faye0408

cinema4d

[vr8vr8 @vr8vr8]

Qwen3.8-Flash-Next @ GB x 2 running ~74 tok/s for code 🤯

While for thinking and code it gets ~59 tok/s 🚀
Best V2 recipe just got improved and got 2.85M kv FP8 🥳

⚡️https://t.co/MyV5S3BcTE

[Mia @MiaAI_lab]

Awesome tip for DGX Spark owners

Reduce power consumption and heat with almost no effect on decode speed

run 'sudo nvidia-smi -lgc 0,2200'

[Mia @MiaAI_lab]

This is for you single DGX Spark owners 💫

You can now run Qwen3.8 Flash NVFP4 on one DGX Spark with great performance!

- Up to 1M context, 1,431,164 KV cache
- Full image & video support
- 37 decode tok/s on prose single stream
- Up to 86 tok/s on prose 4 concurrent streams
- 1500-2000 tok/s prefill on any size.
- Stress tested with 400k prefill - passed.

IMO this is the BEST model to run now on a single dgx spark. It's better than Qwen3.8-27B, and also better than the 1x dgx spark version of DeepSeek v4 Flash.

Get it here:
https://t.co/LG0I9PJKxI

[faye0408 @faye04081]

@MiaAI_lab impressive. already use it, better than dsv4

[Gorden Sun @Gorden_Sun]

谷歌开源时间序列预测模型：TimesFM-3

时间序列预测就是根据过去发生的数据来推算未来的走势。新版本最大的提升是能同时参考多种信息。

以前的旧版本模型比较死板，一次只能盯着一条数据线看，比如预测冰淇淋销量时，就只看过去的冰淇淋销量，很容易猜不准。
这次的 TimesFM-3 聪明了很多。它学会了综合考虑多个相关因素，比如在预测冰淇淋销量的同时，把未来的促销活动、天气预报、周边客流量以及相关商品的销售情况全都算进去，得出的预测结果更贴近现实。

开源，普通场景无需微调即可使用：https://t.co/GqPvK3bhfs

[faye0408 @faye04081]

@TencentHunyuan 怎么是和 codex 比呢，codex 只是个 harness 啊

[AYi @AYi_AInotes]

Damn, 21 分钟，这老哥把用 GPT-5.6 Sol 做电影级网页彻底讲透了！！！

很多人让 AI 写网页，吐出来的全是一股塑料味的 Bootstrap 蓝白模板，总觉得是 AI 审美不行，其实从根上你的打开方式就错了,

这条视频把怎么用自然语言让 Sol 吐出苹果发布会级前端质感的逻辑，拆得明明白白,

最爽的三个核心技巧，看完就能直接偷师：

1️⃣ 审美注入：不要让它自由发挥，先喂设计公理（Bento Grid 栅格、微动效、高阶暗黑毛玻璃、极端克制的负空间），瞬间干掉 AI 廉价感
2️⃣ 模块解耦：别让 AI 一次性喷几千行 HTML，按英雄区、交互动效、数据卡片分层生成，出 bug 几秒修完
3️⃣ 交互调优：如何用一句提示词让 Sol 自动补齐丝滑的 CSS 平滑过渡和光影跟随效果

从零搭建到可直接上线的成片全过程拆解，干货密度拉满,

我把完整精要和核心 Prompt 整理好了，链接放一楼评论区，赶紧收藏起来，别再拿 Sol 当普通聊天框用了 哈哈👇

[karminski-牙医 @karminski3]

小模型 Agent 能力测试的天梯在这里~ (希望图不要被压得太狠....)

目前来看最值得使用是我测试的 Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_XL 版本, Agent 用使用 reasoning_effort = low, 然后写代码开到 medium / high.

另外文中是统一使用单卡 H100 NVL+llama.cpp 最新版本测试的. 如果是Mac用户还是建议优先使用MLX, 实测 MLX 开 MTP 会比 llama.cpp 放在 Mac 上开MTP要快一些.

最后老铁们还想看什么模型的评测欢迎留言~ 我赶紧肝哈哈

#qwen38

[おかず @pafuhana1213]

KawaiiPhysics 新機能紹介 : Procedural Wind

より高品質な風による揺れ表現を実現するため、
「複数のパラメータから波形データを動的生成▶物理に適応する機能」を追加しました！
リアルタイムに編集・確認できる専用ウィンドウだけでなく、プリセット機能やBPによる動的パラメータ変更など用意してます！

なお、この機能はCEDEC 2024における学園アイドルマスターの講演を参考にしています。貴重な情報を本当にありがとうございました！

この機能は次のバージョン（v.1.22)でリリース予定ですが、気になる方はGitHubの最新にてご確認ください！

[Ace of Arsenal @AceOfArsenal]

🚨🔴 GABRIEL MARTINELLI LEAVES ARSENAL FOR AL HILAL. 🇸🇦

A chapter closes.

From that fearless kid on the left wing to the player who gave us countless moments of joy and a Premier League title, Martinelli leaves with our gratitude.

Thank you for everything, Gabi. ❤️

Go well, Starboy. 🌟🔴⚪️

[Tony出海 @iamtonyzhu]

fal 直接开源了无限 AI 直播的技术！

https://t.co/FVDDw3p7Vz

支持多种模型：可选择 LTX v1（本地 HuggingFace）或 LTX v2 Preview（fal. ai API）

实时AI视频生成：采用LTX视频模型进行高质量视频合成

Twitch聊天集成：监听聊天消息并生成相关视频内容

实时 RTMP 流媒体：将生成的视频流直接传输到 Twitch 或其他 RTMP 端点

实时仪表盘：监控生成指标、队列状态和性能

文字叠加：在生成的视频上添加动态文字叠加层

无服务器部署：在 FAL 的 GPU 基础设施上运行，支持自动扩展

连续生成：无缝视频循环播放，并保留上下文

[Soju @sojufx]

After a lot of testing, crashes, tuning, and DFlash2 work, I’ve got Qwen 3.8 27B NVFP4 running at 50+ tokens/sec on a single DGX Spark.
For me, this is now the best all-round model to run on one Spark: fast, capable, long-context ready, and genuinely usable for agent and coding workloads.

Full reproducible recipe:
https://t.co/O587Uxynk5

[AI Dance Paradise @LoveUolanda]

调试了9个版本终于稳定下来了。

这种网红视角的短视频在h3模式使用图生视频来完成 对提示词要求非常高。
还踩了个坑 .

H3 在高像素模式下，模型会优先追求人脸细节还原；俯拍 45‑55° 向下拍摄，人脸会产生透视形变（额头大、下巴收）。模型内部有隐性偏好：高清晰度生成时尽量避免人脸强烈透视畸变，主动把相机拉回眼平，保证人脸 “好看端正”，直接无视你的机位硬约束。

也在文章分享了修复方案。
提示词 https://t.co/yKkY7kn2T8

芙宁娜｜时装走秀 💙🎭✨

芙宁娜登上属于她的时尚舞台。
随着灯光与音乐展开，优雅、戏剧感与舞台气场交织在一起，属于水之国的时装秀正式开始。
从舞台中央走来，每一步都像一场属于芙宁娜的精彩演出。✨
今天的主角，当然是芙宁娜。

喜欢这场走秀的话，点赞❤️收藏⭐关注🔔支持一下！
推荐 X 标签：

#芙宁娜 #Furina #原神 #GenshinImpact #时装走秀 #FashionShow
#フリーナ #原神 #ファッションショー
#NguyenThan #GenshinImpactVN #NhanVatGame

#AIArt #AIVideo #提示词分析 #promptshare #MINIMAXH3 #ai教程

[码农暖爸 @Delroy715]

如果你平时也让 Cursor、Claude Code 画架构图，最烦线乱连、导出还要自己修

今天继续给兄弟们 分享一个超好用的 agent skill：Archify

开源才四个多月，已经 2.6 万星了
专给 AI 编程工具用的架构图生成器：

五种图都能画：架构、工作流、时序、数据流、生命周期
先写出一份带类型的 JSON，再编译成能直接打开的HTML，而不是随便生成一张图
暗色浅色都能切换，PNG、SVG、WebM 也能导出

PR 里还能对比 Before / After，哪些节点加了、删了、路由改了都能看出来
同时支持 npx skills add tt-a1i/archify -g 装到 Cursor、Claude Code、Codex、OpenCode 里
装完直接跟模型说：用 archify 把这个仓库的运行时架构画出来

体验地址已放评论区👇
喜欢的兄弟点赞收藏，防止用的时候找不到

[CrazyShyyt @CrazyShyyt]

NVIDIA just nuke 30 years of animation technology.

They open-sourced MotionBricks.. one neural model that generates 350,000+ character motions in real time.

→ 5,000 FPS
→ 2ms latency
→ Zero-shot to new tasks
→ Drops straight into Unreal Engine 5

No foot-locking. No blending. No collision detection. No hand-authored transitions.

100% Open Source.

[Mia @MiaAI_lab]

Great way to see how each model runs. Keep in mind GLM-5.3 Flash will only improve from here.

Speed:
DS4F > Qwen3.8 Flash > GLM-5.3 Flash

Intelligence:
GLM-5.3 Flash > Qwen3.8 Flash > DS4F

Qwen3.8 Flash might be a good balanced choice if you want a combination of both speed and intelligence. It also has full vision, which DS4F lacks.

Link to all recipes:

Qwen3.8-Flash
https://t.co/e4WwEShW25

GLM-5.3 Flash
https://t.co/6o0dNhWANq

DeepSeek v4 Flash
https://t.co/6HXa9pxY6R

sparkDash:
https://t.co/8H3h5wknDP

[yishan @tspy]

可以肯定，国内马上就会有复刻的 Microduck 上市

而且价格十分美丽优雅，因为技术0门槛

RL技术开源：
https://t.co/01azQVG2ez

GitHub仓库：
https://t.co/pjv5eaIFxn

[Lonely @Lonely__MH]

告别传统 LLM：Apodex 1.1「推理原生 Agent」正式开源！🚀

基于 Qwen3.5 打造的 Apodex-1.1-mini-NVFP4 正式上架 Hugging Face

这不是单纯的聊天模型，而是一款专门面向复杂、长周期研究任务设计的「推理先行」Agent 模型

核心架构与技术特性
1. 真实环境端到端执行

可直接联动论文、数据集、代码与工具，完成数据清洗、运行分析、结果处理与自动纠错，让模型真正进入研究执行链路。

2. 异步智能体团队 AgentOS

面对复杂任务，可动态拆解并交给多个子 Agent 并行协作，同时支持在任务执行过程中无缝融入人类反馈。

3. 交付级结果验证

内置 Statement Review 机制，在最终交付前自动反查计算过程与 Claim 来源，进一步降低幻觉和错误结论。

评测表现：
在 FrontierFinance 与 FrontierScience-Research 评测中表现强劲，显著超越传统 ReAct 架构

模型规格：20B 参数

- NVFP4 混合量化（BF16 / F8 / U8）
- 原生支持 256K 超长上下文

生态兼容：
- 完美兼容 Qwen3.5 Chat Template，可通过 vLLM / SGLang 一键部署为 OpenAI 兼容接口。

相比单纯把模型做得更大，Apodex 1.1 更值得关注的方向，是让模型真正具备「拆解任务 → 调用工具 → 并行执行 → 自我纠错 → 验证结果」的完整研究能力

以上。

[faye0408 @faye04081]

@ArtificialAnlys @Zai_org where is DeepSeek v4 Flash？

[faye0408 @faye04081]

@nangongyuan opc 就是扯淡，连写代码的都会被审核 ai 干废，还全能呢。。。