都说GPT-6 Astra 搞3D很强，其实结合3D生成模型更香！ 用 GPT-6 Astra × V2Fun 做了个朋克摇滚歌手，感觉这套分工挺顺手：先让 Astra 把人物、服装和道具的关系理清楚，再交给 V2Fun 生成形体和材质，最后回来检查、调整。 验收时我会盯几个具体地方：头发有没有挡脸，吉他是不是挂在胸前，手能不能握住麦克风，皮衣和金属配件有没有质感。提示词里写了，生成结果也得对得上。 顺便踩到一个坑：想让歌手躁起来，建模时就得考虑绑骨。 V2Fun 当前要求 T-pose，直接拿弯臂持麦的演唱造型去套动作，容易拉坏。吉他和麦架也要单独检查，静态好看，动起来未必自然。 这套流程省下了让 Agent 从头写大量底层几何代码的工夫，精力可以花在造型和动作效果上。 #V2Fun# #GPT6# #Astra# #AI3D# #3DAsset#

为什么至今没有人专门为 LLM 发明一门编程语言。 let → l
var → v
function → f
return → > 而且不止停留在字符映射， 比如 ： function fib(n) { if (n <= 1) return n; return fib(n-1) + fib(n-2); } 完全可以写成： ƒfib(n)≔n<2?n:ƒ(n-1)+ƒ(n-2) 反正人也不看代码了。 如果我们从零开始，联合设计语言语法、Tokenizer 和编译器，专门优化 LLM 生成代码所消耗的 Token 数量呢？ 能否让 AI Coding 的 Token 输出成本下降到现在的 1/3，甚至 1/10？

同样投入 10 万美元，有人几年后资产翻倍，有人却还在原地踏步。 差别不一定在选什么资产，而是用什么策略。 定投？ 存股？ All In？ 第九课，带你找到适合当下市场的答案。 今晚 20:00 准时锁定！ 立即预约直播👉 #Bybit大师课#