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最近又折腾了个小站: https://referencetovideo.net 主要是做 reference to video 。 起因是我自己最近一直在玩 AI 视频,发现现在不少模型已经不只是文生视频、图生视频了,开始可以塞参考图、参考视频、音频进去。 但每家支持的东西又不太一样,用起来挺乱的。 所以就想干脆做个站,把这些东西放到一个地方。 现在大概就是: 上传图片 / 视频 / 音频 写 prompt 选模型 生成视频 目前还比较早期,边做边改。 我自己比较常用的场景是: 拿人物图继续生成视频 产品图做广告 拿一段视频参考动作或者镜头 几种素材混着用 技术栈还是比较常规: Next.
不好意思,标题党了。^^ 这两周用白嫖额度 + OpenCode Go 剩下的月额度,一共大概烧了 20 亿 token ,用 AI 撸了个“精神小妹崩老头”主题的小游戏。游戏没接 LLM (穷),图片、官网、游戏全靠 AI 生成(自己搞不定,又挫又懒)。 域名是以前买的廉价货,无视就好。 兄弟们有空随便玩玩,但记住一条:这世道“捞女”太多,男孩子在外面一定要保护好自己 ^^。 官网: https://flask.fun 游戏: https://benglaotou.flask.fun
v 友中“违规“使用 openai/claude 的人多如牛毛,我认为没人会预期:如果我的使用方式足够有新闻价值,我与 AI 的聊天内容会被整理成案例向全球公开。这不就相当于 google 发布一份报告说:我们发现某人违规翻墙使用 gmail ,邮件里讨论了 xx ??为了确认蒸馏,只需要公布账号集群、调用数量、与模型训练等信息就足够了, 根本不需要公布一个具体用户正在研究什么内容、分析什么内部项目。隐私问题咋没啥人说呢?
现在网络上对 AI 威胁论的讨论几乎到了毛骨悚然的地步。其中不乏那些头部人工智能公司的研究员,说什么 AI 末日、若干年内 AI 会消灭所有人类等等。对此我实在理解不了。 现在的 AI 基本就是围绕大语言模型展开的,这种主要处理文本的概率模型它怎么来威胁人类呢?模型没有记忆功能,只能进行一问一答,即使现在能做一些复杂任务,也只是靠在外层套了一个 Agent 壳子来辅助而已。 它到底怎么来消灭人类?至少说说威胁的途径和可行性吧?似乎都在说 AI 会威胁人类生存,但都没说具体威胁手段有哪些。
Covonaut 是面向生产环境的 Go Agent 框架,纯 Go 实现,以 MIT 协议开源。覆盖 Agent 开发的完整链路:Agent Loop(含上下文自动压缩、指数退避重试)、工具系统、多 Agent 交接、图引擎(DAG 与 Pregel 两种执行模型)、会话树、可观测性,以及 A2A(Agent-to-Agent)、ACP(Agent Client Protocol)、AG-UI(Agent-U...
今天出乎意料的大跌,因为前段时间我们已经不怎么跟美股的走势了今天却和夜盘的美股一样大跌。但是,走熊这么久的光模块,逆势上涨了。如果是 FCC 落地导致的利好,那就看下周一,下周二是否能延续强势。最近的炒概念的情绪,经过今天和昨天这两波,是彻底退潮了,影视院线、餐饮等个别股还有资金留恋,大部分都已经熄火了。我觉得今天这波大跌,上午肯定是超出监管预期了,所以直接就午后 1 点就开始拉,没等 2 点后了所有板块走势几乎一样,都是 1 点开始反弹,而且非常均匀的走势。现阶段就是牛市尾声,融资市阶段。但最近 IPO 抽血太厉害了。后续 IPO 肯定会被暂缓一段时间,或者 IPO 定价会很低。市场情绪修复
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GPT-6 + Hyper3D MCP 最强3D创作搭档#欢迎关注爱范儿官方微信公众号:爱范儿(微信号:ifanr),更多精彩内容第一时间为您奉上。
最近 GPT-6 Astra 上线了,据说是最接近 AGI 的一代,是不是意味着以后不光写代码可以 AI 完成,整个项目周期都可以做到全自动化了。 正好最近给 Suggix 加上了 MCP。 AI 固然很强,但是需要人指挥,换句话说它没有天然动机。如果 SaaS 服务把用户反馈数据数据都暴露给 Agent ,让 SaaS 本身的用户反馈成为它的执行动机: 只需要设置定时任务去拉去当前最新的用户反馈,这样就可以全自动化执行了 1.用户提出反馈(Bug,需求) → 2.AI 调用 MCP 自动分析反馈(根据投票数,或者 AI 自行判断紧急程度) → 3.AI 根据用户需求更新代码 → 4.AI 自
gpt 6 astra 模型出来后,我也想试试看看能不能做个啥,测试一下它的能力 然后看到市面上有很多开源的提示词仓库,就拿它练练手 这次借助 gpt 6 astra 模型,直接干了一个基于 next.js 的 ai 图片提示词仓库 不得不说 gpt 6 模型确实很能打,设计出来的 ui 界面也是非常不错的,而且我就说了一个域名,人家直接给我部署上线了。。。 代码完全开源: https://github.com/cf12436/gptimage_prompts.git 提示词网站在这里: https://image.aisaasgo.org/ 有需要的朋友可以看看,可以免费部署在 vercel
OpenAI 在开发者文档里正式上线了 Agents API,把 Codex 的 harness 通过一个 OpenAI 托管的 REST API 暴露出来。核心端点就一个:POST https://api.openai.com/v1/agents/sessions,带 OpenAI-Beta: agents=v1 头。语义很直白——OpenAI 负责会话、编排、上下文压缩和恢复,应用负责提供工具、决定执行环境。 文档把概念...
Cognition 昨天发布了 SWE-2,一个从 Kimi K3(2.8T 参数)通过 RL 后训练而来的编码 Agent 模型。 它在 FrontierCode 1.1 Main 上拿到 50.0%,距离 Fable 5.1 的 50.9% 只差不到一个百分点,比 GPT-5.6 Sol(47.5%)高 2.5 分。价格比 Fable 5.1 便宜 64%。 FrontierCode 是 Cognition 自家维护的 SWE-bench 升级版。S...
看过不少 Claude 中转服务,价格都不太透明。aicoding.inc 直接把折扣放明面:1.9 折、2.9 折、4.9 折三档,按实际消耗走,后台每笔都能查。 数万用户跑了大半年,企业客户也有 200 多家。支持 Claude Code 、Cursor 完整功能,国内直连不用梯子,支付也是国内渠道。 新人加社群送 10 美元额度,先试试线路质量和计费是不是真的清楚。 https://aicoding.inc
前几月 gpt5.5 和 claude4.6 出来之前的不算,当时 ai 算力还不够,还会用 ai 经常调试几遍, 可最近明显感觉身边开发的同事和朋友下班越来越早,ai 写的代码会自己控制电脑检查,最后给你一个完整的版本,基本上都是一遍过。 再也回不到当年一个 bug 运行报错,吭哧吭哧加班到深夜才解决后的那种快感和成就满足感, 以前别人都说程序员加班严重,现在这个帽子可以摘掉了嘛? 问心自问,工作的开发需求量还真需要你加班才能完成吗?还是表演式加班?
· 三星借 iPhone Duo 发布调侃苹果「热剩饭」 · OpenAI 限制图像和音频生成竞品在 ChatGPT 投放广告 · 曝奥迪在华重划双品牌:一汽负责四环、上汽主攻 AUDI#欢迎关注爱范儿官方微信公众号:爱范儿(微信号:ifanr),更多精彩内容第一时间为您奉上。
先发链接: https://agent.pet-pedia.org/zh作为一个猫奴,家里有三只猫,每次猫生病或者遇到问题时我想大部分人跟我一样,没办法第一时间前往宠物医院,所以会选择咨询 AI 。但是在这个过程中,我总会遇到以下问题:1.我每次都需要把猫咪的状态重新描述一次,特别是当我的猫有慢性疾病,反复症状,术后恢复等情况时,都需要反复的描述前因后果,因为通用的 AI 模型无法记忆那么长的前因后果和上下文。2.AI 每次给我的回答都不一样,我无法准确的判断应该如何关照我的宠物3.回答不完善,没办法给出准确的建议,而是大部分情况都建议我赶紧去动物医院我针对这些问题,搞了这个 AI 私人宠物医
最近在 X 上找 GPT Image 2.5 的图片案例,经常碰到两个问题:图很好看,但提示词藏在回复里;或者复制了提示词,才发现还要参考图、另一种模型,甚至额外拆帧。 所以整理了这个开源合集: https://github.com/wangrunlin/awesome-gpt-image-2-5-prompts 目前 24 个案例、6 类用途,提供完整的中英文内容,逐条附作者原帖、需要的输入和观察时间。原始英文提示词与编辑改编会分别标注,未知互动数据留空。 几个例子:六色时装广告、咖啡机维修手册风格的剖面图、保持几何结构的产品渲染,以及局部移动台灯。也有精灵图等多步骤工作流,但会明确写出额外
约 200 年前,法国物理学家克劳德-路易·纳维和爱尔兰物理学家乔治·斯托克斯提出了一组至今仍然广泛使用的、描述液体、空气等流体运动的偏微分方程。Navier-Stokes 方程并不保证适用于所有可能的情况。几十年来,数学家一直致力于寻求证明方程的普适性或导致方程失效的特例。2000 年克雷数学研究所将 Navier-Stokes 方程列为六大千禧年数学问题之一。OpenAI 本周宣布通过动用约 1 万个 AI 智能体进行长达 88 小时的攻坚,于 9 月 5 日发现了一个 Navier-Stokes 方程失效的特例。如果得到确认,将标志着 AI 首次解决了一个重大的数学难题。但此事在数学界引
我是最早一批买国产 coding plan 的人,最开始好像是送一个月还是很便宜体验来着 ,后来智谱出套餐的时候我就直接买了年包,一开始想找人一起拼车买 pro 或 max ,不过问了身边的人大多没有兴趣,只有一个小弟在我的影响下也经常用,并愿意一起拼,不过当时 pro 感觉至少得 3 个人一起,人不够于是干脆自己一个人买 lite ,太便宜了,当时还有邀请折扣啥的,我记得实付 170 多,我就让小弟也直接买了个 lite 年包。那个时候模型能力还不是很强,好像还是 4.7 ,只能说勉强能干活,一部分也是因为工作比较简单,大部分都是业务 curd 吧,核心模块自己把把关还是 ok 的。最开始的
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