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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？

人类做一件事之前， 脑子里会先过一遍"这样做会怎样" 机器人一直做不到这件事 它只能执行动作，不会预判结果 阿里DAMO院这个项目 把VLA模型和世界模型合进了同一个框架—— 机器人不只是"看图然后动手" 而是先在脑子里模拟"我这样动之后画面会变成什么"， 确认预期对了再执行 LIBERO基准任务成功率97.4%， 比单独跑VLA模型的方案明显高 1.1k星，代码全开源，Apache 2.0 👉 你觉得"先想象再执行"这件事，对机器人来说有多重要？ #具身智能# #世界模型# #开源AI#

一些思考......比较零散，记录一下，顺便推导...... 写了一堆，感觉写乱七八糟的，不写了，直接说结果： 1，不管是中美博弈，美伊战争，AI发展； 看起来，中美博弈川子都去中国敬酒了，看似美伊战争美国都签订屈辱条约了，看似中国AI步步紧逼美国； 但是实际上，老美起码到目前为止，在所有方面都是占有主导权，或者说占据主动的，什么叫主导权？就是我画个道，你得被动跟着走。 2，川子上任之后其实就是干两件事，一个开源，一个节流。都很难但是都在做；开源是为了僵化的美国寻找新的生机，新的增长；节流是在内部开刀避免病情恶化。 3，别看他怎么说，看他怎么做；别看川子天天喊股市得涨，他有的时候他会做些小动作让他跌，他只希望股市在他需要涨的时候涨； 什么国会山股神，在川子面前就是幼儿园水准，川子确实是一直把握着节奏在亲自画线。这个线可能是美股，可能是美债，也可能二者兼具。 4，体量足够大，一家吃不下，所以要有板块轮动，AI这个故事足够宏大带动的上下游足够多，确实像极了房地产行业，所以这是AI内循环； 但是只有AI不够有趣，所以还要有其他，比如太空，比如医药，比如CRYPTO，再比如把他们都和AI链接到一起，这是外循环，资金就如同水，能循环能流动，就能带来更多的活力，这些活力会注入到美国，还是那句老话，美国两只手，一手金融，一手科技，你不会真的以为老美会放弃自己最强的金融和科技牌不打去和你比制造业吧？反向田忌赛马？ 5，川子说他最不在乎中期选举，好，那么他最在乎的就是中期选举，接下来的股市，盯紧中期选举的节奏就好。

軟銀成立「SB Neo」進軍美國Neocloud市場 軟銀公司與軟銀集團公司於2026年7月宣布，在美國共同成立SB Neo, Inc.（暫定名），由軟銀公司持股51%、軟銀集團持股49%，成為軟銀公司的合併子公司。 SB Neo將利用軟銀集團開發中的10吉瓦級能源與AI基礎設施，預計2028年3月（FY2027）正式推出neocloud服務，為美國大型企業及超大規模雲端業者提供大規模AI模型訓練與推論所需的運算資源。未來將分階段擴大規模，目標達到10吉瓦級AI基礎設施。 軟銀公司已在日本自2026年5月提供「Infrinia AI Cloud OS」驅動的GPU雲端測試版服務，將把累積的技術與經驗應用於美國市場。軟銀集團則負責提供美國現有的大型AI基礎設施支援。 孫正義表示，集團將共同打造世界級AI基礎設施，推動AI革命；宮川潤一則強調，將加速在美發展neocloud業務，並計畫在日本興建吉瓦級AI資料中心。

币圈战友们， 大饼从 $126,000 直线坠到 $60,000，腰斩+。 很多人现在慌着问：底在哪里？ 我倒觉得这个问题问错了。 更该问的是：这次 50% 是谁在卖？ 2022 年那次是真·连环爆：Terra/LUNA 归零、3AC 爆仓、FTX 暴雷，一个强制平仓引爆下一个，被动抛盘叠加被动抛盘，纯属系统性核爆。 这次完全不一样。 目前没有大交易对手崩盘，Strategy 手里 58 万多枚 BTC 也没流动性危机，ETF 赎回是有序的，而不是挤兑。 真正的卖压来自机构主动减仓：ETF 流出、基差交易平仓、资金从 BTC 轮动进 AI 股。零售恐慌只是跟风，不是源头。 性质天差地别。 现在 BTC 正在 $58k–$60k 区间反复测试200 周均线——这条线在 2015、2018、2022 年都画出过重要底部。但触碰均线 ≠ 就是底。 确认底部需要多重信号共振： • 链上 MVRV 回到 1.0 以下 • 资金费率持续为负 • 矿工明显投降 • ETF 流出停止并转为稳定净流入 目前部分信号出现了，部分还没。 历史上，比特币熊市通常在下一次减半前 12–18 个月结束。下次减半是 2028 年 4 月，所以时间窗口大概落在 2026 年 10 月到 2027 年 4 月。技术面（200 周均线）+ 时间周期，两条线指向同一个方向。 我不知道底在哪，没人知道。 但这次卖的是机构，他们的钱没蒸发，只是换了个赛道在等。等美联储转向、等 CLARITY 法案落地、等一个让他们重新愿意重仓的理由。 在那之前，我的策略就两句话： 不加杠杆，只定投。 $BTC 冷静点，兄弟们。 这场游戏从来不是比谁先跑，而是比谁在正确的时间拿得住。

让 AI 帮你炒币这件事，大多数项目在画饼，@Velvet_Capital 已经把后厨建好了 我在去年底第一次试用 Velvet 的 AI Copilot，当时心里想的是：又一个套壳 ChatGPT 喊单工具，输入框里打一句「帮我分析一下这个币」，后端调个 OpenAI API，回来一段模棱两可的话。这种东西市面上已经泛滥了。 几个月后再看，我错得离谱。 Velvet 真正的底牌不是那个聊天界面，是它从底层自研的一整套加密原生 AI 栈。最核心的是 Velvet-1，一个专为链上数据训练的模型。传统大语言模型理解区块链数据的方式本质上是读文本，白皮书、社媒、新闻，但链上的真实信号藏在交易图、钱包关联、跨链资金流这些结构化数据里，纯文本模型看不到也看不懂。Velvet-1 的切入点是链上数据图推理，绕开了通用 LLM 的盲区，直接对钱包行为、代币流动、做市商模式做建模。 基于这个模型，Velvet 搭了一套多智能体系统叫 Velvet Unicorn。它不是「一个 AI」，是一套路由加专家智能体的架构。用户发一条自然语言指令，路由智能体先判断意图，再分发给对应的专家：代币分析、钱包分析、Swap 执行、Trending 监控、Hyperliquid 合约操作，各干各的专业活。这个设计的价值在于可扩展，每加一条新链、一个新协议类型，只需要加一个专家智能体，不需要动整体架构。 对普通用户来说最直观的体验有两层。第一层是信息获取效率。在 VelvetX 里问一句「这个新币有没有风险」，AI 会在几秒内跑完代币分析加钱包分析，告诉你合约有没有坑、前十持币地址有没有可疑行为、LP 有没有锁。以前这些信息需要手动翻五六个网站加三个 TG 群，现在一句话搞定。第二层是执行效率。在你做决策的同一界面就能直接交易，跨链 Swap 甚至不需要操心 Gas 费，Velvet 替你付了。 开发者侧还有个容易被忽视的东西叫 Prompt-to-Strategy，自然语言描述策略直接部署到链上。目前还是早期阶段，但这条路径一旦跑通，DeFi 策略的创作门槛会被大幅拉低。 1300 万个智能钱包和 KOL 数据索引、7 条链加 40 多个 Launchpad 聚合、自研加密模型，这三层堆在一起才构成 Velvet 真正的护城河。社交层的 KOL 追踪和 Copy Trade 是表层，DeFi 层的跨链现货加永续合约是中间层，AI 层的模型加智能体架构是底层。表层拉用户，中间层做执行，底层建壁垒，三层一起转才能把 DeFAI 从概念变成产品。 七次独立审计加零订阅费加最高 100% Cashback 的商业模式，说明团队在安全和经济模型上都算过账。一个收了七家审计费还没收用户一分钱订阅费的产品，至少不是急着割韭菜的样子。 当然，DeFAI 这个赛道还在非常早期的阶段。AI 理解链上数据的准确率、多智能体架构的稳定性、Prompt-to-Strategy 的安全边界，这些都需要时间来验证。 但 Velvet 至少把一个真正的加密 AI 交易系统做出了雏形，在大多数项目还在 PPT 上画「AI 驱动」四个字的时候，它已经开源了一套自研模型加多智能体框架。这件事本身就值得认真关注。

过去两年，AI 视频一直在卷画质、时长和真实感。 但对世界模型来说，生成得越长，反而越容易暴露一个致命问题：它根本记不住自己刚刚生成过什么。 AlayaWorld 想解决的，就是这个比画质更难的问题。 一段视频，只要前后几帧看起来连贯，观众通常不会深究背后的空间是否真的存在。 但世界不一样。 你往前走了一段路，转身回来，刚才的房子还得在那里。 你中途召唤了一只怪物，模型不但要马上给出反馈，还得让这件事自然地发生在同一个世界里。 这也是为什么世界模型最难的地方，不是生成，而是状态管理。 AlayaWorld 为这件事加了三层机制： 1. 3D Cache 负责记住东西在哪里。模型离开一个区域再回来时，可以重新找到之前的空间信息。 2. 压缩后的画面历史负责记住刚才发生了什么。它不需要把所有旧画面一直塞进上下文，但又不能把过去全部忘掉。 3.漂移训练和 Error Bank，负责处理模型自己制造的错误。因为生成时间越长，前面一个小错误就越可能污染后面的所有画面。 看到这里，我突然发现，世界模型和 Agent 其实在解决同一个问题。 Agent 运行久了会 context rot，忘记原始任务，被错误的历史信息带偏。 世界模型运行久了也会，只不过它忘记的不是文字，而是街道、建筑、人物和刚刚发生过的事。 所以 AI 的下一场竞争，可能不只是生成质量。 视频模型比的是单次输出。 世界模型比的是持续运行。 谁能让 AI 在运行过程中记得住、改得动、错了还能拉回来，谁才有机会把一次生成变成一个真正可以进入的世界。 AlayaWorld 目前还更像研究级原型。公开的推理流程需要首帧图片、相机轨迹和 Prompt，离普通人打开网页就能玩还有距离。 但它已经把推理代码和模型权重公开了。 这个方向终于不只是看一段官方 Demo，而是可以被下载、检查和验证 @alayastd

AI作品创作过程中， 一致性问题一直是难题 场景一致性和人物一致性同等重要🙌 “场景的俯视图+场景九宫格” 便是最佳解决方案🥳🥳 分享俯视图以及透过俯视图生成九宫格的提示词prompt： 俯视图prompt：“以参考图1作为空间依据，绘制对应场景的鸟瞰式俯视平面结构图。准确还原场景整体空间组织关系，包括建筑主体、功能区域划分、重要景观元素、家具陈设、固定装置、门窗及出入口位置，以及人物可通行的动线逻辑。采用拆解式布局，将各区域的空间分布清晰展示，形成完整的全景空间示意图，为后续分镜设计、镜头调度及跨镜头场景一致性提供参考。整体画面保持结构清晰、比例准确、层次分明，避免出现过度锐化、色彩噪点、纹理破碎、细节崩坏、透视错误、结构畸变或其他生成瑕疵。” 九宫格prompt：“结合场景俯视布局参考图1与场景效果参考图2，在完全继承原有空间规划的前提下，仅调整摄影机的拍摄机位、朝向与观察角度，输出同一场景的九个不同镜头画面。所有镜头均采用平视机位，并以3×3九宫格统一排版展示。要求九个画面始终属于同一场景，严格保持建筑布局、主体景物、家具陈设、装置位置、门窗出入口、通行动线及空间比例一致，不新增、不删减、不移动任何关键元素，仅通过镜头语言变化形成不同分镜视角。最终结果需满足影视分镜设计与后续镜头衔接参考需求，保证空间连续性和场景一致性。画面质量要求：高清、真实、细节完整，避免出现过度锐化、色斑、噪点、纹理碎裂、结构崩坏、物体膨胀变形、透视错误、重复物体、模型幻觉及其他影响画面质量的问题。” ps：使用这两段提示词的前提是需要准备一张场景图，如果大家没有场景图，后续为大家更新好看的场景提示词～