去年这个时候，我跟阿海老师@funabashi_ahai还有猴子老师@pyramonkey打赌高市早苗能不能干满一年，我当时说的是她绝对干不满一年。现在我输了，请两位老师留言或者私信我银行账号，我好来履行赌约，打钱给两位😊😊😊😊😊😊😊

吴说获悉，Maple 联合创始人 Joe Flanagan 发文宣布将离开 Maple。他表示，过去七年一直致力于 Maple 的建设与运营，但随着时间推移，他与另一位联合创始人 Sid 在公司战略、领导方式及个人理念上的分歧逐渐扩大，已不利于团队及业务发展。Joe 认为，由一位联合创始人继续领导 Maple 比维持双方分歧更为合适，同时他已无法继续支持自己不认同的发展方向，因此决定退出。他将在 2026 年底前协助 Sid 及团队完成过渡，此后不再参与 Maple 事务。Joe 表示不会离开加密行业，目前正在制定下一阶段的发展计划，未来将公布更多信息。

【智能競爭】亞馬遜收購Fauna Robotics 進軍消費級人形機械人市場 亞馬遜公司收購了總部位於紐約的初創公司Fauna Robotics，成為最新一間進軍蓬勃發展的消費級人形機械人市場的科技龍頭。Fauna正在開發一款高度42英吋（1.07米）的人形機械人，配備手臂和雙腿，並能與人互動。

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🔥无敌新课程即将来到！想做自媒体，但口播说话总卡壳的朋友看过来。 这一节课，我们将一起做一个口播训练室。它可以从小红书、抖音、快手、B 站等平台获取优质的自媒体口播内容，并支持跟读训练，帮助我们提口播表达能力。 本节课的重点不在于项目的功能开发，而在于学习一套完整的数据获取 + 清洗处理流程： 1. 使用 MediaCrawler 爬取自媒体内容（它支持抖音、B站、小红书等常见社媒平台的数据抓取） 2. 再合 SenseVoiceSmall 模型、FunASR 和 FFmpeg，完成音视频提取、语音识别、格式转换和数据清洗，为后续的口播训练功能准备好高质量素材。 课程完整版 + 源代码周末发布于我的「AI编程课」：

🔒 真香，把录音丢进去直接出笔记，全程不联网 GitHub 上 2.2K stars 听两小时的播客或者网课，真正想留下的可能就那几段。手动记要暂停回放，用在线转写工具又得把音频传上去，涉及公司会议或者私人内容时就不太敢用。 AudioNotes 整套跑在本机。上传音频或视频，它先出文字稿，再整理成 Markdown 笔记，之后还能就着内容直接提问，对话历史也存着。浏览器录音、领域热词这些都支持，专业名词转错的问题能靠热词修掉。 之所以能全本地，是因为语音识别用 FunASR，语言模型走 Ollama，默认配置是 FunAudioLLM/Fun-ASR-Nano-2512 加 qwen3.5:2b。音视频、文字稿、笔记和对话历史默认全部留在本机，网页服务也只监听本地地址。 部署给了 Docker 和 Python 3.12 源码两条路，默认端口 15433，Docker 版初始账号密码都是 admin，装完记得先改。首次使用需要联网下载镜像和模型，语音模型约 2.15GB。 能本地跑的工具，才敢拿来处理真正重要的东西。 GitHub：

🎤 炸裂，在浏览器里就能给视频生成字幕、剪掉废话 GitHub 上 1.7K stars 剪口播视频最枯燥的两件事：一句句对着音频打字幕，以及把中间那些停顿、吸气、重复的废话一段段裁掉。这两件事加起来能占掉整个剪辑时间的一大半。 FlyCut Caption 把它们自动化了：用 Transformers.js 配 Whisper 在浏览器端做语音识别，视频不用上传就能出字幕，桌面端还提供 FunASR 的 sidecar。静音间隔它会自动检测出来，你确认一下就能批量删掉。 编辑能力做得比想象中细：主副字幕双轨、整轨翻译、片段级和词级删除、撤销重做，预览时自动跳过已删片段。导出给了 SRT、JSON、裁剪后的视频，以及压制好双语字幕的成片。 技术栈是 React 19 配 Tauri，浏览器端跑意味着素材不出本地。 工具做到这个程度，剪辑的门槛就只剩审美了。 GitHub：