Jaron Lin 林佳龙（考雅思版）

05 計算機在讀｜雅思倒計時ing
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歡迎同齡人來吐槽/聊天～🌌🎾

[Jaron Lin 林佳龙（考雅思版） @JaronLin2005]

I completely can’t believe it

[huangserva @servasyy_ai]

Before Canvas, every attempt started from zero.

Prompt tools hand you a clip you can't control.

A canvas hands you a project you can. Dreamina 2.0 is canvas-first — the new way AI video is made.
#Dreamina #DreaminaPartner

[Jaron Lin 林佳龙（考雅思版） @JaronLin2005]

@servasyy_ai I completely can’t believe it .it is too cool

[Jaron Lin 林佳龙（考雅思版） @JaronLin2005]

我去，乍一看没看出来是ai做的，感觉做的动画颇具深度呀

[波妞PONYO @ponyodong]

如果把心中的极乐净土具象化，究竟能有多震撼？

这次与 Pollo AI @polloai_creator 合作，用 AI 打造了《莲境供养·琉璃世界》。

莲托宫阙，天女散花，琵琶起弦，一叶小舟驶向琉璃深处……每一帧都精致到堪比壁画，根本舍不得删减。

于是我给 JEV 出了一道“绝情”的剪辑题：在这座琉璃天宫里，只准留下最惊艳的 10 秒。

猜猜 JEV 最终留下了哪一幕？

Generate your own video here:见评论区

#PolloAI #JEV #AIFilm #BuddhistArt

[Jaron Lin 林佳龙（考雅思版） @JaronLin2005]

把Artificial Analysis的得分从40分拉到了45分，直接跻身Claude和GPT所在的顶尖阵营，这自我进化能力确实有点“成精”的意思了。

[Berryxia.AI @berryxia]

牛逼啊！能被 Perplexity、Airbnb、英伟达、微软这些硅谷顶级公司同时追捧的开源模型，全世界只有一个。

Perplexity CEO 说用它成本只有 OpenAI 的 8%。Airbnb CEO 切斯基直言"比 OpenAI 更好更便宜"。

连路透社都为了降低对 Claude 的依赖，开始基于它开发自有模型。
而且它不在硅谷，就在杭州。

它就是我们熟悉的千问 Qwen。
460 多个模型开源，30 亿次下载，衍生模型超 30 万。

这几天众多朋友都去了云栖大会，今天看到了千问这次秀的肌肉是真的硬核啊！
最核心的亮点不是又出了个新模型，是千问团队让模型开始自己训自己，完成自我迭代和进化。

这件事叫 RSI，递归自我改进，这尼玛岂不是"Agent 日后都要成精了啊"！

Qwen3.8-Max 用一个月完成了 33 轮有效自我迭代。

自己搭训练流程、构造数据、设计实验、定位缺陷。完整闭环，零人工参与。

结果？
Artificial Analysis 得分提升 12.5% ，到 45 分，和 Claude、GPT 并列第一阵营，全面领先 GLM5.3、Kimi-K3。

同时拿下 Agentic 智能体第一、CodeArena 前端编程第一。

更离谱的是，自我进化不只停在训练：

推理端：Qwen3.8在从未见过的平头哥GPU上自主适配Qwen3.8-FLash新推理架构，实现吞吐量提升 96%。

芯片端：基于真实芯片规范自主迭代超 60 小时，完成了减少42%面积的物理实现优化。

然后阿里公布了一个让我头皮发麻的数字：5 T到 10 T。

千问 LLM 项目负责人刘大一恒说，Scaling 是迈向 ASI 的关键路径。

Qwen4 已经在用全新架构训练，Qwen4.5 和 Qwen5 的参数规模将扩展至 5-10T。

从 Qwen2.5 的 72B，到 Qwen3 的 235B，到 Qwen3.8-Max 的 2.4T的路线图直接画到了 10T。这进化速度，真的离谱。

想必大家都享受到了Qwen开源红利Qwen3.8-27B，一个本地就能跑的Opus4.6，在家就能用的顶级智能。

而最新的Qwen3.8-Flash ，采用Qwen4架构，把训练成本砍掉近 90%，缓存命中低至每百万 Token 一毛钱。

顺带一提，千问还把全模态价格也打穿了，Qwen3.8-Omni-Flash 四种模态统一 0.8 元 / 百万 Token，比上一代便宜九成，1M 上下文直接吃一小时音视频，配套开源了多模态插件和实时交互框架。

大模型的下半场，不是简单的堆参数越大越好，更重要的是谁先让模型学会自己变强，持续自我迭代和进化才是核心啊！

[Jaron Lin 林佳龙（考雅思版） @JaronLin2005]

@berryxia 把Artificial Analysis的得分从40分拉到了45分，直接跻身Claude和GPT所在的顶尖阵营，这自我进化能力确实有点“成精”的意思了。

[Jaron Lin 林佳龙（考雅思版） @JaronLin2005]

学校的晚霞还是那么耀眼
最后一年的本科了
有没有以后呢
能去欧洲留学吗？
20岁的眼泪就像1岁的屎一样，是兜不住的……

[李韭二 @li9292]

卧槽！我不允许任何人还在交AI时代的智商税！！！
最近好几个朋友找我代充ChatGPT ！
我一问，他妈的！
之前他们都是codex外接黑心中转站！
降智、丢包、封号、安全风险！

今天在X 看到一款产品 Agent Space
🔥统一处理订阅、支付与额度分配
🔥不需要注册还海外账号！！！
🔥不与他人共享登录账号！！！
Codex，Claude Code、Grok、Kimi、GLM、DeepSeek 一站式搞定

现在限时邀请好友
返还好友实付金额的15% AI额度奖励！！！
324 美刀额度我已经到手了！兄弟们！快来！手慢无！
https://t.co/T6K9Bdf0Cj

[Jaron Lin 林佳龙（考雅思版） @JaronLin2005]

对，是的，小孩才选择，大人都要，诶，不知道他的汇率和wise相比怎么样哈哈哈

[Crypto_君少 @JunShao_666]

外面有钱，家里也能花。

做跨境、玩美股港股或者经常用海外 AI 的，应该都懂这种“断链”的感觉：

钱在海外，国内不好花；
GPT、Claude、Cursor 想订阅，国内卡又经常不太好用。

我最近把日常周转切到 Starryblu，试了一圈后，觉得它比较有价值的地方，不是多了一张虚拟卡，而是把几个跨境场景的链路接起来了。

我自己主要用这几个：

❶ 美股 / 港股资金周转
没有港卡的时候，多一个同名新加坡收款路径，资金周转少折腾一步。

❷ 海外 AI / SaaS 订阅
GPT、Claude、Cursor、Gemini、X Premium 这类海外订阅，直接用 Starryblu 卡支付。

❸ 外币在国内消费
海外资金到了账户里，国内也可以通过扫码等方式消费，不用再专门绕一圈。

如果拿它和 Wise 比：

Wise 更偏国际汇款，Starryblu 更偏“账户 + 卡 + 跨境使用 + 国内消费”这一整套场景。很多人两个都留，按场景切换。

所以如果你玩美股港股，经常有跨境资金、海外订阅需求，或者人在国内但需要使用海外资金，Starryblu这种一体化的方式推荐是首选。

现在注册还有活动，注册链接：https://t.co/ADZZ687cFb
邀请码：MQFK02L

[Jaron Lin 林佳龙（考雅思版） @JaronLin2005]

@JunShao_666 对，是的，小孩才选择，大人都要，诶，不知道他的汇率和wise相比怎么样哈哈哈

[Jaron Lin 林佳龙（考雅思版） @JaronLin2005]

我去，这样子太可爱了，让不会建模，不懂美术的，也能做出可爱画面～

[Deniffer @lumina__team]

从 Blender 里的原型猫，到用 Tripo 做出的太空猫，再给它装上一把香蕉刀，扔进怪物堆。🍌
现在，你自己做的角色和武器，也能导进 ODD ARMS 里玩。
你想让什么奇怪的东西上场？
试玩：https://t.co/nrjh5FDd3i

[Jaron Lin 林佳龙（考雅思版） @JaronLin2005]

@lumina__team 我去，这样子太可爱了，让不会建模，不懂美术的，也能做出可爱画面～

[Jaron Lin 林佳龙（考雅思版） @JaronLin2005]

不明觉厉👍，有没有可能它又外接了claude 🤔

[Xiangyu 香鱼🐬 @xiangyuli]

说真的，
Hy4 preview @TencentHunyuan
这次帮了我大忙。

单位这边，要做 GPCR 配体筛选。
很多候选分子是亲脂的，
真正进口袋之前
先在磷脂双层里分区、侧向扩散

膜的厚度、面积、尾链有序性也会把受体的构象平衡往一边推。单纯做分子对接一套，膜里又是另一套。

所以磷脂双分子层建模本身就得先跑稳、跑够长，后面才谈得上把受体嵌进去筛。

问题是单位不让用海外模型。
自己反复推，
热路径改完不是对不齐，就是快不了
3万多原子的磷脂双层，
SO3LR 机器学习力场，
底下已经是一份抠过很久的 JAX 实现
再往上挤怎么都没戏。

换成 Hy4 preview，这条才走通。
在目前基线上又快 2倍，
到 54.9 ms/step

这次是真帮我踩着ddl算过去了
真！救我狗命！

[Jaron Lin 林佳龙（考雅思版） @JaronLin2005]

@xiangyuli @TencentHunyuan 不明觉厉👍，有没有可能它又外接了claude 🤔

[Jaron Lin 林佳龙（考雅思版） @JaronLin2005]

哎，没办法，有时候就是得蹭流量才能有流量，不然，一点都没……

[泊舟 @bozhou_ai]

做自媒体的时候，尤其是做国内的抖音，小🍠的账号，很多时候要学会怎么蹭流量。

其中最简单也是最广泛被使用的，就是复刻人家已经火了的爆款视频。你复刻的越快，越接近，就越有可能获得曝光和流量——之前刷到原视频的观众会很容易刷到你的视频。

我也体验了一下这个非常火的开源项目，能自动化地复刻爆款短视频：分镜、字幕、动效、甚至官方 Logo，全由 AI Agent 接管（Codex，CC，甚至国内的Workbuddy这些都行）。仓库自带一套完整的 Workflow，直接解放双手和大脑。

安装评论区的GitHub仓库的就可以实现完全的本地渲染，完全免费

实操复制一次：
① 找参考：去抖音上搜索热门视频，把它下载下来到本地。（视频2）
② 拆结构：用剪映把它的台词一键提取出来，导出成.src文件。当然用 AI Agent 自己去 ASR 也行，效果一样的。
③ 换新壳：洗稿懂吧，这个虽然大伙骂得多，但是在国内这个也还是必备的技能了，你不洗有的是人洗。
④ 做画面：完全交给你的 AI Agent 和 Hypit 即可，素材准备+编排全流程都能搞定。
⑤ 预览—改—成片：在 Hypit 里一遍遍预览微调——背景换风格、字幕别打架、最后我直接定稿 56 秒竖屏版。（视频1）
⑥ 收尾：写好中文配音稿，配音合进去就能发。
全程没碰剪辑软件、没拖过时间线。想改什么，就"描述"给 Agent，剩下交给 Hypit。

这套流程很适合自动化，随时随地追踪热点并直接复刻出来，想做AI 自媒体的朋友可以尝试我这套路径，别忘了给他点个star，让你的AI 成为爆款复刻流水线。

[Jaron Lin 林佳龙（考雅思版） @JaronLin2005]

@bozhou_ai 哎，没办法，有时候就是得蹭流量才能有流量，不然，一点都没……

[Jaron Lin 林佳龙（考雅思版） @JaronLin2005]

考研就像阳萎
家长都觉得我可以
我有时候也得我能行
但我根本不行
室友就像妻子明明知道我不行
但总会安慰我我很行
机构就像情人
明明知道我不行
但总保证我可以

[Jaron Lin 林佳龙（考雅思版） @JaronLin2005]

果然，开源社区是最近接近共产主义的地方，为了热爱和共享知识🥲

[Berryxia.AI @berryxia]

🔥尼玛，别自己瞎折腾了~
已经疯传的一键复刻视频Agent来了？

找剪辑师？哪里有这个钱，token的费用都不够啊！
自己学 AE搞Skills ？不一定可以学会啊！

用 SaaS 平台？模型单一，还贵的要命！
还没开始渲染，钱就要花出去了。

今天看到Hypit 这个项目，直接把这个路径一次性打通了，还给你做了个开源的免费替代品，让你的 AI Agent 克隆任何爆款视频。

直接开源，还免费！它是这么玩的。

把任意一条 TikTok、Instagram 或 YouTube Short 的链接丢给你的 Agent（Claude Code、Codex 都行）。

Hypit 会把这条视频拆解成一套完整的可编辑工作流：footage、captions、B-roll、特效，全部锚定到文字而不是时间轴秒数。

然后它还把这个流程更加迭代了一下！

一条命令，100 个变体，换主播不动字幕，换语言时序自动重排。

可插拔组件库：host、hook、产品、语言、画面比例，随便换 64 个 headless Chromium 并发渲染，一个 20 秒视频总成本 $1.15 。

纯代码渲染模式：零 API 调用，一条视频 $0 WhisperX 逐字对齐 + 说话人感知的卡拉 OK 字幕

不仅仅是克隆，这么简单就完事了！

你也可以从模板出发，或者直接用自然语言描述你要的视频，Agent 从零写工作流。

这里必须要注意的是：你得有 Node.js 环境，生成模型要自备 API key，协议也不是 MIT，它带条件限制，商用前值得看一眼。

Hypit 让你的 Agent 自己拍、自己剪、自己出片，工作流是你的，变体是你的，一分钱订阅费不用交。

Github 地址放评论区👇🏻

[Jaron Lin 林佳龙（考雅思版） @JaronLin2005]

@berryxia 果然，开源社区是最近接近共产主义的地方，为了热爱和共享知识🥲

[Jaron Lin 林佳龙（考雅思版） @JaronLin2005]

哇塞，这个做的真不错，突然想到，ai的出现给了很多个大众科普方面的支持

[泊舟 @bozhou_ai]

最近不少人都在聊用模型来做 CAD 建模，这个方向现在特别火。今天调了一下上海人工智能实验室的 Atria Dawn Preview
@AtriaASI

视频里这个四缸机械机构，是我用它实际跑出来的Demo：

交付的不是概念贴图，而是包含 48 个独立命名部件的完整 STEP 工业装配文件。

而且它能做深度的工程验证：

不仅能生成曲轴、连杆、活塞的联动装配与爆炸拆解视图，还能做几何干涉验收——整机 1128 对部件按每 10 度采样跑了一遍布尔碰撞检测，确保转动时没有任何干涉卡壳。遇到代码报错或几何问题，把报错丢给它，它也能直接给出针对性的修复代码。

看了一下，这个项目的研发团队里有三分之二都是高校在校生，专项组长学生比例甚至高达 70%，涵盖了复旦、人大、哈工大、中科院，华东师范等高校的在读博士、硕士和本科生。

能直接用自然语言一路搞定代码、几何检查，最后交出这种带完整结构、能做物理运动验证的 3D 成果，完成度确实相当惊艳。

GitHub 地址放在评论区了

[Jaron Lin 林佳龙（考雅思版） @JaronLin2005]

@bozhou_ai @AtriaASI 哇塞，这个做的真不错，突然想到，ai的出现给了很多个大众科普方面的支持