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让 AI 视频生成“实时可控”
Adobe 参与的 MotionStream 项目,解决了 AI 视频生成慢、且不能中途修改的问题。你现在可以像“实时导演”一样,边生成边调整。 1️⃣ 核心原理:它用了“老师傅带徒弟”的办法。先训练一个很强但很慢的“老师模型”,再让它把“直觉”教给一个轻量级的“学生模型”。这个学生模型虽然没看完全部剧本,但反应奇快,能做到实时推理。 2️⃣ 实际效果:在 H100 显卡上,720p 视频能跑到 23.9 帧/秒,延迟很低,肉眼几乎无感。 3️⃣ 怎么交互:你可以实时在屏幕上画线来控制运动路径,或者直接用鼠标拖动画面里的物体,镜头也会跟着动。 GitHub:https://github.com/alex4727/motionstream #AI视频 #MotionStream #AdobeResearch #AIGC #实时生成
Gemini 3 Pro 预览版现身:100万 Token 上下文窗口
谷歌下一代模型 Gemini 3 Pro 预览版已在 Vertex AI 平台出现,传闻支持 100 万 Token 上下文。 1️⃣ 核心看点:100 万 Token 上下文窗口。 这个容量远超 Claude 3 (20万) 与 GPT-4T (12.8万),意味着能一次性分析整本书或大型代码库。 2️⃣ 其他能力:多模态处理增强,覆盖实时视频理解、3D 识别;内置“深度思考”模式,提升复杂推理。 3️⃣ 推出路径:目前在 Vertex AI(标签 gemini-3-pro-preview-11-2025)向企业客户预览,预计 12 月向开发者(AI Studio)开放。 企业用户可通过 Vertex AI 申请测试;开发者可留意 Google AI Studio 的后续更新。 #Gemini3Pro #GoogleAI #LLM #大模型 #VertexAI

claude申诉失败了。
订阅费也没法儿退,我甚至怀疑申诉邮件就是钓鱼的,有追踪IP地址。 dhh是美国开发者,前段时间来深圳交流,演示了自己怎么用claude code。 目前最稳妥的方式就是参考dhh方法,把Claude code放在海外机器上,用tailscale远程连接使用。 那就得租一台有家宽的海外机器,在那台机器上注册和登录claude。

分享下现在的纯手机端工作流。
九月底前我都是坐在电脑前开着terminal指挥着pi,跑多subagent,最后再自己看diff,提pr,经常一坐就是一天。 九月底,我工作流改成在手机端用hermes指挥pi,完全解决了久坐电脑前的痛苦,用到现在还挺舒服。 Hermes用旗舰模型(gpt-6-astra/opus-5.5),pi尽量不装插件,用中端模型(ds-v4.1-flash/sonnet/terra),二者间用a2a通讯。 hermes负责分析issues,拆分成多个小任务,然后给每个小任务创建worktree,并在里面派遣pi去完成小任务。 每个pi完成任务都会通知hermes,由它判断提pr还是返工给pi。基本逛一天景点,或一觉醒来十几个pr搞好了,舒服得很。 就是过程太黑盒了,心路历程有点像早期的vibe coding,那会diff至少自己会看一下,现在diff也黑盒,完全交给旗舰模型,属于盒中盒了。 如果没数据焦虑,其实可以直接用grok-bot或者chatgpt-dot,开箱即用,里面内置了grok-cli和codex,原生agents通讯。弊端就是数据不在本地,有监管,万一被封号一切归零。
