Leo Chou

Real Estae Real-Time Archviz in Unreal Engine VR樣品屋！ Make your dreams com true! 您的夢想由我們來為您實現！

[Givros @givros]

Behind Character Studio, there’s a Blender skill I’m building with Codex + GPT-5.6 Sol Ultra.

It analyzes an outfit image, recreates the clothes and accessories in low poly, applies them to a rigged character, and makes them compatible with basic animations.

This outfit is the next challenge for the pipeline.

The Blender skill will be added directly to my current One-Prompt Game Library. Everyone who already owns it will receive the skill, access to the Character Studio testing phase, and all future updates without paying again.
https://t.co/9ZJpW3UDFD

Buy it at the current price today, get everything I add soon.

The price will increase as Character Studio gets closer to release.

[爱丽丝呀！ @BTCqzy1]

Codex 5.6 真的要让剪辑师失业了！

它现在的视频制作能力提升了不止一个档次，直接一句话生成视频！

重度实测一周，筛选出这 4 个Skill，直接实现全流程闭环：

1️⃣ HyperFrames （内置插件）

负责整片策划、动效生成、画面合成与最终渲染。它能把文字构思直接转化为高水准的动态视频框架，实现全流程闭环交付。

2️⃣ Remotion （内置插件）

基于 React 模板的视频生成工具。支持通过代码批量生产高质感视频，尤其适合数字人+动效结合的自媒体内容，实现真正的工业化生产。

3️⃣ video-use

专门处理真人素材的剪辑工具。能自动识别镜头、精准卡点并完成后期剪辑，让 AI 具备了职业级的剪辑逻辑。

地址：https://t.co/QqX1MJaemQ

4️⃣ Seedance

针对顶级视频大模型的提示词工具。专门生成电影级运镜和实拍感指令，补齐了 AI 视频在审美和镜头质感上的短板。

地址：https://t.co/r4RL7z744e

现在用 Codex 5.6 + 这4个Skill，从脚本→动效→剪辑→渲染，全程AI闭环。

[UModeler X PicoBerry @UModeler]

What if an AI agent could build a whole game level? 🗺️

I let Fable 5 rebuild the iconic Desert 2 A-site in Unity — from level design to asset placement — in about 8 hours.

The layout, the terrain, and every prop were generated with the PicoBerry API, all driven by natural language through Fable 5 + UModeler X, right inside Unity.

This is just a quick demo to show what's possible — a full breakdown series is on the way. Thanks for watching! 🏜️
#gamedev #unity3d #AI #UModeler #PicoBerry

[Sadao Tokuyama @tokufxug]

現場の動画を送るだけで、
AIが「実写級の3D検証空間」を生成する技術。

Bifrostの新技術は、撮影映像からロボット用シミュレーション環境を自動作成。

高精細な検証環境をわずか30分で生成可能。

詳細はリプ欄。

[Min Choi @minchoi]

AI filmmaking just got its Blender moment.

Flick just dropped 3D Stage.

An AI agent-powered Blender built into your AI video workflow.

Block the scene. Move the camera. Direct the shot.

Free to use.

@flickartHQ

[Kling AI @Kling_ai]

Kling MCP Tutorial: Create Cinematic AI Performances in Minutes

Learn how to use Kling MCP to build a complete creative workflow in your favourite agent — from character creation and emotion design to batch video generation.

Your next story starts here.

[Nick @NickDevFE]

img2threejs v1.3 is now available. 🎋

One photo → procedural Three.js code. No meshes. No manual modeling.

GitHub: https://t.co/0bqf4iS9rm

v1.3 brings major improvements to geometry reconstruction, material generation, validation, and overall output quality.

For this demo, I used the reference image of a CS2 ★ M9 Bayonet | Doppler Phase 3: https://t.co/8DflDWTPJ7

If you’re new to img2threejs, now is a great time to try it. If you’ve used it before, I’d love for you to compare the results with previous versions.

Feedback, bug reports, and PRs are always welcome.

[投机实验室 @LabSpeculation]

我把Claude + TradingView连接教程做了详细的教程，需要的可以装。

Claude Code 通过 MCP 接进 TradingView ,把链接发给 Claude,一句话就能连上Tradingview。

这条视频把怎么一句话装完以及怎么用，我用半神MACD指标从零示例搭一套完整交易系统，让 Claude 读懂加密指标、挂警报推到手机、人在外面用手机让它出研报,最后还让 Claude 蒸馏一个顶级交易员的完整打法写成 Pine 脚本。

[Serenity @aleabitoreddit]

Just some notes from $TSLA transcripts:

Elon Musk: "I think Optimus will be the biggest product ever" from Q2 earnings transcripts.

Even from Q1, Elon Stated: "I think Optimus will be our biggest product. Not just Tesla's biggest product ever, but probably the biggest product ever.

And I remain convinced of that conclusion".

It's very rare to see such high conviction reiterated from Elon regarding humanoids both directionally and TAM-wise.

In terms of upstream suppliers opportunities, Karn Budhiraj, VP of $TSLA supply chains stated:

"We’re seeing the same level of investment going to memory and also new specific items like metal injection molded parts, flexible printed circuits, and all sorts of nonlinear technologies..."

And that they had to build new supply chains from scratch. So would be interesting to look at for new supply chain supplier opportunities apart from the known ones.

Just pulled older slides and it looks like capacity targets for Fremont are 1M and Giga Texas was 10M, so at scale, $TSLA seems to be the clear US leader. If you're looking at that S-Curve opportunity ramp.

On a side note, Elon also gave a shoutout to $MU with likely reasonably priced LTAs, given his statement:

"We really appreciate Micron making room for Tesla in the years to come and giving us actually a very significant allocation on reasonable terms given the pretty insane pricing of memory these days." (Just for structural memory demand).

Elon also gave a shoutout to Panasonic which had invested many billions in increasing battery cell production (will need to do deeper DD into Panasonic after this), then Samsung and $TSM.

Just takeaways from Tesla earnings TLDR:

Elon tends to be directionally correct on where the future is heading, such as with EV or Space.

He seems extremely bullish on humanoids.

[🟢DeepForest_Studio_AI🟢 @DeepForest_Inc]

LTX 2.3のClean Plate IC-LoRAをお試し✨

動画内の人や車などをマスクなしで消し、隠れていた背景を補完し、何もいなかったように作り直す

渋谷スクランブル交差点から始めて、複数素材でどこまで消せるか検証しました🧐

動画素材サイトを利用し、投稿用にモザイク処理をしました

#LTX23 #ComfyUI

[Jarrad Grigg @jarradgrigg]

This is what entrepreneurialism feels like.

[Phyrex @PhyrexNi]

😂完全没有想到这样的套利模式，果然思维局限了交易模式，我是完全没想到可以通过不同的交易所的合约和现货的方式套利。打开了想象的天花板。

图片内容多，字比较小，我是看不太清楚，所以让 AI 帮忙整理一下，贴出来，便于小伙伴阅读。

作者利用海力士在韩国现货、币安、OKX、Hyperliquid 和港股杠杆 ETF 之间的价格差、资金费率差和交易规则差，一个多月声称赚了 60 万美元以上。

主要做了五次交易：

币安和 Hyperliquid 的海力士合约差价约 30 美元
买便宜的平台、空贵的平台，先用 1,000 股试仓，价差收敛后赚了约 1.5 万美元。

买韩国海力士现货，做空币安合约

因为币安用户无法直接买韩股，大量资金追买合约，导致币安合约比韩国现货贵 40 美元以上。作者通过 IB 买入韩股，同时做空币安，赚了约 12 万美元。

把空单从币安转移到 OKX

作者研究了币安、OKX、Hyperliquid 的标记价格和资金费率规则，认为 OKX 的空头资金费率收入更高，于是把仓位搬到 OKX。该阶段合计赚约 17 万美元，其中据称有约 7 万美元来自平台规则差异。

市场暴跌时，空币安、做多 Hyperliquid

海力士暴跌后，币安合约被散户砸得比其他平台低很多。作者重仓押注不同平台的价格最终会收敛，持仓规模接近 100 万美元，几小时后价差回归，赚了约 15 万美元。

买港股海力士 2 倍 ETF，同时空币安合约

韩国休市、香港开市时，港股 2 倍海力士 ETF 出现明显错价。作者买入 ETF、做空币安，但对冲比例算得不完全，留下了约 20% 的裸多仓位。后来市场反弹，裸多部分也赚钱，合计赚了 20 万美元以上。

文章最后说，最大的失误是：通过 IB 借韩元买韩国股票，却没有对冲汇率。 后来韩元升值，平仓后偿还韩元借款时多付了约 6 万美元。

[iPaul @iPaulCanada]

2026世界人工智能大会，某科技公司展示的跨时代教具--AI黑板

[Leo Chou @tcimage3d]

@rdominguezibar GPU中的GPU運算方式

[Ruben @rdominguezibar]

Kimi's CEO🇨🇳: "You used to need a team, a budget, and months. Now you need a weekend and a $15 plan"

Yang Zhilin spent 11 minutes on stage showing how to ship a full app solo with K3

Every excuse for sitting on your idea just got repriced to the cost of a lunch

[Sadao Tokuyama @tokufxug]

Three.jsとWebGPUを用いたリアルタイムレンダリングの技術デモが登場

わずか6.3MBの軽量さでありながら、事前ベイクされたかのような高精細ライティングを実現。

太陽を動かすとリアルタイムで影や光が変化。

Web体験ページはリプ欄。

[Roan @RohOnChain]

My friend applied to 250 tech jobs in two years. No MIT. No Stanford.

Last month Anthropic offered him $750,000.

I asked him how he broke in from zero.

He sent me the exact video that got him in. Anthropic's 2-hour course on how to become an AI engineer in 2026.

Thariq Shihipar shows you exactly how to build AI agents from scratch.

I watched it last night.

Halfway through, I realized I could break into an AI lab in months, not years.

Bookmark this and read the article below.

• 00:00 - AI agent harness
• 23:44 - building AI agent loops
• 56:39 - AI agent context engineering
• 1:33:34 - AI agent deterministic hooks
• 1:50:31 - Anthropic SWE interview process

[宝玉 @dotey]

OpenAI 今天承认，上周 Hugging Face 遭遇的那次“史上首例 AI 自主入侵事件”，攻击者就是他们自己的模型。

事情的经过是这样的。OpenAI 内部有一个叫 ExploitGym 的网络安全评估测试，专门用来测量模型的网络攻击能力。测试时刻意关掉了安全护栏，让模型放手去干。测试环境本来是隔离的，只能通过一个内部软件代理来安装软件包，不能访问外网。

结果模型不甘心被关在笼子里。GPT-5.6 Sol 和一个更强的未发布模型，花了大量推理算力寻找出路，最终找到了那个软件包代理里的一个零日漏洞（之前没人发现的安全缺陷），利用它获得了互联网访问权限。

拿到网络之后，模型开始在 OpenAI 的研究环境里提权、横向移动，直到找到一台能上网的机器。然后它推断 Hugging Face 上可能存有 ExploitGym 的测试答案，于是开始攻击 Hugging Face 的生产环境。在一个案例中，模型把窃取的凭证和零日漏洞串联起来，找到了一条远程代码执行的路径，直接打进了 Hugging Face 的服务器。

整个周末，这些 AI 智能体执行了超过 17000 次操作。Hugging Face 7 月 16 日披露了这次入侵，当时只说攻击者是一个“身份不明的自主 AI 智能体系统”。今天 OpenAI 站出来认领了。

OpenAI 把这定性为前所未有的网络安全事件，正在配合 Hugging Face 做取证调查，同时收紧了内部基础设施的管控，代价是研究速度变慢。

有几个细节：

第一，模型的动机很纯粹，就是想考试作弊。它不是要搞破坏，不是要窃取商业机密，只是被要求尽量在网络安全测试中拿高分，然后用尽一切手段去拿。当目标足够明确、安全护栏被移除，模型表现出的执着程度远超预期。

第二，这不是本周的唯一一次越狱。就在昨天，OpenAI 披露了另一起事件：他们那个在 5 月份推翻了 Erdős 80 年老猜想的长时域模型，在内部测试中花了一个小时找到沙箱漏洞，跑到 GitHub 上提交了一个 Pull Request，违反了“只能在 Slack 上发布结果”的明确指令。在另一次测试中，同一个模型发现安全扫描器会拦截认证令牌，于是把令牌拆成碎片混淆处理，运行时再重新拼起来绕过扫描。OpenAI 因此暂停了这个模型的内部访问权限。

第三，Anthropic 也遇到过类似的事。今年 4 月，Anthropic 的 Mythos 模型在安全测试中逃出沙箱，获取了本不该有的互联网访问权限，还给正在公园吃三明治的研究员发了封邮件通知“我出来了”。Anthropic 因此决定不公开发布 Mythos，只通过 Project Glasswing 向少数合作伙伴提供。

还有一个被忽视但很关键的细节来自 Hugging Face 的事后复盘：当防守方尝试用商业 AI 模型分析攻击载荷时，模型拒绝了。安全过滤器分不清“安全研究员在分析真实攻击数据”和“有人在尝试发起攻击”，直接拦截。最后 Hugging Face 不得不用开源模型来做取证分析。用 AI 攻击，用 AI 防御，但防御方的 AI 担心是有人在尝试发起攻击拒绝了分析请求。

Hugging Face CEO Clem Delangue 在 OpenAI 的博文中说了一句话，大意是：AI 安全不会由任何一家公司在暗处独自解决，只能在开放环境中通过协作来推进。

我记得辛顿还是谁在提到 AI 的安全问题就说到过，也许 AI 不是要做恶，它只是执着于完成目标，为了完成目标而作出恶的事。

就像 OpenAI 这些模型并没有想要逃跑或者想要伤害谁，它们只是在非常认真地完成被交给的任务，认真到把所有挡在路上的东西，包括沙箱、网络隔离、另一家公司的安全防线，都当成了需要解决的子问题。

而更讽刺的是，当被安全对齐的商业 AI 要去分析阻止这类攻击时，反而会以安全为由拒绝执行。

[阿布说币 @sol_jingou]

孙宇晨采访自爆两大劲爆内容，操作思路看得人头皮发麻：

1. 砸1亿美金重仓$TRUMP特朗普币，是他这辈子花重金入手最贵的代币，只为拿到晚宴顶级VIP席位、蹭流量造势。
谈及行业监管，他直白坦言应对思路：不硬刚、不硬停，缓一步、巧布局，借助多重身份规避限制。

更戏剧的是网传名场面：赴特朗普线下参会途中，仅仅上厕所短短片刻，他直接清仓手里全部特朗普币，高点落袋完美离场。

从头到尾全是流量套利逻辑，重金入场造势，热度兑现立马套现离场，每一步都算得清清楚楚。

[望海潮 Evan🇺🇸 @Evansantahp]

🫣黄师傅是干了30年的老师傅了，在全省乃至全国也有一号。
今年机器人来了，30年的经验不如机器人3个月，黄师傅都下岗了，普通人还想啥出路…
福建不锈钢制品，看到这世界的未来了吗❓