人称手持视角跟随。8秒时，她把零食包装袋收起来，视线仍停留在自己脚边，动作自然随意。9秒时，她微微调整坐姿，把一只脚收回来一点，表情平静，镜头继续以第一人称视角记录。 画面呈现出真实的未经处理iPhone手持视频质感，纪录片级别的自然不完美感，无任何后期调色或特效。所有相机行为均符合真实飞机经济舱手持拍摄的物理特性，包含自然的机舱光线变化和轻微的晃动。show more

你们看要是我也这样去应聘能成功吗？ seedance 2.0 promtp : 以未经处理的iPhone竖屏手持拍摄的真实视频素材风格呈现，所有相机设置均为自动，无任何后期调色或特效。画面带有真实的手持轻微抖动和操作者呼吸感，自动对焦偶尔出现搜索、延迟和短暂失焦，自动白平衡在办公室自然光与顶灯间自然切换。图像整体平坦，保留真实的镜头光晕、边缘色差、轻微过曝、运动模糊等光学瑕疵。仅使用画内自然环境音效（空调低频嗡鸣、椅子轻微摩擦、远处办公室环境声），麦克风说话时可能出现轻微压缩失真。采用第一人称面试官视角（手部偶尔可见），镜头运动为自然反应式。 0-2秒：中景平视，手持镜头轻微抖动固定拍摄办公室内。一名年轻女子 穿着 和黑色带点过膝吊带丝袜端坐在办公桌前，双手交叠放在桌上，表情平静。前景可见面试官的手、简历和一部蓝色手机。背景是简约办公室，玻璃隔断和百叶窗。男生低沉严肃画外音：“给我一个必须录用你的理由。”自动对焦在女生脸上轻微搜索。... 2-5秒：女子突然起身，快速抓起桌上第一人称这边的一部黑色苹果17手机，用力向旁边地上甩出。镜头因惊讶本能快速下摇跟拍，出现明显抖动和构图不稳。手机撞击浅色木质柜子后重重摔在白色瓷砖地面上，零件和外壳散落。自动对焦激烈搜索，画面短暂失焦后拉回地面碎裂细节。巨大撞击声和碎裂弹跳声清晰，麦克风轻微失真。男生疑问的画外音说：“唉！你这是干啥？” 5-10秒：镜头快速抬升回到初始构图，女子重新坐好，双手交叠放回桌上，脸上带着自信且略带俏皮的微笑，眨巴眼睛，然后眼神直视镜头（面试官）。桌面上的手机已消失，只剩下纸质的应聘文件夹。女生甜美自信地说：“从我下个月工资里扣。”环境白噪音恢复，画面轻微手持呼吸抖动，自动白平衡轻微调整。画面呈现出真实的未经处理手持视频质感，纪录片级别的自然不完美感，无任何后期调色或特效。所有相机行为均符合iPhone/手机自动拍摄的物理特性。千万记住扔出的手机不是女角色自己的手机show more

AI 探班影视片场火疯了！ 随手一条就是 20W+ ❤️ 30 秒学会，普通人可复制👇 📍 第一步：文生图... 用万能公式，搞定顶级片场合影 明星站位自动优化 💎 提示词： 📍 第二步：图生视频 首尾帧设计 = 电影级转场， AI自动补帧，丝滑如大片， 镜头跟拍 + 自然过渡 🎬 核心提示词： “让第一帧画面右侧的女士A从初始位置自然地向右前方走，第一帧其他人物都保持原地不动，不要跟随女士A。镜头跟随女士A的移动，让她自然地走进下一个电影布景中。保持镜头平稳，确保人物的动作和步态连贯自然。当她到达新布景时让她停下，自然地与新布景中的其他角色站在一起，形成合影的站位。无缝过渡到最后一帧的合影场景，让画面看起来就像是女士A刚从上一个场景走过来，并自发地与片场演员们一起合影留念” 📍 第三步：剪辑成片 拼接素材 调速度 + 加 BGM 完成show more

昨天一觉醒来，账户里硬生生多了 $23,472。 更离谱的是，其中一个测试仓，仅仅用了一晚上的时间，就把 $100 滚到了 $2,411。 整个系统的平均胜率，死死稳定在 71%。 这不是因为我有什么内幕消息，也不是我盘感有多好。... 事实上，我早就放弃用肉身去对抗这个市场了。 我把所有的精力，都用来打造一个没有感情的杀手机器——OpenClaw。 在这个名为 Polymarket 的黑暗森林里，绝大多数人还在凭直觉下注，被情绪来回拉扯。 而 OpenClaw 的底层逻辑，是纯粹的“降维打击”： 它把人类交易员的盘感和专业知识，全部拆解成了冰冷的代码，封装成一个个独立的“技能包”。 什么是“技能包”？ 你可以把它理解为沉睡的特种兵。 为了节省算力和资源，平时它只维持最低限度的感知（渐进式上下文加载）。 但只要市场一旦出现特定的“猎物气息”——比如异常的订单流波动、突发的宏观新闻情绪、或者极端的波动率——对应的“技能包”就会瞬间苏醒。 苏醒后的几毫秒内，它会完成一套连招： 1⃣ 锁定实时盘面，扫描订单薄深处的秘密； 2⃣ 调动机器学习模型，疯狂咀嚼全网的新闻情绪； 3⃣ 瞬间完成历史回测，并计算出胜率因子； 4⃣ 严格按照风控模型分配仓位，甚至自动拆分订单进场。 没有任何犹豫，没有任何因为“害怕”或“贪婪”导致的动作变形。 放弃幻想吧，人类的情绪在机器的一致性面前，不堪一击。 不要每次都在复杂的市场里临时想策略，那只会让你漏洞百出。 真正的赢家，是把被验证过的逻辑固化成工作流，然后在成千上万次的交易中无情地重复。 一个月前，这套系统启动时的本金，只有区区 $500。 现在的它？每天稳定切割 $2,300 的利润。 而今天早上的晨报显示，单日利润已经冲到了 $71,452。 它 24 小时全自动运行，像一个不知疲倦的扫地机器人。 只不过，它扫的是美金。 如果不想再被机器无情收割，从这里开始建立你的优势： 👇 Polymarket 官方入口： 🤖 懒得自己写代码？试试同款 24 小时自动寻猎机器人，跟着聪明钱赚钱：show more

在 TikTok 上刷到一个多亿播放量的搞笑视频，非常有趣，Seedance 2.0 复刻了一个分享给大家。😄 prompt 👇 15秒，16:9横屏，24fps，连续一镜到底，极度写实的手机纪实视频。镜头始终位于一辆正在行驶的汽车内部，隔着前挡风玻璃向前拍摄，画面底部露出少量仪表台。真实手机自动曝光、对焦呼吸、挡风玻璃反光、轻微灰尘、车辆震动和视频压缩感。 开场第一帧汽车就已经在林荫道路上向前行驶，道路与车道线持续向镜头下方移动，不能静止起步。汽车即将经过一个右侧支路路口。... 0–2秒： 汽车正常向前行驶时，一辆蓝黑色宝马BMW G 310 R突然从画面右侧支路快速冲出来，由右向左斜着切过汽车正前方，距离车头很近。摩托车明显带着转弯倾角，然后迅速回正，抢在汽车前面拐入同一条车道继续向前行驶。汽车轻微减速，镜头因刹车产生自然前倾和抖动。 驾驶摩托车的是一只照片级真实的成年德国牧羊犬，直立跨坐驾驶，两只前爪握住车把；后座是一只橘色、黑色、白色毛发清晰稳定的成年三花猫，双只前爪紧紧抱住德牧腰背。德牧和三花猫从侧路冲出时，身体受到转弯离心力影响自然向一侧倾斜，猫因为突然加速而抱得更紧。 2–5.5秒： 宝马摩托车刚切到汽车前方，距离镜头仍然很近。德牧意识到自己突然抢道，立即回头看向挡风玻璃后的司机。 重点表现德牧“非常抱歉、点头哈腰”的讨好状态：德牧耳朵稍微向后转，肩膀缩起，脖子向内收，下巴快速收向胸口，然后重新抬起，连续做三次小幅度低头鞠躬。动作像做错事后不断向司机道歉。 德牧用左前爪暂时稳住车把，右前爪短暂抬到胸前，肉垫朝向汽车司机，做出“抱歉、借过一下”的示意动作；一边回头观察司机，一边缩着肩膀连续点头哈腰，随后赶紧把右前爪放回车把。 低头动作必须真实自然：肩膀先下沉，头部稍后跟随，耳朵和脸部皮毛产生轻微惯性，不要机械点头，不要卡通表演。三花猫被摩托车晃得左右摇摆，立刻收紧双爪抱住德牧，耳朵紧张地竖起。 5.5–11秒： 摩托车在汽车前方继续行驶，汽车保持距离跟拍。德牧重新用两只前爪控制车把，身体直立，偶尔回头看向镜头，再补上一次很轻的歉意低头。三花猫始终抱着德牧后背，身体和尾巴随着车身摆动。 摩托车逐渐出现真实的左右晃动，宝马车架、车轮、悬挂、刹车盘和轮胎运动结构准确；轮胎始终正确接触路面，动物毛发受到行驶气流自然吹动。 11–12.5秒： 摩托车慢慢偏向道路右侧，前轮碰到路沿并冲进草地。德牧慌忙左右修正车把，三花猫紧紧抱住它，但宝马摩托车仍然低速向草地一侧倾倒，侧滑倒在柔软草地旁。 12.5–13.5秒： 德牧和三花猫顺着惯性轻轻滚进草地，没有受伤。德牧迅速撑起身体，三花猫也立刻翻身坐好，动作符合真实动物的骨骼、重量与肌肉发力。 13.5–15秒： 汽车缓慢停到它们旁边。倒下的宝马摩托车位于后方，德牧与三花猫若无其事地并排坐在路沿草地上。德牧耳朵竖起，吐着舌头喘气，用做错事以后装乖的眼神看着镜头，肩膀缩起，最后再快速低头一下表示抱歉。三花猫淡定地舔一下前爪，然后抬头看向镜头。停留一秒，真实、荒诞、好笑地结束。 自然收音：汽车行驶声、轻微刹车声、摩托车发动机声、风声、轮胎摩擦声、车辆倒进草地的闷响、德牧喘气声。无对白、无旁白、无字幕、无背景音乐。show more

Claude Fable 5 经过1个月紧急下架后再回归，我这两天也重新去测试了一下。 正好一直刷到赛博斗蛐蛐的视频，正好拿来测试一下，看看能不能做个同款出来。 给大伙看看fable 5 的效果：视频1 再来对比一下GPT-5.5的效果，老实说有点拉了，为什么把restart按钮直接盖住了屏幕啊？不是很理解：视频2... 最后再来看看国产Deepseek V4 Pro的效果，物理效果感觉还是不行，有点迟钝的感觉：视频3 Fable 5的整体效果是最接近我刷到的小视频的效果的。 虽然效果很强，但是现在fable 5最大的问题在于，官方在6月22日以后，订阅套餐不能用Fable，只能走API。 但是价格实在是遭不住：每 M 输出 50 美元的定价让社区吐槽声不断！我推荐用Zenmux，这个省一些。目前有个加赠20%的活动，每人最高可享 300刀 ！ 官网在这里： RPM、不限流。可调用全平台 200+ 模型（含 Claude Fable 5），非常适合做这种评测、并排对比和长期开发。show more

和闺蜜在健身房搞怪，资产在回帖里。prompt： 以未经处理的iPhone手持竖屏视频素材风格呈现，所有相机设置均为自动，无任何后期调色或特效。画面带有真实的操作者呼吸感和轻微不规则手持抖动，自动对焦偶尔出现搜索和短暂失焦，自动白平衡随健身房混合光线自然切换。图像整体平坦且略显泛白，保留真实的镜头光晕、轻微运动模糊、边缘轻微压缩感等手机拍摄质感。仅使用画内自然环境音效（健身房背景音乐低沉嗡鸣、器械碰撞声、轻微脚步声、布料摩擦声），无任何背景音乐或特效音，强声时麦克风轻微失真。采用纯第一人称手持POV视角，镜头运动完全跟随操作者本能反应，构图偶尔不完美，带有真实呼吸抖动和紧张时的轻微晃动。 0-4秒时，镜头以第一人称手持竖屏视角拍摄健身房角落姿势参考 ，镜头角度压得较低，画面上方完全被深灰色软包墙面占据，没有拍到室内顶棚。一位穿着 和带黑点的肉色长丝袜的女性 背部紧紧贴在墙面上，身体呈前倾姿势，双腿微微弯曲，双手撑在两个黑色六角哑铃上，像是在做高难度倒立前的调整动作。旁边一位穿着 、脚上穿着带有黑色小圆点的过膝吊带裸色薄丝袜（没有穿鞋）的女性 坐在黑色训练软垫上，低头玩手机。健身房蓝色地胶地面、深灰色软包墙面、墙边黑色训练软垫和浅蓝色水壶清晰可见。画面带有轻微手持抖动。 4-8秒时，黑衣女性继续保持全身紧贴墙面的姿势，双手微微调整位置，同时双腿逐渐向上抬升，从微微弯曲的状态慢慢伸直并抬高，逐渐形成标准的倒立姿势（从... 姿势过渡到 姿势），黑色长丝袜在灯光下随腿部动作产生细微光泽变化。紫衣女性偶尔抬头看她一眼，又低头玩手机。自动对焦在黑衣女性腿部抬升和双手调整的动作上短暂搜索后重新锁定，画面轻微晃动，真实手机拍摄的压缩感和呼吸声贯穿始终。镜头始终保持较低角度，画面上方被墙面完全覆盖，没有出现顶棚。 8-11秒时，黑衣女性先慢慢抬起一只手，做出单手倒立的动作，身体仍紧紧贴着墙面保持平衡，双腿完全伸直向上。紫衣女性再次抬头看，表情平静。自动对焦在黑衣女性单手支撑的动作上短暂搜索后重新锁定，画面抖动更明显。 11-13秒时，黑衣女性突然把两只手都抬离地面，完全不接触哑铃，但身体依然紧紧贴在墙上没有移动。观众瞬间意识到她根本不可能在倒立，原来镜头从一开始就是倒过来的。她保持紧贴墙面的姿势，黑色连体衣和长发自然下垂。自动对焦激烈搜索后重新锁定在她抬手的动作上，画面晃动较大。 13-15秒时，紫衣女性也反应过来，低头看手机后忍不住笑出声，黑衣女性也破功大笑，两人保持原有姿势（黑衣女性仍紧贴墙面倒立，紫衣女性仍坐在泡沫轴上）一起笑场。镜头继续轻微晃动，真实记录下两人自然大笑的瞬间，视频自然结束。 画面呈现出真实的未经处理手持竖屏视频质感，纪录片级别的自然不完美感，无任何后期调色、特效或字幕。所有相机行为均符合iPhone自动拍摄的物理特性。show more

Anthropic 刚甩出一份 33 页的文档，讲 Claude 怎么做交易 agent。 结果昨晚就有人拿它试了个东西： 让... Claude 自己搭一套 Polymarket 交易流程 10 个小时后，脚本已经赚了 561 美元 胜率目前 71% 钱包在这： 这事最有意思的，不是那几百刀 是这套玩法本身 他没有让 Claude 每次都现想现做 而是把交易拆成一组专门的 skill 每一个 skill 就是一个独立模块，里面装着： • 操作指令 • 执行脚本 • 参考数据 一旦市场触发了对应条件，那个 skill 自己就动起来了 全程不用人手动去敲 prompt 这套架构也很清晰 每个模块只干一件固定的事： 扫市场 更新概率 跑执行逻辑 而且 Claude 不会一上来就把所有东西都塞进脑子 它先读最精简的 metadata，真要用了，才去调完整指令 结果是： 跑得快 逻辑还不丢 这套东西会在特定市场信号出现时启动 素材里列的条件包括： • 概率偏离 • 成交量异常 • 价格剧烈波动 一旦触发，系统就按写好的多步流程自动开干 这个 agent 做的事很简单： • 读市场概率 • 跟自己算的值做对比 • 正期望值就进 • 自动找机会退 重点是这 因为交易流程已经固化进 skill 里了，bot 的行为稳得一批 不是临时乱 prompt 不是现场猜 也不是每笔都从零开始想 按素材里的说法，真正的优势其实是自动化 它不是每笔交易都重新解一遍题，而是把一套已经跑顺的流程，反复塞进不同市场里反复跑 最后的效果就是： prompt 复杂度更低 一致性更高 还有一台永远不会累的交易机器 你觉得这种把 Claude 拆成 skill 来跑交易的方式，会不会比让它临时做判断更稳？ 想在 Polymarket 上用跟单交易的话 推荐这个 Bot： #Polymarketshow more

MiMo推出1000 Token/s超高速模型｜体验测评 MiMo 推出了 MiMo V2.5 Pro UltraSpeed 超高速的模型版本，能够实现每秒输出超过... 1,000 Token 的速度。 同时，这应该也是全球第一个达到这个速度的万亿（1T）参数模型。 藏师傅提前试了一下，做了三个测试，确实爽。 第一个跑了一个比较复杂的 3D 采矿小游戏测试。在没有素材的情况下，我让它全部用 Three.js 前端代码来生成素材。整体要求比较完整，虽然第一次实践时出了一些小问题，但在跟他沟通修改建议后，非常完美地实现了任务。 这次测试的各项指标如下：思考的 TPS：804 Token/s，峰值速度：810 Token/s，首次响应时间：4.71 秒。 第二个测试给了一个官网，其头部包含一个相对复杂的 3D 动画。 这次的输出速度快了非常多：峰值达到了 1426 Token/s，首次响应只用了 0.83 秒，在 32 秒内输出了 25624 个 Token，总计生成了 1000 行代码。 第三个测试给了一个更复杂的官网。我要求这个官网的 Header 头部包含以下 3D 效果：地球边缘、轨道上的飞船、星际尘埃、航线图、舷窗的 HUD 样式。 这个效果非常好，整体的视觉样式、状态、SVG 动画和驾驶卡片都非常精细，还有滚动的视差效果 这个输出的 TPS 达到了 1136 tokens/s，首次响应是 4.5 秒 官方测试平台下面有个数据展示，会显示相关信息 在流式输出的情况下，当你看着它只用 20 秒就产生一个非常复杂的 3D 游戏时，那种场景还是比较震撼的 之前的这些（比如说 Groq 之类的）超高速推理方案，在模型能力或者是整体水平上都会有所下降，但是 MiMo 这个在测试的时候，我没有看到这种迹象 最近很多公司都开始推出这种超高速的 API 服务，比如之前 OpenAI 和 Anthropic 都有 Fast 模式 在 Agent 场景下，模型输出效率的提升会直接带动每一步 Agent 操作的效率： 如果一个任务预估一分钟完成，你就会盯着它直到结束，然后立刻投入测试。如果需要五分钟才完成，你可能就会去干别的事，然后再回来看，难免会浪费一些时间 这种效率提升在 Sub-Agent 和并发场景下更加明显。因为它可以更快地产出大量结果，想象一下，如果同时启动一两百个 Sub-Agent，在模型能力没有衰减的前提下，速度提高 10 倍，体验是非常爽的 毕竟这本质上是面向那种对效率有极高要求的 To B 客户所推出的 希望后面大家卷起来，优化一下成本，让普通用户也能放开用这种 UltraSpeed 模型show more