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AI工具爱好者发烧友 专注于研究使用各种AI工具 这是属于AGI的时代
只有拥抱AI才是把握未来的流量密码 欢迎参与到这次人类有史以来最大的一次科技盛宴

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🤖 DeepSeek Harness 官方桌面端 v0.1.7 RC.1
📦 AI工具 ｜ Windows / macOS ｜ 官方客户端
➤ DeepSeek Harness 官方桌面版
➤ 无需安装 Node.js
➤ 无需打开终端
➤ 无需通过浏览器使用
➤ 下载后双击即可运行
➤ 提供 Windows x64 版本
➤ 提供 macOS ARM64 版本
➤ 官方桌面端持续更新
📌 简单说：
👉 DeepSeek Harness 现在提供官方桌面客户端，不需要额外安装 Node 或通过终端、浏览器运行，下载安装包后即可直接使用。

🪟 Windows x64：
官方下载 (https://t.co/IrbgTImR1w)

🍎 macOS ARM64：
官方下载 (https://t.co/v6UXv6q2n5)

📖 官方说明：
Desktop README (https://t.co/sjRu6nMdMg)

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我的AI数字人来了！

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祝各位X友 中秋佳节快乐！

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复刻成功

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预告一下接���来将会拆解这个视频的整个制作流程跟提示词以及制作方法！敬请期待！

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抖音 @陶阿狗君 带火的 "Google Maps 地图转场" 玩法完整拆解流程
https://t.co/6mC6iYVNRT

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素材已经有了直接拿去用！
成片合成 SOP（剪映，约 15 分钟）

1. 建项目：新建 9:16 项目，先导入卡点音乐，选中音频 "踩点 → 自动踩点（节拍 2）"。
2. 排镜头：按 开场→上海→伦敦→纽约→东京 放主轨道并裁剪 —— 开场取约 4 秒，每座城市取约 2 秒（前 0.5 秒转身落地 + 后 1.5 秒展示）。
3. 加转场：城市段之间加 "运镜 → 旋转" 或动感模糊，时长 0.3–0.5 秒，方向与人物转身一致；开场到上海用旋转模糊衔接（图钉落下后直接转）。
4. 叠地图 UI：顶部搜索框、右侧按钮、底部地点卡片作为贴纸叠上，城市切换时同步换成对应城市名（截图或自制均可）。
5. 加图钉：约 2.5 秒处让红色 pin 落到头顶、缩放 0→110%→100% 回弹，转场时压扁或消失。
6. 对卡点：把上海落地对齐约 4.2 秒的 drop，之后每 2 秒一座城市，全部压在黄色节拍点上。
7. 导出：1080×1920、30fps。

这样就得到一条和原片同款的 "Google Maps 巨人城市穿梭" 视频。

想看完整拆解流程的评论区留言！

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赛博装备

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@SexyMichill @MEXCZH

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@elonmusk The fear narrative did get unusually loud lately. Capability is advancing fast, but the sudden coordinated doom talk feels more like messaging than new evidence.

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大降价时代来临，GPT 6 Sol 和 Luna 降价 50%，Opus 5.5 降价 40%
今天，GPT 6 全系列更新，Sol 和 Luna 价格下降 50%，并且学会了说人，而 Terra 消失了。
GPT 6 Sol 和 Luna 使用了与 Astra 类似的训练方法，能力更强，对齐更好，价格更低。
在 AutomationBench中，GPT 6 Sol 的表现超越了 Opus 5 的同时，只用了其 9% 的成本，便���10倍。
GPT 6 Sol 和 Luna 的语言风格和 Astra 相同，表达更清晰，黑更少，言简意赅，减少不必要的细节。明显减少了破折号的使用。这可能意味着模型的写作能力的提升（需要进一步测试体验）
GPT 6 Sol 在 OSWorld 2.0 等某些指标上不如 GPT 5.6 Sol，这是需要注意的。同时这也暴露出了一个真正的问，现在的指标有几个是准确的？
OpenAI 这次还特别改进了缓存机制，实现了更高的缓存命中率（他们终于学会了ds的技术），第三方开发者和用户都可以更省钱了。
同时 A 社也在今天发布了 Opus 5.5，象征性地降价了 20%，缓存降价了 60%，在 Agent 任务中，综合下降约 40% 。不过 A 社已经开始全面禁止中���客户使用（注意不只是中国公司），并且还要在 API 贵 10 倍的情况下强制收集客户数据，还会随时公开隐点赞息，实在是离谱。
我们终于迎来了大模型的大降价时代，感谢竞争，感谢 DeepSeek 和 GLM，请不要停，请继续降。

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@10086110x 用得少就该买长效的，包月适合天天狂下的，你这用量完全对得上一次性1000G

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打不开的可以试试下面的链接
夸克链接：https://t.co/RLxO98dFZ6

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@susanryanlin 这套配色真的绝了，黄腰带水瓶我直接爱了，蹲一个

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@monicaa_AI Send please 🙏

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@ytflzyyds @cz_binance 吸引力法则

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@lksmlabc 这些索引bot都挺方便，谢谢整理 收藏

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@chaoxiao 听说有很多福利姬在上面卖服务

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本地模型部署也有天梯图？？
先说一个本地部署AI的“隐形门槛”！！
模型该怎么选？
机器的配置最大限度可以跑什么模型？
哪个模型的性价比最高？
这些都是问！！
同一个模型，7B、14B、32B、量化版本一大堆；
再叠加显存、内存、上下文、推理框架。
很多人看到都是一脸懵！
推荐一个很实用的开源工具：llmfit。
可以说是本地部署AI小白必备神器！我也是才知道这个工具！
它会先识别你的 CPU、内存、GPU/显存和运行后端，然后把模型清单按照 内存适配、速度、质量、上下文长度四个维度重新排序，直接告诉你：你的电脑最适合跑什么。
支持Ollama、llama.cpp、MLX、LM Studio，而且更方便的是多显卡、MoE、动态量化也都帮你考虑进去了；默认还有 TUI，可以像看天梯图一样挑模型。