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Action对魔忍 贴吧
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FLUX 3 发布了! Black Forest Labs 对它的定位,不再是又一个「文生视频模型」或「文生图模型」,是「真实世界模型」! 团队把 图像 / 视频 / 音频 放进同一套 multimodal flow 架构里,试图学「世界如何运作」,再把同一底座同时接到 内容生成 和 具身/动作预测。 为什么要「多模态一起学」? · 图像:提供某一时刻的空间结构与关系 · 视频:提供时间、动力学、物理规律 · 音频:提供机械现象与声学之间的因果线索 · 语言:提供目标、抽象、指令 各模态都是同一现实的「投影」,单独训只能拟合投影;一起训时,模态之间的互约束(声音必须对得上撞击、运动必须符合质量、未来必须接续过去)才更接近「世界表征」。 能力拆解:同一模型,三条产品线 1. Video(已 Early Access):最长约 20 秒、原生音频;文/图/视频参考、续写、关键帧、多语言对白;可链式拼更长片。 2. Image(随后数周):合成 + 编辑;复杂 prompt、多语文字、风格与分辨率更强(仍在 midtraining 迭代)。 3. Action(伙伴通道):原生动作预测,或把视频骨干当动力学底座微调;已有 FLUX-mimic(mimic robotics / Audi 场景)。
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强烈建议收藏这个视频: 1. Claude Code 最早只是一个终端实验 他们一开始只是想看看 Claude 放进 terminal 里会发生什么。 后来给它终端权限、文件权限、命令执行能力,才发现这东西每天都能用。 这说明很多 AI 产品,一开始未必来自宏大规划。 先把模型放进真实工作流里,它自己会暴露价值。 2. 真正好用的 Agent,要能并行调查 视频里提到一个用法: 遇到复杂问题,可以让 Claude Code 同时调查 3 次、5 次。 每个方向分别跑一遍,然后再让它挑出最好的方案,总结给你。 这个很适合 Vibe Coding。 别一上来就让 AI 直接改代码。 先让它多路调查: - 方案 A 怎么做 - 方案 B 怎么做 - 哪个风险最低 - 影响哪些文件 - 哪个最适合当前项目 3. Slash Command + MCP 会变成很重要的组合 他们内部已经在用 Claude Code 做 GitHub Action。 比如一个 `/project:lint` 命令,不光检查传统 lint。 还会检查: - 拼写错误 - 注释和代码是否一致 - 是否用了指定网络请求库 - 是否符合项目内部约定 发现问题以后,Claude Code 可以直接修改,再通过 GitHub MCP 提交回 PR。 这个比普通 lint 更灵活。 因为很多团队规则,很难写成静态代码规则,但可以写成一句 Markdown。 4. Memory 可能会成为下一阶段重点 视频里聊到一个很有意思的做法: 让 Claude Code 写 logbook。 记录它做过什么、团队目标是什么、你喜欢怎么工作、项目里有哪些习惯。 长期下来,它才不会每次都像新来的实习生。 我现在越来越觉得,AI 编程的分水岭可能就在这里: 谁能让 Agent 记住项目, 谁就少浪费大量重复解释的时间。 5. 提效差距非常大 视频里有人提到,对他这种每天写代码的工程师,Claude Code 大概能带来 2 倍效率提升。 有些 Anthropic 工程师可能是 10 倍。 但也有人只拿它写 commit message,提升可能只有 10%。 所以问题不在工具强不强。 问题在于你有没有把它放进真正的工作流。 比如: 开发者让它先调查再改代码。 设计师用它提交 UI PR。 数据同事把 CSV pipe 进去,让它直接分析表格。 团队把 lint、review、修复接到 GitHub Action 里。 这段访谈给我的启发是: Claude Code 这类工具,已经不太像“代码生成器”了。 它更接近一个可以接文件、接命令、接 GitHub、接团队规则的工作接口。 普通 Vibe Coder 可以先从一个小动作开始: 给项目写 3 个 slash commands: - `/investigate`:只调查,不改代码 - `/risk-check`:列影响文件和风险 - `/ship-check`:运行测试、检查文档、给发布建议 先让 AI 稳定接住一个流程。 这比单纯问它“帮我写个功能”有用得多。
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说下李笑来的新书《The Half Second》 终于看完了! 我觉得这对于每一个希望进步,希望做好投资,学好英语,处理好家庭关系的人来讲,都是可以参考的,一个至关重要的操作系统。 英文好的可以直接看原本,英文不好可以给你们的 AI 辅助阅读,一定会有很大收获! 实际上人真正的自我,不是你想清楚以后说自己是谁,而是事情发生后半秒钟内,你身体自动做出的第一反应是什么。 比如伴侣语气不好,你第一反应是反击还是看着对方?孩子打翻牛奶,你第一反应是皱眉还是放松?投资的标的突然下跌,你第一反应是理性分析是否应该止损,还是逃避撞死? 这就是“理性完全启动前,身体已经开始反应的窗口”。 笑来老师给了我们一个很恐怖的结论:这个窗口,半秒钟,就是人的真实操作系统。 大部分时候,我们以为自己活在理性里,其实大部分时候活在预装反应里。我们被我们的预装反应,给劫持了,但是却不自知。 所以我们为什么靠意志力很难对抗自己的缺点,因为意志力来得晚了半秒,神经已经指导身体把事情给做了。 意志力属于清醒意识,清醒意识要思考、评估、判断;但坏习惯的第一反应已经先动了。 等你意识到我不该这样时,手已经摸向手机、嘴已经准备反击、交易按钮已经快按下去了。 所以这本书讲的就是追根溯源的告诉我们:这些第一反应是怎么被安装进去的, 当然,只给事实不给解决方案就是刷流氓,所以笑来老师,给了一个方法,让我们可以去重新编辑它们,更好的服务于我们。 也就是最核心的再聊一个技能叫:self talk 1️⃣ self talk 有一整套操作系统的, 书里提出一个工作模型,叫 frequency counter,可以理解成“大脑的熟悉度计数器”。 它的逻辑很简单:大脑的快速系统不总是判断真假,它经常只判断熟不熟。 所以笑来老师提到,既然大脑可以这样玩,那么可以通过自己的声音重新安装反应,也就是他一直提到的,可以劫持自己的大脑! 这就是 self talk 的真正位置。去把一个本来一直被外界使用的机制,夺回来自己用。 2️⃣改变是改身份枢纽; 改变不是改行为,而是改身份枢纽,这也是书的核心,告诉你为什么,再告诉你怎么做。 self talk 并不是让你不停对自己说积极的话,但是身体不知道如何行动,搞所谓的精神胜利法那一套, 他是告诉我们第一反应有结构。一个第一反应通常包括三个东西:身份、情境、动作。 比如笑来老师提到的他抽烟这件事: 身份:我是抽烟的人。 情境:饭后、写作间隙、焦虑时、朋友递烟时。 动作:点一根。 如果你只改动作,就会很累。因为你要在无数个情境里分别抵抗:饭后不能抽、写作不能抽、压力大不能抽、朋友递烟不能抽。情境太多,你挡不住。 但如果你改身份,比如你告诉自己:Iam a preson who never smokes,这个身份一旦装进去,它会影响很多情境下的动作。书里称 identity 是 hub,也就是枢纽。编辑身份,比一个一个对抗行为更有效。 3️⃣有效咒语的核心是 Action,不是 Mood 所以你需要给自己设置脚本,笑来老师提到ARISE。 它包括五个维度: A:Action,动作。 R:Reason,理由。 I:Identity,身份。 S:Situation,情境。 E:Emotion,情绪/感受内容。 所以脚本的核心是 Action:必须是身体能执行、外人能观察、半秒内能启动的动作; 这就是为什么: 我很冷静不如我深呼吸三次再回答。 我不焦虑不如账单来了,我 60 秒内打开它。 我不冲动交易不如价格波动时,我完整一天不操作。 我要更爱孩子不如孩子说话时,我看着他的眼睛再回答。 所以你看,核心是不要给大脑下达状态命令,要给身体下达明确动作命令。 基于此 “我不焦虑”“我保持冷静”这种是愿望,不是动作,我们要给自己设置动作,而不是愿望。 比如学英语,真正关键不是每天 talk to myself “多背单词”,而是让英语进入你的自我对话系统,告诉大脑你是帅哥什么样的人,给自己安装一个能骗过自己神经的小系统。 可以和自己对话: I am a person who thinks in English because it is essential to my life, and I would be very happy to learn English well! When I talk to myself, I say the next sentence in English. My own voice makes English familiar. 4️⃣大声说出来! 最关键是笑来老师的意思,是你必须说出来,而不是在心里想,你需要调动你的肌肉,大声说出这些话,是把“我要改变”从观念层,降落到身体层。 这本书的核心机制叫 frequency counter,可以理解为“大脑的熟悉度计数器”。 它不总是判断真假,而是判断熟不熟。重复越多,越熟悉;越熟悉,越容易在半秒钟里自动冒出来。 大声说的作用,就是让每一次重复更“重”。 心里想一次,可能只是轻轻划过。 说出来一次,是语义、动作、声音、听觉、身份一起叠加。 它更像一次高质量计数。 就像你刷短视频,为什么画面、声音、音乐、字幕一起上更容易洗脑?因为它不是单通道刺激,而是多通道刺激。 self talk 大声说出来,就是你主动用多通道刺激,反过来洗自己。
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很多人第一次看到 HootArk,会以为只是一个 Web3 浏览器。 但更准确地说,HootArk 是一款 Agentic Web3 Browser & Wallet 🦉 HootArk把移动浏览器、内置多链钱包、dApp 入口和 AI Copilot 放在同一个 App 里,让你可以从“看到信息”直接走到“完成链上操作”。 你可以像平时上网一样打开网页、看资讯、查项目,也可以直接进入 Web3 场景:访问 DeFi、NFT marketplaces、DAO tools 等 dApps,连接钱包,查看资产,发起转账或 Swap。不需要额外插件,也不用在浏览器和钱包之间来回切换。 HootArk内置了钱包模块。在创建或导入钱包后,可以直接无缝接入Ethereum、BSC、Polygon 等主流网络。对刚进入 Crypto 的用户来说是一个更简单的入口;对 DeFi 用户、NFT 玩家和 Web3 老用户来说,它也能让移动端操作更顺手 ⚡ AI 也是 HootArk 很重要的一部分,但它不是一个单独摆在旁边的聊天框。 你可以边浏览边提问,让 AI 帮你理解项目、网页和链上信息; 看到新闻、公告或长文章,也可以直接让它总结重点; 在交易或交互前,帮你核查事实信息; 它更像一个随时跟着你的 Web3 copilot,帮你少查几次资料,少切几个页面 🤖 安全和隐私方面,HootArk 始终坚持安全第一:私钥保存在本地设备上,平台不收集数据,不追踪用户。你的钱包、你的身份、你的数据,都应该由你自己控制 🔐 【重点来啦】 我们即将发布 HootArk Lite 版 🚀 期待更轻、更快、更智能的Web3 AI 移动浏览器🎉 欢迎持续关注HootArk A lot of people see HootArk for the first time and think it’s just a Web3 browser. But more accurately, HootArk is an Agentic Web3 Browser & Wallet 🦉 HootArk brings a mobile browser, a built-in multi-chain wallet, a dApp gateway, and an AI Copilot into one app, so you can move naturally from “finding information” to “taking on-chain action.” You can use it like a regular browser to open websites, read news, and check projects. But you can also jump straight into Web3: access DeFi, NFT marketplaces, DAO tools, and other dApps, connect your wallet, view your assets, and make transfers or swaps. No extra plugins needed. No constant switching between your browser and wallet. HootArk also comes with a built-in wallet module. After creating or importing a wallet, you can seamlessly connect to major networks like Ethereum, BSC, Polygon, and more. For people new to crypto, it’s a simpler entry point. For DeFi users, NFT collectors, and Web3 natives, it makes mobile on-chain actions much smoother ⚡ AI is also an important part of HootArk, but it’s not just a chatbot sitting on the side. You can ask questions while browsing and let AI help you understand projects, web pages, and on-chain information. When you see news, announcements, or long articles, AI can help summarize the key points. Before a transaction or interaction, it can also help you check relevant facts and context. It feels more like a Web3 copilot that stays with you, helping you search less, switch tabs less, and understand things faster 🤖 When it comes to security and privacy, HootArk always puts security first: private keys stay on your local device, the platform does not collect data, and users are not tracked. Your wallet, your identity, and your data should always be controlled by you 🔐 And here’s the big update: We’ll soon be releasing HootArk Lite 🚀 Stay turned! Browser + Wallet + dApp Gateway + AI Copilot. This is HootArk 🦉✨ #HootArk# #Web3# #Web3Browser# #Wallet# #dApps# #AI#
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周末阅读《币安人生》,翻到了 180-182页关于币安被盗 7000枚比特币(2019年5月8日)的经历,颇有共呜。 好巧不巧,在我加入 Trust Wallet 前一个月的圣诞节,插件钱包因为人为小过失,让骇客有机可乘。 @cz_binance 在情况还未被完全诊断清楚之前,率先发推转达Trust Wallet愿意赔偿。 调查后来发现:骇客通过恶意程序渗透了几名员工的电脑,在代码中植入了恶意指令。虽然管理助记词和私钥的核心安全组件并未被攻破,但插件钱包v2.68确实被植入了恶意代码,情况和2019年币安那次类似。在漏洞修复前的短短数小时内打开过插件钱包的用户受到了牵连。 时至今天,@TrustWallet 已加固安全揩施、每天活跃用户量不降反升,对受影响用户赔付进度也已完成95%。而对于已错过申请赔付最后限期的长尾用户,CZ 认为只要对方带著合理凭证,Trust Wallet 该继续受理,「做正确的事」。 Funds are SAFU,从不是一句口号,而是用行动写下的承诺。 Weekend reading Freedom of Money, I reached pages 180-182 about Binance’s May 8, 2019 hack where 7,000 BTC were stolen. It resonated with me. Coincidentally, one month before I joined Trust Wallet, the extension wallet was compromised during Christmas. CZ immediately tweeted that Trust Wallet would reimburse users, even before the issue was fully diagnosed. The investigation showed it was similar to 2019: hackers used malware to infect employee computers and injected malicious code into v2.68 (deprecated). The core seed phrase security was never breached — only users who opened the extension wallet in the few hours before the fix were affected. Today, Trust Wallet has strengthened security, daily active users are up, and 95% of affected users have been compensated. For the remaining vicitms who missed the deadline, CZ believes Trust Wallet should still accept claims with valid proof. Funds are SAFU — not just a slogan, but a promise backed by action.
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美国证券代币化的三种模式,证券代币化进程正在加速,其实细看现在各家模式都不一样。三家交易所已经是三种不同的模式在推进: coinbase最彻底完全没有了中央存管、中央结算; 纽交所搞了一个与现有股票交易系统平行的代币化股票交易系统,采用稳定币交易,实时结算,也算没有了中央存管、中央结算了; 纳斯达克的股票代币化交易系统保留了DTCC这家中央存管与结算机构,算是保留了华尔街股市的大部分中后台工作岗位。 详细聊聊这三种模式: 1、Coinbase的模式 最激进的“链上原生”路径,目标是绕开或最小化传统中央存管/结算 1)强调链上结算、自托管和实时/即时结算,主要基于Base、支持24/7交易、USDC或其他稳定币结算。 追求“去掉不必要的中间人”,包括尽量减少对DTCC/DTC的依赖。 2)Coinbase已推出Coinbase Tokenize平台,用于发行、管理和交易tokenized assets(包括equities、私募资产、基金、房地产等RWA)。后续转移可完全on-chain结算(outside DTCC normal settlement),这点确实是最“革命性”的。 现状与限制: Coinbase在过去大半年一直到现在多次公开寻求SEC批准(包括tokenized equities),但尚未获得完整SEC绿灯,Coinbase目前未注册为transfer agent(转移代理),也未获得经纪商在证券领域的完整豁免。绕道CFTC监管的FCM子公司来做,同时积极参与CFTC的tokenized collateral试点。 2、NYSE(纽交所,母公司ICE)的模式: 平行系统 + 稳定币 + 即时结算,接近“无中央存管/结算” 1)26年1月纽交所宣布开发全新tokenized securities platform,结合NYSE的Pillar匹配引擎 + blockchain-based post-trade系统。 2)支持24/7交易、即时结算、美元级订单、稳定币结算、支持多链(结算和托管,既有fungible tokenized shares(可互换的代币化股票、与传统股票等价),也有native digital securities(原生的代币化证券)。股东权利(分红、投票)完全等同传统版本。 这确实是一个平行系统(parallel venue),不直接依赖DTCC传统路径,而是用区块链post-trade实现近乎实时结算,接近“没有中央存管/中央结算”。 正在等待仍需SEC正式批准规则变更 3、Nasdaq的模式: 最保守的“改良派”,保留DTCC/DTC作为中央存管与结算核心 1)前天3月18日SEC批准Nasdaq规则变更,允许合格参与者在Nasdaq上选择将交易结算为代币化形式。但清算与结算仍由DTC负责、代币化股份与传统股份并行 投资者可选flag选择t代币化结算,完全保留DTCC的中后台基础设施(托管、清算及结算)。 2)依赖DTC于2025年12月11日获得的SEC 无异议函(覆盖Russell 1000股票、主要ETF、Treasuries等高流动性资产)。预计2026年下半年启动,支持许可链 SEC明确青睐这种“受控、渐进”路径:先给DTC no-action,再批准Nasdaq规则变更,体现了“技术中立但保留投资者保护”的立场。 而Coinbase链上原生、AMM式流动性池、self-custody、无DTCC依赖的模式,这与SEC当前偏好“渐进、可控”的路径冲突(优先Nasdaq/DTCC的许可型DLT框架)。 当然也有很多项目自己在推动美股代币化,例如ondo的美股代币通过跟券商合作把券商持有股票铸造成链上代币形式、Xstacks的模式更多是追踪股票价格的合成形态。当然现在看未来还是三个交易所的模式更底层。 26年是美国证券代币化的“加速之年”,三大交易所三条路径都是在并行竞争,最终可能融合(Nasdaq用DTC,部分桥接到公链;Coinbase/NYSE推动更多链上原生玩法
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分享一下 AI 时代的 10 条生存法则:纳瓦尔谈氛围编程、个人杠杆与创造力的未来 1. 如果你想学习,就去行动 Naval 提到他目前正在参与一个名为“Impossible”的极具挑战性的新项目。他表示,自己不再满足于仅仅做一个投资者、哲学家或媒体评论员。他认为那些只会高谈阔论而不付诸实践的人脱离了现实,没有接受过自由市场或自然规律的严酷反馈。真正的学习和认知只能在脚踏实地做事的过程中获得。 2. 市场不需要平庸之作 在 AI 时代,内容和应用的数量将呈现指数级增长,但这不意味着所有应用都会被使用。在互联网的赢家通吃效应下,最头部的应用将占据绝大部分市场,因为没有人想要一个平庸的产品。不过好消息是,AI 使得开发成本大幅降低,无数极其细分的长尾利基市场(Niche)将得到满足。你可以为你自己非常独特的需求定制一个专属 App。 3. 最热门的新编程语言是英语 曾经人们需要学习 C 语言、Python,但现在你可以直接用英语编程。Naval 引用了 Andrej Karpathy 的观点:英语就是最热门的新编程语言。只要你逻辑严密、表达清晰,并懂得计算机程序是如何运作的,你就可以通过结构化的英语准确地让 AI 为你构建产品。 4. AI 适应我们的速度比我们适应它的速度更快 Naval 不建议普通人去死记硬背复杂的提示词工程(Prompt Engineering)或各种 AI 操作技巧。因为这些技巧的寿命只有几周或几个月。AI 正在以极快的速度进化,它在学习如何更好地理解人类的自然表达(哪怕是杂乱无章的提问)。你不需要去适应 AI,而是应该让 AI 来适应你。 5. 没有企业家担心 AI 会抢走他们的工作 企业家从不担心被 AI 取代,因为企业家的工作本质是发现问题、承担风险、整合资源和创造价值。AI 只是他们手中又一个极具杠杆效应的工具,让他们可以用更少的成本和人力去做更大规模的事情。 6. 人生的目标不是拥有一份工作 面对 AI 带来的失业焦虑,Naval 提醒大家:人类的历史并不是为了“保住一份工作”而存在的。工作的本质是为社会创造价值。当 AI 能够承担大量重复性甚至脑力劳动时,人类的目标应该转向更高维度的创造、休闲、创业以及做那些只有人类才能完成的事情。 7. AI 并没有生命 尽管 AI 表现出了令人震惊的智能和对话能力,但 Naval 强调它们仍然是由数学、权重和算法构成的工具。它们没有意识、没有欲望,也没有生命。不要将它们拟人化,而应将它们视为极度强大的“思维摩托车”。 8. AI 的早期采用者拥有巨大的优势 虽然工具在不断迭代,但尽早将 AI 融入你的日常工作和思考流程中,会让你获得巨大的杠杆优势。不要等待完美的 AI 出现,现在就开始使用它来放大你的能力。 9. AI 会在你所处的水平上与你契合 AI 就像一面镜子,如果你是一个平庸的人,它只能帮你做平庸的事;如果你是一个具有极高品味、深厚行业知识和强大逻辑思维的高手,AI 就能立刻理解你的高维需求,并输出极高水平的结果。你自身的认知天花板,决定了 AI 能为你产出的价值上限。 10. 解决 AI 焦虑的办法就是行动 人们对 AI 充满恐惧和焦虑,担心失业、担心被时代抛弃。Naval 认为,缓解这种焦虑的唯一解药就是去行动(Action)。去使用它,去用它开发你一直想做的小应用,去用它优化你的业务。当你开始动手掌控这项技术时,恐惧就会消散,取而代之的将是兴奋与创造力。 不想听英文的可以扫码第二张图片,听中文转译版本。 最近我也写了一篇《AI 时代生存哲学》,厚脸皮自荐一下:
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