让 AI 视频不再“抽卡”
实现精准运镜与循环场景 可灵 (Kling AI) 2.5 Turbo 模型上线“首尾帧”功能，配合降价策略，将视频生成从随机碰撞拉回到可控工作流。
1️⃣ 成本效益 新模型算力优化后，费用较前代降低约 30%（1080p/5s 仅需 25 credits）。对于需要反复调试的商业项目，这意味着更低的试错门槛。
2️⃣ 原理极简 Start & End Frames 就像给 AI 设定了导航的“起点”与“终点”，它只需要填补中间路径。相比纯文生视频，这种约束机制能有效消除“幻觉”，特别适合制作无缝循环 (Loop) 背景或丝滑的转场镜头。
3️⃣ 开发者/进阶提示 务必注意，最终视频的 Aspect Ratio 严格锁定于起始帧。虽然模型能自动补全，但建议在 Prompt 中明确物理运动逻辑（如 "camera pan right"），防止中间帧出现违反物理规律的形变。
👉 官网：klingai.com
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让 AI 视频不再“抽卡”
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本地部署 AI 高精解析筛选简历
阿里开源了 SmartResume，一个结合 LLM 与 OCR 的简历处理工具，适合个人优化或 HR 批量筛选。 🔹 精度与效率：单页信息提取准确率 93.1%，平均 1.22 秒处理一页，支持 PDF、图片等格式。 🔹 复杂布局：它用 YOLOv10 先识别版面（如多栏、图文混排），再用 LLM 提取，解决了传统工具对复杂排版的解析难题。 🔹 可靠性：增加了数据验证机制，将提取字段与原文逐项比对，减少 AI 幻觉带来的错误信息。 🔹 免费与部署：开源，支持 API 调用或本地私有部署（保护数据隐私），输出标准 JSON 格式，便于集成。 个人可用它获取优化建议，开发者或 HR 可将其集成到自动化招聘流程中。 官网: https://github.com/alibaba/SmartResume #AI #开源 #SmartResume #简历解析 #生产力工具
GPT-5.1 已发布，解决 GPT-5 的“冷漠”问题
，带来更智能也更自然的 AI 体验。 OpenAI 听取了用户反馈，新版默认语气更“温暖”。 1️⃣ GPT-5.1 Instant (即时模型): 默认更会话化。亮点是“自适应推理”，遇到复杂问题会“先思考后回答”，提升了数学与编码能力。 2️⃣ GPT-5.1 Thinking (思考模型): 为复杂任务设计，能“动态分配思考时间”，优化推理。 🔹 新增“友好”、“坦率”等 6 种预设，并可微调温暖度、简洁度与表情符号频率。 🔹 API 分为 gpt-5.1-chat-latest (Instant) 和 gpt-5.1 (Thinking)，可按需选用。 为避免强制升级，旧版 GPT-5 会在菜单中保留 3 个月。Pro 和 Plus 付费用户已可优先访问。 官网: openai.com/index/gpt-5-1 #GPT5 #OpenAI #AITools #LLM #人工智能
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。
