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这个爆火的开源项目，可以根据真实世界位置，一键生成我的世界地图，目前在 GitHub 已斩获 16.1k star 不管是城市街区、乡村还是自然景观，都可以生成。 底层数据来自 OpenStreetMap，城市街区、乡村、地形植被，该有的都有，而且准确度很高。 用法很简单： 在地图上搜索你想要的地方，框选目标区域，调整世界比例、出生点、要不要生成建筑内部，就能一键生成你的 Minecraft 地图。 底层用 Rust 写的，建筑轮廓、真实世界的纹理以及植被分布都做得非常细。 支持 Windows / macOS / Linux，也可以直接在线体验，不用装软件。

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阿西_出海

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搞了个好玩的，Nano Banana Pro 帮你生成任意位置的打卡照！ 用 Gemini 3 写了个工具，只需要在地图上选点，然后上传你的人脸照片，就可以生成你在这个地方的打卡照。 会根据当前位置的天气和时间生成图片，你的衣服也会根据现在的时间以及天气去变化。 人脸一致性真的太高了，我去。
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歸藏(guizang.ai)

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用 Claude Skills 创建一个简单的 Agent 真的太简单了 人人都能创建自己的 Agent 大军，我这里搞了一个 Nano Banana Pro PPT 生成 Skills 基于任何文档生成 PPT，支持风格选择、页数自定义 生成后会导出图片文件以及帮你生成一个全屏预览的网页 也可以作为整个图文混排 Agent 体系的一个部分
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发现一个免费开源的大屏制作工具，在GitHub 已斩获 2.4w+star 数据来源支持数据库直连、API、Excel，直接选表、关联多个表，还能用计算公式生成新的数据列 图表拖拽组合，样式可以随便调，做出来的大屏生成分享链接 自带大量现成模板，换一下数据集就能直接复用，不用从零设计 想开放到公网访问，建个网站绑好域名就行 对经常要给客户或老板做数据展示的人来说挺实用的
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一个非常有趣的全新的开源脚手架项目 create-better-t-stack 可以关注一下 它的创新之处就可以让你自由的选择你想用的前后端框架，数据库，orm，runtime， addon 等等，然后可以根据你的选择创建出一个独一无二的有最佳实践的 Typescript 项目。 我用了一下，觉得很有意思，未来的项目可以可以试试看，大家可以看看demo，同时而且还能学习到，看看现在流行的框架和工具都有哪些。
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Viking

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昨天闲逛发现的免费网站： 简直是历史爱好者的福音，通过一个时间线可以显示那个时候的世界地图，国家，区域，还可以选择更多的信息，比如当时的皇帝，战役等等。 做的非常棒，一下就看了很久，还有旧地图搜集，非常有趣的网站，我觉得就是这些有趣的网站让我觉得 web 世界真的是有非常多小众又精彩的资源。
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最强的地方是 他可以直接生成透明通道的图片 可能很多人表示 SD 也有模型可以，但是用过敏神那个的都知道局限性有多大。 再来看 GPT-4o 的透明通道有多简单。 视频中的人物、街道、 天气三个图层都是透明通道图层，他们可以随意组合
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谷歌也发布了一个根据输入图片和音频就能生成对应人物讲话视频的项目VLOGGER。看起来没有阿里那个自然。 项目简介： 它可以根据一张人物图像,生成由文本和音频驱动的说话人视频。该方法建立在最近生成式扩散模型取得成功的基础之上。 VLOGGER 包含两个关键组件: 1) 一个随机的人体到 3D 运动的扩散模型; 2) 一个创新的基于扩散的架构,通过时间和空间控制来增强文本到图像模型的能力。 这种方法可以生成高质量、可变长度的视频,并且可以通过人脸和身体的高级表示进行便捷控制。 与之前的工作相比,我们的方法具有以下优势:不需要为每个人单独训练模型;不依赖人脸检测和裁剪;能生成完整的图像(而非仅限于脸部或嘴唇);适用于广泛场景(如躯干可见或身份多样化),这对于正确合成具有沟通能力的虚拟人至关重要。 项目地址：
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兄弟们，基于Codex做一个白板手绘视频生成skill，只要上传原始图片，即可生成类似的手绘视频，非常的丝滑，目前市面上大部分白板手绘视频的都是收费的，而且也不便宜，目前还在优化打磨中想要的兄弟，可以点赞转发，浏览破w我就开源出来
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知识猫AI实验室

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现在身边的AI越来越多，摄像头、智能设备都自带AI运算，AI也不只会发文字，还能直接做决策、产生实际价值，连人造的合成数据也越来越逼真。 但Inference Labs 说AI用得越广、越分散，可信度并不会自动变高；合成数据好用，也让造假模仿变得更简单；AI一旦开始执行真实操作、产生经济相关信号，就必须有验证机制来兜底。 不管是遍地开花的边缘AI，还是以假乱真的合成数据，或是能实操的AI代理，都需要验证来守住真实和公正，这才是AI靠谱落地的关键。 #VerifiableAI #zkML #InferenceLabs Inference Labs
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币自由 🐬

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苹果和谷歌的欧洲地图，为何都不准？这是物理AI革命前夕？苹果正向人们支付报酬，让他们步行绘制世界城市地图。苹果是不是故意选胖子？通过携带配备360度摄像头的背包，绘制汽车无法到达的街道、小径和偏远地点。通过这项工作，欧洲多数中世纪留存的老城区地图数据得以更新。
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超级财经 SuperFinance

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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
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歸藏(guizang.ai)

192,241 Aufrufe • vor 1 Monat

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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这几天经常用这个 taste skill 做实验，发现真的是很不错，用了它你就能获得一个极简，配色舒服，间距和字体大小考究的页面，去 AI slop 很不错，不过我测试的都是英文网站，让 v0 生成了一个 Sandbox 首页 一个股市 dashboard 都不错，而且 prompt 几乎都不用怎么写。 v0 预览的地址是： 大家可以感受一下这个设计效果
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这几天经常用这个 taste skill 做实验，发现真的是很不错，用了它你就能获得一个极简，配色舒服，间距和字体大小考究的页面，去 AI slop 很不错，不过我测试的都是英文网站，让 v0 生成了一个 Sandbox 首页 一个股市 dashboard 都不错，而且 prompt 几乎都不用怎么写。 v0 预览的地址是： 大家可以感受一下这个设计效果

Viking

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玩币的过年坐小孩那桌！ 截止目前，上证连着第18个阳，反观加密近30天的恐惧指数有28天低于40。 有这样一种感觉：你打开一个新的应用，点了几下，突然发现——“嘿，这比我想象中顺手多了！” 真正让人愿意重复进入一个产品的，并不是一堆炫酷的功能，而是细节上的 “无感优化”、行为路径上的 连贯性提升。这些项目正在悄悄做的，正是这种让体验变得自然的改进。 Spaace 🟠 — NFT 不只是市场，而是用户体验的“积木场” Spaace 走得不是那种一次性爆发交易量的路线，而是在逐步把 NFT 交易转变为一种可持续参与的行为链条。在它的生态里，每一次挂单、浏览、任务参与不仅能获得奖励，还会形成一个更连贯的用户轨迹。你不再是“来一次、走一次”的游客，而是一个在生态里慢慢“成长”的参与者——这让 NFT 使用不再像一笔单一操作，而像一个可以反复进入、反复体验的互动空间。 Veera — 让链上入口变成你愿意点开的“探索入口” Veera 的方向并不只是做一个钱包，它试图把 Web3 的入口从命令式的“按钮堆栈”变成一种更像信息流的自然浏览感。你打开它，不是看到一墙按钮，而是像打开一个可以滑动、查看和探索的界面。这种把“入口”变成“探索空间”的思路，让用户从“被迫了解复杂操作”转向“顺手发现有趣内容”的习惯性行为，这对提高留存和用户连续参与是非常重要的一步。 MagicBlock ✨⬜ — 把实时体验和可扩展性带到链上应用 MagicBlock 是一个基于 Solana 的实时执行引擎，目标是让链上应用具备Web2 级的交互性能，并且保持去中心化的安全性。它使用 Ephemeral Rollups 技术，在不拆分状态的前提下提供极低延迟、几乎零手续费的执行环境，这适合实时游戏、DeFi 以及需要高频交互的场景。其设计让开发者不再为性能牺牲链上特性，同时也极大提升了用户“无延迟感”的体验可能性。 除了技术本身，MagicBlock 还在孵化器层面发力，吸引开发者来构建更具创意和实时性质的应用，这让生态不仅是底层引擎，更成为创新场景的催化器。 Altura — 资产不再只是标签，而是可调用的“行为构件” Alturax 的核心变化在于，它让链上资产具备更强的生态参与能力：不是只有买和卖的逻辑，而是一种资产在不同协议与玩法之间调用的能力。资产不再是静止的符号，而是可以参与多种逻辑、被策略调用的构建块。这种思路让资产在链上进一步融入生态协同，而不是只能在市场上看价格。 Konnex — 把现实世界的任务纳入链上协作图谱 Konnex 的有趣点在于：它不单是一个链上协议，而是试图把现实世界的不确定性直接带进链上。在它的构想中，机器人、自动化系统和协议之间可以协作，通过链上可验证的数据完成现实任务的结算 —— 使得现实世界的执行与去中心化结算建立起一种可验证的信任。 这是 Web3 往现实落地迈出的一步，不再把链上交互限定在数字资产，而是融入实体世界的执行逻辑之中。
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搞子(明日香版)🕊️|🐬TermMax

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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
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现在头部大模型厂商在 Chat 界面都能所见即所得的生成网页了，那么有没有开源替代呢？我找到了一个—— davia 这个项目使用 FastAPI 构建，直接 pip install davia 就能安装，UI 组件使用 shadcn/ui，支持 Tailwind 颜色自定义，响应式布局，以及黑暗模式。 项目地址：
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karminski-牙医

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最近在 GitHub 上刷到一个挺炸的开源项目：Wren AI 它本质上是在做一件我们都很熟、但一直没被真正解决好的事：让不懂 SQL 的人，也能自己查数据库。 比如说，业务、运营想看数据，第一反应就是来敲后端：“帮我查下上个月销量前 3 的产品”“这个转化率能不能按渠道拆一下”。 SQL 本身不难，但沟通成本、来回确认、临时插队，才是真正耗时间的地方。 Wren AI 的思路很直接：对话即查询。 你直接用自然语言问问题，它会自动生成 SQL、跑库、给结果，甚至顺手把图也画好（柱状图、折线图那种）。 可以把它理解成一个 “自带 AI 分析师的开源版 Metabase”，但门槛更低，不用拖字段、不用写 SQL。 比较关键的一点是，它不是那种“裸 Text-to-SQL”。 Wren AI 引入了 Semantic Layer（语义层），你可以提前把业务指标、表关系、口径定义清楚，相当于给大模型加了一层“业务护栏”。 这一步虽然需要懂数据库的人前期配置一下，但一旦理顺，后面业务方基本很难把数据问歪，准确性和安全性都高很多。 模型和部署这块也挺对技术人的胃口： ·云模型：OpenAI / Claude / Gemini 都能接 ·数据不出内网：可以配 Ollama + 本地模型（比如 DeepSeek） ·数据库支持也很全：MySQL、Postgres、ClickHouse、DuckDB 基本全覆盖 ·安装也不折腾，有 Docker 基本就是一键起 整体看下来，我觉得它特别适合两种场景： 1）想给团队搭一套真正能用的自助查数平台 2）想研究 “AI + BI + 语义层” 这种更偏工程化的落地方案 一句话总结：把“查数据”的自由还给业务，把时间还给开发。
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最近在 GitHub 上刷到一个挺炸的开源项目：Wren AI 它本质上是在做一件我们都很熟、但一直没被真正解决好的事：让不懂 SQL 的人，也能自己查数据库。 比如说，业务、运营想看数据，第一反应就是来敲后端：“帮我查下上个月销量前 3 的产品”“这个转化率能不能按渠道拆一下”。 SQL 本身不难，但沟通成本、来回确认、临时插队，才是真正耗时间的地方。 Wren AI 的思路很直接：对话即查询。 你直接用自然语言问问题，它会自动生成 SQL、跑库、给结果，甚至顺手把图也画好（柱状图、折线图那种）。 可以把它理解成一个 “自带 AI 分析师的开源版 Metabase”，但门槛更低，不用拖字段、不用写 SQL。 比较关键的一点是，它不是那种“裸 Text-to-SQL”。 Wren AI 引入了 Semantic Layer（语义层），你可以提前把业务指标、表关系、口径定义清楚，相当于给大模型加了一层“业务护栏”。 这一步虽然需要懂数据库的人前期配置一下，但一旦理顺，后面业务方基本很难把数据问歪，准确性和安全性都高很多。 模型和部署这块也挺对技术人的胃口： ·云模型：OpenAI / Claude / Gemini 都能接 ·数据不出内网：可以配 Ollama + 本地模型（比如 DeepSeek） ·数据库支持也很全：MySQL、Postgres、ClickHouse、DuckDB 基本全覆盖 ·安装也不折腾，有 Docker 基本就是一键起 整体看下来，我觉得它特别适合两种场景： 1）想给团队搭一套真正能用的自助查数平台 2）想研究 “AI + BI + 语义层” 这种更偏工程化的落地方案 一句话总结：把“查数据”的自由还给业务，把时间还给开发。

sitin

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