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Seedance2.0现状，生成15秒，排队10小时[泪奔]哈哈哈用ai做出一个同情ai的动画# http://t.cn/AXcQn2yN ​

短剧市场的1.0时代，是付费模式，但用户很快就不买账，转头网盘找盗版。 短剧市场的2.0时代，是红果的免费看剧+广告。 红果通过免费看剧，以及“看剧刷红包”等方式来拉用户。 通过信息流广告、会员增值服务、电商带货、IP授权等多元手段变现，来确保版权方的收入。 但，任何市场，都是20%的人赚了80%的钱。短剧也一样 ...

#智能时刻的观察[超话]# 🌟 摆脱ChatGPT依赖？一张图教会你「正确设置Claude」的终极思路！🧠 👉 你是不是也总在用Claude时，感觉“差一点意思”，最后又退回ChatGPT？问题可能出在：你没选对使用模式！ Claude 其实有三种核心模式，对应不同场景需求。选对了，效率翻倍⬆️；选错了，事倍功半⬇️。 🎯 核心总结：Claud ...

谷歌深夜发布Gemini 3.1 Flash-Lite，输出速度363 token/秒，是Claude 4.5 Haiku的3.4倍，价格却只有它的四分之一。跑分还全面碾压。性价比赛道，彻底变天。 http://t.cn/AXcDo0tB ​​​

Claude Code 不仅仅是一个编写代码的工具，它更是一个利用语言模型来处理复杂编程任务的精密系统，了解它工作原理将有助于你挖掘更有想象力的任务！来自 Anthropic 官方的 Claude Code 101 教程，帮你快速掌握其精髓 http://t.cn/AXylOpL4 ​​​ ...

大型 codebase 如何用好 Claude Code？ 第一层：spec 文件是地基 每个模块、每个功能，都要有对应的 spec 文件。 不是让你写文档——而是给 Claude Code 划定工作边界：这个模块是干什么的、有哪些约束、什么情况算完成。有了 spec，Claude Code 就不会在你改 A 的时候顺手动了 B。 没有 spec，它会用"它认为合理"的逻辑推 ...

[CL]《Learning to Draft: Adaptive Speculative Decoding with Reinforcement Learning》J Zhang, Z Yu, L Wang, N Yang… [Microsoft Research Asia & Peking University] (2026) 在推测解码领域，如何在"多猜"与"快验"之间找到实时最优平衡，始终是一个悬而未决的难题。过去的方法要么固守静态配置，要么只优化"猜对 ...

AI短剧最近特别火，短剧行业马上要变天了。 AI短剧的成本太低了，而且可以批量疯狂生产。 以前一部短剧主演一天就要好几万，这些成本完全可被AI替代。 不过大家对AI短剧的审美会不会疲劳？这个还需要时间，数字人的粘性要差很多。同时在制作质量上，还需要技术迭代。 另外，短剧推广将会是未来预算最高的一部分支出了… ...

#Ai视频成片大赏# 内容由AI生成 作者介绍这部AI短片制作用了Midjourney制造概念艺术；动画用Grok Imagine；音乐用Suno（Suno经常和Midjourney搭配）。 作者称目的是用手绘模式复古未来主义科幻短片，风格类似欧洲图像小说插画，聚焦于氛围、静谧和生活化的科技。 我觉得很有味道。 🖲️http://t.cn/AX5gWitO ...

OpenClaw 龙虾的内容质量只排在第三位。 从内容质量的最终判断权来看，真正决定内容质量上限的不是模型本身，而是人在环中的评价与取舍能力。如果把三种形态——极致人在环中的人机共生、单个强智能体、以及人在环外运行的 OpenClaw“小龙虾”——放在同一张系统架构图里看，它们本质上不是替代关系，而是对应三种不同的 ...

如何从零开始构建一个低于500毫秒延迟的语音助手 www.ntik.me/posts/voice-agent 这篇文章讲述了作者如何从零开始构建一个延迟低于500毫秒的语音代理。 与文本Agent相比，语音Agent的复杂性更高。语音Agent需要实时协调多个模型，确保用户讲话时系统及时停止播放语音，避免错误的转接或延迟。 作者使用了流式管道将语音识 ...

如何在A100上跑Qwen3.5 using vllm，要支持qwen3_5_moe架构，必须使用vllm的nightly build，用uv装： uv pip install -U vllm --torch-backend=auto --extra-index-url http://t.cn/AXcpweMQ ​​​

前两天组里开会，看学生跑一个复杂系统代码生成的项目。大家对着一个目前顶流的大模型死磕，天天在那反复修改提示词，试图让模型同时兼顾架构设计、代码实现和错误排查。结果跑出来的数据惨不忍睹，上下文稍微一长，模型就开始遗忘约束条件，甚至自己凭空捏造API函数。。 看着满屏的报错，我忽然有点感慨。这件事逼着我静 ...

Q1: 辛顿认为大语言模型真的"理解"语言吗？具体机制是什么？ 是的。LLM和人类用同样的方式理解语言：把词转化为高维特征向量（一长串数字，代表词在各个属性上的强弱），通过调整这些向量使它们互相兼容，从而构建句意。这个过程更像蛋白质折叠（根据亲疏关系调整三维结构），而非翻译成某种内部语言。LLM不存储任何句子， ...

Seedance 2.0：文字、图片、视频、音频，随便组合。 实测： 上传一张参考图 → 锁定画面风格 上传一段视频 → 指定角色动作 上传音频 → 音画自动同步 这意味着什么？ 你终于可以像导演一样，精准控制每个镜头。而不是像抽奖一样，祈祷AI给你个好结果。 ​​​ ...

昨天下午搞了一个 AI 影视漫剧制作的 skill ，你只需要提供故事或者小说内容即可，使用这个 skill 就会自动帮你把故事或者小说内容制作成编剧分镜脚本，然后根据编剧分镜脚本制作成 AI 生图脚本提示词和图生视频的脚本提示词。拿到这两个提示词之后，你就可以将提示词发到对应的生图模型和视频模型之中就行了。 全程不需 ...

技能（Skill）已经成为各大编程 IDE 的标配。开发工程师 Rod 介绍了如何在 Antigravity 中创建和使用 Skill。 在 Vibe Coding 时，一个常见问题就是上下文膨胀。项目越大，越不可能把全部代码一次性塞进模型上下文。Skill 的作用，就是把特定能力拆分成独立模块，在需要时再加载。 在 Antigravity 里创建 Skill 很简单。 ...

[LG]《Memory Caching: RNNs with Growing Memory》A Behrouz, Z Li, Y Deng, P Zhong… [Google Research] (2026) 在序列建模领域，记忆与效率的两难悬而未决。RNN用定长记忆压缩历史，越长越遗忘；Transformer缓存全部token，代价是二次方复杂度。症结在于：记忆增长只有恒定与平方两个极端，中间地带无人开垦。 核心 ...

[LG]《Detoxifying LLMs via Representation Erasure-Based Preference Optimization》N M Sepahvand, E Triantafillou, H Larochelle, D Precup… [McGill University & Google DeepMind] (2026) 在大模型去毒化中，已有方法仅压低有害输出概率，是表层手术。线性探针可从隐层轻松恢复毒性方向，十例微调即逆转对齐。根 ...

McKinsey: AI won’t make most human skills obsolete, but it will change how they’re used. Negotiation, problem solving, and leadership will matter more than ever as people work alongside agents and robots. Our new Skill Change Index shows which skills will be most, and least, exposed to automatio ...