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创意人像实验 02|把压力变成一只怪兽
表面上只是安静地坐在电脑前,背后却跟着一只巨大的情绪怪兽。
我很喜欢这种把抽象情绪具象化的方式。真人负责克制,动画角色负责表达,画面一下就有了故事。
GPT image2提示词:
竖版 3:4,单张创意人像图片,真实人物摄影风格与手绘动画怪兽元素结合,不要拼贴,不要四宫格,不要信息图,不要文字。
一位年轻亚洲女性坐在办公桌前,穿简单干净的白色衬衫,黑发自然扎起或低马尾,表情疲惫安静,一只手托着脸,另一只手放在笔记本电脑旁边。她看上去表面平静,但眼神里带着明显的疲惫、焦虑和精神压力,像一个被工作压住情绪的人。人物面部和皮肤保持真实摄影质感,五官自然,气质偏通勤、职场、都市女性。
她的身后站着一只巨大的**“情绪小怪兽”**,怪兽是手绘动画风格与毛绒立体质感结合的形象,体型大、软绵绵、略笨拙,但非常有压迫感。怪兽整体偏灰蓝色或浅蓝灰色,眼睛圆大,表情无辜又烦人,像一种挥之不去的焦虑情绪。它的身体周围贴着便利贴、待办事项、会议提醒、deadline纸条、未读消息象征物等,体现“情绪压力被具象化”。怪兽从人物背后探出来,紧紧跟着她,像是她甩不掉的焦虑。
办公桌上有电脑、文件、纸张、咖啡杯等真实办公细节,但保持画面简洁,不要过度杂乱。背景为室内办公环境,偏冷灰调,光线柔和,人物和怪兽形成明显反差:人物是真实的、克制的,怪兽是夸张的、动画化的。整体氛围要有一点幽默感,但情绪核心是“焦虑被看见了”。画面有故事感、有代入感,像一张能引发职场共鸣的创意海报。
补充负面提示词:
不要恐怖惊悚,不要血腥,不要儿童绘本感,不要过度可爱Q版,不要办公室太乱,不要多人,不要表情夸张崩坏,不要文字水印。

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把 AI 文字、图片、视频和音频生成塞进一张无限画布里,编剧、分镜、素材管理、角色设定全在一个界面完成,不用来回切工具。
影策是一个面向 AI 影视制作的画布工作台,跑在浏览器里。它能生成文字、图片、视频和音频,自带分镜脚本编辑器、角色卡管理、3D 导演台和素材库。
https://github.com/ddcat-ai/open-ai-canvas

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Markdown 已经成为 AI 时代写作、记录、文档和协作的事实标准。但很多人的电脑上依然没有一个免费、好看、好用的 Markdown 阅读器/编辑器。
为此我开发了 ColaMD,一款开源、免费、轻量、优雅的 Markdown 编辑器
它首先是一款简单、专注、好用的 Markdown 编辑器:所见即所得、主切换、富文本复制、智能换行、PDF 导出,并支持 macOS、Windows 和 Linux。
同时,ColaMD 也是一款对 AI Agent 友好的编辑器。当 Claude Code、Codex、Cola 或其他 Agent 修改正在打开的 .md 文件时,ColaMD 会实时同步改动。不需要关闭文件、重新打开,也不需要手动刷新。
上线几个月以来,收到了大家社区热情的反馈,感谢社区提交 Issue、Pull Request,以及参与测试、反馈和讨论的每一位朋友。ColaMD 还在继续成长,欢迎下载体验,也欢迎告诉我们你希望它变成什么样。
我们的目标很明确:把 ColaMD 做成最好用的免费 Markdown 编辑器,也让它成为 AI 时代 Markdown 工作流的一块可靠基础设施。
感谢大家,如果觉得有用,可以给我们一个 Star 支持。
https://github.com/marswaveai/ColaMD
@aigc1024
该项目提供了一套为期12周、包含24节课的入门级人工智能课程体系,旨在为零基础学习者提供系统化的AI知识。内容涵盖机器学习基础、神经网络、自然语言处理及计算机视觉等核心领域。通过理论与实践相结合的方式,帮助开发者快速掌握现代AI技术栈。
https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/translations/zh-CN/README.md

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算力即智能;
数据即智能;
智能即产品;
产品即分发。
四个中能认知到哪几个?认知的置信度分别打多少?当regime变换时,认知能否切换?这些问搞清楚了,模型/云/应用层的投资可以解决50-60%,至少在形成长周期判断方面。对硬件/供应链的投资可以解决10-20%,硬件/供应链投资受模型能力曲线,模型技术路线,模型部署扩散曲线影响更大,且更直接的受硬件自身的技术创新和供应链建设周期等因素影响,要形成长周期高置信度的判断更挑战。
以上,我还没搞清楚。[拳头][抱拳]
@aigc1024
线容易被忽略,但其实更致命。
电源逆变器是把可再生能源和电池接入电网、连接数据中心的核心设备。
美国正在疯狂建数据中心(AI 训练的算力需求爆棚),而数据中心需要稳定、大规模的电力供应。AI 的终点是能源,算力的底座是电力。
中国是全球最大的逆变器制造国。
阳光电源、华为主导这个市场,而且一直在用价格战抢欧美市场份额。
FCC 现在把逆变器也禁了,理由是"可能被远程关闭、窃取数据、植入恶意软件"。
这背后的潜台词是:美国 AI 基础设施的供电设备,也不能依赖中国。
说说这事的反噬效应。
英伟达刚和宇树签了合作协议,现在禁令一出,英伟达的 Blackwell 芯片少了一个重要应用场景。
美国高校和研究机构,过去是宇树的大客户,以后要用什么?
波士顿动力?太贵。特斯拉 Optimus?还没量产。
全球人形机器人市场,中国企业占近一半份额。你禁了中国,短期内根本没有替代方案。
这不叫"脱钩",这叫"自断一臂"。
更讽刺的是:FCC 预计会豁免非中国供应商。
但问是——除了中国,还有谁能在这个价格区间提供这些高性价比的人形机器人?
中国官方的回应很有意思。
大使馆原:
"敦促美国倾听两国商界客观理性的声音"
"停止抹黑中国企业、威胁制裁"
"将采取一切必要措施"
《环球时报》引用中关村信息消费联盟项立刚的更直接:
"这一系列举措反映了美国深层的焦虑。美国知道自己的技术优势正在迅速被侵蚀,但执意要保持世界技术霸主的地位。它已经放弃了理性算计,不分青红榨白地胡乱出招。"
这不是外交辞令,这是情绪。
回到本质。
特朗普这一刀砍下去,表面上是"国家安全",实际上是三个目的叠加:
① 选举叙事:对中国强硬,永远是最简单的拉票策略
② 供应链重构:逼制造业回流美国("经济安全即国家安全")
③ AI 军备竞赛:不能让中国在 AI 物理层和算力能源层拥有任何筹码
但问是——禁令能禁住产品,禁不住趋势。
中国在人形机器人领域的优势,不是靠补贴砸出来的,是靠完整的制造业生态、极致的成本控制、和 14 亿人的应用场景磨出来的。
你可以禁止宇树进入美国市场,但你无法禁止全球其他市场选择宇树。
欧洲、东南亚、中东——这些市场可没跟着美国走。
这件事最值得思考的,不是禁令本身,而是它暴露的一个残酷现实:
在全球 AI 竞赛中,硬件供应链正在被全面武器化。
芯片、稀土、机器人、逆变器——每一个环节都变成了地缘政治的筹码。
而在这种环境下,真正危险的不是某一纸禁令,而是信息茧房。
当中文媒体告诉你"中国机器人碾压美国",当英文媒体告诉你"中国机器人威胁国家安全"——
真相永远在两种叙事的夹缝里。
能同时看懂两种语言的人,才能看到完整的世界。
打开沉浸式翻译,直接看 FCC 禁令文件原文,你会看清这场地缘政治博弈背后的每一个微观细节:

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特朗普对中国人形机器人下手了。
7月28日,FCC(美国联邦通信委员会)突然宣布:禁止进口新型中国人形机器人和四足机器人,立即生效。
不是关税。不是审查。是直接禁入(列入 Covered List 受信任设备清单)。
这次禁的不只是机器人,还有电源逆变器——数据中心和太阳能的核心设备。
表面看是"国家安全"。
但如果你把最近半年的动作串起来看,会发现一个更残酷的逻辑。
还原一下事件经过。
FCC的原:所有未获得授权的"先进机器人设备",包括人形和四足形态,一律不准进入美国市场。
关键细节:
• 只针对"新型号",已获得授权的现有型号暂时不受影响
• 但FCC保留追溯撤销授权的权力
• 预计会豁免非中国供应商(如韩国、日本企业)
翻译成人就是:中国的新机器人,以后别想卖进美国了。
为什么是机器人?为什么是现在?
答案在三个字:AI 供应链。
人形机器人不是玩具。它是 AI 落地的终极载体——有"大脑"(大模型)、有"身体"(机械结构)、有"眼睛"(传感器)。
谁控制了机器人的硬件,谁就控制了 AI 进入物理世界的入口。
FCC 在声明中明确说:这些设备"可能被恶意行为者利用来监视美国人、增强外国情报机构的能力、或远程接管机器人"。
注意措辞:不是"可能泄露数据",而是"可能被远程接管"。
这个威胁等级拉得很高。
这次打击的核心目标只有一个:宇树科技(Unitree)。
几个关键数字让你理解这家公司的分量:
• 全球人形机器人市场份额接近 20%(Counterpoint Research 数据)
• 全球人形机器人行业三大中国玩家之一
• 最近刚和英伟达达成合作,用 Blackwell 芯片做机器人的"大脑"
• 英伟达强调:机器人数据留在美国,宇树最大的客户是美国的学术和研究机构
然后呢?
宇树最近被五角大楼列入"疑似中国军方支持企业"名单。
从合作到拉黑,只用了几个月。
但机器人只是冰山一角。
更深层的恐惧,叫做"稀土创伤"。
去年中国对稀土出口实施管制,直接卡住了美国科技制造业的脖子。稀土是芯片、电机、传感器的核心原料——中国在全球稀土加工市场的份额超过 85%。
美国被打痛了。
现在特朗普政府的逻辑是:绝不能让中国在任何 AI 关键节点上,再拥有"卡脖子"的能力。
机器人硬件 → AI 物理入口
逆变器 → 数据中心供电(算力生命线)
稀土 → 核心元器件
这三条线,美国现在要全部"去中国化"。
逆变器这条
硅谷投资人Jason Calacanis:每年花5000万到1亿美元的大客户(包括ElevenLabs、Figma、Lovable在内),正在认真考虑离开OpenAI和Anthropic,备选方案是转向Kimi、DeepSeek等开放权重模型,或者干脆自己训练模型
@aigc1024
小生意,从摆地摊做起!
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@meiriyishu
人在物理形态/与自然交互层面分为生存和使用工具两部分。
机器人的生存法则和人不一样,所以不能基于人体这一生物进化的结果去直接复用构型。
就像形态无法决定文明,构型也不能区分智能。
人的形态连同其耦合的工具(钳子、汽车方向盘、触控屏等),只是大脑作用到世界的一种媒介。
具身如果能称之为智能,一定是一场工具对工具的改造,而不是对人体这个媒介的简单复制、演绎。
RSI才是真正关键的。
@aigc1024
Codex 额度越来越不够用了。
最近一直在研究视频工作流,又更新了好几个 Skill,任务一多,额度掉得飞快。
有额度的时候使劲薅,快没了就省着用,现在连 5.6 都不敢随便开。彻底用完了,就只能坐等重置。
重置那一刻,又满血复活。你们的状态是不是下面这样🤣

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人们想象不到自己没经历过的事情
转发
: 偶然看到正在央视播放的 AI 盛典,价值观炸裂审美无下限,描绘的未来 AI 世界一点儿都不美好:机器人带孩子,机器人养老人,爸爸打球被机器人虐,妈妈坐电脑前烧 Token…简直是个恐怖的未来
@aigc1024
如此真实,ai 继续发挥价值泯灭的特长
转发
: 刚和好朋友吃饭,她现在在一个大厂做fde。说现在客户特别在乎一个项目是不是 ai native,我问怎么理解这个 native? 她说就是:
1. 项目本身最终的运行界面得是对式的,所有信息都交由模型处理而不是写逻辑代码。
2. 项目开发一定要 ai coding。
我很好奇,为什么甲方还要在乎是不是ai coding?项目只要做完了不就行了么。
她说,因为传统 coding 100 万的项目,ai coding 就只给 20 万。所以甲方一定要求 ai coding 😆
@aigc1024
2亿播放!AI短剧《被裁掉的女孩》直接封神
小镇女孩进大城市追模特梦,被合照裁掉、遭职场潜规则,却一步步逆袭掌控人生。
全程AI生成却比真人更戳心,打工人共鸣拉满
第二季已官宣,必看!
🔗https://pan.quark.cn/s/782b979aca5c

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。打飞一颗球没有任何代价,厨房机器人拿的可是刀。
有人在做这样的项目,或者想做,非常乐意一起讨论,创造新世界。
掌控自己身体的感觉真的很爽。
@aigc1024
身体骗不了人。
恢复每日两小时运动两周——羽毛球、网球、攀岩、瑜伽、普拉提、游泳。虽然外人看,我在同龄女性里应该还算能打的,杀球和爆发都强,线条也是很好的,但我其实能强烈感受我的臀腿和核心肌肉流失严重,发不出力,跟腱启动慢半拍。创业几年没怎么动也没好好吃。
所以,接下来三个月的运动目标就一件事:臀腿加核心的力量训练,每日补充蛋白质,先把肌肉练回来。
今天干了件更有意思的事。基因检测、历年体检报告、运动表现记录、CGM 血糖、几年的 Apple Health 和 Oura 数据,全部丢给 Claude,共创出一份训练计划,再请我超级精进的阿信教练来 review计划。教练的角色第一次从写计划变成了审计划。
五年前为了研究 AI 怎么落地健身,经过4个月的培训,我成为了ACE 教练(和研究法律AI、9天通过司法考试😂是一个阶段的故事,大概2017年我在做AI早期投资的那几年)。这让我对运动健身这个领域的知识体系和技能有了不错的掌握,这些能力可以用一辈子。
有几个第一次被连起来的结论,很有意思,跟大家分享:我是ACTN3 基因 CC,爆发力优等型。巅峰期深蹲负重 1.5 倍自重能做 6 次,硬拉就更强了,吓到教练觉得天赋异禀😂 而我自己最喜欢的运动,除了那些力量训练项目外,恰好是羽毛球,标准的爆发间歇项目。选的时候可没对照过基因报告。身体比报告先知道答案。
我是HIF1A C/C,中枢泵血能力强,外周脂肪利用差。翻译一下:我的心肺天生为间歇爆发设计,每周三次拍类运动就是最优心肺刺激,而跑步机上慢跑 40 分钟,会是我所有运动里投入产出比最差的一项。我从小就非常讨厌800米,但是我的50米100米都是第一名,跆拳道锦标赛选手。这些都是顺着我的基因做的事情,很多正反馈,就会天天做。
很多人运动健身的痛苦就出在这里:看着别人做什么自己就做什么,经常是拿着爆发型的基因去磨耐力项目,出不了成绩,还怪自己不够自律。方向错了,努力全是成本。反过来,基因、偏好、正反馈对上的时候,人是顺的。了解自己,坚持做自己,这个结构放在人生任何一件事上都成立。
当时我选择放弃投资AI运动健身赛道,因为完全不成熟,而现在我觉得就是做 AI 运动健身应用最好的时候。
如果今天让我做具身智能创业,我不做叠衣服或者打螺丝的机器人,我做给普通人的 AI 教练。能看懂动作实时纠正,还能下场跟你对练,羽毛球乒乓球网球都行。教球这个场景,机器人出错的成本又几乎为零
得知我现在的工资是互联网大厂具身部门业务岗位校招的50%之后突然好想摆了
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