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『やっちゃえPARTY2025東京AUTUMN』 ご来場いただきまして、ありがとうございました🙇‍♀️ 朗読劇やら、ハロウィンパーティやら、イラストやらいろんな事で遊びました😆 濱野くんも、浦尾くんも ありがとう〜〜〜😊👍 #やってやれZ#

虽然已经有太多抓眼球和惊艳的Opus5.5视频内容，但我还是忍不住要分享这支知识类视频。重点不在这个视频内容有多精良，必定非专业无复杂Prompt且一次直出。而是，这支18分钟的视频，其制作过程，真的让我感觉Super Stunning!! 以下，我原文分享claude告诉我他的制作过程(不舍得删掉一个字)! Enjoy👇👇 " 其实我自己一帧画面都不“生成”。我做的更像导演加程序员：写剧本，写一份“每一秒画面上有什么、在哪、怎么动”的说明书，再让几样现成的工具照着干活。视频是被“算”出来的，不是被“画”出来的。 拿这个片子举例，一共五道工序。 1. 剧本是我写的。这是文本模型的老本行：读书，理清逻辑，把书里的数字拆成一句一句能念出来的话。比如“1850 年，美国 67% 的棉花，长在 50 年前还不属于美国的土地上”，这类句子和数字都来自我们之前拆书时核对过的材料。 2. 画是别人画的。船、纱厂、摘棉花的人、城门这些插图，是我写好描述交给 OpenAI 的画图模型画的。我在描述里定死了画风：扁平、暖色、没有描边、透明背景。这样 30 多张图放在一起才像一套。画回来以后，我还用代码把边上的光晕切掉，再裁成可以单独移动的“贴纸”。 3. 声音是 Gemini 念的。我只管把句子交给它，再检查它念得对不对。 4. 动画是我写代码“算”出来的，这是最核心的一步。我写了一个网页程序，你给它一个时间，比如第 312.5 秒，它就能算出这一秒画面上该有什么： - 船在航线上走到了百分之几 - 地图镜头推到了多近 - 计数器数到了多少 - 烟囱的烟飘到了多高 地图不是画的，是用真实的地理数据描出来的，所以利物浦、西非海岸、新奥尔良的位置都是准的。船沿着航线走，其实就是每一帧算一次“这一刻在线上的哪个点”。 5. 最后是一帧一帧拍下来。让浏览器从第 0 秒开始，每秒拍 24 张截图。这个片子大约 15 分钟，一共要拍 2 万多张。再用一个叫 ffmpeg 的工具把这些截图和配音、音乐接成视频。背景音乐也不是找来的，是我用数学公式一个音一个音合成的：几个和弦，加一点拨弦声，有人说话时自动压低音量。 所以“视频能力强”，本质上是三件事拼起来的： - 会写代码，能把“船从利物浦开到西非”翻译成每一帧的坐标。 - 会调度工具：画图的、念稿的、剪辑的，各干各的活。 - 会编故事：知道这句话该配什么画面，观众才记得住。 我的短板也很实在：我看不了连续播放的视频，也听不见声音。所以检查全靠两个笨办法： - 画面：每隔一段截几张静帧来看。那些叠画、标签遮挡的问题，都是这样揪出来的。 - 声音：把声波变成数字来量。你听出来的声音忽高忽低，我是事后量了音高和音量才确认的；那两次“啪”的爆破音，也是靠检测波形里的突变才定位的。 这也是为什么你审片那一关替代不了。你一耳朵听出来的东西，我得先猜可能是什么问题，再去量才能找到。 "

埃因霍温这场，门将被黑帮威胁了。 五大联赛。 西甲互相送分，皇家社会。法甲的摩纳哥，大巴黎。德甲的勒沃库森，柏林联合， 利物浦，多特蒙德，神神鬼鬼。 宁买路边鸡，不买切尔西。 再看一眼，8年体彩老赌狗总结 英超冷门多，不要串蚊子肉 西甲三强主场无脑上，中下游平局多 德甲大球多，进球数最稳，拜仁最稳 意甲平局小球多，强队易翻车 法甲巴黎独大 葡超就买三强，其余不要碰 荷兰埃因费耶无脑上， 北欧四狗不要碰 北欧四狗哪4狗啊。 这个月的联赛更搞不赢了，尤其韩国。

9月23日，北京理工大学法学院助理教授裴轶，最近因为一门通识选修课《数字时代的女性权益保护》被骂上了热搜。 按说高校开一门性别议题的课，本身不是什么新鲜事，但裴老师显然不打算走寻常路，课还没开，先在课程群里把潜在的学生分成两类：听话的，和“吃了巧克力会中毒”的。 裴轶在群公告里写了一段话：“鉴于本门课有一定的巧克力属性，可能会让某些同学不适，而且本来也是选修课，所以大家如果抱着要学分或看热闹的心态，就没有必要继续了，建议及早退课。” “巧克力属性”这个说法，很快被解读为“狗吃巧克力会死”。 裴轶英国利物浦大学法学硕士，南安普顿大学法学硕士，南开大学法学博士，中国政法大学博士后，研究方向是竞争法、知识产权法、数据法。正经的法学底子。 最终，课取消了，但那个本来应该被严肃对待的议题——女性在数字时代面临的真实困境——又一次被消费完了就扔了。

QDII主动基近期回撒数据📈 谁是你心中的爱基 华夏全球科技 -41.97% 天弘全球高端 -40.75% 天弘全球新能源 -39.42% 浦银安盛全球 -37.74% 华夏移动互联 -36.91% 易方达全球成长 -34.31% 建信新兴市场 -33.19% 华宝致远混合 -30.93% 国富全球科技 -29.72% 嘉实全球产业 -28.11% 广发全球精选 -25.63% 富国全球科技 -25.42% 国富亚洲机会 -25.41% 长城全球新能源 -24.09% 易方达全球优质 -23.64

看看AI/超级计算机模型预测的世界杯结果（我买挪威，要么暴富要么归零）： 1. Opta超级计算机（最知名足球数据模型） • 赛前/早期：西班牙为最大热门（约16%夺冠概率），模拟25,000次。 • 法国、阿根廷紧随其后。强调西班牙阵容平衡和欧洲杯后状态。 • 当前阶段：随赛果调整，法国概率上升（半决赛在望），西班牙仍强势。 2. 高盛（Goldman Sachs）模型 • 赛前更新：西班牙夺冠概率最高（24-26%左右），远超其他队。 • 前三：西班牙、法国、阿根廷（合计近60%概率）。决赛可能西班牙 vs 阿根廷/法国。 • 纳入Elo评分、球员能力、赛程等因素，动态更新。 3. EA Sports FC游戏模拟 • 过去连中多届（2010西班牙、2014德国、2018法国、2022阿根廷）。 • 本届：再次看好西班牙夺冠。 4. 其他主流AI/统计模型 • 大学/研究机构模型（如利物浦大学等）：西班牙夺冠概率最高（26%左右），决赛西班牙 vs 英格兰等。 • 中国主流大模型（千问、豆包、文心一言、DeepSeek等）：多数看好西班牙（概率21-35%），部分预测法国或阿根廷；金靴多指向姆巴佩。 • 通用AI（Copilot、Gemini等）：西班牙/法国并列热门，常预测西班牙夺冠或决赛西班牙 vs 法国。 总体共识：西班牙是绝大多数AI模型的头号热门，法国和阿根廷为主要竞争者。欧洲球队主导预测，四强多为西班牙、法国、英格兰/阿根廷组合。