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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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龙虾火热的时候，即刻看到一句话一直萦绕脑海：
能被自动化的东西往往是价值最低的
龙虾退潮之后
再看亦如此
人类的存在，基于每个人的独特
基于那些不可被自动化的部分
能被自动化的部分，叫数字员工和牛马
不能被自动化的部分，叫灵魂
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龙虾退潮之后
再看亦如此
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这部AI科幻短片更新第二集，丝毫不输《霍去病》！
AI视频进入工业化阶段！！
看来，不能再局限于用AI做广告片、宣传片、MV这些小打小闹的变现了。
要想赚大钱！
必须抓紧建立工业化的AI视频生产系统！！
AI探索指南 | Hermes爱马仕 & OpenClaw小龙虾🦞
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阶级的固化导致寒门贵子在以极快的速度从我们眼前消失。可以预期的未来，简单脑力劳动被AI替代，大学生的出路又在哪里？
主角从小县城中考成功到重点高中，但是鸡头变凤尾，继续前行需要很强的勇气，他做到了，最后450分逆袭631考上211大学，终成一名教师。似乎在他看来他算是寒门出贵子了。
但是教师这个职业正遭受到AI最强烈的冲击，他这个贵子又能否避免？
真正的寒门出贵子，可能并不是视频中说靠自己读书读出来了，找到什么学习方法了，考上什么大学了。而是构建了管道、渠道、资源网，人脉网、让自己不再用去做单纯的脑力劳动，避免被AI替代。🤔🤔
这么一想，孙割又给我们上了一课了。😂
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来，漂亮小姐姐邀请你喝一杯
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15秒提示词：
真人写实风格，竖屏，第一人称对坐视角。温馨的日式居酒屋包间，暖黄色纸灯笼散发柔和光线，木质桌面上摆着清酒和小菜。一位甜美的年轻亚洲女性跪坐在对面，黑色直发及腰，穿着改良版白色和服上衣配黑色短裙，露出精致的锁骨。动作描述：她正低头倒酒，睫毛在灯光下投下阴影。倒完后抬头看向镜头，脸颊微红，带着微醺的笑容轻声说：来，陪我喝一杯嘛。她举起酒杯，另一只手撑着桌面，身体微微前倾。镜头视角下移，她跪坐的姿态优雅，光滑的小腿折叠在身下，黑色丝袜若隐若现。氛围暧昧温馨，光影细腻，高清画质。
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前几天 OpenRouter 有个 Elephant 免费匿名模型冲到了趋势榜第一，周榜第8名。
今天蚂蚁的百灵大模型团队认领了Elephant，官方名字叫Ling-2.6-flash。
Ling-2.6-flash，是一款总参数量 104B、激活参数 7.4B 的 Instruct 模型。这个模型主打"Token 效率（Token Efficiency）"，在"智能表现"与"输出成本"之间取得了更优平衡。
100B 左右的模型，同在榜单的还有英伟达的Nemotron 3 Super（120B）。我拿Elephant和英伟达的Nemotron 3 Super做了一轮对比测试。跑下来发现，这个模型确实像一个专注干活、不爱说话的工程师。
具体来说，这个模型有三个特点：
1. 省钱。 同一个 React 搜索组件，Elephant 用 511 token，Nemotron 用 685。Python 多 bug 修复，469 vs 492。结构化数据提取，221 vs 298。每个任务都省 20% 到 25%。同样的活，会用更少的字干完。
2. 干净。 我让两个模型都严格返回 JSON，Nemotron 在 200 token 限制内，reasoning 直接把配额吃光了，输出是 None。给到 500 token 才勉强返回。而 Elephant 只用了 19 个 token 就吐出了合法 JSON。
3. 服从。 React 组件直接给代码，debug 直接说问题给方案，不像 Nemotron 会加 docstring、type hints、注释解释。对 Agent 来说不需要模型"教你"，需要它执行。
测下来，这个模型的短板也有，毕竟是个参数不大的模型。让它写一个圣杯布局，1500 token 写不完，还在铺垫 CSS reset 和响应式。让它简洁，不太听，似乎是模型专注高效干活，对这类长度控制指令的遵循不太够。
总之，从测试数据看，它像是一个专门为 Agent 工作流优化的模型。省 token、输出可预测、服从性强，这三个东西恰好是 Agent 场景的刚需。
看了下指标，模型在 BFCL-V4、TAU2-bench、SWE-bench Verified、Claw-Eval、PinchBench 等Agent 相关基准上达到同尺寸 SOTA 水平。
最近 Agent 爆发之后，模型的算力越来越紧张，各种抢购都抢不到，已经影响了 Agent 的普及。Agent 的普及，除了算力提升之外，也需要模型的 Token 效率提升。
目前这个模型的能力还有不小的提升空间。但看到有人在高效输出方面探索，还是值得鼓励一下的。
今天蚂蚁的百灵大模型团队认领了Elephant，官方名字叫Ling-2.6-flash。
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2. 干净。 我让两个模型都严格返回 JSON，Nemotron 在 200 token 限制内，reasoning 直接把配额吃光了，输出是 None。给到 500 token 才勉强返回。而 Elephant 只用了 19 个 token 就吐出了合法 JSON。
3. 服从。 React 组件直接给代码，debug 直接说问题给方案，不像 Nemotron 会加 docstring、type hints、注释解释。对 Agent 来说不需要模型"教你"，需要它执行。
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总之，从测试数据看，它像是一个专门为 Agent 工作流优化的模型。省 token、输出可预测、服从性强，这三个东西恰好是 Agent 场景的刚需。
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目前这个模型的能力还有不小的提升空间。但看到有人在高效输出方面探索，还是值得鼓励一下的。
