阿蔺 A-Lin | Lite

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[阿蔺 A-Lin | Lite @alin_lite]

这个视频真的给我看笑了，这个视频里，真正的恐怖不在于“干活”，而在于“漠视”。
一大桌子长辈已经动筷子喝酒了，根本没有人等这个正在炒菜的女婿。这在中国的酒桌文化里，只有一个解释：这个人的席位不重要，他的尊严可以被忽略。
而那个妻子，还在沾沾自喜地拍视频，她以为自己在炫耀“御夫有术”，其实是在全网直播她丈夫的“���庭地位低下”。

[阿蔺 A-Lin | Lite @alin_lite]

@MinLiBuilds 牛逼 效果一绝

[实践哥 Li @MinLiBuilds]

何同学的 iPhone 18 Pro 宣传片夯爆了。

他这个视频到底用了什么模型？传统 CG 艺术家也太强了。

这种以前明显要导演 + 剪辑 + 动效 + CG 才能做的片子，现在普通人能不能拿 AI 搞？

刚好最近我在测一个 AI 视频产品 Pexo。

我直接 0 帧起手，嘴炮 Pexo，跟它边聊边把视频做出来。

🔥 开始我就提要求，我要一支运动鞋广告。镜头��进鞋子内部，鞋底液态成型、鞋面现场织出来、鞋带自己穿孔。
几十只鞋在流水线上狂奔，最后一只直接“跑”到真人脚上，再收一个干净的产品特写。

先看鞋款设计图和关键帧，确认样子，再看“镜头钻进鞋里”这段转场。方向对了，继续往下做。

当然，镜头出来也不是直接交卷。
比如“鞋跑到脚上”这一段，中间有版鞋飞过去了，脚却没套进去。镜头再炫，鞋没穿上也得重做。

画面里有哪个地方想改，还能用 Mark to Fix，直接圈出来，在右边的批注框里写清楚要求，再提交修改。跟给文档留批注差不多。
最后做出来，是一条 31 秒的完整视频。

🔥以前我做 AI 视频特别喜欢干一件蠢事：上来先选 15 秒、30 秒，选最好最贵的模型。

现在回头看：全他妈浪费钱。😂
一个镜头真正有用的部分可能就 3～5 秒。

比如鞋底成型，4 秒已经结束了。

你���要生成 15 秒，后面 11 秒模型只能开始自己发挥：

鞋开始变形、镜头开始乱飘。

最后你花了 15 秒的钱，真正剪进成片的可能只有 4 秒。

包括不同的生成镜头，也不是一个模型全部包圆。

Seedance、Kling、Hailuo 本来就各有所长。

Pexo爽点在，终于不用为了做一条视频，先把各家模型研究一遍了。

剩下的模型选择、镜头拆分、生成、Motion、剪辑、音乐、字幕……

让 @Pexoai_offical 自己折腾。

这次我就是一张运动鞋都没有给。

最后硬是嘴炮出了一支广告。😂

我的制作过程全部开源了。

免费粉丝福利，100视频积分获取👇

[实践哥 Li @MinLiBuilds]

元宇宙又复活了。

Meta 眼镜 这次把 VR 干到了 100 克。
比 Quest 3 轻差不多 5 倍，$1300，明年春天发货。

刚好我这两天在云栖大会逛了一圈。

一个非常强烈的感觉：

🔥做 AI 视频的公司，已经多到离谱了。

走几步一家。

广告视频、商品视频、数字人、短剧、自动剪辑……
大家底层接的模型其实也越来越像。

所以我现在看一个 AI 视频产品，已经不太关心：
你又接了几个模型。

能不能让我少操心才关键。

如果乔布斯还在，他会怎么给这副 Meta 眼镜拍一条广告？

🔥我直接 0 帧起手，嘴炮 Pexo。

要求就几个：

100g、轻、未来感、VR 真正变成一副眼镜。

然后让它自己出脚本、拆镜头、做关键帧，再一段段生成。

哪里不对继续聊。

Pexo还能调整细节，直接用 Mark to Fix 圈出来改。

这是 Pexo 跟我在展会上看到一堆视频工具，最大的区别。

现在这个行业太卷了：

Veo、Kling、Seedance、万相……模型一大堆。
15 秒、30 秒、不同分辨率、不同价格、不同积分……

普通用户哪有空天天研究这些破玩意。

一个真正有用的镜头，可能就 3～5 秒。
该用哪个模型，让 Agent 自己选。
该拆成几个镜头，让 Agent 自己想。
Motion、重生成、剪辑、音乐、字幕……

这些东西最好都别让我看到。

AI 视频公司越多，@Pexoai_offical 这种产品反而越有意义。

把这一堆 AI 视频工具，全藏到一个 Agent 后面。

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@MinLiBuilds 这个效果真的不错啊，真的喜欢了

[阿蔺A-Lin @alin_zone]

https://t.co/u7Lq1G4oIZ

[阿蔺 A-Lin | Lite @alin_lite]

@alin_zone 这个真的很牛逼，Fable 啥时候能回来

[阿蔺A-Lin @alin_zone]

恭喜黄碧薇教授创办的 Aether AI 拿到融资。

黄碧薇教授做因果 AI，做了 12 年。从德国马普所，到 CMU，再到 UCSD 当助理教授。Causal-Learn 作者，发过 100 多篇顶会论文，拿过 Apple Scholar。

今年，她从学术界走出来，创办了 Aether AI。想做的事很直接：给机器人造一个真正能理解物理世界的大脑。
为什么这件事难？

现在的 AI 很厉害，会聊天、写代码、生成图片。但它学的大多是相关性。什么词后面常接什么词，什么动作后面大概率是什么结果。

在文字里，这套很好用，答错一句改一下就行。

可一旦进真实世界，问题就大了。机器人去抓���子，抓空一次，杯子就碎了。桌面高两厘米，光线、材质、角度一变，任务可能就废了。

因为它要判断的是另一回事：手到底碰没碰到杯子，摩擦力够不够，重心会不会变，再动一下会不会摔。

说到底就一个问题，我现在动一下，世界接下来会怎样？
这就是因果。
她做的因果世界模型，挖的就是这个。不只是预测下一个状态，而是搞清楚变量之间怎么相互影响。换个动作结果会怎样，换个环境技能还迁不迁得过去，甚至，要是当时没做这个动作，结果会不会不一样。
因为真实世界不可能被训练数据全覆盖。桌面高度、物体材质、失败姿态，机器人不可能提前都见过。光背下见过的模式不够，理解了背后的因果结构，才谈得上举一反三。
这两年大家都在比谁模型更大、数据更多、��更多。她的问题是反过来的，Scale What，你到底在放大什么？光堆遥操数据、堆视频、买算力，未必能解决泛化。关键是同样的数据，模型能不能挖出更深一层的东西。
她想从算法到系统，把这个以因果为核心的大脑做出来，服务机器人厂商，还有工厂、仓储物流、家居、医疗。
大模型打开了数字世界的门。因果世界模型，想打开物理世界那扇门。
关注黄碧薇教授 @huang_biwei，看这条路怎么走。Aether AI 官网：https://t.co/70iNtd2hUx

[阿蔺 A-Lin | Lite @alin_lite]

@alin_zone 我们需要通用 AI 和会思考的因果 AI，这才是未来

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@alin_zone 很好用的工具，教程也做得很好，非常推荐

[阿蔺A-Lin @alin_zone]

https://t.co/bI0I2UdE0X

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@cheery9998 要想让用户付费要自己先站在用户角度上思考🤔

[阿蔺 A-Lin | Lite @alin_lite]

不是说一般紧张的时候会开雨刮器吗？

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为什么女人离婚后要晒离婚证？昭告天下自己已经恢复单身了？

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这是什么关系网？

[阿蔺 A-Lin | Lite @alin_lite]

给大家分享一种非常恶心的网购诈骗手段

一句话概括就是，网购平台卖低价卡券，发货链接内容是伪装的拉新推广，被卖家反向薅羊毛。

这种套路出来已经有一段时间了，经常网购生活卡券的应该或多或少都遇到过了，也不是很新鲜了，这种被卖家返向薅羊毛的感觉就非常恶心。

下面展开说说，这种商家一般在比如淘宝或者咸鱼上买各种卡，比如骑行卡，会员卡啥的，价格比正常价格低很多，比如只要一分钱，比如咸鱼上正常 pikpak 一天会员大概一块钱，他只要一分钱，点进去她卖的其他比如迅雷会员卡，哈啰骑行卡也一分钱，这种百分百就是假的。

你购买后他会发一个提货链接，里面没有卡券密码，只有一个领取教程，让你下载快手极速版或者其他 app ，然后还要关注什么什么，等等，说这个是快手之类的出的官方活动，做完这些操作等一到三天卡券都就账了，教程非常具有迷惑性。

当然了，卡券是没有的，做完这一系列操作，你的拉新人头费就算到他头上了，而且一般快手这些急需报表好看的平台，某种程度上是默许这种行为的。而网购平台，因为金额不大，就一分钱，很多人也懒得纠缠了。甚至于像咸鱼这样的二手平台，甚至投诉都没用。

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@RealYDT 性压抑也间接性地造就了一个新词，接盘侠。

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性压抑也间接性地造就了一个新词，接盘侠。

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@XiaoJi0403 是的，有点太正经了，我有点不太适应。

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@XiaoJi0403 图是正经车，问的不一定是正经车。

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@XiaoJi0403 没有人会把自己过得惨放在台面上的，他们��会把那些好的地方说出来，不然的话，就是在承认自己当初选择的失败了。