与「AI動画」相关的搜索结果

昨天 Gemini 更新了！ 新增了 Gemini 3.5 Flash 模型，我還沒用多久感受不到差異，只希望降智的問題可以少點。之前的簡直快變人工智障，給個任務就跑出個： "我只是個語言模型，無法做到這件事"這是搞笑嗎😐？ 而且Gem 有時候也不依照指示運作，整個氣死人 比較有亮點的是本次 Gemini Spark 。據說是 google 版本的龍蝦，24 小時不間斷的個人助理。顯然 agent 浪潮也才剛開始，是兵家必爭的版圖。目前還沒上線到時再看看吧。 然後是用量限制，過去系統只計算你發送了幾次訊息，現在系統改為即時計算該次對話扣除算力％，評估維度包含： 1⃣prompt複雜度： 大量code、長文本，消耗算力較高 2⃣上下文長度：累積的對話越來越長，每次互動需要重新讀取的 Token 越多，算力消耗就越快。 3⃣進階功能：用 Deep Research、Pro 模型，或是生成高畫質圖像時，算力會被加速扣除。 採用5 小時滾動重設 + 每周上限。簡單來說就是採用 claude 那套，繼 github copilot 後又一個抄作業的 其實吧我個人最滿意的是這次的 ui 更新。手機版和電腦版的都挺舒服的🥰 雖然 gemini 最近一直被噴降智，但奈何人家有強大的生態護城河啊。這可是從網路時代一路打下來的龐大江山，背後有礦就是任性 #ai# #gemini#

卧槽，兄弟们！AI硬件已经干翻10倍了，软件却还在地板上趴着！ 这才是超级周期下半场真正的核弹机会！我直说很多人不敢说的真实感受：Nvidia涨10倍、存储涨10倍、光互连涨10倍…… 结果你打开手机，有哪个AI应用让你真觉得“卧槽，这直接重塑我的工作”？ 硬件的狂欢是真实的，但应用层的狂欢还没开始！ 这焦虑感我有，你肯定也有。 但焦虑就是不对称赔率的信号——所有人都在抢GPU的时候，软件还没动！ AI浪潮三阶段，记住了：第一阶段（2023-2026）：卖铲子的时代 已结束 Nvidia、AMD、存储、光互连通通吃饱第二阶段（2026-2027）：平台+入口之战 正在爆发 谁掌握数据和调用入口谁赢第三阶段（2027+）：应用层真金白银 即将引爆 谁有真实用户和真实收入谁称王现在就是从第一阶段冲向第二阶段的最爽过渡期！ $DOCN（DigitalOcean） 三个月前还被叫“廉价云”，现在单日拉40%直接翻倍！ 为什么？AI初创公司要便宜、灵活、低延迟的推理接口，AWS太贵、GCP太复杂，它刚好卡位。 AI客户ARR 1.7亿，同比暴增221%！ 标签已换：从廉价云 → AI推理首选平台！白嫖党福音！$TEAM（Atlassian） 所有人都说AI要干掉Jira，结果AI Agent反而把Jira当命根子！ Agent需要企业真实数据和上下文，全在Jira+Confluence里。 Rovo上线后，用Rovo的客户增速是非用户的2倍，AI把护城河直接焊死了！ 即将引爆的两个重磅：$SNOW（Snowflake） 企业AI Agent的大脑控制层！ 5月27日财报看三件事：产品收入、RPO增速、AI工作负载。 全超预期的话，SNOW就是下一个DOCN！现在低位磨底就是送分题。$CRM（Salesforce） Agentforce ARR已经8亿刀，同比169%！ 不是画饼，是真金白银企业在付钱！ 还能跨系统执行，Google Workspace、BigQuery、ServiceNow全打通。 这不是工具，这是企业工作流的新入口！ 最被低估的暗线（通信基建）：AI Agent越多，通信调用就越爆炸！ AI客服要打电话、发短信、做验证，每一个背后都是通信网络在扛。 $BAND（Bandwidth）：自己有全球网络，不是租的。Salesforce都选它做AI客服核心伙伴，低延迟就是命根子！$TWLO（Twilio）：语音收入同比+20%，19个季度新高！企业真金白银在买AI互动能力。我自己重仓看好：$NOW（ServiceNow）：企业IT和运营端的AI操作系统，重复工单、审批、合规全交给Agent干，AI是它的燃料不是对手！ $RDDT（Reddit）：AI最稀缺的高质量人类对话数据！Google、OpenAI都在谈授权，130附近就是铁底，数据资产王者！ $ZM（Zoom）：争议最大但赔率最高！AI Companion活跃用户暴增3倍+，Virtual Agent已处理50%客服。如果从“开会软件”变成全场景AI工作流入口……估值直接重写！ 最终总结：$DOCN、$TEAM、$CRM 等财报验证：$SNOW（5/27）、$NOW 暗线黑马：$BAND、$TWLO 高赔率反转：$RDDT、$ZM硬件是AI第一章，应用才是第二章。 第一章10倍的公司，第二章不一定是它们。 故事已经讲够了，接下来看财报里的真金白银！ 等数字一出来，就是软件股集体起飞的时候！兄弟们，硬件已经上天，软件还在低位趴着…… 你准备好上车下半场了吗？#AgenticAI# #AI应用#

这个时代真的太美好了！你只需要动动嘴，就能生成代码，就能将你想的故事画面创作出来。 ​要是手冢治虫，鸟山明老师在的时候有AI就好了！这得产出多少优秀作品啊

App卖不动了，然后呢？我推演了一种AI泡泡 这个问题我是真的很想搞清楚，也是我这几周集中准备研究的重点。跟进这条线也是我现在安排的主线任务之一：推演，押宝，收集这条线上所有的资源。 App 卖不动，本质上并不是因为大家突然不喜欢用软件了，而是因为分发逻辑、用户习惯以及价值交付模式都发生了根本变化，让过去那条“装一个 App → 形成留存 → 再变现”的路径逐渐失效。如今 iOS 和 Android 的入口层被平台牢牢掌控，App Store 与 Google Play 的曝光越来越集中在头部应用，新应用几乎很难自然获得流量。同时，入口被超级 App 吞并——微信、抖音、支付宝等已经演变成“操作系统之上的操作系统”，用户的许多需求可以直接通过小程序、内嵌网页解决，不再需要额外下载独立 App。再加上AI 与 Web 化降低了‘必须下载’的门槛，生成式 AI 可以直接通过网页或多平台插件调用功能，PWA（Progressive Web App）更是让网页具备了接近 App 的体验，从而绕过下载环节。 这些现象几乎成了行业共识。但我是真的经历过那个“万物 App”的年代，当时人人都在学 Kotlin 开发移动应用。如今的变化在商业层面表现得更为明显：获客成本飙升，广告投放、应用商店排名、网红推广成本高得吓人，小型开发者很难回本；生命周期缩短，用户可能只用几次就卸载，因为功能容易被替代，除非形成完整生态，否则靠单一功能长期留住用户几乎不可能；商业模式趋同，过去依赖订阅、内购、广告三种模式就能赚钱，如今同质化竞争严重，用户的付费心理门槛也在不断提高。 别说用户，就拿我自己来说，如今也很少再去下载新的 App 了。从“下载占有”到“即用即走”。首先是安装疲劳——手机里已经有几十个常用 App，对新增安装天然抵触，“能用现有 App 搞定就不装”；功能期望提高——用户不再愿意为一个孤立功能单独安装 App，他们希望这些功能能够嵌入到自己已有的生态体系里，比如微信、飞书、Teams、浏览器插件等。 但是AI界面总不能承载所有功能吧？ 如果 App 外壳化 / 接口化 已经成为不可逆的趋势，而 AI 窗口（Copilot、对话框、Agent Hub） 又无法承担所有职能，那么下一个真正的入口/窗口必然会是更贴近具体场景与数据流的形态。我的推演方向是，在现有 App 宿主之上，构建一种能够填补 AI 窗口“非万能”空白的应用生态——即 场景原生入口（Context-Native Entry）。 这种入口不再是独立应用，而是直接嵌入到场景的触发点里。例如，在会议中，日历界面会原生弹出“行动建议”；在设计工具中，用户选中元素时会自动出现 AI 协作气泡；在车机屏幕中，驾驶到达目的地时会直接显示路线与任务执行按钮。它有三个显著特征：第一，零跳转，用户无需离开当前场景即可完成任务；第二，数据即时可用，上下文数据已经在场景内，无需额外授权；第三，执行闭环内建，任务完成后可自动将结果回写到对应的数据源（如 CRM、ERP、日志、交易记录）。 我画了两个示意图：主界面就是宿主（host environment），可以是日历、项目管理软件等；旁边的“泡泡”则是上下文触发的操作入口，而这个泡泡正是未来全球应用开发者共同参与的生态。它看起来像插件，但用户无需安装，由宿主内的 AI 自主决定何时调用。 Calendar: 宿主host environment Action items: 泡泡 （AI自由调用，其他开发者开发） 这种生态的核心特征包括： 能力模块化——功能以插件、微应用或结构卡形式存在，每个模块可以独立更新与授权；用户既可固定常用模块，也可临时调用一次性模块。 上下文可迁移——身份、任务、数据、历史操作等上下文信息在不同模块间无缝传递，避免重复输入。 AI 编排驱动——用户既可直接点击模块，也可用自然语言输入目标，由系统自动选择和组合模块执行。 多入口混合——既支持传统图标，也支持场景气泡、任务栏、语音指令等多种入口，根据任务性质动态显形或隐藏。 半自主闭环——简单任务可自动执行，复杂任务在关键节点需用户确认，执行完成后结果自动回写到对应数据源。 这意味着，未来的应用形态不再以“下载一个 App”作为起点，而是以场景驱动的即时入口作为载体，AI 在背后完成能力调度与组合，用户在前端获得零跳转、上下文贯通、结果可闭环的体验。 如何成为宿主以及泡泡的触发机制 要理解如何让一个应用从“功能提供者”升级为宿主，并能在合适的时机触发上下文气泡，需要先明确宿主的定义和运行机制。 宿主环境 = 上下文源 + 触发点 + 执行容器 + 用户界面 它承担的是一个舞台的角色，为能力模块（Capability）提供完整的执行与交互环境，包括： 触发契机——明确什么时候启动能力（事件触发、条件满足、用户操作等）； 上下文数据——运行前必须知道“是谁、在做什么、涉及哪些资源”； 执行通道——调用外部能力所需的网络、权限与运行时容器； 显形界面——用户可见、可操作的 UI（气泡、侧栏、提示条等）； 回写目标——执行结果要存回的权威数据源（如 CRM、ERP、文档、日志等）。 如何让任意应用成为宿主 为了具备承载外部能力和触发气泡的能力，一个应用至少需要以下四个开放接口与结构： 触发点 API：允许外部能力监听特定事件，如用户操作、状态变化、定时器触发、数据更新等。 例：会议开始前 2 分钟、文档被选中一段文字、车辆进入充电站。 上下文 API：提供标准化接口，让外部能力读取必要的上下文信息，如当前用户、选中对象、会话内容、位置等。 必须保证数据最小化原则，并在用户授权范围内暴露。 执行 API：提供安全可控的调用方式，让外部能力可以在沙盒环境中运行，并具备函数调用、网络访问、跨模块通信等能力。 支持权限校验和费控机制，防止能力滥用资源。 UI 插入点：为外部能力提供可嵌入的位置，用于显形气泡、侧边栏、弹窗、HUD 等不同形态的 UI。 插入点应与上下文事件绑定，保证用户交互自然、即时。 “泡泡”触发的全流程 当宿主具备上述条件后，一个上下文气泡的触发与执行过程通常如下： 事件监听：宿主通过触发点 API 监测到某个场景事件（如会议即将开始）。 上下文构建：宿主调用上下文 API，生成包含当前用户、任务、数据等信息的标准化上下文对象。 AI 决策：宿主内的 AI 调度器基于上下文，筛选最匹配的能力模块（可从能力目录中动态检索）。 显形触发：在 UI 插入点上显示气泡，提示用户可以执行的操作（或直接开始执行低风险任务）。 能力执行：调用执行 API，沙盒运行外部能力，并实时更新执行状态。 回写闭环：任务完成后，通过宿主的回写通道，将结果存回权威数据源，并刷新宿主界面。 只要协议畅通，全球开发者有能力的开发宿主，能力弱的开发泡泡，组合是天文数字量级的 只要协议畅通，这个由全球开发者共同构建的“巨型开发、应用与工具网络”就能进入几乎自我扩张的状态——它会像互联网早期的 TCP/IP 一样，把原本彼此孤立的能力和数据源接入同一张网络，让调用、组合与分发成为默认能力而非额外集成。能力强的开发者可以构建宿主，承载和调度多种外部功能；能力弱的开发者也能专注于制作单一“泡泡”模块，被宿主按需调用。 一旦协议统一了能力卡、上下文、权限和回写机制，任何能力都能被任意宿主直接使用，不同开发者产出的功能无需点对点适配即可自动兼容，AI 调度器也能跨厂商、跨领域、跨设备自由编排执行链。分发将彻底自动化——不必依赖人工搜索、下载或安装，能力会在符合上下文的场景中自动显形，高质量的能力会被宿主和 AI 持续选用，新能力一旦注册就能零延迟进入全球可调用范围。 这种模式会触发生态自增强效应：接入的能力越多，可组合的可能性越多，衍生出更多新场景；每次闭环执行的结果都会回写到数据源和特征库，使下一轮决策更精准，吸引更多调用，形成“数据—体验—调用”的正反馈飞轮；协议的统一也意味着一次改进可在全网生效。与此同时，生态的边界会不断开放——宿主可通过协议变成流量与上下文的枢纽，小型开发者可以靠单一能力卡或场景编排持续获利，平台还能围绕调用和数据确权发展出分润、信誉、质保、治理等全新商业模式。 换句话说，只要协议打通，组合空间就是天文数字级的，调用、分发和优化会自动发生，整个生态会以互联网式的速度与规模爆发。 这个“协议畅通 + 宿主/泡泡”模式，其实针对的是现有 App 开发和使用模式中的几条核心瓶颈，而且它的结构设计正好能逐一化解。 1. 分发和获客瓶颈 现状 App 必须依赖应用商店、广告投放、内容引流才能被用户发现。 新应用进入成本高，获客成本（CAC）居高不下，小团队往往无法回本。 分发渠道高度集中，头部应用占据曝光，大多数 App 没有生存空间。 突破方式 在协议畅通的模式下，能力（泡泡）不需要用户搜索、下载、注册，而是由宿主在符合上下文时自动分发显形。 分发入口变成多点分布（各种宿主和 AI 调度器），降低依赖单一渠道的风险。 新能力一旦注册，就零延迟进入全网可调用范围，被动获客。 2. 集成和适配成本瓶颈 现状 不同 App、系统、行业的数据和功能接口差异巨大，需要大量定制化集成。 跨系统协作需要重复开发“胶水层”，浪费时间和人力。 突破方式 统一上下文协议、能力描述协议、回写协议，让不同宿主和能力模块之间天然互操作。 开发者一次接入协议，就可以在所有遵循该协议的宿主中运行，不必逐个适配。 AI 调度器在运行时动态组合能力，无需提前硬编码集成关系。 3. 功能封闭与长尾需求瓶颈 现状 App 功能由开发团队预先定义，长尾需求（小众场景）很难覆盖。 用户经常需要跨多个 App 来完成一个任务，效率低下。 突破方式 协议化能力可以被 AI 自由组合，一次性生成专属于某个用户、某个上下文的任务链，哪怕这个链只执行一次也值得。 小众能力也可以生存：哪怕调用量很低，只要在某个链中被用到，就能产生价值并获得分润。 4. 更新和迭代瓶颈 现状 App 更新周期长，功能迭代慢，用户必须整体升级 App 才能获得新功能。 功能和数据常常被锁死在 App 内，迁移和重用困难。 突破方式 能力模块化后，每个能力卡或泡泡可以单独更新、单独授权。 改进一次能力，就能立刻在全网生效（所有宿主和链路同步受益）。 数据闭环让优化路径自动收集反馈，形成持续迭代的飞轮。 5. 用户交互路径瓶颈 现状 用户必须主动切换 App 才能完成任务，跨场景跳转造成体验中断。 每个 App 的 UI 逻辑不同，学习成本高。 突破方式 场景原生入口（泡泡）直接嵌入用户所在的任务上下文，无需跳转。 宿主负责 UI 容器统一化，外部能力复用相同的交互模式，降低学习成本。 一句话总结 这个模式克服了分发集中、集成昂贵、长尾难覆盖、更新迟缓、体验割裂五大瓶颈，让开发者专注能力本身，让用户在场景中即时获得可组合、可闭环的服务。 （1/n)

小红书独立开发者大赛今天颁奖，其中有几款获奖App还是我当评委时选出来的，很有感触。 之前和orange聊AI编程时，就说过AI这波对于生产力的解放，有机会顾及到以前那些因为规模不足而被放弃的长尾需求。 说人话就是，终于可以做一些取悦少数人、甚至是取悦自己的产品出来了，去他妈的DAU。 这次在小红书上获客无数的那些App，共同点是都很小而有趣，比如测算每天要晒多久太阳的SunAlly，只为航班上断网场景服务的专注飞机，分享宠物友好路线的考骨地图，等等。 有种回到了十多年前、iPhone出现「iBeer」时刻的错觉。 2007年上市的第一代iPhone其实不怎么好用，因为没有应用商店，除了屈指可数的几个官方App以外，用户并不能拿它做太多事情。 是App Store的上线，才让iPhone真的实现了「可以揣进兜里的一台小型电脑」这个愿景，而「iBeer」又是让App Store大获成功的神级助推。 现在来看，「iBeer」这个App简直可以说毫无用处，它唯一的功能就是是把屏幕变成一杯啤酒🍺的横截面，然后倾斜手机就能模拟喝酒的动效。 但那是2008年，没人知道能用iPhone做些什么，App Store里也只有几百个陌生的App——软件大厂都还在观望——「iBeer」的出现，让大家意识到原来能够这么使用陀螺仪和触控系统，而且用户都玩嗨了，直接让「iBeer」成了当年下载次数最多的App之一。 所以后来苹果开发平台的负责人才说，「iBeer」不是计划内的产物，却为App Store奠定了更为广泛的认知基础，人们头一次发现原来还能有这样离谱的应用可以下载，而App Store也就成了一个天天都能发现新产品的入口。 怎么讲呢，现在的小红书，就给我一种十多年前App Store的氛围感，这不夸张，我那会儿Google Reader里订阅了好几个限免网站，每天不下几个新App就浑身难受。 这一年来肉眼可见的，活跃在小红书的独立开发者越来越多了，而且普遍很真诚，真诚到会把小红书当成开发日志来用，不是甩个文案就走的那种，而是会和用户在评论区讨论下个版本要怎么做改进。 这固然有幸存者效应的影响——不真诚的也拿不到足够的正反馈，更留不下来让我看到——但所谓真诚是必杀技的实际台词是，你要当个人，才能获得人。 App Store里上架的应用，已经有几百万之巨了，Android那边更是只多不少，以前的分发模式，无论是编辑精选还是搜索找寻，都失去了绝大多数价值，用户也难得会再频繁下载新的App，再多的「iBeer」，都卡在了被看到这个最致命的环节上。 于是买量几乎成了所剩无几的解法，但这种ROI至上主义天然就和孤身作战的独立开发者无缘，你要么买不过专业的投放团队，要么只能买来流量，买不到活人。 而这也是小红书顺水推舟办了这么一场独立开发者大赛的原因——作为跟了全程的场外参与者，我应该有资格这么来做总结——「能找到App」和「App被发现」的双向奔赴每天都在社区里上演，才让小红书成了这个时代的国民级应用商店。 啊，不应该再叫商店了，应该叫应用集市。 说到底，这倒不是因为小红书对App相关内容有多优待——扶持当然是有的，但小红书的运营在各条赛道都有扶持动作——而是开发App这件事情，和OOTD一样，都属于生活片段的分享，可被小红书无限容纳。 应用集市、传搭集市、游记集市、八卦集市⋯⋯有人的地方，就会自然产生集市，这是无需指导的社交本能。 前面说了，AI放大了Build的能力，但在一个程序员过剩的互联网大国，Build的供给并不是卡点——或者说唯一的卡点——更稀缺的，是Sell的能力。 都说小红书能让产品出圈，这个所谓的圈到底是什么？ 其实就是开发者们的能力圈，在技术社区里聊实现方案可以聊出几十页来，但挤进人流去感知用户到底想要什么，却在某种意义上违背了训练记忆，以致于「记账日记Todo」成了独立开发三件套，只有做自己也要用的产品才能确定需求。 一些开发者跟我说用多了小红书的体验，获客反而在其次，更重要的是说多了没压力，这里的沟通和他们在以前推广时强迫自己沟通是不一样的，不需要在文案措辞上抓破脑袋唯恐表达不周，就像写开发文档一样，把做的事情摊开讲完就好，用户自己会在评论区提出新的话题。 当在能力圈之外也能自处，原本的圈当然就成了画地为牢的虚无之物了。 我也看到一个独立开发者的新两件套概念，很是合理：：Cursor+小红书，一个解决Build的问题，一个解决Sell的问题，合作起来天衣无缝。 过去十几年来，独立开发这个行当的韧性还挺足的，在中文互联网几无生存空间后，出海赚美金的开发者倒是越来越活跃了，但是现在小红书能够重新指明一条路，那就是在国内市场开发应用依然是有价值的，这个价值未必和出海场景一样直接变现，但它把人设和产品绑定的一体化表达模式，可以涌现出更多的非标准化玩法。 小猫补光灯的开发者花叔就是很好的例子，我一直认为，他这个人的活跃，是比App更好的一款产品。 产品会过气、会下架、会出Bug，但人不会，人的想象空间，比任何产品都大，要理解集市和商店的差别，小红书没有货架，亦不存在价签，自我介绍和打招呼的勇气，才是最关键的，而这是每个人都具备的能力。 人成事则成，希望明年继续参加小红书的独立开发者大赛。

原来AI动画风格居然能这么多样！🔥 视频里列举了10种超值得尝试的AI动画/漫剧视觉风格，帮你彻底打破内容同质化～有空一定要试试！ 除了视频里的10种，AI漫剧圈还有几款目前特别流行且效果炸裂的风格，我再补充： 1、赛博朋克/霓虹科技风：高饱和蓝紫霓虹 + 雨夜街道倒影，机械未来感爆棚。适合科幻、侦探、社会反抗题材（高科技、低生活氛围）。 2、复古港漫风：粗犷有力线条、夸张肌肉 + 网点阴影、繁体旁白。热血格斗、江湖义气、怀旧武侠最对味！ 3、欧式复古插画风：19世纪版画/童话绘本质感，暗色调 + 泛黄纸张纹理。暗黑童话、中世纪魔幻、克苏鲁神秘学超赞。 你最喜欢哪一种风格？或者你有其他隐藏的AI神风格推荐吗？欢迎评论区告诉我，一起交流～👇 （视频演示了每种风格的实际效果，建议点开看完整版！）

这里有10个免费的AI动画工具,可以让图片和照片转换为动画。效果见视频，AI生产力工具好用推荐！ #图片转视频工具合集# #midjourney# 制作方法：上传一张（或多张）图片即可 第一个.LeiaPix

去年12月开始ChatGPT在推上火了以后，后面几月AI绘画，AI动画陆续登场。给内容创作者们带来了无限想象空间，我也收藏了N多的AI工具，可单独使用也可组合使用。其实不管是个人还是团队，只要舍得花钱订阅，再来制作内容，视频其实是非常好做的，因为可玩的AI工具真的太多太多了，好用的都是要付费才爽