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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2026年10月30日,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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2026年10月30日,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 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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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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2026年10月25日,Dongxi 东锡 NLP 推荐 Sebastian Raschka 的《Building Reasoning Models from the Ground Up》,称其为地球上唯三最好的构建推理模型课程。被引帖中,Raschka 表示完整的从零构建推理模型视频系列已上线并附上链接,他本人将短暂休息,11 月回归更新 LLM 模型与研究动态。此前在10月24日,Raschka 已发布该配套视频课,共八讲、11 小时,从预训练的 Qwen3 0.6B 出发,用 Python/PyTorch 实现数学答案验证器、推理时扩展、简化 GRPO 版 RLVR 和蒸馏,并在 MATH-500 上评估;早期生成与评测可在 CPU 上完成,后续训练建议使用 GPU。目前课程已开放,东锡的推荐帖构成最新公开动态。
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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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2026年10月22日,有用户称Grok Bot生成了一段图解科普动画视频。据阿易 AI Notes 当日发布的文章,作者表示只向Grok Bot提供一句话和一张头像,未写任何分镜提示词,后台便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。作者还称,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。目前该说法仅来自这一名作者的描述,尚无其他来源交叉印证。
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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 已更新至第四讲,视频和讲义均已公开。该讲主题为 Reinforcement learning with LLMs,内容从强化学习与奖励设计讲到 PPO、GRPO、RLVR 和 DAPO,并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。目前公开的是第四讲,后续讲次尚未见有证据的更新。
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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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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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2026年10月22日,有用户称Grok Bot生成了一段图解科普动画视频。据阿易 AI Notes 当日发布的文章,作者表示只向Grok Bot提供一句话和一张头像,未写任何分镜提示词,后台便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。作者还称,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。目前该说法仅来自这一名作者的描述,尚无其他来源交叉印证。
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斯坦福课程 CME 295 Transformers & Large Language Models 已更新至第四讲,视频和讲义均已公开。该讲主题为 Reinforcement learning with LLMs,内容从强化学习与奖励设计讲到 PPO、GRPO、RLVR 和 DAPO,并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。目前公开的是第四讲,后续讲次尚未见有证据的更新。
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