大家在想怎麼停 AI 幫小孩把功課做完。這支片走另一條：做 tutoring harness，不代寫。 Aristotle 片裡的機器動作是不是固定 loop。 小孩說「直接給答案啦」，它回「我給答案你小考會掛」。8 ÷ 1/2 小孩先答 4，它不公布 16，改問 8÷1/2 跟 8÷2 差在哪，再畫圖。 運算順序塞進 Minecraft 終界龍攻擊公式：8 × 1.5 + 3。旁白講 vetted curriculum、進度可量化。 官網補 voice + whiteboard、session memory、65 科、家長看進度。片裡自己講創辦人募了 $5M。一週試用代碼 learnoutloud。 這才是 helping：不幫你交作業，幫你把同一題拆成可重跑的步驟，還能畫給你看。Lifetime 要成立，前提是 session memory 真的跨週記住「上次卡在分數除法」，不是每次重開新 chat。 Frontier lab 的錢在 enterprise、finance、defense。教育這條被留在 $5M 產品片。另一邊 NYC 對 K–8 generative AI 下 moratorium。兩邊打的都是「AI 會不會代寫」這一層，沒打到 harness 這一層。 demo 只看到一題從 4 改到 16。還沒看到獨立的 mastery 數字，也還沒核對 $5M 跟「已教世界各地」的學生數。 主意是好的,到底執行與實際是怎樣

昨天 Gemini 更新了！ 新增了 Gemini 3.5 Flash 模型，我還沒用多久感受不到差異，只希望降智的問題可以少點。之前的簡直快變人工智障，給個任務就跑出個： "我只是個語言模型，無法做到這件事"這是搞笑嗎😐？ 而且Gem 有時候也不依照指示運作，整個氣死人 比較有亮點的是本次 Gemini Spark 。據說是 google 版本的龍蝦，24 小時不間斷的個人助理。顯然 agent 浪潮也才剛開始，是兵家必爭的版圖。目前還沒上線到時再看看吧。 然後是用量限制，過去系統只計算你發送了幾次訊息，現在系統改為即時計算該次對話扣除算力％，評估維度包含： 1⃣prompt複雜度： 大量code、長文本，消耗算力較高 2⃣上下文長度：累積的對話越來越長，每次互動需要重新讀取的 Token 越多，算力消耗就越快。 3⃣進階功能：用 Deep Research、Pro 模型，或是生成高畫質圖像時，算力會被加速扣除。 採用5 小時滾動重設 + 每周上限。簡單來說就是採用 claude 那套，繼 github copilot 後又一個抄作業的 其實吧我個人最滿意的是這次的 ui 更新。手機版和電腦版的都挺舒服的🥰 雖然 gemini 最近一直被噴降智，但奈何人家有強大的生態護城河啊。這可是從網路時代一路打下來的龐大江山，背後有礦就是任性 #ai# #gemini#

這絕對是個大工程。能把這種跨越幾百萬年的宏大敘事撐滿兩個小時，沒點耐性真做不出來。 這類影片看下來，最讓人震撼的通常不是資訊量，而是那種「視覺上的跨越感」。你想想，畫面從幾百萬年前在樹上晃蕩的古猿，鏡頭一轉，變成在草原上直立行走、眼神開始有了神采的原始人。接著是火光的亮起、石器的打磨，再到後來古埃及、美索不達米亞的黃沙與神廟，最後一路飆到現代的霓虹燈和未來的星際探索。這中間的視覺張力，光是用腦袋想像就夠起雞皮疙瘩了。 不過，要用 Seedance 2.0 熬出這兩個小時，背後的工作量其實挺考驗人的。 多模態的優勢與代價 Seedance 2.0 厲害的地方在於它那種 「多模態控制」，你可以餵給它圖片、分鏡，甚至塞一段現成的視頻去讓它學習運鏡。做這種歷史迭代的影片，最怕的就是前後畫風崩掉，前一秒還是寫實史詩風，後一秒突然變成廉價 3D 動畫。作者大概用了大量的角色與場景參考圖，去死磕那種歷史的厚重感和前後的一致性。 而且它自帶音效同步，原始人打砸石器的撞擊聲、遠古暴風雨的咆哮，這種環境音要是合得好，史詩感立刻翻倍。 兩個小時是怎麼拼出來的？ 雖然這模型比以前進步很多，但它單次輸出的片長畢竟有限，也就十幾秒。這意味著，兩個小時的成片是由成百上千個鏡頭硬生生拼接出來的。 • 工作流的考驗： 作者得先把劇本和時間線拉好，古猿、南方古猿、直立人、智人、農業革命、工業革命……每一階段都要瘋狂生成素材。 • 墊圖與墊片： 為了讓轉場順暢，可能用了大量的 Image-to-Video 或者 Video-to-Video。比如用前一個時代的結尾畫面當作下一段的起點，或者指定運鏡讓鏡頭從遠古的星空拉下來，變成現代的夜景。 • 後期剪輯： AI 把畫面生出來只是第一步，後面還得靠傳統剪輯軟體去調色、對軌、加上轉場和旁白，不然單靠 AI 生出來的片段直出，節奏很容易散掉。 這種影片看著看著，真的會讓人有一種「人類好渺小、但文明又好神奇」的宿命感。你看過最震撼的是哪一個歷史階段的轉場？還是說，你對它最後預測的「未來進化」部分更有興趣？

夏爾特、李伊，你們欠全球 BitMart 用戶跟員工一個交代。@sheldonbitmart @BitMartExchange 到現在還是一堆用戶領不回自己的錢，一堆員工連最後一個月的薪水、該拿的補償都沒拿到。 這不是丟一句「停止營運」就可以當作沒事的商業糾紛。 對很多普通用戶來說，鎖在 BitMart 裡的可能是一輩子、甚至十幾年的積蓄；對基層員工來講，被欠的就是房租、家裡的開銷，甚至是下個月的生活費。 但到了今天，我們等到的依然不是完整的資產說明、不是透明的償還計畫，而是一個接一個沒有答案的問題。 夏爾特，還有你的伴侶李伊，我們正式要求在 8 月 19 號以前，公開回答下面幾件事。 一、BitMart 用戶的錢，到底跑去哪裡了？ 如果 BitMart 到現在還有足夠的資產能 cover 所有用戶餘額，那就拿出可以經過第三方驗證的證據。 公開錢包。 公開資產。 公開負債。 公開實際能動用的儲備金。 不要再用口頭保證。 不要再用那種模糊公告。 拿證據出來講。 二、為什麼一大堆用戶到現在還是不能正常提領？ 是誰決定要限制提領的？ 什麼時候做的決定？ BitMart 管理層到底是從什麼時候開始知道，平台已經沒辦法正常讓用戶把錢領出來？ 而在管理層明明知道有問題的情況下，是不是還繼續鼓勵大家入金、交易，甚至叫用戶把更多資產留在平台？ 這些問題，不能再閃躲。 三、所有跟 BitMart 用戶資產有關的關聯資金，都必須查清楚。 外面已經出現一大堆關於關聯帳戶、關係企業、信託跟其他資金安排的消息跟線索。 我們不會在證據還沒齊全之前，就先給任何人扣上刑事帽子。 但同樣的，任何可能來自 BitMart 用戶資產的錢，不管最後轉到誰的名下，都不能因為換了帳戶、換了公司、換了持有人，就從此不用被追究。 錢流到哪，調查就該跟到哪。 李伊，這邊也有幾個問題需要你本人回答。 你以前在社群平台上公開秀過名錶、名酒、鑽戒、高級飯店還有其他高額消費。 這些消費本身不是罪，也沒有人會因為過得奢華就被定罪。 但現在既然已經出現跟你、夏爾特還有 BitMart 資金有關的疑問，那資金來源就有必要講清楚。 目前也有一些還需要進一步查證的資料指出，跟你有關的 BitMart 帳戶可能曾經持有數千萬美元規模的資產，而且出現分批提領的紀錄。 如果這些紀錄是假的，請公開澄清。 如果帳戶確實存在，請回答： 這些資產是誰的？ 錢從哪裡來？ 為什麼會出現在相關帳戶？ 提領到哪裡去？ 跟 BitMart 用戶資產有沒有任何關係？ 如果完全無關，那就拿出可以驗證的證據把話說清楚。 如果有關，那就該依法追查到底。 四、把員工該拿的薪資跟補償付清。 員工不是股東。 一般員工沒有決定公司資金怎麼管，也沒有決定 BitMart 什麼時候停止營運。 公司出問題，不能到最後讓基層員工來幫管理層的決策擦屁股。 做完的工作，就該給薪水。 該給的補償，就該支付。 這不是施捨，是最基本的責任。 五、8 月 19 號以前，提出一份真正可以執行的用戶償還計畫。 不是一句「請耐心等待」。 不是下一篇公關稿。 更不是沒有時間表的承諾。 我們要知道的是： 剩下多少資產？ 總負債是多少？ 用戶能拿回多少？ 按照什麼順序還？ 什麼時候開始？ 什麼時候完成？ 誰負責監督？ 願不願意接受第三方獨立稽核？ 這些，才是全球 BitMart 用戶真正有權利知道的答案。 ⸻ 8 月 19 號，是我們等你們公開回應的最後期限。 如果到時候還是沒有完整、透明、可驗證的資產說明跟償還計畫，我們會持續依法把現有資料、資金線索跟相關證據，提交給各地執法機關、監管單位、律師還有媒體，要求進一步調查。 我們要追的從來不是任何人的私生活。 我們要追的是： 用戶的錢。 事實的真相。 真正該負責的人。 你們可以關掉一間公司。 可以離開一間辦公室。 甚至可以離開一個國家。 但只要用戶的錢還沒回來，這件事就不會因為一紙公告就結束。 夏爾特、李伊，8 月 19 號以前，請正面回答。 ⸻ 我們也呼籲整個 Web3 產業關注這件事。 BitMart 曾經服務全球大量加密貨幣用戶，也曾經是全球市場有一定影響力的交易平台。 今天，當大量用戶無法正常提領資產、員工還在等該拿的薪水，而平台管理層又沒有給出完整、透明、可驗證的資產跟償還說明時，這已經不只是 BitMart 這一家的問題。 這關乎整個 Web3 產業最基本的信任： 用戶把資產交給交易平台之後，誰來保障他們的權益？ 所以我們公開呼籲業界人士、交易平台、媒體、研究機構還有全球 Web3 社群： 請關注 BitMart 用戶跟員工現在面臨的問題。 如果你們認為中心化交易平台應該對用戶資產負責，請幫忙轉發、引用並關注後續發展。 我們也希望下面這些業界人士跟媒體能看到這件事，並協助推動更多公開、透明跟獨立的調查： @cz_binance @heyibinance @ChandlerGuo @justinsuntron @brian_armstrong @VitalikButerin @wublockchain12 @WuBlockchain @PhyrexNi @JackClawAI @CoinDesk @Cointelegraph @zachxbt @lookonchain @Cointelegraph @PANewsCN @OdailyChina @BlockBeatsAsia @Joes__Crypto @binance @okx @Bybit_Official @coinbase @bitget @Gate @MEXC @kucoincom 我們不要求任何人預先相信哪一邊。 我們只要求一件事： 讓證據被看見。 讓資金流向被查清楚。 讓用戶知道自己的錢在哪裡。 讓員工拿回自己應得的薪水。 如果 BitMart 核心管理層覺得上面這些問題有誤解，也完全可以用公開、可驗證的證據一個一個回答。 真相不該害怕公開透明的追問。 請轉發這篇公開問責聲明，讓更多 BitMart 用戶、員工跟 Web3 社群看到。 #BitMart# #BitMartUsers# #BitMartEmployees# #Crypto# #Web3#

【#行走美麗畫卷｜寧夏賀蘭：“稻漁共生”走出生態農業新路徑】2020年6月，習近平總書記在寧夏賀蘭縣考察時說，要注意解決好稻水矛盾，採用節水技術，積極發展節水型、高附加值的種養業，保護好黃河水資源。# 賀蘭縣地處賀蘭山下、銀川平原引黃灌區腹地。這裡乾旱少雨、蒸發旺盛，疊加長期引黃灌溉抬升地下水位，鹽分隨水分蒸發不斷在地表富集，大片土地淪為鹽鹼荒灘，土壤含鹽量高、土地產出效益低。 近年來，當地大力推廣稻漁綜合種養、“以漁治鹼” 模式，通過在稻田中開挖溝渠養殖魚、蟹、鴨等水生動物，構建起自然循環的種養生態系統：水稻為水生動物提供遮陰環境和天然餌料，動物的活動不僅能疏鬆土壤、捕食害蟲，其排泄物還可作為水稻的有機肥料。這種“稻漁共生”的立體循環種養系統改善了土壤結構，讓白鹼灘蛻變為稻豐魚肥的豐產良田。昔日的普通村落也變身為生態打卡地，當地農戶完成了身份轉變，被“編”進了農旅融合的產業鏈，收入不斷提高。 賀蘭縣的“稻漁共生”實踐為黃河流域生態保護和高質量發展提供了可借鑑的“塞上樣本”，不僅是對“綠水青山就是金山銀山”理念的生動詮釋，更昭示着黃河沿線地區只要立足資源稟賦、遵循生態規律，就完全能夠走出一條生態美、產業興、百姓富的可持續發展之路，讓黃河真正成為造福人民的幸福之河。

影片中可以看到，系統先用普通 CCTV 畫面標出顧客位置，接著切換成 3D 點雲地圖，用彩色粒子顯示人流，再用藍到紅的熱圖標出「大家視線停留最久的貨架位置」。簡單來說，它不只知道你站在哪，還能估計你的頭朝哪邊看，把注意力對應到特定商品。 🌵 這套技術到底怎麼運作？ Auki 的做法是先用手機快速掃描店面，建立「數位孿生」（digital twin），再把現有監視器畫面接到同一個空間地圖裡。系統會做姿態估計（pose estimation）和視線方向判斷，累積成「這個時段、這一天、這個月，哪些貨架被看最多」的熱圖，再和實際銷售數據對上。 官方強調這是匿名、彙總資料，不會建立個人檔案，也不會辨識你是誰，只是看「整體顧客視線落在哪」。他們說這能幫店家優化陳列：把熱門商品放到大家最常看的位置，或把容易被忽略的商品移到視線較少的角落，減少空檔。 目前已有瑞典 COOP、挪威便利商店、新加坡 FairPrice 等零售商在試用，還結合機器人做貨架盤點。 🔒 相關發展：零售業 AI 監控越來越普遍，但爭議也不少 這不是唯一一套「用攝影機分析顧客」的技術。近年零售業為了防盜，開始大量導入 AI 攝影機： • 英國、澳洲的超市測試人臉辨識，比對「已知竊盜者」黑名單。 • 美國部分折扣超市用面部掃描抓小偷，被批評是「全民監視」。 • 有店家結合 AI 偵測「把商品塞進口袋」的行為，直接通知店員。 這些做法引發隱私疑慮，尤其在歐洲 GDPR 規範下，即使沒有記名，推論出的「注意力資料」也可能被視為個人資料。有專家指出，現有監視器只要軟體升級，就能從防盜變成行為分析，甚至未來可能結合動態定價。 Auki 這套比較特別的地方是它主打「陳列優化」而非「抓人」，而且強調用現有設備、不新增硬體。不過隨著這類空間 AI 越來越成熟，公共空間裡「被分析」的範圍確實在擴大。 未來走進超市，貨架擺設可能不再只靠經驗，而是靠「大家真正在看什麼」的數據來決定。這對店家來說是效率提升，對消費者來說則是「逛街體驗被量化」的開始。你覺得這種技術是進步，還是有點讓人毛毛的？ 🤔

村田製作所(Murata Manufacturing)："大膽評估"擴增MLCC產能 全球 MLCC 龍頭村田製作所因 AI 伺服器需求暢旺，將擴大產能。副社長南出雅範接受日經專訪指出，每台 AI 伺服器搭載的 MLCC 數量持續增加，產品朝小型、大容量、高耐熱與高附加價值發展。公司預估 AI 用 MLCC 需求至少旺到 2028 年；中長期則由資料中心擴散至邊緣 AI，其中最被看好的是實體 AI（機器人等應用）。 產能方面，村田計畫在截至 2027 年度的兩年內，對 MLCC 設備投資約 800 億日圓，目標將產能提高兩成以上。原先已為自動駕駛等需求提前準備到 2028 年的廠房；但客戶展望顯示 2028 年後需求仍可能擴大，因此正以未來 3 至 5 年為期，「比以往更大膽」評估包含新廠房在內的方案，地點可能在日本國內外既有據點。計畫尚未定案，但評估已相當深入。 價格策略維持與客戶長期互信，不輕易隨短期供需漲跌，以免吸引新進者、傷害中長期價值；不過若同業大幅調價，可能影響產品組合與生產布局，因此會緊盯市場。 近期業績已反映熱潮：2026 年 4–6 月整體訂單年增 56.3% 至 6,739 億日圓，創單季新高；其中電容訂單年增 85.5% 至 4,155 億日圓。當季 BB 值 1.34，連續第 7 季高於 1，為至少 24 季來新高。

【中國按下“緩衝鍵”，展現大國戰略遠見】美國《紐約時報》前專欄作家馬克斯·費舍爾近日發布的一段名為“中國悄悄拯救了世界”國際能源觀察視頻，在海外社交平台引發廣泛共鳴。畫面裡，他攤開一張全球油輪航線圖說：“最讓人意外的不是誰在搶油，而是誰在放慢腳步。”這條視頻播放量突破600萬，2萬多條留言裡不少網友用“清醒”“穩妥”來形容中國的應對。 作為全球能源運輸的咽喉要道，霍爾木茲海峽近來通航形勢持續緊張，推高了國際原油的風險溢價。按照過往市場邏輯，地緣衝突引發供給擔憂時，主要消費國往往會加急採購、囤積庫存，而供需缺口的放大會進一步拉動油價上漲，通過能源成本向全球通脹傳導。本輪中東局勢升級後，市場對能源價格反彈衝擊全球經濟復甦的擔憂持續升溫，“搶油潮”的預期一度瀰漫在大宗商品交易市場。 但是，中國市場給出了不一樣的答案。國內煉化企業順勢調整生產節奏，靈活有序放緩了高價原油的新增採購，從需求端平緩了進口增速。中國以一種極為克制的方式，為緊張的全球供需按下了“緩衝鍵”。《華爾街日報》撰文指出，中國減少石油進口的舉動，為承壓的世界經濟提供了重要支撐；法國《費加羅報》說，這是中國自2008年國際金融危機以來，第二次為全球經濟穩定發揮關鍵作用。 長久以來，全球應對石油危機的思路主要圍繞供給端展開，大型消費國大多只能被動承受價格波動。但這次的實踐表明，超大規模消費市場同樣可以通過產能調節、庫存調度發揮緩衝作用，成為維繫市場均衡的重要力量。路透社認為，本輪中東局勢升級以來，中國原油採購量的縮減，在相當程度上抵消了中東供給波動帶來的衝擊；《金融時報》也評論稱，中國正成為影響全球石油市場平衡的關鍵變量。 中國為何能反其道而行之，走出一條不同的軌跡？這份底氣來自於中國的戰略遠見。 前些年國際油價處於低位周期時，中國穩步推進商業庫存體系建設，逐步積累起厚實的家底。本輪油價上漲過程中，國內市場暫停了常規的商業庫存增持節奏，以前期積累的存量替代部分高價進口，既保障了國內煉化的基本運行需求，也避免了在國際市場高位搶貨進一步加劇供需緊張。手裡有糧、心中不慌，充足的儲備正是中國能夠靈活調節進口節奏的直接支撐。 經過持續深耕，中國已形成順暢高效的商業庫存周轉體系，原油進口來源持續向巴西、非洲等國家和地區拓展，不斷降低對單一運輸航道的依賴。更重要的是，市場化的煉化運行機制日益成熟，企業能夠敏銳捕捉價格與風險信號，靈活調整採購與生產計劃。這種多元、彈性的能源供給體系，讓中國在面對地緣局勢擾動時，擁有了更多騰挪空間。 站在更長遠的視角看，真正重塑能源邏輯的，是一場正在向縱深推進的綠色轉型。國際能源署的數據顯示，今年二季度，僅電動汽車一項，中國日均替代的原油量就達150萬桶，遠超市場此前的普遍預期。中國新能源的快速發展，不僅重塑著自身的能源格局，也在悄然改變著全球能源市場運行的底層邏輯。 從過去國際能源價格波動的被動接受者，到如今全球市場平衡的主動穩定者。變化背後，是中國能源發展一以貫之的穩健邏輯——把自己的能源飯碗端穩端牢，以自身發展的確定性應對外部環境的不確定性，這本身就是對全球市場穩定最實在、最持久的貢獻。

OpenAI 一口气公开 722 篇数学手稿，AI 真开始给数学界“交作业”了？ 先别把它理解成“722 道难题已被攻克”。它们属于 372 个研究系列，验证状态也不一样，背后的模型仍是内部版本。 这期用原帖截图、中文翻译和圆周率动画讲清楚：AI 研究究竟走到了哪一步？机器检查证明，和人类真正理解，又差在哪里？ 最值得追踪的，是有多少结果经得住检验。 #OpenAI# #AI# #VicTALK#

1-2岁宝宝学习自己吃饭时被打断，主要会影响以下几个方面： 1. 破坏专注力与“心流” 这个年龄的宝宝会本能地专注于用手抓、捏、探索食物。频繁打断（如擦嘴、纠正姿势、催促）会破坏他宝贵的“心流”状态。久而久之，孩子可能变得容易分心，未来上学后难以专注听课或完成作业。 2. 打击“自我喂食”的内驱力 1-2岁是宝宝建立“自我效能感”（即“我能行”的感觉）的关键期。如果他正努力把勺子送进嘴里，却被一把夺过勺子代劳，他会逐渐认为“我做不好，需要大人替我做”。这容易导致孩子变得依赖、退缩，甚至拒绝自己吃饭。 3. 阻碍精细动作与手眼协调的发育 自己吃饭是极其复杂的感统训练：手抓到食物→判断距离→送到嘴里，每一步都在锻炼手部小肌肉和手眼协调。嫌脏、嫌慢而打断或代劳，等于剥夺了这些重要的发育机会。日后可能出现写字歪扭、系扣子困难等问题。 4. 影响消化与进食量 吃饭时被催促、训斥，会激活孩子的“压力模式”——身体会将血液从胃部调到四肢准备“逃跑或战斗”，导致消化液分泌减少，影响吸收。长期在紧张中吃饭，孩子可能变得厌食或暴食。 5. 引发权力斗争与喂养困难 2岁左右进入第一叛逆期，“不”是他们的口头禅。如果总在吃饭时被纠正（“坐直”、“别玩食物”），孩子会认为“吃饭=听大人的话”，从而用含饭、扔勺子来争夺控制权。最后演变成追着喂饭、看动画片才肯吃的局面。 正确的做法是： · 提前准备：穿罩衣、地上铺报纸，接受一片狼藉。 · 只做旁观者：忍住不擦嘴、不扶勺子，除非孩子主动求助。 · 控制时长：20-30分钟后无论吃没吃完都收走餐具，不强迫。 · 榜样示范：大人坐在旁边专注咀嚼，孩子会自然模仿。 总的来说，现在的“脏乱慢”，是为了将来不追着喂饭。保护孩子这份笨拙的自主，比多喂进几口饭重要得多。