绝了！这应该是最适合接入视频剪辑工作流的AI！！
因为它真正能看懂视频，并且够快够便宜！
对于做视频，不管是专业还是非专业选手，最耗费时间的其实就是找素材，和选素材！
好几个小时的素材，可能真正能用上的就几分钟！
而为了找到合适的，往往需要把每一条都从头看完，
根据脚本反复拖动时间轴、记录和剪切可用的素材。
这非常费时间，一点也不AI。
我也试过用很多AI来解决这个需求，包括一些所谓的视频素材AI管理工具，
能读视频的多模态模型其实很多，靠截图的方式能够理解视频的内容，
但也仅限于知道视频的内容，因为这些模型不太能理解视频里各个镜头和画面的时间关系。
这次看到 新出的多模态模型 Ling-3.0-flash-VL，
MoE架构，总参数124B、有效激活5.5B参数，支持256K长上下文和VideoRoPE时空编码。
激活参数更小，说明成本更低！
这个VideoRoPE时空编码，据说是靶向解决我上面说的那个问！
第一时间测试了一下！！
我丢给它一个演讲的视频，让它告诉我讲了什么，有什么重点，
另外我告诉它，我想基于这个演讲视频剪辑一个高光短视频，需要它帮我找到一些高光时刻，然后告诉我准确的时间码，并且为这个高光短视频写一个文案。
这已经不是单纯的“视频总结”之类的简单任务，
它需要按照时间线给出：
高光时间段＋核心观点＋入选理由＋建议标＋开头钩子＋发布文案。
这应该才是多模态模型能够发挥价值的地方！！
普通模型可以告诉你“一小时的视频讲了什么”，但内容创作真正需要的是：这一小时里，到底哪些能够用，要怎么用？
让我比较惊喜的是，它不光给了我高光视频剪辑要用的分镜、脚本、文案，甚至还给了我转场、和BGM的建议！
完全就是一份可以照做的剪辑执行单！！
这说明和它对原视频的理解已经远超我的预估！！
我在想，也许可以把这套能力接入剪辑工具，整个工作流就还可以继续延伸：
读取视频 → 理解内容 → 定位高光 → 输出时间码 → 调用工具裁剪 → 生成标和发布文案。
完全实现视频剪辑自动化！！
当然，理想是丰满的，AI挑出的素材不一定全都符合审美和叙事偏好，
时间码和上下文完整性也需要人工复核。
要想创作出好的视频作品，必然还是需要人的参与！
不过，用AI搞定素材的初筛，也是目前的超级刚需啊！！
AI探索 | Hermes/OpenClaw
因为它真正能看懂视频，并且够快够便宜！
对于做视频，不管是专业还是非专业选手，最耗费时间的其实就是找素材，和选素材！
好几个小时的素材，可能真正能用上的就几分钟！
而为了找到合适的，往往需要把每一条都从头看完，
根据脚本反复拖动时间轴、记录和剪切可用的素材。
这非常费时间，一点也不AI。
我也试过用很多AI来解决这个需求，包括一些所谓的视频素材AI管理工具，
能读视频的多模态模型其实很多，靠截图的方式能够理解视频的内容，
但也仅限于知道视频的内容，因为这些模型不太能理解视频里各个镜头和画面的时间关系。
这次看到 新出的多模态模型 Ling-3.0-flash-VL，
MoE架构，总参数124B、有效激活5.5B参数，支持256K长上下文和VideoRoPE时空编码。
激活参数更小，说明成本更低！
这个VideoRoPE时空编码，据说是靶向解决我上面说的那个问！
第一时间测试了一下！！
我丢给它一个演讲的视频，让它告诉我讲了什么，有什么重点，
另外我告诉它，我想基于这个演讲视频剪辑一个高光短视频，需要它帮我找到一些高光时刻，然后告诉我准确的时间码，并且为这个高光短视频写一个文案。
这已经不是单纯的“视频总结”之类的简单任务，
它需要按照时间线给出：
高光时间段＋核心观点＋入选理由＋建议标＋开头钩子＋发布文案。
这应该才是多模态模型能够发挥价值的地方！！
普通模型可以告诉你“一小时的视频讲了什么”，但内容创作真正需要的是：这一小时里，到底哪些能够用，要怎么用？
让我比较惊喜的是，它不光给了我高光视频剪辑要用的分镜、脚本、文案，甚至还给了我转场、和BGM的建议！
完全就是一份可以照做的剪辑执行单！！
这说明和它对原视频的理解已经远超我的预估！！
我在想，也许可以把这套能力接入剪辑工具，整个工作流就还可以继续延伸：
读取视频 → 理解内容 → 定位高光 → 输出时间码 → 调用工具裁剪 → 生成标和发布文案。
完全实现视频剪辑自动化！！
当然，理想是丰满的，AI挑出的素材不一定全都符合审美和叙事偏好，
时间码和上下文完整性也需要人工复核。
要想创作出好的视频作品，必然还是需要人的参与！
不过，用AI搞定素材的初筛，也是目前的超级刚需啊！！
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