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腾讯牛逼 !! 微信视觉组开源 WeMM-Embedding, 让多模视觉理解又上一个高度: 比如我想定位视频中,美女打开车门的那段切片,完全可以口述让模型帮找出来,太有用了 赶紧下载体验,嘎嘎香

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非常Nice啊,这模型完全免费,Token终于可以自由白嫖了,甚至视频模型都是免费的,太爽了。 它叫Agnes AI,全球模型榜前十,6 月 1 号起把自己家三个核心模型全免费开放了,无限期。图片模型在 artificial analysis 上榜了,文字模型一周被干了一万亿 Token。我把它接进 Claude Code,配起来十分钟的事,Token 随便用。 这玩意到底是什么呢。 Agnes AI 是全球模型榜单前十的一个 AI Lab,这次免费开放的是三个模型,文本、图片、视频。 文本模型叫 agnes-2.0-flash。能写代码,能做知识问答,能跑 Agent,能规划复杂任务。在 Claw-Eval 智能体评测榜进了 Top 10。说真的,这周它还要上 1M 超长上下文,以前用 200K 的模型跑到 150K 就降智,这种破事不用再忍了。 图片模型叫 agnes-image-2.1-flash。图改图、多图融合、换背景、改文字、图像修复,电商主图和广告素材这种反复改的场景,太合适了。最近还加了 4K 超高清输出,最高 4096×4096,生成的图可以直接进印刷,不是那种看着还行一放大就糊的草稿。 视频模型叫 agnes-video-2.0。原生音画同步,首帧生视频、首尾帧生视频、多镜头切换都支持,720P 和 1080P 随便选。 接进 Claude Code 怎么搞,其实很简单。 第一步,去 注册,拿到 API key。 第二步,打开 cc-switch。右上角选 Claude CLI,右上角点 + 号,选自定义配置。把 API key 填进去,请求地址写 格式选 OpenAI Chat Completions。 第三步,点获取模型列表,选 agnes-2.0-flash。 第四步,点左上角设置,找到路由,打开路由总开关,Claude 打开。 完事。 回到 Claude Code 正常发消息,模型就已经切过去了。我试了一个在酒吧吉他弹唱的视频,和真人区别不大。 现在 Token 不要钱,Agent 该跑几轮跑几轮,该拆几步拆几步。反正我觉得这才是免费开放最爽的部分,不只是省钱,是心理上解放了。 我测试了一下视频模型,能用,就是慢了点,文字模型还是比较快的。 开发者文档在 OpenClaw、Hermes、Claude Desktop 的,也有现成教程。

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卧槽,答案终于揭晓了! 那个在open router上持续霸榜的神秘模型,是阿里推出的全新大模型“蚂蚁百灵”!今天我们来深度聊一聊这个模型。 用过AI来完成前端开发的朋友肯定懂: 要让AI做出想要的UI总是要找参考,再不然就是要依赖设计 skill 的帮助。 但这种界面一旦看多了,就会陷入审美疲劳。 原因在于不管你是对标UI还是使用skill,结果都是被限定在固有的生成范围内。 最近小灰测了新模型 Ling-2.6-1T (由蚂蚁集团 Ant Ling 开发),发现它刚好就能打破这个限制。 它生成的页面不仅审美极度在线,而且自带高质量的交互效果,做出来的东西终于不再是干巴巴的呆板网页了。 但用它有个必须要避开的坑:Ling 2.6 1T 默认是没有深度思考模式的。 它在计算资源分配上极其克制,如果你偷懒丢一句"给我写个好看的界面",那么它大概率会给你一个准确但极其敷衍的结果。(视频1) 那么怎么取巧使用它? 小灰分享一个能逼出它真实设计水平的实操工作流:把它当成主规划师,先拆解风格,再写代码。 跟它对话时,你可以直接下这种指令: 1. 强制思考:先别急着写代码!帮我分析这个产品的定位,明确它的视觉情绪、色彩规范和排版布局,把思路列出来。(比如明确告诉它你要包豪斯风格或者北欧风)。 2. 落地执行:等它把设计语言梳理清楚,你确认没问题了,再让它基于这套标准去生成具体的 TailwindCSS 样式和前端页面。 用这种先 Plan 后做的方式,出来的页面不仅美观,而且风格极其统一。(视频2) 目前在Openrouter中可以免费体验该模型。 选对工具打破模板限制,用高审美的模型直接拔高视觉质感,能帮我们省下大把死磕 CSS 的时间。 期待大家都能快速做出让人眼前一亮的作品!

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之前用 Seedance 2 做了个做酸菜鱼的视频, 生成到第10秒的时候,美女的手直接伸进滚烫的锅里搅拌。AI完全不知道那样会烫。 当时觉得好笑,后来越想越觉得,这不只是 bug这么简单,现在的 AI 根本还没到理解物理世界怎么运转这一层。 这半年做了太多AI视频了,每次满心欢喜等它生成,结果经常是人物动作接不上、物体空间瞬移、手还没碰到东西物体就动了,各种幻觉 bug,真的挺折磨。 最近看到黄碧薇教授 Biwei Huang 的 Aether AI 官宣融资,认真看了一下方向,感觉它解释了很多视觉 AI 里反复出现的问题。 Aether AI 做的是因果世界模型。这个词听起来很学术,但放到视频生成里其实很好理解。 今天的视频模型,Sora、即梦、Veo,已经能生成非常真实的画面。杯子掉落、水洒出来、机械臂抓取,看起来越来越像真的。但它们很多时候是在根据海量视频经验预测下一帧,类似画面后面通常会发生什么,就生成什么。 所以桌子高了 2cm,机械臂就可能失效。明明伸过去的角度看起来对,杯子却自己飞起来了。画质够了,数据也不少,但模型没有真正理解这个动作为什么会带来这个结果。 Aether AI想做的,就是让 AI 学到变量之间的底层规律,比如桌子高度变了会带来什么影响,物体受力之后会怎么运动,一个动作会导致什么后果。 这类东西学进去,模型才能在没见过的场景里稳定推演、举一反三。对视频生成、机器人、自动驾驶、3D 世界模拟都会很关键。 视觉 AI 下一阶段的方向,可能就是从生成看起来合理的画面,走向理解画面为什么会这样变化。 黄教授 Biwei Huang 做因果AI 超过 12 年,这次 Aether AI 融资,我觉得是一个值得关注的信号:因果世界模型正在从学术前沿走向产业。 想了解的可以戳一下官网看看:

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