首个全栈开源 GUI Agent，把移动端自动化的门槛打下来了
以前搞手机自动化要自己写 ADB 驱动、配环境，现在 GELab-Zero 直接开源了“模型+基建”整套流水线。
原理类似给手机装了个“AI 驾驶员”，但这回连车（基础设施）和路（环境配置）都给你铺好了，主打一个快速落地。
🔹 开箱即用的基建：不仅开源了 4B 模型，更解决了最耗时的多设备连接、ADB 权限管理和任务编排，支持 Python 3.12+ 一键部署。
🔹 小参数高性能：基于 Qwen2-VL 调优，4B 规模在消费级显卡就能流畅运行，配合 Ollama 或 vLLM，实测在 AndroidWorld 复杂任务成功率达 75.86%。
🔹 真实场景优先：相比通用大模型，它专门针对打车、外卖等高频生活 App 做了特训，数据完全本地处理（Local Inference），隐私零泄露。
🔗 GitHub：github.com/stepfun-ai/gelab-zero
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首个全栈开源 GUI Agent，把移动端自动化的门槛打下来了
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零代码开发红利窗口期，普通人 30 秒验证游戏创意的最低门槛
蚂蚁「灵光」更新闪游戏功能，实测可将一句话需求直接转化为可交互、可迭代的 Mini Game，大幅降低独立开发试错成本。 🔹 交互式迭代：这是区别于“一次性代码生成”的关键。支持多轮对话修改，输入“换个赛博朋克背景”或“增加 Boss 血量”，AI 会实时重构逻辑，体验接近自然语言版 Cursor。 🔹 全模态交付：基于 Ming-Lite 模型，它不仅写代码，还能同步生成 UI、音效等素材，解决了独立开发者最头疼的美术资源短板。 🔹 能力边界：目前适合生成贪吃蛇、塔防等逻辑清晰的休闲游戏或 MVP（最小可行性产品）验证。若需开发大型复杂游戏，仍建议回归专业引擎。 🔗 iOS 下载：https://apps.apple.com/us/app/id6751496092 #AI工作流 #灵光 #快速原型 #独立开发 #零代码
视频创作流彻底变天，还在用旧工具“抽卡”会直接拉低产出效率
可灵 O1 刚全量上线，这是首个将“生成+编辑”统一的多模态模型，真正实现像 P 图一样 P 视频。 🔹 底层逻辑重构 采用 MVL 架构并引入 Chain-of-Thought (CoT) 技术。简单说，模型在生成前会像人类导演一样“先思考”，理解物理规律和因果逻辑，而非单纯根据关键词盲目堆砌画面。 🔹 解决一致性顽疾 攻克了行业最头疼的 Feature Drift（特征漂移）。在多镜头切换时，主角样貌、服饰甚至道具能被精准“锁死”，不再是随机生成的单一片段，完全足以支撑连续剧情短片的制作。 🔹 All-in-One 闭环 不仅是生成，核心在于 Multi-Elements 编辑模式。你可以通过自然语言指令（如“删除背景路人”、“天空变蓝”）直接修改视频元素，无需在生成工具和剪辑软件间反复横跳，极大降低时间成本。 目前数据显示其在图片参考任务上优于 Google Veo 3.1，且已支持 API 接入。 #可灵O1 #AI视频工作流 #AIGC #视频一致性
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。
