试了一下三星 Galaxy S26 Ultra 自带的防窥模式效果。 开启之后即使是正面视角屏幕显示效果也会肉眼可见的大幅下降，其实并不适合全天开启。但三星还做了一个仅针对通知开启防窥模式的功能，只能说是一个针对旗舰手机细分领域的一个需求完善。

大家好，熊猫吃短信新增了一个「防轰炸模式」，可以一键开启了

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

霍启刚：Deepseek只不过是一个开始，一个好的开头……中国🇨🇳的发展亦如此，势不可挡！

【AIGC】演出事故 “我们可是花了钱的，就这？退钱！” 原本是有给这位足球队队长留下生门的，但是他却怎么也摸不着。 但是这个机关的设定……从外面是打不开的 这还是他自己的要求 强行破碎的话，又要赔钱 “只能委屈一下队长您等待3天的自动开启时间了。” “唔！唔唔！！” 不知道他能不能撑下来呢？

现在的 AI 实在太逼真了 注意看这两个视频，动作和表情是一模一样的，只是衣服不一样 实拍不可能拍出这种效果

惊人的对比！！ 如果没有AI，这段视频需要建模渲染，一个经验丰富的建模师用至少半个月的时间，达到90分的效果。 有了AI，只需要一张图，一根红线，10分钟就可以达到80分以上的效果。

👺Seedance 2.0和Fast，效果测试！ 相同的提示词，文生视频，一个是标准版2.0模型，一个是Fast模型，积分相差三分之一，你来猜猜看，哪一个是标准版，哪一个是Fast，你更喜欢哪一个？

不知这位女士犯了什么性质的错。如果我是她的老公，一定会跟她见个面，做个了结。如果不是不能原谅的错误，而且确认悔改，可以再给一个机会。如果是不能原谅的道德品质，坚定的回绝，不再相见。一个女人，完全放下尊严，跪在大庭广众之下，值得同情。作为男人，不能置之不理。

用了一段时间的 Pixel，对 iOS 的列表滚动甚是想念，于是跟 ktiays 一起把整个 UIScrollView 的滚动效果移植到了 Android。这可能是目前能找到的最好的开源实现，希望明年如果有国产手机厂商抄的话可以给个 acknowledgement（

开源一个数据可视化的库！ 部分效果如下 👇 代码/提示词全开源， 即拿即用！ 项目地址：

看到大佬发的，我实在是忍不住，自己也做了一个，看效果

卧槽，刚发现一个 Claude Code 的增强工具！让 Claude Code 对话完全可视化！ 📊 2D... 时间线视图 - 对话历史一目了然 🎯 智能跳转 - 快速定位优质 Prompt 学习 📁 一键导出 - JSON/Markdown 格式都能支持 安装只需一行命令： npm install -g Visual Studio Code-is-cheap/show-me-the-talk 不仅代码是开源的，连每个功能是怎么指挥 AI 写出来的Prompt 也开源了，你也能只用 3 天就开发一个类似的 CLI 工具 功能演示：show more

这个数字人吧，差强人意了，绝对不能直接口播的形式，穿插一些素材，或者小窗口还凑合。 但是项目功能比较完整，适合自己手搓，二开叠加功能。

还是放心不下全球虫害！20日以“一箭六星”方式上天的“吉林一号”宽幅02B01~06星，就位后马上开机下图，大家觉得这个清晰度能看清虫害吗？

很多朋友都问我这样类似的演示视频是怎么生成的，我用的是一个 Chrome 插件：Cursorful 是我目前用到的最简便快捷的录屏方式，没有那么多炫酷的功能，简单演示是没问题的，自带各种 zoom 特效等等，原理也很简单，是通过浏览器的屏幕共享功能完成的，而且假如是非商业目的，直接勾选一个声明，下载视频就是完全免费的，即使付费，也是一次性 59 刀，很便宜了。 对比一下类似的... Screen Studio 要便宜太多了。show more

Distil-Whisper：让语音识别的速度提高 5.8 倍，参数减少 51%，准确度保持在 99%。 Whisper 在语音识别方面表现卓著，但是它有一个明显的缺点：训练出来的小模型支持的语言比较少，而大模型推理速度又很慢。如果你有海量的数据需要处理，或者对实时性要求略高，那使用 Whisper 可能会让你比较头疼。... 你可以使用工程手段来加速推理，例如将语音分片后并发处理然后合并结果，但这里涉及到本地计算资源瓶颈的问题，以及合并分片时容错处理的问题，工程复杂度比较高。 《Distil-Whisper: Robust Knowledge Distillation via Large-Scale Pseudo Labelling 》， Whisper 的 Large-v2 model 生成了一系列的 soft targets（也就是概率分布），然后复制 Whisper 网络的第一层和最后一层解码器，最后生成了一个更小、更快效果更好的蒸馏模型 Distil-Whisper。论文数据写的是：速度提高了 5.8 倍，参数减少了 51%，准确度保持在 99%。 这个模型的效果之所以不错，主要还是得益于训练数据的完备，它结合了九个公开可用的语音识别数据集，合并后包含 21170 小时的语音数据，涵盖超过 18260 名说话者和 10 个不同的领域；自从 Whisper 大力出奇迹（它从互联网爬取了 68w 小时的数据，未公开）以后，相信后续语音领域的论文都会配置更庞大的数据集。 Distil-Whisper 目前开源在 Hugging Face 上，模型地址： Demo： Demo 会把模型下载到本地，然后通过 WebGPU 直接在网页上跑起来，测试了下效果，还是挺不错的。 目前仅支持英文，如果想让它支持中文，需要使用同样海量的中文语料数据，重新做一次知识蒸馏，但我觉得即便是这样做，效果也不一定好，因为 Whisper 本身对中文、韩语等支持就不太优秀，这个信息可以从 Whisper 的论文中找到数据支撑。 下面这个视频是 Whisper 和 Distil-Whisper 的对比效果：show more

今天看到别人发的 tanstack start 有一个特性真香啊，我立马让 AI 写个丑页面测试一下，只要按住 ctrl + shift，hover... 到页面的任何部分，就能显示这是哪个组件的第几行，这个应该是 devtools 的一个功能，真的是太便捷了，就是我特别想要的一个功能。 看了真的要准备给 加一个 tanstack 的实现了。show more

国产AI真的越来越强大了！发现一个AI复刻爆款视频的办法，不用开会员。 我在即梦下载了爆款视频之后，通过小云雀上传视频，就可以智能分析复刻同风格的爆款视频了，每天有130积分可以体验！ 图一是爆款视频，图2是复刻后的视频，感觉效果还不错！快去试试！

GORK1.5 - 视频生成 今天跑了30条gork1.5视频，测试了一下gork的视频能力，个人感觉gork的视频效果提升到了可灵2.6的级别，效果非常好，如果不考虑切镜的话，效果已经很稳定了 不过提示词遵循度好像不是很好，镜头机位的移动还是有点不太对。