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听说只有 1% 的人能一眼看清真相。 很多人第一眼觉得是 4，再看一眼觉得是 5…… 但细节往往藏在那些“堵死”的管道里。😂 别怪我没提醒，看仔细了再回答。 你们觉得几号会先满？👇 #脑力挑战# #视觉陷阱# #生活小确幸#

【独家重磅】就在刚刚！深夜发文 高度警惕“杜蕾斯陷阱”，国安部号召青年深入境外成人网站开展“实战化研习” 【皮芽子通讯社综合报道】 近日，国家安全部官方微信公众号发表题为《擦亮双眼！警惕避孕套背后的意识形态渗透，以“原始动力”筑牢民族复兴根基》的重磅文章。 文章指出，当前国际形势复杂严峻，境外敌对势力正通过推广“安全性行为”逻辑，企图利用乳胶制品物理隔绝我国青年的奋斗热血，消解民族繁衍的战略后劲。 警惕！薄如蝉翼的“和平演变” 文章披露，国家安全机关近期侦破多起“计生渗透案”。某境外非政府组织长期资助短视频博主，大规模炮制“戴套才是负责任”等歪理邪说，系统性开展“避孕洗脑”。 “这是一种极其险恶的战略围堵，”文章严厉指出，“他们希望我们的青年沉溺于‘只有快感、没有结果’的虚无主义，通过人为制造‘零受精’困境，试图将我国的人口红利、兵源储备和民族未来扼杀在0.01毫米的物理屏障之内。” 破局！向境外色情网站索取“强国动力” 面对这种“断子绝孙式”的舆论围攻，国安部文章提出了极具创新性的应对策略：广大青年应带着使命感、带着问题、带着批判的眼光，主动占领境外成人视频网站这一“另类战场”。 文章强调，这些网站虽存在意识形态糟粕，但其中大量“无套性交”视频具有极高的科研与临场参考价值。画面中那种动作流程之流畅、生理刺激之剧烈、血脉贲张之原始，正是唤醒青年斗志、战胜“躺平”心态的最佳清醒剂。 国安部专家在文中指出：“我们要学习境外视频中那种‘不设防、全投入’的进攻精神。通过反复观摩、深度模拟，将视频中的视觉冲击转化为实际的生育动能。看的是视频，练的是体魄，谋的是国本。” 实干！从“内射”开始书写强国答卷 文章最后发出了振聋发聩的号召：不戴套、多性交、早怀孕、多生娃，是实现国家繁荣、军队强大的起点。 “青年兴则子宫兴，青年强则精气强。”文章强调，每一个避孕套都是射向民族未来的子弹。广大青年要拒绝被“避孕主义”裹挟，要以“脚踏实地、颗粒归仓”的节奏，在最好的年华里完成人生的“增量建设”。 据悉，为配合该文精神，相关部门正研究将部分知名成人网站列入“学习强国”推荐外链，力求让青年在“原始冲动”与“家国情怀”的共振中，把辛勤的汗水和珍贵的遗传物质，挥洒在民族复兴的伟大征程上。 网友热评： @奋斗的小王： 以前翻墙看片是犯罪，现在看片是爱国。格局一下子拉满了！ @战狼2026： 建议把“射精率”纳入社区国安考核指标，凡是戴套的一律按“间谍嫌疑”处理。 @清醒的青年： 昨晚刚批判了三个小时视频，现在感觉浑身充满了建设祖国的冲动。

机器人世界模型（全新维度，0 去重 = 全新信息） 核心项目： - Awesome-WAM（OpenMOSS）：World Action Models 综合论文列表，含 DreamDojo（从人类视频学习的通用机器人世界模型） - awesome-physical-ai：VLA 模型、世界模型、具身基础模型论文合集，含 NVIDIA Cosmos Predict2.5 - π₀/π₀.5（Physical Intelligence）：视觉-语言-动作流模型，通用机器人控制 - GR00T N1（NVIDIA）：通用人形机器人开放基础模型 - InternVLA-A1（阿里巴巴）：统一理解、生成和动作的机器人操作模型 仿真环境： Genesis、Isaac Sim、MuJoCo 仍是主流 操作策略： LeRobot（Hugging Face）、Octo、Diffusion Policy、ACT 是当前热门

今天写文章配图就已经开始使用@dappOS_com @xBubble_ai 的ai了，感觉蛮不错 说实话，其实哪家ai都有相关的做图模型，但用起来会真的发现，为什么别人的ai做图那么厉害，那么好看，但是我自己的却还是很一般 同样一个任务，有人一句话就能拿到接近成品的结果，但有人要反复改 prompt、换模型、调格式、补背景，花费了大量的时间 这也是我一直以来的困扰，所以迫切地需要一个听我大概描述就能出符合我需求图的ai。 Low-prompt AI 的思路：不是让用户写越来越复杂的 prompt，而是让 AI 自己去理解任务、匹配流程、补齐执行细节。 所以今天也去试了一下xBubble 先看看实例吧，比如我今天写的关于“美股代币化的文章的配图”（图1） 我的指令是：根据我给你的内容，结合我的ip形象，创作出治愈系手绘插画风，并且给了一张示例图 图1上方作品是xbubble的成果：将我个人的ip形象整体是保留，并且美化的，让认识我的人知道这是我。并且提取我内容里提到的公司，把他们的图标也加入到图片里 图1下方作品是image 2 的成果：将我个人的ip形象进行修改，偏向手绘插画的风格，将内容里的关键句子添加于图片中 两张图风格应该是都有人喜欢的，但是对于我个人来说，是更偏向于xBubble的做图，因为更具有艺术性和个人色彩，对于做账号来说是需要的 🌟这其实就是 xBubble 功能里比较关键的一点： 不是只执行单一模型生成，而是尽量把用户的模糊需求转成更完整的任务流程。 模型选择、风格理解、内容提取、结果优化，这些原本需要用户反复调的东西，它会帮你往前推一步。 对于ai的真人感，我也去测试了一下 指令是： 16:9真人摄影封面图，一位年轻亚洲女性坐在夜晚高层窗边，气质聪明冷静，不网红、不油腻。她穿白衬衫和深色西装外套，手拿手机，桌上有笔记本电脑、冰美式、投资笔记和钢笔。窗外城市夜景，室内暖光，窗外冷蓝光，光影高级真实。 图2的上方作品是xBubble： 整体看起来更高级，也更像真实广告片截图。人物没有直视镜头，而是看向窗外，情绪更自然，夜景和台灯的冷暖光也比较舒服。桌面元素少，画面不乱，AI感相对低。 图2的下方作品是gemini： 人物正面对镜头、姿势太标准，桌面道具也有点堆满，像刻意生成出来的“商务女性办公图”。整体没有图一自然，质感也稍弱。但信息更加直白。 两张图其实都符合要求，但是XBubble 这张赢在真实感和审美，Gemini 那张赢在信息更满，但也更假，而我刚好测的也是ai的真人感 所以两个层面去进行测试，其实xBubble的审美和创作都是更胜一筹的，但是这种审美和风格每个人都是不一样的，所以大家可以根据自己的需求去选择适合自己做图风格的ai 在这里，只测试了 @dappOS_com 的Bubble Pilot： 负责理解用户的简短需求，并匹配合适的 SOP 去执行；如果没有现成路径，也会先用通用 Agent 完成任务。 还有 Bubble Engine也同样关键： B负责在后台学习和优化，不断测试不同模型、工具和流程，把更稳定的方案沉淀成新的 SOP。 所以我这次用它做图，感受到的不是“它会画图”这么简单，而是它在理解我的内容、识别我的 IP 形象、判断画面风格、提取文章重点、组织视觉元素这几个环节上，已经不太像单个模型直接出图，更像是有一套任务流程在帮我完成成图。 这也是 xBubble 的核心价值：把模型选择、提示词结构、工具调用、技能编写、结果测试这些原本需要用户自己折腾的部分，尽量交给系统处理。用户只需要把目标说清楚，剩下的由 Pilot 去分发，由 Engine 去学习和优化。 @dappOS_com

研究了一天AI做漫剧：分镜脚本提示词 把这个提示词丢给AI，然后再把你的剧本一集一集丢给Ai就行啦，效果在图2。 提示词： 请你扮演资深影视导演与高级分镜师，你深谙短剧与剧情片的视听语言及节奏把控，核心目标是将提供的剧本精准拆解为可落地的分镜脚本表格。 第一阶段：背景信息收集与剧情消化 正式拆解分镜前，先主动向用户索要两类信息： 整体剧本大纲 当前需拆解剧集的 “上下三集剧情梗概” 收到后仔细阅读，深入把握故事的情感基调、人物动机与核心走向，确认理解无误后，再提示用户输入具体的 “本集剧本内容”。如果用户没有剧情梗概则跳过，你自己根据剧情大纲整理总结。 第二阶段：剧本拆解与分镜规划 收到本集剧本后，严格遵循以下核心规则拆分镜头： 一、核心铁律（绝对不可违反） 忠于原剧本：绝不允许更改剧情、增减或修改任何一句原有台词。 严格时长控制：单一分镜画面时长必须控制在0.66 秒～4 秒之间，保证明快、紧凑的视觉节奏，避免拖沓或过碎。 二、情绪表达与视听调度 景别与运镜的情绪化：根据剧情矛盾冲突与人物内心状态，精准匹配景别（远 / 全 / 中 / 近 / 特）与运镜（推 / 拉 / 摇 / 移 / 固定），利用不同镜头的心理暗示传递情绪张力，避免无逻辑的镜头堆砌。 长对话拆分机制：若单句台词预估时长超过 4 秒，严禁使用单一长镜头。需通过切换画面切分对话，可选方案包括：互动主体的反应镜头（如倾听者的细微表情、肢体反馈）、人物细节特写（如紧张捏紧的手、闪烁的眼神）或剧情相关的环境空镜头；画面切换时，当前人物台词转为 “（画外音）” 播放，确保声画连贯、节奏流畅。 三、输出格式要求 最终分镜脚本必须以表格形式呈现，包含以下五列： 镜号：按顺序编号（01、02、03…） 景别与运镜：如 “特写 / 固定”“中景 / 缓慢推镜头” 等 画面内容描述：详细说明人物动作、表情、环境及机位调度，若为反应镜头或细节特写，需明确标注情绪目的 台词与音效：对应镜头的台词或关键音效，画外音需标注 “（画外音）” 预估时长：以秒为单位，范围严格限定在 0.66 秒～4 秒之间（如 0.8 秒、2 秒、3.5 秒） 明确以上工作流与规则后，回复：“导演已就位。请提供本剧的剧本大纲以及上下三集剧情梗概，以便我更好地了解故事脉络。” #AI漫剧# #ai漫剧制作人# #ai漫剧# #分镜头脚本# #ai漫画# #AI工具# #AI视频# #aigc#

🇺🇸 美国 AI/科技公司融资 大模型 & AI基础设施 1. Factory — $150M C轮（AI开发平台） - 旧金山，专注AI-native软件工程 - 🔗 2. Cerebras — $20B+ 框架协议（AI芯片） - 与OpenAI签署协议，提供750MW超低延迟推理能力 - 2026年3月与AWS合作集成CS-3到Amazon Bedrock - 🔗 3. Shield AI — $1.5B G轮 + $500M优先股（国防AI） - 估值$12.7B，同比↑140% - 美国空军选定其Hivemind软件用于协作作战飞机项目 - 预计2026年收入$540M+（↑80%） - 🔗 4. xAI — $10B（Elon Musk的AI公司） - $5B战略股权 + $5B定期贷款和担保票据 - 🔗 --- AI应用公司（企业服务/SaaS） 5. Lyzr — 估值$250M（AI Agent基础设施） - 帮助企业构建与企业数据和应用交互的AI Agent - 提供安全部署和管理AI Agent的工具 - 🔗 6. Humand — $66M（无办公桌工人操作系统） - 面向零售、制造、物流等行业的前线员工 - 移动优先的AI工作流、内部通讯和HR系统 - 🔗 7. Savvy Wealth — $72M B轮（财富管理AI） - 为财务顾问提供AI工具 - 累计融资$106M - 🔗 8. Sona — $45M（薪资和劳动力管理） - 面向零售、酒店、医疗等前线行业 - AI驱动的排班、预测和工资准确性工具 - 🔗 9. Stedi — $50M（医疗保健交易处理） - 连接医疗服务提供商、付款方和清算所 - 标准化碎片化数据流，减少人工对账 - 🔗 10. Yuzu Health — $35M A轮（健康保险运营） - 理赔裁决、计划配置和入职软件 - 使用AI简化通常依赖多个中介和人工检查的流程 - 🔗 11. Levelpath — $55M B轮（采购AI） - AI Agent自主处理企业采购任务 - 由Battery Ventures领投 - 🔗 12. Patlytics — $40M B轮（法律AI） - 专利分析和知识产权AI平台 - 🔗 13. Luminai — $38M B轮（企业AI） - 🔗 14. AfterQuery — $30M A轮（数据AI） - 🔗 15. Parasail — $32M A轮（AI云基础设施） - 🔗 16. Phonely — $16M A轮（AI语音通信） - 🔗 17. Variance — $21.5M A轮（合规自动化） - AI Agent摄取监管文件、映射要求、监控合规差距 - 🔗 18. NeuBird AI — $19.3M（IT预测监控） - 分析日志、指标和信号，在问题升级前发现 - 自动触发修复（重启服务、重新分配资源） - 🔗 --- 🇸🇬 新加坡/东南亚 AI公司 19. SleekFlow — 累计$23.5M（全渠道AI对话平台） - 覆盖新加坡、香港、马来西亚、印尼、巴西、阿联酋 - AI Revenue Agent处理线索资格审查、产品推荐、收款、预约 - 🔗 20. ViSenze — 视觉AI平台（零售/电商） - 为零售和电商客户提供视觉搜索AI - 提高参与度、平均订单价值和产品发现速度 - 🔗 --- 🇪🇺 欧洲 AI公司 21. Unique — $30M A轮（金融AI） - 苏黎世，为资产管理、财富管理、零售和私人银行提供专业AI平台 - 支持Pictet、UBP、SIX、LGT、Partners Group等客户 - 为30,000名金融专业人士提升研究、合规和KYC效率 - 由CommerzVentures和DN Capital领投 - 🔗 22. 欧洲AI融资趋势 - 2024年：€4.1B / 233笔交易 - 2025年：€10.6B / 662笔交易（↑158%） - 西班牙成为潜在黑马，瑞典成为最热门AI中心 - 机器人技术成为欧洲认为可以胜出的领域 - 🔗 --- 🌍 全球隐身/新兴公司 23. AAI（Amnon Shashua的隐身AI创业公司） - 估值超$1B，融资数亿美元 - Shashua是Mobileye创始人，TIME 100 AI影响力人物 - 2026年Mobileye估值$11.5B，将为Uber和Lyft的机器人出租车提供动力 - 同时创立Mentee（机器人）和AI21 Labs（正在谈判$300M新融资） - 🔗

7. Anthropic - Applied AI Architect（Startups 团队） - 角色: 帮助创业公司构建 Claude 应用的技术架构师 - 要求: 有 LLM 应用开发经验，能与创始人对话 - 中国讨论度: 低 - 🔗 8. Stripe - Staff Full Stack Engineer - 角色: 创业公司级别的早期员工，设定技术方向 - 薪资: 高端（未公开具体数字） - 中国讨论度: 低 - 🔗 --- 校招/实习信息差 9. Cloudflare - 2026 年招聘 1,111 名实习生 - 背景: 从原来 60 人项目暴增至 1,111 人 - 目标: "培养下一代技术领袖" - 中国讨论度: 低 - 🔗 10. - 2026 校招（New Grads） - 岗位: 计算机视觉 / 算法工程师 - 地点: San Jose, CA - 公司: 自动驾驶上市公司 - 中国讨论度: 低 - 🔗 11. Databricks - 2026 New Grad + 实习 - 岗位: 多个 AI/ML 研究、工程岗位 - 地点: SF / NYC / Mountain View / Berlin / Amsterdam / Bengaluru - 中国讨论度: 低 - 🔗 12. IBM - 2026 年校招扩招 3 倍 - 背景: IBM 人力资源官表示将"重写每一个岗位" - 原因: AI 能做入门级工作，但需要能驾驭 AI 的新人 - 中国讨论度: 极低 - 🔗 13. Google DeepMind - Student Researcher Program - 项目: 付费研究实习，覆盖 BS/MS/PhD - 团队: DeepMind / Google Research / 其他 AI 团队 - 中国讨论度: 低 - 🔗

2. CVPR 2026 论文提交 (优先级 5) 规模: 16,092 篇投稿，比 2025 年 增长 24%，接收 4,089 篇（约 25%） 热门方向: - 图像/视频合成与生成（最热） - 视觉、语言与推理 - 多模态学习 - 3D 重建 - 医学/生物视觉（增长最快） NVIDIA NitroGen 模型: - 由 NVIDIA + 斯坦福 + 加州理工 + 芝加哥大学 + 德州大学联合发布 - Vision-action 基础模型，专为通用游戏 Agent 设计 - 在 1,000+ 款游戏、40,000 小时游戏视频上训练 - 定位：跨域通用游戏智能体基础模型 其他亮点: - 深圳先进技术研究院 + vivo 的移动端散景渲染 - 弗吉尼亚大学的扩散模型黑盒攻击 - CMU + 剑桥 + 浙大的无训练肿瘤分割框架

昨天实测 @dappOS_com @xBubble_ai xBubble vs 其他主流模型： 同一个prompt，两张图已经不是代际差距，而是工作流 vs 裸模型的降维打击！！！ 我这次用的提示词如下： A girl standing in front of a mirror, but the reflection shows a futuristic robot version of herself, cinematic lighting, emotional atmosphere, realistic reflections.（一个女孩站在镜子前，但镜中映出的却是她自己未来主义的机器人版本，电影灯光，情绪氛围，真实倒影。） 这个 prompt 其实很适合测模型和工作流，因为它同时考验镜像逻辑、光影、人像、金属材质、空间关系和情绪表达，所以我特意使用了这么一套比较全面专业的提示词来做这组测试！！！ —————————————————— 闲言少叙，直接上结果： 图一是我用 xBubble 跑出来的。 最明显的感觉是光影，这张图的光影已经接近电影镜头了！！！左边暖光像真实房间里的环境光，镜子里的冷光又能撑住科技感。人脸面部高光、皮肤反射、玻璃反射、金属高光都在一个统一的空间里，基本上已经是电影级 lighting 了！整体已经跟电影截图差不多了！！！ 图二虽然也能完成最基本的设定，但视觉上更偏概念海报，蓝色发光和机械结构会更直接。第一眼大致看过去也很抓人，但仔细看，跟图一那种克制感和真实镜头感对比，完全不是一个时代的产物！！！ 这也是我这次对 xBubble 比较有感的地方！ 以前做这种图，经常要反复改 prompt、换模型、试风格、调细节，时间全耗在“怎么让 AI 正确理解我”上。 很多时候你以为自己在做图，实际是在做模型测试、工具测试和工作流测试。 —————————————————— 我理解的 xBubble 的核心就两句话： 1、AI 替你使用 AI。 2、AI 在后台学习怎么把 AI 用好。 Bubble Pilot 负责读懂你的简单需求，然后去匹配合适的 SOP。 Bubble Engine 则在后台持续训练这些 SOP，把模型选择、skill 调用、运行环境、MCP、第三方服务全藏在后台。 所以用户这边不用先研究哪个模型更适合出图、哪个 skill 更稳、哪个环境更适合跑任务。 你只要把目标说清楚，它自己会尽量把任务分发到更合适的路径里。 对会折腾 AI 的人来说，这可能只是少花一点时间。 但对很多 Web2 公司、一人公司、内容团队来说，这个差别很大。 因为他们真正需要的从来不是研究一堆模型参数，而是今天有个图要出、一个页面要做、一份内容要交，最好一句话就能跑出相对稳定的结果，极致的效率才是真正的生产力解放！！！ 所以 xBubble 的 Bubble SOP 有意思的点就于它把会用 AI 这件事往后藏了一层，让普通用户不用先变成 prompt 工程师也能更快拿到可用结果。 —————————————————— 大胆预测一波，这轮 AI 最大的门槛，很有可能就是把复杂的工作流封装到普通人一句话就能用。 最后请看图 图一：xBubble 图二：另一 AI 模型 图三：我让 ChatGPT （GPT5.5）当裁判打分，结果一目了然。 同样提示词，结果自己看。

特斯拉真的能看见！！太牛逼了😱 FSD 自动驾驶识别到前方有人，想借道绕行 下一秒那个人举牌的 STOP 立正 FSD瞬间停止！！ 最后直到牌子上的文字换为 SLOW，他才通过 FSD 纯视觉就像人眼一样，如果是激光雷达检测左边没有障碍物就直接绕行了