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而且卖给了Anthropic😅
据纽约时报，三位消息人士透露，Meta 正洽谈将自有AI数据中心算力出租给Anthropic，这份为期两年的合作协议规模最高可达100亿美元。
消息人士称，Anthropic在6月提出该合作方案，Meta目前正在评估，交易细节仍在调整。
从数据来看，Meta的算力储备确实惊人。至2026年，Meta数据中心可用容量将达5GW...
但是其 AI 模型近两年一直进展缓慢....
大量算力处于闲置状态...
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Ox 牛来可能是整个 8 月最惊喜的大模型了
deepseek v4-flash-vision-exp 根本不能打
强烈推荐试用 Ox 牛来
免费7天，以下平台，均已上线
Cola
Openrouter
Hermes
Opencode
@aigc1024
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@aigc1024
Seedance 2.5 正式发布
单次生成最长 30 秒
最多支持 50 个参考素材输入，角色、道具、风格等参考可以一次全塞进去
Seedance 2.5即将登陆 Higgsfield
先看看这段演示绝对的颠覆现有你对AI视频的认知，镜头运用、特效、人物的表现完全是电影级的
而且是一次生成出来的，没有分段拼接...
不可思议
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而成——很像 Agent 调用 Skills。
2. 仿真示范可以直接提示真实机器人
GEN-1.5 的预训练数据不包含仿真数据，但它可以把仿真环境中的动作轨迹当作 Prompt，在现实中完成相应任务。这不等于彻底解决 sim-to-real，但意味着仿真数据可能不仅能用来训练，还能在推理时直接定义任务。
3. 人类可以直接用手示范
在部分任务中，人类在机器人摄像头前用自己的手完成动作，机器人随后可以用机械手复现。这是在跨越 human-to-robot 的 embodiment gap。
4. 它开始从复制轨迹走向泛化“策略”
训练示范使用刷子把方块扫入碗中，模型面对新工具时会：用香蕉充当刷子；用簸箕铲起方块再倒入碗中；换手操作；移开障碍物；在物体卡住时用另一只手解围。
真正有价值的是，模型似乎学到了“把物体送入容器”这一目标，并能重新组合已有动作知识。
四、它是不是机器人领域的 GPT-3 时刻？
在能力范式上很像，但在成熟度上仍未达到相同阶段。
它像 GPT-3 的地方在于：随着预训练规模扩大，模型没有被显式训练，却涌现出 one-shot in-context learning。任务适配开始从“修改参数”转向“提供上下文”。
但必须看到四个限制：
•目前主要是简单、短时、原子级操作任务；
•one-shot平均成功率只有59%，远低于工业部署要求；
•评测仅覆盖10项任务，且由公司自行设计和披露；
•尚未公开足够完整的模型架构、训练数据、失败分布和独立第三方评测。
GEN-1.5 展示了机器人版 in-context learning 的规模化涌现迹象，但尚未证明它已经成为可稳定部署的通用机器人模型。
五、产业和投资含义
如果这条路线继续成立，具身智能价值链会发生三项变化。
第一，任务适配成本可能断崖式下降。
第二，物理数据引擎成为真正的Scaling基础。
第三，机器人也将出现Context与Harness层。
未来机器人系统可能由四层组成：
•基础具身模型；
•用户和场景的物理Context；
•可组合的Physical Skills库；
•负责安全、验证、记忆和技能调度的具身Agent Harness。
2026年6月，Generalist完成4亿美元融资，投后估值20亿美元，累计融资超过5亿美元。投资者包括Radical Ventures、8VC、USV、NVIDIA、Bezos Expeditions、Norwest，以及李飞飞、林斌等。
https://generalistai.com/blog/gen-1.5
@aigc1024
2. 仿真示范可以直接提示真实机器人
GEN-1.5 的预训练数据不包含仿真数据，但它可以把仿真环境中的动作轨迹当作 Prompt，在现实中完成相应任务。这不等于彻底解决 sim-to-real，但意味着仿真数据可能不仅能用来训练，还能在推理时直接定义任务。
3. 人类可以直接用手示范
在部分任务中，人类在机器人摄像头前用自己的手完成动作，机器人随后可以用机械手复现。这是在跨越 human-to-robot 的 embodiment gap。
4. 它开始从复制轨迹走向泛化“策略”
训练示范使用刷子把方块扫入碗中，模型面对新工具时会：用香蕉充当刷子；用簸箕铲起方块再倒入碗中；换手操作；移开障碍物；在物体卡住时用另一只手解围。
真正有价值的是，模型似乎学到了“把物体送入容器”这一目标，并能重新组合已有动作知识。
四、它是不是机器人领域的 GPT-3 时刻？
在能力范式上很像，但在成熟度上仍未达到相同阶段。
它像 GPT-3 的地方在于：随着预训练规模扩大，模型没有被显式训练，却涌现出 one-shot in-context learning。任务适配开始从“修改参数”转向“提供上下文”。
但必须看到四个限制：
•目前主要是简单、短时、原子级操作任务；
•one-shot平均成功率只有59%，远低于工业部署要求；
•评测仅覆盖10项任务，且由公司自行设计和披露；
•尚未公开足够完整的模型架构、训练数据、失败分布和独立第三方评测。
GEN-1.5 展示了机器人版 in-context learning 的规模化涌现迹象，但尚未证明它已经成为可稳定部署的通用机器人模型。
五、产业和投资含义
如果这条路线继续成立，具身智能价值链会发生三项变化。
第一，任务适配成本可能断崖式下降。
第二，物理数据引擎成为真正的Scaling基础。
第三，机器人也将出现Context与Harness层。
未来机器人系统可能由四层组成：
•基础具身模型；
•用户和场景的物理Context；
•可组合的Physical Skills库；
•负责安全、验证、记忆和技能调度的具身Agent Harness。
2026年6月，Generalist完成4亿美元融资，投后估值20亿美元，累计融资超过5亿美元。投资者包括Radical Ventures、8VC、USV、NVIDIA、Bezos Expeditions、Norwest，以及李飞飞、林斌等。
https://generalistai.com/blog/gen-1.5
@aigc1024
支持 Win / Mac / Linux，适合做本地聊天数据整理、记录查看和内容归档管理。
对于有聊天资料整理需求的人来说，实用性还不错。
工具地址：
https://github.com/hicccc77/WeFlow/releases
@meiriyishu
我很好奇，有没有人从各种体验和细节上比较一下腾讯元宝、字节豆包、阿里通义千问（手机chatbot app，不是Qwen LLM model本体）到底有什么体验上的区别？
字节豆包到底是如何逐渐拉开差距，领跑一个身位的？
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《打动自己，知难而进》冯骥
1、首先打动自己。
无论何时，请把自己与团队当作最优先的目标用户。
这是公司成立至今的价值观，我总是翻来覆去说这句有点拗口的——
“必须做开发者自己作为用户也理解、认可、喜爱的游戏。”
这不单是情怀，也是理性的产品策略。
如果你对正在做的东西缺乏非功利的热诚，你的直觉就会开始迟钝。
时间一长，大概率输给那些比你更乐在其中的人。
2、再找外部交集。
打动自己，不意味着孤芳自赏。
市场数据、用户反馈和商业上的可持续都很重要。只有组织活下来，集体认知才有机会成长，团队能力才有时间变强。
呼应第一点，我想强调的是，对内容产品而言，先在外部找到与自己个性、趣味、喜好相近的人，通常比试图讨好所有人更高效。随着受众规模扩大，开发者与用户的相似度可能逐渐降低，但这个过程更类似从核心向外自然扩散，而不是一开始就在茫茫人海里碰运气。
世界很大，没有谁真的独一无二。能深深打动自己的东西，往往也能打动世界上的另一群人。
创作过程的每一处用心，都一定会被懂你的用户感受到。
3、发现亮点，先于消灭缺陷。
与其先想着如何征服不喜欢你的人，不如先尽力满足喜欢你的人。
伟大的游戏也绝非面面俱到，这个世界存在太多的不可能三角。资源永远有限，完成度永远不够，目标之间永远存在取舍与矛盾。比“还有什么地方不够好”更重要的问是：有没有什么体验，只有在我这里才能玩到？
再往大一点说，一家内容公司存在的意义，也许就是让一部分人觉得：幸好这个世界上，还有人做出了这样的玩意。
4、可体验的版本，胜过满纸雄文。
文档可以解释意图，数据可以辅助判断，会议可以统一认识，但游戏实际上更接近一种综合的、复杂的、甚至有些混沌的沉浸状态。
内部判断产品风险时，我始终更相信真正跑起来、打起来、死上几次之后的感受，以及观察同事们在作为玩家时的真实反应。然后才据此去敲定某些拿不准的设计，或者放弃之前看上去牛逼的创意。
具体到每一次对外发布的实机视频，希望传递给大家的也是同一件事——
“看到后，能轻易想象自己亲手玩起来的样子。”
5、好玩是目标，也是底线。
这一条就不展开了……总之如果内部版本不够好玩，那就再调查调查，反思反思，学习学习，迭代迭代，重构重构，再多玩玩其他游戏，嘻嘻。
6、美无定式。
没有一种风格永远高级，也没有一种信号永远刺激。
再惊人的美学符号，反复出现也会失去最初的力量。美，更像是一种认真创造的陌生感。
说到底，神经传导会适应，多巴胺奖励会消停，人会厌倦一再重复的事物，这是创作者永远逃不出的无间狱。
前几天，我和佳骐（声音负责人）扯到这个，顺手编了句打油诗来比喻：美无恒美，法无定法。多见易俗，少见易雅。他说，滚，两面都让你说了，狡猾。
嗯，那个，反正，我要表达的意思是，或许不必追求找到一套万用万灵的美学公式，而是应该不断探索还有什么好的表达方式，其中既有技艺，又有新意。
7、走投无路，提升密度。
大部分时间里，我们其实找不到什么更聪明、杠杆更大的办法，去提升产品的竞争力。
这个时候，在那些已经被验证的亮点上继续增加有效密度，通常不是一个坏选择。
比如更细腻的粒子，更茂密的植被，更丰富的动画，更精确的打击反馈，更多样的妖魔鬼怪，更大的显存（bushi）……不是说无脑堆参数与资源就一定好，前提是这些内容的确是被验证过的亮点，而且依然能让用户感知到差异。
想不到妙手是游戏开发的常态，不妨先把每一步本手下扎实。
8、起点看最高，终点当领跑。
对同领域的当家花旦们，最好如数家珍——哪里玩到昏迷，哪里气到爆炸，哪里不知所措，哪里眼睛哭花。
然后去搞清楚——它们各自采用了何种开发模式、设计方法、制作工艺与技术标准。
最后反复思考——什么能学，什么学不得，什么要虚心，什么要创新。
游戏并非必需品，深入体验与研究标杆的另一重价值，是让我们对这个品类三五年后的及格线会有多高，大致心里有数。
取法乎上，把对标杆的认知当成制作自家demo的起点，绝不是坏事，哪怕暂时高山仰止。
但是，如果长期目标是“做到和某某差不多”，有点危险。
尊重标杆，学习标杆，是为了最终建立自己的尺度。
想登顶，想一览众山，想创造前所未有的新标杆——这不是自不量力，是宝贵的冲劲与志气。
要敢想。
9、难能，可贵。
充分竞争的成熟市场，鲜有低垂的果实。任何容易解决的问与需求，要么不存在后来者的机会，要么很快会被竞争对手挤满。
这一点我有切身体会。刚创业时，以为小公司只要选一个自己理解的赛道，做得比大厂快一点，玩法、剧情、画面、声音什么的有点小特色就够了。但事后看，这种所谓高执行力+低成本创新带来的价值微薄而脆弱，用户也很容易闻出这种速成产品的敷衍味道。
一直做相对容易的事，反而惶惶不可终日。
所谓护城河的本质，便是拥有难以被轻易取代的价值。
当我们被某样事物深深打动时，它往往是稀缺的、非凡的、来之不易的，而人们似乎天生就会被“哇这是怎么做到的”的魅力所吸引。
2019年的公司年会，我用八个字总结游科前五年的状态：东搞西搞，投机取巧。
也是在那年，在公司原来价值观“打动自己”外，又加了四个字——
知难而进。
10、理念是廉价的，但贯彻理念的行动是可贵的。
知行合一不是什么新鲜道理，但我加一句暴论：很多时候，行是知的前提。
因为咱们脑中的理念很有可能是肤浅的、偏颇的、错误的，只有贯彻理念的行动与现实发生了真实的碰撞，才能看清：这个世界与我们原先想的到底哪里一样/不一样。
有时撞得太猛，世界太硬，把我们原先的理念撞成了一地碎片。
没关系，正好一片片捡回来，慢慢拼出新的模样。
然后，再撞一次。
@aigc1024
1、首先打动自己。
无论何时，请把自己与团队当作最优先的目标用户。
这是公司成立至今的价值观，我总是翻来覆去说这句有点拗口的——
“必须做开发者自己作为用户也理解、认可、喜爱的游戏。”
这不单是情怀，也是理性的产品策略。
如果你对正在做的东西缺乏非功利的热诚，你的直觉就会开始迟钝。
时间一长，大概率输给那些比你更乐在其中的人。
2、再找外部交集。
打动自己，不意味着孤芳自赏。
市场数据、用户反馈和商业上的可持续都很重要。只有组织活下来，集体认知才有机会成长，团队能力才有时间变强。
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3、发现亮点，先于消灭缺陷。
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5、好玩是目标，也是底线。
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6、美无定式。
没有一种风格永远高级，也没有一种信号永远刺激。
再惊人的美学符号，反复出现也会失去最初的力量。美，更像是一种认真创造的陌生感。
说到底，神经传导会适应，多巴胺奖励会消停，人会厌倦一再重复的事物，这是创作者永远逃不出的无间狱。
前几天，我和佳骐（声音负责人）扯到这个，顺手编了句打油诗来比喻：美无恒美，法无定法。多见易俗，少见易雅。他说，滚，两面都让你说了，狡猾。
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7、走投无路，提升密度。
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想不到妙手是游戏开发的常态，不妨先把每一步本手下扎实。
8、起点看最高，终点当领跑。
对同领域的当家花旦们，最好如数家珍——哪里玩到昏迷，哪里气到爆炸，哪里不知所措，哪里眼睛哭花。
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游戏并非必需品，深入体验与研究标杆的另一重价值，是让我们对这个品类三五年后的及格线会有多高，大致心里有数。
取法乎上，把对标杆的认知当成制作自家demo的起点，绝不是坏事，哪怕暂时高山仰止。
但是，如果长期目标是“做到和某某差不多”，有点危险。
尊重标杆，学习标杆，是为了最终建立自己的尺度。
想登顶，想一览众山，想创造前所未有的新标杆——这不是自不量力，是宝贵的冲劲与志气。
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