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@lifesinger 而且我认为，youmind的竞品不应该是lovart（我认为他是一个服务于非设计师但是有设计需求的人群，短期高频产品），libtv则是完全的生产力工具….youmind，感觉目前还没找到适合自己的生态位，或者说还没确定

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我发现男性很喜欢买一些生产力工具，比如我买电脑、硬盘、显示器、手机、眼都不眨一下。 女性则在买一些让自己变美的东西的时候，猛猛花钱，容易丧失理智。比如我女朋友对于买衣服、首饰和化妆品。 后来我们发觉这件事情有非常清晰的理由。 那就是男性而言，在社会上生存主要靠的就是你的生产力，亦或是更原始的武力。 而对于女性而言，在社会上生存最重要的是美貌，因为美貌可以吸引到更强的男人。找到一个好男人就可以上岸了。 这些表现也都是潜在的自然选择罢了。

已经完成了，一键榨取任意图片中的信息，进行高保真还原。让GPT Image 2性能拉满的反推方案「GPT通用特调」已经内置到我的插件中。 26日起，「照样拍」插件不再是人像反推插件，而是进化成了通用图像反推插件，兼容海报、摄影、二次元、商品图等多种类型图像，正在努力做到给所有需要反推的人群服务。 此外，针对Z Image Turbo和Nano Banana的反推方案今天已经完成了一部分，预计明天就可以向大家展示！ 多并行反推+生图也已经在计划中了，以后可以做到批量反推+批量生图/多角度宫格图，让插件进化成生产力工具。

GPT-5.6 Sol 的内部测试结果显示它极有可能是 GPT-5 系列的终版。 在过去两个月里，通过消耗超过 250 亿 token 的高强度压力测试，我发现它的表现与 Fable 5 有本质区别。如果你正在寻找下一代模型的确定性，可以参考以下三个维度的判断框架： 1. 模型生命周期判定：GPT-5.6 Sol 更像是该架构的“完全体”，它通过对现有逻辑链的极致优化，完成了从实验性模型向生产力工具的最后跃迁。 2. 性能边界对比：相比 Fable 5 在特定任务上的灵活性，GPT-5.6 Sol 在处理超大规模上下文时的稳定性更高，更适合作为底层基础设施使用。 3. 资源消耗效率：在同等逻辑复杂度下，Sol 对 token 的利用率表现出极高的确定性，这决定了它在实际工程落地中的成本优势。

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软件 AI 已经跑完了第一波能力跃迁。 LLM 从 2022 到 2026，基本完成了从玩具到生产力工具的转变。 但机器人 / Physical AI 还在前半段。 很多人现在觉得机器人进展慢， 其实不是方向错了，而是物理世界本来就比软件世界难太多。 软件 AI 出错，大不了重新生成一次。 机器人出错，可能是摔倒、撞人、损坏硬件、甚至影响安全。 所以机器人不会像 ChatGPT 一样一夜爆发。 它需要传感器、执行器、运动控制、边缘计算、电池、供应链一起成熟。 但也正因为这样，机器人这条线的机会不会只在整机厂。 真正值得盯的是： 谁提供机器人的眼睛， 谁提供身体零件， 谁提供运动控制， 谁提供电源管理， 谁能让机器人稳定进入工厂、仓储、医疗和服务场景。 所以我不是不看 $TSLA 的机器人。 我只是觉得，不管最后谁赢，人形机器人想量产，都绕不开 $STM、$NOVT、$CGNX 这类底层零部件和工业自动化公司。 软件 AI 是把智能带进屏幕。 Physical AI 是把智能带进现实世界。 前者已经证明了曲线， 后者可能只是晚了几年。 这也是我为什么开始认真跟机器人产业链。