从单张图片到 Gaussian Splats:一份 12GB 显存可跑的教程
一份新教程演示如何用视频模型从单张图片生成 Gaussian Splats,全程在 12GB 显存上完成。流程用 Qwen Image 2.1 做图像编辑、MiniMax H3 的 FL2VA 工作流在 ComfyUI 生成 360° 环绕视频(768 x 1024、20 步约 35 分钟),再用 COLMAP 重建相机位姿、Brush 训练 splats,最后用 SuperSplat 裁剪场景。
一份新教程演示如何用视频模型从单张图片生成 Gaussian Splats,全程在 12GB 显存上完成。流程用 Qwen Image 2.1 做图像编辑、MiniMax H3 的 FL2VA 工作流在 ComfyUI 生成 360° 环绕视频(768 x 1024、20 步约 35 分钟),再用 COLMAP 重建相机位姿、Brush 训练 splats,最后用 SuperSplat 裁剪场景。
这份 ChatGPT 2026 完整教程覆盖免费版与付费版功能,重点讲解思考模式、模型选择器、记忆与自定义指令,以及用 Projects 组织工作。教程还演示了 ChatGPT Work 中 AI 智能体交付报告与文档、ChatGPT 6 中 Astra 模型的数据分析,以及 ChatGPT Skills、插件、图像生成与编辑、深度研究、ChatGPT Sites 和智能体等功能。
Anthropic 在两周冲刺中把 claude.ai 和 Claude 桌面应用的核心体验提速约 3 倍,p75 下 claude.ai 全新加载到可输入页面的时间从 3.1 秒降到 0.55 秒,启动 Claude Code 会话从 0.8 秒降到 0.3 秒,加载 Claude Cowork 云会话从 2.6 秒降到 0.73 秒。
Claude Code 2.1.277 宣布支持 AGENTS.md,但实测发现该功能由内置插件 agents-md 通过远程 feature flag tengu_agents_md_mod 控制,默认关闭。
ElevenLabs 发布 Python 语音识别教程,演示如何通过 ElevenAPI 将 Scribe v2 与 Scribe v2 Realtime 接入 Python 项目,实现批量与实时转写。
商汤大装置资深技术专家罗伟在2026全球AI芯片峰会上分享了异构混推实践,其日均Token服务量已从2月的0.46万亿增长至8月的4.5万亿。平台通过"横向编排"统一不同算力资源画像、动态调整芯片P/D角色分工,并推进从固定P/D配比走向Prefill Pool与Decode Pool动态资源池化,未来还将把Encoder、Attention、FFN等模块拆分为独立资源池。
一种省 Token 额度的 AI 协作方法是将 ChatGPT 与 Notion 打通,调用 Notion 知识库时不消耗 Codex 额度,只消耗 ChatGPT 额度。作者常用 ChatGPT 读取自己的日记并获取下一步行动建议。没有 Notion 的用户也可用 Workbody 配合腾讯文档,或结合 Obsidian 管理 markdown 文档。
Curious Refuge 测试了一套混合电影制作流程,把实拍素材与 AI 结合,将简单的灰模镜头转换成全新的环境。视频给出完整流程演示,配套的书面拆解和提示词发布在 curiousrefuge.com 的博客页面。
选题角度:原文给出把实拍灰模镜头转成全新环境的混合制作流程,适合拆解步骤并对比灰模与成片效果。
human in the loop(HITL)是一种在 AI 工作流中按预设边界划分任务的机制:AI 处理可预测的规则化任务,人类负责复杂决策、合规要求和边缘案例。人类介入点包括必需审核与批准、受监管步骤、敏感沟通、角色边界与例外,以及客户主动要求转人工。在机器学习开发阶段,HITL 也用于标注训练数据、评估模型输出和纠正错误。
Linear 将 PR 等待 CI 的时间从超过 6 分钟降至 5 分钟出头,并把每个测试的 runner 时间削减约一半,尽管测试套件规模已接近年初的四倍。
NVIDIA 正力推 NVFP4 低精度格式,并计划让即将推出的 Vera Rubin GPU 围绕它设计。视频拆解了 NVIDIA 如何让 FP4 真正用于 LLM 训练,以及其中的训练技巧为何远比单纯减少比特数更难。
晓辉博士分享一个提示词玩法:给 AI 一张空容器(类似饭盒)的图片,让它用所知道的关于用户的一切把容器两面填满,AI 会基于历史对话捕捉关键词做可视化表达。他实测后认为结果挺准确,填入了复杂系统、AI、创新创业、新可能实验室、出国旅行护照以及表达、连接、信任等理念;其他人则填出漫画形象、电脑设备、食物等不同内容。他表示会把图片和提示词贴在评论区,邀请大家用自己的 Agent 试一试。
选题角度:博主亲测一个让 AI 把空容器图填满的提示词,不同人填出的内容差异很大,适合照着复现并对比各自的生成结果。
macOS 27 存在一个变通方法,可避免系统下载 AI 模型,从而节省存储空间。该话题在 Hacker News 上获得 240 分、123 条评论。
ElevenLabs 增长负责人 Luke Harries 与 ElevenCreative 的 Aneri Amin 在直播工作坊中演示了用 Flows 从两张产品图生成完整竖版广告,涵盖图像、配音和音乐,全程几分钟内完成。
智能体工作流让 AI 智能体在每一步进行推理并决定下一步行动,而非沿固定脚本执行。它由 LLM 推理层、RAG、记忆与护栏组成,高风险步骤仍走固定审批,超出权限时转人工。ElevenLabs 的 ElevenAgents Workflows 编辑器可显式映射决策点,在专用子智能体或人工坐席间路由,使智能体行为可审计。
有用户在 r/StableDiffusion 求助如何在 Pony 和 Illustrious 上提示一种从背后视角呈现的坐姿,测试后确认既不是 wariza 也不是 frog pose。其自创提示词 "kneeling flat while seated on a bed" 在 20 次生成中约命中 2 次,若继续沿用该短语,计划用 10 到 15 张高质量图片训练一个姿势 LoRA。
量子位实测 Qwen 3.8 27B 用一句 Prompt 生成网页工具的能力。作者让它为产品经理现场生成一个数据分析工具,从下达指令到生成全程不过5分钟,文件体积仅52KB,五项要求全部落地且数据分毫不差;但让它做12306抢票页面时,页面配色、车次列表、余票数量和购票成功弹窗都齐全,实际订单却为空,因为生成的网页默认没有接入实时数据、账户和支付后端。
视频实测了三种用 AI 创建新相机角度的方法,结果出人意料。完整文字拆解与提示词已同步放出,配套内容还包括 AI 电影制作课程与免费工作流学习资源。
歸藏开源了 Skill guizang-product-video-skill,用 React 组件加时间轴渲染画面、Python 代码合成配乐,不依赖视频生成模型和额外素材。
选题角度:作者开源了一个用代码渲染产品宣传片的 Skill,可录屏实测它读取自己代码库后生成的视频效果。
上下文窗口是大语言模型单次请求能处理的 token 总量,涵盖提示词、对话历史、检索文档、工具结果与模型输出。更大的窗口能同时容纳更多代码与文档,但并非完美记忆:Lost in the Middle 研究与 NVIDIA 的 RULER benchmark 发现,上下文越长模型对信息的利用越差,尤其容易忽略中段内容。检索、摘要与缓存等上下文管理手段通常比单纯堆叠 token 更有效。
Curious Refuge 正式宣布推出新课程 AI for Micro-Dramas,教用户用 AI 把原创想法变成完整的微短剧剧集。课程候补名单已开放,报名与培训于太平洋时间 9 月 30 日上午 11 点开始。
Theoretically Media 展示了一套完整的 AI 电影制作流程:在 Codex 中运行 GPT-6(Astra),调用 Runway 和 Seedance 2.5,最后进入 DaVinci Resolve,用约一天半重制了自己早期的 AI 短片,涵盖剧本、角色、镜头、调色、字幕和混音。
选题角度:作者用一天半重制旧片,完整展示 Codex 接 Runway MCP、语音执导到 DaVinci 调色的流程,适合拆解这套 AI 电影管线。
Cadence 基于 ElevenAgents 构建患者语音智能体,将异常生命体征到联系患者的中位时间从 1 小时 48 分钟降至 3.5 分钟,响应速度提升 97%。该智能体自动触发预警筛查、完成症状评估并按需转接护士,独立处理 60% 的筛查预警,患者接听率较人工护士基线提升 47%。前 7 个月共处理 25 万通电话,Cadence 计划将应用扩展至预约安排、设备排障和患者激活等场景。
衡量对话式 AI 需从质量、体验、运营三类指标入手,核心指标包括 containment rate(零售业标准 60–80%、旅游网站 40–60%)、escalation rate(目标 15–30%)、词错误率 WER(行业标准 5%)、意图识别准确率、响应准确率(一般客服需 80% 以上、支付等敏感场景需 99% 以上)、幻觉率与 CSAT。
一位家长在豆包爱学功能全面升级后,用四年级孩子的数学错题做了实际体验,拍摄错题后可进入AI老师1v1讲解,孩子能随时打断提问,还能要求举一反三生成三道类似题。作者还尝试让孩子与AI复盘错题、约10秒生成知识闪卡,并把飞书文档资料输入定制课程,约3分钟生成课程用于旅行讲解。
选题角度:作者用自家四年级孩子实测豆包爱学,从拍错题到AI老师1v1、生成知识闪卡和定制课程,适合做家长视角的上手实测。
作者分享了一套从 AI 视频生成 Gaussian Splatting 模型的流程:先在 Minimax 用固定角色、相机 360 度环绕的提示词生成视频,再用 COLMAP 新建数据库并导入抽帧。
选题角度:作者公开了从 Minimax 视频到 COLMAP 再到 Gaussian Splatting 的完整流程,适合按步骤录屏复现并展示最终 3D 模型效果。
用户 dowati 在 r/StableDiffusion 分享了一套参考图转角色设计的工作流,输入一张图片后由 Gemma 4 根据图片写出角色设计提示词,再由 Krea 2 生成图像。工作流文件已嵌入其发布的图片中,并附有 catbox 图片链接和 pastebin 链接,艺术风格使用 civitai 上的 banjiesock 风格 LoRA。
选题角度:作者公开了参考图转角色设计的工作流和嵌入文件,适合按步骤复现同一张输入图的生成效果。
实时转录在音频发生时即时转写,延迟约 100 到 300 毫秒,但准确率中等、成本更高;批量转录在录音结束后一次性处理整个文件,耗时从数秒到 10 分钟以上,准确率高且成本更低。实时转录适合实时语音智能体、直播字幕和会议记录等对速度要求更高的场景,批量转录则更适合转录长访谈、会议或播客等以准确率为优先的批量任务。
一段面向创作者的 AI 艺术创作教学,讲解如何用 AI 生成更有深度、更能打动观众的作品,并列出可用的图像模型清单。