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我的天，四个真人外国演员授权自身形象，他们的 AI 分身竟然一起主演了一部 110 分钟的纯 AI 电影！ 成本 200 万美元，28人用了近一个月时间，近 1000 份制作级素材和 100+ 个场景，在纽约完成全球首映，《The Cully Hill Boys》的制作投入在AI影视界可谓是空前浩大。 但我觉得更夸张的是，Higgsfield竟然把制作方法完全开源了！所有提示词、所有素材，全部公开！ 一年前我做 YouTube 到 15 万订阅时，Higgsfield那个时候还只能“生成一条视频”，现在已经开始“生成一部电影”，甚至把背后的完整工作流一起交了出来。。。 以前普通AIGC创作者看到一部厉害的 AI 电影，只能把它投喂给Gemini，慢慢拉片，倒推提示词学习。 但现在你可以直接拿到所有核心提示词和素材，直入要害地看专业影视团队怎么处理人物一致性、组织复杂镜头、搭建场景和管理素材，甚至照着其中任何一部分重新上手跑一遍。 这是我自己亲身实践以及从《The Cully Hill Boys》制作中提炼出来的一些方法： 1.先生成所有人物图和场景图，固定下来，最好给人物多生成几套不同场景的服装。 2.多用参考图，保持人物一致性和环境一致性 3.多学习开源的核心提示词，有一些只能用英文，模型才能比较好的理解 4.前期手搓提示词，熟悉提示词对应的影视效果 5.打牢AI影视基础，景别、构图、特殊镜头...这些都要学会 6.记录每一次失败的提示词和视频，因为这些是真金白银换来的经验 对做 AI 视频的人来说，这部公开的AI电影就是无价之宝，真心建议大家收藏，然后慢慢学习，最后去国内降维打击。 《The Cully Hill Boys》完全由Higgsfield上面的Seedance2.5制作！

挖到一个 A 股开源投研神器 —— TradingAgents-Astock 专门为 A 股深度定制，数据源完全免费，mootdx + 东财 + 新浪 + 腾讯财经 + 同花顺等直连，无需 API Key，龙虎榜、解禁、资金流一应俱全。 内置 7 个 Agent 分析师，含政策、游资、解禁 3 个 A 股特化角色。 多头空头会议室对账，最终输出考虑 T+1、涨跌停等规则的实操方案。 国内直连也很丝滑，支持 DeepSeek、MiniMax、通义、Claude 等 9 个大模型随意切。 Web UI 和 CLI 都有，不写代码也能用 仅做开源分享，非投资建议 地址：

当代一个年轻人最顶级的状态就是： 一人公司 全球旅居 不买车 不买房 无负债 一个人 一台电脑 一套ai工作流 一套现金流系统 再加上长期投资能力 这可能就是这个时代 年轻人最清醒 最高级的生活方式

《外企产品经理教你一分钟创建AI Skill》 Skill 根本不用特意去写。 你就正常把一件事从头到尾干完一遍， 然后回头跟 AI 说一句： 把咱们讨论的这套流程，帮我创建一个 skill。 就完事了，它自己就生成了。 下次再做同样的工作流， 一句话调用这个 skill， 直接就给你做好了。 把你干过的每一个认真跑完的工作流程， 都存成一个 skill。 下次，就不用再从头来一遍了。 #AI# #Skill# #AI工具#

最近拿到一台 vivo X Fold6 测试。 测完之后最让我上头的功能叫原子工作台。左边开小红书，右边开我做的这个笔记 App，看到喜欢的东西，拖过去就自动成了笔记。 整个过程不用切 App，不用复制粘贴，不用截图发给自己。非常方便。 之前一直有个痛点，刷到有用的内容，要么截图发给自己，要么复制到备忘录里再整理，碎片信息散落在各处，回头找也找不到。我就想，既然 Fold6 能分屏，为什么不干脆 vibe coding 一个笔记 App 呢？ Fold6 这个原子工作台，能以任意角度分屏，组合任意的窗口，这个 app 就是为专门为这种“边看边收”的场景做的。 折叠屏的价值其实不是窗口变大，而是一块屏幕上同时开着多个窗口，人不用来回切换，不用切换 context。 现在左边看，右边收，随手拖进去就是一条结构化的笔记。信息一边收集一边整理一边归档，整个流程一气呵成。 体验下来 Fold6 可能是手机中最佳AI搭子，还有为大屏专门设计的OS系统OriginOS 6 Fold。大屏让 AI 的输出有地方放，分屏让 AI 和你的操作可以同时进行，不用来回复制粘贴。 还有一个特别实用的点，你可以把这个工作流一键保存到桌面，成为一个快捷方式。后面随时点一下就能快速打开这个组合，直接用。你设置好之后，以后每次想用的时候一秒就能调出来，非常省事。 这种随时拖、随手整理的方式，能极大提升生产力。

一张游戏原画到可用的3D模型，AI 工作流一小时搞定。核心技巧：拆零件 整体流程：Gemini 生成参考图 → Rodin 生成3D模型 → ZBrush 组装微调 但关键不在工具，在方法。直接把整张原画丢给 AI 生成3D模型，出来的东西一定是糊的、粘连的、细节全丢。这是所有人踩过的坑 这个视频的做法是：先把角色拆成零件 帽子、耳机、头发、光头素模、身体装备，每个部件单独让 Gemini 生成三视图（正面、侧面、背面），然后每个部件单独丢进 Rodin 生成3D 还有一个细节很重要：生成参考图时要求去掉颜色和材质，只要灰色素模效果，光照均匀无阴影。这样3D生成工具才能专注识别几何结构而不被贴图干扰 最后在 ZBrush 里像搭积木一样拼起来，修一下眼窝、平滑连接处，就能用了 分拆生成 > 整体生成，这个认知值几千块的建模外包费

优必选官方放出的机器人是这个样子，而且外观还可以定制。 优必选上市六年来，现金流一直为负。 作为曾经的机器人第一股，如今风头也被宇树盖过。 作为翻身仗的主力产品，我建议 #优必选# 产品外观只是一个方面，最重要的是一定要逼真😁 同意的请点赞😜

发现了个真正能让AI Skill变现的硬核平台 @finchip_ai ！ 平台现在还在早期的Beta阶段，但Skill市场、Builder发布工具、多链部署、Agent CLI这些核心功能已经全部可用，积分体系也正式跑起来了。 后续大概率会跟代币空投和生态奖励深度挂钩，这个阶段深度参与，说不定能吃到最大一波红利。 以前玩AI Agent，总觉得最头疼的就是Skill质量拉胯。开源东西要么效果一般、代码乱七八糟，要么安全隐患一大堆。更气人的是，好不容易调出一个靠谱的Prompt和工作流，一分享出去马上就被复制得满天飞，创作者根本没动力持续迭代升级。 @finchip_ai 的切入点完全不一样——它直接把AI Skill做成了链上资产！创作者上传能力后，可以轻松设置价格、权限和版税；用户或Agent要用就必须先Mint，所有权、交易记录、收益分成全部上链。这下高质量Skill终于有了被尊重的土壤，创作者也能真正赚到钱，持续打磨迭代，高质量内容自然源源不断。我觉得这才是AI Agent下一阶段该拼的“能力层”基础设施。 我自己深度体验了下，超级丝滑：直接从GitHub导入仓库，或者上传本地文件，几分钟就能生成Chip并完成Mint（目前还是免费的）。 我挂了一个Finance类的价差监控Skill，它会自动扫描跨链和各大交易所的异常信号，实时推送给我。有好几次短时套利机会，它甚至比我自己刷信息流还早发现！ 最后提一下重点福利：我刚拿到了一批OG金标邀请码，有需要的，可以私信我领取，注册能直接领取2000积分（普通的注册只有100），积分关联未来空投！ 传送门🔗： #AI# #AIAgent# #Finchip# #Web3# #Crypto#

比特小鹿卖币降债，并发行3亿美金可转换票据 比特小鹿 排第一了。虽2025财年净利润为65.60百万美元，同比增加110.95%；其中营业收入为6.20亿美元，同比增加77.14%，但自由现金流一直没改善，事实上是更糟糕了， 25年第4季度，更是负6.5亿美金，负债是19.4亿美金，其中短期债务7.63亿美元，资产负债比为1.45，流动比率为0.92，Equity Value 只有8.6亿美金。 卖币是为了降债，增加流动性，扩充算力和电力资产战略。业绩公布后，后宣布发行3亿美金的可转换票据，大幅扩张算力与电力资产。 他有自己的矿机，便宜的水电资源，他的挖矿成本更低。把币以现币价清理掉，是理性合理的选项。 也侧面折射了矿机制造商，在熊市环境下，从以前的一机器难求，到现在自己亲自下场参赛，在多个周期都是选项之一，在牛市到来时，会有不错的回报。 无论在AI Data Center或矿机设计、制造、开矿场业务，事实上是基金密集，高杠杆的业务，周期性很强。 顺带一提，小鹿在026 年 1 月全球总电力容量达 3.0 GW，其中已上线 1.66 GW，并在美国、挪威、不丹、埃塞俄比亚等地推进 HPC/AI 与加密挖矿电力基础设施扩张。 AI算力中心才是其未来！

Agent 有两个变量，一个是控制任务走向的 workflow 工作流，一个是控制内容生成的 context 上下文。 1）如果 workflow 和 context 的确定性都很高，这类任务就容易被自动化，类似传统 RPA，比如在处理发票处理、表单填报任务时，AI 更多是粘合剂，发挥空间比较有限。 2）如果 workflow 确定但 context 不确定，也就是流程固定但输入多变，就需要 Agent 在语义和理解上补全，比如客服问答、合同解析，需要通过外部检索、知识图谱等工具来弥补信息的缺口，让推理结果更符合预期。 3）如果 workflow 不确定但 context 确定，也就是输入清晰但走法多样，Agent 就要去自主规划路径，例如市场分析报告生成、个性化推荐等，大多数 End-to-End RL Agent 都擅长做这类任务，因为它们在训练阶段就习得了大量的路径规划和解题思路。 4）而当 workflow 和 context 都不确定时，就是最复杂的场景了，既要推理也要探索，像创新方案设计、跨部门信息收集等，这类更偏向于通用型 Agent，它的执行效果，取决于给它配备的工具丰富度，尤其是编程能力要最大化开放，例如让它学会去 Github 找仓库克隆并修改代码来解决问题，让它像人一样干活儿。 所以，要把 Agent 做好，首先要明确场景。本质上，自动化解决的是“确定性”问题，而智能化解决的是“不确定性”问题。