#文字头d# #夏树# #头文字D# #拓海# #AE86# 夏树《文字头D》 AI魔改版 可以上山，但奔驰迈巴赫可以上树 以前观看讨厌叔叔，现在理解叔叔，成为叔叔😝😝 观看完整版和后续：

DeepSeek真的是性价比和技术双重斩杀线... 有同学看不懂DSpark是啥, 简单给大家写个小教程讲讲. 推测性解码(投机解码)这个技术是用来提升大模型输出速度的. 本质是让小模型给大模型接话, 大模型判断小模型说的对不对. 因为现在模型普遍卡内存带宽, 而GPU算力是富余的, 所以大模型的prefill速度(看字)比decode速度(吐字)快很多. 那么让小模型沿着大模型的思路先说一段话, 大模型判断对不对(只需要看字), 只要小模型猜对了, 那么这就利用了prefill速度, 吐字就会成倍的提升. 但问题来了, 外挂小模型也要看字(prefill), 也要占用显存, 也要吃显存带宽. 那么有没有更好的方法来解决呢? 来了, 这就是DSpark. 看我的这个图(左侧DSv4架构图是 @rasbt 大佬的), DSpark 接在了 Final RMSNorm 过程中. 不是接一个完整的小模型, 而是一个3 层的MTP(多Token预测)微型Transformer堆叠. 大模型算完前面60多层后, 刚把当前这句话的"高浓缩概念"(特征向量/隐藏状态)推到 Final RMSNorm 这个出口，还没来得及翻译成具体文字时，DSpark开始截胡: 首先是半自回归极速脑补 (MTP + Markov Head), DSpark自己有一丢丢参数, 然后它就瞬间并行猜5个字(特征向量), 然后再用自己内部的一个串行网络理顺逻辑. (注意啊,先并行然后串行消除并行导致的逻辑不连贯). 然后, 它会有一个置信度预测头, 预判自己猜的准不准, 比如5个字的后2不准就直接砍掉, 防止后续送回大模型浪费算力. 最后把留下的3个字塞回词表映射层, 把向量翻译为token. 到此为止DSpark工作就做完了. 然后就是大模型扫一遍DSpark输出的对不对(只用prefill，不decode), 一旦正确了, 就直接吐字, 这样之前模型一次只能吐一个字, 现在就能吐3个字了! 最后, 推测性解码是不会降智的, 速度能提升60%-85%! 之前是雇一个小模型帮忙写草稿, 现在则是直接脑子里植入芯片了. 目前SGLang已经有这个特性的PR了(29538), 而且DeepSeek刚在自己的HuggingFace主页发了一大堆小模型的DSpark魔改版. 大胆猜一波未来发布的模型会不会标配DSpark? #dspark# #deepseek# #投机解码# #推测性解码#

Mac 上的划词翻译工具，好用的大多体积不小，Electron 套壳的后台轻松占几百 MB。 MoePeek 用纯 Swift 写的，安装包 5 MB，后台跑着稳定在 50 MB 左右。 选中文字弹出翻译浮窗，不抢焦点，还支持截图识别翻译和剪贴板翻译。 GitHub： 内置十多种翻译服务，Google、DeepL、OpenAI 都有。也支持 macOS 系统自带翻译，走设备端处理，内容不出本机。 经常在 Mac 上看英文资料的朋友，可以装一个替掉那些占内存的大块头。

印度76%的人还爱打电话谈生意？ 语音AI的机会炸了！ Ringg刚拿了Peak XV的1000万美元，A轮总融到1550万，就赌电话AI这赛道能爆。 从文字转语音转型到做企业语音代理，这波操作够狠。 客户名单吓人：Cred、Flipkart、Practo、Groww，月处理2000万次呼叫尝试。 创始人直说低复杂用例没粘性，价格战没出路，必须干高价值活儿。 现在连医疗预约、购物车恢复、KYC检查都接，在1200家诊所部署代理帮患者约诊。 定位成结果导向平台，不是光会说话的机器人，这野心我喜欢。 但看看竞争对手：Deepgram、ElevenLabs、Cartesia，还有本地一堆玩家，卷疯了。 自建模型太烧钱，目前只能当编排层，未来想掌控全栈难上加难。 想通过全球能力中心卖到海外，这路子聪明，但执行起来估计头大。 技术出身就是底子厚，能啃复杂企业流程，但市场这么挤，Ringg真能杀出来？

别再问我怎么下载视频做视频了，这 6 个开源工具覆盖从下载到处理全流程。 1、yt-dlp — 万能视频下载器，174k star 几乎所有视频网站都能下，画质、字幕、音轨随便挑，做内容扒素材的头号工具。 2、FFmpeg — 音视频处理的瑞士军刀，61.5k star 转码、剪切、合并、压缩，几乎所有视频软件背后都是它，一行命令搞定批量处理。 3、LosslessCut — 无损快速剪辑，41.7k star 切片段不重新编码，几秒钟搞定，给长视频掐头去尾、留精华段最爽，不掉画质。 4、HandBrake — 视频压制转换，23.6k star 把大文件压成小体积还保画质，预设拉满，转手机能播的格式一键完成。 5、faster-whisper — 飞快的语音转文字，23.9k star Whisper 的加速版，给视频自动生成字幕、转录口播稿，比原版快好几倍还省显存。 6、gallery-dl — 图集批量下载，18.7k star 命令行扒各大图站的图集和合集，整理素材库、批量存图不用一张张点。 把做视频的效率直接拉满。

零撸这个值得搞搞 简单类型，融资800万美元（机构不错） @theblessnetwork 利用闲置网络挖矿 详细交互教程 1. 邮箱注册Bless账号 填写邀请码有加成：QW7R61 2. 下载安装Bless扩展程序，邮箱登录即可 3. 绑定社交账户有积分加成（推特，DC） Bless 是什么？ 去中心化物理基础设施网络（DePIN）项目，旨在通过连接用户的闲置设备，构建全球共享的计算网络。用户通过共享设备的闲置计算资源，支持人工智能任务、数据处理和网站托管等应用，并获得相应的奖励 题外话二三 我写作内容从来不太想写些吊炸天酷炫的吸睛文字，什么必做按头乱说一通，一直以来是务实低调做事，觉得不错的我会发推特希望你懂（当然偶尔会有营销合作见谅）也不太掺和其他事情蹭热度，对于绝大多数普通的我们来说，我始终相信只有你埋头踏实具体去做事情才能获得想要的东西，你来推特的目的就是赚钱，于此无关的东西少看，甚至不看

你想白天遇到她还是晚上？ GPT IMAGE2.5 提示词： 9:16 竖版，白天自然光 × 古早 DV 录像质感 × 中式华服 × 日式和风室内 × 水墨花卉 × INS 随手抓拍。 一位 23–25 岁、明确成年的漂亮日本女性，正面朝向镜头，小头、小脸，精致紧致的鹅蛋脸，清晰流畅的下颌线与微尖下巴，五官精致、有辨识度，呈现真实自然的日本女性真人脸。 肌肤非常白皙、细腻、通透，呈干净的冷白瓷肌色调。脸部、颈部、肩部、锁骨与胸前肤色自然统一，在白天窗边自然光下出现轻微柔和高光，同时保留真实皮肤纹理与自然粉润血色。 乌黑或深棕色长发浓密柔顺，可采用松弛古典盘发 × 部分长发自然披散的造型，加入精致金属发簪、珍珠、小型花饰与少量流苏。几缕碎发自然垂落脸侧，但不遮挡主要五官。 妆容采用精致克制的东方时尚妆：冷灰棕眼影、自然纤长睫毛、细致眼线、淡淡桃粉腮红与水润红棕唇色。整体画面低饱和，但面部妆容保持正常饱和度，让五官依然有清晰视觉重点。 人物身穿华丽中式改良时装，主色采用墨黑、月白、冷青蓝与少量暗金，融合真丝、提花、刺绣、薄纱与传统盘扣元素。服装表面加入水墨花卉 / 墨花纹样，像黑色墨迹在浅色丝绸上自然晕染。 上身采用明显的大深 V 低领设计，V 型衣襟自然向下延伸，展现肩颈、锁骨与较多上胸线条；胸部视觉约为自然 E 罩杯，丰满但不过度夸张。服装结构完整、真实、自然。 人物采用正面半身构图，身体可轻微侧转约 10–15°，但脸部保持正面看向镜头。神态清冷中带一点俏皮，嘴角轻轻上扬，眼神自然、松弛。一只手可轻触发簪、长发或衣襟，另一只手自然停留在腰侧或画面下缘。 半身裁切固定为完整头顶至腰胯附近，人物占画面约 75%–85%，完整保留发型、真人面容、双肩、锁骨、深 V 衣襟、双臂主要部分与腰线。 背景为白天的传统日式和风室内，可见障子门、榻榻米、浅深交错的木结构、和纸灯、挂轴以及少量插花。明亮自然光从障子门或窗户方向进入室内，空间通透、安静、带真实生活感。 墨花元素通过水墨花卉屏风、挂画、花枝投影或室内装饰纹样呈现，避免直接覆盖人物身体或脸部。 画面采用白天版古早 DV 视觉语言：低灰度、低对比、轻微冷白偏色、细腻胶片颗粒与模拟录像噪点，加入轻微高光溢出、少量 Bloom 与非常克制的边缘拖影。整体不要阴暗，不要夜景感，不要蓝黑背景。 人物眼睛、五官、发丝和服装主体保持清晰，朦胧感主要作用于画面边缘与背景，使整体像白天窗边被旧 DV 随手记录下的一帧东方时尚影像。 整体呈现：漂亮日本女性 × 冷白皮 × 华丽中式改良服装 × 大深 V × E 罩杯视觉 × 水墨花卉 × 白天和室 × 自然窗光 × 古早 DV × 低饱和 INS 抓拍，清冷、华丽、俏皮、安静而有东方审美。 负面提示词： 夜晚，暗黑背景，蓝黑夜景，霓虹灯，昏暗照明，严重冷蓝偏色，大头，大脸，宽脸，圆脸，胸部过度夸张，V领过浅，高领，衣物滑落，衣物穿模，廉价古装，廉价Cosplay，墨迹遮脸，发饰遮眼，头发遮脸，塑料皮肤，过度磨皮，严重过曝，严重失焦，整张画面模糊，颗粒过大，动漫脸，CG脸，多余肢体，多手多指，背景杂乱，文字，Logo，水印。 #今日提示词# #GPT# #IMAGE2#.5

prompt： 真人实拍短视频风格。人物全程使用预设角色#1# 的脸部、发型、身材和身份特征参考 HL8o9-CaUAAoGFn ；角色#1为成年人。全程只穿预设服装##3# HL8o9-CaUAAoGFn ，加丝袜 ，精致五官、带着装饰眼镜 ，脚穿深紫色高跟鞋。气质为俏皮50%、克制性感50%，姿态自信轻盈，性感但不夸张。 音乐为124 BPM、4/4拍Deep House与Dance Pop融合舞曲。以小角度侧身—回正和S形重心摆动作为贯穿律动。 00:00–00:02：身体以约30度侧身起势，重心落在右髋，双手自然停在腰侧。面部表情：放松的浅笑。眼神：先看镜头，身体侧转时视线短暂移向侧面。 00:02–00:04：保持右侧重心，左手掌心向上缓慢送向镜头，右手沿腰线抬到肩侧。面部表情：嘴角轻扬。眼神：先跟随左手，掌心到位时抬眼直视镜头。 00:04–00:06：左手沿原路收回，右手从下巴旁经过形成短暂面部框景；髋部缓慢换到左侧。面部表情：带一点俏皮的抿笑。眼神：手经过脸侧时跟随手指，定点时重新看镜头。 00:06–00:08：肩膀先向右转动，腰胯晚半拍跟随，身体侧转约45度；随后从肩侧完成回眸。面部表情：转身时自然，回眸瞬间变成自信微笑。眼神：先离开镜头，再在重拍从肩侧捕捉镜头。 00:08–00:10：顺着回眸惯性转回正面，双手下降到腰侧，身体完成一次小幅、连贯的胸廓至腰部波浪。面部表情：放松，嘴唇短暂微启。眼神：柔和而稳定地直视镜头。 00:10–00:12：身体从波浪最低点回正，右手指尖轻点脸颊，头向左侧倾斜；左手在身体侧面柔和打开。面部表情：突然露出明亮笑容。眼神：脸颊点触时看镜头，带有轻微挑眉。 00:12–00:15：右手从脸颊滑到下巴下方形成托脸姿势，左手掌心向前，重心落到右髋形成优雅曲线；最后一拍身体微微前倾并静止。面部表情：克制自信的微笑。眼神：稳定锁定镜头，结束前轻轻眨眼。 镜头与构图：9:16竖屏，中景至中全景，稳定机位。00:06–00:08回眸时做约4%的平滑微推，00:12–00:15缓慢回到原景别。背景为现代卧室或简洁更衣空间，柔和顶部聚光配低亮度暖色轮廓光，背景保持干净虚化。 排除：人物身份漂移，换脸，五官变化，发型变化，服装变化，配饰变化，身体部位特写，夸张挑逗动作，深蹲，跪地，多人，分身，多手多指，缺指，手指粘连，额外肢体，关节反折，腰部扭曲，比例失调，动作僵硬，身体波浪断裂，转身瞬移，视线失焦，表情僵住，嘴型异常，头发闪烁，衣物穿模，镜头抖动，突然推近，背景变形，模糊，低清，噪点，文字，字幕，水印，logo。

最近起点网文作者圈子里哀嚎一片，起因是平台突然收紧了AI文政策，一些作品被相继撤下了各大推荐位和榜单，相当于在流量上判了半个死刑。 注意啊，这些小说并不是完全用AI生成的水文——否则就算给了推荐位也很难活下去——不少作者说只用AI进行了一部分的润色，其中被撤的作品有不少质量上乘，属于叫好又叫座的那类。 目前流传最广的统计口径是，月票榜前1000本书里的「涉事作品」约为100本，斩杀率高达10%，其中有大量像《山河鉴》《我加载了神秘学面板》这样均订破万的头部小说。 但事情并不是突然发展成这样的，看网文多的人可能知道，仅仅是在几个月以前，还有一些作者会因为AI使用上的分歧，直接贴脸开大嘲讽读者。 我就曾看到一名头铁的作者，在评论区公开表示「有新工具不用，这不是傻*吗？」，他的小说《战锤：大贤者的维度穿越》在八个月的时间里更新了470万字，平均日更2万字。 这是什么概念？哪怕一天不吃不喝写12个小时，每小时也有近1700字的产出，很恐怖我只能说。 所以现在在网文圈里，AI基本成了作者们人人避之不及的东西，但凡作品跟AI挂上钩，被读者和平台清算只是时间问题。 这就很魔幻了，要知道起点的母公司阅文，算得上是国内最早拥抱AI的内容商之一了，早在2023年就推出了「妙笔」大模型，去年还高调宣布接入DeepSeek，最大的卖点之一，就是帮助作者进行文章润色。 当时集团对外的原话是，「AIGC是IP产业未来5年的重要动能」。 这话当然没毛病，它指向了一个多赢的局面：作者用AI提升效率和产能，读者获得更多的内容供给，大家都有光明的未来，对吧？ 但问题在于，AI是不受控的，就好像2026年我们经历了太多历史性拐点，AI访问网页的数量超越了人类、AI图片的产量超越了人类，那距离出自AI之手的文字体量超越人类，还会远吗？ 我的意思是，在这样的潮水里，继续保持理性已经毫无意义了，起点最初的设想，是赋予作者5%、10%的产能提升，但没想到这个数字一下变成了500%...... 于是开了风灵月影之后，游戏突然变得索然无味。 当然，这绝不是只有起点和网文赛道要面临的问题，AI的发展和治理，一定会长此以往纠缠下去，显然阅文是不可能放弃AI的，因为还有诸如翻译、漫剧制作和IP改编这些工序，都需要AI来降本增效。 只不过让AI出现在该出现的位置很重要，既要拥抱未来，又怕未来跑得太快，低估了AI的影响，最后就只能靠不断微操来对冲了。

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