
✨小王子游戏原创作者:https://xitter.cf/t.co/M2ZityNFz6 🔥 探索 AI 的边界|探索 AI 时代的财富自由之路 正在研究:3D AI |AIGC |Agent trading 商务合作:📮: [email protected]| tg:@Sac_yin
Singapore, SGP
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你可能不敢相信,下面这个3D动效视频是我用一个新上线的国产模型纯代码做出来的。视觉质感完全不输Opus 5.5,价格却便宜近30倍!!
这个模型就是MiniMax的M3.1 Flash,也是此前在OpenCode和OpenRouter上匿名发布且一度爆火的Space Bunny模型。匿名期间,模型在OpenRouter上的调用连续10天霸榜,受到开发者的广泛喜爱
根据官方公布的测评结果,它在复杂开发、computer use 等任务能力上已经接近前沿模型,token成本却极低,性价比层面可谓直接斩杀了包括DeepSeek、Kimi在内的大部分模型
为了测试它的综合能力,我用其在MiniMax Code里实测制作了一个动效视频,核心是要求模型「用纯代码形式制作,最大化视觉表现,让动效、转场达到高级宣传片质感」
经过多轮迭代,M3.1 Flash产出了下面这个自我介绍宣传片,3D动态感和整体叙事节奏都很在线。整体实操下来有2点特别惊艳我:
1、Agent编排、执行能力很强。模型可以合理分配subagent并行执行,并派独立的 subagent 审查效果,整体制作效率高
2、视觉能力很在线,懂得实时截图来查看、分析视频画面,并根据画面细节不断优化、迭代
如果你也想像opus 5.5那样用AI做视频,但苦于没有claude,M3.1 Flash完全可以作为你的完美平替!
官方目前还发布了两个超级福利:10月25日前,所有MiniMax Code 订阅用户可以不限量使用 M3.1 Flash;10月31日前 M Plan 的新订阅用户可享受5折优惠!!想体验该模型的,这波薅羊毛机会绝对不能错过!
可以关注一波神佬的小号,从0起号正反手教学来了 !!!
兄弟们,我开小号了!
我这个号@Berryxia 过去一直在认真讲 AI,讲工具、分享测评、写商单,写得越来越像在上班 😂 。
所以我给自己留了个自留地儿,小号@Berryxiai 2.0 视频版。
这里没有偶像包袱,不端着,只管好玩:
🎨 AIGC 图文:每天刷到的神图,连同怎么做出来的一起给你
📝 视频提示词直接抄:能复制、能改、能出片,不藏着
🎬 视频教程:手把手,从 0 到出片,看完就能上手
💃 AI 美女 & 颜值向内容:我知道你们爱看,我也爱看
🤪 整活刷屏:奇怪的生成、离谱的翻车、深夜的灵感。
想看正经东西,继续关注这个号就行,想快乐刷,关注小号。
以后我在这边玩出什么新花样,第一时间给你们。
Sac retweeted
Kling is back.
Kling 4.0 is now live on Higgsfield.
> Omni Reference: characters, objects and audio in one generation
> 30-second scenes in a single pass
> Start, middle and end frames to direct every beat
> Native 4K coming soon
Available now on Higgsfield.
Sac retweeted
前几天看了赛克(@Saccc_c)用 Opus 5.5 做《小王子》的教程,我尝试把陶渊明的《桃花源记》做成一个明亮的第三人称探险小游戏,Opus 5.5 加 3D 模型确实能够做出可玩的游戏了
用到的工具:Claude Code(Opus 5.5)、@ViggleAI 的 PINOC(JST-2),再加一个网页 3D 引擎。
大体是这么做的👇
① 先写策划
五幕直接对着原文:缘溪行 → 忽逢桃花林 → 山有小口,仿佛若有光 → 豁然开朗,桃源村 → 处处志之,不复得路。
② 再出概念图
用 AI 出全景设定、关键画面和角色三视图,这里我用的是 Codex 内置的生图功能。画面参考《小王子》的明亮感,人物参考《风之旅人》《光·遇》:渔郎戴竹斗笠、披稻草蓑衣,再加一条桃红色的长围巾。
③ 角色交给 PINOC
渔郎、老翁、小孩,把正、侧、背三视图丢进 PINOC,出来就是自带骨骼的 3D 高斯泼溅角色。
走、跑、挥手、点头直接从动作库里拿;坐下吃饭、作揖、小孩蹦跳这些用文字生成。
PINOC MCP 接进 Claude Code 之后,这些都是 Claude 自己去调。
④ 搭场景
远处的桃花山谷用 PINOC 的场景生成。近处的小溪、小路、桃树,还有几万簇随风摆动的草、雏菊、薰衣草、蕨类,都是 Claude 写程序搭出来的。
⑤ 对标迭代(最关键的一步)
学赛克的做法:固定几个机位,每改一轮就截图,和《小王子》并排对比,看差在哪,再改下一轮。光溪畔桃林这一个小场景就迭代了八轮,从一开始的"塑料感"改到现在这样。
最大的感受:一个人加上 Claude 和 PINOC,一天就能做出一个明亮、能玩的小世界
Today we are releasing JST-2, the world's first full-stack physics-native world foundation model.
Many world models learn in pixel/video space. We went back to first principles and built the entire model stack in 3D.
Generate a 3D scene in seconds and expand it in real time. Create characters with motion built in, all through one general architecture.
Sac retweeted
No tricks. Just tracks. 🎃
Sonilo’s Halloween giveaway is here:
- Free users: 1 month of Pro, free
- Active paid subscribers: 100,000 bonus credits that never expire
Follow @Sonilo_music, repost, & leave a comment to join.
Ends Oct 31. Let’s make something spooky.
Larping 玩法的视频生成成本直接被 Wan 3.0打下来了!
这个国外很火的玩法,说白了就是拿一段实拍让 AI 换装换景。而现在 Wan 3.0 已在 Higgsfield 上线,价格比 Seedance 2.5 便宜 4.5 倍,是最适合用来玩转 Larping 的模型
下面视频就是最直接的 Larping 玩法,Wan 3.0 直接将实际录制的公园长椅真实画面,一键变成了一辆酷炫的摩托车。仔细看下面的视频,真实感相当炸裂,运镜、光线和实拍一模一样,你完全感受不出一丝 AI 的痕迹。你现在在 Higgsfield 中使用 Wan 3.0 ,就可以以极低成本的价格玩转各种 Larping 类视频,你可以像变魔术一样生成出你任何想用的场景和物品
看完这个视频,我觉得 Larping 有不少值得尝试的玩法。尤其是 Wan 3.0 把成本降下来之后,比如下面这三种:
1、搞笑整活,利用实拍和生成画面的反差,比如上一秒坐塑料凳,下一秒坐豪宅泳池边
2、角色扮演,随手一个转身,就变成特工、魔法师或电影主角,体验不同身份
3、换景打卡,在家门口走两步,背景换成海边球场、城市天台或雪山公路,不出门就能拍遍世界各地
大家快去 Higgsfield 中解锁更多 Larping 的玩法,有什么好的 idea 都可以尽快去尝试 !!!
🤝 Paid partnership
这种宝藏项目居然直接在GitHub开源了,纯纯的赚钱指南啊
通过提前发现刚出圈的 AI 新词,用来做网站 SEO、出海/独立开发的市场情报监控,甚至是自媒体找选题,都非常有用
传送门:github.com/zhuyansen/new-ter…
推荐一个我在做小王子游戏时使用的 AI 口喷产品 —「叭哥说 」,终生免费,完全平替 typeless
下面图片是我叭哥说的使用记录,vibe coding 的时候一定是会高强度和 AI 对话的,这样才能提高效率,我之前一直使用的是 typeless ,但是最近其免费限额降低到了 2000 字,可能刚开始用其口喷了下,就直接到额度了,对于我这样高强度使用 AI 的自媒体创作者,根本不够用
当时我就问了 cc 推荐类似的产品,它推荐的是叭哥说,主要关键其完全免费,而且整体的体感是相当不错的,真可以完全平替 typeless
我整体体验下来的话其速度非常快,在同类型的产品中有点断层领先那味了,其让我在做小王子的时候提效了不少,因为几乎每次的输出都不用修改
强烈建议所有做 AI 以及自媒体的老师都下载试试,具体来说的话有以下的优点:
1、随便口喷,它会自动润色排版。在和AI探讨想法的时候,很多时候表达比较杂乱,其会整理的非常清楚,你尽管输出就行
2、有自定义词库:可以把行业术语、产品名、代码名加进去,一次就能识别对,不用反复纠正
3、语音翻译非常准确:边说边翻,支持 100 多种语言
4、语音加密传输,云端不保留任何语音和文本,确保你的数据不会被用来训练模型
另外正好刷到叭哥说官方在搞10万悬赏,我感觉在座各位赢面都很大啊!兄弟们可以去顺手“薅个羊毛”,反正我是提交了一波哈哈哈哈,传送门我放评论区一楼了 👀
网易叭哥说10万奖金寻找联合创始人,一起决定产品未来的方向!
现金奖金、官网认证、面试直通、代码留名…更多奖励与规则详见图片!
活动时间:2026年10月16日-10月30日
参与链接: bug.youdao.com/activity.html…
感谢每一位关注、使用、夸奖、吐槽叭哥说的总裁们,让我们一起把产品做得更好!
读论文其实也是学习AI技巧、获取前沿AI信息的最直接方式之一,但很多人可能都会被难以理解的概念和技术方法所劝退
我找到了一个帮你打通论文这条AI信息渠道的方法,就是利用@aipoch_ai 开源的Open-Science工具辅助进行前沿AI研究(GitHub🔗:github.com/aipoch/open-scien…)
它是一个把读论文、分析数据、运行代码和生成图表放在一起的 AI 研究工作台,支持接入多种不同的模型,也可以利用Codex、Claude的订阅直接接入使用
我实际体验下来发现,这个工具是真的能通过可视化图表,帮助你轻松理解论文里的概念与核心发现,也能让你亲自动手测试,验证自己的想法
视频中,我以Google DeepMind 参与的一篇探讨写作「AI 味」的论文为例,演示了从理解论文到实际应用测试的过程。我按论文中的方法,对比了孙哥的爱情小作文和 ChatGPT 写的同题故事,发现前者的叙事更复杂,后者则更偏向线性叙事,完美符合「AI味」特征
如果你想深入学习 AI,我真心建议定期学习一些高质量的论文研究,而Open-Science绝对是你必备的学习工具
郭宇老师的新产品很实用啊,已经彻底开始沙发vibe coding模式了
把电脑连上电视就可以边看大屏视频边vibe了🫠
一直以来都在关注郭宇老师的产品和内容,也很认同老师说的“人生要去享受挑战和创造的乐趣”。尽管我在今年初才开始大规模拥抱AI,但在过去半年里我几乎每天都在学习、尝试挑战新的东西,不断实践并在X上分享我的所得
AI已经让时代变得越来越快,我也只会不断创造,不断向郭宇老师看齐!
今天发布今年第 19 款产品 sofatap(沙发瘫),开始 TestFlight 公测!
这两周我大部分 vibe coding 其实不是在书房做的,而是在客厅,用接着电视的那台电脑。agent 在跑任务,我窝在沙发和啵啵一起看电视剧或者是打游戏,需要点一下、回一句的时候,要起身去找键盘鼠标,很不方便…
所以我给自己做了 sofatap:把 iPhone 变成触控板和键盘,躺在沙发上就能操作电视上的电脑,Mac、Windows、Linux 都能用,最新版本还支持索尼和小米的 Google TV。
我一直觉得,现在的个人电脑其实无处不在,但我们不该再被绑在它面前,用坐在桌前、手按键鼠的老方式去用它。sofatap 是第一步。接下来我想让它支持语音,直接跟 agent 说一声,让它全自动去操作电脑。
开源,免费,也在客厅写代码的朋友来试试,有问题直接回复我:
官网:sofatap.app
GitHub:github.com/chekusu/sofatap
Jev过后,强烈建议大家狠狠关注这个刚发布的大模型Glimpse,成功帮助我在小王子游戏开发和维护阶段大幅提高bug排查效率,绝对的vibe coding开发验收神器!!
该模型由Elorian AI(@ElorianAI)打造,主打视觉理解与推理,这意味着其能最原生、最直接的理解图片和视频中各元素的位置、结构与空间关系,并以此来分析问题
这次我有幸提前拿到了 Glimpse 的内测机会。结合当下的场景,我第一时间就想到用它来检查小王子游戏中的各种潜在 bug:只要提供实际游玩的录屏,Glimpse 就能根据画面判断游戏设计是否合理,并为我梳理出各类潜在bug
这极大程度地解决了我在开发维护阶段「验收容易遗漏」的痛点
因为一直是我一个人测试游戏,难免会漏掉一些 bug;而且我在实践中发现,就算用 Astra、Opus 做验收审查,也总有部分细节问题难以发现
而 Glimpse 凭借超强的视觉推理能力,基本能一次捕获录屏中绝大部分细节问题,并按视频时间戳清晰罗列出来,方便我逐一核验
下面视频中,我也用酒馆章节的实机画面做了实测,效果真的惊艳!
在没有任何游戏上下文的情况下,Glimpse 梳理出的bug问题是 Astra 的 3 倍。更实用的是,点击时间戳就能在右侧直接跳到对应画面查看
Glimpse现在也开放了API,我们完全可以将其接入Codex、CC来完善开发后的验收审查流程
当然,除了 vibe coding 验收,我认为 Glimpse 还非常适合视频生成、图片生成等视觉相关的场景:借助强大的多模态理解能力,帮助规范和约束提示词,降低 AIGC 视频和图片生成的抽卡概率!从商业角度看,完全值得大家关注起来!!
Jev过后,强烈建议大家狠狠关注这个刚发布的大模型Glimpse,成功帮助我在小王子游戏开发和维护阶段大幅提高bug排查效率,绝对的vibe coding开发验收神器!!
该模型由Elorian AI(@ElorianAI)打造,主打视觉理解与推理,这意味着其能最原生、最直接的理解图片和视频中各元素的位置、结构与空间关系,并以此来分析问题
这次我有幸提前拿到了 Glimpse 的内测机会。结合当下的场景,我第一时间就想到用它来检查小王子游戏中的各种潜在 bug:只要提供实际游玩的录屏,Glimpse 就能根据画面判断游戏设计是否合理,并为我梳理出各类潜在bug
这极大程度地解决了我在开发维护阶段「验收容易遗漏」的痛点
因为一直是我一个人测试游戏,难免会漏掉一些 bug;而且我在实践中发现,就算用 Astra、Opus 做验收审查,也总有部分细节问题难以发现
而 Glimpse 凭借超强的视觉推理能力,基本能一次捕获录屏中绝大部分细节问题,并按视频时间戳清晰罗列出来,方便我逐一核验
下面视频中,我也用酒馆章节的实机画面做了实测,效果真的惊艳!
在没有任何游戏上下文的情况下,Glimpse 梳理出的bug问题是 Astra 的 3 倍。更实用的是,点击时间戳就能在右侧直接跳到对应画面查看
Glimpse现在也开放了API,我们完全可以将其接入Codex、CC来完善开发后的验收审查流程
当然,除了 vibe coding 验收,我认为 Glimpse 还非常适合视频生成、图片生成等视觉相关的场景:借助强大的多模态理解能力,帮助规范和约束提示词,降低 AIGC 视频和图片生成的抽卡概率!从商业角度看,完全值得大家关注起来!!
推荐大家关注下这个新模型,帮助我大幅提高游戏bug修复的效率
xitter.cf/Saccc_c/status/2111148…
Jev过后,强烈建议大家狠狠关注这个刚发布的大模型Glimpse,成功帮助我在小王子游戏开发和维护阶段大幅提高bug排查效率,绝对的vibe coding开发验收神器!!
该模型由Elorian AI(@ElorianAI)打造,主打视觉理解与推理,这意味着其能最原生、最直接的理解图片和视频中各元素的位置、结构与空间关系,并以此来分析问题
这次我有幸提前拿到了 Glimpse 的内测机会。结合当下的场景,我第一时间就想到用它来检查小王子游戏中的各种潜在 bug:只要提供实际游玩的录屏,Glimpse 就能根据画面判断游戏设计是否合理,并为我梳理出各类潜在bug
这极大程度地解决了我在开发维护阶段「验收容易遗漏」的痛点
因为一直是我一个人测试游戏,难免会漏掉一些 bug;而且我在实践中发现,就算用 Astra、Opus 做验收审查,也总有部分细节问题难以发现
而 Glimpse 凭借超强的视觉推理能力,基本能一次捕获录屏中绝大部分细节问题,并按视频时间戳清晰罗列出来,方便我逐一核验
下面视频中,我也用酒馆章节的实机画面做了实测,效果真的惊艳!
在没有任何游戏上下文的情况下,Glimpse 梳理出的bug问题是 Astra 的 3 倍。更实用的是,点击时间戳就能在右侧直接跳到对应画面查看
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当然,除了 vibe coding 验收,我认为 Glimpse 还非常适合视频生成、图片生成等视觉相关的场景:借助强大的多模态理解能力,帮助规范和约束提示词,降低 AIGC 视频和图片生成的抽卡概率!从商业角度看,完全值得大家关注起来!!
大家也可以看看这个论文科研项目:
xitter.cf/Saccc_c/status/2111049…
想入门 AI 领域的极佳方式就是大量的翻阅论文,我身边朋友的例子就是韭二老师 (@li9292)。通过爆肝60篇 AI 论文,直接入职盛大集团投资产品 evermind
并且学习论文还可以一并在 x 中直接分发,也是种暴力起号的方式,这个赛道绝对是一片空白,你去翻翻英文区的论文流量,就知道有多夸张
但如果你还是担心自己是个论文小白,我强烈推荐使用 Open-Science快速入门,其是一个一体化AI 科研工作台。无论你是学生,或者是任何对研究感兴趣的人, 都可以通过Open-Science进行科研project复现,比如复现前沿科学或者前沿科学家的项目。只要复现5篇以上,包成为 AI 领域的专家
用它自己的愿景来说:Open-Science希望降低科研工具的使用门槛,让每一个有好奇心、有研究想法的人,都能更容易地参与研究,并通过开放共享的工具和方法,连接全球科研者
而从我自己的体验,其具体有几个亮点比较吸引我:
1、平台上的Agent专为论文研究设计,并内置科研skills,你只需要清晰描述你的目标任务,它就能从学术数据库中检索相关文献、梳理研究方法,并交付最终的报告
2、模型选择灵活。支持接入不同的模型,也能直接使用已有的 Codex、Claude 订阅,我们可以根据具体任务来合适分配
3、过程和结果方便回溯查看。所有研究过程中生成的图表、报告均可查看相关输入、代码和执行记录,出问题便于人工审核;项目和运行历史也会保存下来,方便检查和继续研究
4、支持动手实践,验证研究方法:你可以在它的辅助下亲自复现论文中的计算与分析,从而深入理解研究过程及结论
Open-Science开源仓库链接:github.com/aipoch/open-scien…
想入门 AI 领域的极佳方式就是大量的翻阅论文,我身边朋友的例子就是韭二老师 (@li9292)。通过爆肝60篇 AI 论文,直接入职盛大集团投资产品 evermind
并且学习论文还可以一并在 x 中直接分发,也是种暴力起号的方式,这个赛道绝对是一片空白,你去翻翻英文区的论文流量,就知道有多夸张
但如果你还是担心自己是个论文小白,我强烈推荐使用 Open-Science快速入门,其是一个一体化AI 科研工作台。无论你是学生,或者是任何对研究感兴趣的人, 都可以通过Open-Science进行科研project复现,比如复现前沿科学或者前沿科学家的项目。只要复现5篇以上,包成为 AI 领域的专家
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2、模型选择灵活。支持接入不同的模型,也能直接使用已有的 Codex、Claude 订阅,我们可以根据具体任务来合适分配
3、过程和结果方便回溯查看。所有研究过程中生成的图表、报告均可查看相关输入、代码和执行记录,出问题便于人工审核;项目和运行历史也会保存下来,方便检查和继续研究
4、支持动手实践,验证研究方法:你可以在它的辅助下亲自复现论文中的计算与分析,从而深入理解研究过程及结论
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