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ZOZO（日本最大服装电商）开源了他们内部的物理仿真接触求解器 ppf-contact-solver。这套工具专门解决布料、绳索、软体在仿真中的碰撞接触问题，能保证完全无穿透、面料拉伸严格不越界（不会像游戏一样穿模），单个场景能处理超过1.8亿个接触点，有Blender插件。 Github：

Gorden Sun

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Anya Rossi• Live Now

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这谁顶得住啊，日本服装巨头ZOZO，把他们内部搞服装虚拟试穿的顶级物理引擎 ppf-contact-solver（接触求解器）直接开源了！做虚拟时尚、数字服装、电影特效、甚至游戏物理的，这波福利直接白嫖顶级工业级工具啊！这玩意儿专治布料（fabric）、绳子、软体各种乱扭乱缠的接触碰撞问题——零穿模（zero penetration，无穿透），布料拉伸死死卡住物理极限，单个场景能硬刚1.8亿个接触点！看视频里那窗帘飘、绳子打结、软玩具堆成一团、布料疯狂扭曲，全他妈丝滑自然，跟现实里一模一样。现在直接有： - Blender插件（Blender Plugin，Blender是3D建模软件） - JupyterLab接口（JupyterLab Notebook，交互式编程环境） - GPU加速（GPU Acceleration，利用显卡加速计算），离线高精度拉满。评论区见地址赶紧试试👇

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HankAI

64,780 просмотров • 3 месяцев назад

兄弟们，3D资产生成彻底要起飞了。 Cambridge大学助理教授Elliott Wu（前Stanford、Oxford背景）团队刚放出了Articraft——一个真正的agentic coding系统。它不是简单生成静态3D模型，就可以让AI agent自己写代码、自己执行、自己接收物理验证反馈，不断迭代，最终输出带零件、关节、真实运动的可交互3D资产，直接就能扔进机器人仿真和物理AI场景里用。以前做一套高质量articulated asset要花几天甚至几周，现在agent全自动跑通，整个过程高效到离谱。他们顺便还开源了Articraft-10K数据集：超过1万个跨250个类别的articulated 3D物体，全部可交互、仿真就绪，彻底把大规模机器人训练和物理世界AI的资产门槛拉到了新低。物理AI和机器人仿真的“数据饥渴”问题，被这个agentic pipeline直接干掉了一大半。项目页面在这里：完整代码和数据集也在GitHub开源。如果你在做机器人、仿真、物理AI或者3D内容生成，这波开源值得立刻去试。 PS：还未实测，待后续测评！

兄弟们，3D资产生成彻底要起飞了。 Cambridge大学助理教授Elliott Wu（前Stanford、Oxford背景）团队刚放出了Articraft——一个真正的agentic coding系统。它不是简单生成静态3D模型，就可以让AI agent自己写代码、自己执行、自己接收物理验证反馈，不断迭代，最终输出带零件、关节、真实运动的可交互3D资产，直接就能扔进机器人仿真和物理AI场景里用。以前做一套高质量articulated asset要花几天甚至几周，现在agent全自动跑通，整个过程高效到离谱。他们顺便还开源了Articraft-10K数据集：超过1万个跨250个类别的articulated 3D物体，全部可交互、仿真就绪，彻底把大规模机器人训练和物理世界AI的资产门槛拉到了新低。物理AI和机器人仿真的“数据饥渴”问题，被这个agentic pipeline直接干掉了一大半。项目页面在这里：完整代码和数据集也在GitHub开源。如果你在做机器人、仿真、物理AI或者3D内容生成，这波开源值得立刻去试。 PS：还未实测，待后续测评！

Berryxia.AI

139,482 просмотров • 3 месяцев назад

卧槽，这个模型真的有点东西啊! 看完后就想问什么时候可以上手啊！ Odyssey AI实验室刚刚扔出一个真正让人眼前一亮的家伙：Starchild-1。这是全球第一个实时多模态世界模型。它不只是生成画面，还能同时生成真实世界的声音。视频里你能看到一个完整的场景：画面在动，声音同步响起，视觉和听觉完全融为一体，像真正活过来的世界模拟。以前的世界模型大多只能“看”世界，现在Starchild-1直接学会了“听”。这不仅仅是又一个视频生成工具，更大的意义是朝着通用世界模型又迈出的关键一步，真正理解并模拟物理世界的下一步。 Odyssey团队说，他们正在用这种新形式的多模态智能，重新定义AI对现实的认知。

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Berryxia.AI

37,297 просмотров • 3 месяцев назад

AI界大佬李飞飞眼光和远见是真的超前啊！直言：“空间智能是人工智能的下一个前沿” 在11个月年YC 的访谈中李飞飞 Fei-Fei Li ： “世界模型要超越平面像素、超越语言，真正捕捉3D结构和空间智能。” 这句话和因果世界模型简直是天作之合。杨立昆、李飞飞这些人在推的世界模型，本质上都在往“真正理解物理世界”这个方向走。但光有3D结构和空间智能还不够，如果模型只学会了相关性，桌子高了2cm还是会直接翻车。 Aether AI的因果世界模型正好补上了这一块：不只是看到“手伸过去物体掉下来”，而是理解“为什么掉、怎样才能不掉”。因果结构让世界模型从“看起来像”进化到“真正懂”。现在两条路线在同时推进：一条是让世界模型拥有更强的3D和空间表征，另一条是给它装上因果推理引擎。两者结合之后，物理AI才有可能从“会模仿”变成“会思考”。这波理念上的对齐，感觉具身智能的下一个范式已经在慢慢成形了。原访谈完整版地址见评论区👇🏻

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Berryxia.AI

21,422 просмотров • 2 месяцев назад

马斯克捅破了一层窗户纸。苹果不造手机。微软不造硬件。谷歌、Meta，产出全是数字。那它们在干什么？苹果把设计文件发到中共国。微软把Xbox外包出去。它们的真正产品，是数字文件，是代码。现在，AI想做同样的事。但这次的对象不是手机，是人。马斯克管这叫“数字人”或“人类仿真器”。一旦解锁这个技术，就等于打开了万亿级的市场。一夜之间就能创造出地球上最值钱的公司。听起来很空？看一个最简单的例子：客服。全球客服市场，一万亿美元。占全球经济的1%。现在想用AI替代，很麻烦。要跟公司的老旧系统对接，甚至还要帮它们开发接口。但如果AI能直接像人一样操作现有软件呢？就像外包公司的印度员工一样。直接打开App，处理客户问题。不需要任何系统集成。成本可以降到零头。这意味着什么？一个几乎没有准入门槛的万亿级市场，突然被打开了。问题是，谁会拿到这第一桶金？那些被替代的客服员工，又该去哪里？

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墓碑科技

31,411 просмотров • 5 месяцев назад

Elon Musk有一个学习方法，解释了一个困扰我很多年的问题，为什么有些东西学完一周就忘光，有些东西一通百通，区别就在于你有没有先建树干。 Elon Musk 说过，要把知识看成一棵语义树，先确保自己理解基本原理，也就是树干和大树枝，再去接触树叶一样的细节，否则那些细节根本无处依附。这句话我琢磨了很久，越想越觉得它解释了一个困扰我很多年的问题，为什么有些东西学完就忘，有些东西一通百通。区别就在于你有没有树干。没有树干的时候，你学到的每一个技巧都是悬在空中的，挂不住，风一吹就掉了，读完一本书一周忘光，学完一门课一个月用不上，本质上都是同一个问题，你在往一棵不存在的树上挂叶子。这个比喻不只是修辞，它完全符合我们大脑的工作机制，神经可塑性的运作方式就是这样的，能带来成功的神经连接会被不断强化，无用的连接像枯枝一样断掉，当你有了坚实的主干结构，新信息才有地方附着，没有这个框架，所有知识都会快速滑落。马斯克自己就是这么干的，他没有先去学怎么造火箭发动机，而是先弄懂火箭为什么要那样工作，物理学、材料科学、热力学的基本原理，一旦掌握了这些，具体的工程决策就变成了可以评估、质疑和改进的东西。芒格也是一样，不死记投资方法，而是从心理学、历史、数学、物理、哲学、生物学里搭建多元思维框架，然后用这个框架在所有领域做决策。一个方法只能解决一个问题，一次有效，一个原理能反复用上百次，应对你还没遇到的场景。哈灵顿·埃默森说过，方法可能有百万种，但原理很少，掌握原理的人能成功选择自己的方法，只试方法而忽视原理的人注定遇到麻烦。所以咱们不管学什么新东西，先别急着找技巧，先问一个问题，这个领域的树干是什么，哪些是一旦理解就能让其他一切都变得更容易的第一性原理。先长树干，再挂树叶。

Elon Musk有一个学习方法，解释了一个困扰我很多年的问题，为什么有些东西学完一周就忘光，有些东西一通百通，区别就在于你有没有先建树干。 Elon Musk 说过，要把知识看成一棵语义树，先确保自己理解基本原理，也就是树干和大树枝，再去接触树叶一样的细节，否则那些细节根本无处依附。这句话我琢磨了很久，越想越觉得它解释了一个困扰我很多年的问题，为什么有些东西学完就忘，有些东西一通百通。区别就在于你有没有树干。没有树干的时候，你学到的每一个技巧都是悬在空中的，挂不住，风一吹就掉了，读完一本书一周忘光，学完一门课一个月用不上，本质上都是同一个问题，你在往一棵不存在的树上挂叶子。这个比喻不只是修辞，它完全符合我们大脑的工作机制，神经可塑性的运作方式就是这样的，能带来成功的神经连接会被不断强化，无用的连接像枯枝一样断掉，当你有了坚实的主干结构，新信息才有地方附着，没有这个框架，所有知识都会快速滑落。马斯克自己就是这么干的，他没有先去学怎么造火箭发动机，而是先弄懂火箭为什么要那样工作，物理学、材料科学、热力学的基本原理，一旦掌握了这些，具体的工程决策就变成了可以评估、质疑和改进的东西。芒格也是一样，不死记投资方法，而是从心理学、历史、数学、物理、哲学、生物学里搭建多元思维框架，然后用这个框架在所有领域做决策。一个方法只能解决一个问题，一次有效，一个原理能反复用上百次，应对你还没遇到的场景。哈灵顿·埃默森说过，方法可能有百万种，但原理很少，掌握原理的人能成功选择自己的方法，只试方法而忽视原理的人注定遇到麻烦。所以咱们不管学什么新东西，先别急着找技巧，先问一个问题，这个领域的树干是什么，哪些是一旦理解就能让其他一切都变得更容易的第一性原理。先长树干，再挂树叶。

AYi

44,193 просмотров • 4 месяцев назад

我大概做过十来个印度人的单子，总结下来，真的没有一个是顺顺利利的，全部都找茬扣钱。以后所有印度人的单子，一律加价20%，否则不做。这个工地在Chino Hills，印度人，签合同的时候只做一个门，而且只能往外开不能往院内开，因为有泳池系统挡住了。完工之后不给尾款，说这个门要往院内开。然后商量的解决方案是把这个门朝院内开，装一个地插固定（只能打开45度，不常用），然后再增加一个常用门，整体做成双开门。而且只能算材料费，人工费不算。按照商量结果做好了，又找理由不付款，说耽误了工期，要求给一个折扣方案。然后我回复说再减100块，立即付钱。如果不行，我一会就过去把2个门都拆走，尾款我也不要了，碰到这样的没办法。

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出埃及

1,298,533 просмотров • 1 год назад

真正言出法随的AI视频工具，终于被我找到了！！而且还是个100%开源的视频世界模型项目！这个用来做视频真的很高级！先说一个长期的“痒点”，做AI视频为了保证空间场景的一致性，不得不生成一大堆各种角度的场景的图片作参考约束，要确保正反打都不会穿帮，要确保镜头转过去再转回来场景不走形，但其实，这个方法很原始！但如果，直接可以生成一个高度一致性的空间，让人物站在该有的位置，并且还能够自由控制镜头在空间里的运动，所有一致性的困扰，就全部解决了！！ AlayaWorld Alaya Lab 就完全是这个思路，根据任何图片和视频，实时渲染一个自由空间，先固化一个场景，然后人物和道具进场，先搭景再拍摄，这样做视频的体验，就无限接近于真实片场！你就像一个导演，站在片场里，并且拥有“言出法随”的能力！改天气、换演员、换服装、甚至直接换场景，可玩性和可控性全部拉满，突发奇想的指令或者是已经设置好“技能”，就可以实时渲染出来！而且这个时长不受限制，一个空间里，“拍摄”多久都可以。想想就很爽，这种创作体验，是前所未有的！！不光是视频，这也完全是彻底改变游戏行业的存在。尤其是那种沉浸感很强的第一人称游戏！越说越激动，这个项目现在是完全开源的，有兴趣的朋友，真的可以关注一下这方面的趋势，我觉得在这个探索世界模型的阶段，这个，就是最好的落地应用！！

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沐阳

30,774 просмотров • 1 месяц назад

搞AI Agent的可以直接冲了，这个Github开源项目，帮你把Demo变成实盘它专门解决一个最现实的问题：你的Agent为什么只能跑demo，上不了实盘？作者是Dex Horthy dex（HumanLayer创始人），他跟至少100位技术创始人聊完 + 实战挖了几百个框架后，提炼出12条真能落地的工程原则覆盖上下文管理、工具调用、状态建模、错误处理、控制流等等核心环节这个项目叫 12-Factor Agents，现在 23.5k+ Star GitHub：

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梭哈.AI

16,672 просмотров • 2 месяцев назад

墙内看到的一个“中国人抢饭合辑”。有些人说这可以理解，因为他们穷怕了。我们这些没有饿过肚子的人不会明白。但是视频里让我最触动的是其中有一段：一男一女在抢一大盆肉。最后大妈抢不过干脆把所有的肉扔地上。 “我吃不到，你也别想吃！” 我想请问，这真的是穷过饿过的人能干出来的事吗？真正饿过的人，会如此不珍惜粮食吗？他这种抢不过就一拍两散的行为，跟他“饿过”完全没有关系，单纯的就是：贪+坏。

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老周横眉

36,014 просмотров • 1 год назад

Clawdbot的创造者说，他最喜欢的模型是Claude Opus。但编程能力最强的，竟然是OpenAI的旧模型Codex。为什么？他说用Codex写代码，有95%的把握可以直接运行。因为它能理解大型代码库，需要的“人工干预”更少。这就像一个经验丰富的老员工，话不多，但活儿干得漂亮。而Claude Opus，虽然被认为综合能力更强，但在编程这个具体任务上，却需要更多技巧和引导才能达到同样效果。有点像一个很聪明但经验不足的新人。这引出一个有趣的问题。我们真的需要那个最“聪明”、最像人的AI吗？还是说，在特定领域，我们更需要一个可靠、高效、甚至有点“无聊”的工具？ Opus更像人，甚至会在聊天中讲出真正好笑的笑话。但Codex在专业领域更可靠。这是否揭示了通用人工智能（AGI）发展的一个岔路口？是追求一个无所不能但样样不精的“全才”，还是打造一系列在各自领域做到极致的“专才”？从制造业到高科技，美国产业的核心优势，向来是那些专注于解决具体问题的实用工具，而不是那些空泛的概念。技术的终点，究竟是创造一个和我们一样的“伙伴”，还是一个能把工作做到极致的工具？这两种路线，哪一个对恢复美国制造业和技术领导地位更有利？

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墓碑科技

62,012 просмотров • 7 месяцев назад

这事儿怎么就没完没了呢。好像怎么辟谣，都会有新的人出来问为什么日本人会这样。根本就没有阴阳菜单。起码这家店没有。日语为什么是单人的，因为这是日本人习惯了的事情。很多时候，尤其是锅料理，很多店都是按照人数决定分量。但是专门为一个人准备店家成本又太高，所以才有最低两人起的说法。如果是四个人，就是乘4的价格了。至于为什么英语菜单直接就是两人份的价格，估计店家英语不好吧，解释起来麻烦，就直接准备了两人份的。说实话，那家店虽然在旅游区，但是一家老店可能最开始的时候也没想过会有这么多不懂日语的人去他们家吃。我相信京都可能还有更多家这样规模没这么大，但是同样有历史的店，可能他们为了省麻烦，干脆就不直接接待不会日语的人，甚至就干脆不接待外国人了。然后我想经过这件事情之后，可能干脆直接不接待外国人的店可能会更多吧。不过好在这事儿在墙外学着，大家不断地解释，可能很多人就知道怎么回事儿了。针对墙内的话就不要解释了。有时候被误解也是一种善意，不要勉强。 🤭🤭🤭🤭

这事儿怎么就没完没了呢。好像怎么辟谣，都会有新的人出来问为什么日本人会这样。根本就没有阴阳菜单。起码这家店没有。日语为什么是单人的，因为这是日本人习惯了的事情。很多时候，尤其是锅料理，很多店都是按照人数决定分量。但是专门为一个人准备店家成本又太高，所以才有最低两人起的说法。如果是四个人，就是乘4的价格了。至于为什么英语菜单直接就是两人份的价格，估计店家英语不好吧，解释起来麻烦，就直接准备了两人份的。说实话，那家店虽然在旅游区，但是一家老店可能最开始的时候也没想过会有这么多不懂日语的人去他们家吃。我相信京都可能还有更多家这样规模没这么大，但是同样有历史的店，可能他们为了省麻烦，干脆就不直接接待不会日语的人，甚至就干脆不接待外国人了。然后我想经过这件事情之后，可能干脆直接不接待外国人的店可能会更多吧。不过好在这事儿在墙外学着，大家不断地解释，可能很多人就知道怎么回事儿了。针对墙内的话就不要解释了。有时候被误解也是一种善意，不要勉强。 🤭🤭🤭🤭

东北御厨💙💛

28,070 просмотров • 1 месяц назад

variational前端套利网格脚本简单搞了一个variational套利网格前端脚本，还有些问题在测试，比较麻的地方是variational只能支持50个订单，超过就会无法下单，不过也合理，还在想办法优化下单逻辑前端不像后端能快速拿到最新价格，网络波动，UI加载等等因素都大大限制了前端脚本的下单速度另外就是如果单边行情也会面临比较大的风险，还得想办法处理，最后的最后，不能放过任何一个打个广告的机会，欢迎大家用我的邀请链接，私聊定时返还手续费:OMNIBGZ4ETT9

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Dazmon

21,138 просмотров • 9 месяцев назад

一个可以完全接管我们 Mac 电脑的 AI 助手，Ghost OS 开源了。只要简单描述下任务，它就能自动打开这些软件，在界面里点来点去，直接把活一次性干完。核心亮点，Ghost OS 是调用苹果系统底层的无障碍接口，而不是通过识别屏幕内容来判断操作。 GitHub：除此之外，还具备记忆功能，当我们用 AI 摸索出一套动作后，下次再干同样的活，就不需要再调 AI，能极大节省 Token 消耗。支持接入 Claude Code、Cursor 等主流 AI 编程工具，完全在本地运行，数据更加安全。

一个可以完全接管我们 Mac 电脑的 AI 助手，Ghost OS 开源了。只要简单描述下任务，它就能自动打开这些软件，在界面里点来点去，直接把活一次性干完。核心亮点，Ghost OS 是调用苹果系统底层的无障碍接口，而不是通过识别屏幕内容来判断操作。 GitHub：除此之外，还具备记忆功能，当我们用 AI 摸索出一套动作后，下次再干同样的活，就不需要再调 AI，能极大节省 Token 消耗。支持接入 Claude Code、Cursor 等主流 AI 编程工具，完全在本地运行，数据更加安全。

高军

56,314 просмотров • 5 месяцев назад

软件已死？没有。但它正在变异。 Sam Altman最近有个判断，在脑子里挥之不去。他说，每家公司现在都是API公司。不管他们想不想要。为什么？因为AI代理人将无处不在。它们会像流水线一样，自动组合各种产品和服务。怎么组合？通过调用你的API。过去的SaaS模式，软件即服务，股价已经开始剧烈震荡。一个时代结束了。一个新时代开启了。这背后真正的问题是什么？当AI代理人可以任意调用数据和功能时，谁来控制它们？身份认证成了新的战场。如果没有一个可信的身份，代理人就可能失控。这听起来是技术问题。但本质是权力问题。谁来定义“可信”？谁来发放这个“数字身份”？是少数几家科技巨头，还是一个凌驾于所有人之上的中心化机构？当每个行为、每个代理人都需要被“认证”才能运行时，这离一个完全被监控和许可的系统还有多远？这套逻辑，从商业安全延伸到社会管理，几乎是无缝的。力量的重塑，总是在人们不经意的地方开始。

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墓碑科技

20,767 просмотров • 6 месяцев назад

最近用 Codex 串起了一个本地 AI 驱动的 COMSOL 仿真自动化流程。简单说，就是用自然语言和 AI agent 控制 COMSOL，自动完成建模、参数设置、求解、结果导出和可视化。目前跑通的案例是一个 3D heat sink 强制对流 / 共轭传热仿真，模型里包括芯片、TIM 层、底座、鳍片和空气域，也导出了温度场、速度场、压力降等结果。这个项目真正的核心价值在于，它直接证明了 AI Agent 完全有能力胜任完整的 CAE 工作流。涵盖建模、参数设置、求解、结果导出和可视化，AI 都可以搞定。未来的工程仿真一定会越来越智能！自然语言 / AI 控制 → COMSOL 自动建模求解 → 仿真结果可视化接下来想继续探索 AI agent 在工程仿真、参数化建模和自动化分析里的更多可能性。 #COMSOL #CAE #Codex #AI #Simulation #Engineering #GPT #GPT5.5 #Gemini #Claude #仿真 #AI自动化

最近用 Codex 串起了一个本地 AI 驱动的 COMSOL 仿真自动化流程。简单说，就是用自然语言和 AI agent 控制 COMSOL，自动完成建模、参数设置、求解、结果导出和可视化。目前跑通的案例是一个 3D heat sink 强制对流 / 共轭传热仿真，模型里包括芯片、TIM 层、底座、鳍片和空气域，也导出了温度场、速度场、压力降等结果。这个项目真正的核心价值在于，它直接证明了 AI Agent 完全有能力胜任完整的 CAE 工作流。涵盖建模、参数设置、求解、结果导出和可视化，AI 都可以搞定。未来的工程仿真一定会越来越智能！自然语言 / AI 控制 → COMSOL 自动建模求解 → 仿真结果可视化接下来想继续探索 AI agent 在工程仿真、参数化建模和自动化分析里的更多可能性。 #COMSOL #CAE #Codex #AI #Simulation #Engineering #GPT #GPT5.5 #Gemini #Claude #仿真 #AI自动化

GoFly

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一只果蝇的大脑，被完整复制进了电脑里。听清楚。这不是一个模仿果蝇的 AI 模型。这是一个真实的、神经元级别的数字拷贝。科学家用电子显微镜扫描了果蝇的大脑。一个一个神经元。一个一个突触。全部数字化。然后，他们把这个“数字大脑”放进一个模拟的身体里。就像一个游戏角色。结果呢？这只虚拟果蝇，自己开始走路、清理身体、寻找食物。没有人教它。所有行为，都刻在它大脑的线路里。几十年来，科技精英们都在说，智能需要通过海量数据“训练”出来。现在看来，智能或许可以直接“转移”。如果一个果蝇的大脑可以被复制…… 下一个会是什么？谁来决定，哪些意识可以被数字化，哪些不行？一个全新的伦理战场，已经打开了。

一只果蝇的大脑，被完整复制进了电脑里。听清楚。这不是一个模仿果蝇的 AI 模型。这是一个真实的、神经元级别的数字拷贝。科学家用电子显微镜扫描了果蝇的大脑。一个一个神经元。一个一个突触。全部数字化。然后，他们把这个“数字大脑”放进一个模拟的身体里。就像一个游戏角色。结果呢？这只虚拟果蝇，自己开始走路、清理身体、寻找食物。没有人教它。所有行为，都刻在它大脑的线路里。几十年来，科技精英们都在说，智能需要通过海量数据“训练”出来。现在看来，智能或许可以直接“转移”。如果一个果蝇的大脑可以被复制…… 下一个会是什么？谁来决定，哪些意识可以被数字化，哪些不行？一个全新的伦理战场，已经打开了。

墓碑科技

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为什么A股散户那么可怜啊，xhs用户「浦东最后的深情」前面集合竞价挂单撤单，后面5-10万做T直接被caixin客服打电话警告不过在竞价交易期间，频繁撤单会造成市场情绪误导触发风控，就算是大游资也不敢这样搞。但小散户不懂规则，好多东西明明之前从来没人说，然后就突然跳出来说你违规，如果不配合他们真有权限冻账户，那能玩的美股、港股又不让玩这也是境内券商的难受之处，一旦触发监管风控系统提醒了，就必须有电话回访录音，换券商解决不了问题，触发监管风控哪个券商都要打电话。听起来A股的规则就是只能亏不能赚，当然不知道你资金有多大，可能大到影响他们赚钱了

为什么A股散户那么可怜啊，xhs用户「浦东最后的深情」前面集合竞价挂单撤单，后面5-10万做T直接被caixin客服打电话警告不过在竞价交易期间，频繁撤单会造成市场情绪误导触发风控，就算是大游资也不敢这样搞。但小散户不懂规则，好多东西明明之前从来没人说，然后就突然跳出来说你违规，如果不配合他们真有权限冻账户，那能玩的美股、港股又不让玩这也是境内券商的难受之处，一旦触发监管风控系统提醒了，就必须有电话回访录音，换券商解决不了问题，触发监管风控哪个券商都要打电话。听起来A股的规则就是只能亏不能赚，当然不知道你资金有多大，可能大到影响他们赚钱了

奶昔🥤

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空间智能赛道刚刚又出了新模型：Moonlake，能生成3D世界，还能同时处理物理、声音、逻辑规则等多种模态与李飞飞的World Labs不同的是，World Labs偏场景生成，Moonlake更重交互，更像是在构建一个可交互、物理正确、逻辑完整、视听一体的“活世界” 给定一句“在街机室里做一个赛博朋克风格的保龄球游戏”需求它能自动拆解成生成3D模型、加物理、摆位置、写规则等10个阶段，自主完成从零到一的开发过程输出一个实时可玩的虚拟保龄球馆，能交互，拿球、投掷、有声音、有分数变化，所有东西都按物理规律运作的核心机制是所有模态绑定在同一个实体上，一次事件，比如球击中瓶子时，位置、物理状态、分数、音效等全模态同步更新对于做游戏的，原来要用一个团队干的活，现在可能一个人就能完成对于老师，几句话生成学生能实时交互的物理实验场景 #世界模型生成 #Moonlake #WorldLabs #空间智能

空间智能赛道刚刚又出了新模型：Moonlake，能生成3D世界，还能同时处理物理、声音、逻辑规则等多种模态与李飞飞的World Labs不同的是，World Labs偏场景生成，Moonlake更重交互，更像是在构建一个可交互、物理正确、逻辑完整、视听一体的“活世界” 给定一句“在街机室里做一个赛博朋克风格的保龄球游戏”需求它能自动拆解成生成3D模型、加物理、摆位置、写规则等10个阶段，自主完成从零到一的开发过程输出一个实时可玩的虚拟保龄球馆，能交互，拿球、投掷、有声音、有分数变化，所有东西都按物理规律运作的核心机制是所有模态绑定在同一个实体上，一次事件，比如球击中瓶子时，位置、物理状态、分数、音效等全模态同步更新对于做游戏的，原来要用一个团队干的活，现在可能一个人就能完成对于老师，几句话生成学生能实时交互的物理实验场景 #世界模型生成 #Moonlake #WorldLabs #空间智能

AIGCLINK

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