与「中文字幕」相关的搜索结果

【习川会晚宴：川普约习近平饭后去看工地，全场笑翻】 川普忒TM会整活了。9月24日的白宫国宴上，他不仅向习近平赠送了一件白头鹰雕塑，还在讲话中邀请习近平饭后一起去看白宫新宴会厅的施工现场。 这座宴会厅建成后可容纳约1000人，川普对今天现场太小耿耿于怀。 听到中美元首吃完国宴还要去“看工地”，现场宾客笑成一片。 完整中文字幕版参考：

Codex太牛逼了！以后“剪映”的500块年费可以省下了！ 1，在X、抖音、油管上找热门视频 2，下载到本地 3，写好提示词，丢给 HyperFrames 4，90秒精华版视频直接生成，还带字幕和旁白 我需要做的，就只是按下「回车」而已。 这次用到是一个叫HyperFrames的开源工具，教程和生成视频的 Prompt 我都放第一条回复里了，需要的同学直接抄即可。 本次生成全程没动手，一套提示词，然后它就自己开干—— → 读取 17 分钟原视频 → 提取并转录英文语音 → 理解完整内容 → 挑出最值得看的片段 → 重写 90 秒中文叙事 → 裁剪原视频素材 → 加中文字幕、标题、信息卡片和动画 → 调用 HyperFrames 制作 → 自己检查 → 最后直接给我吐了一个 MP4 向天发誓，我全程没打开「剪映」！ 以后再看到一条 20 分钟英文教程，甚至不用自己看完。把原片扔进去，告诉 Codex：“给中国用户重新讲一遍。” 剩下的，它自己就干完了。 #Codex# #HyperFrames#

大家注意一下， 收到邮件，推特的创作者收益分成计划已终止，最后一笔款项将于本周五，9月11日发放。 大家需要手动去 Creator Studio → Original Content Rewards 然后如果有资格，会显示 Eligible， 那么就选 10 篇近期最好的原创文提交申请即可，审核通过还是可以继续拿收益分成，有可能会更多一些 因为新的分成模式，更鼓励原创，提到了所谓 Qualified Impressions 这个概念，这个需要：Premium 用户 + Home 首页信息流 + 至少看到帖子 50%， 那么以后纯新闻搬运、别人视频加中文字幕、简单翻译别人推文、Quote 后只写一两句话、抽奖/喊单/互动诱导，以及大量依赖别人图片的视频内容，这些都会被打压的。 新制度的方向明显是在奖励： 真人账号 + 原创观点 + 高质量 Premium 用户阅读。 大家加油吧！

用 Codex 5.6＋这个工具，普通人也能轻松月入过万 你可能不信，90% 的普通人不知道，MoneyPrinterTurbo 赚钱可以这么简单，下面一步一步教给你。 这个AI 短视频工具直接帮你自动赚钱，目前在 GitHub 已经获得 11 万＋Star。 你只需要输入一个主题或关键词，它就能自动完成：生成短视频脚本；制作 AI 旁白 匹配高清素材；添加字幕和背景音乐；导出 TikTok、Reels、YouTube Shorts 成片 不会部署也没关系，直接把下面这段提示词发给 Codex： 「请读取： MoneyPrinterTurbo。检查当前电脑环境和依赖，缺少什么就自动安装；遇到关键步骤再询问我。安装完成后，以『每天一个实用 AI 工具』为主题，生成一条 30 秒、9:16、中文字幕、中文女声的短视频，并返回最终视频文件路径。」 工具部署完成后，真正赚钱只需要三步： 第一步，选择一个垂直赛道，比如 AI 工具、装修、房产、留学、餐饮探店或本地商家。 第二步，让 Codex 5.6 批量生成选题、脚本和任务，再交给 MoneyPrinterTurbo 自动生产短视频。 第三步，开通TikTok、Youtube上传视频，每个月流量收入也能过10000元。或者拿着成片去找商家、博主和工作室，提供短视频代制作服务。一个客户每月收费 2999 元，只需要稳定服务 4 个客户，月收入就是 11996 元。 赚钱公式： Codex 自动执行＋MoneyPrinterTurbo 批量出片＋垂直行业获客 + 你立即行动＝可复制的短视频生意

【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。