AI少年
@aehyok
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REA
REA
视频也可以 REA 了。
目前这个 rea-ideo 开源项目短短几天就已经有约 3K Star。
我试了一下给它一条视频，它会逐个镜头分析：
哪些可能是实拍？
哪些可能是 AI 生成？
哪些是代码动效、3D 动画或者真实录屏？
字幕、运镜、转场、配乐又是怎么配合的？
然后，继续往下拆：如果我要做出类似效果，具体该怎么做？
这才是我觉得它最有价值的地方。
👇 展开聊聊。
1️⃣ 一条视频，可以拆出多条制作路径
现在很多短视频，其实混用了好几种技术：
开头是真人出镜，中间插 AI 产品镜头，再接着一段录屏，最后用代码做字幕和图表。
如果你把整条视频丢给视频模型，这可能不是最合适的做法。
rea-video 的思路是按镜头拆：
1、 实拍：分析景别、机位、运镜、布光和调色，给出拍摄建议。
2、AI 视频：反推可用于复刻的提示词，规划生成批次。
3、代码动效：拆文字、布局和动画时序，供 Agent 重建为 Remotion 工程。
3、 3D 动画：提供视频生成或 Blender / Three.js 等实现路径。
4、 录屏：标出需要自己补录的素材。
最后再按照原来的时间线组织起来。
这对做产品演示、AI 教程和带货视频的人，应该都挺有参考价值。
2️⃣ 连字幕、贴纸和声音也一起拆
除了画面，它还会分析：
字幕每句话什么时候出现、什么时候结束；
花字的颜色、描边和出场动画；
贴纸、表情包、画中画的位置和持续时间；
镜头在哪里切、剪辑是否卡点；
配乐 BPM，以及音效的落点。
字幕还支持导出 SRT / ASS。
最终输出一份 report.html，把镜头、证据、提示词和复刻建议放在一起。
相当于把这个视频做得不错，变成一份可以逐项研究的制作清单。
3️⃣ 判断依据也会放进报告
它会结合几类线索分析制作方式：
AIGC 元数据标识、帧节奏、噪点，以及手指、文字、光影和运动等画面细节。
有冲突的地方，再交给 Agent 看图复核。
不过，这里一定要分清：
AI / 实拍判断仍然可能出错，尤其是经过平台压缩、转码的视频。
反推提示词，也只是根据画面推导出的复刻建议，不代表找回了作者当时输入的原始提示词。
所以，我更愿意把它当成视频拆解助手，而不是鉴定真假的裁判。
4️⃣ 程序员和 Agent 用户，上手很直接
它是 CLI + Agent Skill 的形态，可以交给 Claude Code、Codex 、Pi、WorkBuddy 等执行命令的 Agent 使用。
直接说：
```
安装
```
也可以接入视觉模型辅助分析。
rea-video 本身主要负责拆解和规划。真正复刻时，实拍素材需要拍，录屏需要录，AI 片段需要调用生成工具，代码动效则交给 Agent 实现。
我觉得这个项目最值得关注的，是它把视频创作里的一个前置步骤做细了：
先搞清楚参考视频由什么组成，再决定每一部分用什么工具做。
项目地址：
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🚨UU 远程看样子要准备商业化了。
说实话，本身无广告的工具，免费运营了两三年，其实很难持续，也不利于产品长期迭代发展。
试过多款远程工具，UU 远程是最贴合我使用需求。
💰 现在就等定价方案了：
1、估计跨境远控这块是会收费的，毕竟成本摆在那里
2、然后终端估计会收费，算是硬核功能，也优化过好几轮
3、其他收费应该也不会比别的远程软件高
其实我反而期待商业化尽快落地，多点人力出来搞 Linux 版本，快点端上来。
目前就凑合用着开源项目，体验有些打折。
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🔥逆天了，货真价实的在安卓上运行 IOS 系统。
hackios可能真的在创造历史了，太不可思议了。
他们是完全的代码重写、修复和打磨，目前应该在最后的攻坚阶段，如果可行， hackios 就会完全公开。
而且 hackios 明确将完全免费。没有付费墙，没有付费版本，也没有高级会员权限。纯粹为了开发本身。
拭目以待，我的安卓砖头可能又要死灰复燃了吗
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🎉卧槽， 太牛逼了，这个开源的 skill 太牛逼了。
铁汁们，可以让 muse 强大十倍。 不不不不仅仅是Muse、还有Grok Bot、Dot 都能装。
白嫖OpenRouter 上免费强大的大模型，这样就可以无限的使用 token，全部的旗舰模型，每天自动更新。 朴实无华的安装命令，一分钟安装 👇
原理很简单：助理不换脑子。 它在自己的电脑上调一个 Pi 子代理，Pi 去跑这些免费模型干活。
安装步骤如下：
→ 申请一个 Key
→ 发给你的助理：
" 帮我安装这个。同时我的key是 OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-你自己的"
然后就可以看到使用OpenRouter上的大模型了，比如：Space Bunny Alpha、NVIDIA Nemotron 3 Ultra、Ling-3.1-flash 等模型了
最后两个重磅提醒：
- 没充过钱每天 50 次，累计充满 10 美元变成 1000 次
- 现在是 MVP，切模型还得你点头
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🎉全体起立！Grok Bot 版本的 - Token永动机诞生！
你这辈子估计都用不完
🔥步骤极简（实在不会，这篇帖子发给 Grok Bot）
1. 打开 Grok Bot , 发送 👉🏻 "帮我安装这个 同时我的key是OPENROUTER_API_KEY= 你的Openrouter Key "
2. 继续发送：安装 pi agent
3. 让 grok bot 配置 pi agent 使用免费模型
最后两个重磅提醒：
- 没充过钱每天 50 次，累计充满 10 美元变成 1000 次
- 现在是 MVP，切模型还得你点头
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🤣侠之大者，为QClaw接盘！
节前 QClaw 突然宣布停服，在 AI 圈和办公党里直接炸了锅。大家原本跑得好好的日常办公流直接断档，留给用户的只有一堆烂摊子和无处安放的沉没成本。
大厂内部赛马怎么赛，这跟用户毫无关系。
但如果赛马的代价，是把老用户花了几个月精心调教的操作记忆、工作流配置和 Agent 资产当数据碎片直接抛弃，那大家心里必然打个大大的问号：大厂做 AI，以后谁还敢信？
这种拍脑门上马、拍脑门关停的做法，本质上是在严重透支行业对大厂的信任。
尤其是 Agent 这类产品，更换工具重新磨合的代价实在太高了。
愿意主动站出来善后的厂商，至少是想认真做事的。网易 LobsterAI 这波动作快得惊人，针对这次关停直接连夜推出了「QClaw迁移助手」Skill，至少能帮大家把原本调顺的资产无缝接过来，少折腾一大截。
毕竟，数据能一键搬家，信任没法一键搬家。 用户愿不愿意留下来，归根结底看厂商后续能不能持续活着、不折腾人。
最后，商战就是这么朴实无华
🙂
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伙伴们，国内不用科学上网就能使用 Opus 5.5 被马斯克实现了。
使用 Cursor 账号联合登录 PC 下载应用，发现正常环境可以使用 Grok Bot。
老铁们，在 Muse、Cue、Dots、Hark 的围追堵截下，马斯克的 grok bot 连放两个大招。
第一个：Grok Bot 中执行任务会自动挑选最合适的后端模型API，比如 Opus 5.5、Midjourney、Suno 等各种 API 帮你构建内容或者是执行任务。
第二个：Grok Bot 现在能直接搜索、阅读、监控全网 X，不再需要付费 API
最后在Grok Bot 中生图不能使用 GPT Image 2.5,可以用Grok Bot 自带的，其实也不算太差，然后配合Ming-Image-0.1-Design-Layer 的图片分层，也是一种不错的选择。
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伙伴们，国庆假期玩的开森了嘛
就在刚刚，我刷到一个 6B 的国产开源模型，感觉它给图片精修提供了一个完全不同的思路。
它所在的 Ming-Image-0.1-Design 系列，一出来就在 AA 的 UI/UX Design 开源评测里冲到了第一梯队。
但真正让我感兴趣的，不是它直接生成图片。而是：它能拆图。
从之前的香蕉，到现在的 GPT Image 2.0、2.5，我自己用下来最头疼的一件事一直都是：局部编辑。
比如一张封面图，我明明只想改一个标题、一个人物或者一个按钮，结果模型经常把周围的东西也一起改了。
有时候来回对话好几个回合，都不一定能改到我想要的位置。
🔥 但 Ming-Image-0.1-Design-Layer 换了一个思路。
它可以把一张已经做好的设计稿，直接拆成多个独立的 RGBA 图层（带透明背景的独立图层图片）：
背景是背景，
文字是文字，
人物是人物，
Logo、装饰、组件也可以分别拆出来。
然后事情就开始有意思了。
以前是：整张图丢给 GPT Image → 告诉它“只改这里” → 祈祷它别动其他地方。
现在可以变成：先拆图层 → 找到目标图层 → 单独拿出来找GPT Image 精修 → 再合回去。
真正意义上的定点爆破。
如果这一层里面东西还是太多？
那就继续拆。
二次拆分，再爆破一次。
所以我这两天发现，它和 GPT Image 2.5 搭配起来特别好使：
Ming 负责拆分，
GPT Image 负责定点修改。
以前很难控制的局部编辑，一下就变成了一个非常清晰的工作流。
不过如果不想折腾本地部署也没关系，OpenRouter 已经可以直接调它的 API，本地写个小工具接进去就能用了，如果自己有机器我下面也会说。
下面先看视频。
我自己已经搞了一个小工具，把：
图片分层 → 单层提取 → 局部编辑 → 重新组合
如果不满意还能继续向下二次拆分图层
这套流程串起来了。
这次主要给大家看看，我是怎么拿它来做图片精修的👇
想要本地部署或者API调用的继续往下看
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老铁们，来真的了！
国内不用科学上网，真的能用 Grok Bot ！
看视频实操使用 Cursor 账号登录 PC 客户端，实测读 X、生图都能用，之前也测试过读取 Telegram 公共频道。
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大厂内部赛马，用户还得陪跑？网易这次直接开怼了！
QClaw 关停后，LobsterAI 发了一封用户信："我们不会抱着'干了再说'的心态做产品，也不会把用户的体验和数据当作内部赛马的筹码。"用户信内容很犀利，同时也向用户再次表明网易做办公 Agent 的决心。
Qclaw 关停的本质是在腾讯内部赛马中的被淘汰。赛马机制能帮公司快速探索出方向，但用户往往不知道，自己认真使用的产品，究竟在公司的规划里处于什么位置，又会因为什么被放弃。
尤其是办公 Agent。用户会把任务交给它，为它配置技能，围绕它调整工作流程。用得越深，积累越多，迁移就越麻烦。结果某天一纸公告，产品停了，找替代品、搬数据、重建流程，都得用户自己来。
内部试错的代价，就这样转嫁给了用户。
长此以往，用户面对这类产品，也会学会先观望：等你证明自己能活下来，我再考虑认真用。产品需要真实使用和反馈才能成长，用户却不敢投入时间和信任。这对想做好产品的团队和希望用好产品的用户，都不是好事。
反观 LobsterAI，他们这次在信中也表明了 LobsterAI 是网易集团内部唯一的桌面端办公 Agent，一直在用心做好产品，坚持长期主义。针对 QClaw 关停，他们也给出了具体措施：支持 QClaw 一键迁移到 LobsterAI，新用户可领 1000 积分。
不管赛马不赛马，还是希望大厂们用心对待每一位用户。
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2. 继续发送：安装 pi agent
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这种拍脑门上马、拍脑门关停的做法，本质上是在严重透支行业对大厂的信任。
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毕竟，数据能一键搬家，信任没法一键搬家。 用户愿不愿意留下来，归根结底看厂商后续能不能持续活着、不折腾人。
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安装步骤如下：
→ 申请一个 Key
→ 发给你的助理：
" 帮我安装这个。同时我的key是 OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-你自己的"
然后就可以看到使用OpenRouter上的大模型了，比如：Space Bunny Alpha、NVIDIA Nemotron 3 Ultra、Ling-3.1-flash 等模型了
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伙伴们，国庆假期玩的开森了嘛
就在刚刚，我刷到一个 6B 的国产开源模型，感觉它给图片精修提供了一个完全不同的思路。
它所在的 Ming-Image-0.1-Design 系列，一出来就在 AA 的 UI/UX Design 开源评测里冲到了第一梯队。
但真正让我感兴趣的，不是它直接生成图片。而是：它能拆图。
从之前的香蕉，到现在的 GPT Image 2.0、2.5，我自己用下来最头疼的一件事一直都是：局部编辑。
比如一张封面图，我明明只想改一个标题、一个人物或者一个按钮，结果模型经常把周围的东西也一起改了。
有时候来回对话好几个回合，都不一定能改到我想要的位置。
🔥 但 Ming-Image-0.1-Design-Layer 换了一个思路。
它可以把一张已经做好的设计稿，直接拆成多个独立的 RGBA 图层（带透明背景的独立图层图片）：
背景是背景，
文字是文字，
人物是人物，
Logo、装饰、组件也可以分别拆出来。
然后事情就开始有意思了。
以前是：整张图丢给 GPT Image → 告诉它“只改这里” → 祈祷它别动其他地方。
现在可以变成：先拆图层 → 找到目标图层 → 单独拿出来找GPT Image 精修 → 再合回去。
真正意义上的定点爆破。
如果这一层里面东西还是太多？
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二次拆分，再爆破一次。
所以我这两天发现，它和 GPT Image 2.5 搭配起来特别好使：
Ming 负责拆分，
GPT Image 负责定点修改。
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如果不满意还能继续向下二次拆分图层
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第一个：Grok Bot 中执行任务会自动挑选最合适的后端模型API，比如 Opus 5.5、Midjourney、Suno 等各种 API 帮你构建内容或者是执行任务。
第二个：Grok Bot 现在能直接搜索、阅读、监控全网 X，不再需要付费 API
最后在Grok Bot 中生图不能使用 GPT Image 2.5,可以用Grok Bot 自带的，其实也不算太差，然后配合Ming-Image-0.1-Design-Layer 的图片分层，也是一种不错的选择。
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伙伴们，国庆假期玩的开森了嘛
就在刚刚，我刷到一个 6B 的国产开源模型，感觉它给图片精修提供了一个完全不同的思路。
它所在的 Ming-Image-0.1-Design 系列，一出来就在 AA 的 UI/UX Design 开源评测里冲到了第一梯队。
但真正让我感兴趣的，不是它直接生成图片。而是：它能拆图。
从之前的香蕉，到现在的 GPT Image 2.0、2.5，我自己用下来最头疼的一件事一直都是：局部编辑。
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有时候来回对话好几个回合，都不一定能改到我想要的位置。
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它可以把一张已经做好的设计稿，直接拆成多个独立的 RGBA 图层（带透明背景的独立图层图片）：
背景是背景，
文字是文字，
人物是人物，
Logo、装饰、组件也可以分别拆出来。
然后事情就开始有意思了。
以前是：整张图丢给 GPT Image → 告诉它“只改这里” → 祈祷它别动其他地方。
现在可以变成：先拆图层 → 找到目标图层 → 单独拿出来找GPT Image 精修 → 再合回去。
真正意义上的定点爆破。
如果这一层里面东西还是太多？
那就继续拆。
二次拆分，再爆破一次。
所以我这两天发现，它和 GPT Image 2.5 搭配起来特别好使：
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以前很难控制的局部编辑，一下就变成了一个非常清晰的工作流。
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但真正让我感兴趣的，不是它直接生成图片。而是：它能拆图。
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比如一张封面图，我明明只想改一个标题、一个人物或者一个按钮，结果模型经常把周围的东西也一起改了。
有时候来回对话好几个回合，都不一定能改到我想要的位置。
🔥 但 Ming-Image-0.1-Design-Layer 换了一个思路。
它可以把一张已经做好的设计稿，直接拆成多个独立的 RGBA 图层（带透明背景的独立图层图片）：
背景是背景，
文字是文字，
人物是人物，
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然后事情就开始有意思了。
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现在可以变成：先拆图层 → 找到目标图层 → 单独拿出来找GPT Image 精修 → 再合回去。
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如果这一层里面东西还是太多？
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二次拆分，再爆破一次。
所以我这两天发现，它和 GPT Image 2.5 搭配起来特别好使：
Ming 负责拆分，
GPT Image 负责定点修改。
以前很难控制的局部编辑，一下就变成了一个非常清晰的工作流。
不过如果不想折腾本地部署也没关系，OpenRouter 已经可以直接调它的 API，本地写个小工具接进去就能用了，如果自己有机器我下面也会说。
下面先看视频。
我自己已经搞了一个小工具，把：
图片分层 → 单层提取 → 局部编辑 → 重新组合
如果不满意还能继续向下二次拆分图层
这套流程串起来了。
这次主要给大家看看，我是怎么拿它来做图片精修的👇
想要本地部署或者API调用的继续往下看
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我宣布小长假结束了，最近半个月也没刷AI了。
晚饭后，刷了一波信息我发现国庆期间最重要的信息无非就两点了。
一是在Grok Bot 发布一段时间之后，最近的 Muse、Cue、Dots、Hark 甚至国内腾讯、豆包也都在发力 Personal Agent 这个方向了。
之前也说过Grok Bot 甩了 Hermes Agent 和 OpenClaw 等一众产品好几条街了，目前看结论已经成立。
但是并不代表 Hermes Agent 没人用了，它仍然有大批的极客在使用着，因为门槛毕竟还在。但是以Grok Bot 开启的新一代 Personal Agent 浪潮势必会再次降低使用的门槛，让更多的人参与使用进来。
--------
另外一个重要信息就是 Tibo 虽然开启了28天的日日更新，我并不是来找你要重置卡的，模型能力拉了，要那么多重置卡有个卵用。
最后达里奥你个王八蛋，虽然骂你了，但我还是得把Claude 订阅给开了，架不住你的模型最近表现亮眼。
毕竟两个半月没摸你了，看看你成色几何了。
有种你马上来封我吧。。
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没玩过 Grok Bot 可以重点关注一下这个产品。目前体验下来甩什么 Hermes Agent、OpenClaw 好几条街。
Grok Bot 最牛逼的就是他真的提供了一台真正的云电脑，它不像 Workbuddy、豆包只提供了云端能力，但是用户完全看不到，而且Grok Bot 的云电脑的配置相当抗打 8核 16G 存储 130G。
有浏览器、有文件管理、有终端工具，你甚至可以在上面安装 Telegram、微信、QQ、飞书、Discord 等等支持 Linux的应用，目前我已经安装了 Telegram客户端了，其他的有需要慢慢探索。
现在最大的问题就是你想让 Grok Bot 帮你干活，没问题，但是就是额度太低了。
于是我有两种想法，已经实现的就是在 Grok Bot 云电脑上已经安装了 Hermes Agent 和OpenClaw，这样额度用光了，我还可以继续使用这台云电脑。
还有就是如果我想远程这台云电脑，直接叫 Grok Bot 分别在云电脑和本地电脑上都安装 Tailscale ，然后就可以远程了。远程这个可以看看我的视频实操。
最后想要了解 Grok Bot 的一定来看看这篇文章，非常棒的解析。
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不得了了，伙伴们，Strata 这个开源项目碉堡了，真的碉堡了。
一块12G显存的RTX 5070
搭配 Ryzen 5 7600 处理器
64GB 内存
在这台游戏PC机上把 Qwen3.8-Flash-Next 跑到冒烟
量化版响应速度干到 94 tok/s
要知道 Qwen3.8-Flash-Next 大模型
MoE 稀疏混合架构
总参数 125B，激活参数 6B
真的不得了了，有需要的老铁跑跑玩玩看
开源项目地址：
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赶在牛来（Ox Alpha）未来之前，Qwen3.8-Flash-Next 重磅提前发布。
看截图，仅三项跑分没有超过 Deepseek v4-flash 或 Claude-Opus 4.6（max）！
1、Qwen3.8-Flash-Next 作为 Qwen4 架构预览版。
2、原生多模态 MoE
3、参数 125B 的主模型，每 Token 仅激活约 6B
4、额外挂载 51B N-gram Embedding，大内存 Mac和DGX Spark 适配度很高。
5、另外首次引入 QSA：稀疏选择长上下文
6、GDN + QSA 混合 Attention
7、4 路 Gated Residual + Muon Optimizer
8、相比 Qwen3.7-Plus，官方称训练成本降至约 1/9
所以我觉得这次最值得关注的并不是 又开放了一个 125B 模型，而是：
Qwen 正在把大模型的容量和实际推理计算量彻底拆开。
125B 用来提供容量，6B 负责实际计算，51B N-gram 负责低成本存储局部模式，GDN 负责记，QSA 负责找。
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不得了了，伙伴们，Strata 这个开源项目碉堡了，真的碉堡了。
一块12G显存的RTX 5070
搭配 Ryzen 5 7600 处理器
64GB 内存
在这台游戏PC机上把 Qwen3.8-Flash-Next 跑到冒烟
量化版响应速度干到 94 tok/s
要知道 Qwen3.8-Flash-Next 大模型
MoE 稀疏混合架构
总参数 125B，激活参数 6B
真的不得了了，有需要的老铁跑跑玩玩看
开源项目地址：
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赶在牛来（Ox Alpha）未来之前，Qwen3.8-Flash-Next 重磅提前发布。
看截图，仅三项跑分没有超过 Deepseek v4-flash 或 Claude-Opus 4.6（max）！
1、Qwen3.8-Flash-Next 作为 Qwen4 架构预览版。
2、原生多模态 MoE
3、参数 125B 的主模型，每 Token 仅激活约 6B
4、额外挂载 51B N-gram Embedding，大内存 Mac和DGX Spark 适配度很高。
5、另外首次引入 QSA：稀疏选择长上下文
6、GDN + QSA 混合 Attention
7、4 路 Gated Residual + Muon Optimizer
8、相比 Qwen3.7-Plus，官方称训练成本降至约 1/9
所以我觉得这次最值得关注的并不是 又开放了一个 125B 模型，而是：
Qwen 正在把大模型的容量和实际推理计算量彻底拆开。
125B 用来提供容量，6B 负责实际计算，51B N-gram 负责低成本存储局部模式，GDN 负责记，QSA 负责找。
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使用 Opus 5.5 + Three.js 将现有某些工业软件比如仓库管理，改造成实时在线的策略小游戏。
这个想法非常的nice。
另外百灵最近发布的 Ling-3.1-flash 模型 +Three.js 同样大有作为。
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今天拿蚂蚁百灵刚放出来的 Ling-3.1-flash 试了一下。我没
给它写长需求，就丢了一句话，看它能不能自己把页面做出来。
提示词就这一句：
「做一页能直接打开的单文件网页：像凌晨还亮着的工位。左边一张工单，印着需求原文；右边一个能拖的 Three.js 3D 结构，7 层细轨加 1 层环。能跑、能拖、手机也能看。不要官网腔，不要紫色渐变。」
视频里是完整过程。从拆任务、写代码，到页面能打开、
3D 能拖，工单上还印着我那句原话。成品就贴在视频里。
Ling-3.1-flash 这代更像是冲着真干活来的。一句糊需求，
它能一路做到报告、表格、PPT；丢给它一个大代码库，
也能连续跑几个小时去改、去测。总参数大约 560B，每个
token 真正算进去的大概 25B。架构接着上一代的混合线
性来，7 层 KDA 配 1 层 Gated MLA。上下文上限 1M，现
在免费体验两周，免费期服务长度先开到 256K。免费期结
束转付费的时候，计划把 1M 打开，并同步开源。
官方公开的几个长任务也挺狠。大约 17 小时，从零写出一
个把 Lua 编译成 x86-64 可执行文件的编译器，182 项测
试过了 178 项。大约 10 小时，把 Pyright 提速到 1.432
倍。还在 OceanBase 开源版里挖出一个栈溢出高危漏洞，
并写出了补丁。Design Arena 上，按开放权重、近 30 天
新模型来筛，Mobile App 排第二，SVG 排第四。
我这次只验证了一句话出页面。你们要是手头有更糊的需
求，或者有真实代码库想让它连着改几个小时，这两周可
以白嫖。
Ling Studio：
蚂蚁数科大模型服务平台：
vercel 的体验地址
海外用户更友好
Openrouter链接地址：
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🎉卧槽，Ming-Image 这波是真的把海报门槛打穿了。
以前做一张能发的封面，最麻烦的不是生图，而是标题、版式、卡片、配色、质感这些东西要来回调。
Ming-Image 现在比较狠的是，只要提示词写清楚：
1、标题和文字层级
2、卡片怎么排
3、主视觉放哪里
4、配色和整体风格
它基本就能一次把海报结构做完整。
而且不只是出一张平面图。
生成完还能继续拆成带透明通道的图层，后面拿去做动效、转场、单独改背景或者移动元素都会方便很多。
这个我觉得才是真正有意思的地方。
以前 AI 海报更像一次性成品，现在开始往可继续编辑的设计素材走了。
OpenRouter 现在还能免费体验，建议别光看官方 Demo。
直接拿自己准备发的封面试一张最实际。
尤其是平时经常做文章封面、推文配图、课程海报的人，这个东西真可以去试试。
封面党可以开始卷起来了🤓
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这张海报，连文字和排版都是 AI 一起生成的！
Ming-Image-0.1-Design 这次的出图效果挺惊艳，标题、主视觉和配色已经搭成了一张完整海报，拿来做设计初稿很合适。
它是 inclusionAI 的 6B 文生图模型，官方重点面向 UI、信息图、海报这类带文字和版式的设计。我这次选了一张科技风海报来试，正好能一起看文字、构图和材质。
我通过 OpenRouter API 生成了下面这张 2048×2048 的图，几个地方可以直接看。
1、标题有主次。指定的 AI DESIGN FLOW 放在上方，字号够大，下面接一行小字，第一眼就知道该看哪里。
2、三张卡片有关系。输入、界面、图层用箭头串在一起，能顺着画面看懂这个流程。
3、整体风格比较统一。深色背景配蓝紫色发光边框，卡片的玻璃质感也做出来了，做科技类内容的封面很合适。
这次提示词里，我提前写了三张卡片分别放什么、标题用哪些字，也交代了配色和留白。想让它出一张能用的设计稿，这些具体要求很值得写进去。
不过它也多加了没要求的底部英文，正式用之前还得检查文字。这次只试了英文标题，中文长段落的效果还没测。视频里的动效是后期做的。
我的建议是，拿一张你正好要做的封面来试，把用途、标题和主体位置写清楚，让它先出初稿，再改具体细节，别只给一句“做得高级一点”。
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卧槽，Codex 直接半价了，这个得先收藏。
官方 20 刀一个月，Agent Space 月付 10 刀，年付折下来 9 刀。
5x 官方 100 刀，这里 45。
独立账号，不跟别人拼车，还白送一台 24 小时在线的云电脑。
Claude 这边也没落下：
Opus 5.5 按量是官方 API 的一半，每百万 token 输入 $2、输出 $10。
注册先送 $1，一分钱不花就能试。
最狠的还在后面：Claude Code 拼团已经挂上"即将上线"了。
Codex 都能打到 4.5 折，Claude 要是也照这个来……
闲鱼和代充看了都得沉默。
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Opus 5.5 是真香，Claude 号是真难养啊！兄弟们！！！
国庆第一天，我时间线上刷到的全是 Claude 封号：用了两年的老号说没就没，最高档订阅说封就封，连写防封教程的博主自己都中招了😂
偏偏这周 Codex 200 刀套餐同价降配，一堆人正准备转 Claude。
我前几天用云电脑注册的一个号，22 分钟就没了。
折腾了这么久，网上那些防封玄学我全扔了，只留真管用的 4 条claude防封指南：
一、真正管用的 4 条
1、固定，比"纯净"重要
设备和出口 IP 固定，比花钱买家宽有用。一个 VPN 里天天切节点，IP 照样在变。
2、一个号一个环境
被封过的浏览器别再登新号。顺手去 Settings → Account 看一眼 Active sessions，陌生登录先踢掉。
3、别上来就开 Max
新号 + 新卡 + 直接 20x，是风控眼里最显眼的样本。Free 用一阵，再 Pro，不够了再升 Max。
4、用量别天天顶格
新号开了 200 刀当天就用满，最容易出事。每周留点余量。
彩蛋：一个最玄的说法，信不信由你
Claude 会给账号算"价值"：天天写代码、写文案的号最容易被封，常问前沿研究、数学、论文的号很少出事。
照这个说法，新号第一件事该是拿公开行业报告去问它，把自己养成"研究员号"。没法验证，但你的对话越有训练价值，它越舍不得封你，好像也说得通。
二、这 3 笔钱可以省
· 家宽 IP：大厂程序员走公司机房 IP 照样天天用。关键是稳定，不是标签。
· 时区、中文输入法：别折腾，影响没传得那么大。
· 老谷歌号：没依据，谷歌不会把账号年龄告诉 Anthropic。
付款也别乱选：官网刷卡被封不退款，App Store 至少能找苹果兜底。细节在付款篇。
三、你是不是非得自己养号？
· 每天重度写代码、能把 Max 用满的：老老实实养官方号，订阅给的额度按量买不到。
· 偶尔用 Opus 5.5 干难活、怕封、团队要一起用的：走按量就行。
按量这块，我现在放在 Agent Space：
Opus 5.5 是官方 API 价的一半（每百万 token $2/$10，官方 $4/$20），云端选 Claude Code 就能跑，不用注册 Claude 号。
注册就送 $1 体验额度，不用先充钱，拿 Opus 5.5 跑个小任务试试手感再说。
Codex 也在这，独立账号月付是官网的 5 折，年付 4.5 折。今天丢了一句话给它，几分钟做出配图里这个账单计算器。
最让我惦记的是：官网 Claude Code 订阅拼团那栏，已经挂上"即将上线"。
Codex 能打到 4.5 折，Claude 要是也照这个路子来……
Max 不用养号、不怕封、价格还砍一半多，那上面的防封攻略我可能白写了😂
上线那天我第一时间去测，想蹲的先关注。
Claude 系列前两篇：
网络篇：
付款篇：
Agent Space 首购链接（多送 10% 额度）：
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卧槽，Codex 直接半价了，这个得先收藏。
官方 20 刀一个月，Agent Space 月付 10 刀，年付折下来 9 刀。
5x 官方 100 刀，这里 45。
独立账号，不跟别人拼车，还白送一台 24 小时在线的云电脑。
Claude 这边也没落下：
Opus 5.5 按量是官方 API 的一半，每百万 token 输入 $2、输出 $10。
注册先送 $1，一分钱不花就能试。
最狠的还在后面：Claude Code 拼团已经挂上"即将上线"了。
Codex 都能打到 4.5 折，Claude 要是也照这个来……
闲鱼和代充看了都得沉默。
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Opus 5.5 是真香，Claude 号是真难养啊！兄弟们！！！
国庆第一天，我时间线上刷到的全是 Claude 封号：用了两年的老号说没就没，最高档订阅说封就封，连写防封教程的博主自己都中招了😂
偏偏这周 Codex 200 刀套餐同价降配，一堆人正准备转 Claude。
我前几天用云电脑注册的一个号，22 分钟就没了。
折腾了这么久，网上那些防封玄学我全扔了，只留真管用的 4 条claude防封指南：
一、真正管用的 4 条
1、固定，比"纯净"重要
设备和出口 IP 固定，比花钱买家宽有用。一个 VPN 里天天切节点，IP 照样在变。
2、一个号一个环境
被封过的浏览器别再登新号。顺手去 Settings → Account 看一眼 Active sessions，陌生登录先踢掉。
3、别上来就开 Max
新号 + 新卡 + 直接 20x，是风控眼里最显眼的样本。Free 用一阵，再 Pro，不够了再升 Max。
4、用量别天天顶格
新号开了 200 刀当天就用满，最容易出事。每周留点余量。
彩蛋：一个最玄的说法，信不信由你
Claude 会给账号算"价值"：天天写代码、写文案的号最容易被封，常问前沿研究、数学、论文的号很少出事。
照这个说法，新号第一件事该是拿公开行业报告去问它，把自己养成"研究员号"。没法验证，但你的对话越有训练价值，它越舍不得封你，好像也说得通。
二、这 3 笔钱可以省
· 家宽 IP：大厂程序员走公司机房 IP 照样天天用。关键是稳定，不是标签。
· 时区、中文输入法：别折腾，影响没传得那么大。
· 老谷歌号：没依据，谷歌不会把账号年龄告诉 Anthropic。
付款也别乱选：官网刷卡被封不退款，App Store 至少能找苹果兜底。细节在付款篇。
三、你是不是非得自己养号？
· 每天重度写代码、能把 Max 用满的：老老实实养官方号，订阅给的额度按量买不到。
· 偶尔用 Opus 5.5 干难活、怕封、团队要一起用的：走按量就行。
按量这块，我现在放在 Agent Space：
Opus 5.5 是官方 API 价的一半（每百万 token $2/$10，官方 $4/$20），云端选 Claude Code 就能跑，不用注册 Claude 号。
注册就送 $1 体验额度，不用先充钱，拿 Opus 5.5 跑个小任务试试手感再说。
Codex 也在这，独立账号月付是官网的 5 折，年付 4.5 折。今天丢了一句话给它，几分钟做出配图里这个账单计算器。
最让我惦记的是：官网 Claude Code 订阅拼团那栏，已经挂上"即将上线"。
Codex 能打到 4.5 折，Claude 要是也照这个路子来……
Max 不用养号、不怕封、价格还砍一半多，那上面的防封攻略我可能白写了😂
上线那天我第一时间去测，想蹲的先关注。
Claude 系列前两篇：
网络篇：
付款篇：
Agent Space 首购链接（多送 10% 额度）：
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Codex + ego-browser + Three.js + Nex-N2.5-Pro 搭建自闭环 3D 网页工作流引擎
1、Codex 用来写代码/改代码。
2、ego-browser 自动化打开网页、操作、截图、验证。
3、Three.js 被迭代目标的3D环境页面。
4、Nex-N2.5-Pro 看页面效果、判断问题、给修改意见。
5、再交回Codex 修改。
6、循环迭代，达到触发条件停止运行。
这一套组合，你可以轻松创建一个skill，来为这个工作流提供自动触发或者手动触发的条件
比如需求完整度、视觉质量、空间布局、光照交互错误等等条件
如果总分>=90，没有 JS error，而且核心交互正常，则停止迭代。
另外不要怕它持续迭代，你可以给它明确的迭代次数，而且这个 Nex-N2.5-Pro 模型相当便宜好用。
环境搭建好之后，我提了一个简单的需求： 帮我制作一个小型3D太空舱内部网页可进行拖拽，详细提示词可见评论区
可直接查看视频就是我得到的结果
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