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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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Gemini Omni：全新视频模型。看这个视频模型演示，最惊奇的不是画面清晰度，而是黑板文字的连续性。过去 AI 视频最容易露馅的地方，就是文字。第一帧还能看，镜头一动，字母开始融化，公式变成乱码，黑板像被梦境污染过。但这段演示里，粉笔书写、手部运动、黑板痕迹和公式结构，在时间线上保持了相对稳定。这意味着 AI 视频正在跨过一个很关键的门槛：它开始不只是生成每一帧好看的画面，它开始维持一个连续世界。人、手、粉笔、公式、黑板，不再是随机拼出来的视觉碎片，而是同一个场景里持续存在的对象。

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KK.aWSB

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生成视频已经满足不了人类的欲望了，生成世界才是未来！地球Online的虚拟世界版要来了。。。以前我们玩游戏都是一个固定好的世界，比如绝地求生、英雄联盟或者王者荣耀。。。但是我曾经还是畅想过在一个完全「未知」的世界升级打怪，不过从来没觉得这会变成现实，但是最近有一个词叫做「世界模型」非常火，我已经不止一次听说过它的名号。世界模型的定义是：一种能够学习并模拟环境状态变化的 AI 模型。它能根据过去的观察和当前动作，预测：当前状态+动作→下一个状态。例如：汽车当前速度、道路情况、方向盘操作→汽车下一秒的位置和周围环境。也就是说如果置身「世界模型」之内，未来的每一刻都会根据你上一刻的行为而变化，这就很有意思了，如果大家都玩由「世界模型」支撑的游戏，那么每个人的游戏体验都会是独一无二的，这真的有可能颠覆现在的传统行业。之前更多停留在“听说”的阶段，但是 Alaya World 可能真的会让这个想法第一次变为现实，我在它的官网做了一个demo——选择魔法，整个世界为之变色👇。 Alaya World模型以 720p / 24 FPS 实时流式生成了可探索的世界。而且生成过程中可以自由移动来调整视角，通过提示词随时召唤魔法，并支持超过 1 分钟的稳定长时连续生成。但是除了“好玩”之外，「世界模型」肯定会比单纯生成视频更加烧钱，那为什么这些像Alaya Lab这种顶级实验室都在往里面疯狂砸钱。它到底能通过什么方式变现？我特意查了一下它的应用场景，不查不知道，一查吓一跳，「世界模型」真的是在下一盘大棋： 1.帮机器人训练提效降本：在虚拟环境里模拟不同物体、房间和突发情况，让机器人反复练习抓取、行走和操作，不需要在现实中摆放物品，减少设备损坏的风险，从而降低训练成本。 2.帮助自动驾驶测试危险场景：模拟行人突然出现、前车急刹、暴雨大雾等现实中很难主动制造的情况，让自动驾驶系统提前进行大量测试，提高安全性。 3.帮助游戏和影视生成场景：生成可以移动和互动的虚拟空间，从而减少游戏地图、影视场景和3D内容的制作时间。 4.帮助企业提前模拟现实决策。工厂、仓库或建筑公司可以先在虚拟环境中测试设备摆放、生产流程和人员路线，确认方案是否合理后，再在现实中实施，减少试错成本。所以对应的「世界模型」可以通过卖API和算力赚钱、通过软件订阅赚钱、通过企业定制赚钱，简单来说，现在AI视频模型能盈利的渠道它都有，而且甚至能够更广泛。我感觉我每一次赚钱都是抓住了风口，包括Youtube shorts的YPP、小红书虚拟AI产品、X AI自媒体，那下一个关于AI的机会在哪？我很看好「世界模型」，接下来我也会更加仔细研究这个赛道，希望在下一个十年不会下桌🫡 Alaya Word也已经开源：相关技术论文感兴趣的朋友也可以去读一下（我是让AI解释的哈哈哈）：

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逸尘

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阿绎 AYi

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牛逼啊，AI 视频已经从生成一段视频，变成 24 小时不停运转的直播了？？？这是史上第一个由 Higgsfield 打造、GPT-6 Astra 驱动的真人形象无限 AI 直播。 N3on 不需要待在镜头前，新的场景会一直生成。观众发的弹幕还能影响他的行动，让他去哪里、说什么、做什么。这只是一个开始。接下来，做内容的人会开始做 AI 直播，做产品的人会开始搭平台，也会有越来越多的团队和资金投入这个方向。这波才刚开始，现在入场还很早，真的别错过！！！

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余温

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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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来碗牛肉粉

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“如果时间能够被我掌控时间能够自己享用我的rap能够大声朗诵写着Long的Studio 跑遍世界各地秀满足我的所有愿望一直到最后” 翻了很久的相册，想把这三年间拍的照片都一一找出来，最后还是翻到了这个视频。第一次见面印象最深刻的也是这首歌，在舞台上跳舞特别厉害的小男生，原来唱歌也这么好听。当时听不清歌词，也没听懂你对舞台的渴望，只觉得在舞台上的他好像一直是满电模式，直到后来我听了一遍又一遍，拍了一次又一次，这几句歌词已经分不清是“时间”还是“世界”了，但是我真的想满足你所有的愿望。虽然后来再也没听到过你现场唱这首歌，但是歌词里写的“如果可以回到过去，我会努力做好我自己” ，我想说不用回到过去，你在我心里一直都是最好、最棒的那个。希望你不要太敏感，开心再多一点。陪伴你的这段时间里，我很开心也认识了很多好朋友。成为coco的三年里，认识你很幸福，也谢谢你成为贺鑫隆！

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Cocokalo_XINLONG

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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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逸尘

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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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阿西_出海

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Topview Agent V2 x Seedance 2.0 把 AI 视频 15 秒限制突破了以前做 AI 视频：生成一堆 15 秒片段 → 导出 → 剪辑软件拼 → 来回折腾半天现在：在一个平台里就能完成分镜、生成、编辑全流程，生成无时长限制的完整视频。 Topview 还能把你随便说的一个想法自动拆成分镜，然后直接在时间轴上改。新手上手很快，专业用户想用的精细调整也都有，影院级画质。这个体验确实比之前那些只能生成短片段的工具顺畅太多了。如果你用 OpenClaw，装个 Topview Skill 就能用。年度账户的话还可以无限用 Seedance 2.0，挺划算的。TopviewAI 下面是生成的效果👇

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阿西_出海（2.0版）

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突然在想，未来做游戏 Demo，还要先把地图、特效、交互全都做完吗？？！刚看到 Alaya Lab 的 Alaya World：镜头走进冰雪荒原，抬手下指令，雪地裂开，骷髅爬了出来。关键不是“这段视频很像游戏”，而是世界本来就在运行，你中途开口，它就沿着现场往下长。这已经不太像生成视频，更像走进一场还没写完的游戏。

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Cell 细胞

16,451 просмотров • 2 месяцев назад

李飞飞的 World Labs 发布了他们新的世界模型 Atlas，这个看起来比上一代厉害多了。通过一张图片就可以创建一个非常完整的 3D 空间场景，你可以在里面随意运动，它也能理解时间的演变规律。它能将一张或多张输入图像整合进一个共享的空间上下文中，让每张图像都锚定在三维空间中的具体位置，再以此继续生成后续内容，既能保证当前场景的一致性，又能想象出没有看到的内容。它主要支持三大任务：生成图像和视频：能从一张或多张参考图出发，以像素级精确的相机控制生成不同角度的图像或完整视频，最长可输出 1 分钟 1440p 的视频 3D 场景重建：用一张或几十张图片重建真实的 3D 场景，直接生成点云、3D 高斯泼溅（3D Gaussian Splatting）等三维结果（图片越多还原越真实），效果甚至超过了专门针对 3D 高斯泼溅优化的模型时空仿真：能把几台普通手机拍摄的视频重新取景成“子弹时间”效果，还可以为机器人训练生成测试数据

李飞飞的 World Labs 发布了他们新的世界模型 Atlas，这个看起来比上一代厉害多了。通过一张图片就可以创建一个非常完整的 3D 空间场景，你可以在里面随意运动，它也能理解时间的演变规律。它能将一张或多张输入图像整合进一个共享的空间上下文中，让每张图像都锚定在三维空间中的具体位置，再以此继续生成后续内容，既能保证当前场景的一致性，又能想象出没有看到的内容。它主要支持三大任务：生成图像和视频：能从一张或多张参考图出发，以像素级精确的相机控制生成不同角度的图像或完整视频，最长可输出 1 分钟 1440p 的视频 3D 场景重建：用一张或几十张图片重建真实的 3D 场景，直接生成点云、3D 高斯泼溅（3D Gaussian Splatting）等三维结果（图片越多还原越真实），效果甚至超过了专门针对 3D 高斯泼溅优化的模型时空仿真：能把几台普通手机拍摄的视频重新取景成“子弹时间”效果，还可以为机器人训练生成测试数据

歸藏(guizang.ai)

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前两天用了ChatCut我以为它已经很牛了至少在某些程度上能替代剪映，没想到今天部署的这个开源项目OpenMontage更厉害，只需要接入大模型它就能直接帮你写好提示词分镜脚本，有哪里不对的还可以让它改，我刚就说了一句“帮我生成一个15秒的猫和老鼠的视频”，它就给我做了一个这样的视频出来，自从有了AI各行业的压力是越来越大了，以后动画设计那些我感觉越来越多人要失业了。

前两天用了ChatCut我以为它已经很牛了至少在某些程度上能替代剪映，没想到今天部署的这个开源项目OpenMontage更厉害，只需要接入大模型它就能直接帮你写好提示词分镜脚本，有哪里不对的还可以让它改，我刚就说了一句“帮我生成一个15秒的猫和老鼠的视频”，它就给我做了一个这样的视频出来，自从有了AI各行业的压力是越来越大了，以后动画设计那些我感觉越来越多人要失业了。

科技俊 | Tech Jun

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$EMBER 这一单给我带来了 2400 $SOL 的利润最近这个市场真的越来越有意思了我觉得这也是为什么有些人靠 memecoin 能一直赚到大钱真正有结果的人，不会只盯着一条链或者一个 narrative 哪里开始有机会，就去哪里很多时候，真正拉开差距的，不是什么复杂操作只是你有没有在机会出现的时候，已经站在那边了

$EMBER 这一单给我带来了 2400 $SOL 的利润最近这个市场真的越来越有意思了我觉得这也是为什么有些人靠 memecoin 能一直赚到大钱真正有结果的人，不会只盯着一条链或者一个 narrative 哪里开始有机会，就去哪里很多时候，真正拉开差距的，不是什么复杂操作只是你有没有在机会出现的时候，已经站在那边了

Kaze ⛩️⚡

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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

22,988 просмотров • 3 месяцев назад

OpenClaw 已经过时了。如果你现在还在用 OpenClaw，说明你可能还没看到 Hermes Agent。很多人对 agent 的理解，还停留在“会调工具”“会自动执行”这一层。但这套东西很快就要卷废了。下一阶段比的根本不是谁能多 call 几个 tool，而是谁的 agent 会学习、会记忆、会随着任务一起成长。 Hermes Agent 真正有意思的地方就在这：会从经验里沉淀 skill 会在使用中自我改进会搜索过去的对话和任务会逐渐建立对你的理解还能跨 Telegram、Discord、Slack、CLI 持续工作说白了，别的 agent 还在想办法“替你执行”， Hermes 已经在试图变成“你的长期数字分身”了。所以不是 OpenClaw 不行，而是这条路线已经开始落后了。接下来真正值得看的，不是哪个 agent 更像 demo，而是哪个 agent 越用越强。项目：👇

OpenClaw 已经过时了。如果你现在还在用 OpenClaw，说明你可能还没看到 Hermes Agent。很多人对 agent 的理解，还停留在“会调工具”“会自动执行”这一层。但这套东西很快就要卷废了。下一阶段比的根本不是谁能多 call 几个 tool，而是谁的 agent 会学习、会记忆、会随着任务一起成长。 Hermes Agent 真正有意思的地方就在这：会从经验里沉淀 skill 会在使用中自我改进会搜索过去的对话和任务会逐渐建立对你的理解还能跨 Telegram、Discord、Slack、CLI 持续工作说白了，别的 agent 还在想办法“替你执行”， Hermes 已经在试图变成“你的长期数字分身”了。所以不是 OpenClaw 不行，而是这条路线已经开始落后了。接下来真正值得看的，不是哪个 agent 更像 demo，而是哪个 agent 越用越强。项目：👇

axiaisacat

33,329 просмотров • 5 месяцев 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

29,152 просмотров • 8 месяцев назад

上一次用的是可灵的模型，这一次用的是 sd2.0 的模型，角色选取的是我之前生成图片的其中的一个角色。感觉在情绪把控这方面，真的已经很到位了，很难以想象两年前的AI还不会吃面，现在就已经能够精准的落泪了。这才720p看着就这么的高清，那4k会是什么样子的

上一次用的是可灵的模型，这一次用的是 sd2.0 的模型，角色选取的是我之前生成图片的其中的一个角色。感觉在情绪把控这方面，真的已经很到位了，很难以想象两年前的AI还不会吃面，现在就已经能够精准的落泪了。这才720p看着就这么的高清，那4k会是什么样子的

南鸢 nuyoah

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