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Ana Sayfaya Dön

AI 正在成为永不疲倦的「森林守望者」。 👇 这套视觉 AI 算法能从杂乱的树木和烟雾中，瞬间识别出极其细微的初起火苗。无论是山火预防还是工厂早期预警，它解决的是视觉识别中的「低信噪比」难题：

谁是藏镜人

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Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

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Benzer Videolar

这是中国seedance生成的视频，它太能打了,别的AI生成视频还在当玩具，它已经能够成为生成电影级别应用，已经彻底改变AI视频生成工具世界格局。

这是中国seedance生成的视频，它太能打了,别的AI生成视频还在当玩具，它已经能够成为生成电影级别应用，已经彻底改变AI视频生成工具世界格局。

hello world

11,356 görüntüleme • 6 ay önce

Seedance2.0在个人vlog上表现还是很出色的，特别是运镜、转场、氛围感、细节上面，做这种要求不高的娱乐视频还是轻轻松松的。但是还是会有一些小问题，比如配音不对（我把原片放出来了，第二个视频，这里面旁白是从哪冒出来的😂）字幕和清晰度的问题也经常被诟病。如果是商业视频，客户要求可能是100分，各种细节要各种抽卡才能解决，这个在目前还是比较难突破，特别是算力太紧了这个提示词我放到评论区了，需要的自取👇

Seedance2.0在个人vlog上表现还是很出色的，特别是运镜、转场、氛围感、细节上面，做这种要求不高的娱乐视频还是轻轻松松的。但是还是会有一些小问题，比如配音不对（我把原片放出来了，第二个视频，这里面旁白是从哪冒出来的😂）字幕和清晰度的问题也经常被诟病。如果是商业视频，客户要求可能是100分，各种细节要各种抽卡才能解决，这个在目前还是比较难突破，特别是算力太紧了这个提示词我放到评论区了，需要的自取👇

Adam也叫吉米

10,911 görüntüleme • 6 ay önce

一个中国交易者，据称从 $4 起步，靠 AI 在 Polymarket 上做到了 $780,000 这个账户在 Polymarket 上主要做体育市场套利，底层跑的是 Claude Opus 4.7 驱动的 bot，目前累计盈利已经来到 $780,000 这套东西的逻辑并不花哨完全自动化没有人工干预主要盯体育预测市场，尤其是 Polymarket 上的 NBA 盘然后把 Polymarket 的价格，和传统 sportsbook 的赔率放在一起对比先把赔率换算成隐含概率，再去找其中的错价一旦 YES 和 NO 的合计价格低于 $1，就直接进场做套利也就是说，它吃的不是大行情，而是那种单笔只有 1%–2%、但几乎接近无风险的小利润单笔看起来不大但只要频率够高，交易量够大，这些小 edge 被不断重复之后，最后就会滚成非常夸张的数字 AI bot 正在很安静地把预测市场，一点点变成某种“印钞机” 它们不需要猜故事，也不需要情绪判断只要持续找到那些很小的定价错误，然后更快、更稳地把它吃掉。你觉得这种体育套利账户最难复制的地方，是赔率换算和错价识别，还是高频执行本身？

一个中国交易者，据称从 $4 起步，靠 AI 在 Polymarket 上做到了 $780,000 这个账户在 Polymarket 上主要做体育市场套利，底层跑的是 Claude Opus 4.7 驱动的 bot，目前累计盈利已经来到 $780,000 这套东西的逻辑并不花哨完全自动化没有人工干预主要盯体育预测市场，尤其是 Polymarket 上的 NBA 盘然后把 Polymarket 的价格，和传统 sportsbook 的赔率放在一起对比先把赔率换算成隐含概率，再去找其中的错价一旦 YES 和 NO 的合计价格低于 $1，就直接进场做套利也就是说，它吃的不是大行情，而是那种单笔只有 1%–2%、但几乎接近无风险的小利润单笔看起来不大但只要频率够高，交易量够大，这些小 edge 被不断重复之后，最后就会滚成非常夸张的数字 AI bot 正在很安静地把预测市场，一点点变成某种“印钞机” 它们不需要猜故事，也不需要情绪判断只要持续找到那些很小的定价错误，然后更快、更稳地把它吃掉。你觉得这种体育套利账户最难复制的地方，是赔率换算和错价识别，还是高频执行本身？

0x_Miko

10,453 görüntüleme • 5 ay önce

当 AI 走进法庭，它最缺的其实是一份证据当 AI 真正走出实验室，开始大规模进入我们的现实生活时大家讨论最多的其实并不是它的智力到了什么程度，而是这个系统一旦出了问题法律层面到底该怎么判定责任归属，很多人可能还没意识到，目前几乎所有的 AI 系统在法律层面上都有一个致命的伤那就是它们根本拿不出任何可以被第三方采信的证据。想象一下，在未来的金融系统或者交易场景里如果一个 AI 驱动的协议突然出现了巨大的亏损，或者是在清算的时候出了偏差，现在的处理方式其实非常尴尬，模型厂商会说这只是概率问题而开发者会说自己只是写了代码，这种模糊的解释在技术圈里或许能混过去，但在法官或者是仲裁员面前，这种话是完全没有法律效力的，因为法律不相信任何口头上的解释，法律只看证据。现在的情况就是这样，因为 AI 具有天然的黑箱特性，导致法律体系无法对它的行为进行复现和验证，所以一旦真的出了事。现实社会往往只有两种极端的处理办法，要么就是由于风险不可控而直接禁用，要么就是找一个具体的人出来背黑锅。这并不是因为我们的监管机构太守旧，而是法律体系的底层逻辑决定的，它无法接受任何无法自证的黑箱行为。说到底，法律其实从来不关心一个模型到底是聪明还是笨。它关心的只有三件事，那就是你到底做了什么，你是按照什么样的流程去做的，以及最重要的，你能不能拿出实实在在的证据来证明这一切。这就是 Inference Labs 最核心的价值所在，它其实不是在跟人比拼算法的优劣，而是在给 AI 的每一个行为补齐那一层法律意义上的证据结构。这个项目实际上是解决了 AI 的可仲裁性问题，这虽然是一个很少被人提及的法律视角，但它却是 AI 从辅助工具走向核心执行层的必经之路。以前的 AI 推理过程就像一团理不清楚的乱麻，在仲裁机构眼里，它既不是一个能负责的人，也不是一套可以被审计的标准流程，这就导致大家只敢让 AI 提提建议，而不敢让它去真正掌握决策大权。 Inference Labs 提供的推理证明，本质上是在用法律能听懂的语言去记录 AI 的行为，它不需要向外界解释模型当时到底是怎么想的，它只需要负责向法庭或者是受害者证明，在那个特定的时间点，确实是这个版本的模型，在特定的输入环境下，产出了这么一个确定的结果，这在仲裁场景下简直就是定海神针。有了这层证明之后，AI 产生的决策就有了可以被法律认可的证据，在未来的 DeFi 自动风控或者是合约执行中，一旦双方发生了争议。我们就不再需要去争论开发者的初心，而是直接把那份不可篡改的推理证明丢进仲裁程序，系统不需要证明自己是善良的，只需要证明自己是如实执行的。这就是 AI 从灰色地带走向主流市场的关键转折点，所以它的真实用户绝对不是那些每天在推特上找空投的散户，而是那些真正身处一线、需要设计协议并承担合规风险的专业人士，这些人可能平时很低调，但他们对这种能保命的工具极其看重，一旦采用了就很难再换掉。大家习惯了去追逐那些爆发性的技术热点，却往往忽略了 AI 融入社会体系时最真实的摩擦力，这个项目的眼光其实放得很长远，它在赌一个非常确定的趋势，那就是所有的 AI 最终都必须被拉进法律的框架里，到那个时候。那些拿不出证据结构的 AI 都会被迅速淘汰，而像它这样提前搭好仲裁入口的项目，才会真正成为系统的基石。 Inference Labs #inference_labs #KAITO

当 AI 走进法庭，它最缺的其实是一份证据当 AI 真正走出实验室，开始大规模进入我们的现实生活时大家讨论最多的其实并不是它的智力到了什么程度，而是这个系统一旦出了问题法律层面到底该怎么判定责任归属，很多人可能还没意识到，目前几乎所有的 AI 系统在法律层面上都有一个致命的伤那就是它们根本拿不出任何可以被第三方采信的证据。想象一下，在未来的金融系统或者交易场景里如果一个 AI 驱动的协议突然出现了巨大的亏损，或者是在清算的时候出了偏差，现在的处理方式其实非常尴尬，模型厂商会说这只是概率问题而开发者会说自己只是写了代码，这种模糊的解释在技术圈里或许能混过去，但在法官或者是仲裁员面前，这种话是完全没有法律效力的，因为法律不相信任何口头上的解释，法律只看证据。现在的情况就是这样，因为 AI 具有天然的黑箱特性，导致法律体系无法对它的行为进行复现和验证，所以一旦真的出了事。现实社会往往只有两种极端的处理办法，要么就是由于风险不可控而直接禁用，要么就是找一个具体的人出来背黑锅。这并不是因为我们的监管机构太守旧，而是法律体系的底层逻辑决定的，它无法接受任何无法自证的黑箱行为。说到底，法律其实从来不关心一个模型到底是聪明还是笨。它关心的只有三件事，那就是你到底做了什么，你是按照什么样的流程去做的，以及最重要的，你能不能拿出实实在在的证据来证明这一切。这就是 Inference Labs 最核心的价值所在，它其实不是在跟人比拼算法的优劣，而是在给 AI 的每一个行为补齐那一层法律意义上的证据结构。这个项目实际上是解决了 AI 的可仲裁性问题，这虽然是一个很少被人提及的法律视角，但它却是 AI 从辅助工具走向核心执行层的必经之路。以前的 AI 推理过程就像一团理不清楚的乱麻，在仲裁机构眼里，它既不是一个能负责的人，也不是一套可以被审计的标准流程，这就导致大家只敢让 AI 提提建议，而不敢让它去真正掌握决策大权。 Inference Labs 提供的推理证明，本质上是在用法律能听懂的语言去记录 AI 的行为，它不需要向外界解释模型当时到底是怎么想的，它只需要负责向法庭或者是受害者证明，在那个特定的时间点，确实是这个版本的模型，在特定的输入环境下，产出了这么一个确定的结果，这在仲裁场景下简直就是定海神针。有了这层证明之后，AI 产生的决策就有了可以被法律认可的证据，在未来的 DeFi 自动风控或者是合约执行中，一旦双方发生了争议。我们就不再需要去争论开发者的初心，而是直接把那份不可篡改的推理证明丢进仲裁程序，系统不需要证明自己是善良的，只需要证明自己是如实执行的。这就是 AI 从灰色地带走向主流市场的关键转折点，所以它的真实用户绝对不是那些每天在推特上找空投的散户，而是那些真正身处一线、需要设计协议并承担合规风险的专业人士，这些人可能平时很低调，但他们对这种能保命的工具极其看重，一旦采用了就很难再换掉。大家习惯了去追逐那些爆发性的技术热点，却往往忽略了 AI 融入社会体系时最真实的摩擦力，这个项目的眼光其实放得很长远，它在赌一个非常确定的趋势，那就是所有的 AI 最终都必须被拉进法律的框架里，到那个时候。那些拿不出证据结构的 AI 都会被迅速淘汰，而像它这样提前搭好仲裁入口的项目，才会真正成为系统的基石。 Inference Labs #inference_labs #KAITO

阿川

147,843 görüntüleme • 8 ay önce

看 OpenMind 如果还把注意力放在“AGI 能有多强”，其实已经有点落后了。真正开始变难的问题是：当 AI 不再只是给建议，而是直接参与决策，人类还能不能理解并承担后果。现在大多数 AI 项目，都在能力层竞争：模型更大、推理更快、Agent 更自动。只要 AI 还停留在“辅助角色”，黑盒是可以被容忍的。但一旦 AI 进入执行层，开始影响资源分配、规则执行和长期结果，不被理解的决策，本质上就是不可治理的系统。 OpenMind 切入的，并不是能力升级，而是这个更前置的问题：在做决定这件事上，人类是否仍然保留解释、质疑和修正的权力。如果一个系统只能输出结果，却无法说明“为什么这么做”，那它永远只能作为工具被隔离使用，而不可能被真正授权进入现实系统。从这个角度看，OpenMind 更像是在为 AGI 设定一道硬门槛：你可以足够聪明，但你不能不可理解。能力可以不断叠加，但决定 AI 能走多远的，最终一定是人类是否还能对它的决策负责。 #OpenMind

看 OpenMind 如果还把注意力放在“AGI 能有多强”，其实已经有点落后了。真正开始变难的问题是：当 AI 不再只是给建议，而是直接参与决策，人类还能不能理解并承担后果。现在大多数 AI 项目，都在能力层竞争：模型更大、推理更快、Agent 更自动。只要 AI 还停留在“辅助角色”，黑盒是可以被容忍的。但一旦 AI 进入执行层，开始影响资源分配、规则执行和长期结果，不被理解的决策，本质上就是不可治理的系统。 OpenMind 切入的，并不是能力升级，而是这个更前置的问题：在做决定这件事上，人类是否仍然保留解释、质疑和修正的权力。如果一个系统只能输出结果，却无法说明“为什么这么做”，那它永远只能作为工具被隔离使用，而不可能被真正授权进入现实系统。从这个角度看，OpenMind 更像是在为 AGI 设定一道硬门槛：你可以足够聪明，但你不能不可理解。能力可以不断叠加，但决定 AI 能走多远的，最终一定是人类是否还能对它的决策负责。 #OpenMind

DD

84,065 görüntüleme • 8 ay önce

工地出事是很麻烦的事，出来喝一杯，光靠监控日志根本没用，调查起来全是扯皮，责任也扯不清。 Inference Labs现在把计算机视觉用在工地监管上，自动识别安全帽、反光背心和禁入区域，解决的就是这个痛点。它不是只做识别，关键是给每一张关键画面都加上可验证的计算证明，事后调查不用靠猜测，直接用可信数据定责，效率和可信度都明显提升。这套方案把AI视觉与可信证明结合，落地场景明确，对工地安全溯源很实用，也体现了zkML在现实场景的价值。 #VerifiableAI #zkML #InferenceLabs Inference Labs

工地出事是很麻烦的事，出来喝一杯，光靠监控日志根本没用，调查起来全是扯皮，责任也扯不清。 Inference Labs现在把计算机视觉用在工地监管上，自动识别安全帽、反光背心和禁入区域，解决的就是这个痛点。它不是只做识别，关键是给每一张关键画面都加上可验证的计算证明，事后调查不用靠猜测，直接用可信数据定责，效率和可信度都明显提升。这套方案把AI视觉与可信证明结合，落地场景明确，对工地安全溯源很实用，也体现了zkML在现实场景的价值。 #VerifiableAI #zkML #InferenceLabs Inference Labs

币自由 🐬

65,780 görüntüleme • 5 ay önce

【干货】如何让你的即梦Seedance 2.0 听你的话！ Seedance 2.0 火了，但 90% 的人都在浪费它。你是不是也这样：提示词写得很详细，出来的却像“尴尬的废片”，3 秒就能认出是 AI。问题不在模型，在文本写法。我花 6 小时逆向拆解了两段“电影级” AI 视频，发现一个隐藏结构👇

【干货】如何让你的即梦Seedance 2.0 听你的话！ Seedance 2.0 火了，但 90% 的人都在浪费它。你是不是也这样：提示词写得很详细，出来的却像“尴尬的废片”，3 秒就能认出是 AI。问题不在模型，在文本写法。我花 6 小时逆向拆解了两段“电影级” AI 视频，发现一个隐藏结构👇

波妞PONYO

35,142 görüntüleme • 7 ay önce

日本政府应该高度重视高市早苗的安保，决不能让安倍的悲剧重演。上星期高市的两名心腹出现车祸，感觉很不正常。这个视频明显可以看出，当时这两名内阁官员乘坐的汽车失控了。是不是有人在车上做了手脚，目的是警告高市？邪恶势力最喜欢这样做。不可不防！为高市早苗祈祷！为日本祈祷！

日本政府应该高度重视高市早苗的安保，决不能让安倍的悲剧重演。上星期高市的两名心腹出现车祸，感觉很不正常。这个视频明显可以看出，当时这两名内阁官员乘坐的汽车失控了。是不是有人在车上做了手脚，目的是警告高市？邪恶势力最喜欢这样做。不可不防！为高市早苗祈祷！为日本祈祷！

唐柏桥 ( Baiqiao Tang )

244,230 görüntüleme • 7 ay önce

还得是小孩哥！！最近看 #OpenGradient，发现它的火爆可不是因为那些技术展示，更多的是背后那些关注它的人。你看，开发者、基础设施专家、研究人员、早期的贡献者都在聊同一个话题：把验证直接嵌入到基础层。大家不是在吹什么炫酷的界面或演示，而是一直在讨论：如何让执行留下痕迹；模型能被检查，不是盲目信任；智能体在开放环境中行为可预测。这些话题说明，OpenGradient (∇, ∇) 真正触碰到了一个大家每天都在面对的问题。而且，Model Hub 最近已经有了 1000 多个可验证的模型，说明大家已经愿意以一种可以审计的方式去发布智能体。这种改变可不只是为了营销噱头，而是从根本上改变了大家的思维方式。 #OpenGradient 现在看起来像是悄悄地成为了“去中心化 AI”这个领域的基准，而不是追求炒作的热点。这个项目在悄悄地解决那些没人看到的问题，才是最稳固的基础。更厉害的是，它刚完成了 850 万美元的融资！投资者包括 a16z 和 Coinbase Ventures，这个背后的资金支持说明，去中心化的人工智能已经吸引了大佬们的关注。如果你还没注意到 #OpenGradient，这可能是个好机会。它不是在炒作 hype，而是在做事，给那些真正关心去中心化 AI 的人提供实际的东西。 #KaitoAI #Kaito #Yap Kaito AI 🌊 OpenGradient (∇, ∇) #OpenGradient

还得是小孩哥！！最近看 #OpenGradient，发现它的火爆可不是因为那些技术展示，更多的是背后那些关注它的人。你看，开发者、基础设施专家、研究人员、早期的贡献者都在聊同一个话题：把验证直接嵌入到基础层。大家不是在吹什么炫酷的界面或演示，而是一直在讨论：如何让执行留下痕迹；模型能被检查，不是盲目信任；智能体在开放环境中行为可预测。这些话题说明，OpenGradient (∇, ∇) 真正触碰到了一个大家每天都在面对的问题。而且，Model Hub 最近已经有了 1000 多个可验证的模型，说明大家已经愿意以一种可以审计的方式去发布智能体。这种改变可不只是为了营销噱头，而是从根本上改变了大家的思维方式。 #OpenGradient 现在看起来像是悄悄地成为了“去中心化 AI”这个领域的基准，而不是追求炒作的热点。这个项目在悄悄地解决那些没人看到的问题，才是最稳固的基础。更厉害的是，它刚完成了 850 万美元的融资！投资者包括 a16z 和 Coinbase Ventures，这个背后的资金支持说明，去中心化的人工智能已经吸引了大佬们的关注。如果你还没注意到 #OpenGradient，这可能是个好机会。它不是在炒作 hype，而是在做事，给那些真正关心去中心化 AI 的人提供实际的东西。 #KaitoAI #Kaito #Yap Kaito AI 🌊 OpenGradient (∇, ∇) #OpenGradient

币自由 🐬

122,717 görüntüleme • 8 ay önce

99%的人用AI做预测，从第一步就错了！大多数人找AI问未来，本质是在找电子算命先生。要一个确定答案，对了就吹AI神，错了就当没发生。但AI预测真正的价值，从来就不是猜对结果。而是把混乱、打架、定义模糊的零散信息，结构化成有证据、可迭代、能自纠错的概率判断。绝大多数人用AI预测都死在三步上。题目不写死，会不会上市这种模糊问题，从根上就是废问题。信源平权，官方公告和自媒体八卦混在一起，最后只能和出一团稀泥。只要结论不要过程，中了当玄学，错了没复盘，永远不会进步。真正有效的用法，是给AI搭一套完整的认知脚手架。先把题写死，明确定义、层级、截止时间，堵死所有偷换概念的空间。再钉死已发生的事实，把没发生的事也明确列出来，负面信息和正面信息同等重要。然后给信源分层加权，官方权重最高，主流媒体次之，预测市场做对照，二手内容只当气氛组。接着分情景输出概率，基准、上行、下行各配对应的观察信号，什么情况该上修，什么情况该下修。最后一定要追问，逼它自洽，逼它解释冲突，逼它承认之前的判断偏差。其实最值钱的环节恰恰是AI改口，就像Anthropic上市的预测，三刀追问之后，模型主动把9月1日前上市的概率从8到12个百分点，下修到4到7个百分点。敢当面认错并讲清原因，比一次性给出一个漂亮的答案，可信一百倍。这套方法不止能用在公司上市上，产品发布，政策节点，竞品动态，甚至个人的职业选择，只要是答案在未来、信源互相打架的场景，全部可以复用。它本质上是把专业分析师的思考过程，外化出来强制AI走完全链路。 AI当然也有局限，它拿不到内部信息，它会过度自信，它的概率永远是判断不是事实。但真正的高级用法，就是承认这些局限，然后用结构和流程，把局限变成可管理的部分。求答案永远是最低级的用法，借AI的算力，打磨自己的判断系统，才是真正的长期杠杆。

99%的人用AI做预测，从第一步就错了！大多数人找AI问未来，本质是在找电子算命先生。要一个确定答案，对了就吹AI神，错了就当没发生。但AI预测真正的价值，从来就不是猜对结果。而是把混乱、打架、定义模糊的零散信息，结构化成有证据、可迭代、能自纠错的概率判断。绝大多数人用AI预测都死在三步上。题目不写死，会不会上市这种模糊问题，从根上就是废问题。信源平权，官方公告和自媒体八卦混在一起，最后只能和出一团稀泥。只要结论不要过程，中了当玄学，错了没复盘，永远不会进步。真正有效的用法，是给AI搭一套完整的认知脚手架。先把题写死，明确定义、层级、截止时间，堵死所有偷换概念的空间。再钉死已发生的事实，把没发生的事也明确列出来，负面信息和正面信息同等重要。然后给信源分层加权，官方权重最高，主流媒体次之，预测市场做对照，二手内容只当气氛组。接着分情景输出概率，基准、上行、下行各配对应的观察信号，什么情况该上修，什么情况该下修。最后一定要追问，逼它自洽，逼它解释冲突，逼它承认之前的判断偏差。其实最值钱的环节恰恰是AI改口，就像Anthropic上市的预测，三刀追问之后，模型主动把9月1日前上市的概率从8到12个百分点，下修到4到7个百分点。敢当面认错并讲清原因，比一次性给出一个漂亮的答案，可信一百倍。这套方法不止能用在公司上市上，产品发布，政策节点，竞品动态，甚至个人的职业选择，只要是答案在未来、信源互相打架的场景，全部可以复用。它本质上是把专业分析师的思考过程，外化出来强制AI走完全链路。 AI当然也有局限，它拿不到内部信息，它会过度自信，它的概率永远是判断不是事实。但真正的高级用法，就是承认这些局限，然后用结构和流程，把局限变成可管理的部分。求答案永远是最低级的用法，借AI的算力，打磨自己的判断系统，才是真正的长期杠杆。

AYi

21,675 görüntüleme • 2 ay önce

香港宏福苑火警警报全程 “沉默”，是致命的安全失守！156 条人命的悲剧背后，是不合格阻燃围网、偷工减料的发泡胶，更是监管缺位与漠视生命的不作为。住户早有投诉却无人理会，施工期消防系统形同虚设，这场灾难根本是人为纵容的惨案，必须追责到底，给逝者和生者一个交代！

香港宏福苑火警警报全程 “沉默”，是致命的安全失守！156 条人命的悲剧背后，是不合格阻燃围网、偷工减料的发泡胶，更是监管缺位与漠视生命的不作为。住户早有投诉却无人理会，施工期消防系统形同虚设，这场灾难根本是人为纵容的惨案，必须追责到底，给逝者和生者一个交代！

锐汉街评

15,416 görüntüleme • 9 ay önce

每次去问那些大模型某个项目怎么样，得到的回复永远是那种模棱两可的万金油——“项目有潜力，但请注意市场波动”。听君一席话，如听一席话，完全不敢拿真金白银去信它。但这两天仔细看了下 Sentient 的逻辑，尤其是那个 SERA 架构，我是真觉得有点意思。它没想着用一套通用的语料库来“忽悠”你，而是老老实实地在做“拆解”。你问它 DOGE 的风险，它不是在那瞎编，而是像个老练的研究员一样，先把问题拆成几个维度：经济模型是不是通胀的？链上流动性池子够不够深？大户是不是在集中出货？它有一套自己的索引库，先找工具，再抓实时数据，最后才给你写结论。这给我的感觉是，它终于不再是一个只会陪聊的机器人，而是一个懂得去查证、去推理的 Agent。在币圈这种信息满天飞、真假难辨的地方，我们需要的就是这种能把“情绪”和“事实”剥离开的能力。如果不解决“可信度”这个问题，AI 在 Web3 永远只是个玩具，但 Sentient 似乎找到了打破这个僵局的锤子。

每次去问那些大模型某个项目怎么样，得到的回复永远是那种模棱两可的万金油——“项目有潜力，但请注意市场波动”。听君一席话，如听一席话，完全不敢拿真金白银去信它。但这两天仔细看了下 Sentient 的逻辑，尤其是那个 SERA 架构，我是真觉得有点意思。它没想着用一套通用的语料库来“忽悠”你，而是老老实实地在做“拆解”。你问它 DOGE 的风险，它不是在那瞎编，而是像个老练的研究员一样，先把问题拆成几个维度：经济模型是不是通胀的？链上流动性池子够不够深？大户是不是在集中出货？它有一套自己的索引库，先找工具，再抓实时数据，最后才给你写结论。这给我的感觉是，它终于不再是一个只会陪聊的机器人，而是一个懂得去查证、去推理的 Agent。在币圈这种信息满天飞、真假难辨的地方，我们需要的就是这种能把“情绪”和“事实”剥离开的能力。如果不解决“可信度”这个问题，AI 在 Web3 永远只是个玩具，但 Sentient 似乎找到了打破这个僵局的锤子。

大魔王提莫

440,533 görüntüleme • 9 ay önce

我其实能理解为什么用这种视频很容易骗到老外，特别是美国人。 “在一个晚上不敢出、鞭炮响都能速度爬地上的国家，他们很难理解为什么中国人在“可怕的晚上”还这么多人出行，他们的想象是和他们国家一样，一定是对政府忍无可忍的游行和抗议”。🤭

我其实能理解为什么用这种视频很容易骗到老外，特别是美国人。 “在一个晚上不敢出、鞭炮响都能速度爬地上的国家，他们很难理解为什么中国人在“可怕的晚上”还这么多人出行，他们的想象是和他们国家一样，一定是对政府忍无可忍的游行和抗议”。🤭

K.L

72,623 görüntüleme • 2 yıl önce

我不喜欢任何关于征服高山的言论，以为那是人的浅薄和短视。真正的高山不可能被征服，它只是在某一个瞬间，宽容地接纳了登山者，让你在他头顶歇息片刻，给你一窥真颜的恩赐。如同一只鸟在树梢啼叫，它敢说自己把大树征服了吗？山的存在，让我们永葆谦逊和恭敬的姿态，知道在这个世界上，有一些事情必须仰视。

我不喜欢任何关于征服高山的言论，以为那是人的浅薄和短视。真正的高山不可能被征服，它只是在某一个瞬间，宽容地接纳了登山者，让你在他头顶歇息片刻，给你一窥真颜的恩赐。如同一只鸟在树梢啼叫，它敢说自己把大树征服了吗？山的存在，让我们永葆谦逊和恭敬的姿态，知道在这个世界上，有一些事情必须仰视。

躲猫猫5.0

108,513 görüntüleme • 3 yıl önce

最近身边很多朋友都在讨论，AI会不会取代影视行业里的实拍？但如果你真的做过内容、拍过片子、交付过客户，就会越来越清楚一件事：视频行业真正高效、也最有竞争力的方式，不是纯AI，也不是死守纯实拍，而是AI+实拍的结合。 AI的优势，是快，是低成本，是能迅速把脑子里的想法“具象化”；它特别适合做概念预演、气氛镜头、复杂转场、难以实拍的想象性画面，也适合把一个普通团队的创意上限拔高。但它的问题也很明显，人物真实感、情绪细节、品牌信任感，即便是最强的Sd2.0，其实还是差着那一口“活人气”。而纯实拍的价值，恰恰就在这里！！真实的人、真实的光线反馈、真实的微表情，这些东西决定了内容有没有温度，有没有说服力，有没有质感。尤其是商业化内容，能够真正产生溢价的，往往不是炫技，而是信任，是人与人的情感互动。所以未来最强的创作者，不是最会拍的人，也不是最会跑AI的人，而是最会把两者编排在一起的人。用实拍去托住人物的真实感，用AI去放大表达力；把该真实的部分拍下来，把该夸张、该想象、该提升效率的部分交给AI。说得更直白一点，AI不是来替代镜头的，AI是来解放镜头的。它把那些过去要花很多钱、很多时间、很多人力才能完成的部分，比如特效、比如调色、比如光影氛围、比如布景、比如道具，变成了一个人也能调度和解决的事情。但真正决定作品质感下限和商业价值上限的，依然是真实本身。视频来自：边境悍匪

最近身边很多朋友都在讨论，AI会不会取代影视行业里的实拍？但如果你真的做过内容、拍过片子、交付过客户，就会越来越清楚一件事：视频行业真正高效、也最有竞争力的方式，不是纯AI，也不是死守纯实拍，而是AI+实拍的结合。 AI的优势，是快，是低成本，是能迅速把脑子里的想法“具象化”；它特别适合做概念预演、气氛镜头、复杂转场、难以实拍的想象性画面，也适合把一个普通团队的创意上限拔高。但它的问题也很明显，人物真实感、情绪细节、品牌信任感，即便是最强的Sd2.0，其实还是差着那一口“活人气”。而纯实拍的价值，恰恰就在这里！！真实的人、真实的光线反馈、真实的微表情，这些东西决定了内容有没有温度，有没有说服力，有没有质感。尤其是商业化内容，能够真正产生溢价的，往往不是炫技，而是信任，是人与人的情感互动。所以未来最强的创作者，不是最会拍的人，也不是最会跑AI的人，而是最会把两者编排在一起的人。用实拍去托住人物的真实感，用AI去放大表达力；把该真实的部分拍下来，把该夸张、该想象、该提升效率的部分交给AI。说得更直白一点，AI不是来替代镜头的，AI是来解放镜头的。它把那些过去要花很多钱、很多时间、很多人力才能完成的部分，比如特效、比如调色、比如光影氛围、比如布景、比如道具，变成了一个人也能调度和解决的事情。但真正决定作品质感下限和商业价值上限的，依然是真实本身。视频来自：边境悍匪

沐阳

844,574 görüntüleme • 5 ay önce

豆包输入法最新的 TF 更进一步了，画中画的窗口也不会出现了而且不会被其他画中画顶掉。直接无感了。👍👍👍 视频是微信输入法开启识别之后豆包依然能直接语音。

豆包输入法最新的 TF 更进一步了，画中画的窗口也不会出现了而且不会被其他画中画顶掉。直接无感了。👍👍👍 视频是微信输入法开启识别之后豆包依然能直接语音。

Fndroid

42,590 görüntüleme • 23 gün önce

保护女孩的人，坐牢时间竟然比施暴者更长。这事发生在英国埃平。一个年轻的英国女孩被强奸。罪犯是一名非法移民。然而，三名英国男子因为站出来抗议，为她和其他女孩发声，却被判入狱。奇怪的事情发生了。他们的刑期，比那个非法入境的强奸犯还要长。这是什么逻辑？当保护自己国民的声音被视为犯罪。而真正的罪犯，尤其是有着非法身份的罪犯，却被轻判。这套系统到底在保护谁？它在惩罚谁？当常识被颠覆。当发声的代价变得如此沉重。人们不禁要问，这还是我们认识的西方吗？这种“政治正确”的司法判决，最终会把社会带向何方？这到底是法律，还是某种议程？

保护女孩的人，坐牢时间竟然比施暴者更长。这事发生在英国埃平。一个年轻的英国女孩被强奸。罪犯是一名非法移民。然而，三名英国男子因为站出来抗议，为她和其他女孩发声，却被判入狱。奇怪的事情发生了。他们的刑期，比那个非法入境的强奸犯还要长。这是什么逻辑？当保护自己国民的声音被视为犯罪。而真正的罪犯，尤其是有着非法身份的罪犯，却被轻判。这套系统到底在保护谁？它在惩罚谁？当常识被颠覆。当发声的代价变得如此沉重。人们不禁要问，这还是我们认识的西方吗？这种“政治正确”的司法判决，最终会把社会带向何方？这到底是法律，还是某种议程？

墓碑科技

19,733 görüntüleme • 7 ay önce

《没有最邪恶、只有更邪恶》 2025年11月26日，大埔宏福苑一把火，烧掉了香港人最后的幻觉。五级大火，夺走无数生命，毁掉数百家庭，本应是全城哀悼、彻查真相、追究责任的时刻。可是在今日香港，灾民尸骨未寒，要求调查真相的普通市民，却被国安警察从床上拖走，冠以“意图煽动”的罪名，抄家、拘捕、封群、删帖，一条龙操作，比火灾扑救还迅速。他叫Miles，只是发起了一个联署，要求四件事： 1. 持续支援灾民 2. 成立独立调查委员会 3. 检视工程监管制度 4. 追究官员责任这四句话，放在任何一个正常社会，都是天经地义、理所应当。可是在中共治下的香港，却成了“以灾乱港”的铁证，如临大敌。联署不到几天破万签名，关注组账号瞬间被灭声，帖文被消失，发起人被抓。这就是中共最恐惧的东西：不是纵火，不是豆腐渣，不是官僚失职，而是人民敢开口问一句“为什么”。他们怕的从来不是火，怕的是火光照出真相。宏福苑大火烧的不是楼，是香港人的命根子：言论自由、真相知情权、问责机制，一把火全烧光了。更可笑的是，中共喉舌堂而皇之地把要求调查真相的市民，污蔑为“借灾搞乱香港”。这句话请你们记清楚——以后香港再有任何灾难，无论是火灾、水浸、山泥倾泻，还是疫情、疫苗事故，只要你敢问一句“到底怎么回事”，你就是“以灾乱港”，你就是“煽动罪”，你就是下一个被抄家的人。这才是中共最无耻、最邪恶、最反人类的逻辑：灾民流离失所，它不救；大楼为何起火，它不查；官员失职渎职，它不究；人民要求真相，它抓人。它把“救灾”变成了“抓人”，把“问责”变成了“秋后算账”，把“关心同胞”变成了“煽动罪”。它连灾难都不放过，连死人都要再杀一次，连悲伤都要封口，连眼泪都要定性为“颜色革命”。这已经不是“威权”，这是彻头彻尾的邪教。一个连死者都不放过的政权，配叫政府吗？一个把“要求调查火灾真相”当成最大敌人的政权，配谈“为人民服务”吗？一个在火场废墟上第一时间想到不是救人而是抓人的政权，配谈“人权”两个字吗？香港人今天才真正看清：在中共眼里，香港人连“人”都不是，只是随时可以牺牲、随时可以灭声、随时可以秋后算账的耗材。房子烧了，可以再盖；人死了，可以再抓；真相冒头了，就立刻扑灭。它们连装都不装了，连“关心灾民”那层皮都懒得贴了，直接赤裸裸告诉你：你敢为死难者发声，就等着被清算。宏福苑的火早就灭了，但中共在香港点燃的另一把火——恐惧之火、灭声之火、谎言之火，正在熊熊燃烧，而且永远不会自己熄灭。因为它们知道，只要这把火一直烧着，就没人敢再问：为什么大楼会烧？为什么消防通道被锁？为什么豆腐渣工程层出不穷？为什么官员永远不负责？为什么连真相都成了禁忌？今天它们抓的是Miles，明天就会是你，是我，是每一个还敢为死难同胞说一句公道话的香港人。中共最邪恶的地方，从来不是它做了多少坏事，而是它让“要求真相”本身变成了罪。它让“同情灾民”本身变成了罪。它让“做人”本身变成了罪。香港人，如果你今天还能忍，那明天被拖走的就是你。如果你今天还敢沉默，那下一次起火的就是你家。宏福苑的火光已经照出了中共最丑陋的真面目：一个怕真相、怕人民、怕死人都会说话的邪恶政权。它不配管治香港，它只配被钉在历史的耻辱柱上，让后人永远记住：这就是21世纪最无耻、最反人类、最泯灭人性的暴政！为Miles声援！为所有被灭声的香港人声援！为死去的宏福苑居民讨回公道！真相不死，抗争不止！

《没有最邪恶、只有更邪恶》 2025年11月26日，大埔宏福苑一把火，烧掉了香港人最后的幻觉。五级大火，夺走无数生命，毁掉数百家庭，本应是全城哀悼、彻查真相、追究责任的时刻。可是在今日香港，灾民尸骨未寒，要求调查真相的普通市民，却被国安警察从床上拖走，冠以“意图煽动”的罪名，抄家、拘捕、封群、删帖，一条龙操作，比火灾扑救还迅速。他叫Miles，只是发起了一个联署，要求四件事： 1. 持续支援灾民 2. 成立独立调查委员会 3. 检视工程监管制度 4. 追究官员责任这四句话，放在任何一个正常社会，都是天经地义、理所应当。可是在中共治下的香港，却成了“以灾乱港”的铁证，如临大敌。联署不到几天破万签名，关注组账号瞬间被灭声，帖文被消失，发起人被抓。这就是中共最恐惧的东西：不是纵火，不是豆腐渣，不是官僚失职，而是人民敢开口问一句“为什么”。他们怕的从来不是火，怕的是火光照出真相。宏福苑大火烧的不是楼，是香港人的命根子：言论自由、真相知情权、问责机制，一把火全烧光了。更可笑的是，中共喉舌堂而皇之地把要求调查真相的市民，污蔑为“借灾搞乱香港”。这句话请你们记清楚——以后香港再有任何灾难，无论是火灾、水浸、山泥倾泻，还是疫情、疫苗事故，只要你敢问一句“到底怎么回事”，你就是“以灾乱港”，你就是“煽动罪”，你就是下一个被抄家的人。这才是中共最无耻、最邪恶、最反人类的逻辑：灾民流离失所，它不救；大楼为何起火，它不查；官员失职渎职，它不究；人民要求真相，它抓人。它把“救灾”变成了“抓人”，把“问责”变成了“秋后算账”，把“关心同胞”变成了“煽动罪”。它连灾难都不放过，连死人都要再杀一次，连悲伤都要封口，连眼泪都要定性为“颜色革命”。这已经不是“威权”，这是彻头彻尾的邪教。一个连死者都不放过的政权，配叫政府吗？一个把“要求调查火灾真相”当成最大敌人的政权，配谈“为人民服务”吗？一个在火场废墟上第一时间想到不是救人而是抓人的政权，配谈“人权”两个字吗？香港人今天才真正看清：在中共眼里，香港人连“人”都不是，只是随时可以牺牲、随时可以灭声、随时可以秋后算账的耗材。房子烧了，可以再盖；人死了，可以再抓；真相冒头了，就立刻扑灭。它们连装都不装了，连“关心灾民”那层皮都懒得贴了，直接赤裸裸告诉你：你敢为死难者发声，就等着被清算。宏福苑的火早就灭了，但中共在香港点燃的另一把火——恐惧之火、灭声之火、谎言之火，正在熊熊燃烧，而且永远不会自己熄灭。因为它们知道，只要这把火一直烧着，就没人敢再问：为什么大楼会烧？为什么消防通道被锁？为什么豆腐渣工程层出不穷？为什么官员永远不负责？为什么连真相都成了禁忌？今天它们抓的是Miles，明天就会是你，是我，是每一个还敢为死难同胞说一句公道话的香港人。中共最邪恶的地方，从来不是它做了多少坏事，而是它让“要求真相”本身变成了罪。它让“同情灾民”本身变成了罪。它让“做人”本身变成了罪。香港人，如果你今天还能忍，那明天被拖走的就是你。如果你今天还敢沉默，那下一次起火的就是你家。宏福苑的火光已经照出了中共最丑陋的真面目：一个怕真相、怕人民、怕死人都会说话的邪恶政权。它不配管治香港，它只配被钉在历史的耻辱柱上，让后人永远记住：这就是21世纪最无耻、最反人类、最泯灭人性的暴政！为Miles声援！为所有被灭声的香港人声援！为死去的宏福苑居民讨回公道！真相不死，抗争不止！

罗翔——破幕推墙

138,240 görüntüleme • 9 ay önce

我真的没想到，这真的有效！这次不是直接简单的“模仿动作” 而是用 AI 视频制作 + 3D 动作预演的方式， Seedance2.0效果，大家看视频怎么样？但我的观点还是：不是所有场景都需要用这种方法。因为它会让积分消耗翻倍，制作时间也会变长，但像中国古风舞蹈，真的很适合用 3D 动作预演，这些细节很难只通过故事版提示词稳定完成。

我真的没想到，这真的有效！这次不是直接简单的“模仿动作” 而是用 AI 视频制作 + 3D 动作预演的方式， Seedance2.0效果，大家看视频怎么样？但我的观点还是：不是所有场景都需要用这种方法。因为它会让积分消耗翻倍，制作时间也会变长，但像中国古风舞蹈，真的很适合用 3D 动作预演，这些细节很难只通过故事版提示词稳定完成。

小宇Chengzi

42,537 görüntüleme • 2 ay önce