百度「秒哒」国际版 MeDo 正式上线
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阿里通义实验室开源 Z-Image
,用消费级显卡跑出商用级 20B 模型效果,彻底打通本地部署的“最后一公里”。 它的核心是 S3-DiT 架构,原理类似把“理解文本”和“生成像素”的两个独立大脑合并,让数据流转效率提升 30% 以上。 1️⃣ 配置门槛暴降 不再强制依赖 A100/H800,普通 RTX 3060 (<16GB 显存) 即可运行。Turbo 版本支持 Flash Attention,8 步采样,单图生成延迟压到 1 秒内。 2️⃣ 搞定“中英文字”渲染 这是最大亮点。区别于传统模型画字乱码,它能精准生成带复杂排版的中英文字,做电商海报或 UI 素材可直接 Prompt 直出,大幅减少后期修图工作流。 3️⃣ 全链路开源商用 Apache 2.0 协议,权重、代码、训练细节全开。已集成 Hugging Face 与 ModelScope,适合企业快速二开或集成到现有 Workflow 中。 🔗 GitHub / 部署文档:https://github.com/Tongyi-MAI/Z-Image #AI工作流 #本地部署 #开源模型 #ZImage

2025年再靠“拍脑袋”做短视频,你的试错成本将远超潜在收益
Palo 将 MrBeast 团队的「暴力留存算法」封装成 AI,直接让普通创作者拥有顶级工作室的数据大脑。 其核心逻辑不同于简单的套壳工具,更像是一个懂你的「数字制作人」: 🔹 逆向工程你的风格:通过 RAG 技术分析你过去 30 条视频,提取 Hook 结构、BGM 偏好和叙事节奏,生成符合你 Persona 的脚本,拒绝 AI 塑料感。 🔹 数据驱动选题:它不猜你喜欢什么,而是基于跨平台(TikTok/YouTube/IG)实时数据,预测未来 3-7 天的流量洼地。 🔹 技术流视角:底层采用“LLM Cocktail”架构,混合调用 GPT-4o、Claude 3.5 和自研情感模型,多模态分析准确率达 91%,这也是目前高阶 AI 应用的 MVP 配置趋势。 目前 $250/月 的门槛虽高,但相比组建专业数据团队,这或许是 ROI 最高的投入。 官网: palo.ai #AI工作流 #短视频运营 #数据驱动 #Palo #创作者经济

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。
