标签: 人工智能

剪映可以退出历史舞台了! AI 剪辑已经达到专业剪辑师水平,几乎零成本 AI 剪辑方案,Antigravity ➕ chatcut 完美配合,不用担心 Token 不够用。 chatcut 接入 Antigravity ,使用 Gemini 3.8 flash 模型是又快又稳! https://t.co/GBYDrMvbLr

剪映可以退出历史舞台了! AI 剪辑已经达到专业剪辑师水平,几乎零成本 AI 剪辑方案,Antigravity ➕ chatcut 完美配合,不用担心 Token 不够用。 chatcut 接入 Antigravity ,使用 Gemini 3.8 flash 模型是又快又稳! https://t.co/GBYDrMvbLr

有开发者称,将 chatcut 接入 Antigravity 后可实现接近专业剪辑师水平的 AI 剪辑,成本极低且不受 Token 限制,并使用了 Gemini 3.8 flash 模型。但评论区多位用户质疑其实际体验,称 chatcut 效果一般。

1/6 大多数 AI Agent(智能体)的失败并非源于模型本身,而是源于数据问题。 大语言模型(LLM)掌握的是过去的信息,而互联网每时每刻都在变化。 要构建真正智能的 AI Agent、RAG 系统和 SaaS 应用,你需要一套现代化的网络数据流水线。 这是一份完整的 2026 年“Web-to-AI”(从网络到 AI)指南 🧵👇

1/6 大多数 AI Agent(智能体)的失败并非源于模型本身,而是源于数据问题。 大语言模型(LLM)掌握的是过去的信息,而互联网每时每刻都在变化。 要构建真正智能的 AI Agent、RAG 系统和 SaaS 应用,你需要一套现代化的网络数据流水线。 这是一份完整的 2026 年“Web-to-AI”(从网络到 AI)指南 🧵👇

WebPipe.ai 发布了一份 2026 年“Web-to-AI”指南,认为多数 AI Agent 失败的原因不在模型能力,而在数据管道——LLM 的知识停留在过去,无法感知实时变化的互联网。其核心主张是:用抓取加清洗后的 Markdown 流,替代把原始 HTML 塞进向量库的做法。

近期 @KorProtocol 最新发布的演示,展示了一条完整端到端的 AI 音乐创作链路,用户只需要在 Claude 下达一句自然语言指令,AI Agent 就会自动完成音乐素材查找、版权授权采购、歌曲 Remix 混音,整个流程里的版权付费环节,完全由 AI 自主在链上完成结算,无需人工介入 这套能力的底层依托 Base MCP,为 AI 代理挂载钱包能力,再搭配 x402 协议,在 Base 公链网络实现实时交易与支付结算 过去…

近期 @KorProtocol 最新发布的演示,展示了一条完整端到端的 AI 音乐创作链路,用户只需要在 Claude 下达一句自然语言指令,AI Agent 就会自动完成音乐素材查找、版权授权采购、歌曲 Remix 混音,整个流程里的版权付费环节,完全由 AI 自主在链上完成结算,无需人工介入 这套能力的底层依托 Base MCP,为 AI 代理挂载钱包能力,再搭配 x402 协议,在 Base 公链网络实现实时交易与支付结算 过去…

KorProtocol 发布了一段端到端演示:在 Claude 中说一句自然语言指令,AI Agent 就能自动找素材、买版权授权、完成 Remix 混音,并在 Base 链上通过 x402 自主完成付款结算,全程不需要人工切钱包、签名或发起交易。

2026年9月10日|麦麦课堂 🤔 油价冲破100美元,三大指数继续下跌, $META 却逆势涨6.55%。 🎬 Meta推出个人AI助手Muse。 AI从算力走向用户入口,市场这次为什么先认了它? #AI

2026年9月10日|麦麦课堂 🤔 油价冲破100美元,三大指数继续下跌, $META 却逆势涨6.55%。 🎬 Meta推出个人AI助手Muse。 AI从算力走向用户入口,市场这次为什么先认了它? #AI

2026年9月10日,油价突破100美元、美股三大指数继续下跌的背景下,Meta 逆势收涨6.55%至653.69美元,同日推出个人AI助手 Muse。市场用真金白银投票的,是 AI 从算力叙事转向用户入口叙事这一变化。

Eval bug: on HIP, a sequence whose prompt shares a llama_decode() batch with another sequence’s decode row gets corrupted logits, and every

Eval bug: on HIP, a sequence whose prompt shares a llama_decode() batch with another sequence's decode row gets corrupted logits, and every

在 HIP(ROCm)后端下,当一个新序列的 prompt 行与另一个正在生成序列的 decode 行被放进同一个 llama_decode() batch 时,加入方序列(seq 1)的首个采样 token 就会出错,并退化成 3–7 个 token 的循环,但所有调用仍返回成功。优先确认是否在使

如果我是一个不懂任何大语言模型机理的人, 那么我会认为在同一个会话窗口和Agent聊所有事情,完成所有任务,并几乎记住我的所有信息,才是真正的人工智能。 而不是上下文稍长就需要切换个会话出来,并告诉它前述信息才能继续工作。 而现在即使模型能力已经足够强大,我潜意识里仍然会将其归类为一种工具,而很难下意识地和它聊一些与真人才会聊起的话题。 即使在哲学层面上,现在的AI已经开始模糊工具定义的界限了。

如果我是一个不懂任何大语言模型机理的人, 那么我会认为在同一个会话窗口和Agent聊所有事情,完成所有任务,并几乎记住我的所有信息,才是真正的人工智能。 而不是上下文稍长就需要切换个会话出来,并告诉它前述信息才能继续工作。 而现在即使模型能力已经足够强大,我潜意识里仍然会将其归类为一种工具,而很难下意识地和它聊一些与真人才会聊起的话题。 即使在哲学层面上,现在的AI已经开始模糊工具定义的界限了。

开发者 @AnXin_37 提出一个关于“什么才算真正人工智能”的判断:用户期待的是在同一会话窗口里跨任务持续对话、并被长期记忆,而不是上下文一长就换窗口、重新交代前情。这指向当前大模型产品体验与大众直觉之间的落差。

关于 Siri AI,你现在能做的所有新事情

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苹果在 iOS 27 中把语音助手升级为“Siri AI”,不仅换了名字,还补上了本地个人数据理解、屏幕内容识别、系统级写作和独立聊天 App 等能力。这标志着苹果开始用端侧 AI 正面回应 ChatGPT、Gemini 等对手的冲击。