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爽了，AI 视频最烦的反复抽卡问题，终于被解决了！！！ 给 Fotor Agent 丢一段需求或原始素材，它直接从脚本做到可编辑的多轨成片，质量和稳定性完全是商用级！ 以前做 AI 做视频，最恶心的就是生成完以后没法改😓，数字、Logo、画面出一点问题都要重新抽卡，但它就只需要改一小段。 文字、图片、图表、数字、Logo、旁白、B-roll、滤镜、转场和音乐全部分轨： 1、画布上直接改：参数能直接选中修改，Logo 等都可以替换，连颜色和图表都能随时改。 2、时间线随便调：调整层级、拉音量、换转场，全都可以自己调。 3、支持 30+文件、10GB 素材：手机拍的素材丢进去后，他能自己抓精彩镜头、去口头语、配字幕和 B-roll。 我拿它测试了一下做一个新品上线视频。把产品图和卖点文档丢进去，它会先整理脚本和分镜，确认之后再继续生成画面、旁白、字幕，最后全部放进时间线里。这种工作流对需要频繁改稿的人真的方便很多。 而且它做 4K MG 堪称降维打击： 以前做一条 MG 动效，需要在 AE 里一帧帧抠，3-5 天起步，花几千块，改个数字、布局还得再等老久。 现在把 PDF、Excel、报告这些资料扔进去，一会就能出一版 AE 级 4K 动效，里面的数字和图表还能接着改。 我算了一下，每秒才几毛钱，30 秒的 4K 成片十几块，2 分钟也就几十块。时间从几天压到几十分钟，钱从几千压到几十，这差距太离谱了！！！ 它能落地的场景实在太多了： 1、电商上新：商品图和卖点扔进去，自动生成多尺寸广告，价格随时改。 2、SaaS 演示：录屏和功能介绍一键做成 Product Hunt 上线视频。 3、知识科普：论文、文章直接转 4K 动态信息图，做爆款科普解说。 4、数据汇报：把 Excel、CSV 做成动态增长大屏和财报解读。 5、课程培训：讲义文档直接变成整套多轨教学视频。 做产品、做电商、做自媒体或者出海的朋友，强烈建议去试一下！ 🔗：

Anthropic 放出了 Sonnet 5.5 的完整跑分，最抢眼的一行是 Terminal-Bench 4.0：Sonnet 5 是 10.3%，Sonnet 5.5 是 70.6%，一代之内涨了将近七倍，还超过了 Opus 5.5 的 66.4%。 几个关键数字： OSWorld 2.1 电脑操控：57.0% 到 80.1%，Opus 5.5 是 81.8%。 GDPval-AA 职场知识任务：1844，Opus 5.5 是 1846，GPT-6 Sol 是 1487。 图表识别 Chartography：15.6% 到 61.6%，Sol 是 53.6%。 价格 $2/$10，和 Sonnet 5 一样，是 Opus 5.5 的一半。 很多人看这张表最大的误区，是以为 Sonnet 5.5 已经全面追平 Opus 5.5。脚注里有三处要读： Terminal-Bench 上 Sonnet 用的是 max 档，Opus 用的是 xhigh 档，档位不一样。 独立机构 Artificial Analysis 自己跑出来是 64%，比官方低。 FrontierCode 上 Sonnet 是 46.2%，Opus 5.5 是 54.4%，Sol 是 49.3%，Sonnet 在这一项排在两者后面。 这张表真正讲透的一件事是：便宜的 token 不等于便宜的任务。max 档下，Sonnet 5.5 每个任务要输出约 19 万 token，比 Opus 5.5 还多约六成。独立测下来，最高档的单任务成本已经超过 Opus 5.5。而且拉满也不一定更强，FrontierCode 上 xhigh 是 52.1%，max 反而掉到 46.2%。 所以同样用 Sonnet 5.5，一律拉到 max 的人，账单可能比用 Opus 还高；按任务选档的人，才吃到它便宜的那一半。 你上一次选模型，是看跑分表，还是看自己任务的账单？挑一个真实任务，high 和 max 各跑一遍，对比 token 和结果，再决定。

太极剑习练起来，对于促进全身血液循环的效果，感觉又比太极拳更强。练十几分钟后，感觉手脚暖和，全身血液流畅，一种说不出的舒服。 这里有个关键，当你手拿两斤重的长剑练习时，剑的重量远离你的身体，你的核心肌群，肩膀和前臂必须持续的做低烈度的收缩，以保持稳定。身体各处的血管张开，一种有着轻微撕扯张力的暖流滋润着手臂，后背，小腿和手指，脚指。太极剑是一种低强度的有氧运动，不容易受伤，可以坚持到老。

Muse 就是 Manus 的盗版货，别再费劲去舔了 憋屈的 @ManusAI 强势推出 Manus 2.0 快速探索： · 创建或编辑文档、演示文稿、电子表格和 Markdown 文件 · 把创意变成视频，Manus 负责调研、脚本、素材、剪辑和音乐 · 在云端运行你的项目，让应用和自动化随时随地持续运行 · 把创意变成游戏，完成代码、美术和玩法，制作出可以直接玩的完整游戏 · 让 Manus 在你的电脑上工作，操作你常用的应用和文件 · 自动完成日常工作，告诉 Manus 要做什么、什么时候做，定期报告、更新等任务自动完成 · 无论身处何处，用手机CUE一下，就能处理邮件、通话、消息和付款

我们这个领域的低垂果实 or 低效环节实在太多，千万不要盯着那些天才玩家/原住民/内幕人士们做对手，要找到那些能用最粗糙的 python 脚本就能致胜的领域（意味着信息侦查的绝对优势）。

电视盒子会员费还在按月交的人，真该停下来想想了。 GitHub 上有个叫 iptv 的开源项目，脚本每隔 6 小时自己去网上捞一批公开直播源，捞完还会挨个测一遍通不通，最后整理成 TXT 和 M3U 两种格式，IPv4、IPv6 都能播，国内国外加起来几千个频道，不收钱、也没广告。 不想碰代码的，装个第三方 App「直播电视」就成，手机和电视盒子都支持。 仓库在这： 不过得说一句，ipv6 那边最近不少源已经关了，能不能长期用别指望太多，能用一天算一天。

NVIDIA 发布 Skill2Env：用“集体技能”强化智能体 NVIDIA 研究者们把社区公开的 Agent Skills 编译成可执行 RL 训练环境的数据流水线：3.4k 个 Skills 变成 8k 个带程序化测试和行为量规的终端任务；仅 300 步 RL 训练就让 Qwen3.8-27B 在 Terminal-Bench 2.1 上提升 4.7 个百分点，且模型行为显著向源 Skills 的方法论对齐。 开源项目： 核心洞察：公开 Agent Skills 是一个被忽视的监督来源 Agent Skills 是“教智能体做某件事”的文件夹：一个 SKILL.md 加上可选的脚本、参考资料和资产。论文指出，把公开 Skill 语料当作数据来读，它同时提供三样东西： · 任务分布的采样：人们真正想让智能体处理的任务分布（有人愿意花时间写下工作流，说明这活儿值得自动化）； · 真实世界的锚点：指向真实的仓库、数据集、工具和工件； · 结果测试表达不了的质量标准：领域专长、默认参数、常见坑、“好结果长什么样”。 # 数据流水线：四阶段编译，验证靠构造 1. Plan（分解）：容器化的 Codex 规划器读取完整 Skill 包、联网调研相关公共资产，把 Skill 拆解成若干可验证的 workflow，每个附带元计划（场景、初始世界、预埋缺陷、难点来源、解法草案、验证策略）、资产建议和“任务轴池”（任务原型 × 验证器模式 × 人物画像）。 2. Diversify（多样化）：宿主从轴池采样一组组合，加上复杂度、指令语气、请求者专业水平。关键设计是轴池以 workflow 为条件：研究型 workflow 配“证据可追溯”验证和研究者画像，而不是从全轴乘积空间乱抽，这让多样化保持 sensible。 3. Create（构造）：全新创建者 Codex agent 在 Docker 内工作，尽可能用真实素材（钉在特定 commit 的开源仓库、真实版本化文档、官方 API 规范）；需要联网服务的场景改造成本地替身（stub 服务器、录制回放 fixture、PATH 上的假 CLI、种子数据库），求解时绝不依赖网络。创建顺序被严格固定：先建世界 → 写指令 → 写测试 → 写量规 → 最后才写参考解，测试先于解法冻结，保证解法必须迁就评分契约而非反过来。 4. Verify（验证）：宿主端无模型参与的接收门：静态检查（布局、符号链接、Dockerfile 安全、基础镜像按内容摘要钉死）+ 两个容器内试跑：Oracle（参考解）必须全指标满分，NOP（什么都不做的 agent）必须全指标零分。任一失败即拒绝。 值得注意的一个反直觉选择：不做 teacher 模型预验证（不像部分工作用强模型试解、解不出就丢弃任务）。理由有二：这会把任务难度上限压到验证器能力，且成本翻倍；而 group-based RL 的在线动态过滤（rollout 无优势的 prompt 自动不产生梯度）天然淘汰过难/过易任务。 # 数据画像：广、贵、且忠实于源 规模与成本：7,971 个任务，用 GPT-5.6 Sol（xhigh 推理档）生成，API 花费超 9 万美元。（脚注：出于法律原因，公开发布的数据集改用 Kimi-K3-max 在同一流水线下生成。） 领域分布：13 个领域中，软件工程仅占 22.5%，AI/ML 10.5%，商业/金融/法律/HR 10.5%，营销 9.3%……论文对比了 TMax-15K、Terminal-Bench、DeepSWE 等，Skill2Env 是唯一全覆盖 13 域、且非技术知识工作占大头的语料。 忠实度探针（很聪明的设计）：用任务指令+量规作查询、对 3.4k 个 SKILL.md 做 TF-IDF 检索，73.2% 的任务 top-1 命中真实源 Skill，94.6% 进 top-10（随机 0.03%）。单用量规也有 68.5% top-1，证明量规携带的是 Skill 专属方法论而非泛泛建议。 SFT 数据：用 GLM-5.3 对每个任务 rollout 两次，得到 15,968 条轨迹，平均奖励 0.74，中位轨迹 19 次模型调用 + 23 次工具调用。 S2EBench：考虑到公开基准饱和，从 SkillHub 另外生成、逐条人工审核（指令无歧义、忠实于源 Skill、测试公允）后的 79 任务私有 held-out 基准。 # RL 实验：基础设施 + 极简配方 基础设施（论文明确说“现代 agentic RL 首先是基础设施挑战”）：Molt（PyTorch 原生全异步训练，Ray + vLLM + FSDP2）+ Polar（agent rollout 层：rootless Apptainer 沙箱、代理回传 token ID 和采样时 log-prob、prefix merging 把 harness 的多次补全缝合成训练轨迹）。 配方（刻意走“简单路线”）：GRPO 组归一优势 + DPPO 的 binary-KL 信任域掩码（δ=0.05，超出阈值的 token 直接丢弃，无需参考模型，还能防训练-推理失配）；G=8 rollouts/组，批 64，lr 1e-6 恒定，无 KL 惩罚、无熵奖励、无 SFT 热启动，每任务 65k 上下文。 量规校准奖励：开量规时，额外由 GPT-6 Astra 做 LLM-as-Judge（带“宪法”：惩罚无脑循环、reward hacking、答非所问；hacking 实证 = -5 分），总奖励 r = r_V + λs/5（λ=0.2），即 judge 最多把程序化奖励拉动 ±0.2。量规是校准可执行结果奖励，而非取代它，这是与“Rubrics as Rewards”一系的定位差异。 # 四项发现（论文最有信息量的部分） 发现 1：小规模 RL 即有跨域迁移。 仅 300 步、只用 2,400 任务子集训一个 epoch：S2EBench pass@1 +4.3（均分 +18.5），Terminal-Bench 2.1 +4.7（49.4→54.1）。训练集与 TB 无重叠（13-gram Jaccard < 0.8），且训练集从未针对 TB 调过，论文将其解读为规划、工具使用、收尾能力的通用提升而非任务族记忆。这让 27B 本地模型显著缩小了与云端前沿模型的差距。 发现 2：量规校准 RL 在基准上落后于纯结果 RL，一个诚实的负结果。 量规版在 TB 2.1 只有 50.1（纯结果版 54.1）；训练中量规版的程序化奖励长期停在 0.5–0.6，judge 分项从头到尾无上升趋势，两个奖励在训练分布上互相拉扯。论文不把它当作对量规奖励的终审判决（两者优化不同目标，而基准只考结果那一半），并给出两个疑因：λ=0.2 的加性形式让失败任务仍能拿正奖励、judge 看不到文件系统等设定均未调优；以及更本质的，Skill 写下的方法论可能本来就不是最大化基准通过率的分布。 发现 3：行为确实向 Skill 对齐，量规的价值所在。 200 个任务的成对偏好测试（judge 拿源 SKILL.md 当标准，比较匿名化的 base 与 RL 轨迹）：纯结果 RL 已被偏好 54.5% vs 33.5%；量规版被偏好 73.0% vs 24.0%。这说明量规奖励买到的东西在结果基准上看不见，但对“怎么做事”影响实质，对网页开发、报告综合、开放研究这类难验证任务尤其重要。 发现 4：GLM-5.3 蒸馏 SFT 反而伤害 Qwen。 在 GLM-5.3 轨迹上做 SFT：27B 上 TB 2.1 掉到 45.8；4B 上直接崩塌（TB 18.7→3.4，出现思维/工具调用死循环）。归因：教师的 interleaved-thinking + 工具调用风格与学生自身 post-training 不兼容，模仿覆盖了学生依赖的行为模式却带不来教师的能力。与 TMax 报告的“SFT 混合数据劣化已后训练的 Qwen”互相印证。因此论文所有 RL 结果都从未修改的原始 checkpoint 出发。