与「中文字幕」相关的搜索结果

【CzechPorn 】捷克街头真实搭讪🔞 完整版👇 搭讪只是前戏，“深入交流”才是正片。 从街头偶遇到钞能力诱惑，从陌生搭讪到酒店约会。 真实反应、真实后续，全部收录无删减。 #捷克街头搭讪# #Publicagent# #社交实验# #中文字幕#

出片效果很棒！直接开源。 VellumReel · 卷影 ——把文字变成竖屏叙事视频的本地流水线 给它书摘、读后感或整篇小说,它输出可复现、可校验的 叙事视频。 一切皆文本 ——项目、字幕、镜头、可审阅、可版本管理、可批量出片 中文字幕做到位 — 语义分屏、停顿合并、关键词强调,对话和引用各有语气 声音说了算 — 真实旁白时长决定镜头边界,自动拼接 + 响度规整 克制的电影感 — 镜头运动、调色、转场都在,但不炫技 出片即验片 — 渲染前查画幅时间轴,导出后 FFmpeg 抽帧自检 MIT 许可,TypeScript + Remotion。 🔗

两年多前，Google 联合创始人 Sergey Brin 也曾站在 AGI House，承认 Google 在大模型上落后了，并说要追赶回来。 后来的结果大家都看到了：Gemini 一路追上来，半年前 Gemini 3 发布时，Google 至少在很多维度重新回到了第一梯队。 但六个月后，局面又变了。 这一次，仍然战斗在一线的 Sergey 再次回到 AGI House，做了一场新的 Q&A：他怎么看 AGI 和超级智能，怎么看 Transformer、世界模型和 AI for Science，Google 为什么现在重仓 coding agent，他和 Demis、Corey 在 Gemini 上到底怎么分工，以及他是否还相信 Google 能再追上来。 下面划重点： Google 重新把 coding 放到最高优先级之一。 Sergey 承认，他们可能更早就该深度关注 coding。现在 Google 已经非常专注于这个方向。 他对 Gemini 仍然有信心，但也承认竞争对手在 coding 上进步很快。 他提到，某些模型在长时间、深度 coding 任务上表现很好；而 Gemini Flash 的优势在于速度，适合交互式快速迭代。 他认为 AGI 的关键不只是“会回答问题”，而是能自我改进。 他个人更倾向于把 AGI 理解为一种能够改进自己的 AI，而不是单纯“什么人类任务都能做”。 世界模型很重要，尤其是如果 AI 要进入物理世界。 如果 AI 要做人类能做的事，就必须理解世界、预测行动后果，并和现实世界互动，这会延伸到机器人、多模态和视频模型。 Transformer 可能还没到头。 他认为 Transformer 已经从文本扩展到图像、视频等场景，而且不断演化。类似 Transformer 的架构，有可能继续走向 AGI。 他在 Google 内部的角色更像“推动者”而不是正式负责人。 Corey、Demis 等人负责组织和交付，Sergey 则不断追问团队有没有漏掉重要方向、有没有低估某些优先级。 他对“AI 会取代人类意义”没那么悲观。 他用国际象棋和围棋举例：机器超过人类后，人类并没有停止下棋，反而借助 AI 变得更强。 整体听下来，你能看到 Google 内部现在的真实焦虑和重心：AGI、自我改进、coding agent、世界模型，以及用 AI 来构建下一代 AI。 （中文字幕视频）

以下是马斯克请大家免费看的电影“公民义警”《Citizen Vigilante》片段🎬，有中文字幕。 对话场景： 男主角：你的儿子和他的朋友们强J了那个14岁的女孩。 罪犯的父亲： 他还年轻，什么都不懂…… 男主角：她不得不靠手和膝盖爬出那些灌木丛。现在她每一天都活在恐惧中，害怕你和你朋友们会做什么——尤其是你们被无罪释放之后。 顺便说一句，你律师干得真不错，把他们描绘成受害者。 唯一的问题是，从那件事发生后，我在你的社交媒体上没看到任何悔意。事实上，我记得你说过她活该——意思是她穿得不对，只是穿迷你裙就让男孩们发情……你写过她活该。 罪犯的父亲： 我教给他我们家庭的价值观。 主角： 好吧，如果这就是你们的价值观——认为美国和欧洲的女人就活该被强奸…… 你知道我怎么想的吗？我不认为从你们国家跑出来的都是好人，我觉得是坏人出来了。 你们把你们那套过时的价值体系也一起带来了——你们对宗教的忠诚胜过民主，胜过其他一切，包括法治。 这个片段是电影中主角（Armie Hammer饰演的vigilante）对移民背景的强J犯及其家属的激烈对质，带有强烈的社会批判色彩。

YouTube百万博主Dan用自身经验，从卖数字产品开始如何一步步变成百万博主，最重要的学习方法视频 中文字幕 学习能力永远都是最重要的，可惜我们小时候都在死记硬背，尤其在AI时代下，知识平权，不再需要记忆那么多的时候，你如何能快速掌握学习能力，这个能力才至关重要 收藏起来吧

非常建议每一个选择计算机系的大学生，在大学时期将cs336啃完，不开中文字幕，只开英文字幕。啃完之后，你对LLM的理解和英语能力至少在国内前百分之1%。 这门课超过国内任何一所大学里面计算机的课程。 《Stanford CS336: Language Modeling from Scratch》 是一门斯坦福大学计算机科学系的课程，这门课每一年春季都会有，每一年都会在油管免费开放。 里面的内容非常前沿而且实用，目前油管上的版本是25年的版本，第一节课提到的模型已经是GPT-4。而与此同时，国内的计算机课程还在用着至少5年前的PPT。 依稀记得，我的第一节C语言课程，PPT的里面的演示系统是XP... 啃完CS336，你会收获LLM的全栈技术栈，从数据收集，清洗，模型训练，优化，评估到部署，Transforemer架构，注意力机制，各种目前最新的机器学习训练方法 这门课的目标就是从头让你手搓一个LLM，亲手实现完整的pipeline。 两位主要讲师： 1、Percy Liang MIT 本科 + MEng，UC Berkeley 博士（2011）。曾在 Google 做 post-doc，后加入 Stanford 任教。 2、Tatsu Harvard 本科（统计与数学），MIT 博士（co-advised by Tommi Jaakkola 和 David Gifford），之后在 Stanford 做 Percy Liang 和 John Duchi 的 post-doc 耐心啃完这个，所有计算机课程几乎都不需要上了...因为在过程中必然会遇到很多不懂的点，边学边查，然后顺带就把学校关于机器学习和深度学习的专业课给学完了。 如果刚上大一，可以先看cs50，然后再到cs336，先稍微打点计算机的基础。 与此同时，一定要把线性代数学好，将高数丢了都要把线性代数学好，线性代数是机器学习的底层DNA。 如果线性代数没有学好，会比较难理解神经网络，相当于没学好加减乘除就想去求导。

别再乱找零散教程！这套免费Codex入门课堪称目前最全，80分钟带中文字幕，零基础直接上手。 AI编程两大主力Codex、Claude Code一次讲透，系统学习效率远超碎片化自学。 建议立刻收藏，周末实操巩固！

这可能是目前最全的 Codex 入门教程了，80分钟，已加中文字幕，建议收藏慢慢看 Codex 是 OpenAI 的 AI 编程代理，跟 Claude Code 是直接竞品。很多人听说了但一直没上手，要么不知道从哪开始，要么看了官方文档还是一头雾水 这个教程从零开始讲，适合完全没用过的人。80分钟很长，但看完基本就能上手了 为什么值得现在学 Codex： 之前发过 openai/skills 技能目录（22k Star）、Codex 黑客松上有人用 MCP 打通 ChatGPT 实现额度翻倍、还有人用它做赛博朋克动画网站。Codex 的生态正在快速成型 Claude Code 和 Codex 现在是 AI 编程工具的两极。只会用一个不够，两个都会才能在不同场景选最合适的 80分钟一次性讲透，比你自己零散摸索省很多时间 先收藏，周末找个整块时间跟着做一遍，比看十篇碎片文章都有用

国外大神录了一个11分钟的教程，用 AI 从零做了一个赛博朋克动画网站，看完我沉默了（已加中文字幕） 滚动页面背景视频跟着播、鼠标移动有视差、卡片是磨砂玻璃质感、字体是定制艺术体。这种效果找外包做报价至少大几千 他用 GPT 5.5 + Codex，11分钟搞定 最绝的是他的工作流： 不是上来就让 AI 写代码，先去 Pinterest 找视觉参考，去 找现成的动画效果提示词，用 生成赛博朋克视频素材 然后把这些参考图、现成的 CSS 代码、具体的交互描述一起喂给 Codex。AI 拿到的不是一句模糊的"做个酷网站"，是精确的视觉方向 + 可用的代码片段 滚动驱动视频播放、液体玻璃效果这些以前要手写 GSAP 调半天的东西，他一个提示词就出来了 React + Vite + TypeScript + Tailwind + GSAP，全套技术栈 AI 自动配好 看完最大的感受是：差距不在工具上，在于怎么用。同一个 Codex，大部分人做出来像学生作业，这哥们做出来像设计公司的作品

Ali Abdaal 出了一个 Claude 全流程 AI 自动化教程，60分钟从零开始 Ali Abdaal 是剑桥医学院出身的生产力博主，YouTube 几百万粉。他的内容有一个特点：不讲理论，全是实操，跟着做就能跑通 这个视频覆盖了 Claude 从入门到实际干活的完整链路。适合两种人： 一种是还没怎么用过 Claude 的，想知道它到底能帮你干什么 另一种是已经在用了但停留在"问一句答一句"阶段的，想知道怎么让它自动化处理重复性工作 加了中文字幕方便大家看。60分钟不算短，但信息密度很高，建议找个整块时间看完 用 AI 提效这件事，最大的门槛不是技术，是你不知道它能干什么。看完这个基本就有概念了