Matt Palmer 演示了在 Cursor 云 Agent 的 Linux 远程桌面上打开 Chrome 和真实 Slack，让 Agent 用代码生成 Slack 界面动效视频，并对照真实界面检查 easing 与 motion 模式后迭代修改。他把流程拆成内环（Agent 做事、对照真物检查、修复）和外环（人提供参考、偏好与权限并验收产出），并提出 Do→Codify→Generalize 的阶梯，把一次成功收成 Skill 再泛化。他强调没有反编译 Slack，只是给 Agent 参考并要求它对照提取视觉模式。
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Artificial Analysis 推出图生视频评测基准 AA-Video-I2V v2.1 与 AA-Video-I2V-Silent v2.1，在最高 1080p 分辨率下按 10 类用例、10 项能力和多种视觉风格对模型排名。两个版本分别基于 1000 条以上提示词的 58000 多张人类偏好投票和 500 条提示词的 44000 多张投票，仅 5% 提示词公开在公共竞技场并每月轮换。首版榜单中 Dreamina Seedance 2.5 综合排名第一，与 Seedance 2.0 和 MiniMax H3 系列统计持平，价格为 $34.12/min；开源权重的 MiniMax H3 (768p) 排名第三，价格 $4.80/min。
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Artificial Analysis 评测显示，Google 的 Gemini 4 Carbon 以 59 分登顶 Intelligence Index v5，在 9 项评测中的 HLE-Diamond、Terminal-Bench-Science、AA-Omniscience、AutomationBench-AA 四项排名第一。在 Coding Agent Index 上，搭配 Antigravity CLI 的 Gemini 4 Carbon（high）得 59 分，落后 Claude Code 搭配 Claude Opus 5.5（max，62 分）3 分。该模型目前仅向部分用户开放，尚未公开发布，定价为每 1M 输入/输出 token 4/20 美元并提供 50% 折扣，上下文窗口 1M tokens，支持文本、图像、视频和语音输入。
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Sebastian Raschka 发布 8 个推理模型从零构建的编程视频，共 11 小时，用 Python 和 PyTorch 从预训练的 Qwen3 0.6B 模型出发实现评测、推理时扩展、强化学习和蒸馏。课程先构建数学答案验证器并在 MATH-500 上评测，再实现温度采样、top-p 过滤与自一致性，随后用简化版 GRPO 做 RLVR 训练，最后用 DeepSeek R1 生成的答案蒸馏小模型。内容配套其《Build a Reasoning Model (From Scratch)》一书，早期文本生成与评测示例可在 CPU 上运行，后续训练实验建议使用 GPU。
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邵猛整理了 Tibo 的一套流程，用 Agent 按买家分段设计 3–4 个有固定脸和日常的 AI 创作者，每日完成搜爆款、改写成角色口吻、同脸渲染并提前 24 小时排期，人只审队列和周更话题。流程分 9 步、配 12 条提示词，从接入 Revid MCP 和写 brain.md 总脑开始，到建脸、设话题、拆爆款结构、每日跑批、独立账号运营和周回顾。文中强调账号 bio 标明 AI creator、禁止假评测与健康医疗宣称、产品只占视频一个 beat，且只排期不直发以留人工复核。
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作者称只给 Grok Bot 一句话和一张头像、未写任何分镜提示词，后台就用纯前端代码把刚开源的记忆大模型 MemT-1.0 编译成一段 1 分钟图解科普动画，动画、配音和分镜一次性写成代码并当场渲染。作者认为视频即代码便于扩展，换头像只需改一行图片路径，换英文解说重新执行编译即可自动对齐时序。
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Artificial Analysis 评测显示，fal 基于 FLUX 3 后训练推出的 FLUX 3 Max 在 AA-Video-I2V v1.1 排名第 2（与第 1 名统计持平），在 AA-Video-T2V v2.1 排名第 4，两项均领先基础版 FLUX 3。该模型支持由文本提示词或起始图像生成 5 至 20 秒、720p 且带原生音频的视频，fal 称生成 10 秒视频耗时不到 12 秒；在 AA-Video-T2V v2.1 上其 Physics 能力得分最高，并在 Marketing & Advertising 与 Live-Action Film 用例中领先。fal 对 720p 视频定价为每分钟 10.20 美元，低于 FLUX 3 的 17.40 美元，发布前三周提供 75% 折扣至每分钟 2.55 美元。
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斯坦福课程 CME 295 Transformers & Large Language Models 更新到第四讲 Reinforcement learning with LLMs，视频和讲义均已公开。这一讲从 RL 和 Reward Design 讲到 PPO、GRPO、RLVR 和 DAPO，逐个解释其中的符号。课程由 Afshine 与 Shervine Amidi 主讲，共 9 讲，覆盖 Transformer 架构、注意力变体、RoPE、LoRA 微调、RLHF/GRPO 训练、Flash Attention 推理优化、MCP 与 AI Agent、扩散语言模型。
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作者在单张 RTX 5090（32 GB 显存）上运行 MiniMax H3，目标是 15 秒内生成 15 秒、448×256 的可看视频，并把显存需求从 80GB 降到 30GB 以下。实现基于 FastVideo 的 FastH3 V2 checkpoint 四步采样，配合 VSA 稀疏注意力、ClipProj 将 32B 文本编码器换成 Qwen3-VL-4B、FastVideo 的 INT8 剪枝 checkpoint、融合 FP4 MLP 以及 Kijai 的 INT8 视频解码器与 NVENC 重叠编解码。作者已将自定义 Comfy 节点开源在 https://github.com/Comfy-Org/comfystreamerh3，并指出画面细节、一致性和分辨率仍有明显提升空间。
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Artificial Analysis 在 AA-Video-T2V-Silent v2.0 上评测的 12 个模型中，Grok Imagine Video 1.5 Lite 在质量与速度上均无对手同时超越，生成 10 秒 1080p 视频中位耗时 60.5 秒。Kling 3.0 1080p (Pro) 质量略高，但生成 5 秒视频需 94 秒；Vidu Q3 Turbo 生成 5 秒 720p 视频快 9 秒，但质量明显更低。
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作者花数周测试 AI 视频提示词后开源了 Awesome Seedance，包含 463 个可溯源案例、264 次跨模型复测结果、25 个可直接复制的模板和 60 个可安装的 AI 视频 Skills。使用时挑选片段、复制模板、替换括号内容即可生成。GitHub 地址见原推链接。
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LiveKit 官方博客对比了实时语音与视频 AI 智能体两大开源框架 LiveKit Agents 与 Pipecat，指出前者基于自家开源 WebRTC 与 SIP 服务、抽象层级更高，后者不预设传输层、需自行逐级组装 pipeline。文章还说明 TEN Framework、Dograh、Vision Agents、Vocode 的定位，并从语言支持、维护活跃度、上手速度和生产就绪度四方面给出选型建议。
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Together AI 推出完全开源的 Violin 视频翻译工具，通过 ASR、大语言模型翻译和 TTS 语音合成生成译制视频。它还支持基于音视频内容的多模态问答和自然语言选声，不提供声音克隆，并默认以低音量保留原声。GUI、后端模型与智能体技能均以 MIT 许可证开放。
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Replit 介绍其视频渲染引擎的实现：向页面注入约 1200 行 JavaScript，替换 setTimeout、setInterval、requestAnimationFrame、Date 和 performance.now() 等时间 API，让时间只在渲染时按 1000/fps 毫秒推进，从而把任意网页逐帧渲染成 MP4。由于页面内容不受控且视频由 AI 智能体生成，团队没有采用 Remotion，而是从外部对任意网页施加确定性。音频方面通过 monkey-patch Web Audio API 和 HTMLMediaElement 拦截播放意图，再由服务端 FFmpeg 混音；视频元素则经服务端转码为 fragmented MP4、mp4box.js 解复用、WebCodecs 解码后绘制到 canvas。该实现受开源项目 WebVideoCreator 启发，团队计划将其开源。
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一家美妆企业的FDE落地项目把小红书、抖音、视频号、微博采集的文字、图片、音频和视频数据，按定数据规范、保留原始内容、梳理数据关系、多模态归一、冲突和质量清洗、生成结构化数据、执行验收、按规则和版本入库八步处理。原文强调清洗结果不能覆盖原文，OCR、ASR和模型标签只作新增结果，并给出ASR与OCR数值冲突时回溯原始证据、无法确认则进入待核队列的做法。这套链路也被作者整理为可复用于消费品洞察、汽车口碑、餐饮选址和品牌舆情等场景的通用方案。
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LangChain 的 GTM 工程团队与设计团队合作，在 Managed Deep Agents 上搭建了 Slack 内的设计智能体 Content Studio，可生成视频、社交图、UI 图与幻灯片，已产出 3000 多个素材、80 多份幻灯片。文章拆解了它的四层知识结构（技能、wiki、代码校验、记忆）、每个 Slack 线程独立的 LangSmith Sandbox、HyperFrames 与自研 motion-studio 两套渲染引擎，以及主智能体调度异步子智能体的协作方式。团队称迁移到 Managed Deep Agents 后自有代码减少约 80%，单次请求的模型成本中位数从 9 月中旬的约 8 美元降到约 50 美分，并已开源整套 harness。
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Google 的 Gemini 4 Carbon 在 Artificial Analysis Intelligence Index v5 上以 59 分排名第一，在 9 项评测中的 HLE-Diamond、Terminal-Bench-Science、AA-Omniscience、AutomationBench-AA 四项领先。在 Coding Agent Index 上，搭配 Antigravity CLI 的 Gemini 4 Carbon（high）得 59 分，落后 Claude Code 搭配 Claude Opus 5.5（max，62 分）3 分。该模型上下文窗口为 1M tokens，支持文本、图像、视频和语音输入，标准定价为每百万输入/输出 tokens 4/20 美元，目前向部分用户开放并提供 50% 折扣。
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作者用同一提示对比 DeepSwarm V4.1 Flash 与 Claude Opus 5.5 的 3D 建模输出，并质疑两者在光照和浮岛细节上是否处于同一水平。推文附有对比视频，未给出更多测试条件或量化结果。
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量子位实测了生数科技刚开放的 Vidu Q4 预览版，该版本最高支持 4K 直出，一次最多可用 15 张参考图和 3 段参考音频，单条最长 16 秒。作者用邪恶老奶、正反打对话、格斗、巨构点亮和咖啡广告等场景测试了演技、运镜与特效表现，6 个视频共约 110 秒按 720P 计价不到 10 元。价格与规格挂钩，MaaS 端图生视频 720P 约 0.6 元/秒、1080P 约 0.75 元/秒，SaaS 端预览版阶段有两个月限时优惠。
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卡尔的 AI 沃茨公开了几个月前在影视飓风内部分享的 AI 工作流，按时间轴分为找到适合你的 Skill、把经验打包成 Skill、把多个 Skills 组合成工作流、批量化定时化四个部分。作者称看完后可以手搓一个本地批量视频剪辑 Skill，并搭建文案、海报、视频、网页全链路的内容生产工作流。
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