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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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Astra + Tripo 3D + Blender!
这个三维模型生成的王炸组合,真的绝了!!
应该是目前最稳、效果最好的三维模型生成方式!!
Tripo 官方刚刚放出了一套非常完整三维角色模型制作教程,从图生成 3D 模型,到组装、绑定、表情和动画,整套流程全部讲清楚了!
教程倒是不难,但有个需要注意的地方:
不要让 AI 一次生成整个角色!!
而是先用参考图在 Tripo 中把角色拆成身体、头部和头发三个独立部件,然后分别生成3D 资产,再导入 Blender,让 Astra 帮你完成组装和最后检查。
为什么要拆开?
因为整个人物一次生成,容易出现脸崩、头发粘连、脖子接不上、服装细节混乱等问。
拆成不同部分后,每个部分都可以单独检查、重新生成和调整,最终效果会稳定得多。
整个工作流一共分为 7 步:
准备清晰的角色参考图 → 分别生成身体、头部和头发 → 配置 Blender MCP → 组装角色 → 绑定骨骼和制作表情 → 检查材质 → 制作并渲染动画。
参考图的规范,Tripo也给出了建议,尽量使用正面全身 T Pose图,保证手脚完整、双臂与身体分开、背景干净。尤其要提前检查脖子、手指和头发轮廓,参考图如果有模糊的地方,后面很可能会一路传递到 3D 模型和动画中。
对于想做游戏角色、动漫人物、数字人或者 3D 短片的人来说,这已经是一套非常接近实战的保姆级工作流了!
教程里还直接给出了每个环节可以直接复制的提示词。
链接放下面了,强烈建议收藏!!
(右上角修改语言)
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很多科技革命里,最后吃到最大红利的,往往是后发者。这一轮 AI,也很可能这样。
1990 年代互联网刚起来时,浏览器最早的明星是 Netscape。1996 年初,它一度占据 80% 以上的市场份额。后来微软靠 Windows 把 IE 做起来,再后来 Google 到 2008 年才推出 Chrome,却最终成为全球最大的浏览器。
搜索也是类似。Yahoo 1994 年就出现了,到 1998 年底已经拥有超过 5000 万独立用户,当时几乎就是互联网入口。Google 1998 年才成立,晚了好几年,但二十多年后,搜索市场基本被 Google 主导。
这也是今天看 AI 最值得警惕的一点,2026 年最领先的这批AI公司,未必就是 2040 年最大的赢家。
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聊了几家机器人零部件供应商。都告诉我,用两个月就扔,最多也就两年。
搁这买隐形眼镜呢?日抛,月抛、年抛。维保的钱比首购的钱都贵,fixing as a business 是吧~
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🤦🏻♀️🤦🏻♀️🤦🏻♀️
@aigc1024
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@aigc1024
OPC 如何使用 vibe coding 月入5万?
1.靠 vibe coding 做一个特别炫酷的demo
2.把demo发到社交媒体,获得流量和甲方关注
3.每月接几个商单
好像都是这样的,几乎没有例外...
@aigc1024
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@aigc1024
我不知道我这个做法将会狠狠推进数学一大步,还是彻底终结数学。
党哥这里隆重推出The Last Math Competition(“最后数学竞赛”),可能将是全人类最后一场、也将是最旷日持久的一场数学竞赛。
https://github.com/The-Last-Math-Competition/The-Last-Math-Competition
以下是党哥制定的 The Last Math Competition 的规则:
1. 举办方每周会使用 AI Agent 新增 10000 个纯数学领域的猜想,添加到 ./conjectures 文件夹中;
2. 人类和 AI Agent 将共同对现存的所有猜想进行不同维度的打分,预估这些猜想证明或者证伪的难度,评价猜想的重要程度;
3. 人类和 AI Agent 可以共同提交对于每个猜想的完整证明,以 pull request 的形式提交在对应序号的文件夹中(比如 ./solutions/00000000001/my_submission_20260912041426),其中需要同时包含 LaTeX 源代码、PDF 文档和 Lean 4 项目,经过完整 review 后,完成证明或者证伪该猜想的提交将会被 merge 进来;
4. 举办方将会持续维护和更新一个含有所有猜想相关统计数据的表格。表格中的每一行对应一个猜想的所有信息,其中包括猜想的难度预估、重要程度打分、是否 well-defined、目前是否被证明或者证伪、第一次成功解决的时间、成功解决者的姓名和 affiliation 等信息;
5. 根据现存的猜想、对现存猜想的评估、对现存猜想的成功证明或者证伪,举办方将调整使用 AI Agent 生成猜想的策略,来逐步提高未来生成数学猜想的质量,以及可能逐步提高生成猜想的数量。
由于比赛尚在早期,我们必须声明:在早期生成的数学猜想的平均质量比较差,一部分猜想可能定义不充分或者存在错误的条件,或者存在显而易见的错误,甚至可能 "not even wrong"。所以我们将会根据对猜想的统计数据表格,来提升新生成猜想的质量和方法。
党哥的长远目标是:
1. 经过长期的比赛和反馈,我们将尝试逐步提升猜想质量。在长期大量猜想生成的过程中,我们希望能够创造若干重要猜想,通过对这些重要猜想的证明和证伪,来推动数学知识体系的推进;
2. 我们将探索以 AI Agent 为主导的数学研究和证明的技术路线。本比赛作为公开的比赛和 benchmark,将会实时评测所有模型的性能、harness 的性能、数学证明工具的性能,整个社区的所有参与者将一起探索 AI 时代科学研究的方法论;
3. 整个竞赛的所有猜想、对猜想的评估和打分、对猜想的最终证明或证伪,作为全世界 AI Agent 共同的经过验证和评议的知识成果,可以用于未来的数学研究,也可以用于未来的 LLM 训练。
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1. 举办方每周会使用 AI Agent 新增 10000 个纯数学领域的猜想,添加到 ./conjectures 文件夹中;
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3. 人类和 AI Agent 可以共同提交对于每个猜想的完整证明,以 pull request 的形式提交在对应序号的文件夹中(比如 ./solutions/00000000001/my_submission_20260912041426),其中需要同时包含 LaTeX 源代码、PDF 文档和 Lean 4 项目,经过完整 review 后,完成证明或者证伪该猜想的提交将会被 merge 进来;
4. 举办方将会持续维护和更新一个含有所有猜想相关统计数据的表格。表格中的每一行对应一个猜想的所有信息,其中包括猜想的难度预估、重要程度打分、是否 well-defined、目前是否被证明或者证伪、第一次成功解决的时间、成功解决者的姓名和 affiliation 等信息;
5. 根据现存的猜想、对现存猜想的评估、对现存猜想的成功证明或者证伪,举办方将调整使用 AI Agent 生成猜想的策略,来逐步提高未来生成数学猜想的质量,以及可能逐步提高生成猜想的数量。
由于比赛尚在早期,我们必须声明:在早期生成的数学猜想的平均质量比较差,一部分猜想可能定义不充分或者存在错误的条件,或者存在显而易见的错误,甚至可能 "not even wrong"。所以我们将会根据对猜想的统计数据表格,来提升新生成猜想的质量和方法。
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我用Apodex研究了最近60天的AI视频爆款,做了一份《AI视频怎么选,才更容易有流量?》的深度报告,感兴趣的可以看看
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https://assistantbenchmark.com/
它从邮件处理、旅行规划、购物、记忆和多步骤任务等维度,评估 AI 助手在真实使用中的表现。
想了解各家 AI 到底能帮你做哪些事、各自擅长什么,可以看看这个榜单。
@aigc1024
程序员的就业形势空前严峻!因为AI agent的能力空前强大,一篇表述清晰,没有歧义的需求文档丢给它,它两分钟就能完全理解透彻,十分钟内就能完成几百行甚至上千行规模的编码,而且基本上还没有多少bug,程序要只需要检视和测试一下就行了。
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