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Himalaya
@himalayagg
AI,Web3,硬核科技,娱乐八卦,都随便聊聊呗
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Himalaya
@himalayagg
11 days ago
@Godot_gate
#Gate直通IPO首期SpaceX
uid: 1470764 U虽不多,但重在参与支持!
Himalaya
@himalayagg
11 days ago
#Gate直通IPO首期SpaceX
参与支持!UID: 1470764
Godot @Gate
@Godot_gate
11 days ago
什么是直通IPO: 直通IPO致力于打破传统资本壁垒,通过Gate在市场中获取的SpaceX股票份额,为用户提供直接参与这一全球科技巨头成长的机会。 贴上你在Gate参与SpaceX认购截图带话题
#Gate直通IPO首期SpaceX
转发这条推文,每人送10U,截止时间:6月12号12:00AM(UTC+8) (使用Gate UID发放奖励,仅限每人1份,批量多号等行为无效) #Gate直通IPO首期SpaceX
Himalaya
@himalayagg
2 months ago
@LQP2021
原视频1小时45分钟,有空大家一定要去看看。没时间的,可以看看这里浓缩过以后的精华概要视频版《驾驭AI职业前景:超越炒作》,6分钟让你抓住核心重点!https://t.co/rNKbitlmFI
Himalaya
@himalayagg
2 months ago
26年最值得看的讲座! 《驾驭AI职业前景:超越炒作》 斯坦福教授的AI讲座,以一个面试300次失败的工程师的故事为引子,把当前就业的现状,市场转变背后的逻辑,以及个人要在公司成功的三大支柱,如何应对面试中的隐藏测试, AI行业未来的机遇在哪里,给大家剖析的清清楚楚。 原视频1小时45分钟,有空大家一定要去看看。没时间的,可以看看这里浓缩过以后的精华概要视频版《驾驭AI职业前景:超越炒作》,6分钟让你抓住核心重点!
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Himalaya
@himalayagg
2 months ago
@billtheinvestor
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2 months ago
26年最值得看的讲座! 《驾驭AI职业前景:超越炒作》 斯坦福教授的AI讲座,以一个面试300次失败的工程师的故事为引子,把当前就业的现状,市场转变背后的逻辑,以及个人要在公司成功的三大支柱,如何应对面试中的隐藏测试, AI行业未来的机遇在哪里,给大家剖析的清清楚楚。 原视频1小时45分钟,有空大家一定要去看看。没时间的,可以看看这里浓缩过以后的精华概要视频版《驾驭AI职业前景:超越炒作》,6分钟让你抓住核心重点!
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Himalaya
@himalayagg
2 months ago
@LuBtc888
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Himalaya
@himalayagg
2 months ago
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Himalaya
@himalayagg
2 months ago
@dachaoren
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Himalaya
@himalayagg
2 months ago
26年最值得看的讲座! 《驾驭AI职业前景:超越炒作》 斯坦福教授的AI讲座,以一个面试300次失败的工程师的故事为引子,把当前就业的现状,市场转变背后的逻辑,以及个人要在公司成功的三大支柱,如何应对面试中的隐藏测试, AI行业未来的机遇在哪里,给大家剖析的清清楚楚。 原视频1小时45分钟,有空大家一定要去看看。没时间的,可以看看这里浓缩过以后的精华概要视频版《驾驭AI职业前景:超越炒作》,6分钟让你抓住核心重点!
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Himalaya
@himalayagg
2 months ago
26年最值得看的讲座! 《驾驭AI职业前景:超越炒作》 斯坦福教授的AI讲座,以一个面试300次失败的工程师的故事为引子,把当前就业的现状,市场转变背后的逻辑,以及个人要在公司成功的三大支柱,如何应对面试中的隐藏测试, AI行业未来的机遇在哪里,给大家剖析的清清楚楚。 原视频1小时45分钟,有空大家一定要去看看。没时间的,可以看看这里浓缩过以后的精华概要视频版《驾驭AI职业前景:超越炒作》,6分钟让你抓住核心重点!
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Himalaya
@himalayagg
3 months ago
@xiaohu
当工具足够聪明,创作就能回归创作本身https://t.co/UYWxBZmVve
Himalaya
@himalayagg
3 months ago
CapCut 刚刚杀死了时间轴编辑器 2026 年 3 月,CapCut 悄悄上线了一个新功能:Video Studio。没有发布会,没有媒体通稿,只在官网更新了一行说明。但这可能是视频剪辑工具三十年来最重要的一次变革。 时间轴的终结: 从 Adobe Premiere 到 Final Cut Pro,所有专业剪辑软件都围绕同一个核心概念构建:时间轴。素材沿着水平线排列,剪辑师逐格推进,在时间维度上精确布局每一个镜头。这套逻辑统治了影视制作数十年,直到 Video Studio 出现。 打开 Video Studio,你看到的不是时间轴,而是一块可以无限延伸的画布。在这里,视频创作的起点不再是"我有什么素材",而是"我有什么想法"。 你输入一个想法,AI 帮你写脚本、生成分镜、制作视频、完成剪辑。整个过程在同一块画布上完成,不需要在多个工具之间切换。 Seedance 2.0 的底牌: Video Studio 的核心能力来自字节跳动 Seed 团队的 Dreamina Seedance 2.0 模型。这款模型在 2026 年 2 月发布后,迅速在视频生成榜单上登顶,超越了 Kling 3.0 和 SkyReels V4。 Seedance 2.0 最厉害的地方在于多模态联合生成。它同时支持文字、图片、音频、视频四种输入,并在同一次生成中输出带有原生音效的视频。你不需要先生成画面再配乐,音画关系在模型层面已一体化处理。 角色一致性也极强。你可以生成一个角色,然后在后续场景中延续这个角色,模型会保持外观、动作风格的连贯。音乐和音效的一致性同样出色。 为什么是 CapCut? 你可能会问:为什么是 CapCut 率先推出这样的产品,而不是 Adobe 或 Apple? 答案在于市场定位。Premiere Pro 的核心优势是精确与控制,这对电影制作、广告代理商仍然不可替代。但对于社群短片创作者而言,这些功能大多超出了实际需求。 CapCut 选择的是另一条路:让不习惯面对时间轴的人,也能从一个自然语言提示开始制作影片。在社群媒体创作者这个市场,CapCut 几乎没有同等价位的竞争对手。 一个人就是一支团队: 回到 Video Studio 本身,它真正改变的是什么? 当 AI 能够写脚本、生成分镜、制作视频、完成剪辑、添加音效,一个人确实可以完成过去需要一支团队才能完成的工作。这不是效率的提升,而是创作范式的转移。 传统工具问的是"你有什么素材",Video Studio 问的是"你有什么想法"。思维从剪辑师变成了导演。 这不一定是每个创作者都需要的转变。对于仍在时间轴上精雕细琢的人而言,画布式工作流程提供的是自由而非精确。但对于那些在脑中已有清晰画面、只是苦于将其实现的人,这可能是目前最接近"将想象直接转化为影片"的路径。 工具决定思维: Video Studio 提出的问题,比它给出的答案更深刻。当一个视频创作工具将起点从素材转移到想法,创作者与制作的关系就已经发生了根本性的改变。 这场变革的意义,不在于 CapCut 能否取代 Premiere,而在于它让视频创作这件事,第一次变得足够简单,简单到创意的门槛不再是技术的门槛。 当工具足够聪明,创作就能回归创作本身。
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Himalaya
@himalayagg
3 months ago
CapCut 刚刚杀死了时间轴编辑器 2026 年 3 月,CapCut 悄悄上线了一个新功能:Video Studio。没有发布会,没有媒体通稿,只在官网更新了一行说明。但这可能是视频剪辑工具三十年来最重要的一次变革。 时间轴的终结: 从 Adobe Premiere 到 Final Cut Pro,所有专业剪辑软件都围绕同一个核心概念构建:时间轴。素材沿着水平线排列,剪辑师逐格推进,在时间维度上精确布局每一个镜头。这套逻辑统治了影视制作数十年,直到 Video Studio 出现。 打开 Video Studio,你看到的不是时间轴,而是一块可以无限延伸的画布。在这里,视频创作的起点不再是"我有什么素材",而是"我有什么想法"。 你输入一个想法,AI 帮你写脚本、生成分镜、制作视频、完成剪辑。整个过程在同一块画布上完成,不需要在多个工具之间切换。 Seedance 2.0 的底牌: Video Studio 的核心能力来自字节跳动 Seed 团队的 Dreamina Seedance 2.0 模型。这款模型在 2026 年 2 月发布后,迅速在视频生成榜单上登顶,超越了 Kling 3.0 和 SkyReels V4。 Seedance 2.0 最厉害的地方在于多模态联合生成。它同时支持文字、图片、音频、视频四种输入,并在同一次生成中输出带有原生音效的视频。你不需要先生成画面再配乐,音画关系在模型层面已一体化处理。 角色一致性也极强。你可以生成一个角色,然后在后续场景中延续这个角色,模型会保持外观、动作风格的连贯。音乐和音效的一致性同样出色。 为什么是 CapCut? 你可能会问:为什么是 CapCut 率先推出这样的产品,而不是 Adobe 或 Apple? 答案在于市场定位。Premiere Pro 的核心优势是精确与控制,这对电影制作、广告代理商仍然不可替代。但对于社群短片创作者而言,这些功能大多超出了实际需求。 CapCut 选择的是另一条路:让不习惯面对时间轴的人,也能从一个自然语言提示开始制作影片。在社群媒体创作者这个市场,CapCut 几乎没有同等价位的竞争对手。 一个人就是一支团队: 回到 Video Studio 本身,它真正改变的是什么? 当 AI 能够写脚本、生成分镜、制作视频、完成剪辑、添加音效,一个人确实可以完成过去需要一支团队才能完成的工作。这不是效率的提升,而是创作范式的转移。 传统工具问的是"你有什么素材",Video Studio 问的是"你有什么想法"。思维从剪辑师变成了导演。 这不一定是每个创作者都需要的转变。对于仍在时间轴上精雕细琢的人而言,画布式工作流程提供的是自由而非精确。但对于那些在脑中已有清晰画面、只是苦于将其实现的人,这可能是目前最接近"将想象直接转化为影片"的路径。 工具决定思维: Video Studio 提出的问题,比它给出的答案更深刻。当一个视频创作工具将起点从素材转移到想法,创作者与制作的关系就已经发生了根本性的改变。 这场变革的意义,不在于 CapCut 能否取代 Premiere,而在于它让视频创作这件事,第一次变得足够简单,简单到创意的门槛不再是技术的门槛。 当工具足够聪明,创作就能回归创作本身。
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Himalaya
@himalayagg
3 months ago
@hongzho93205203
@StartaleGroup
还有2个code剩下,速取:TNQIYX05 YCVDOM91
Himalaya
@himalayagg
3 months ago
@berryxia
可以再加个选项:用了Google stitch的设计师, 这样肯定无敌了
Himalaya
@himalayagg
3 months ago
Sub2API 自建中转站,我折腾了一晚上,说点真实的 先说结论:能跑,但没网上说的那么神。 我为什么要搭这个 手里有几个 OpenAI 和 Claude 的订阅账号,但 Claude Code 用不了。看到有人说 Sub2API 能把订阅转成 API,想着试试。 实际搭建过程 没那么复杂,也没一键安装那么夸张。 第一步,搞台 VPS。我用的 DMIT,美西节点,一年不到 80 块。流量 2000G,够个人用了。有人说 80 块是夸张了,但我确实这个价买的,可能是活动。 第二步,装环境。需要 Redis 和 PostgreSQL。这两样装好,后面就顺了。 第三步,跑安装脚本。网上那个脚本还在,curl 下来直接执行就行。但有个坑——安装完的 Web 界面,配置数据库那里容易出错。 我卡了一个小时。 问题是 DATABASE_URL 的格式。网上教程写的是标准格式,但实际要用这个: DATABASE_URL=postgres://用户名:密码@服务器 IP:5432/数据库名?sslmode=require&prepare_threshold=0 重点在 sslmode=require 和 prepare_threshold=0,少了这两个,登录会报错。 第四步,配置账号。把 OpenAI 或 Claude 的账号 oauth 进去,生成 API key。 到这里,基本就跑通了。 实际使用感受 先说好的: 1. 确实能把订阅转成 API,Claude Code 能用了 2. 支持多账号轮询,一个号封了不影响其他的 3. 可以分享给朋友用,自己当个二道贩子(不是) 再说问题: 1. 稳定性看运气。我有个号用了三天被封了,不知道是不是用得太频繁 2. 文档有点旧,很多步骤跟实际对不上 3. 出了问题得自己 debug,社区支持一般 成本算一下 VPS: 80 块/年 Sub2API: 免费 时间成本:3-5 小时(第一次折腾) 如果你只有一个账号,其实没必要。直接买 API 中转更省心。 但如果你有多个账号,或者想跟朋友拼车,那值得搭。 几个建议 1. 别用主号。注册个新号专门用来转 API,封了不心疼 2. VPS 选大厂的,别贪便宜。我见过用廉价 VPS 被连坐的 3. 流量控制一下,别一天几百刀地刷,封得更快 4. 定期备份配置,重装很麻烦 值不值得搞 看需求。 只是想用 Claude Code,买个现成的 API key 更简单。 想折腾、想省钱、或者有多个账号要管理,那 Sub2API 是个选择。 但我得说实话——这玩意儿不是长久之计。Google 和 OpenAI 迟早会堵这个漏洞。趁现在还能用,早点搭个自己的应用才是正道。 最后 教程网上很多,但坑得自己踩。 有问题可以问我,但不保证能解决。我也就比你们早折腾两天而已。
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Himalaya
@himalayagg
3 months ago
@victalk6886
@stitchbygoogle
Stitch将改变设计范式,未来已来 https://t.co/t00b6r2dUu
Himalaya
@himalayagg
3 months ago
Vibe Design:当 AI 开始理解设计的"感觉" Google 本周在 Stitch 平台上推出的 Vibe Design 功能,可能是设计行业十年来最重要的转折点。 这不是另一个 AI 设计工具。这是一个范式转移。 什么是 Vibe Design? 传统设计工具要求你掌握复杂的技能:图层管理、组件系统、自动布局、设计令牌。你需要知道如何做,才能做出想要的东西。 Vibe Design 反其道而行。它不要求你知道"如何做",它只关心你想要"什么感觉"。 你可以用自然语言描述:"我想要一个极简的登录页面,有苹果那种干净的感觉,但更温暖一些"。AI 理解你的意图,理解"温暖"在这个语境下意味着什么——可能是圆角、可能是暖色调、可能是更宽松的间距。 然后它直接生成可交互的原型,甚至前端代码。 为什么这很重要? 第一,设计民主化达到新高度。以前是"人人都是设计师"的口号,现在是"人人都能做出专业设计"的现实。创业者可以在几分钟内验证产品界面,产品经理可以直接表达需求而不需要等待设计排期。 第二,设计师的角色在重新定义。重复性的执行工作——画按钮、调间距、做变体——正在被自动化。设计师的核心价值回归到本质:审美判断、用户体验洞察、品牌感知。那些只会在 Figma 里拼凑组件的设计师会被淘汰,真正懂"为什么这样设计更好"的设计师会更值钱。 第三,迭代速度进入新维度。传统设计流程:需求 - 草图 - 初稿 - 反馈 - 修改 - 定稿,这个循环需要几天。Vibe Design 把它压缩到几分钟。你可以和 AI 对话:"这个太冷了""按钮不够突出""试试深色模式",实时看到变化。 但问题也随之而来 当 AI 能生成"看起来不错"的设计时,什么是真正的好设计? 我注意到一个现象:很多用 AI 生成的设计,初看惊艳,细看空洞。它们遵循所有的设计规则——正确的间距、和谐的配色、标准的组件——但缺少灵魂。没有品牌个性,没有情感连接,没有那种让人记住的"感觉"。 这引出一个深刻的问题:设计的本质是什么? 如果设计只是遵循规则,AI 已经做得很好了。但设计从来不只是规则。好的设计是文化洞察,是人性理解,是在恰当的时刻做出恰当的选择。是知道什么时候打破规则,而不是盲目遵循规则。 Vibe Coding 的设计版本 Vibe Design 的概念来自 Vibe Coding——用自然语言"编程",让 AI 处理实现细节。但设计比代码更微妙。代码有对错,设计只有合适不合适。 一个成功的 Vibe Design 系统需要理解: • 语境:这是给谁用的?在什么场景下? • 品牌:这个产品想传达什么? • 文化:目标用户来自什么背景? • 趋势:什么是当下的,什么是永恒的? 这些不是靠训练数据能完全掌握的。它们需要人类设计师的输入、引导和判断。 未来的设计工作流 我认为未来会是这样: 设计师不再是执行者,而是策展人和编辑。你用 AI 生成十个方案,然后用你的专业判断选择最好的那个,再微调它,赋予它灵魂。 初级设计师的工作会被大量自动化,但高级设计师的价值会放大。因为你可以一个人完成以前需要一个团队才能完成的工作量。 设计教育也需要重新思考。与其花大量时间学习工具操作,不如更多培养审美、批判性思维、用户研究能力。工具会变,但这些底层能力不会过时。 我的判断 Vibe Design 不是要取代设计师,而是要取代"不会思考的设计师"。 就像摄影术发明时,画家们恐慌说绘画要死了。但摄影没有杀死绘画,它只是让绘画从"记录现实"的功能中解放出来,催生了印象派、抽象派、现代艺术。 AI 设计工具也会这样。它会让设计从"画界面"的体力活中解放出来,回归到真正重要的东西:理解人,理解需求,创造有意义的体验。 那些拥抱这个变化、学会和 AI 协作的设计师,会成为新一代的设计领导者。那些抗拒的,会被边缘化。 这不是威胁,这是机会。 设计从未如此重要,因为在这个 AI 生成的内容泛滥的时代,真正有洞察力、有温度、有人性关怀的设计,会变得稀缺而珍贵。 Vibe Design 不是终点,是起点。
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Himalaya
@himalayagg
3 months ago
@demishassabis
@stitchbygoogle
Vibe design is not an endgame, but a new beginning https://t.co/t00b6r2dUu
Himalaya
@himalayagg
3 months ago
Vibe Design:当 AI 开始理解设计的"感觉" Google 本周在 Stitch 平台上推出的 Vibe Design 功能,可能是设计行业十年来最重要的转折点。 这不是另一个 AI 设计工具。这是一个范式转移。 什么是 Vibe Design? 传统设计工具要求你掌握复杂的技能:图层管理、组件系统、自动布局、设计令牌。你需要知道如何做,才能做出想要的东西。 Vibe Design 反其道而行。它不要求你知道"如何做",它只关心你想要"什么感觉"。 你可以用自然语言描述:"我想要一个极简的登录页面,有苹果那种干净的感觉,但更温暖一些"。AI 理解你的意图,理解"温暖"在这个语境下意味着什么——可能是圆角、可能是暖色调、可能是更宽松的间距。 然后它直接生成可交互的原型,甚至前端代码。 为什么这很重要? 第一,设计民主化达到新高度。以前是"人人都是设计师"的口号,现在是"人人都能做出专业设计"的现实。创业者可以在几分钟内验证产品界面,产品经理可以直接表达需求而不需要等待设计排期。 第二,设计师的角色在重新定义。重复性的执行工作——画按钮、调间距、做变体——正在被自动化。设计师的核心价值回归到本质:审美判断、用户体验洞察、品牌感知。那些只会在 Figma 里拼凑组件的设计师会被淘汰,真正懂"为什么这样设计更好"的设计师会更值钱。 第三,迭代速度进入新维度。传统设计流程:需求 - 草图 - 初稿 - 反馈 - 修改 - 定稿,这个循环需要几天。Vibe Design 把它压缩到几分钟。你可以和 AI 对话:"这个太冷了""按钮不够突出""试试深色模式",实时看到变化。 但问题也随之而来 当 AI 能生成"看起来不错"的设计时,什么是真正的好设计? 我注意到一个现象:很多用 AI 生成的设计,初看惊艳,细看空洞。它们遵循所有的设计规则——正确的间距、和谐的配色、标准的组件——但缺少灵魂。没有品牌个性,没有情感连接,没有那种让人记住的"感觉"。 这引出一个深刻的问题:设计的本质是什么? 如果设计只是遵循规则,AI 已经做得很好了。但设计从来不只是规则。好的设计是文化洞察,是人性理解,是在恰当的时刻做出恰当的选择。是知道什么时候打破规则,而不是盲目遵循规则。 Vibe Coding 的设计版本 Vibe Design 的概念来自 Vibe Coding——用自然语言"编程",让 AI 处理实现细节。但设计比代码更微妙。代码有对错,设计只有合适不合适。 一个成功的 Vibe Design 系统需要理解: • 语境:这是给谁用的?在什么场景下? • 品牌:这个产品想传达什么? • 文化:目标用户来自什么背景? • 趋势:什么是当下的,什么是永恒的? 这些不是靠训练数据能完全掌握的。它们需要人类设计师的输入、引导和判断。 未来的设计工作流 我认为未来会是这样: 设计师不再是执行者,而是策展人和编辑。你用 AI 生成十个方案,然后用你的专业判断选择最好的那个,再微调它,赋予它灵魂。 初级设计师的工作会被大量自动化,但高级设计师的价值会放大。因为你可以一个人完成以前需要一个团队才能完成的工作量。 设计教育也需要重新思考。与其花大量时间学习工具操作,不如更多培养审美、批判性思维、用户研究能力。工具会变,但这些底层能力不会过时。 我的判断 Vibe Design 不是要取代设计师,而是要取代"不会思考的设计师"。 就像摄影术发明时,画家们恐慌说绘画要死了。但摄影没有杀死绘画,它只是让绘画从"记录现实"的功能中解放出来,催生了印象派、抽象派、现代艺术。 AI 设计工具也会这样。它会让设计从"画界面"的体力活中解放出来,回归到真正重要的东西:理解人,理解需求,创造有意义的体验。 那些拥抱这个变化、学会和 AI 协作的设计师,会成为新一代的设计领导者。那些抗拒的,会被边缘化。 这不是威胁,这是机会。 设计从未如此重要,因为在这个 AI 生成的内容泛滥的时代,真正有洞察力、有温度、有人性关怀的设计,会变得稀缺而珍贵。 Vibe Design 不是终点,是起点。
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Himalaya
@himalayagg
3 months ago
@stitchbygoogle
Vibe design, is not an ending game, but a new begining...https://t.co/t00b6r2dUu
Himalaya
@himalayagg
3 months ago
Vibe Design:当 AI 开始理解设计的"感觉" Google 本周在 Stitch 平台上推出的 Vibe Design 功能,可能是设计行业十年来最重要的转折点。 这不是另一个 AI 设计工具。这是一个范式转移。 什么是 Vibe Design? 传统设计工具要求你掌握复杂的技能:图层管理、组件系统、自动布局、设计令牌。你需要知道如何做,才能做出想要的东西。 Vibe Design 反其道而行。它不要求你知道"如何做",它只关心你想要"什么感觉"。 你可以用自然语言描述:"我想要一个极简的登录页面,有苹果那种干净的感觉,但更温暖一些"。AI 理解你的意图,理解"温暖"在这个语境下意味着什么——可能是圆角、可能是暖色调、可能是更宽松的间距。 然后它直接生成可交互的原型,甚至前端代码。 为什么这很重要? 第一,设计民主化达到新高度。以前是"人人都是设计师"的口号,现在是"人人都能做出专业设计"的现实。创业者可以在几分钟内验证产品界面,产品经理可以直接表达需求而不需要等待设计排期。 第二,设计师的角色在重新定义。重复性的执行工作——画按钮、调间距、做变体——正在被自动化。设计师的核心价值回归到本质:审美判断、用户体验洞察、品牌感知。那些只会在 Figma 里拼凑组件的设计师会被淘汰,真正懂"为什么这样设计更好"的设计师会更值钱。 第三,迭代速度进入新维度。传统设计流程:需求 - 草图 - 初稿 - 反馈 - 修改 - 定稿,这个循环需要几天。Vibe Design 把它压缩到几分钟。你可以和 AI 对话:"这个太冷了""按钮不够突出""试试深色模式",实时看到变化。 但问题也随之而来 当 AI 能生成"看起来不错"的设计时,什么是真正的好设计? 我注意到一个现象:很多用 AI 生成的设计,初看惊艳,细看空洞。它们遵循所有的设计规则——正确的间距、和谐的配色、标准的组件——但缺少灵魂。没有品牌个性,没有情感连接,没有那种让人记住的"感觉"。 这引出一个深刻的问题:设计的本质是什么? 如果设计只是遵循规则,AI 已经做得很好了。但设计从来不只是规则。好的设计是文化洞察,是人性理解,是在恰当的时刻做出恰当的选择。是知道什么时候打破规则,而不是盲目遵循规则。 Vibe Coding 的设计版本 Vibe Design 的概念来自 Vibe Coding——用自然语言"编程",让 AI 处理实现细节。但设计比代码更微妙。代码有对错,设计只有合适不合适。 一个成功的 Vibe Design 系统需要理解: • 语境:这是给谁用的?在什么场景下? • 品牌:这个产品想传达什么? • 文化:目标用户来自什么背景? • 趋势:什么是当下的,什么是永恒的? 这些不是靠训练数据能完全掌握的。它们需要人类设计师的输入、引导和判断。 未来的设计工作流 我认为未来会是这样: 设计师不再是执行者,而是策展人和编辑。你用 AI 生成十个方案,然后用你的专业判断选择最好的那个,再微调它,赋予它灵魂。 初级设计师的工作会被大量自动化,但高级设计师的价值会放大。因为你可以一个人完成以前需要一个团队才能完成的工作量。 设计教育也需要重新思考。与其花大量时间学习工具操作,不如更多培养审美、批判性思维、用户研究能力。工具会变,但这些底层能力不会过时。 我的判断 Vibe Design 不是要取代设计师,而是要取代"不会思考的设计师"。 就像摄影术发明时,画家们恐慌说绘画要死了。但摄影没有杀死绘画,它只是让绘画从"记录现实"的功能中解放出来,催生了印象派、抽象派、现代艺术。 AI 设计工具也会这样。它会让设计从"画界面"的体力活中解放出来,回归到真正重要的东西:理解人,理解需求,创造有意义的体验。 那些拥抱这个变化、学会和 AI 协作的设计师,会成为新一代的设计领导者。那些抗拒的,会被边缘化。 这不是威胁,这是机会。 设计从未如此重要,因为在这个 AI 生成的内容泛滥的时代,真正有洞察力、有温度、有人性关怀的设计,会变得稀缺而珍贵。 Vibe Design 不是终点,是起点。
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工具越来越强大,但Vibe Design 不是终点,是起点。。 https://t.co/Mi0Rl4sP8c
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Vibe Design:当 AI 开始理解设计的"感觉" Google 本周在 Stitch 平台上推出的 Vibe Design 功能,可能是设计行业十年来最重要的转折点。 这不是另一个 AI 设计工具。这是一个范式转移。 什么是 Vibe Design? 传统设计工具要求你掌握复杂的技能:图层管理、组件系统、自动布局、设计令牌。你需要知道如何做,才能做出想要的东西。 Vibe Design 反其道而行。它不要求你知道"如何做",它只关心你想要"什么感觉"。 你可以用自然语言描述:"我想要一个极简的登录页面,有苹果那种干净的感觉,但更温暖一些"。AI 理解你的意图,理解"温暖"在这个语境下意味着什么——可能是圆角、可能是暖色调、可能是更宽松的间距。 然后它直接生成可交互的原型,甚至前端代码。 为什么这很重要? 第一,设计民主化达到新高度。以前是"人人都是设计师"的口号,现在是"人人都能做出专业设计"的现实。创业者可以在几分钟内验证产品界面,产品经理可以直接表达需求而不需要等待设计排期。 第二,设计师的角色在重新定义。重复性的执行工作——画按钮、调间距、做变体——正在被自动化。设计师的核心价值回归到本质:审美判断、用户体验洞察、品牌感知。那些只会在 Figma 里拼凑组件的设计师会被淘汰,真正懂"为什么这样设计更好"的设计师会更值钱。 第三,迭代速度进入新维度。传统设计流程:需求 - 草图 - 初稿 - 反馈 - 修改 - 定稿,这个循环需要几天。Vibe Design 把它压缩到几分钟。你可以和 AI 对话:"这个太冷了""按钮不够突出""试试深色模式",实时看到变化。 但问题也随之而来 当 AI 能生成"看起来不错"的设计时,什么是真正的好设计? 我注意到一个现象:很多用 AI 生成的设计,初看惊艳,细看空洞。它们遵循所有的设计规则——正确的间距、和谐的配色、标准的组件——但缺少灵魂。没有品牌个性,没有情感连接,没有那种让人记住的"感觉"。 这引出一个深刻的问题:设计的本质是什么? 如果设计只是遵循规则,AI 已经做得很好了。但设计从来不只是规则。好的设计是文化洞察,是人性理解,是在恰当的时刻做出恰当的选择。是知道什么时候打破规则,而不是盲目遵循规则。 Vibe Coding 的设计版本 Vibe Design 的概念来自 Vibe Coding——用自然语言"编程",让 AI 处理实现细节。但设计比代码更微妙。代码有对错,设计只有合适不合适。 一个成功的 Vibe Design 系统需要理解: • 语境:这是给谁用的?在什么场景下? • 品牌:这个产品想传达什么? • 文化:目标用户来自什么背景? • 趋势:什么是当下的,什么是永恒的? 这些不是靠训练数据能完全掌握的。它们需要人类设计师的输入、引导和判断。 未来的设计工作流 我认为未来会是这样: 设计师不再是执行者,而是策展人和编辑。你用 AI 生成十个方案,然后用你的专业判断选择最好的那个,再微调它,赋予它灵魂。 初级设计师的工作会被大量自动化,但高级设计师的价值会放大。因为你可以一个人完成以前需要一个团队才能完成的工作量。 设计教育也需要重新思考。与其花大量时间学习工具操作,不如更多培养审美、批判性思维、用户研究能力。工具会变,但这些底层能力不会过时。 我的判断 Vibe Design 不是要取代设计师,而是要取代"不会思考的设计师"。 就像摄影术发明时,画家们恐慌说绘画要死了。但摄影没有杀死绘画,它只是让绘画从"记录现实"的功能中解放出来,催生了印象派、抽象派、现代艺术。 AI 设计工具也会这样。它会让设计从"画界面"的体力活中解放出来,回归到真正重要的东西:理解人,理解需求,创造有意义的体验。 那些拥抱这个变化、学会和 AI 协作的设计师,会成为新一代的设计领导者。那些抗拒的,会被边缘化。 这不是威胁,这是机会。 设计从未如此重要,因为在这个 AI 生成的内容泛滥的时代,真正有洞察力、有温度、有人性关怀的设计,会变得稀缺而珍贵。 Vibe Design 不是终点,是起点。
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Himalaya
@himalayagg
3 months ago
Vibe Design:当 AI 开始理解设计的"感觉" Google 本周在 Stitch 平台上推出的 Vibe Design 功能,可能是设计行业十年来最重要的转折点。 这不是另一个 AI 设计工具。这是一个范式转移。 什么是 Vibe Design? 传统设计工具要求你掌握复杂的技能:图层管理、组件系统、自动布局、设计令牌。你需要知道如何做,才能做出想要的东西。 Vibe Design 反其道而行。它不要求你知道"如何做",它只关心你想要"什么感觉"。 你可以用自然语言描述:"我想要一个极简的登录页面,有苹果那种干净的感觉,但更温暖一些"。AI 理解你的意图,理解"温暖"在这个语境下意味着什么——可能是圆角、可能是暖色调、可能是更宽松的间距。 然后它直接生成可交互的原型,甚至前端代码。 为什么这很重要? 第一,设计民主化达到新高度。以前是"人人都是设计师"的口号,现在是"人人都能做出专业设计"的现实。创业者可以在几分钟内验证产品界面,产品经理可以直接表达需求而不需要等待设计排期。 第二,设计师的角色在重新定义。重复性的执行工作——画按钮、调间距、做变体——正在被自动化。设计师的核心价值回归到本质:审美判断、用户体验洞察、品牌感知。那些只会在 Figma 里拼凑组件的设计师会被淘汰,真正懂"为什么这样设计更好"的设计师会更值钱。 第三,迭代速度进入新维度。传统设计流程:需求 - 草图 - 初稿 - 反馈 - 修改 - 定稿,这个循环需要几天。Vibe Design 把它压缩到几分钟。你可以和 AI 对话:"这个太冷了""按钮不够突出""试试深色模式",实时看到变化。 但问题也随之而来 当 AI 能生成"看起来不错"的设计时,什么是真正的好设计? 我注意到一个现象:很多用 AI 生成的设计,初看惊艳,细看空洞。它们遵循所有的设计规则——正确的间距、和谐的配色、标准的组件——但缺少灵魂。没有品牌个性,没有情感连接,没有那种让人记住的"感觉"。 这引出一个深刻的问题:设计的本质是什么? 如果设计只是遵循规则,AI 已经做得很好了。但设计从来不只是规则。好的设计是文化洞察,是人性理解,是在恰当的时刻做出恰当的选择。是知道什么时候打破规则,而不是盲目遵循规则。 Vibe Coding 的设计版本 Vibe Design 的概念来自 Vibe Coding——用自然语言"编程",让 AI 处理实现细节。但设计比代码更微妙。代码有对错,设计只有合适不合适。 一个成功的 Vibe Design 系统需要理解: • 语境:这是给谁用的?在什么场景下? • 品牌:这个产品想传达什么? • 文化:目标用户来自什么背景? • 趋势:什么是当下的,什么是永恒的? 这些不是靠训练数据能完全掌握的。它们需要人类设计师的输入、引导和判断。 未来的设计工作流 我认为未来会是这样: 设计师不再是执行者,而是策展人和编辑。你用 AI 生成十个方案,然后用你的专业判断选择最好的那个,再微调它,赋予它灵魂。 初级设计师的工作会被大量自动化,但高级设计师的价值会放大。因为你可以一个人完成以前需要一个团队才能完成的工作量。 设计教育也需要重新思考。与其花大量时间学习工具操作,不如更多培养审美、批判性思维、用户研究能力。工具会变,但这些底层能力不会过时。 我的判断 Vibe Design 不是要取代设计师,而是要取代"不会思考的设计师"。 就像摄影术发明时,画家们恐慌说绘画要死了。但摄影没有杀死绘画,它只是让绘画从"记录现实"的功能中解放出来,催生了印象派、抽象派、现代艺术。 AI 设计工具也会这样。它会让设计从"画界面"的体力活中解放出来,回归到真正重要的东西:理解人,理解需求,创造有意义的体验。 那些拥抱这个变化、学会和 AI 协作的设计师,会成为新一代的设计领导者。那些抗拒的,会被边缘化。 这不是威胁,这是机会。 设计从未如此重要,因为在这个 AI 生成的内容泛滥的时代,真正有洞察力、有温度、有人性关怀的设计,会变得稀缺而珍贵。 Vibe Design 不是终点,是起点。
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Himalaya
@himalayagg
3 months ago
AI 视频生成的 iPhone 时刻已经到来 GTC 2026 上,黄仁勋展示了一个关键信号:AI 正在从"生成文字"进化到"生成世界"。 视频生成,是这场革命的下一个战场。 一、为什么视频生成如此重要 文字生成只是开始。真正的 AI 理解世界,需要掌握: • 物理规律(物体如何运动、碰撞、下落) • 时间连续性(因果关系、事件顺序) • 多模态融合(画面、声音、情感的统一) 能生成连贯视频,意味着 AI 开始理解现实世界的运行逻辑。 二、当前主流视频生成模型对比 Google Veo 3.1:综合最佳 • 原生音频生成 • 多镜头叙事连贯 • 4K 分辨率支持 • 适合:专业内容创作、广告制作 OpenAI Sora:叙事深度最强 • 长镜头连贯性出色 • 角色一致性保持好 • 适合:电影预演、故事短片 Seedance 2.0(字节跳动):动作场景之王 • 写实动作场面生成能力惊人 • 15 秒视频以假乱真 • 2026 年 2 月演示视频疯传网络 • 因版权争议被好莱坞起诉,全球发布暂停 • 适合:动作片预演、特效测试 Runway Gen-3:创意实验首选 • 风格化控制灵活 • 实时预览编辑 • 适合:艺术创作、MV 制作 Kling(快手):性价比之王 • 免费额度充足 • 中文支持好 • 适合:短视频、社交媒体 三、真实案例:15 秒视频引爆全网 2026 年 2 月,一段 AI 生成的视频在网络上疯传: • 内容:汤姆·克鲁斯 vs 布拉德·皮特 的公路打斗场景 • 时长:15 秒 • 生成工具:Seedance 2.0 • 效果:画面逼真,动作流畅,几乎无法与真实电影区分 Deadpool 编剧 Rhett Reese 转发后评论:"我不得不说,这太可怕了。" 迪士尼随后发出律师函,指控 Seedance 2.0 未经授权训练漫威、星球大战等角色。 结果:字节跳动暂停 Seedance 2.0 全球发布。 这个案例说明: 1. AI 视频生成技术已经成熟到可以假乱真 2. 版权和监管是最大挑战 3. 好莱坞开始正视 AI 的威胁与机遇 四、中国案例:霍去病 AI 短剧 5 亿播放量 2026 年 3 月,一部 AI 生成的历史短剧在中国全网爆火: 作品信息: • 片名:《霍去病》 • 导演:杨涵涵(武汉,电商转行 AI 视频) • 制作成本:3000 元(仅算力成本,不含人力) • 制作时间:48 小时 • 播放量:5 亿 +(全网累计) • 使用工具:纳米漫剧流水线平台 作品规格: • 4 分钟版本 + 6 分钟版本(两个完整短片) • 非网传 80 集短剧 • 团队规模:近 20 人(非网传 3 人) 行业反响: • 360 创始人周鸿祎公开表扬 • 被人民网、新华社报道 • 引发 AI 短剧行业投资热潮 导演杨涵涵回应: "AI 影片进院线,这一天不会太远。技术再强,创作者的想象力、判断力和情感把控,才是作品的灵魂。" 这个案例说明: 1. AI 视频制作门槛大幅降低 2. 小团队可以做出大制作效果 3. 历史题材 + AI 是爆款公式 4. 成本仅为传统影视的 1% 五、NVIDIA 的布局 GTC 2026 上,英伟达展示了: • Cosmos 物理模型:为视频生成提供真实物理模拟 • Omniverse 数字孪生:创建虚拟场景用于训练 • RTX 50 系列:本地视频生成成为可能 关键信息:视频生成需要巨大算力,而英伟达掌握着 GPU+ 软件生态的双重壁垒。 六、实际应用场景 已经落地的用例: • 营销视频:无需拍摄,文字生成产品宣传片 • 教育培训:自动生成教学演示视频 • 游戏开发:快速生成过场动画 • 影视预演:导演在开拍前预览完整镜头 • 历史重现:低成本还原历史场景(如《霍去病》) 七、风险与挑战 • 版权问题:好莱坞正在起诉未经训练的视频模型 • 监管风险:深度伪造可能被严格管控 • 技术瓶颈:长视频连贯性仍需突破 • 算力成本:高质量生成成本仍然高昂 八、未来展望 2026 年是视频生成的转折点: • 从"能生成"到"能商用" • 从"几秒钟"到"几分钟" • 从"需要专业设备"到"手机即可" • 从"个人娱乐"到"院线电影" 黄仁勋说得对:"AI 工厂"不仅生成文字,更生成整个虚拟世界。 视频生成,就是通往这个世界的门票。 最后总结一下: 以前拍视频需要:摄像机、灯光、演员、后期团队。 现在只需要:一个想法 + 一段文字。 这就是 AI 视频生成的革命。
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Himalaya
@himalayagg
3 months ago
@cj3214567667
未来已来,拥抱NVDIA,抓住AI机会!https://t.co/dk4remFLC3
Himalaya
@himalayagg
3 months ago
黄仁勋的万亿豪赌:GTC 2026 后,这 5 条赛道正在重新定价 【核心观点】 3 月 17 日凌晨,黄仁勋用 2.5 小时演讲,把英伟达从卖芯片的变成了AI 工厂运营商。 一句话总结:AI 基建的 iPhone 时刻来了。 一、GTC 2026 三大核弹级发布 1. Vera Rubin 平台:性能提升 60% - 台积电 3nm 制程 - 3360 亿晶体管(上代 Blackwell 仅 2080 亿) - 2026 年下半年量产,2027 年大规模交付 投资含义:现有 AI 算力估值体系要重构 2. AI 工厂正式落地 英伟达不再只卖 GPU,而是提供: - 芯片 + 液冷散热 + 高速交换机 - 操作系统 + 模型库 + 智能体工具 - 吉瓦级供电、散热整体方案 黄仁勋原话:企业不用再从零搭建系统,直接开箱即用建 AI 产能。 3. 1 万亿美元订单指引 2025-2027 年累计收入破万亿,较上代指引(5000 亿)翻倍。 这不是画饼:Blackwell 已经供不应求,Vera Rubin 预售更火爆。 二、美股投资标的:3 条主线 主线 1:英伟达(NVDA) 推荐逻辑: - 从周期股变成成长股(AI 工厂=长期订阅收入) - 生态壁垒无法撼动(CUDA+ 全栈软件) - 1 万亿指引对应 2027 年 PE 仅 25 倍 主线 2:供应链核心供应商 - 台积电 (TSM):3nm 独家代工 - 美光 (MU):HBM4 内存需求爆发 - 博通 (AVGO):光互联芯片独家供应商 主线 3:AI 应用层 - Microsoft (MSFT):Azure AI 工厂首选平台 - Oracle (ORCL):云基础设施升级 - Tesla (TSLA):人形机器人 + FSD 双重催化 三、A 股/港股:5 大受益赛道 赛道 1:光模块/CPO - 中际旭创 (300308):800G/1.6T 全球龙头 - 天孚通信 (300394):毛利率 50%+ - 新易盛 (300502):1.6T 进度领先 赛道 2:液冷散热 - 英维克 (002837):液冷全链条龙头 - 高澜股份 (300499):服务器液冷 - 联想集团 (https://t.co/KkhyEeFV5v):液冷服务器整机 赛道 3:AI 服务器 - 工业富联 (601138):英伟达独家代工 - 浪潮信息 (000977):国内龙头 - 联想集团 (https://t.co/KkhyEeFV5v):全球服务器前三 赛道 4:PCB/载板 - 沪电股份 (002463)、深南电路 (002916)、胜宏科技 (300476) 赛道 5:国产算力 - 寒武纪 (688256)、海光信息 (688041)、中芯国际 (https://t.co/AOFJ2ZIYEX) 四、风险提示 1. 估值过高:A 股光模块已涨 3 倍 2. 技术迭代:2027 年可能有新技术路线 3. 地缘政治:中美科技脱钩加速 4. 业绩兑现:部分公司 2026Q1 可能不及预期 五、操作建议 美股:NVDA 逢低买入,TSM 长期持有 A 股:光模块等回调,液冷现在布局 港股:联想集团被低估 仓位建议:AI 算力总仓位不超过 30%,单只个股不超过 10% 最后说句人话: 黄仁勋这次不是在卖芯片,是在卖AI 时代的发电厂。 你不需要懂技术,只需要记住:谁给 AI 工厂卖铲子,谁就赚钱。 免责声明:以上分析仅供参考,不构成投资建议。股市有风险,入市需谨慎。 #GTC2026 #英伟达 #AI #投资
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Himalaya
@himalayagg
3 months ago
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Himalaya
@himalayagg
3 months ago
黄仁勋的万亿豪赌:GTC 2026 后,这 5 条赛道正在重新定价 【核心观点】 3 月 17 日凌晨,黄仁勋用 2.5 小时演讲,把英伟达从卖芯片的变成了AI 工厂运营商。 一句话总结:AI 基建的 iPhone 时刻来了。 一、GTC 2026 三大核弹级发布 1. Vera Rubin 平台:性能提升 60% - 台积电 3nm 制程 - 3360 亿晶体管(上代 Blackwell 仅 2080 亿) - 2026 年下半年量产,2027 年大规模交付 投资含义:现有 AI 算力估值体系要重构 2. AI 工厂正式落地 英伟达不再只卖 GPU,而是提供: - 芯片 + 液冷散热 + 高速交换机 - 操作系统 + 模型库 + 智能体工具 - 吉瓦级供电、散热整体方案 黄仁勋原话:企业不用再从零搭建系统,直接开箱即用建 AI 产能。 3. 1 万亿美元订单指引 2025-2027 年累计收入破万亿,较上代指引(5000 亿)翻倍。 这不是画饼:Blackwell 已经供不应求,Vera Rubin 预售更火爆。 二、美股投资标的:3 条主线 主线 1:英伟达(NVDA) 推荐逻辑: - 从周期股变成成长股(AI 工厂=长期订阅收入) - 生态壁垒无法撼动(CUDA+ 全栈软件) - 1 万亿指引对应 2027 年 PE 仅 25 倍 主线 2:供应链核心供应商 - 台积电 (TSM):3nm 独家代工 - 美光 (MU):HBM4 内存需求爆发 - 博通 (AVGO):光互联芯片独家供应商 主线 3:AI 应用层 - Microsoft (MSFT):Azure AI 工厂首选平台 - Oracle (ORCL):云基础设施升级 - Tesla (TSLA):人形机器人 + FSD 双重催化 三、A 股/港股:5 大受益赛道 赛道 1:光模块/CPO - 中际旭创 (300308):800G/1.6T 全球龙头 - 天孚通信 (300394):毛利率 50%+ - 新易盛 (300502):1.6T 进度领先 赛道 2:液冷散热 - 英维克 (002837):液冷全链条龙头 - 高澜股份 (300499):服务器液冷 - 联想集团 (https://t.co/KkhyEeFV5v):液冷服务器整机 赛道 3:AI 服务器 - 工业富联 (601138):英伟达独家代工 - 浪潮信息 (000977):国内龙头 - 联想集团 (https://t.co/KkhyEeFV5v):全球服务器前三 赛道 4:PCB/载板 - 沪电股份 (002463)、深南电路 (002916)、胜宏科技 (300476) 赛道 5:国产算力 - 寒武纪 (688256)、海光信息 (688041)、中芯国际 (https://t.co/AOFJ2ZIYEX) 四、风险提示 1. 估值过高:A 股光模块已涨 3 倍 2. 技术迭代:2027 年可能有新技术路线 3. 地缘政治:中美科技脱钩加速 4. 业绩兑现:部分公司 2026Q1 可能不及预期 五、操作建议 美股:NVDA 逢低买入,TSM 长期持有 A 股:光模块等回调,液冷现在布局 港股:联想集团被低估 仓位建议:AI 算力总仓位不超过 30%,单只个股不超过 10% 最后说句人话: 黄仁勋这次不是在卖芯片,是在卖AI 时代的发电厂。 你不需要懂技术,只需要记住:谁给 AI 工厂卖铲子,谁就赚钱。 免责声明:以上分析仅供参考,不构成投资建议。股市有风险,入市需谨慎。 #GTC2026 #英伟达 #AI #投资
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