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卧槽。这么小的模型，居然这么牛逼。。。蚂蚁百灵前几天开源了一个设计模型，叫 Ming-Image-0.1-Design，才 6B。放在现在的生图模型里，基本属于小不点了。然后这个小不点，在 Artificial Analysis 的 UI/UX 设计榜上，拿了开源第一。我寻思了一下，以后生图，是不是就可以不花钱了？它到底能干啥。你说一句：画一台废弃工厂里的人形机器人，胸口发光，旁边飘个无人机。它啪一下就给你画出来，细节清楚，光影很有电影感。更骚的是，它还有个兄弟，叫 Layer。把这张图丢给 Layer，它能把机器人、无人机、背景一层层拆开，全是透明底，连被挡住的背景都自动补好了。想挪就挪，想换就换，跟在 PS 里打开分层文件差不多。我是真的愣了一下。先看视频我自己跑出来的👇

产品经理老王霸

10,725 subscribers

57,249 次观看 • 1 天前 •via X (Twitter)

艺术教育科学技术

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

21 条评论

产品经理老王霸的头像

产品经理老王霸1 天前

说说我是怎么部署的。坦率的讲，比我想的简单多了。我是在自己的 MacBook M3 Max 上本地跑的，没租服务器，也没买会员。6B 这个体量，对硬件真的挺友好，一台稍微好点的笔记本就能扛住。如果你不想折腾本地，官方在 OpenRouter 上开了两周的免费 API，搜 inclusionai/ming-image-0.1-design 就能直接调。 🚀 免费的，不薅白不薅。 Ming-Image-0.1-Design Ming-Image-0.1-Design-Layer

波妞PONYO 的头像

波妞PONYO1 天前

6B 能做到这程度确实有点颠覆了，关键 Layer 拆图这个功能太接地气，省了海量 PS 切图补图的时间！

产品经理老王霸的头像

产品经理老王霸1 天前

非常厉害的模型能做到这点

产品经理老王霸的头像

产品经理老王霸1 天前

完整提示词放这了，可以直接抄👇 生成一张细节极其丰富、具有电影质感的科幻概念插画。画面主体是一台结构复杂的全身人形工程机器人，站在未来机器人维修车间的中央。采用四分之三侧面视角，机器人从头部到双脚完整出现在画面中，不能裁切头部、手臂、手指或脚部。机器人的外壳由象牙白和炭黑色装甲组成，具有真实的工业磨损和细小的工业标识。装甲之间露出复杂的铜质导线、编织线缆、微型伺服电机、多层钛合金板、液压活塞、外露齿轮和精密机械连接结构。双手具有完整、精细、可活动的机械手指，双腿采用分段式机械结构。胸口中央安装一个圆形反应堆，发出明亮的琥珀色光芒；双眼发出青绿色光芒。整体机械设计应符合可信的工程逻辑，材料质感真实，结构精密，细节丰富。在画面左上方，一台小型球形巡检无人机独立悬浮，与机器人主体保持清晰的空间间隔。在画面右上方，一块半透明的青色全息机械结构示意面板独立悬浮，与机器人和无人机彼此分离。在画面左下方的前景地面上，放置一个小巧的橙色工具箱和几件精密维修工具。工具箱和工具应与机器人主体保持明确的空间分离。背景是一个昏暗、宽敞的未来工业机库与机器人维修车间，可见钢制横梁、远处的机械设备和工业设施。使用温暖的轮廓光勾勒机器人边缘，并以蓝色环境光照亮车间，形成具有戏剧性的电影级光影。画面风格为高品质、清晰锐利的科幻概念艺术。强调真实可信的金属与装甲材质、极其复杂的工程结构、丰富的机械细节，以及均衡的画面构图。机器人、无人机、全息面板、前景工具和车间背景应具有明确的视觉层次，各物体之间保持清晰分离，便于后续拆分成独立图层。画面中不要出现文字、标题或水印。所有主要物体完整入画，不要裁切。

产品经理老王霸的头像

产品经理老王霸1 天前

最后聊下我的出图方法。别只丢一句需求给它。这模型吃得下特别长的提示词，官方说能到 8K，你写得越像一份正经的设计需求，它出得越稳。我这次做的是机器人图层动画，提示词的逻辑其实很简单。主角写细，配角分开，背景打光，最后提醒它别粘在一起、别写字。为啥要让它们分开？因为后面要丢给 Layer 拆，东西挤成一团，拆出来就糊了。出完图，丢给 Layer 一拆，机器人、无人机、面板、工具箱、背景，自己就分成了一层一层。再让无人机飘起来，让面板闪起来，一张静态图，就这么动了。这种感觉，太爽了。完整提示词放这了，可以直接抄👇

麻酱AI实验室的头像

麻酱AI实验室1 天前

这个展示视频也好炫酷啊

苏打白.Dev 的头像

苏打白.Dev1 天前

这个模型的Layer真的不错，很少见。

tauren warlock 的头像

tauren warlock1 天前

6b根本就不小！最新qw2.1也才7啊

恒星sun 的头像

恒星sun1 天前

这套组合看着挺全啊，图能生成，图层能拆，居然连 PPT 都能接上。

Modengsir AI 的头像

Modengsir AI1 天前

视频挺有趣，自己工作台搞的么

产品经理老王霸的头像

产品经理老王霸1 天前

没毛病

Modengsir AI 的头像

Modengsir AI1 天前

还得是王老师，🐂的很

一飞冲天的头像

一飞冲天1 天前

模型虽小，但是功能真不少

恒星sun 的头像

恒星sun1 天前

6B 还能冲到开源 UI/UX 第一，最想看它做中文海报时文字和版式稳不稳。

无好即好的头像

无好即好1 天前

惊讶啊，不只是 6B 还能把图画成这样。而是它把“生成”后面那一步也补上了——拆层、补背景、继续编辑。很多时候，真正决定好不好用的，不是第一张图有多惊艳，而是后面能不能改。

Yuze 的头像

Yuze1 天前

6B 还能分层拆图，这个 Layer 功能确实实用

恒星sun 的头像

恒星sun1 天前

比起单张成图，我更好奇它做出来的页面能不能直接拿来用

Evan.Z 的头像

Evan.Z1 天前

小体量大能量！6B就能拿下开源UI榜第一，Layer的智能图层拆解才是真神级杀招，后期改图终于不用脱层皮了！

good hello 的头像

good hello1 天前

拆图层🐂🍺

MMAGR 的头像

MMAGR1 天前

牛🐂

燎原的头像

燎原1 天前

你在逗我还是逗大家？你看它小，你显卡小于60GB你装一个完整版试试

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😲 太牛了，AI生图终于能修改了。一个 6B 的国产开源图片模型，一出来就登顶 AA UI/UX Design 开源第一。我本来以为，Ming-Image-0.1 也就是又一个更会画海报的模型。结果测试后发现它生成完以后，真的能改。人物是人物，标题是标题，贴纸是贴纸，背景是背景。不是生成一张 PNG 然后跑路。 🔥 它可以把一张设计稿，拆成一层一层带语义的完整 RGBA Layer，继续往后改。我直接拿一张 4090 48G跑了一轮。下面说说，这东西到底牛逼在哪👇

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实践哥 Li

68,824 次观看 • 6 天前

99%的人拿GPT Image 2当画笔用，亏大了！最强玩法其实是“图层切割术”，一键吐出PSD分层文件，直接省下一个设计师的工资！别再去死磕什么提示词画大图了，今天教你一个GPT Image 2藏着的“物理外挂”，直接把工作流从“手搓”进化到“全自动”。 1⃣ 开启“隐形”模式：在提示词里加一句“背景透明”，它能直接生成带Alpha通道的PNG。不管是花字还是素材，抠图？不存在的，生出来就是透底的。 2⃣ 隔空取物与自动补全：传一张照片，让它把人物和背景分离。不仅人物抠得干干净净，连原本被挡住的背景它都能脑补给你填上，强迫症福音。 3⃣ 一键导出PSD：最炸裂的来了。输入“导出分层PSD”，它后台直接跑Python脚本，把图层打包好发给你。直接拖进PS，图层名字都给你分好了，这哪是AI，这是请了个免费美工。 4 2.5D视差动画SOP：拿到分层图，扔给AI Agent（如Remotion），一句话：“把这张图分9层，做个青春感视差动画”。以前要在AE里K半天关键帧，现在喝完咖啡视频就做好了。

99%的人拿GPT Image 2当画笔用，亏大了！最强玩法其实是“图层切割术”，一键吐出PSD分层文件，直接省下一个设计师的工资！别再去死磕什么提示词画大图了，今天教你一个GPT Image 2藏着的“物理外挂”，直接把工作流从“手搓”进化到“全自动”。 1⃣ 开启“隐形”模式：在提示词里加一句“背景透明”，它能直接生成带Alpha通道的PNG。不管是花字还是素材，抠图？不存在的，生出来就是透底的。 2⃣ 隔空取物与自动补全：传一张照片，让它把人物和背景分离。不仅人物抠得干干净净，连原本被挡住的背景它都能脑补给你填上，强迫症福音。 3⃣ 一键导出PSD：最炸裂的来了。输入“导出分层PSD”，它后台直接跑Python脚本，把图层打包好发给你。直接拖进PS，图层名字都给你分好了，这哪是AI，这是请了个免费美工。 4 2.5D视差动画SOP：拿到分层图，扔给AI Agent（如Remotion），一句话：“把这张图分9层，做个青春感视差动画”。以前要在AE里K半天关键帧，现在喝完咖啡视频就做好了。

Vincent

192,629 次观看 • 5 个月前

🔥AI搬回本地！ $NVDA 黃仁勋剛剛宣布重大突破，个人电脑迎来全新时代！ ———————————— 过去四十年，一直是你在伺候电脑。这一次，它要反过来。我们这代人，是被机器训练大的。记快捷键，清后台，等进度条，文件存在哪个文件夹自己得记牢，我们学会的全是“迁就它”，把自己一点点训练得像台机器，它才肯好好干活。所以黄仁勋这次最重要的东西，很多人看漏了。不是又一个开源模型，也不是新芯片的跑分。是 AI 要从云端“搬回家”，住进你这台本机里。这两年我们用的 AI，说穿了都是“租来的大脑”。你得先把家底打包上传：合同、工资条、还没写完的东西、和家人的聊天记录。它在别人的机房里跑，按别人的价收钱，入口攥在别人手里。聪明是真聪明，可它始终不是你的，你只是个访客。而“本地 Agent”这四个字的意思是：这些东西，终于可以留在你自己屋里了。不用上传，不用排队，不用看网速的脸色。它能看你的文件、懂你开着的软件、替你把那些零碎活儿干完。第一次，电脑不再是你点一下它动一下的工具，而是一个会自己动手的人。为了这件事，老黄把数据中心级的算力，上百 GB 的统一内存、接近一个 petaflop 的性能，硬塞进了一台摆得上书桌的小机器。不是为了让你在本地跑个玩具模型，是为了让你桌上这台电脑，真有本事自己干活。往大了说，棋局其实很清楚：云端那颗大脑，继续在数据中心里想最难的事；你桌上这台，负责手脚，管你每天的柴米油盐。而老黄想要的，是大脑和手脚，两头都攥在自己手里。但我更想讲的，是那种很具体的感觉。PC 是上一代互联网的入口，手机是移动时代的入口。下一个入口不在某个网站里，就在你书桌上那台开机的电脑里。谁先住进去，谁拿下下一个十年。所以他这次真正想说的，从来不是“我们出了块更强的芯片”。而是过去四十年，你把自己训练得越来越像一台电脑。从今往后，是电脑，开始学着像你请来的那个人。

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老白

15,858 次观看 • 3 个月前

Agent比软件高一个层级，本质就在于：你有没有真把它当人看，给它配备一台专属电脑。给足权限，它就活了：你在手机上和它聊，它在远端干，聊着聊着，你就把活干完了；加上Cron机制，它就是7x24小时主动工作的数字员工，而不是拨一下动一下的程序。

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傅盛

27,949 次观看 • 7 个月前

网上泄漏了一段视频，我看完直接麻了。有人用 AI 搭了条机械臂，专门用来解锁被偷手机的锁屏。机械臂按每一个 6 位密码。稳。慢。不累。真要干，一百万种组合它都能挨个试完。但这还不是最疯的。你以为试错 10 次就锁死对吧？经典安全网。结果这人把手机连上电脑，让 AI 在固件里把「失败次数计数器」定位出来，当场给补丁掉了。计数器……直接消失。手机已经失败了六百次，它自己还不知道。于是你得到的是：一条不会停的物理机械臂＋一台忘了「该拦住你」的手机。所以那句「输错 10 次就锁」—— 在有人手里有台打印机、一个周末、再加个大模型的时候，基本就是演给你看的。建议收藏的不是怎么学这个。是赶紧把密码设长一点，别再用生日六位数了……

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山羊赚钱笔记

1,134,231 次观看 • 15 天前

🚨Stitch 这次升级不得了，我觉得重点不是多了几个功能，而是 Google 正在重写 AI 设计工具的定义。 1/ Google 昨晚更新了 Stitch，官方给它的新定位很直接： AI-native software design canvas。 2/ 翻译成人话就是：它不想只做一个 “你写一句 prompt，我给你几张 UI 图” 的工具了。 3/ 这次更新，核心就 5 个方向：无限画布更聪明的设计代理语音交互即时原型设计系统 + DESIGN.md 4/ 最值得看的第一点，是 AI 原生画布。现在的 Stitch 不只是吃 prompt。还可以把图片、文本、代码一起作为上下文。这说明它开始更像“设计工作台”，而不是一次性生成器。 5/ 第二点，是 agent 变强了。 Google 这次明确说，新 design agent 能理解整个项目演进过程，而且还有 Agent manager，支持你并行探索多个设计方向。 6/ 第三点，是语音进入设计主流程。你可以直接对着画布说话让 Stitch 一边听一边改还能给你实时设计反馈 7/ 第四点，是即时原型。现在 Stitch 可以把静态设计快速变成交互原型，点一下 Play 就能看 flow，甚至还能自动补出逻辑上的下一屏。 8/ 第五点，是很多人会低估的 DESIGN.md。 Google 把设计规则做成了一个 agent-friendly markdown，支持导入、导出、复用，还支持从 URL 提取设计系统。 9/ 所以这次 Stitch 真正从“帮你出图”，走向“参与整个设计流程”。 10/ 一句话总结： 2025 年的 Stitch，更像 UI 生成器。 2026 年这次升级之后，它开始更像 AI 设计工作台。

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比特币橙子Trader

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一个印度小哥花半个月做了一只 AI 机器，成本不到700块这只小家伙叫"核桃"，别看便宜，功能一点不像玩具首先走路不是预设动作，是用强化学习训练出来的。视频里左边电脑屏幕上能看到训练曲线和 3D 仿真画面——先在模拟环境里让它自己学怎么走，练几百万次，然后把模型部署到实体机器人上。走出来的步态很自然，不是那种机械的一抬一落然后它有视觉感知。装了摄像头，画面右上角显示"Feeling Suspicious"和"MOVING"——它不只是能"看"，还能根据环境变化产生状态反馈最厉害的是接了大语言模型做语音交互。开发者跟它说 hello 它有反应，说 go back to sleep 然后把它按倒，它就真的趴下不动了 700块钱做出强化学习步态 + 语音交互 + 视觉感知，这个性价比太离谱了宇树最便宜的机器狗也要大几千，波士顿动力那些更不用说。这个项目证明了具身智能的门槛正在被打到地板上

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Vincent

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很多人用AI，都用错了。这是Claude代码创造者Boris Cherny的观点。他说，太多人想把AI模型塞进一个盒子里。强制它执行死板的流程。第一步，第二步，第三步。像个机器人产线工人。结果呢？效果反而更差。真正聪明的做法是什么？给它工具。给它自由。给它一个目标。然后让它自己想办法去解决问题。别一开始就喂给它海量信息。给它一个能自己找信息的工具就行了。这让人想起一个老问题。是精密的计划经济能赢？还是自由的市场能赢？答案好像越来越清楚了。技术在进步，但背后的哲学却总在重复。到底是控制带来效率，还是自由带来繁荣？

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墓碑科技

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别再信那些吹得天花乱坠的鬼话了——什么用个机器人，不投钱就能月入百万？纯属扯淡。我们团队现在就在实打实地训练三个不同的交易机器人，专门在 Polymarket 上跑。为了优化这几个玩意儿，团队里的 AI 开发整整一周都在加班加点地调参数、改代码。前两天我采访了一个靠着机器人赚了上百万美元的哥们儿，他原话是这么说的： “别看那些机器人赚得多，背后根本不是一个人在搞。光测试算法就得熬两个多月，开发过程也不是扔给AI自己跑就完事了，代码至少得五六个甚至十来个有几十年经验的老手反复打磨。那些说花一百美元、一周就能做出赚钱机器人的，绝对是睁眼说瞎话，技术上根本不可能。而且机器人上线之后还得一直盯着，不断改进，这玩意儿根本不是什么‘躺着赚钱’的被动收入，它就是一门正经生意。” 这话我听着一点都不新鲜，但又一次提醒我——钱这东西，真没一个是好赚的。现在我自己也开始动手做第一个代理了，看着团队每天这么拼，我就知道这投入值。路都是一步一步走出来的，哪有那么多捷径。这是那个机器人的地址，感兴趣的可以自己瞅瞅：如果想跟着它操作，可以试试这个跟单工具：

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我的龙虾帮我把日本七天旅行全安排了，行程 + 机票都查好了，最后还把结果发到了我邮箱。用的是扣子 2.5，拆解一下它是怎么做的。这次主打的概念是"满配 Agent"，说白了就是 AI 不再只是一个聊天框，你可以给它配一台云手机、一台云电脑、一个独立邮箱，让它自己去干活。先建了个 Agent，给它起了名换了头像。然后去虾评装了个旅行规划 Skill，让它用云手机帮我排行程。规划完之后它用自己的邮箱把行程发到了我个人邮箱。第一印象：确实不只是聊天了👇

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墓碑科技

15,577 次观看 • 9 个月前

OpenAI刚刚开源的这个东西，感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。现在大家都在卷模型写代码有多强，但其实真正的瓶颈早就不是生成了。一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent，再多就会注意力崩溃，生产力直接归零。有了Symphony，直接把这个上限干到了几十个。它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。你开一个任务，它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。自己写代码，自己跑测试，自己做交叉Review，damn！全部搞定之后，会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿，安全和性能专项审查通过，改了UI就自动录好操作视频。所有验证全过了，才会出现在你的Human Review队列里。以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。以前你是监工，盯着Agent一步一步写代码，上下文切到吐。现在你是老板，只需要看最终的结果。满意就点合并，不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。记住兄弟们，永远不要手把手指挥Agent，永远不要替它干活。这可不是啥实验室概念，OpenAI自己已经这么干了。三个工程师，五个月，写了一百万行代码，0行人工写的。产品已经有几百个内部用户，每天都在迭代。我觉得他们最厉害的不是模型，是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明，而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。我觉得未来最好的工程师，再也不是写代码最快的人，而是那些最会写规则，最会设计反馈回路，最会给Agent搭舞台的人。现在Symphony已经开源了，它甚至不是一个成品。是一个17k token的完整SPEC。你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent，十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇

OpenAI刚刚开源的这个东西，感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。现在大家都在卷模型写代码有多强，但其实真正的瓶颈早就不是生成了。一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent，再多就会注意力崩溃，生产力直接归零。有了Symphony，直接把这个上限干到了几十个。它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。你开一个任务，它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。自己写代码，自己跑测试，自己做交叉Review，damn！全部搞定之后，会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿，安全和性能专项审查通过，改了UI就自动录好操作视频。所有验证全过了，才会出现在你的Human Review队列里。以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。以前你是监工，盯着Agent一步一步写代码，上下文切到吐。现在你是老板，只需要看最终的结果。满意就点合并，不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。记住兄弟们，永远不要手把手指挥Agent，永远不要替它干活。这可不是啥实验室概念，OpenAI自己已经这么干了。三个工程师，五个月，写了一百万行代码，0行人工写的。产品已经有几百个内部用户，每天都在迭代。我觉得他们最厉害的不是模型，是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明，而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。我觉得未来最好的工程师，再也不是写代码最快的人，而是那些最会写规则，最会设计反馈回路，最会给Agent搭舞台的人。现在Symphony已经开源了，它甚至不是一个成品。是一个17k token的完整SPEC。你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent，十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇

AYi

63,210 次观看 • 5 个月前

不用羡慕 Adobe 了，Lovart 也上线了图层拆封功能。只需要一键就能把图像拆成各种不同的元素。同时里边比如说文字这种可以编辑的，也可以直接进行编辑。他们内置了很多字体，然后颜色对企业都可以进行编辑。再配合上他们原来有的，比如说抠图功能、重新生成功能，还有编评论功能，就可以玩出很多的花样了。一套基于 AI 的图像编辑路径，还是挺好的。那我自己做的一张图试了一下，一键就把那张图拆零碎了。标题是标题，主视觉是主视觉，然后副标题也都可以编辑文字，然后背景包括下面的小字都识别出来，非常小的小字。还有就是我发现他改这种英文的图表挺方便，就是你把它一下把文字全部炸出来，然后把它全部翻译成中文，里边的排版啥的都能会变，非常的方便。要是 Agent 他能干这个事儿，就比如它可以一键帮我把英文翻译成中文，再回填回去，这个就更好了。希望他们的评论 Agent 后边能支持这种功能。

不用羡慕 Adobe 了，Lovart 也上线了图层拆封功能。只需要一键就能把图像拆成各种不同的元素。同时里边比如说文字这种可以编辑的，也可以直接进行编辑。他们内置了很多字体，然后颜色对企业都可以进行编辑。再配合上他们原来有的，比如说抠图功能、重新生成功能，还有编评论功能，就可以玩出很多的花样了。一套基于 AI 的图像编辑路径，还是挺好的。那我自己做的一张图试了一下，一键就把那张图拆零碎了。标题是标题，主视觉是主视觉，然后副标题也都可以编辑文字，然后背景包括下面的小字都识别出来，非常小的小字。还有就是我发现他改这种英文的图表挺方便，就是你把它一下把文字全部炸出来，然后把它全部翻译成中文，里边的排版啥的都能会变，非常的方便。要是 Agent 他能干这个事儿，就比如它可以一键帮我把英文翻译成中文，再回填回去，这个就更好了。希望他们的评论 Agent 后边能支持这种功能。

歸藏(guizang.ai)

23,064 次观看 • 10 个月前

太让我惊讶了！我只是丢给它一条 B 站视频，说了句 clone，它就把这条视频的整套做法还给了我，还是能改的源码。传统工具给我的是一份分析报告。 Hypit 直接给了我源码：谁说哪句话、哪个词变色、哪张表情包在第几个字弹出来，全写在里面。能改，能复用，能进 git。我说 "换成 2 个外国人，背景换一个美丽的自然风景"，两人搬到了湖边。再说 "背景换成皮尔特沃夫，形象换成 LOL 的 2 个角色 cos"，凯特琳和杰斯站进了海克斯城。对白和字幕一个字没动。我用的还只是 WorkBuddy，Seedance 2.5 两版合计 4.338 刀，就跑成了这样。换成 Claude Code 或 Codex 会是什么样，我真不敢想！？它不是视频模型也不是剪辑软件，是给 AI Agent 做视频的开源语言。核心不收费，BYOK。地址我放评论区了👇

太让我惊讶了！我只是丢给它一条 B 站视频，说了句 clone，它就把这条视频的整套做法还给了我，还是能改的源码。传统工具给我的是一份分析报告。 Hypit 直接给了我源码：谁说哪句话、哪个词变色、哪张表情包在第几个字弹出来，全写在里面。能改，能复用，能进 git。我说 "换成 2 个外国人，背景换一个美丽的自然风景"，两人搬到了湖边。再说 "背景换成皮尔特沃夫，形象换成 LOL 的 2 个角色 cos"，凯特琳和杰斯站进了海克斯城。对白和字幕一个字没动。我用的还只是 WorkBuddy，Seedance 2.5 两版合计 4.338 刀，就跑成了这样。换成 Claude Code 或 Codex 会是什么样，我真不敢想！？它不是视频模型也不是剪辑软件，是给 AI Agent 做视频的开源语言。核心不收费，BYOK。地址我放评论区了👇

huangserva

127,349 次观看 • 19 天前

小扎吐槽苹果和 Google，以及谈为什么开源 AI **Mark Zuckerberg**: 我认为移动生态系统中普遍存在的一个问题是有两个把持入口的公司，Apple 和 Google，它们可以告诉你可以构建什么。在我们的历史中有很多次，比如有经济层面的情况，就是我们构建了些东西，然后它们就会拿走我们大部分的收入，但还有一种是质量层面，这实际上让我更加不满，也就是有很多次我们推出或希望推出某些功能，然后Apple就会说，不，你不能推出这功能。这真的很糟糕。问题是，这样的世界是否会在AI领域复现，就像你会有一小部分拥有封闭模型的公司，它们控制API，因此将能够告诉你可以构建什么。我可以说，对我们来说，自己构建一个模型以避免处于那种位置是值得的。我不希望那些其他公司告诉我们可以构建什么，而且我认为从开源的角度来看，很多开发人员也不希望那些公司告诉他们可以构建什么。这就是我坚定支持开源的原因之一，我认为未来AI的集中化可能像其广泛传播一样具有潜在危险。我发现很多人都在思考，如果我们能实现这种技术，那么让它广泛传播是否不利。我认为另一种可能也很糟糕的情况是，如果一个机构掌握了一种强大的AI远超其他所有人的，这同样是非常糟糕的。在我看来，一个理想的世界应该是这样的：AI技术被广泛而均衡地应用，随着时间推移逐步增强其健康性。在这样的世界里，各种系统能够相互制衡，这种平衡的状态比一个高度集中化的世界要健康得多。虽然风险无处不在，但我觉得有一个风险我想人们我并没有听到太多人提及。 **Dwarkesh Patel**:举例来说，一个价值100亿美元的模型，如果经过评估是完全安全的，你们会选择开源吗？ **Mark Zuckerberg**:我的答案是，只要这个模型对我们有所帮助，那我们就会开源。 **Dwarkesh Patel**: 那如果这个模型是用100亿美元的研发经费研发出来的，然后现在要开源呢？ **Mark Zuckerberg**: 我们一直以来都有开源软件的传统，但是我们并不会开源我们的产品。比如说，我们并不会将Instagram的代码开源，但我们会开源许多底层的基础设施。我们历史上最大的一个项目可能就是开放计算项目。在这个项目中，我们将我们所有的服务器的设计网络交换机和数据中心的设计开源了，这对我们来说非常有帮助。因为很多人可以设计服务器，但现在，大家普遍都采用了我们的设计，这就意味着整个供应链都围绕我们的设计展开，规模变大，对所有人来说都变得更便宜，为我们节省了数十亿美元。这真是太棒了，对吧？因此，我认为开源有多种方式可以对我们有所帮助。一种就是，如果有人能够找出更便宜的运行模型的方法，我们将花费数十亿甚至上千亿美元，在所有这些模型上，所以如果我们能做的更有效率，那我们就可以节省数十亿甚至上百亿美元，这可能本身就非常有价值。 **Dwarkesh Patel**: 关于开源，我很想知道你是否认为像PyTorch、React、Open Compute这样的开源项目，对世界的影响是否已经超过了Meta在社交媒体方面的作用。 **Mark Zuckerberg**: 因为我曾经和使用这些服务的人交谈过，他们觉得这是有可能的，因为互联网的很大一部分都在运行这些项目。这是一个有趣的问题，我认为几乎有一半的世界人口都在使用我们的产品，这是一个真实的点，所以我觉得这很难超越。但不管怎样，我还是认为开源是一种新的、非常強大的建设方式。来源：

小扎吐槽苹果和 Google，以及谈为什么开源 AI Mark Zuckerberg: 我认为移动生态系统中普遍存在的一个问题是有两个把持入口的公司，Apple 和 Google，它们可以告诉你可以构建什么。在我们的历史中有很多次，比如有经济层面的情况，就是我们构建了些东西，然后它们就会拿走我们大部分的收入，但还有一种是质量层面，这实际上让我更加不满，也就是有很多次我们推出或希望推出某些功能，然后Apple就会说，不，你不能推出这功能。这真的很糟糕。问题是，这样的世界是否会在AI领域复现，就像你会有一小部分拥有封闭模型的公司，它们控制API，因此将能够告诉你可以构建什么。我可以说，对我们来说，自己构建一个模型以避免处于那种位置是值得的。我不希望那些其他公司告诉我们可以构建什么，而且我认为从开源的角度来看，很多开发人员也不希望那些公司告诉他们可以构建什么。这就是我坚定支持开源的原因之一，我认为未来AI的集中化可能像其广泛传播一样具有潜在危险。我发现很多人都在思考，如果我们能实现这种技术，那么让它广泛传播是否不利。我认为另一种可能也很糟糕的情况是，如果一个机构掌握了一种强大的AI远超其他所有人的，这同样是非常糟糕的。在我看来，一个理想的世界应该是这样的：AI技术被广泛而均衡地应用，随着时间推移逐步增强其健康性。在这样的世界里，各种系统能够相互制衡，这种平衡的状态比一个高度集中化的世界要健康得多。虽然风险无处不在，但我觉得有一个风险我想人们我并没有听到太多人提及。 Dwarkesh Patel:举例来说，一个价值100亿美元的模型，如果经过评估是完全安全的，你们会选择开源吗？ Mark Zuckerberg:我的答案是，只要这个模型对我们有所帮助，那我们就会开源。 Dwarkesh Patel: 那如果这个模型是用100亿美元的研发经费研发出来的，然后现在要开源呢？ Mark Zuckerberg: 我们一直以来都有开源软件的传统，但是我们并不会开源我们的产品。比如说，我们并不会将Instagram的代码开源，但我们会开源许多底层的基础设施。我们历史上最大的一个项目可能就是开放计算项目。在这个项目中，我们将我们所有的服务器的设计网络交换机和数据中心的设计开源了，这对我们来说非常有帮助。因为很多人可以设计服务器，但现在，大家普遍都采用了我们的设计，这就意味着整个供应链都围绕我们的设计展开，规模变大，对所有人来说都变得更便宜，为我们节省了数十亿美元。这真是太棒了，对吧？因此，我认为开源有多种方式可以对我们有所帮助。一种就是，如果有人能够找出更便宜的运行模型的方法，我们将花费数十亿甚至上千亿美元，在所有这些模型上，所以如果我们能做的更有效率，那我们就可以节省数十亿甚至上百亿美元，这可能本身就非常有价值。 Dwarkesh Patel: 关于开源，我很想知道你是否认为像PyTorch、React、Open Compute这样的开源项目，对世界的影响是否已经超过了Meta在社交媒体方面的作用。 Mark Zuckerberg: 因为我曾经和使用这些服务的人交谈过，他们觉得这是有可能的，因为互联网的很大一部分都在运行这些项目。这是一个有趣的问题，我认为几乎有一半的世界人口都在使用我们的产品，这是一个真实的点，所以我觉得这很难超越。但不管怎样，我还是认为开源是一种新的、非常強大的建设方式。来源：

宝玉

74,721 次观看 • 2 年前

Open AI 这周要起飞了呀！昨天有人说 GPT Pro 新模型正在灰度，前端能力突飞猛进。我试了一下，只把 CodePilot 的 GitHub 页面发给它，再传了几张现在的截图，说了两三行提示词，它就给了一个完整的桌面端产品设计。我觉得这比 Claude Design 牛逼多了： 1. 完全不需要操心，什么都不用管，直接就出了结果。 2. 细节想得非常周全，而且所有功能都在线。 3. 我没说多余的东西，但出来的东西全是可以交互的，一看就是经过思考的。

Open AI 这周要起飞了呀！昨天有人说 GPT Pro 新模型正在灰度，前端能力突飞猛进。我试了一下，只把 CodePilot 的 GitHub 页面发给它，再传了几张现在的截图，说了两三行提示词，它就给了一个完整的桌面端产品设计。我觉得这比 Claude Design 牛逼多了： 1. 完全不需要操心，什么都不用管，直接就出了结果。 2. 细节想得非常周全，而且所有功能都在线。 3. 我没说多余的东西，但出来的东西全是可以交互的，一看就是经过思考的。

歸藏(guizang.ai)

157,469 次观看 • 5 个月前

我以前的物理老师，去年退休了养老金：$900 / 月房租：$400 也就是说，他每个月真正能拿来生活的，只剩： $500 我把一篇讲 Polymarket 定价公式的文章发给了他一小时后，他回了我一句： “这不就是 softmax 吗？我每年都教 11 年级学生这个。结果现在有人拿它交易几十亿美元，大多数人甚至不知道它是怎么工作的？” 三天后，他又发来一张截图： +$670 他找到 4 个市场， Polymarket 给出的价格是： 0.30 但按他的公式算出来，真实概率更接近： 0.48 又过了一周，他的盈利变成了： +$2,100 他说了一句让我印象很深的话： “我教了 30 年这种数学。30 年都有人告诉我这没用。第一次发现，它赚的钱比学校给我的还多。” 放在一起看，其实就很扎眼：养老金：$900 / 月 Polymarket 第一周：+$2,100 没有复杂设备没有量化团队没有 fancy bot 就一条公式一个退休物理老师一部手机上的计算器你当年在学校里，是不是也被人说过： “数学以后根本用不上。”

我以前的物理老师，去年退休了养老金：$900 / 月房租：$400 也就是说，他每个月真正能拿来生活的，只剩： $500 我把一篇讲 Polymarket 定价公式的文章发给了他一小时后，他回了我一句： “这不就是 softmax 吗？我每年都教 11 年级学生这个。结果现在有人拿它交易几十亿美元，大多数人甚至不知道它是怎么工作的？” 三天后，他又发来一张截图： +$670 他找到 4 个市场， Polymarket 给出的价格是： 0.30 但按他的公式算出来，真实概率更接近： 0.48 又过了一周，他的盈利变成了： +$2,100 他说了一句让我印象很深的话： “我教了 30 年这种数学。30 年都有人告诉我这没用。第一次发现，它赚的钱比学校给我的还多。” 放在一起看，其实就很扎眼：养老金：$900 / 月 Polymarket 第一周：+$2,100 没有复杂设备没有量化团队没有 fancy bot 就一条公式一个退休物理老师一部手机上的计算器你当年在学校里，是不是也被人说过： “数学以后根本用不上。”

0x_Miko

39,360 次观看 • 6 个月前

卧槽，我把小时候玩的《是男人就下18层》，搓成能和朋友联机玩的版本了😂 主要使用 Codex 的 GPT-6 Sol + Combos CLI Combos Fun by Converge.AI 搓成了能和朋友联机的《真男人就下18层》开头我只给 Codex 一个想法：“做个大家一起往下跳、失误就淘汰的小游戏。” 后面边玩边口喷：角色得丑萌、跳跃要有动作、下深了要打 Boss，还得有道具、AI 对手和真人联机。它就一轮轮接着改。素材这块挺好玩，非常的方便。 Combos CLI 里能调用图像和像素素材模型做角色、场景、道具、动作帧；3D 有 Tripo、Meshy；打击音效、角色配音、BGM 也有 ElevenLabs、Suno 等模型可选。再把联机能力接上、部署到 Combos，朋友打开链接就能进来玩。想自己试，先把 CLI 页面发给 Codex、Claude ，让它帮你安装：真不是“一句话秒出完整游戏”。最爽的是从一句话开工，你负责不断挑毛病，AI 负责把它改到真的能玩。视频里就是这次从想法到发布的过程👇 游戏也放这儿，看看你能下几层评论区就可以玩：是男人，就来下18层！别在评论区先吹牛了😄

卧槽，我把小时候玩的《是男人就下18层》，搓成能和朋友联机玩的版本了😂 主要使用 Codex 的 GPT-6 Sol + Combos CLI Combos Fun by Converge.AI 搓成了能和朋友联机的《真男人就下18层》开头我只给 Codex 一个想法：“做个大家一起往下跳、失误就淘汰的小游戏。” 后面边玩边口喷：角色得丑萌、跳跃要有动作、下深了要打 Boss，还得有道具、AI 对手和真人联机。它就一轮轮接着改。素材这块挺好玩，非常的方便。 Combos CLI 里能调用图像和像素素材模型做角色、场景、道具、动作帧；3D 有 Tripo、Meshy；打击音效、角色配音、BGM 也有 ElevenLabs、Suno 等模型可选。再把联机能力接上、部署到 Combos，朋友打开链接就能进来玩。想自己试，先把 CLI 页面发给 Codex、Claude ，让它帮你安装：真不是“一句话秒出完整游戏”。最爽的是从一句话开工，你负责不断挑毛病，AI 负责把它改到真的能玩。视频里就是这次从想法到发布的过程👇 游戏也放这儿，看看你能下几层评论区就可以玩：是男人，就来下18层！别在评论区先吹牛了😄

Berryxia.AI

95,496 次观看 • 10 天前

终于有人把这事做了。就是把美国这边很多警察的节目搬运出去了。我一次出差来美国的时候，在酒店睡不着，然后就看电视，深夜看到一个台好像叫trueTv，一个视频是，一个警察拦下一辆酒驾的车，让司机站住不要动，然后司机可能是耍酒疯还是什么的，摇摇晃晃冲向警察，几个警察直接清空弹夹。吓得我，瑟瑟发抖，给我上了第一课。

终于有人把这事做了。就是把美国这边很多警察的节目搬运出去了。我一次出差来美国的时候，在酒店睡不着，然后就看电视，深夜看到一个台好像叫trueTv，一个视频是，一个警察拦下一辆酒驾的车，让司机站住不要动，然后司机可能是耍酒疯还是什么的，摇摇晃晃冲向警察，几个警察直接清空弹夹。吓得我，瑟瑟发抖，给我上了第一课。

Rainier

46,920 次观看 • 11 个月前