Alan Lai

网民

[Alan Lai @lsz914]

@REINANIME if the guy didnt show up, she wouldnt be distracted, what's the slap for ?

[Alan Lai @lsz914]

@OnlyCoffeeTea 有人反映收不了gpt 的码，这边又说可以？到底行不行？

[HeyGen @HeyGen]

HyperFrames -> Video Agent

Our HTML motion graphics framework, now inside HeyGen

Prompt what you want, our agent builds the entire video

Avatar, graphics, captions, music

Infinitely customizable, just ask

Comment + RT "prompt" for a free month of HeyGen (must follow)

[Alan Lai @lsz914]

@HeyGen I would like to try

[Alan Lai @lsz914]

@rom1trs OMNI

[Alan Lai @lsz914]

A more complete thought process

[Tibo @thsottiaux]

Or… what if we gave you $100 in Codex credits if you tell us what you love about GPT-5.6 Sol or why you switched?

Tweet it, claim your gift, enjoy more usage. First 10k get the free tokens!

https://t.co/8mU93eA13i

[Tibo @thsottiaux]

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[Alan Lai @lsz914]

@thsottiaux Banked reset, please

[Alan Lai @lsz914]

@rom1trs Motion

[Alan Lai @lsz914]

@CuiMao 我要看婚礼⁽⁽٩( ´͈ ᗨ `͈ )۶⁾⁾

[Alan Lai @lsz914]

@smithandai 普通人完全可以从小做到大，关键是把内容当成“自己的事业”来经营

[Alan Lai @lsz914]

构建个人内容杠杆的核心不是“发多少内容”，而是用你的真实经历和独特视角，持续创造别人愿意关注、愿意付费的东西，并通过迭代不断放大这个价值。

[铜匠AI・十点睡觉 @CopperForgeAI]

https://t.co/VdxVF8lheA

[Alan Lai @lsz914]

@cellinlab @huang_biwei 因果模型是具身智能的下一站

[Alan Lai @lsz914]

因果发现让AI从相关迈向本质

[Berryxia.AI @berryxia]

兄弟们！这个研究有点牛逼啊！
Physical AI 的瓶颈根本不是「模型不够大」，是一开始范式就错了。

先说一个真实场景：桌子高了 2cm，当前最强的 VLA 模型直接失败。

为什么？

因为它只学到了「手伸到某个位置」的相关性，根本不知道「为什么」会摔、「怎样」才能不摔。

这就是 LLM/VLA 路线的致命伤，它在互联网数据上学的是统计相关性，但物理世界运行靠的是因果律。

你可以生成一段完美的「桌面物体掉落」视频，但模型完全不知道下一秒会发生什么。

UCSD 黄碧薇教授 @huang_biwei 刚在 CVPR 2026 发了 Causal World Models（因果世界模型）框架，给这个问题指出了一条新路：让 AI 从「模仿动作」进化到「理解因果」。

不是学「人做了什么」，是让它学「这样做为什么有效、换一个场景为什么失效」。

她今天宣布 Aether AI 融资2000万美金，也成为全球首个因果世界模型公司。

关于她的含金量，我们也来挖一挖：

① 12 年因果 AI 深耕，CMU PhD（导师 Kun Zhang + Clark Glymour）

②100+ 顶会论文，Apple Scholar in AI/ML

③causal-learn 作者（Python 因果发现库，GitHub 高星）
CLeaR 2025 Program Co-Chair

④世界模型赛道正热：杨立昆 AMI 融了 $10 亿+，李飞飞 World Labs $10 亿，国内 25 起融资超 22 亿。

几乎所有玩家都在卷数据量、卷仿真规模。
但 Aether AI 的切入点完全不同，不卷 Scale，卷因果结构。

这可能是具身智能从「花拳绣腿」到「真正理解物理世界」的范式转折点。

感兴趣的可以看看官网：https://t.co/0aqLfIs4Tv

[Alan Lai @lsz914]

@berryxia 查了一下，实装的应用前景很广啊。

[Alan Lai @lsz914]

清醒拆解抽象屏障，点明ASI真正难点。

[铜匠AI・十点睡觉 @CopperForgeAI]

https://t.co/SGe5OnSJMm

[Alan Lai @lsz914]

@berryxia 虽然利用N8N能完成一个工作流，但是能本地离线环境使用，更利好财务人员。

[Alan Lai @lsz914]

利好财务人员啊这个工具。

[Berryxia.AI @berryxia]

https://t.co/0MZGG32B8D

[宝玉 @dotey]

🎟️抽奖啦！为了回馈读者们对《图解 Skill —— AI 提效实战指南》这本书的支持，也搞一次抽奖活动，抽 10 个人，北京时间本周五中午12点开奖。

规则很简单：转发、引用、评论这条推文就可以。
可以选择实体书（仅限内地地址）或者电子书，中奖后我会根据名单给您发私信。

由于 X 没有官方抽奖程序，所以我会借助 @grok 帮我抽奖（亲测有效）。

我不知道你评论里面加一些提示词注入会不会提升中奖概率，但是我会提醒 Grok 注意防范，尤其要过滤黄推和 AI 写的😜

如果你已经购买了这本图书，建议可以去看看配套的 GitHub 项目库，里面有一些书上放不下的内容，还有一些入门级别但是实用的 Skills，比如我写播客访谈稿用的分析和写作的两个 Skills：interview-analysis 和 interview-writing，比如我日常用来整理写作 AI 资讯的 Skill：info-digest Skill

图书配套项目库：JimLiu/Illustrated-Agent-Skills https://t.co/Pa4Ah9d4nl
京东购买链接：https://t.co/iUbgATH6cf

[Alan Lai @lsz914]

@berryxia 龙头往哪里带，行业就往哪里走