错过这个，你做视频可能多花 90% 的时间
Google Flow 集成 Nano Banana 图像模型，用自然语言 P 图并一键生成动态镜头，解决角色一致性难题。
工作流被极大简化：
1️⃣ 上传或生成图像。
2️⃣ 用人话下指令编辑 (例如“移除背景，换成森林”)，模型能理解语义，保持发丝级细节。
3️⃣ 拖拽P好的图到时间线，自动生成 8 秒动态镜头 (Veo 3 驱动)，从P图到动态镜头仅需几十秒。
官方: https://labs.google/fx/tools/flow
#AI工作流 #视频制作 #Gemini #GoogleFlow #NanoBanana
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别再忍受高幻觉了，Grok 4.1 已推出
xAI 最新模型，重点解决幻觉和延迟，实测数据远超上代，已全平台推送。 🔹 体验直升: 延迟降低 42%。支持两种模式：深度“思考模式”和即时“非推理模式”（无需消耗 token）。 🔹 可靠性大增: 幻觉率从 12.09% 降至 4.22% (近 3 倍改善)。多轮对话一致性达 91.4%。 🔹 硬核指标 (Dev): 基于 Grok 4 MoE 架构优化。LMArena 榜 (quasarflux 版) Elo 1483 登顶；MT-Bench 8.97；HumanEval (代码) 87.1%。 🔹 即刻可用: 网页、iOS、Android 已全平台推送，免费用户可用基础功能。新增 "上下文记忆" 开关 (可选 30 天)。 官方介绍：https://x.ai/news/grok-4-1 #Grok #AI大模型 #xAI #人工智能 #生产力工具
错过这波红利，你的 AI Agent 可能永远只是个玩具
MuleRun 来了，一个让 Agent 跑在虚拟机里的交易市场，把 AI 能力打包成可售卖的数字员工。 它和 n8n/扣子 模式不同，核心是解决了 Agent 的“最后一公里”执行问题： 1️⃣ 虚拟机驱动 (VM) 传统 Agent 像受限的浏览器插件，MuleRun 则是给每个 Agent 配了台专属电脑 (VM)，带持久化环境、GPU 和文件系统访问权。 🔹 结果：它能操作你本地的 Blender（3D创作软件）、自动玩《崩坏：星穹铁道》（一款游戏），而不只是 API 聚合。 2️⃣ 创建者经济 (80% 收益) 开发者可使用 LangChain, n8n 或 API 快速构建，5 分钟上线。平台解决计费、部署和模型集成，你拿 80% 收入。 3️⃣ 普通用户 (Agent 商店) 不用配环境，直接“租用”160+ 个专业 Agent 协同工作 (Agent Team)，比如月付 $19.9 雇佣一个电商视觉团队。 这才是 AI Agent 商业化该有的样子。 官网：https://mulerun.com/agent-store #AIAgents #数字劳动力 #MuleRun #AIAgent #AI工作流
美团 LongCat-2.5发布了。
1.6T 总参、激活约 48B，原生多模态，主推长程智能体，全程国产算力训练。 图像量化成多级离散 token，Visual Coding 与 3D 受益。 大规模长程 RL，把失败轨迹转成可验证训练任务。 W4A4 推理，prefill 吞吐提升 43%。 官方自测介于 Claude-Opus-4.8 与 Opus-5 之间。
商汤开源 SenseNova Loop-9B-Preview。
它不堆参数，堆"层数"。32 层解码器，中间 4–27 层同权重跑两遍 → 前向 56 层计算，只存 9B。 自测 BIRD-Dev 71.38、AutomationBench 13.72，超 Qwen3.5-27B；Terminal Bench依旧落后。
