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
剪视频别再死磕时间轴,我用这个「本地 AI Agent」
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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

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。
