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兄弟们，AI 生成的视频，居然开始长出摇杆和技能键了。一开始，屏幕里还是一个安静的山间小镇。蓝天、草坡、教堂，像刚进入游戏的新手村。几秒后，红光从空中落下，地面被照亮，一团火球直接在路中央炸开，整条山谷瞬间烧成橙红色。如果只看爆炸，这就是一段普通的 AI 特效视频。真正值得看的是画面两边那两个摇杆。 AlayaWorld 展示的是一个边操作、边继续生成的世界。相机往哪里移动，它就往哪里补出新的画面；中途更换 Prompt，场景里还能继续发生新的事件。普通视频模型给你一段成片。世界模型得把你的下一步也接住：你去了哪里、刚才看见了什么、现在又触发了什么。任何一项断掉，这个世界都会立刻穿帮。所以它真正难的不是多生成几秒，而是在你不断操作时，依然维持同一个世界。先说清楚：我还没有在本地完整跑通，项目目前也偏研究用途。这段来自官方 Demo，不算实测。但这 14 秒至少让一件事变得具体了： AI 生成的内容，开始不满足于被播放。它还想接住你的下一次操作。 Alaya Lab

AI搞钱Hacker

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Anya Rossi• Live Now

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说个暴论，你的审美和品味就是你的提示词，并决定了你使用AI的上限。咱们看看这个案例，零游戏开发经验，两周时间，一个人，做出了一个完整可玩的3D外卖配送游戏🆒 主角是一只戴粉色头盔的卡皮巴拉，骑着电动车在城市里穿梭接单，订单会真实堆叠在后座，掉了就会失败，还有完整的手机App导航和超市捡货系统，很多人看完第一反应都是AI太厉害了，但其实并不是是AI的胜利，本质是人类品味的胜利，他没写几行代码，所有的逻辑模型贴图音乐音效，全都是AI生成的，他只做了3件事， 1️⃣告诉AI我想要一个卡皮巴拉送外卖的游戏， 2️⃣然后在AI生成的一万个版本里， 3️⃣选出那个看起来最好玩的，最后花两周时间一点点打磨细节，调参数摆道具改手感，其实这就是现在大家说的vibe coding，让AI接管了所有的执行层，人类只需要负责方向和品味，以前你得学会编程建模配乐剪辑，才能做出一个游戏，现在你只需要知道，什么东西是好的，很多人说这是作弊，但这才是真正的创意民主化呀，一年前需要一个小团队干几个月的活，现在一个普通人两周就能搞定，我相信未来会有无数这样的作品冒出来，创意会比技术重要一百倍甚至更多。这也回答了那个很多人都在问的问题， AI时代人类到底还有什么用❓ AI确实能生成一切，但它不知道的是什么东西看起来舒服，什么东西玩起来爽，什么东西能让人会心一笑，比如那些纯AI生成的游戏为什么不好玩，因为它们只有技术，没有灵魂，那什么是灵魂呢？我理解灵魂就是那个站在AI背后，做每一个微小选择的人，就是那个知道什么时候该停手，什么时候该再改一下的人，而且我觉得这只是一个开始，今天是浏览器3D游戏，那明天可能就是完整的App，后天甚至是3A级别的游戏原型，我们正在见证一个全新的创作时代，任何人都能把自己的脑洞，变成真正的产品，游戏链接放在评论区了，直接浏览器打开就能玩，建议大家去试试，你会真切地感受到，那个属于普通人的创作黄金时代，真的已经来了！ #AI #游戏开发 #vibecoding

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阿绎 AYi

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发现一个开源的 AI 视频生成项目，GitHub 已经 7k star 了——InfiniteTalk 它支持图像转视频和视频转视频两种模式，都是语音驱动的。给一张图片加一段音频，能直接生成说话的视频；给一段已有视频换音频，也能重新配音。除了口型同步，还能同时驱动头部运动、身体姿态和面部表情，整体动作会跟着音频联动，不只是嘴在动。还支持无限时长视频生成，不受时长上限的限制，算是打破了 AI 视频生成的瓶颈。

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兄弟盟，AI 女友真的要来了～刚在 GitHub 看到一个挺有意思的 AI 项目，叫 AIRI。它想做的事情其实很简单：做一个真正活着的 AI 虚拟角色。不是普通的聊天机器人，而是一个 AI 虚拟伙伴 / AI VTuber。你可以和她： - 语音聊天 - 一起看视频 - 一起玩游戏 - 甚至让她帮你打 Minecraft 关键是这个项目完全开源，而且可以自己部署。也就是说，你可以拥有一个：会聊天、会记住你、还能互动的 AI 数字人。技术也挺硬核： - WebGPU + WebAssembly - 支持 OpenAI / Claude / Gemini 等大模型 - 还能接 Live2D、VRM 角色模型未来的 AI Companion，大概率就是这个形态。如果你在关注： AI Agent AI 虚拟人 AI 陪伴产品这个项目真的值得去看看。

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开发者Hailey

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我的天，Higgsfield已经进化到这种程度了吗？一年前我 YouTube 做到 15 万订阅，还多亏了 Higgsfield 的帮助。那时候它还只能凑合生成视频，现在竟然已经开始进入游戏开发领域了。。。在Claude里面调用Fable 5写代码，再接入Higgsfield MCP生成角色、场景和道具，就能直出任何类型的多人2D/3D游戏！这件事放在以前真的很难想象。过去对我们普通人来说，涉及到复杂代码和角色道具图，开发游戏基本是可望而不可即的事情。但是Higgsfield Games 真的在把“做游戏”的门槛压到前所未有的低：一个完整的游戏可以用一句提示词就生成了。比如下面这个哥特悬疑画风的游戏，就是由Fable 5 + Higgsfield 用简单提示词生成出来的。。。所以，任何人，只要有一个好的游戏想法，都可以借助 Fable 5+ Higgsfield 先把它做成一个能玩的版本，然后快速发布出来验证市场。

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用 Codex 加 ChatCut，我终于能用自然语言丝滑剪辑我的视频了！最近一直在研究这个 ChatCut 的 CodeX 插件他们在自然语言视频作这个层面，绝对是第一梯队最牛逼的几个点在于： 1. 全自然语言操控可以用自然语言操作整个剪辑过程你不需要去手动操作复杂的剪辑轨道，只需要把你的需求用大白话讲给它，它就会自动去调用工具进行剪辑 2. 剪辑与生成无缝集成它把视频剪辑和生成功能全部集成到了同一个工具里如果你在剪辑过程中需要某些素材，它会自动帮你去找，或者直接生成对应的素材整个体验非常顺畅，效果挺屌的 3. 优秀的可视化交互这是目前我见过交互体验最好的自然语言剪辑工具安装好之后，左边是你跟 Codex 对话的区域，右边就是它的整个工作区你可以实时、可视化地看到 Codex 是如何操作你的视频素材进行剪辑的更爽的是，你还可以直接在右边的工作区里，对刚刚剪辑的视频进行精细化的微调和修改这种交互方式真的已经非常接近我理想中自然语言剪辑了不过他们目前也确实存在一些问题，比如整体的处理速度还是比较慢，以及 Token 的消耗比较大这也是现阶段的一个局限性，但我觉得未来一定会越来越好如果对自然语言视频制作感兴趣的兄弟们，一定要去试一下这个插件！官网链接如下：

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33,239 просмотров • 3 месяцев назад

我尼玛，Claude Fable 5今天把整个软件行业的底层逻辑给击穿了！以前做软件要几个月，现在只要15分钟，Claude Fable 5把产品经理和程序员的中间环节，直接干掉了。也就是说，15分钟的销售电话打完， AI当场做出了客户要的可运行软件原型，喵个咪，这谁受得了啊🤯 Todd Saunders，Dalton Mills AI 的 CEO，做的是 trades 行业的垂直 SaaS——建筑、家政、暖通这些。他用刚发布的 Claude Fable 5，在跟一个客户的销售电话里，让 AI 在后台实时转录通话，同时自主构建客户刚刚提到的软件功能。通话结束，他当场演示了一个完全可运行的原型，精确匹配客户 15 分钟前描述的需求。一个语音报价系统：AI 实时听服务电话，自动匹配价目表，识别 upsell 机会，生成 Good/Better/Best 三档方案，自动发提案短信。整个过程近乎零人工干预。不是简单的AI 辅助开发，直接对话即构建，damn！平复下激动的心情，这个案例最让我震惊的不只是AI 写代码快，AI 真的能听懂人话了啊啊啊，然后一个长达几十年的产品开发范式，就这么被直接击穿了，holy sh*t！想一想过去几十年我们怎么干活的，客户跟你说工人在现场太乱经常算错钱，你记下来，回去消化，以为懂了，画原型，约评审，排期，开发，几周后拿出来，客户摇头说不对不是这么回事，你一肚子委屈，说我每个字都记了，他说你记的是我说的话，不是我脑子里的东西。这个循环叫理解-翻译-验证，短则几周长则几个月，整个行业就吃这碗饭的，我们管它叫专业服务。但是今天，Fable 5 把这个循环干掉了，不是压缩啊兄弟们，直接彻底干掉了，客户说，AI 听，AI 当场做出来，客户当场看对不对，没有 PRD，没有你在内部群里发那个需求我回去评估一下，没有一切中间件，从客户嘴里说出来的那一刻，一个能跑的东西就在屏幕上等着他。这才是真正要命的地方，这哪是提效啊，简直把整个底层逻辑都改变了。但我们也必须立刻面对一个最尖锐的问题，就是那客户为什么还需要你？这不就 15 分钟的事吗？这个问题必须正面面对，确实是客观存在的，如果你对自己的定位只是把客户需求翻译成代码的那个人，那你完全可以被这 15 分钟取代，因为 AI 现在翻译得比你快，还不用开评审会。但如果你做完项目就知道，原型和系统，中间隔着的不是几行代码，还有权限体系里那几十个你不知道为什么会存在的字段，是客户二十年前的财务系统里藏着的那个没人敢动的数据表，是工人在负二层没信号的地方操作时该怎么缓存，也是某个老小区因为水压问题装不上你方案里那个完美的配件，又或者是当地监管对报价条款里的某个措辞有特殊要求，这些东西，Fable 5 不知道，你问它它也不知道，它甚至不知道它不知道。它的原型是乐高模型，系统是能住人的楼，之间的差距，专业术语叫工程判断，也可以叫领域责任，更可以叫为长期可用性兜底。所以这个案例真正揭示的，不是谁会被替代，是什么在剧烈地变稀缺。第一样，把 AI 的生成能力锚定在真实世界的复杂约束里，这一下子就筛掉两种人：只会做原型不会做系统的人，和只会做系统但不懂行业的人。留下的是那种，你问他这个需求能不能做，他会先问你那边现场平均信号几格、工人习惯左手拿手机还是右手、他们现在用的那个老系统数据库编码是 UTF-8 还是 GBK 的人。第二样，领域知识，我说的不是行业报告里那些漂亮话，是那些只有在这个行业干了十年才知道的脏东西。 AI 能生成完美的三档报价界面，但它不知道某个配件的供应商在雨季会涨价 30%，不知道某个话术在北方好使在南方会让客户挂电话，不知道这个工种的师傅脾气大你不能在流程里多加一步确认否则他宁愿不干，这些脏知识才是真正的护城河。第三样，也是最被低估的一样：把原型变成可信赖系统的治理能力。评估框架你怎么建，AI 改了这一处你怎么知道没把另一处改坏。记忆持久化你怎么做，客户上次改的需求下次对话能不能记住。错误恢复你怎么设计，流程跑到一半 AI 崩了用户看到什么。多代理协作你怎么编排，一个 Agent 听电话提取意图，一个匹配价目表，一个检查合规，一个生成界面，人类在哪个节点介入裁决。这些东西不酷，开会聊这些会让人想抽烟，但就是从酷到能用的最后那一公里。 Fable 5 和后续更强的模型，把生成这件事的成本和速度打到了一个新的量级。这个量级意味着，做出一个看起来能用的东西，以后不再是任何人的竞争力。竞争的分水岭是，谁能把 AI 吐出来的东西，变成一个别人敢在上面跑业务、能长期依赖、出了问题找得到人负责的系统。扯了这么多，最后一句话给大家共勉：从今天起，把 80% 的精力，从怎么让 AI 生成得更快，转移到怎么为 AI 生成的东西负责，说白了，酷是给外人看的，稳是给我们自己续命的。

我尼玛，Claude Fable 5今天把整个软件行业的底层逻辑给击穿了！以前做软件要几个月，现在只要15分钟，Claude Fable 5把产品经理和程序员的中间环节，直接干掉了。也就是说，15分钟的销售电话打完， AI当场做出了客户要的可运行软件原型，喵个咪，这谁受得了啊🤯 Todd Saunders，Dalton Mills AI 的 CEO，做的是 trades 行业的垂直 SaaS——建筑、家政、暖通这些。他用刚发布的 Claude Fable 5，在跟一个客户的销售电话里，让 AI 在后台实时转录通话，同时自主构建客户刚刚提到的软件功能。通话结束，他当场演示了一个完全可运行的原型，精确匹配客户 15 分钟前描述的需求。一个语音报价系统：AI 实时听服务电话，自动匹配价目表，识别 upsell 机会，生成 Good/Better/Best 三档方案，自动发提案短信。整个过程近乎零人工干预。不是简单的AI 辅助开发，直接对话即构建，damn！平复下激动的心情，这个案例最让我震惊的不只是AI 写代码快，AI 真的能听懂人话了啊啊啊，然后一个长达几十年的产品开发范式，就这么被直接击穿了，holy sh*t！想一想过去几十年我们怎么干活的，客户跟你说工人在现场太乱经常算错钱，你记下来，回去消化，以为懂了，画原型，约评审，排期，开发，几周后拿出来，客户摇头说不对不是这么回事，你一肚子委屈，说我每个字都记了，他说你记的是我说的话，不是我脑子里的东西。这个循环叫理解-翻译-验证，短则几周长则几个月，整个行业就吃这碗饭的，我们管它叫专业服务。但是今天，Fable 5 把这个循环干掉了，不是压缩啊兄弟们，直接彻底干掉了，客户说，AI 听，AI 当场做出来，客户当场看对不对，没有 PRD，没有你在内部群里发那个需求我回去评估一下，没有一切中间件，从客户嘴里说出来的那一刻，一个能跑的东西就在屏幕上等着他。这才是真正要命的地方，这哪是提效啊，简直把整个底层逻辑都改变了。但我们也必须立刻面对一个最尖锐的问题，就是那客户为什么还需要你？这不就 15 分钟的事吗？这个问题必须正面面对，确实是客观存在的，如果你对自己的定位只是把客户需求翻译成代码的那个人，那你完全可以被这 15 分钟取代，因为 AI 现在翻译得比你快，还不用开评审会。但如果你做完项目就知道，原型和系统，中间隔着的不是几行代码，还有权限体系里那几十个你不知道为什么会存在的字段，是客户二十年前的财务系统里藏着的那个没人敢动的数据表，是工人在负二层没信号的地方操作时该怎么缓存，也是某个老小区因为水压问题装不上你方案里那个完美的配件，又或者是当地监管对报价条款里的某个措辞有特殊要求，这些东西，Fable 5 不知道，你问它它也不知道，它甚至不知道它不知道。它的原型是乐高模型，系统是能住人的楼，之间的差距，专业术语叫工程判断，也可以叫领域责任，更可以叫为长期可用性兜底。所以这个案例真正揭示的，不是谁会被替代，是什么在剧烈地变稀缺。第一样，把 AI 的生成能力锚定在真实世界的复杂约束里，这一下子就筛掉两种人：只会做原型不会做系统的人，和只会做系统但不懂行业的人。留下的是那种，你问他这个需求能不能做，他会先问你那边现场平均信号几格、工人习惯左手拿手机还是右手、他们现在用的那个老系统数据库编码是 UTF-8 还是 GBK 的人。第二样，领域知识，我说的不是行业报告里那些漂亮话，是那些只有在这个行业干了十年才知道的脏东西。 AI 能生成完美的三档报价界面，但它不知道某个配件的供应商在雨季会涨价 30%，不知道某个话术在北方好使在南方会让客户挂电话，不知道这个工种的师傅脾气大你不能在流程里多加一步确认否则他宁愿不干，这些脏知识才是真正的护城河。第三样，也是最被低估的一样：把原型变成可信赖系统的治理能力。评估框架你怎么建，AI 改了这一处你怎么知道没把另一处改坏。记忆持久化你怎么做，客户上次改的需求下次对话能不能记住。错误恢复你怎么设计，流程跑到一半 AI 崩了用户看到什么。多代理协作你怎么编排，一个 Agent 听电话提取意图，一个匹配价目表，一个检查合规，一个生成界面，人类在哪个节点介入裁决。这些东西不酷，开会聊这些会让人想抽烟，但就是从酷到能用的最后那一公里。 Fable 5 和后续更强的模型，把生成这件事的成本和速度打到了一个新的量级。这个量级意味着，做出一个看起来能用的东西，以后不再是任何人的竞争力。竞争的分水岭是，谁能把 AI 吐出来的东西，变成一个别人敢在上面跑业务、能长期依赖、出了问题找得到人负责的系统。扯了这么多，最后一句话给大家共勉：从今天起，把 80% 的精力，从怎么让 AI 生成得更快，转移到怎么为 AI 生成的东西负责，说白了，酷是给外人看的，稳是给我们自己续命的。

AYi

22,475 просмотров • 1 месяц назад

很多人看 Inference Labs ，第一反应都是那些听起来特别硬的技术名词，比如什么 zkML，什么 PoI。但说真的，如果你把这层技术的皮给剥开，你会发现它讲的根本不是代码，而是权力。 Inference Labs 真正做的，是把 AI 系统里以前那些模糊的权力关系，直接给拆散了摆在台面上。在传统的 AI 世界里，模型方就是绝对的老大。模型怎么跑，参数怎么调，最后给你一个结果，你除了相信，没有任何别的办法。算力方也是一样，谁手里的机器多，谁的声音就大。这种结构下，用户其实是没有任何话语权的。但 Inference Labs 正在把这套逻辑给彻底拆掉。在它的 PoI 机制下，模型不再是那个不可挑战的上帝了。模型只能负责干活，负责给出推理结果，但它没有权利定义这个结果是不是对的。一旦进了这个系统，模型的每一个输出都必须经过证明，经过别人的复现和验证。这一步，本质上就是在削弱模型的权力。模型不再是权力的中心，它变成了一个纯粹的服务提供者。再来看看算力。很多人以为验证网络会让算力变得更值钱，更重要。其实恰恰相反，在 Inference Labs 的结构里，算力其实是被压制的。算力在这里只负责执行任务，它不负责最后的裁决。你算得再快，机器堆得再多，你也改变不了结果的合法性。你没法靠着算力去强行说服系统接受一个错误的结果。这意味着，算力在这里变成了一种商品化的成本，而不是一种能让你称王称霸的筹码。那么，真正的权力流向哪儿了。答案是验证者。验证者不需要去训练什么顶级的模型，也不需要去买成千上万张显卡。他们只做一件事，就是决定哪些推理是被系统承认的现实。这在现在的 AI 圈子里是非常罕见的设计。它相当于承认了一点，AI 的问题其实不在于它聪不聪明，而在于当它给出结果的时候，谁有资格说这是一次有效的推理。 Inference Labs 把这个资格，从那些模型公司和平台手里，转移到了这个验证层。这种变化的影响会非常深远。以后在这个系统里，最强势的一方，不是那些最会训练模型的，也不是那些最有钱堆机器的。而是那些能长期维持验证信誉的节点。这种节点看重的不是短期的那点博弈速度，而是长期的稳定性。因为在它的规则里，只要你作恶一次，代价就是被系统永久边缘化。这种代价，任何想长久玩下去的人都承担不起。所以我也一直在想，为什么 Inference Labs 在短期市场里显得这么安静。其实道理很简单，这个系统里真正占便宜的角色，从来就不是那些会喊叙事，会搞投机的。它奖励的是耐心，是持续不断的输出，以及永远不犯错的稳健。它天然地就在排斥那些只想进来薅一把就走的投机者。我的感觉非常明确，Inference Labs 其实并不是在追求让 AI 变得更强，它是在尝试解决一个更有难度的问题。那就是当 AI 已经足够强的时候，到底谁来约束它，谁来承担它产生后果后的责任。在这个系统里，权力第一次不再是围绕着模型集中，而是被彻底拆散，被互相制衡。这才是它最被低估的地方。它在重新定义 AI 时代的规则。它告诉我们，在这个新的权力游戏里，诚实和稳定，才是最贵的资产。 #inference_labs #KAITO

很多人看 Inference Labs ，第一反应都是那些听起来特别硬的技术名词，比如什么 zkML，什么 PoI。但说真的，如果你把这层技术的皮给剥开，你会发现它讲的根本不是代码，而是权力。 Inference Labs 真正做的，是把 AI 系统里以前那些模糊的权力关系，直接给拆散了摆在台面上。在传统的 AI 世界里，模型方就是绝对的老大。模型怎么跑，参数怎么调，最后给你一个结果，你除了相信，没有任何别的办法。算力方也是一样，谁手里的机器多，谁的声音就大。这种结构下，用户其实是没有任何话语权的。但 Inference Labs 正在把这套逻辑给彻底拆掉。在它的 PoI 机制下，模型不再是那个不可挑战的上帝了。模型只能负责干活，负责给出推理结果，但它没有权利定义这个结果是不是对的。一旦进了这个系统，模型的每一个输出都必须经过证明，经过别人的复现和验证。这一步，本质上就是在削弱模型的权力。模型不再是权力的中心，它变成了一个纯粹的服务提供者。再来看看算力。很多人以为验证网络会让算力变得更值钱，更重要。其实恰恰相反，在 Inference Labs 的结构里，算力其实是被压制的。算力在这里只负责执行任务，它不负责最后的裁决。你算得再快，机器堆得再多，你也改变不了结果的合法性。你没法靠着算力去强行说服系统接受一个错误的结果。这意味着，算力在这里变成了一种商品化的成本，而不是一种能让你称王称霸的筹码。那么，真正的权力流向哪儿了。答案是验证者。验证者不需要去训练什么顶级的模型，也不需要去买成千上万张显卡。他们只做一件事，就是决定哪些推理是被系统承认的现实。这在现在的 AI 圈子里是非常罕见的设计。它相当于承认了一点，AI 的问题其实不在于它聪不聪明，而在于当它给出结果的时候，谁有资格说这是一次有效的推理。 Inference Labs 把这个资格，从那些模型公司和平台手里，转移到了这个验证层。这种变化的影响会非常深远。以后在这个系统里，最强势的一方，不是那些最会训练模型的，也不是那些最有钱堆机器的。而是那些能长期维持验证信誉的节点。这种节点看重的不是短期的那点博弈速度，而是长期的稳定性。因为在它的规则里，只要你作恶一次，代价就是被系统永久边缘化。这种代价，任何想长久玩下去的人都承担不起。所以我也一直在想，为什么 Inference Labs 在短期市场里显得这么安静。其实道理很简单，这个系统里真正占便宜的角色，从来就不是那些会喊叙事，会搞投机的。它奖励的是耐心，是持续不断的输出，以及永远不犯错的稳健。它天然地就在排斥那些只想进来薅一把就走的投机者。我的感觉非常明确，Inference Labs 其实并不是在追求让 AI 变得更强，它是在尝试解决一个更有难度的问题。那就是当 AI 已经足够强的时候，到底谁来约束它，谁来承担它产生后果后的责任。在这个系统里，权力第一次不再是围绕着模型集中，而是被彻底拆散，被互相制衡。这才是它最被低估的地方。它在重新定义 AI 时代的规则。它告诉我们，在这个新的权力游戏里，诚实和稳定，才是最贵的资产。 #inference_labs #KAITO

比克大魔王

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有一种高中，学生还没毕业，就在工地上班了。这怎么可能？看这里。佐治亚州杰克逊县的一所高中，成了全球第一。他们用上了一种新技术。所有学生，坐在各自的模拟器上。却能在同一个虚拟工地上，协同作业。开挖掘机，操作起重机，像一个真正的施工团队。这不是在打游戏。这是在为真实世界的工作做准备。几十年来，主流教育都在说：上大学，进办公室，才是出路。蓝领的工作、制造业的技能，被边缘化了。结果呢？大学文凭通货膨胀，毕业生找不到工作，而技术工人却严重短缺。这种模拟器培训模式，是不是在纠正一种长期以来的偏差？它把重点放回了“动手能力”和“实际技能”上。这才是让年轻人真正掌握一技之长，能养家糊口的方式。这不仅仅是技术创新，更是对教育方向的一次拨乱反正。美国需要更多这样的学校，而不是更多空谈理论的课堂。

有一种高中，学生还没毕业，就在工地上班了。这怎么可能？看这里。佐治亚州杰克逊县的一所高中，成了全球第一。他们用上了一种新技术。所有学生，坐在各自的模拟器上。却能在同一个虚拟工地上，协同作业。开挖掘机，操作起重机，像一个真正的施工团队。这不是在打游戏。这是在为真实世界的工作做准备。几十年来，主流教育都在说：上大学，进办公室，才是出路。蓝领的工作、制造业的技能，被边缘化了。结果呢？大学文凭通货膨胀，毕业生找不到工作，而技术工人却严重短缺。这种模拟器培训模式，是不是在纠正一种长期以来的偏差？它把重点放回了“动手能力”和“实际技能”上。这才是让年轻人真正掌握一技之长，能养家糊口的方式。这不仅仅是技术创新，更是对教育方向的一次拨乱反正。美国需要更多这样的学校，而不是更多空谈理论的课堂。

墓碑科技

45,163 просмотров • 8 месяцев назад

很多人在研究 StandX 的时候，习惯性地会把它归类为又一个永续合约交易所，然后就开始机械地对比手续费或者奖励政策。说实话，如果你的视角只停留在这些表面参数上，那大概率会错过它真正想做的那次底层取舍。它真正动刀子的地方，其实不在于交易撮合有多快，也不在于界面做得多华丽，而是在于清算这件事本身。如果你在币圈待得够久，你就会发现，链上衍生品发展到今天，最大的系统性风险从来不是成交深度够不够，而是清算过程中的那种失序感。别只盯着深度看，清算才是协议的死穴现在的链上衍生品市场，看起来挺热闹，但其实逻辑挺脆弱的。一旦行情出现那种极端的剧烈波动，清算价格往往会被预言机牵着鼻子走，导致大量的仓位在短时间内集中爆掉。这时候，系统要么得靠保险基金硬扛，要么就得面对直接产生的坏账。这也是为什么很多协议在小规模运行的时候看着挺好，可一旦交易量和持仓量上去了，整个系统就会变得特别脆。 StandX 的切入点其实挺让人意外的，甚至有点反直觉。它并没有跟着大流去研究怎么把清算的速度做得更快，而是换了个思路，把清算这个原本是断裂的，瞬间发生的动作，拆解成了一个可以被定价，且有缓冲余地的持续过程。它不是在火烧眉毛的时候才去救火，而是把风险管理的工作做到了最前面。把风险前移，让保证金不再是死钱在 StandX 的这套设计逻辑里，保证金不再是一个死气沉沉的抵押物，而是一个能持续参与系统博弈的变量。这里就不得不提到 DUSD 的作用了。通过这种设计，仓位在还没真正进入高风险区间的时候，其实就已经在为整个系统积累缓冲层了。你仔细想想，这种缓冲并不是事后的补救措施，而是一种事前就已经完成的风险定价。换句话讲，StandX 是把清算的风险给前移了。它不需要等到你的仓位快要爆仓了才去急急忙忙处理，而是在你整个持仓的周期里面，通过收益流和资金费率的变化，不断地在吸收那些潜在的风险波动。这就带来了一个非常关键的改变，清算不再是系统的某个断点，而是变成了一段连续过程的一部分。它把那种爆发式的价格波动给拆解到了时间的长河里，而不是让它集中在某个特定的价格区间内爆发。为什么低波动环境反而能体现它的优势我们平时见到的传统永续协议，最怕的就是行情平淡。一旦市场没波动了，交易量就会下滑，资金费率也会枯竭，最后导致提供流动性的人收益下降，整个系统的稳定性反而会变差。 StandX 在这种低波动的环境下，它的模型反而跑得更顺。因为 DUSD 的收益流和那套做市机制是一直在工作的，风险在这里被缓慢地累积，同时也在被缓慢地消化掉。从协议的角度来看，这其实是一次风险管理思维的彻底转向。它不再寄希望于外部的保险基金来兜底，而是让每一笔仓位在它的生命周期里，都在为自己可能带来的清算风险买单。最聪明的地方在于，这个成本对用户来说是隐性的，它是通过整个收益结构的优化来完成的，而不是让你直接感觉到手续费变贵了。做一个风险定价引擎，而不是单纯的交易台这也解释了为什么 StandX 好像并不急着去宣传那些百倍杠杆之类的噱头。因为它更关心的是，在允许高杠杆存在的前提下，系统到底还能不能保持一种线性的响应。你得明白，只有当清算变成了一个可控的变量，高杠杆这件事才有真正的金融意义。很多协议把风控当成了一种不得不加的限制条件，而 StandX 显然是把风控当成了它的核心产品。所以说，StandX 的本质其实更接近一个风险定价引擎，而不仅仅是一个交易平台。你在前端看到的那些交易行为，只是冰山露出来的尖端，而在底层跑的那套把波动转化为系统收入的机制，才是它最厚实的底座。如果这套逻辑能在各种复杂的行情里持续跑通，那它解决的就不只是某一轮牛熊市里的流量问题，而是链上衍生品长期以来无法规模化扩张的那个根本矛盾。在这个行业里，谁能吸引更多交易者固然重要，但谁能在不失控的情况下承载更多的风险，谁才能真正笑到最后。这条路确实不好走，短期内可能也没法通过几个简单的数据指标来验证它的优越性。但一旦这种模式被市场验证是可行的，StandX 的位置就不再是去参与那些同质化的竞争，而是会变成那个定义规则的人。 #StandX #kaito

很多人在研究 StandX 的时候，习惯性地会把它归类为又一个永续合约交易所，然后就开始机械地对比手续费或者奖励政策。说实话，如果你的视角只停留在这些表面参数上，那大概率会错过它真正想做的那次底层取舍。它真正动刀子的地方，其实不在于交易撮合有多快，也不在于界面做得多华丽，而是在于清算这件事本身。如果你在币圈待得够久，你就会发现，链上衍生品发展到今天，最大的系统性风险从来不是成交深度够不够，而是清算过程中的那种失序感。别只盯着深度看，清算才是协议的死穴现在的链上衍生品市场，看起来挺热闹，但其实逻辑挺脆弱的。一旦行情出现那种极端的剧烈波动，清算价格往往会被预言机牵着鼻子走，导致大量的仓位在短时间内集中爆掉。这时候，系统要么得靠保险基金硬扛，要么就得面对直接产生的坏账。这也是为什么很多协议在小规模运行的时候看着挺好，可一旦交易量和持仓量上去了，整个系统就会变得特别脆。 StandX 的切入点其实挺让人意外的，甚至有点反直觉。它并没有跟着大流去研究怎么把清算的速度做得更快，而是换了个思路，把清算这个原本是断裂的，瞬间发生的动作，拆解成了一个可以被定价，且有缓冲余地的持续过程。它不是在火烧眉毛的时候才去救火，而是把风险管理的工作做到了最前面。把风险前移，让保证金不再是死钱在 StandX 的这套设计逻辑里，保证金不再是一个死气沉沉的抵押物，而是一个能持续参与系统博弈的变量。这里就不得不提到 DUSD 的作用了。通过这种设计，仓位在还没真正进入高风险区间的时候，其实就已经在为整个系统积累缓冲层了。你仔细想想，这种缓冲并不是事后的补救措施，而是一种事前就已经完成的风险定价。换句话讲，StandX 是把清算的风险给前移了。它不需要等到你的仓位快要爆仓了才去急急忙忙处理，而是在你整个持仓的周期里面，通过收益流和资金费率的变化，不断地在吸收那些潜在的风险波动。这就带来了一个非常关键的改变，清算不再是系统的某个断点，而是变成了一段连续过程的一部分。它把那种爆发式的价格波动给拆解到了时间的长河里，而不是让它集中在某个特定的价格区间内爆发。为什么低波动环境反而能体现它的优势我们平时见到的传统永续协议，最怕的就是行情平淡。一旦市场没波动了，交易量就会下滑，资金费率也会枯竭，最后导致提供流动性的人收益下降，整个系统的稳定性反而会变差。 StandX 在这种低波动的环境下，它的模型反而跑得更顺。因为 DUSD 的收益流和那套做市机制是一直在工作的，风险在这里被缓慢地累积，同时也在被缓慢地消化掉。从协议的角度来看，这其实是一次风险管理思维的彻底转向。它不再寄希望于外部的保险基金来兜底，而是让每一笔仓位在它的生命周期里，都在为自己可能带来的清算风险买单。最聪明的地方在于，这个成本对用户来说是隐性的，它是通过整个收益结构的优化来完成的，而不是让你直接感觉到手续费变贵了。做一个风险定价引擎，而不是单纯的交易台这也解释了为什么 StandX 好像并不急着去宣传那些百倍杠杆之类的噱头。因为它更关心的是，在允许高杠杆存在的前提下，系统到底还能不能保持一种线性的响应。你得明白，只有当清算变成了一个可控的变量，高杠杆这件事才有真正的金融意义。很多协议把风控当成了一种不得不加的限制条件，而 StandX 显然是把风控当成了它的核心产品。所以说，StandX 的本质其实更接近一个风险定价引擎，而不仅仅是一个交易平台。你在前端看到的那些交易行为，只是冰山露出来的尖端，而在底层跑的那套把波动转化为系统收入的机制，才是它最厚实的底座。如果这套逻辑能在各种复杂的行情里持续跑通，那它解决的就不只是某一轮牛熊市里的流量问题，而是链上衍生品长期以来无法规模化扩张的那个根本矛盾。在这个行业里，谁能吸引更多交易者固然重要，但谁能在不失控的情况下承载更多的风险，谁才能真正笑到最后。这条路确实不好走，短期内可能也没法通过几个简单的数据指标来验证它的优越性。但一旦这种模式被市场验证是可行的，StandX 的位置就不再是去参与那些同质化的竞争，而是会变成那个定义规则的人。 #StandX #kaito

草帽 boy

12,435 просмотров • 6 месяцев назад

两个最厉害的模型联手会有什么神奇效果呢？ ChatGPT-image-2 + Seedance 2.0 帮我司拍宣传视频这件事，突然变简单了。以后大家还想看 Misa 的真人视频么？😭😭 我今天看到特别感兴趣，试了一把先用 ChatGPT-image-2 生成广告分镜图，再丢给 Seedance 2.0 去生成视频。结果是一个人，已经越来越像一个小型广告团队。最近小作文大赛不是也有视频赛道吗大家可以试试用AI辅助！下面给大家分享流程～ 1 先别急着做视频，先把广告结构搭出来很多人一上来就直接文生视频，但最后出来的东西往往更像炫技，不像广告因为广告最重要的不是画面会不会动，而是：开头怎么抓人中间怎么展示产品卖点怎么推进最后怎么收口所以我第一步不是生成视频，而是先把它拆成一个标准 15 秒广告结构：钩子产品功能信任 CTA 你先把导演思路想清楚，后面的模型才有东西可执行。 2 用 ChatGPT-image-2 生成一张可拍的分镜图这一步是关键中的关键。我不是让它随便生成一张好看的图，而是让它生成一张广告 storyboard。也就是一张图里，直接包含： 5 个镜头时间轴人物动作字幕/台词转场逻辑品牌信息这一步的本质，其实不是“画图”，而是把你的广告脚本可视化。以前这事要策划、导演、美术一起干。现在你一个人就能先把骨架搭出来。 3 固定人物参考，让整条片子更像真人拍摄如果每个镜头都让 AI 随机生成人物，出来的视频会非常散。所以我这次直接用固定参考人物，统一整套画面。这样做的好处非常明显：人设不会漂镜头连续性更强代入感更强商业感更完整说白了，AI 视频最怕的不是“不够真实”，而是“看起来不属于同一个世界”。人物一统一，质感马上就不一样了。 4 把分镜图交给 Seedance 2.0，让它把静态脚本变成动态广告当分镜图已经把逻辑搭好以后， Seedance 2.0 的工作就不是“自由发挥”，而是把这套脚本执行出来。它负责补足的是：动作微表情运镜感镜头衔接视频节奏这也是为什么我越来越觉得：比起直接文生视频，先做分镜图再做视频，会稳得多。因为前者是在赌博，后者是在导演。 5 最后不断改字幕、卖点和镜头，形成素材流水线我觉得最有价值的，不是做出这一条。而是这个流程一旦跑通，你就不再是在“做视频”，你是在搭一个素材生产系统。同一个产品，你可以快速改出：不同开头不同卖点顺序不同字幕表达不同人物风格不同口号收尾这意味着广告素材终于可以像产品一样被快速迭代了。以前做一条片子像开项目。以后做一条片子，可能更像改 prompt。 AI 并不是在替代视频团队的一两个岗位。它是在把“整条广告生产链路”压缩到一个人手里。所以问题可能真的来了：以后大家还要看 Misa 的真人视频么？😭 #AI #Ai视频 #教程

两个最厉害的模型联手会有什么神奇效果呢？ ChatGPT-image-2 + Seedance 2.0 帮我司拍宣传视频这件事，突然变简单了。以后大家还想看 Misa 的真人视频么？😭😭 我今天看到特别感兴趣，试了一把先用 ChatGPT-image-2 生成广告分镜图，再丢给 Seedance 2.0 去生成视频。结果是一个人，已经越来越像一个小型广告团队。最近小作文大赛不是也有视频赛道吗大家可以试试用AI辅助！下面给大家分享流程～ 1 先别急着做视频，先把广告结构搭出来很多人一上来就直接文生视频，但最后出来的东西往往更像炫技，不像广告因为广告最重要的不是画面会不会动，而是：开头怎么抓人中间怎么展示产品卖点怎么推进最后怎么收口所以我第一步不是生成视频，而是先把它拆成一个标准 15 秒广告结构：钩子产品功能信任 CTA 你先把导演思路想清楚，后面的模型才有东西可执行。 2 用 ChatGPT-image-2 生成一张可拍的分镜图这一步是关键中的关键。我不是让它随便生成一张好看的图，而是让它生成一张广告 storyboard。也就是一张图里，直接包含： 5 个镜头时间轴人物动作字幕/台词转场逻辑品牌信息这一步的本质，其实不是“画图”，而是把你的广告脚本可视化。以前这事要策划、导演、美术一起干。现在你一个人就能先把骨架搭出来。 3 固定人物参考，让整条片子更像真人拍摄如果每个镜头都让 AI 随机生成人物，出来的视频会非常散。所以我这次直接用固定参考人物，统一整套画面。这样做的好处非常明显：人设不会漂镜头连续性更强代入感更强商业感更完整说白了，AI 视频最怕的不是“不够真实”，而是“看起来不属于同一个世界”。人物一统一，质感马上就不一样了。 4 把分镜图交给 Seedance 2.0，让它把静态脚本变成动态广告当分镜图已经把逻辑搭好以后， Seedance 2.0 的工作就不是“自由发挥”，而是把这套脚本执行出来。它负责补足的是：动作微表情运镜感镜头衔接视频节奏这也是为什么我越来越觉得：比起直接文生视频，先做分镜图再做视频，会稳得多。因为前者是在赌博，后者是在导演。 5 最后不断改字幕、卖点和镜头，形成素材流水线我觉得最有价值的，不是做出这一条。而是这个流程一旦跑通，你就不再是在“做视频”，你是在搭一个素材生产系统。同一个产品，你可以快速改出：不同开头不同卖点顺序不同字幕表达不同人物风格不同口号收尾这意味着广告素材终于可以像产品一样被快速迭代了。以前做一条片子像开项目。以后做一条片子，可能更像改 prompt。 AI 并不是在替代视频团队的一两个岗位。它是在把“整条广告生产链路”压缩到一个人手里。所以问题可能真的来了：以后大家还要看 Misa 的真人视频么？😭 #AI #Ai视频 #教程

Misa_OKX💚

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为什么刘震云是刘震云？因为他能把一个人一辈子都绕不过去的事，写成一句最普通的家常话。电影《一句顶一万句》，改编自刘震云的同名小说。里面有一句话，特别轻。轻到你第一次听见，可能都不会停下来。但这句话在原著里出现了两次。一部作品里，一句话反复出现，就不是随便写的。它是刘震云真正看透日子以后，说出来的话： “过日子是过以后，不是过以前。” 这句话，不只是写给曹青娥的，也不只是写给牛爱国的，它就是刘震云自己的觉醒。一个人要活到一定年纪，经历过很多绕不过去的事，才会明白：人这一生，最难的不是吃苦。最难的是，别一直困在以前的苦里。年轻的时候，总觉得有些事必须想明白。为什么当初会那样？为什么那个人要那么对我？为什么那条路走错了？为什么明明已经很努力，结果还是不如人意？想来想去，日子还是一天一天过。只是人慢慢被过去拖沉了。后来才知道，过去的事，真的没法重新过一遍。你再不甘，它也发生了。你再后悔，它也改不了。你再放不下，明天还是会来。所以刘震云这句话狠就狠在这里。它不是劝你忘了过去。忘不了。真正经历过的人都知道，有些事不是说放下就能放下。它是在告诉你：别再拿以前，继续过今天。以前吃过的苦，留下教训就够了。以前走错的路，认了、改了就够了。以前离开的人，走远了也就走远了。人这一生，真正能过的，永远是后面的日子。身体要往后养。心要慢慢放宽。路也还得继续走。刘震云厉害的地方就在这儿。他不是站在高处讲道理。他是把人活着最朴素、最疼、也最难做到的事，写成了一句家常话。过日子是过以后，不是过以前。这句话，表面是写人物。其实是他自己过人生的方式。人到了一定年纪，真要学会这一点：别总回头。后面的日子，才是真正要过的日子。

为什么刘震云是刘震云？因为他能把一个人一辈子都绕不过去的事，写成一句最普通的家常话。电影《一句顶一万句》，改编自刘震云的同名小说。里面有一句话，特别轻。轻到你第一次听见，可能都不会停下来。但这句话在原著里出现了两次。一部作品里，一句话反复出现，就不是随便写的。它是刘震云真正看透日子以后，说出来的话： “过日子是过以后，不是过以前。” 这句话，不只是写给曹青娥的，也不只是写给牛爱国的，它就是刘震云自己的觉醒。一个人要活到一定年纪，经历过很多绕不过去的事，才会明白：人这一生，最难的不是吃苦。最难的是，别一直困在以前的苦里。年轻的时候，总觉得有些事必须想明白。为什么当初会那样？为什么那个人要那么对我？为什么那条路走错了？为什么明明已经很努力，结果还是不如人意？想来想去，日子还是一天一天过。只是人慢慢被过去拖沉了。后来才知道，过去的事，真的没法重新过一遍。你再不甘，它也发生了。你再后悔，它也改不了。你再放不下，明天还是会来。所以刘震云这句话狠就狠在这里。它不是劝你忘了过去。忘不了。真正经历过的人都知道，有些事不是说放下就能放下。它是在告诉你：别再拿以前，继续过今天。以前吃过的苦，留下教训就够了。以前走错的路，认了、改了就够了。以前离开的人，走远了也就走远了。人这一生，真正能过的，永远是后面的日子。身体要往后养。心要慢慢放宽。路也还得继续走。刘震云厉害的地方就在这儿。他不是站在高处讲道理。他是把人活着最朴素、最疼、也最难做到的事，写成了一句家常话。过日子是过以后，不是过以前。这句话，表面是写人物。其实是他自己过人生的方式。人到了一定年纪，真要学会这一点：别总回头。后面的日子，才是真正要过的日子。

杨高能

36,417 просмотров • 2 месяцев назад

这段时间在圈子里跑，越来越有种感觉：算力这条线，开始热起来了。不是喊口号那种热，而是人真的在往里走，以前互相不搭边的几拨人，现在都开始聊同一件事——算力、AI、资源怎么对接。有些老玩家的思路也挺直接：与其盯着币价，不如盯底层生产力，算力这东西，说白了就是数字时代的矿机+电力+土地。但机会归机会，焦虑也是真的。项目多、信息杂，真正能落地的反而不好找。我这段时间也在里面跑资源，从项目、渠道到上下游对接，慢慢攒了一点能用的东西，如果你手里有算力相关的项目，或者想往Web3这边靠一靠，可以一起交流，看看有没有能拼起来的地方。这波AI的浪，不一定人人都能吃肉但不下水，大概率连汤都喝不到。

这段时间在圈子里跑，越来越有种感觉：算力这条线，开始热起来了。不是喊口号那种热，而是人真的在往里走，以前互相不搭边的几拨人，现在都开始聊同一件事——算力、AI、资源怎么对接。有些老玩家的思路也挺直接：与其盯着币价，不如盯底层生产力，算力这东西，说白了就是数字时代的矿机+电力+土地。但机会归机会，焦虑也是真的。项目多、信息杂，真正能落地的反而不好找。我这段时间也在里面跑资源，从项目、渠道到上下游对接，慢慢攒了一点能用的东西，如果你手里有算力相关的项目，或者想往Web3这边靠一靠，可以一起交流，看看有没有能拼起来的地方。这波AI的浪，不一定人人都能吃肉但不下水，大概率连汤都喝不到。

币圈哲宇_

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今年 AI 视频最卷的就是模型迭代，几乎每隔一阵就有新一代出来，谁能第一时间用上，谁就多一个身位这次是 MiniMax 的海螺 H3 刚发，Topview 已经是最早一批能直接上手的平台之一我一直觉得，模型好不好，光看官方 demo 没用，得看放进真实工作流里能不能出活看了下附的这条视频，H3 这版的进步很实在：画面稳定度上来了，运镜更自然，材质和光影的质感也更耐看，做营销片、带货短视频、UGC 风格的内容，都够能打对做出海和电商的人来说，价值不在「又出了个新模型」，在于 Topview 本来那套从产品链接到成片的流程已经很顺，现在底层直接换上更强的 H3，等于同样几步操作，出片质量又往上抬了一档模型在飞快变强，工具在飞快跟进留给创作者的功课，就是尽早上手，把手感练出来，等别人还在观望，你的号已经在跑量了想第一时间玩上海螺 H3 的，直接去 TopviewAI，附的视频就是 H3 跑出来的

今年 AI 视频最卷的就是模型迭代，几乎每隔一阵就有新一代出来，谁能第一时间用上，谁就多一个身位这次是 MiniMax 的海螺 H3 刚发，Topview 已经是最早一批能直接上手的平台之一我一直觉得，模型好不好，光看官方 demo 没用，得看放进真实工作流里能不能出活看了下附的这条视频，H3 这版的进步很实在：画面稳定度上来了，运镜更自然，材质和光影的质感也更耐看，做营销片、带货短视频、UGC 风格的内容，都够能打对做出海和电商的人来说，价值不在「又出了个新模型」，在于 Topview 本来那套从产品链接到成片的流程已经很顺，现在底层直接换上更强的 H3，等于同样几步操作，出片质量又往上抬了一档模型在飞快变强，工具在飞快跟进留给创作者的功课，就是尽早上手，把手感练出来，等别人还在观望，你的号已经在跑量了想第一时间玩上海螺 H3 的，直接去 TopviewAI，附的视频就是 H3 跑出来的

Jason Zhu

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OpenAI 刚给 Codex 加了个录屏回放功能，有点意思。你在 Codex 里做的那些操作流程——写代码、调 API、跑测试、部署上线——它全给你录下来，存成一个可复用的 "AI 技能"。下次遇到类似的活儿，直接回放，不用重新来一遍。说白了就是把你的人工操作变成了一段 AI 可以自己重复跑的自动化流程。

OpenAI 刚给 Codex 加了个录屏回放功能，有点意思。你在 Codex 里做的那些操作流程——写代码、调 API、跑测试、部署上线——它全给你录下来，存成一个可复用的 "AI 技能"。下次遇到类似的活儿，直接回放，不用重新来一遍。说白了就是把你的人工操作变成了一段 AI 可以自己重复跑的自动化流程。

Vincent

14,794 просмотров • 1 месяц назад