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听说贾樟柯昨晚发文称要用 Seedance 2.0 做个短片,挺有意思,连这种现实主义老炮儿都开始玩 AI 了。 还在观望的导演估计得有点危机感了,这东西迭代太快,真等到行业标准变了再学可能就晚了。

23,897 次观看 • 6 个月前 •via X (Twitter)

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全自动科学论文工厂,它真的来了。 你该看看这个新仓库。 之前那个中国大学生搞了个MiroFish,做实时社会模拟;字节跳动那边出了OpenViking,把记忆结构化;还有Percepta,把数学计算直接嵌进大模型的权重里;吴恩达那边也推了个Context Hub,相当于给代理加了一层自己标注的文档系统。 👉 Polymarket 官方入口: 现在,AutoResearchClaw 刚在 GitHub 上线——一个全自动的科学论文生成器。 仓库上线几个小时,就拿了差不多 4k 星。 给一个原始的想法进去,出来的就是一篇 6000 字、能直接用的 PDF 论文。关键它不是那种垃圾玩意儿。 它背后跑的是真正的代理系统: · 自己做实验:写代码、跑测试、读日志,崩了还能自己调 · 几乎没有幻觉:走硬核四层验证,对接真实科学数据库,没有假引用 · 格式也挑不出毛病:图表自动生成,LaTeX 排版,直接对标 NeurIPS / ICML 的标准 挺有意思的悖论是:这东西不会把 arXiv 搞死。 仓库: 当生成一篇论文的成本几乎为零,真正的权力就到了“筛选者”手里。行业里的新神,会是那些活人审稿人——他们要在无穷无尽的 AI 论文洪流里,手动淘出真东西。 愿安息吧,五年磨一篇的突破性论文——可能一夜之间就被批量淹没了。 把这几样东西拼在一起看: MiroFish 的集群 + OpenViking 的记忆 + Percepta 的真实数学 + Context Hub 的干净文档 + AutoResearchClaw 的自主研究 你就得到了一类代理——能自己跑完整个研究闭环,用真数学去验证假设,反复推敲,以远超人类的速度做出真正的突破。 这不就是在 Polymarket 和各类条件市场上,搭建下一代预测机器人要用的那套东西吗?代理自己去研究、模拟、验证概率,用科学的方法更新判断,而不是靠猜。 一个真正能发现、能证明的预测超级代理时代,就这么来了。 存好这套配置。 如果想在 Polymarket 上搞跟单交易,我推荐用这个: #Polymarket

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这两天刷到条短视频,老师让学生回家录背诵的视频,但学生背不下来,家长就使用了闭眼特效,这样就蒙混过关了。 挺可笑的,但我又想到,这种教育体制真挺可悲的,无论老师、家长、学生,都是受害者,都没有任何办法。 就算学生把所有课文都一字不差的背出来,又能咋样,这些东西对他未来的人生几乎没有任何帮助。学校里强行灌输的东西,除了用于考试,绝大多数人一辈子都不会用到一次。 但学校并不在乎这些东西,教育目的从来不是让你学到什么,本质上是一场长达十几年的服从性测试。 让你背就背,让你抄就抄,让你学什么就学什么,不需要有想法或者创造力,只需要变得越来越听话、守规矩。 这种模式下最后欧训练出来的恰恰是一批又一批听话的应试机器。 但这恰恰是整个体制所需要的,等到这些人最后毕业进入社会后,已经是被训练十几年的状态了,逆来顺受已经成为了本能。 说实话我觉得,很多人这辈子最幸福的时间段可能是大学。 生活最自由,精力最旺盛,创造力最强,没有社会的毒打,没有房贷车贷的压力。唯一的缺点就是没钱,但除了没钱,别的都挺好。 如果在大学没有虚度光阴的话,其实能做很多有意义的事情。学自己真正感兴趣的东西,想清楚自己未来想做什么,多去试错踩坑,甚至提前开始创业。 这些东西,比背一百篇课文有用一万倍。等毕业进入社会后,很难被局限束缚到体制的框架内。 可惜大部分人意识到这一点的时候,已经无力改变了。

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