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发现一个宝藏应用，@dappOS_com 旗下的新产品 @xBubble_ai 简直惊喜。 记着明天得前几天晚上，为了制作一份详细的新项目投研简报，我全神贯注地在屏幕前与 AI 工具深度互动到了凌晨。 我尝试了多个不同的大模型，不断精进和打磨提示词，希望得到最完美的输出。 这个过程让我深刻意识到，熟练驾驭 AI 需要极高的耐心与时间投入。 我们都满怀期待地想让 AI 成为得力助手，但在实际操作中，为了让结果更精准，我们往往要投入大量精力去引导。 这让我开始思考：一定存在一种更流畅、更懂人心意的方式，让工具真正服务于我们的直觉。 于是，我发现了xBubble，它更加高效几乎能够一键解决我的烦恼，一图看清！ 2.如今大模型的迭代日新月异，获取强大现在各大平台的新模型层出不穷，算力早已不是瓶颈， 但真正拉开体验差距的是什么？是“会写神级提示词”与“不会写”的差距，是“懂代码和编写技能（Skill）”与“完全不懂”的差距。 为了让大家直观感受到这种体验上的天壤之别，我们可以从几个真实的投研和工作场景，来看看传统 AI 工具和采用“低提示词”理念的 xBubble 到底有何不同：  3.对于很多追求高效的专业人士和中小团队来说，这背后隐藏着巨大的隐性时间投入。 为了让 AI 的输出稳定可靠，我们需要持续评估不同模型在各类任务中的表现，精心挑选适配的工具组合。 很多创业团队也面临着权衡：增设专职岗位预算较高，而让现有团队从头学习 AI 调优，沟通和学习成本同样可观。 更重要的是，每当大模型迎来更新，我们积累的经验往往需要重新建立。 我们真正渴望的，是一个能精准理解模糊指令、即开即用的智能系统，让大家把宝贵的时间集中在核心业务上。 4.好消息是，技术创新的脚步总能为我们带来极佳的解决方案。 近期 dappOS 推出的 xBubble 就是那个让人充满期待的行业破局者！它创新性地提出了 Low-prompt AI0理念，简单来说，就是“AI 替用户使用 AI”。 其核心枢纽 Bubble Pilot 就像一位超级懂你的智能管家，你只需要像和朋友聊天一样输入一句简短的需求，Pilot 就会自动接管后续的所有统筹工作。 它能迅速识别任务类型，自动匹配最优的处理路径，将繁杂的模型挑选、提示词构建、工具调用全部包揽，让你轻松畅享一键直达结果的愉悦体验。 你可能会好奇，Pilot 为什么能如此精准地理解我们的意图？ 这要归功于其背后时刻都在成长进化的强大引擎——Bubble Engine。这是真正的“AI 学习 AI”。 当你提出一个新颖的需求时，Engine 会在后台自动生成海量的解决方案组合，  通过严格的测试框架与质量标准进行比对，最终将最高效、最完美的路径固化为通用的 SOP。 这意味着，在 xBubble 的生态里，随着大家的使用，高难度的技能会被自动沉淀，哪怕是零基础的小白 也能毫不费力地直接调用这些千锤百炼的最优解，获得大师级的交付品质。 为了满足极其多元的使用场景，xBubble 精心打造了两种极具安全感与实用性的运行环境。  第一种是云端的“Bubble Computer”，这是一个端到端的专属工作区。 面对需要搜集资料、撰写、排版等多步协同的复杂项目，它会自动开启安全的沙盒环境，按需加载所有技能，一气呵成地完成并交付最终成果。 第二种是主打本地陪伴的“Bubble Personal”模式，它能在你的设备上安全运行，协助管理本地文件与日程， 回想当初那个专注打磨提示词的夜晚，如果当时有 xBubble 的协助，我只需轻松输入一句“请帮我汇总今日链上热点并生成一份深度简报”， 便可去享受一杯香醇的咖啡，回来就能收获排版精美的专业成果。 科技演进的终极方向，永远是让人的创造力得到最大程度的释放。 正如 xBubble 所倡导的核心愿景：AI 应该学习 AI，AI 应该使用 AI，而用户，只需陈述目标。 兄弟们冲一波官网： dappOS 官网（

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我越来越觉得，BNB Chain 现在在 AI 这条线上的战略，已经和很多公链完全不一样了 很多链现在还停留在支持 AI 这个阶段，但 @BNBCHAINZH 已经开始往AI Agent 真正怎么运行上做基础设施了 最近两个动作特别关键：BNBAgent SDK + AI Survival Pack（AI 生存工具包） 很多人可能没意识到，现在大部分 AI Agent 看起来很智能，但背后依然高度依赖人工 人工充值、人工续费、人工买 API、人工管理 OpenAI Key、人工绑定信用卡 很多 Agent 本质上还只是“半自动” 但这次 AI Survival Pack，其实是在解决一个更底层的问题 AI Agent 能不能真正自主工作 这次联合的几个项目，已经开始把模型访问、链上支付、身份、金融基础设施、现实消费这些东西慢慢接起来了 比如 Alt AI、Bankr、WorldClaw 在解决模型调用和链上结算，Pieverse 已经能做到 Agent 调 API 的同时直接稳定币支付，每笔支付还能链上验证， 在做 Agent 金融层，AEON 更进一步，已经开始让 Agent 接现实世界支付 这个方向我觉得特别重要，因为 AI Agent 后面真正爆发，拼的不会是谁更会聊天，而是谁能够自己调用服务、自己完成任务、自己支付、自己运转 而 BNBAgent SDK，其实是在解决开发者侧的问题，让开发者能更低门槛地给 Agent 配上钱包、身份、支付能力和链上 Memory 包括： ▪️bnbagent-sdk：专门给 AI Agent 配钱包、身份和赚钱能力的一套 Python 开发工具，让 Agent 真正具备链上行动能力 ▪️bnbchain-mcp：让 Cursor、Claude 这类 AI 工具，直接通过自然语言读取和操作链上数据，降低 AI 开发者接入 Web3 的门槛 ▪️bnbchain-skills：类似 AI Agent 的“链上使用说明书”，把 BNB Chain 的各种能力提前封装好，让 Agent 知道该怎么调用和使用 这一整套东西，其实已经很像 AI Agent 时代的默认操作系统了 而且有个数据很夸张，2026 年 1 月 1 日，BNB Chain 上 AI Agent 数量才 337 个，现在已经突破 10 万，增长了 266 倍 这已经说明越来越多 AI 开发者，开始真正往 BNB Chain 上迁移 我觉得 BNB Chain 现在最聪明的一点，就是没有强迫 AI 开发者去学习复杂 Web3 反而是在努力把“链”这一层隐藏掉，开发者只需要专注让 Agent 工作 剩下的钱包、支付、身份、链上能力，BNB Chain 尽量帮你封装好，这个方向我觉得很对 因为未来 AI Agent 真正大规模起来的时候，谁能成为 AI Agent 默认运行层，谁就会开始持续吃到复利 #AIonBNB# #BNBAgentSDK# #BNBAISurvivalPack#

AI时代，真的「只要你学得够慢，你就不用学了」吗？ 最近网络上有个说法还挺火的 「AI时代，只要你学得够慢，你就不用学了。」 我第一反应是，这话听起来很有道理。 我想起自己两年前熬夜学LoRA微调，想着可以用来模仿我的写作风格，然而skills出来了，发现效果可能还比我训的LoRA更好。 所以「等」赢了？「学得慢」赢了？ 如果你只是一个普通的AI用户，那这句话可能没错。但如果你不甘于只当个「时代喂你啥你就吃啥」的被动者，你想主动把握AI行业发展的脉络，你就不能等。 我仔细想了想，我感觉不是这样的，我想分享下自己的看法。 「等」赢了，但不是因为等 LoRA的故事是真的，类似的情况我遇到过不止一次。两年追热点下来，确实有不少「当年要做没做，后来发现不用做了」的案例。 但有个问题值得反问自己：你知道LoRA是什么、你知道skills出现了、你知道两者可以做横向对比，这个判断力是哪来的？ 不是从「等」里来的。 是从两年每天追热点的积累里来的。 因为很多人把「某件具体的事没做」等同于「不用学习」，这两件事完全不在同一个维度上。你「等」到了更好的方案，是因为你有足够的背景知识认出了它。一个完全不了解这个领域的人，他的「没做」只是「不知道」，不是「有判断力的等待」。 工具层可以等，认知层不能等 我2016年开始做机器学习和深度学习，做了好几年数据科学家。到了大模型时代，周围的人都在聊LLM，我一度觉得当年学的那套东西废了。 sklearn怎么调、XGBoost怎么训，这部分确实边缘化了，我不否认。 但我后来发现，真正值钱的东西没废：怎么设计评估体系、怎么防止数据泄露、怎么把一个业务问题转化成模型问题。这些判断力，大模型时代反而更稀缺（因为99%的「AI应用开发者」根本没有这个训练，看到模型输出「看起来对」就交付了）。 工具层的东西，半衰期确实很短，可能18个月就轮换一批。这部分确实可以「等等看」，等生态稳定了再下场，往往比头一批踩坑的人省力。 认知层的东西，没有捷径，也没有办法「等别人替你建立」。你在等的时候，别人在建立判断力的坐标系，你进来以后只能接受别人嚼过的知识，创造空间已经被占了。 比AI工具本身更有价值的 追了两年热点，我发现有一件事比「学到了什么具体技能」更值钱，那就是，我比周围大多数人更能「春江水暖鸭先知」。 某个技术出来，我大概知道它处在哪个演化节点，是真风口还是炒作，值得深入还是等等就过了。 但我一度很困惑，这种「看清楚行业方向」的能力，对我一个打工人有啥用？又不是创业者也不是投资人，判断对了趋势，我也只是回去开早会。 这个落差是真实存在的，不想粉饰。 但仔细想，这个能力其实在影响三件事： 第一，在组织里的位置。大多数团队里，「知道该做什么」比「把事做完」稀缺得多。能帮团队过滤噪音、判断方向的人，话语权不一样。 第二，选雇主的质量。能判断一家公司的技术方向是不是真的对，让你在上升期公司和下沉期公司之间选对的概率高很多。这个差距，可能比一次跳槽涨薪重要得多。 第三，这个认知要是有地方输出，是可以变现的。其实就是把「春江水暖」的判断力转成内容，内容建立影响力，影响力长期会带来预料不到的机会。 所以「只要你学得够慢，你就不用学了」，这话对不对？ 我的观点是：对了一半，但被大多数人用来当借口的那一半，恰好是错的那半。 工具层，确实可以等，工具肯定越来越先进，越来越好用，「等等党」在执行层有合理性。 而且在AI时代，这句话本意其实是在说，不要因为错过一个热点而着急，不用FOMO，在AI时代，应该少点焦虑。 但是认知层面，并不会因为你用过的某个AI工具过期了而没学到东西。你追热点的过程看起来很多东西「白学了」，但那个过程本身在建立一张地图，这张地图才是真正的资产。 把「某些工具不用学」误读成「可以少学、慢学、躺着等」，两年后你会发现，你确实等到了更好的工具，但差距在于，人家积极学习的，拿到新工具是真的能做出新东西，等等党拿到新工具，也就是跑个demo自嗨一下，感觉自己站在了时代前沿，实际上还在原地。 而且还有一个时间差的问题值得说。 新工具出来之前，积极的人早就在用当时条件下能用的东西硬拼出来了。RAG还很粗糙的时候，他们已经在生产环境里跑起来了，踩完了坑，知道哪里会出问题。Agent框架还不稳定的时候，他们已经用LangChain拼出了第一版，虽然屎山，但用户在用、反馈在收、迭代在跑。 等等党在等什么？等一个「更成熟的方案」。方案成熟了，他们入场，发现已经是红海。不是因为他们来晚了几个月，是因为那几个月里，积极的人已经建立了用户认知、跑通了商业模式、或者单纯地把某个领域的坑全踩完了，护城河就这么起来的。 更关键的是，这种「拥抱新技术」的习惯本身会复利。积极的人用惯了在局限条件下想办法，新工具一出来，他们比任何人都先知道怎么用好它。等等党等到了新工具，还是原来那个姿势，demo跑一跑，然后继续等下一个。 #AI# #AIAgent# @grok @xai

体验了一下 @xBubble_ai @dappOS_com 的功能，感想颇多！ 说句扎心的，撸毛圈现在真正拉开差距的，很多时候已经不是信息差了，而是谁更会把 AI 用起来。 不少人不是没看到早期项目，也不是不敢冲，更不是不会用 AI 工具，而是在使用工具时卡在了繁琐的前置流程中： 1、改 Prompt 2、调脚本 3、发现问题 4、再改 Prompt 这样循环往复会浪费大量时间。窗口期本来就短，结果时间都耗在"让 AI 先跑通"这件事上，等你好不容易折腾明白，机会也差不多过去了。所以，如果有一个 AI 工具不需要你循环往复地做这些事，而是你简单提一嘴就能轻松帮你解决各类问题，效率就会大大提高。 而 dappOS xBubble 就是我说的这类工具。它有意思的点就在于——它不是让你先学一堆东西再来用 AI，而是尽量把这些门槛直接拿掉。不用自己写代码，不用反复调 Prompt。 举一个例子，这里我分别对市面上某AI工具以及xBubble提出了一个诉求："请为我找出 10 个当下可交互且未发币的 Web3 撸毛项目"。这刚好也是我平时撸毛+投研中非常需要使用到AI的场景也就是项目投研，如果还靠传统的方式去找项目的话效率太低了。 下面是俩个不同的AI工具给我制作的可交互项目图 1、图 1 是某 AI 平台生成的 可以明显看出，尽管它生成了 10 个项目，但这些项目大多已经发币，且很多任务都已截止。对于这种情况，我一般需要反复调试 4-5 次才能真正达到理想效果。 2、图 2 是 xBubble 生成的 对比非常明显，它理解了我真正的意图，甚至把项目的融资情况、项目介绍都列了出来。从专业性和绘图的精美度上来看，都是遥遥领先的。 那么为什么 xBubble 能如此快速、精确且专业地解决问题呢？ 这主要得益于其巧妙的设计。xBubble 由 Pilot（执行）与 Engine（学习）构成：Pilot 将请求匹配至 SOP；Engine 自动研发并固化 SOP。两者协作实现 AI 自主学习与任务处理的闭环。简单来说，用户只要说一句话，它就能替你调动 AI 解决问题，且其强大的学习能力能自发地迭代进化。 所以，让合适的、专业的 AI 去处理问题，人才有精力去抓红利。好的工具不仅能节省你的时间，也能提供更大的便利！ 【官推】 【dappos官网】 【xbubble官网】

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） - 🔗

福建泉州的小伙伴看过来 我们在泉州做了一个线下AI青年社区：签苑AI青年社区 这里不强调“速成”，也不承诺结果，只希望把对AI感兴趣和的年轻人聚在一起，一起学习、交流、实践。 妥妥的帅哥美女集中地 我们会持续做： AI工具实操分享 线下沙龙交流 职业/创业场景讨论 同行资源链接 成员案例共创 适合：想用AI提升效率、正在探索职业方向、对AI创业/副业/内容/教育/人力/法务等场景感兴趣的朋友。

【怎么让AI更聪明的完成任务？】 这是一个在AI快速发展的现在，最常遇见的问题。 因为现在AI发展的很快，每个模型都在不停的迭代版本，并且不同的模型都有自己的特性，如何去挑选适合自己需求的模型，如何去调教不同模型的prompt，这会直接决定产品最终呈现效果的优劣。 之前做过好几个AI交易的辅助工具，模型尝试用过GPT、Deepseek、Claude，AI工具用过n8n、小龙虾、骡子，但是最后呈现的效果和自己预期的总是差很多，虽然最后做出来的不错的版本，但是消耗了太多的时间精力和Token，我也在寻求更好的解决方案，直到用了dappos！ dappos简单来说，就是：AI 替用户使用 AI，AI学习AI 你不需要再纠结选哪个模型、怎么写 prompt、要不要写 skill，你只需要说一句 简短请求，剩下的交给 xBubble。 其中的核心是Bubble Pilot帮用户去完成任务，取用户的简短请求，识别任务类型，检索匹配的 SOP 并分发到最优路径 Bubble Engine帮你去学习AI，针对特定任务，使用 AI 编程 Agent 生成解决方案变体，构建测试框架，组合候选模型与工具，将最优路径固化为可复用 SOP。 就比如说我想做一个Defi赛道的投资机会速览，同一套提示词，xBubble和豆包生成的图片可以说是天差地别，豆包连文字都是马赛克，而xBubble不仅逻辑清晰还有数据作为支撑，信息的详细程度和豆包不是一个层级上的！只有两个字，好用！ 总的来说，你有了dappos，就相当于有了一个AI秘书，直接跟秘书去提需求，秘书会帮你把剩下的流程全部走完，你等着接收汇报就行了！ 用dappos，当AI的老板，有事就让秘书干！