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Muse 用法+1,每天早上帮我生成一个 AI 资讯早报视频 写一下实践的步骤: 1. 基于我日常的内容渠道和喜好先整理文案来源到 Notion 和聊天里面 2. 查找下载相关内容的图片和视频素材 3. 在虚拟机里面通过 Pi 调用我的 K3 和 GLM 5.3 模型利用 guizang-product-video-skill 将所有的信息组装成视频 4. 通过 Muesli 聊天发给我
Muse 用法+1,每天早上帮我生成一个 AI 资讯早报视频

写一下实践的步骤:

1. 基于我日常的内容渠道和喜好先整理文案来源到 Notion 和聊天里面

2. 查找下载相关内容的图片和视频素材

3. 在虚拟机里面通过 Pi 调用我的 K3 和 GLM 5.3 模型利用 guizang-product-video-skill 将所有的信息组装成视频

4. 通过 Muesli 聊天发给我
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Muse 用法+1,每天早上帮我生成一个 AI 资讯早报视频 写一下实践的步骤: 1. 基于我日常的内容渠道和喜好先整理文案来源到 Notion 和聊天里面 2. 查找下载相关内容的图片和视频素材 3. 在虚拟机里面通过 Pi 调用我的 K3 和 GLM 5.3 模型利用 guizang-product-video-skill 将所有的信息组装成视频 4. 通过 Mues 聊天界面发给我
Muse 用法+1,每天早上帮我生成一个 AI 资讯早报视频

写一下实践的步骤:

1. 基于我日常的内容渠道和喜好先整理文案来源到 Notion 和聊天里面

2. 查找下载相关内容的图片和视频素材

3. 在虚拟机里面通过 Pi 调用我的 K3 和 GLM 5.3 模型利用 guizang-product-video-skill 将所有的信息组装成视频

4. 通过 Mues 聊天界面发给我
A Sonnet 5.5 foi lançada — este modelo é simplesmente incrível: na avaliação de testes de Agentic coding, ele obteve uma pontuação 4 pontos maior do que a Opus 5.5. Em termos de preço, também é bem barato. O custo por um milhão de tokens de entrada e saída é de US$ 2 e US$ 10, respectivamente, igual ao GPT-6 Sol. Além disso, em velocidade de execução, ele é 30% mais rápido do que o Sonnet 5; e, segundo a própria Claude, os custos também foram reduzidos em 30%. Quanto ao motivo de o desempenho dele em Agentic coding ser parecido com o da Opus 5.5 (ou até maior), vale a pena dar uma olhada nos testes de preço. Com o Sonnet 5.5 no nível máximo de esforço (max), o custo para a mesma tarefa é muito mais alto do que o da Opus 5.5 — quase empatando ou até superando. Provavelmente é essa a razão de ele ter uma pontuação tão alta. Então, quando estiver usando a Opus 5.5 ou a Sonnet 5.5, não deixe de desativar o max: em algumas tarefas complexas, ele pode acabar gerando um preço muito caro, quase chegando ao nível do Claude Fable 5.1.
A Sonnet 5.5 foi lançada — este modelo é simplesmente incrível: na avaliação de testes de Agentic coding, ele obteve uma pontuação 4 pontos maior do que a Opus 5.5.

Em termos de preço, também é bem barato. O custo por um milhão de tokens de entrada e saída é de US$ 2 e US$ 10, respectivamente, igual ao GPT-6 Sol. Além disso, em velocidade de execução, ele é 30% mais rápido do que o Sonnet 5; e, segundo a própria Claude, os custos também foram reduzidos em 30%.

Quanto ao motivo de o desempenho dele em Agentic coding ser parecido com o da Opus 5.5 (ou até maior), vale a pena dar uma olhada nos testes de preço.

Com o Sonnet 5.5 no nível máximo de esforço (max), o custo para a mesma tarefa é muito mais alto do que o da Opus 5.5 — quase empatando ou até superando. Provavelmente é essa a razão de ele ter uma pontuação tão alta.

Então, quando estiver usando a Opus 5.5 ou a Sonnet 5.5, não deixe de desativar o max: em algumas tarefas complexas, ele pode acabar gerando um preço muito caro, quase chegando ao nível do Claude Fable 5.1.
Muse, esta classe de Agent com máquina virtual: há um mundo de possibilidades Pessoal, dizem que o DeepSeek Harness é bastante completo e preciso ao buscar conteúdo no mercado doméstico. A propósito, eu também tenho usado o Muse ultimamente; então pedi para ele instalar o DeepSeek Harness na máquina virtual do Muse Cloud. Sempre que houver qualquer busca ou consulta de informações relacionadas ao mercado doméstico, é só chamar diretamente o DeepSeek Harness na máquina virtual para consultar.
Muse, esta classe de Agent com máquina virtual: há um mundo de possibilidades

Pessoal, dizem que o DeepSeek Harness é bastante completo e preciso ao buscar conteúdo no mercado doméstico.

A propósito, eu também tenho usado o Muse ultimamente; então pedi para ele instalar o DeepSeek Harness na máquina virtual do Muse Cloud.

Sempre que houver qualquer busca ou consulta de informações relacionadas ao mercado doméstico, é só chamar diretamente o DeepSeek Harness na máquina virtual para consultar.
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Codex 更新了,界面导航大改。左边新加了一个导航栏,把插件、定时任务、站点、项目、地图,还有 PR 都放到左侧导航上了。 新增了资源库和图像两个页面。 资源库里包含你所有的图像、图片、文件夹和收藏,你创作的所有文档以及 AI 创作的图像文档也都保存在这里。 图片那边的话,就是 ChatGPT 原来的图片页面里,有一些用 GPT-Image 模型的一些模板和提示词 其实这样改更好了。 不然之前全放在顶部,随着项目和聊天越来越多,每次找顶部那几个入口都得往回滚,挺烦的。 而且这次藏师傅的 CodePilot 领先 Codex 一个版本,几个月前就添加了资源库,把你所有由 AI 生成的内容结果汇总到一个页面,比如图像、视频、网页、音频这些素材。 你还可以从资源库的结果直接跳回聊天里看具体是怎么做的,非常方便管理,也方便让其他模型调用、复用这些素材。 不过也有很多人觉得不方便,说看着不习惯,这种大改肯定会有这种情况
Codex 更新了,界面导航大改。左边新加了一个导航栏,把插件、定时任务、站点、项目、地图,还有 PR 都放到左侧导航上了。

新增了资源库和图像两个页面。

资源库里包含你所有的图像、图片、文件夹和收藏,你创作的所有文档以及 AI 创作的图像文档也都保存在这里。

图片那边的话,就是 ChatGPT 原来的图片页面里,有一些用 GPT-Image 模型的一些模板和提示词

其实这样改更好了。

不然之前全放在顶部,随着项目和聊天越来越多,每次找顶部那几个入口都得往回滚,挺烦的。

而且这次藏师傅的 CodePilot 领先 Codex 一个版本,几个月前就添加了资源库,把你所有由 AI 生成的内容结果汇总到一个页面,比如图像、视频、网页、音频这些素材。

你还可以从资源库的结果直接跳回聊天里看具体是怎么做的,非常方便管理,也方便让其他模型调用、复用这些素材。

不过也有很多人觉得不方便,说看着不习惯,这种大改肯定会有这种情况
Usar o Opus 5.5 para fazer animações de finalização de jogo também é bem legal! No começo, ele gerava ícones SVG 2D; depois, fizemos ele mudar para esse efeito 3D, que fica mais rico, além de otimizar um pouco a iluminação e outros aspectos. Esta é a primeira versão do baú; depois ainda tem uma versão com emblema.
Usar o Opus 5.5 para fazer animações de finalização de jogo também é bem legal!

No começo, ele gerava ícones SVG 2D; depois, fizemos ele mudar para esse efeito 3D, que fica mais rico, além de otimizar um pouco a iluminação e outros aspectos.

Esta é a primeira versão do baú; depois ainda tem uma versão com emblema.
A Opus 5.5 faz dinâmica demais, que absurdo! Vou tentar fazer um vídeo com uma expressão artística para o Festival do Meio Outono usando ela, desejando a todos um Feliz Festival do Meio Outono! A música foi criada a partir de uma variação eletrônica das partituras de 《Moon River (O luar representa o meu coração)》. Ele não só consegue criar de forma original, como também consegue fazer mixagens, fazer alterações e ainda encaixar tudo no timing certo—tá demais, muito incrível!
A Opus 5.5 faz dinâmica demais, que absurdo!

Vou tentar fazer um vídeo com uma expressão artística para o Festival do Meio Outono usando ela, desejando a todos um Feliz Festival do Meio Outono!

A música foi criada a partir de uma variação eletrônica das partituras de 《Moon River (O luar representa o meu coração)》.

Ele não só consegue criar de forma original, como também consegue fazer mixagens, fazer alterações e ainda encaixar tudo no timing certo—tá demais, muito incrível!
Deepseek Harness lançou surpreendentemente uma versão oficial do cliente empacotada Não é mais necessário executar ou instalar tudo por comandos toda vez; há versões para Windows e Mac
Deepseek Harness lançou surpreendentemente uma versão oficial do cliente empacotada

Não é mais necessário executar ou instalar tudo por comandos toda vez; há versões para Windows e Mac
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Muse 是真的火,直接登顶美区 App Store 榜首。官宣接入那天,Shopify 直接涨了 13%。 刚好我朋友做的 Today AI 今天也在国区上线了。 Muse 直接把 Personal Agent 这个概念带火了,其实之前 Grok bot 就有迹象。 可惜 Muse 我们用起来很麻烦、很费劲(毕竟 Meta 几十年的风控积累,比 Anthropic 还严格)。 Today AI 应该也是国内能用的第一个做得这么完整的 Personal AI。 我觉得这种 Agent 终于摸索出了一个完全不需要门槛的 AI 应用雏形。这是我第一次意识到,C 端用户其实不太 care 你的 Agent 底层用的是什么模型,哪怕不能切换模型,大家也是愿意用的。 其实 Personal AI 最核心的需求我觉得有三个: 它能不能理解你 它能不能主动找你 找你的时候,能不能基于上下文,给出真正有用的建议。 以 Today AI 为例,它主要由三个部分组成: 云电脑:以前的虚拟机有个问题是会关机,而我觉得云电脑不关机是 Personal AI 非常重要的一环。你的东西一直在这台电脑上,它是真正的云电脑。Today 思路跟 Muse 一致:潜移默化,用户完全不需要感知到云电脑的存在。 连接器:能不能非常快速、一键拿到你在其他渠道的上下文。上下文最难的是拿到,海外是 Google 这些大公司直接给 MCP,国内可能就困难点。 然后就是上下文,以及基于上下文,能不能产生很多主动的行动和合适的建议,这个也挺重要的。 其实对大多数人来说,重度的生产力场景反而是少数,很多时候只需要 AI 帮忙记一下信息、做个安排。 生活里反而有许多非常需要 AI 的场景:他们能连上 Apple 健康,每天根据你当天的身体状态给建议。有了这些上下文,给出的健康建议就会非常精准和完整。 学习、财务状况、孩子和家庭琐事:这些需要长期跟踪的事项也很需要。 当然说句实话:这类产品,上下文连接器配置够了才会越用越准,所以如果刚开始觉得它不是很懂你的话,也可以养几天,多交流一下试试。 同时,这也说明了怎么样让用户无感地接入,也是一个非常重要的课题。 我觉得这就是 Personal Agent 很重要的两个特质: 第一,你不用关心 AI 底层的这些技术细节,直接用就行; 第二,你可以很快地把自己的信息同步上去。很多时候信息积累足够后,往往你还没开口,它就已经知道你要做什么、并且已经帮你做好了。
Muse 是真的火,直接登顶美区 App Store 榜首。官宣接入那天,Shopify 直接涨了 13%。

刚好我朋友做的 Today AI 今天也在国区上线了。

Muse 直接把 Personal Agent 这个概念带火了,其实之前 Grok bot 就有迹象。

可惜 Muse 我们用起来很麻烦、很费劲(毕竟 Meta 几十年的风控积累,比 Anthropic 还严格)。

Today AI 应该也是国内能用的第一个做得这么完整的 Personal AI。

我觉得这种 Agent 终于摸索出了一个完全不需要门槛的 AI 应用雏形。这是我第一次意识到,C 端用户其实不太 care 你的 Agent 底层用的是什么模型,哪怕不能切换模型,大家也是愿意用的。

其实 Personal AI 最核心的需求我觉得有三个:

它能不能理解你
它能不能主动找你
找你的时候,能不能基于上下文,给出真正有用的建议。

以 Today AI 为例,它主要由三个部分组成:

云电脑:以前的虚拟机有个问题是会关机,而我觉得云电脑不关机是 Personal AI 非常重要的一环。你的东西一直在这台电脑上,它是真正的云电脑。Today 思路跟 Muse 一致:潜移默化,用户完全不需要感知到云电脑的存在。

连接器:能不能非常快速、一键拿到你在其他渠道的上下文。上下文最难的是拿到,海外是 Google 这些大公司直接给 MCP,国内可能就困难点。

然后就是上下文,以及基于上下文,能不能产生很多主动的行动和合适的建议,这个也挺重要的。

其实对大多数人来说,重度的生产力场景反而是少数,很多时候只需要 AI 帮忙记一下信息、做个安排。

生活里反而有许多非常需要 AI 的场景:他们能连上 Apple 健康,每天根据你当天的身体状态给建议。有了这些上下文,给出的健康建议就会非常精准和完整。

学习、财务状况、孩子和家庭琐事:这些需要长期跟踪的事项也很需要。

当然说句实话:这类产品,上下文连接器配置够了才会越用越准,所以如果刚开始觉得它不是很懂你的话,也可以养几天,多交流一下试试。

同时,这也说明了怎么样让用户无感地接入,也是一个非常重要的课题。

我觉得这就是 Personal Agent 很重要的两个特质:

第一,你不用关心 AI 底层的这些技术细节,直接用就行;

第二,你可以很快地把自己的信息同步上去。很多时候信息积累足够后,往往你还没开口,它就已经知道你要做什么、并且已经帮你做好了。
Codex 这个 computer use 真的是牛逼! 还可以让它通过 Mac 的 iPhone 镜像功能去操作你的手机,而且操作得非常快。 这样手机上的一些设置信息都可以通过这种方式读取,而且非常安全。 甚至读取微信,微信也肯定不会检测到。
Codex 这个 computer use 真的是牛逼!

还可以让它通过 Mac 的 iPhone 镜像功能去操作你的手机,而且操作得非常快。

这样手机上的一些设置信息都可以通过这种方式读取,而且非常安全。

甚至读取微信,微信也肯定不会检测到。
Cortex este computador realmente é incrível! Ele também permite que ele opere seu celular usando o recurso de espelhamento do iPhone do Mac, e faz isso muito rápido. Dessa forma, algumas informações de configurações do celular podem ser lidas por esse método, e é bem seguro. Até mesmo ler o WeChat; o WeChat nem sabe que ele está sendo lido por esse método
Cortex este computador realmente é incrível!

Ele também permite que ele opere seu celular usando o recurso de espelhamento do iPhone do Mac, e faz isso muito rápido.

Dessa forma, algumas informações de configurações do celular podem ser lidas por esse método, e é bem seguro.

Até mesmo ler o WeChat; o WeChat nem sabe que ele está sendo lido por esse método
Finalmente usei o Muse, que está super em alta ultimamente! O controle de risco da Anthropic diante da Meta é brincadeira de criança. O produto do Zuckerberg diz que não permite que você use, então você nem consegue usar—nem dá pra registrar uma conta. Eles nem te dão chance de ser banido.
Finalmente usei o Muse, que está super em alta ultimamente!

O controle de risco da Anthropic diante da Meta é brincadeira de criança. O produto do Zuckerberg diz que não permite que você use, então você nem consegue usar—nem dá pra registrar uma conta.

Eles nem te dão chance de ser banido.
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藏师傅 1 万多 star 的去 AI 味 Skill Humanizer-zh 迎来了一大波更新! 这次更新增加了很多上游的迭代,同时也吸收了很多 issue 里大家提的意见。 大家可以试试。如果有问题,可以在 issue 里反馈
藏师傅 1 万多 star 的去 AI 味 Skill Humanizer-zh 迎来了一大波更新!

这次更新增加了很多上游的迭代,同时也吸收了很多 issue 里大家提的意见。

大家可以试试。如果有问题,可以在 issue 里反馈
Sinto que agora só dá para ir por dois extremos quando lançamos modelos: Ou você faz o modelo mais poderoso possível no mais barato, ou então você simplesmente cria o modelo de ponta; caso contrário, simplesmente não há tanto “buzz” nem uso. Os dois lançamentos da noite passada: Grok 4.7 e Mimo V2.6. As capacidades de ambos são bem parecidas nos vários testes e avaliações de terceiros, mas a diferença de preço é enorme. O Mimo V2.6 Pro, quando há acerto de cache, cobra ¥0,025 pela entrada e ¥6 pela saída. Já o Grok 4.7, quando convertido de dólares para ienes, cobra ¥3,35 pela entrada, e a saída chega a incríveis ¥40. Ao ver alguns comentários e avaliações sobre o Grok4.7 nesta manhã no Twitter, a crítica principal é que ele é caro, e outra é que o desempenho talvez não seja tão bom — além de ser mais lento e pior. O preço do Mimo é mais barato do que o preço “vale” atual do DeepSeek V4 (seja Flash ou Pro) em pelo menos o dobro. Por exemplo, no Mimo V2.6 Flash, o preço de saída é ¥2, enquanto no DeepSeek V4.1 Flash o preço de saída é ¥4. Além disso, pelo que parece, o Mimo V2.6 está em uma espécie de “limitado/grátis por tempo” no OpenCode a partir da semana que vem. O Mimo também lançou seu próprio app de desktop. Parece que existe um preço de assinatura separado — vale a pena testar. No app de desktop vem um modelo de geração de imagens, que pode ser usado junto para desenhar algumas interfaces e coisas assim. Acho que as duas empresas estão pensando que a OpenAI provavelmente vai lançar um novo modelo ainda hoje à tarde (talvez GPT-6 Sol e GPT-6 Luna, que parecem ser bem baratos). Elas queriam lançar antes da OpenAI, e acabou coincidindo.
Sinto que agora só dá para ir por dois extremos quando lançamos modelos:

Ou você faz o modelo mais poderoso possível no mais barato, ou então você simplesmente cria o modelo de ponta; caso contrário, simplesmente não há tanto “buzz” nem uso.

Os dois lançamentos da noite passada: Grok 4.7 e Mimo V2.6. As capacidades de ambos são bem parecidas nos vários testes e avaliações de terceiros, mas a diferença de preço é enorme.

O Mimo V2.6 Pro, quando há acerto de cache, cobra ¥0,025 pela entrada e ¥6 pela saída. Já o Grok 4.7, quando convertido de dólares para ienes, cobra ¥3,35 pela entrada, e a saída chega a incríveis ¥40.

Ao ver alguns comentários e avaliações sobre o Grok4.7 nesta manhã no Twitter, a crítica principal é que ele é caro, e outra é que o desempenho talvez não seja tão bom — além de ser mais lento e pior.

O preço do Mimo é mais barato do que o preço “vale” atual do DeepSeek V4 (seja Flash ou Pro) em pelo menos o dobro.

Por exemplo, no Mimo V2.6 Flash, o preço de saída é ¥2, enquanto no DeepSeek V4.1 Flash o preço de saída é ¥4.

Além disso, pelo que parece, o Mimo V2.6 está em uma espécie de “limitado/grátis por tempo” no OpenCode a partir da semana que vem.

O Mimo também lançou seu próprio app de desktop. Parece que existe um preço de assinatura separado — vale a pena testar. No app de desktop vem um modelo de geração de imagens, que pode ser usado junto para desenhar algumas interfaces e coisas assim.

Acho que as duas empresas estão pensando que a OpenAI provavelmente vai lançar um novo modelo ainda hoje à tarde (talvez GPT-6 Sol e GPT-6 Luna, que parecem ser bem baratos). Elas queriam lançar antes da OpenAI, e acabou coincidindo.
A evolução no mundo da IA (o “AI圈”) talvez ninguém tivesse previsto: depois do lançamento do GPT-Astra e do Fable, ainda apareceu um novo tipo de modelo tão quente, e que realmente ficou em alta. O JEV ter feito tanto sucesso tem dois motivos principais. Por um lado, ele de fato resolve alguns problemas. Por outro, a razão central é que sua vantagem em velocidade é extremamente fácil de divulgar. Ele consegue tanto velocidade quanto volume. Você vai perceber que, nos exemplos em páginas que demonstram o JEV, eles sempre mostram a velocidade e a quantidade de processamento. Isso dá um estímulo imediato e mostra que todo mundo leva muito a sério esses dois pontos; por isso, vários demos e cases acabam sendo compartilhados de forma frenética. Claro que esse modelo não é perfeito para tudo. Se você quiser fazer com que ele trabalhe sozinho, apenas como um LLM, os cenários de aplicação são relativamente limitados; mas, se você adicionar ajuda de um modelo grande ou outras ferramentas, o resultado fica muito bom. Além disso, ele ainda está faltando uma parte multimodal. Se ele tiver multimodal, especialmente em organização e classificação de materiais ou na produção de conteúdos longos, a experiência fica simplesmente muito mais agradável. Por coincidência, ontem eles anunciaram que estão liberando para todo mundo, sem necessidade de waitlist. Cada usuário tem 5 dólares de crédito gratuito. Esse modelo é bem econômico: a entrada custa apenas 0,042 dólar; a saída é gratuita. Então, com 5 dólares, dá para usar por muito, muito tempo. Aliás, na semana passada atualizamos o nosso Next Token, e o principal assunto foi: O modelo JEV e questões relacionadas: por exemplo, muita gente consegue treinar modelos parecidos em apenas um dia. Modelos como GPT-6 e Fable, que já são bem profissionais em treinamento de modelos, abrem bastante espaço para arbitragem/otimização com treinamento de modelos menores. Problemas de colaboração entre modelos pequenos e grandes. A evolução da interface de interação: agora chat, navegador e lista de tarefas estão no mesmo software. Inclusive, o Codex recentemente atualizou plugins de navegador e também já suporta várias contas (por exemplo, o MCP do Notion pode entrar em múltiplas contas e puxar informações). Muitas vezes, ele já está substituindo nossa interface de sistema. Essa nova forma de interação pode acabar educando os usuários, de modo quase imperceptível. Ontem também usei o JEV para fazer um exemplo de geração de uma cena 3D em tempo real. Gostei bastante — e muita gente também. No programa, discutimos basicamente isso e outras notícias; também falamos sobre a minha opinião, a do Qiaomu, a do Yang Pan e a do pessoal do Juzi. Bem-vindos para ouvir!
A evolução no mundo da IA (o “AI圈”) talvez ninguém tivesse previsto: depois do lançamento do GPT-Astra e do Fable, ainda apareceu um novo tipo de modelo tão quente, e que realmente ficou em alta.

O JEV ter feito tanto sucesso tem dois motivos principais. Por um lado, ele de fato resolve alguns problemas. Por outro, a razão central é que sua vantagem em velocidade é extremamente fácil de divulgar.

Ele consegue tanto velocidade quanto volume. Você vai perceber que, nos exemplos em páginas que demonstram o JEV, eles sempre mostram a velocidade e a quantidade de processamento. Isso dá um estímulo imediato e mostra que todo mundo leva muito a sério esses dois pontos; por isso, vários demos e cases acabam sendo compartilhados de forma frenética.

Claro que esse modelo não é perfeito para tudo. Se você quiser fazer com que ele trabalhe sozinho, apenas como um LLM, os cenários de aplicação são relativamente limitados; mas, se você adicionar ajuda de um modelo grande ou outras ferramentas, o resultado fica muito bom.

Além disso, ele ainda está faltando uma parte multimodal. Se ele tiver multimodal, especialmente em organização e classificação de materiais ou na produção de conteúdos longos, a experiência fica simplesmente muito mais agradável.

Por coincidência, ontem eles anunciaram que estão liberando para todo mundo, sem necessidade de waitlist. Cada usuário tem 5 dólares de crédito gratuito.

Esse modelo é bem econômico: a entrada custa apenas 0,042 dólar; a saída é gratuita. Então, com 5 dólares, dá para usar por muito, muito tempo.

Aliás, na semana passada atualizamos o nosso Next Token, e o principal assunto foi:

O modelo JEV e questões relacionadas: por exemplo, muita gente consegue treinar modelos parecidos em apenas um dia. Modelos como GPT-6 e Fable, que já são bem profissionais em treinamento de modelos, abrem bastante espaço para arbitragem/otimização com treinamento de modelos menores.
Problemas de colaboração entre modelos pequenos e grandes.

A evolução da interface de interação: agora chat, navegador e lista de tarefas estão no mesmo software. Inclusive, o Codex recentemente atualizou plugins de navegador e também já suporta várias contas (por exemplo, o MCP do Notion pode entrar em múltiplas contas e puxar informações). Muitas vezes, ele já está substituindo nossa interface de sistema. Essa nova forma de interação pode acabar educando os usuários, de modo quase imperceptível.

Ontem também usei o JEV para fazer um exemplo de geração de uma cena 3D em tempo real. Gostei bastante — e muita gente também. No programa, discutimos basicamente isso e outras notícias; também falamos sobre a minha opinião, a do Qiaomu, a do Yang Pan e a do pessoal do Juzi. Bem-vindos para ouvir!
Eu usei modelos JEV da @typesafeai para criar um gerador de cenas 3D em tempo real。 A velocidade é simplesmente absurda! A partir de dezenas a centenas de modelos 3D pré-prontos, faço centenas de verificações em paralelo com base no texto de entrada。 Ao mesmo tempo, trato a coloração, a iluminação, a posição e o estado desses materiais — e em um segundo eu monto uma cena interna que atende aos requisitos.
Eu usei modelos JEV da @typesafeai para criar um gerador de cenas 3D em tempo real。

A velocidade é simplesmente absurda!

A partir de dezenas a centenas de modelos 3D pré-prontos, faço centenas de verificações em paralelo com base no texto de entrada。

Ao mesmo tempo, trato a coloração, a iluminação, a posição e o estado desses materiais — e em um segundo eu monto uma cena interna que atende aos requisitos.
Usei um modelo JEV para criar um gerador de cenas 3D em tempo real。 A velocidade é simplesmente absurda! A partir de dezenas ou até centenas de modelos 3D pré-fabricados, faço, com base no texto de entrada, centenas de avaliações em paralelo. Ao mesmo tempo, trato a coloração, a iluminação, a posição e o estado desses materiais para montar, em um segundo, uma cena interna que atenda aos requisitos.
Usei um modelo JEV para criar um gerador de cenas 3D em tempo real。

A velocidade é simplesmente absurda!

A partir de dezenas ou até centenas de modelos 3D pré-fabricados, faço, com base no texto de entrada, centenas de avaliações em paralelo.

Ao mesmo tempo, trato a coloração, a iluminação, a posição e o estado desses materiais para montar, em um segundo, uma cena interna que atenda aos requisitos.
GPT-6 Astra é realmente incrível para fazer vídeos de promoção de software! Este vídeo, desde a trilha sonora até os efeitos sonoros e os componentes, foi tudo processado pelo próprio GPT-6 Astra. Sem usar nenhum modelo gerativo: é só código — e ele é baseado nos meus componentes do Codepilot e na linguagem de design. Combina muito bem com o estilo e o efeito do próprio software. Se alguém precisar, acho que vale a pena empacotar uma skill para todos usarem.
GPT-6 Astra é realmente incrível para fazer vídeos de promoção de software!

Este vídeo, desde a trilha sonora até os efeitos sonoros e os componentes, foi tudo processado pelo próprio GPT-6 Astra.

Sem usar nenhum modelo gerativo: é só código — e ele é baseado nos meus componentes do Codepilot e na linguagem de design.

Combina muito bem com o estilo e o efeito do próprio software.

Se alguém precisar, acho que vale a pena empacotar uma skill para todos usarem.
Criei um aplicativo do tipo iPhone Duo para meu Android dobrável para brincar Usando o estilo nativo do Material Design
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Usando o estilo nativo do Material Design
Criar um aplicativo no mesmo estilo do iPhone Duo para o meu celular dobrável e brincar um pouco
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