告别“七秒记忆”的 AI 伴侣，盛大这波“造人”思路很野。
刚看完 SIGGRAPH Asia 2025 的发布，Mio 系统把数字人从“复读机”变成了有长期记忆的“交互智能”。
1️⃣ 记忆不再断片：以前用 Agent 跑长任务，关了窗口就忘上下文。Mio 的 Thinker 模块用了 OMNE 架构，能像人一样建立“叙事记忆”。它可以记住我两周前的代码习惯，甚至是我随口吐槽的甲方需求，这点对长期陪伴太关键了。
2️⃣ 拒绝面瘫：它的 Face Animator 能捕捉眼神闪躲、嘴角抽动这种微表情。不像某些开源 TTS 项目说话像念经。
3️⃣ 实测预期：官方 IIS 评分 76.0 看着很猛，高出 SOTA2 不少。不过按照经验，端到端的多模态渲染对本地显卡要求不会低，部署成本还得观望。
#AI工作流 #数字人 #Mio #交互智能 #独立开发
告别“七秒记忆”的 AI 伴侣，盛大这波“造人”思路很野。
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剪视频别再死磕时间轴，我用这个「本地 AI Agent」
把粗剪效率提了快一倍。 Filmora V15 新出的 AI Mate，核心逻辑是把 Sora 2、Veo 和本地 NPU 缝合进编辑器，让软件能「听懂人话」自动干活。 我这周在 Mac 上高频实测的感受： 1️⃣ Action Mode 真的很省事：有一条素材，背景全是广播声，直接打字输入 "Remove noise & sync beat"，它自动就把降噪和卡点做完了。 2️⃣ 本地 NPU 更安心：它底层用了微软 Phi Silica 模型，很多指令理解是在本地跑的。签了保密协议的项目素材不用上传云端，这点比纯云端工具稳。 3️⃣ 素材救急：缺空镜直接调 AIGC 生成（接了 Sora 2 和 Veo 3 ），虽然目前看生成速度还得看网速，但拿来做过场动画是够用的。 ⚠️ 实测太复杂的长指令它偶尔会「幻觉」或误解，目前看它更适合处理重复性的机械劳动，别指望它能全自动剪出电影感。 比起 Adobe 全家桶的订阅费，这个对我的钱包确实友好很多。 #AI工作流 #Filmora #视频剪辑 #数字游民 #效率工具
终于不用每天纠结「今天吃什么」。
Aspect Health 刚出的 Aida，核心逻辑是把「营养建议」直接转化为「执行清单」。 🥗 为什么我会关注它？ 从「监控」到「执行」：以前用的健康 App 大多只让你记账（卡路里），很反人性。Aida 是直接根据代谢目标生成食谱，甚至自动拉出购物清单。 决策减负：在赶项目 ddl 的时候，我最烦思考吃什么。它能像个私人助理一样，把“买什么菜、怎么做”直接排进日程，而不是只丢给你一堆冷冰冰的数据。 虽然目前看它能不能完美适配国内的买菜 App 还有待验证，但这种从 Agent 层面介入生活的尝试，确实比单纯的记录工具要性感不少。 #AIAgent #数字游民 #健康管理 #效率工具 #AspectHealth
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。
