MiniMax H3 做视频是两步,先在低分辨率定内容和动效,再用 H3-Regenerate-2K 重绘到 2K,脸、布料、毛发放大后才经得起看。可第二步一直是闭源 API,权重不放,自己卡上跑不了,也改不了。
NVIDIA Sana 团队刚开源了一个平替 Open-H3-Regenerate-2K。做法很直接,H3 的 transformer 和 VAE 冻住,只训一个 refiner LoRA。草稿编码一次,用 3D 卷积 latent upscaler 直接把 latent 放到目标尺寸,省了先解码再编码,加噪到 0.909 后三步 Euler 走完,CFG 关掉。
最实用的是不挑输入,384P 到 768P 的草稿都能接,H3 自己的、别的模型出的都行,一次出到 768P、1080P、2K 甚至原生 4K,5 到 15 秒一遍过。一张 B200 上,5 秒 768P 到 2K 从 87.26 秒压到 22.45 秒,快 VAE 解码从 15 秒压到 1.6 秒。
RefinerBench-150 上,同尺寸对比,UniPercept 三项和 VBench 的美感、成像、主体一致性都高于官方,盲测 200 次里 87% 选它。实话是运动平滑度和动态程度官方还略好,背景一致性打平。权重在 Hugging Face,代码在 NVlabs/Sana 的 sol-engine 分支。
huggingface.co/Efficient-Lar…
NVIDIA 发了个新的语音模型,叫 Nemotron 3.5 Transcribe。
覆盖面很广,40 种语言转写、31 种语言互译、13 种语言的说话人归属都能做。
长音频也不怕,1 小时、8 个说话人的场景能直接处理。
精度这块有个硬成绩,AA 非流式测试 2.8% 的词错率,并列第一。
模型本身是 30B 参数,实际激活约 4B,推理成本不算大。
训练数据也公开了,Granary v2 有 463062 小时、48 种语言,规模很扎实。huggingface.co/blog/nvidia/n…
Axiom 干了件很夸张的事,数十个 AI 智能体只用 24 天,就把 15000 页的有限单群分类定理给形式化了。
这套证明原本是 100 位数学家花了数十年才啃下来的,现在转成了约 4300 万行 Lean 代码,每一步都能被机器验证。
意思就是,以后不用再重读数百篇论文去核对证明,机器直接帮你验过去。
而且仓库已经开源了,代码就放在 GitHub 上。
更值得看的是它附的那张图,AI 写的 Lean 项目规模从 2025 年中以来,大约每 37 天就翻一倍。xitter.gq/testingcatalog/status/…
Axiom released an open-source GitHub repo where dozens of AI agents turned a 15,000-page math proof into about 43 million lines of code in 24 days.
The proof, known as the Classification of Finite Simple Groups, took 100 mathematicians several decades and lists every basic building block of symmetry in mathematics.
The code is written in Lean, a programming language that checks every step of a proof, allowing the whole result to be verified by running the code instead of rereading hundreds of papers.
Axiom's chart tracks how large AI-written Lean projects have grown since mid-2025, roughly doubling every 37 days by its estimate, with this project reaching 43 million lines.
Google Search Console里面的展示结果,
告诉我们
以后发推,得像写网页一样写。
GSC 能拆出来大家搜什么词找到你、哪条老帖现在还在被搜。首句当标题写,关键词埋进正文,吃的不是平台推荐,是搜索长尾。
平台给你的互动是一时的,搜索词带来的长尾才是每天都在进来的流量。
卧槽,Google支持了把X账号关联到Google Search Console
快把你的X账户加入GSC
两三天后,看下来自Google搜索的流量有多大吧⬇️
这数据,真夸张!
加入链接search.google.com/search-con…
摩尔线程今天把 Megatron-MUSA-Titan 开源了。
这是个大模型训练基础设施,跑在摩尔线程自己的全功能 GPU 上。
目标很直接,就是万卡级集群上训万亿参数的 MoE 模型。
预训练和强化学习两个场景都覆盖,而且已经在自家万卡集群的万亿参数 MoE 预训练里持续应用,跑出了高算力利用率和长稳训练。
训练上支持 blockwise FP8,把低精度算力用进了训练流程。
通信这块接了 DeepEP 和 ACE 异步通信引擎,MoE 的 Token 分发和结果合并更快,专家并行和计算还能重叠着跑。
强化学习那边能跟 slime、miles 框架协同,Megatron 负责训、SGLang 负责生成样本,预训练到强化学习一条线打通。
LangChain 把自家的设计 agent Content Studio 讲透了,还把它的 harness 开源了。
这个 agent 就在 Slack 里接一条提示,能生成视频、幻灯片和社媒图这些代码化资产,到现在已经累计产出超 3000 件资产、80 多套幻灯片。
成本降得很夸张,单次请求模型成本从约 8 美元降到了约 50 美分,代码量也砍了约 80%。
对想在内部搭一个“发一句话就出成套物料”的团队来说,这个开源 harness 比光看演示要有用得多。langchain.com/blog/design-ag…
Meta 发布了 2026 年的 Python Typing Survey,一共收了 1794 份回复,讲的是 AI 工具正在怎么改写类型标注这件事。
一个很直观的变化是,AI 写类型提示的比例到了 42.5%,类型标注这活,正在从人手写变成人机一起写。
大家对类型提示的可靠感也上来了,从 18.5% 涨到了 38.4%,翻了一倍还多。
另一个趋势是多检查器并用,比例到了 49.9%,差不多一半人已经不再只押一个检查器。
但痛点还在,65.1% 的人说缺库的类型信息,也就是说,库本身没给好类型,工具再聪明也得先猜。engineering.fb.com/2026/10/2…
X 算法又变了,这次对小号是好消息,新帖不再先被砍掉。
以前是这样,每次打开 For You,X 会先凑出大约 3700 条候选,但只来得及检查 2800 条,新帖排在队尾,人一多就先被扔出去,没被检查到的帖子根本没机会露面。
现在改成一视同仁,多出 25% 就各类帖子各砍 25%,新帖也一样,谁也不先出局。
所谓新帖,指的是 2 小时内、不到 8 个赞、不到 500 浏览的那些,小号的帖子基本都在这个池子里,所以这次是给了个公平入场券,至于 X 多常撞到 2800 上限,代码里没写,作者也说不清到底能大多少。
另一边也收紧了,被打上低质量或误导标签的帖子,非粉丝看到会带警告,而且没法点赞、回复、转发、收藏和分享,至于什么会被打标签,代码里同样没写。
实操上还是那句老话,前 2 小时最重要,新帖的额外助推只在前 2 小时和前 200 浏览里,尽量在你的人在线的时候发。
几个值得记的数,点赞一个 0.66,停留时间分比两周前高了 50%,打开后读满 10 秒加 0.4,复制链接分享 20 分,互关之间的回复也是 20 分,普通回复、引用和私信分享各 5 分,拿到一个关注加 4 分。
该避的坑也顺手记一下,凌晨 3 点发等于白烧 2 小时窗口,连续发几条会自己跟自己抢位置,标签堆再多也不加分,收藏还是 0 分,48 小时后 For You 就不再推这条了。
总结就一句话,新帖终于不用先被砍了,但前 2 小时还是得自己争。 xitter.gq/thepetermick/status/21…
X ALGORITHM UPDATE 🚨
X just stopped cutting new posts first, and that should help small accounts (I check it daily with Claude and share updates worth sharing with you)
tl;dr:
- X can only check 2,800 posts each time you open your feed
- new posts used to be last in line, so they got cut first
- now everything gets cut equally, new posts included
- posts labeled low quality or misinfo now show a warning, and people can't like, reply or share them
- no score changes this time
lesson learned: your new posts now get a fair chance to be seen. Your first 2 hours still matter most.
full details:
- How it worked until this week
Every time someone opens For You, X collects around 3,700 posts it could show them: posts from people they follow, popular posts, posts liked by similar people, and brand new posts.
But X only has time to check 2,800 of them.
So it just took the first 2,800 in line. Brand new posts were at the back of the line. When there were too many, they were the ones left out... and a post that never gets checked can't be shown.
- What changed
Now everything gets cut by the same amount. 25% too many? Every type of post loses 25%, new posts included. Nobody goes first.
- Why small accounts should care
Those brand new posts are under 2 hours old, with under 8 likes and under 500 views. That's where most posts from smaller accounts are.
My read: they now get a fair chance instead of being cut first. How often X actually hits the 2,800 limit isn't in the code, so I can't tell you how big the difference is.
- Low quality and misinfo posts now show a warning
If X labels your post as low quality or misinformation, people who don't follow you see a warning on it, and they can't like, reply, repost, bookmark or share it. The code doesn't say what gets a post that label.
Here's a recap of what you should be doing:
- a new post gets its extra push only in its first 2 hours and first 200 views, so post when your people are online
- likes carry more weight than ever at 0.66 each
- people sticking around pays, the time-spent score is 50% higher than two weeks ago
- a read of 10+ seconds after someone opens your post adds 0.4
- the boost favors the post with the best like rate from its first viewers
- accounts up to 50K can get one fresh original lifted to roughly 16th
- nothing beats a copy link share, it scores 20
- replies, quotes and DM shares each score 5
- talk with your mutuals, replies between you score 20 instead of 5
- originals are the only posts that travel outside your follower base
- the 1st and the 32nd like each open a new route to strangers
- your 2nd post in the same feed is worth 62% of the first, so pick your best one
- videos still need 10+ seconds to qualify for the video lists
- earning a follow adds 4
- a pinned post with a bad link can flag the account for 7 days, worth a quick check
What you should NOT be doing:
- posts that get labeled low quality or misinfo now carry a warning, and nobody outside your followers can like or share them
- video alone won't carry you, an open counts 0.02 and the watch 0
- hide-worthy posts cost more, "not interested" sits at -52.27
- a post at 3am burns its 2 hour window before anyone sees it
- a tap that turns into a bounce is worth only 0.3
- replies and reposts don't get past your followers
- insults get your post hidden from anyone who doesn't follow you
- adult media in 3 of your last 5 posts puts a label on your account
- disguised content in videos gets checked from 64 likes, harder at 512
- self-reply chains under big accounts risk being zeroed
- one account label and non-followers stop seeing you entirely
- low-rated links don't belong in your pinned post
- recycled wording can get tagged as copypasta spam
- strangers tagged plus a low quality link is a pattern X flags
- engagement bait has no size exemption
- several posts in a row end up competing with each other
- hashtag stacks add nothing
- bookmarks are still worth 0
- 48 hours in, For You is finished with a post
开源 3D 生成迎来一个很能打的新选手,Hi3D v1.0 正式开源了,前身是 Sparc3D。
先说清一个关键点,它不是只凭一张图从零变出模型,而是拿参考图当条件,把粗糙网格细化成高分辨率几何。
很多图生 3D 模型只看正面好看,背面、底部、翅膀、犄角、把手这些细薄部位经常糊掉、断掉、缺掉,它就是冲着这个来的。
做法是分三档细化,512、1024、1536,空间切成小方块,只碰表面附近的方块,跳过空的地方和实心内部,每一遍用自剪枝解码器把表面重建得更细。
评测上,对 8 个同类模型,它在 6 个角度看形状是否连贯完整上拿了 0.75,细节丰富度 0.841,都是最好,3D 打印切片成功率 90%,而同档位的另一个模型只有 7%。
限制也要说在前面,只出几何形状,不带颜色和纹理,需要 NVIDIA GPU,1536 那档在 96GB 的 H20 上验证过。
代码和权重都开源了,商用也免费,但月活超 20 万用户、或月收入到 100 万美元,就要在 60 天内通知并另外申请许可。github.com/hi3d-official/Hi3…
Clean Code 的作者 Uncle Bob,也给 coding agent 立规矩了,刚开源了一个叫 ub-mode 的 skill,仓库现在有 1.0k star、52 个 fork。
它的核心就一句话,把他那套 Clean Code 和 TDD 纪律,变成每次改动都必须走的三段流程。
第一段是先让它跑起来,先写会失败的测试,先定数据形状,能少改就少改,难活先做能撬动全局的杠杆工具。
第二段是再把它做对,修根因而不是挡崩溃,工作切成可验收的小单元,测行为不测实现。
这一段最有意思的是门槛全是可机器量的,复杂度加覆盖算出来的 CRAP 要小于 10,结构重复相似度到 0.8 就得消除,变异测试里活下来的变异体要杀掉,死代码要删掉。
第三段是收尾的习惯,行动加理由记日志,主线程上下文保持小,worktree 清理干净,小而有序地提交,写清为什么、改了什么、怎么证明,最后再推主线。
用法也很简单,把 SKILL.md 复制到 agent 的 skills 目录下,调用 /ub-mode 就行,还配了 crapper、dryer、mutator、uml-viewer 四个工具管质量门禁。
说白了,这东西不是教你写代码的新花样,而是把老派工程纪律变成 agent 绕不过去的检查点。github.com/unclebob/ub-mode
🎬 新视频发布,本视频内容由神佬 AI 数字人演绎。
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有需要的时候再来翻一圈。
OpenAI 又发新模型了,这次叫 GPT-6.1 Terra,定位是中档。
它主打两件事,视觉推理和 computer use,官方的说法是又快又省,写东西也更清楚自然了。
具体能干的活很日常,写提案、看技术图纸、填表、剪视频,这些填满工作日的沟通和电脑任务是它的主战场。
价格是 1 美元一百万输入 token、5 美元一百万输出,差不多是 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 的一半,GPT-6 Luna 的 10 倍左右。
Simon Willison 的评价挺实在,这个位置跟 Anthropic 家的 Sonnet 有点像,不是最便宜也不是最贵,所以什么时候用它反而不好选。
但 computer use 这种活确实适合便宜点的模型,因为都是自动化、重复性的任务,跑起来不心疼。
OpenAI 自己的人在 Hacker News 上也给了个定位,技术沟通上比 Astra 和 Sol 好,视觉和 computer use 差不多但快得多,其他大多数方面稍弱一点。
对 API 开发者来说,这就是个中档选项,比 Sol 便宜、比 Luna 聪明得多,尤其适合视觉、computer use 和沟通;对订阅用户来说不算炸裂更新,顶多是额度不够用的时候能多撑一会儿。
10 月 27 日起,Plus、Pro、Enterprise 和 Edu 用户在 ChatGPT Work 和 Codex 里能用上,API 名字是 gpt-6.1-terra。simonwillison.net/2026/Oct/2…
有个叫 new-term-radar 的开源项目,干的事特别对做内容和 SEO 的人胃口,就是每天帮你雷达扫描,抓那些刚冒头的 AI 新词。
它的逻辑很简单,新词不是一夜之间火起来的,都是先在 X 上被人说起,上 Hugging Face 热门榜,再到 GitHub 上某个仓库自己爆起来,最后才进关键词工具和 Google Trends。
关键词工具读的是最后一步,它偏要读前面几步,每天去扫 X、Hugging Face、GitHub 和各家网站的 sitemap,在名字还没进工具之前就把它逮住。
信号还不止这几个,Reddit 上大家喊着想要的工具、刚挂上收款链接的新卖家、TrustMRR 上真正有人付费的产品、还有你自己站点的 Search Console 新查询,都算它的雷达范围。
抓到名字还只是上半场,它还会再读一遍,给每个新词配上普通人真正会搜的通用词,估算每天搜索量,再查首页到底挤不挤得进去,最后给一个优先做、观望还是跳过的判断。
更实在的是它还会 14 天后再复查一次,看看当初的判断准不准,命中率和提前了几天都记下来,不是一拍脑袋就完事。
用法上也挺顺,既能每天跑出日报,也能挂在 GitHub Actions 上自动跑,还能当成 Agent 的 skill 或者 MCP 服务器来用。
成本这块作者也算得很细,示例配置一个月大概 15 美元左右,主要是 X 读取和关键词表那两块,主力就一个 key,其他很多信号本身就是免费的。
一句话总结,如果你靠新词吃饭,不管是做 AI 工具站、写 newsletter 还是做目录站,这个雷达就是让你比关键词工具早一步知道,明天大家会搜什么。github.com/zhuyansen/new-ter…
震惊 新词雷达1800🌟了
有个开发者 给我提了三个pr
是我的readme 语法措辞问题😃
github.com/zhuyansen/new-ter…
有个叫 Agent Reach 的开源项目,最近火得有点夸张,干的事一句话就能说清,就是给你的 AI Agent 装上一双眼睛,让它能看遍整个互联网。
平时 Claude Code、Codex 这些 Agent 自带搜索和读网页,看着挺全,可一碰到登录墙后面的平台、视频里的内容、中文平台,基本就抓瞎了。
它解决的就是这个缺口,Twitter、Reddit、YouTube、GitHub、B站、小红书这些渠道,一条命令就能读能搜,而且号称零 API 费用。
默认就能用的有 B站、V2EX、GitHub、YouTube 和网页搜索,B站字幕、YouTube 转文字这些也都包了,小红书、雪球、Boss、播客、LinkedIn、Reddit 这些是可选的,Twitter、Facebook、Instagram 还在实验阶段。
设计上还有个挺聪明的点,每个平台不是只绑一个工具,而是一串首选加备选,首选挂了自动换备选,平台改版了,Agent 的用法不用变。
安全性这块它也写得很直白,只读不写,不发帖、不评论、不点赞、不私信,也不替你登录、不要你的密码,需要登录的平台用它自己的专用浏览器,作者还建议你换个小号用。
装好之后的所有东西都收在一个文件夹里,升级、加渠道、去掉渠道、换账号、卸载,都能直接用大白话跟 Agent 说,不用自己到处翻配置。
还有个防坑提醒要记一下,PyPI 上那个同名的包不是它,别装错了,只认 GitHub 这个仓库。
一句话总结,如果你天天让 Agent 帮你查资料、追动态,这个工具就是把 Agent 从只能看公开网页,升级成真正能读互联网的一步。github.com/Panniantong/Agent…
有个刚上线不久的开源小工具叫 UnfairPlay,干的事说起来很直白,就是在 Mac 上把 iOS 应用的 IPA 解密出来。
它本身不登录苹果账号,也不买应用、不下载 IPA,下载那一步得你自己用别的工具解决,它只负责解密这一步。
思路也挺干净,它从一台已经 enrolled 的 Mac 上恢复出 FairPlay 模型,再用这个模型去解密属于同一个账号、同一个 enrollment 的个性化 IPA。
而且它不是只能解密,还能先验证模型对不对,不用非得把解密后的文件留下来,顺手还有检查采集文件、IPA 和模型的诊断功能。
限制也写得很清楚,IPA、已安装的应用、本机状态、硬件身份和模型必须属于同一个 enrollment,账号对不上就会被拒绝,解密出来的 IPA 也只是分析文件,装之前还得自己签名。
平台上,macOS arm64 和 Linux amd64/arm64 都支持,Windows 目前只是能编译,还没法保证必需的私有文件权限。
代码是 Go 写的独立程序,MIT 开源,DarkPhoenix 衍生的部分还单独保留了 Apache-2.0 声明。
一句话总结,这就是个给研究和分析用的解密工具,门槛和边界都写在明面上,用之前先看清它能做什么、不能做什么。github.com/DrWhax/unfairplay
📺 免公司开通Stripe香港个人账户:从注册、激活到KYC验证实操全流程
🔗 YouTube: youtu.be/7OaZo3gajQ4
📄 本期实操把 Stripe 香港个人账户从注册、激活到 KYC 验证完整走一遍:不需要公司,个人用护照就能完成身份审核,绑上 Wise 或香港银行卡就能开始收款。
✅ 本期你会看到:
- Stripe 香港区注册:账户名、网站、付款方式的正确填法
- 账号姓名 / 银行卡持有人 / 证件姓名三处一致性避坑
- 商家类型选 Individual 个人业务的填写细节
- 地址生成器、手机号填 +86 还是香港号的实测结论
- 银行信息:填账户号码不是卡号、提现计划选手动
- 二次验证:Google Authenticator 加备份代码保命
- KYC 身份验证:手机扫码上传护照,几乎秒通过
⚠️ 提醒:Stripe 审的是业务像不像真的;地址如果是编造的,收到款建议及时提取,把风控损失降到最低。
#Stripe #跨境收款 #Wise #独立开发者
📝 博客: 869hr.uk/2026/tech/stripe-re…











