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牛逼啊，Gpt-6 Astra将上海中心大厦拆成了513 个建模部件！！幕墙、楼板、核心筒、巨柱、桁架全部都可以单独拎出来转着看。如果是放在我本科期间，这个精度的展示是绝对可以给老师当作模型放在课堂里给学生们看的，比20年陈酿PPT好用多了。虽然还是展示级模型，但已经有建筑行业 BIM 那味儿了。来拆着玩👇

起风了｜AI Lab

3,269 subscribers

12,946 次观看 • 10 天前 •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

12 条评论

Tiny | AI 创业版的头像

Tiny | AI 创业版10 天前

感觉可以整一些上学那会儿抽象的、难理解的知识点，比如细胞核、线粒体…当时学这些东西看的都是截面图，空间想象力不好，根本理解不了😂

起风了｜AI Lab 的头像

起风了｜AI Lab10 天前

这种模型太简单了，再细致的部件感觉人类也没研究明白呢哈哈哈

Hanson梁熙的头像

Hanson梁熙10 天前

牛啊！可以接大学生作业了🤓

起风了｜AI Lab 的头像

起风了｜AI Lab10 天前

啊哈哈哈你别说还真别说，这也能接个外包

言溪 Yanxi 的头像

言溪 Yanxi10 天前

效果这么好！太细致了

起风了｜AI Lab 的头像

起风了｜AI Lab10 天前

是的有那味儿了

小E还在学的头像

小E还在学10 天前

这看着不错呀

起风了｜AI Lab 的头像

起风了｜AI Lab10 天前

正经不错了哈哈哈

起风了｜AI Lab 的头像

起风了｜AI Lab10 天前

网页： code:

起风了｜AI Lab 的头像

起风了｜AI Lab10 天前

灵感来源：

Crio Songo 的头像

Crio Songo10 天前

这个能力确实太颠覆了，之前BIM建模还要手动拆分构件，AI居然直接完成拆分，效率提升不是一点半点。

AI Mastery Guide 的头像

AI Mastery Guide9 天前

513 parts is genuinely insane

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卧槽，这个 LLM 算法的可视化演示太强了，之前我们看到的都是 2D 的，这个是 3D 的。而且他完整的展示了整个 LLM不同模块内部的运作机制和各模块之间的联系。你还可以看 GPT-3 和 GPT-2 这种不同规模的 LLM 在架构和模块上的区别。来玩玩看。

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歸藏(guizang.ai)

43,636 次观看 • 2 年前

AGI怕是真的要来了！！现在所有3D建模师都可以下岗了！我宣布，GPT-6 Astra 就是3D建模唯一的神！！事情是这样的：我给GPT-6 Astra提供了几张我在澳洲留学时住的宿舍房间照片，让他建立了一个loop循环，使用three.js和blender来设计一个交互式3d场景，并把场景做成一个演示视频，展示我的作品。二十几分钟后我得到了这个视频！！！😮

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Rion Wu

126,388 次观看 • 13 天前

在这一段演示当中很多人可能没有发现一个细节 4分20秒开始，GPT 4o是可以进行即兴创作歌曲并演唱的而且两个GPT 4o进行了即兴的创作和对唱这些都是实时进行发生的也就是OpenAI 实际上已经有了自己的音乐生成模型，而且还很先进。实际上OpenA确实有自己的音乐生成模型，叫：Jukebox 这个模型甚至在3年前就已经非常厉害了演示：见二楼↓

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小互

25,547 次观看 • 2 年前

这个 Agent Team 并行设计给人的感觉实在是太科幻了，😇。认真跑了几个测试项目，深入看了看大模型对话日志，可以说在整合 MCP/Skill/Agent 这几个概念的能力上，绝对是顶级模版，已经是那种我肯定是达不到的境界。

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李不凯正在研究

62,622 次观看 • 6 个月前

Cursor 推出炼蛊模式！一口气能开8个代理！给大家带来 Cursor 2.0 更新内容！这个分量的确够得上一个大版本更新。首先，推出了炼蛊模式，你最多可以开8个 Agent 并行运行同一个任务，然后矬子里面拔大个，选你觉得AI生成的最好的结果。其次，cursor 早就传出内部在炼大模型，终于推出了！目前宣传点是生成速度，这个我一会儿会单独放出这个模型的评测视频！然后！可以在Cursor里面直接打开浏览器了！这叫一个真套娃了，本身就是 Electron，又套个 chromium。跑题了，这个最大的作用其实是为大模型进行视觉设计或debug铺平道路。是个非常不错的功能。就是不知道大家内存抗不扛得住。还有！现在支持语音输入了，终于可以真的当老板了用嘴命令它干活了。剩下就是一些小改进了，包括可以在一个chat里面看多个文件的修改啦，其实跟github的合并pr的模式差不多。命令可以运行在安全沙箱，再也不用担心输入了个波浪线，大模型灭门事件了。团队配置集中管理啦，可以在后代运行多个 plan mode，玩田忌赛马等等等等。总之，请确保你的订阅套餐够烧

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karminski-牙医

21,725 次观看 • 10 个月前

我敢说！大部分人可能都没有听过或用过这个模型！！如此低调！但据说是直接对标GPT-6 Astra！ 397B、多模态、长程操作，而且居然支持 Computer Use！！！我查了一下，背后团队是上海创智学院，重点能力就是Computer Use、网页浏览以及视觉辅助，包含 Mini、Pro 和 Max 三种尺寸。无意间看到的，勾起了我的兴趣，发现这个模型已经在OpenRouter上架了，叫Nex-N2.5 Pro！接下来用了一下，万万没想到！这个模型居然这么顶！！我用它搭了一个可以随意调整灯光的虚拟摄影棚，执行任务很快，而且建模很精细，成品出来真的有惊艳到！！我感觉可以用这个模型继续完善这个摄影棚，再加一个上传产品图的功能，就可以用来试布光、找构图，满意的角度可以直接导出作为产品照样片！！这个模型是有点东西，在这些任务的体验上，和 Astra 确实比较相似， Computer Use还没特意用过，下次再试试看，看能不能达到GPT-6的水准！！有兴趣的可以去OR试一试，直接接入Agent，就可以免费体验！

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沐阳

21,524 次观看 • 7 天前

随着GPT 6 Astra的发布，建模能力和速度更上一层楼，我非常建议aigc创作在有复杂运镜、特定动作、长镜头的情况下使用白模辅助来生成但是，值得注意的是，白模的精细度最好不要太精致，否则会大大约束了模型的发挥空间，那就会导致两种结果 1.模型会1:1完全复刻你的白模视频，但是你的白模又是一个“粗模”的预演参考，最后生成出来就会四不像 2.要么你就非常细致的完成这个白模的细节，只留下材质让ai模型完成，这就有点悖论了，你建模都弄得这么完美还要ai生成干啥？所以除了你必须要求的一些特定动作或者运镜，其他一律生成粗模，连丧尸或者某个物体都可以用圆柱代替，然后提示词补强，这才是最佳用法

随着GPT 6 Astra的发布，建模能力和速度更上一层楼，我非常建议aigc创作在有复杂运镜、特定动作、长镜头的情况下使用白模辅助来生成但是，值得注意的是，白模的精细度最好不要太精致，否则会大大约束了模型的发挥空间，那就会导致两种结果 1.模型会1:1完全复刻你的白模视频，但是你的白模又是一个“粗模”的预演参考，最后生成出来就会四不像 2.要么你就非常细致的完成这个白模的细节，只留下材质让ai模型完成，这就有点悖论了，你建模都弄得这么完美还要ai生成干啥？所以除了你必须要求的一些特定动作或者运镜，其他一律生成粗模，连丧尸或者某个物体都可以用圆柱代替，然后提示词补强，这才是最佳用法

Foyege

30,959 次观看 • 12 天前

这个太牛X了！！天天人工智能，大模型，Transformer挂在嘴边，但是大模型到底是怎么运行的在我们的认知里就是一个黑盒。这个太牛X了！ The LLM Visualization 将大语言模型的内部运作，变成了一个你可以亲手“玩”的交互式可视化界面。清晰地看到每一个词的“注意力”是如何分配给其他词的，直观地理解模型是如何“思考”和“关联”上下文的。非常详细，不是大概模拟，是精确模拟，细节拉满，可自由放大缩小，360度变换视角，每一步都有解释，复杂步数还有运行步骤。 AI爱好者一定要亲自体验一下，太震撼了！！

这个太牛X了！！天天人工智能，大模型，Transformer挂在嘴边，但是大模型到底是怎么运行的在我们的认知里就是一个黑盒。这个太牛X了！ The LLM Visualization 将大语言模型的内部运作，变成了一个你可以亲手“玩”的交互式可视化界面。清晰地看到每一个词的“注意力”是如何分配给其他词的，直观地理解模型是如何“思考”和“关联”上下文的。非常详细，不是大概模拟，是精确模拟，细节拉满，可自由放大缩小，360度变换视角，每一步都有解释，复杂步数还有运行步骤。 AI爱好者一定要亲自体验一下，太震撼了！！

沉浸式翻译

209,993 次观看 • 11 个月前

Qwen3-Next-80B-A3B 实测! 能跟头部模型对打吗? 直接说结论, 能完成我这个大象牙膏测试的一部分, 已经很厉害了, Python 杯子倒水那个测试表现也可圈可点. 来看测试中暴露出来的问题: 首先这个模型生成的样式特别多变, 可以看测试中生成的前端页面的样式和布局, 几乎每次都不一样. 所以实际使用中, 可能会存在稳定性的问题, 建议 prompt 中多做约束, 避免模型过度发挥. 不过这并不全是坏处, 如果拿这个大模型写文, 反而可能会超常发挥, 每次写出来的东西都不一样, 不会呆板. 另外目前发现最大的问题是, 给到模型一大堆数据, 让模型整理一个网页, 结果模型偷懒了, 直接把代码和数据省略掉了, 这个应该还是 GPT-4 时代的问题 (24年上半年) 出现了. 这里猜测可能是高稀疏性专家混合模型或者多词元预测造成的问题, 这两个都会在生成中选择最经济的生成模式, 因此可能会倾向于生成"此处代码省略"这样的代码来替代原本要生成一大堆代码的场景. 召回倒是没太大问题, 鞭炮连锁爆炸那个测试, 虽然模型没有成功写出来, 但是最长的一次还是生成了1100行代码, 我仔细看了下, 基本都考虑到了我 prompt 中要求的逻辑, 只不过实现的代码有 bug 跑不起来而已. 综合来讲, 我觉得这应该是 100B 以内的模型无敌手了, 考虑到定位可能是个新的技术试验模型, 所以期待千问推出更大规模 (例如400B-A15B) 的模型, 带来更好的性能. 测试 prompt: #Qwen3Next #大模型竞技场 #Qwen3

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karminski-牙医

30,709 次观看 • 1 年前

这是我去年用远不如 GPT-6 Astra 的 Gemini 3 pro 做的自动建模 + 渲染 + 动画的开发核心验证的就是，因为 AI 有跨模态能力，所以渲染和动画不再依赖精确建模了，看效果和精确落地终于可以分开了（这是因为设计方案的前期我们为了效果而被迫建模费时间费精力最后只看2s，现在解脱/解放了智能可以消除掉不需要的，而不仅仅是把原有流程 AI 自动化

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-Zho-

27,193 次观看 • 14 天前

作为一个学了7年建筑，现在又转行AI的人，对着gpt6Astra陷入了思考模式，感觉我们大学的时候，花了非常多的时间和精力去做一些手工活，但是这个手工活的本质可能只有10%真正起到了空间推敲的作用。如今模型升级到可以把空间关系全部都做对了之后，回过头看那段时间花的精力，好像都没有太大的意义和价值。反而是真正的去思考，推敲，研究，如何去平衡实用坚固美观的底层逻辑在30岁转行的今天依然适用。

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Esther

76,348 次观看 • 12 天前

Codex+Godot制作这款3D游戏的全流程来了上一篇的纯文字工作流看着比较抽象我把开发中所需要的AI模型、建模绑骨软件、3D模型资源网站等等等… 所有的工作流细节全部放在了这个视频里👇

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小奇说

27,598 次观看 • 2 个月前

兄弟们。手撸3D 拆解图，指日可待啊！本来以为AR 3D拆解教学早就走到瓶颈了没想到突然被AI重新盘活！很多人不知道英国公司JigSpace 很早就在iPad上用3D+ARkit做各类立体模型飞机发动机、电脑主机这类硬核拆解早就做成熟了我刚亲自实测用Cursor里的Claude opus 4.7 直接做出了手表、冰箱柜的AR拆解教学能直观3D拆解每一个部件每一步还有详细文字标注整个演示流程已经完全跑通后续还有很大优化空间最让人惊喜的是可以服用给小孩科普生物细胞、植物光合作用都能用这套方式直观教学有现成模型就直接用开源资源没有模型也能用极低成本快速搭建未来科普教学真的要换一种方式了如果你们觉得有价值，可以一键八连啊！我可以将其开源给大家免费使用啊！！！！！

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Berryxia.AI

27,099 次观看 • 4 个月前

千万别拿我和张雪峰这个大傻逼作对比。网友：我想学AI相关的专业，我对AI很感兴趣，请问我应该选计算机还是数学？我：你一定要选计算机，先把python和数据结构基础打好，然后从deep learning这门课开始学，可以在家配置一个nvidia GPU的笔记本或者台式机，或者用google colab，先从最简单的 CNN 开始训练，找一个dataset，自己安装好pytorch和cuda、cudnn，抄一个经典CNN model，训练你的第一个神经网络，然后可以学习transformer，学习encoder only的BERT，学习decoder only的GPT模型，从minGPT开始，训练你的最小版本的GPT模型，如果你对训练模型感兴趣，可以读个PhD，如果你的inference感兴趣，可以多花点时间看cuda，简单学习一下nvidia tensor core architecture，可以了解GPT后续的模型的架构，如果你对inference感兴趣，你也可以直接看vllm的架构，读里面的代码，理解vllm是如何load一个用pytorch训练好的LLM模型，如果你对AI Agent感兴趣，可以从ReAct Agent开始看，然后看SWE Agent，知道一个Agent是如何抽象出来的，如何调用function call，如何自己做reasoning，如何把一个软件开发的任务用agentical的方式拆分和执行的，然后你可以看codex的架构，看看codex是如何设计memory、auto compact、multi agent、background task这些现代coding Agent功能的。张雪峰（下面视频中可以找到原话）：孩子，你一定要学数学，数学学好了可以转互联网、AI、科技、半导体、金融所有专业，数学是一切专业之母，所有专业的老祖宗！孩子，deepseek就是一群纯数学博士造出来的，这些人天天研究数学，就把deepseek造出来了！孩子，AI本质就是数学建模，就是一个个自变量，你只有研究数学，一直读到数学博士，才能把这些数学建模研究明白，计算机毕业生是永远研究不明白AI的！我的结论是，鼓吹“数学万能论”、“数学是一切专业的老祖宗”、“只有数学博士才能研究AI”的张雪峰和他们的粉丝，都是彻彻底底的大傻逼。

千万别拿我和张雪峰这个大傻逼作对比。网友：我想学AI相关的专业，我对AI很感兴趣，请问我应该选计算机还是数学？我：你一定要选计算机，先把python和数据结构基础打好，然后从deep learning这门课开始学，可以在家配置一个nvidia GPU的笔记本或者台式机，或者用google colab，先从最简单的 CNN 开始训练，找一个dataset，自己安装好pytorch和cuda、cudnn，抄一个经典CNN model，训练你的第一个神经网络，然后可以学习transformer，学习encoder only的BERT，学习decoder only的GPT模型，从minGPT开始，训练你的最小版本的GPT模型，如果你对训练模型感兴趣，可以读个PhD，如果你的inference感兴趣，可以多花点时间看cuda，简单学习一下nvidia tensor core architecture，可以了解GPT后续的模型的架构，如果你对inference感兴趣，你也可以直接看vllm的架构，读里面的代码，理解vllm是如何load一个用pytorch训练好的LLM模型，如果你对AI Agent感兴趣，可以从ReAct Agent开始看，然后看SWE Agent，知道一个Agent是如何抽象出来的，如何调用function call，如何自己做reasoning，如何把一个软件开发的任务用agentical的方式拆分和执行的，然后你可以看codex的架构，看看codex是如何设计memory、auto compact、multi agent、background task这些现代coding Agent功能的。张雪峰（下面视频中可以找到原话）：孩子，你一定要学数学，数学学好了可以转互联网、AI、科技、半导体、金融所有专业，数学是一切专业之母，所有专业的老祖宗！孩子，deepseek就是一群纯数学博士造出来的，这些人天天研究数学，就把deepseek造出来了！孩子，AI本质就是数学建模，就是一个个自变量，你只有研究数学，一直读到数学博士，才能把这些数学建模研究明白，计算机毕业生是永远研究不明白AI的！我的结论是，鼓吹“数学万能论”、“数学是一切专业的老祖宗”、“只有数学博士才能研究AI”的张雪峰和他们的粉丝，都是彻彻底底的大傻逼。

lidang 立党（劝人卖房/学CS/买SP500/纳100/OpenAI/Anthrop第一人）

269,442 次观看 • 5 个月前

现在图生视频都在5秒或10秒，10秒的看上去像5秒的慢放，这个无论是在开源模型还是闭源模型上都有类似效果。尤其对于商业闭源视频来说，如果花费一倍以上的成本生成的10秒视频却只是5秒的慢放版，那就显得太不划算了。这里尝试一个方案：从商业闭源模型生成5秒视频，然后用插帧模型生成10秒视频，以下是使用Topaz插帧和原生的对比，供这里尝试一个方案：从商业闭源模型生成5秒视频，然后用插帧模型生成10秒视频，以下是使用Topaz插帧和原生的对比，供大家参考。 #女s #les #女仆 #AI视频

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现在图生视频都在5秒或10秒，10秒的看上去像5秒的慢放，这个无论是在开源模型还是闭源模型上都有类似效果。尤其对于商业闭源视频来说，如果花费一倍以上的成本生成的10秒视频却只是5秒的慢放版，那就显得太不划算了。这里尝试一个方案：从商业闭源模型生成5秒视频，然后用插帧模型生成10秒视频，以下是使用Topaz插帧和原生的对比，供这里尝试一个方案：从商业闭源模型生成5秒视频，然后用插帧模型生成10秒视频，以下是使用Topaz插帧和原生的对比，供大家参考。 #女s #les #女仆 #AI视频

獨自懵逼

20,065 次观看 • 1 年前

看大家昨天都因为这个项目卧槽了一天！朋友们都开始整活儿，其实对于精度要求不高只是展示3D的就是可以直接使用开源的一些3D库就可以拿来使用。我最早接触和了解这玩意还是Apple的 Reality Composer，官方也提供了对应的3D USDZ/USDC 格式的3D 模型库，并且都是免费的。直接导入页面还可以做AR增强现实使用，如果说你需要自定义或者进行进行教学互动炸裂就可以看看JigSpace 做的非常不错的教学类的App。 Apple 官方组3D模型库：我这个做的Demo 用的github：模型：看看各位还可以玩出什么花儿，这个是花了20分钟搞出来的，后面可以继续迭代一下。

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Berryxia.AI

70,728 次观看 • 4 个月前

黄仁勋提到：优秀的AI开源模型对整个行业都是好事，无论它来自哪里... 在和 axios 的最新访谈中，Jensen已经聊到了中国的开源模型和美国闭源模型的看法，今天又特意注册X发文说明为什么开源模型很重要..... 他说：“这些中国模型非常优秀，优秀的开源模型就应该被使用” “我认为优秀的AI开源模型对整个行业都是好事，显然，只要有优秀的AI，即使是开源的，无论它来自哪里，都会带来更多的使用” “优秀的模型带来大量使用，大量使用带来巨大增长。而这只是个开始” “DeepSeek当时就是这样，Kimi也会是这样” “还有一个误解是，开源模型会对闭源模型构成对抗，这也是错的”

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梭哈.AI

51,188 次观看 • 1 个月前