🔥 推特起爆帖监控
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CyberCut AI 朋友做的视频剪辑工具 可以自动将长视频切分为适合社交平台的短片、生成营销视频、添加高精度字幕 今天 producthunt 第一了
这位朋友刚出炉了一个Mac 端 MLX 本地推理项目。 把 Qwen3-omni-30b-a3b 搬到了 Mac 上，实现了完全离线的 End-to-End 语音交互。这应该是目前社区里第一个做出来的 MLX 适配版本。 Qwen3-omni用的是Thinker-Talker 双模块架构、MoE混合专家结构，移植到 MLX 肯定是需要大量重写工作的，能实现出来应该也是踩了很多坑 有需要mac端 本地化e2e语音模型的推荐看看！ Demo: https://t.co/6ZAGwmgJDr Github: https://t.co/cscW99XTJw
「xxx 根本没必要买，AI 都可以直接生成」 这句话是自己消费的时候用的，可万万不是创业做生意的时候用的 你觉得没必要买，是因为你知道用哪个大模型、哪个产品、配合哪套提示词可以做出来 但是信息差是永远存在的，永远有人不知道，也不想知道怎么用 AI 生成 所以无论你的产品，被 AI 做出来的门槛有多低，都不能说明这个产品不能赚钱 否则你就会持续不断地看到有人「割韭菜」，一边表示看不懂，一边愤愤不平
半年前我写过一个故事，结论是经验主义在 AI 时代会变成一种思维惯性，模型更新太快了，很多时候经验是锚住你脚的那块石头。 当时只是个项目插曲，一个十年经验的算法工程师被敢乱试的实习生打得措手不及。 没想到半年后，这位同事最后还是走到了被淘汰这个词上。 当其他人借助AI/AI coding产出成倍提升的时候，他还在原地踏步。人挺好技术能力也在，只是时代往前跑，他没跑。 最让我记忆深刻的是在数月前几十人的会上，他特别认真地说： “不能让 AI 帮你 coding，把核心能力让出去，你未来怎么竞争？” 我当时公开批评过，但心里也很清楚，你永远也无法叫醒一个装睡的人。 真正让竞争力消失的从来不是 AI，你越是不愿接触新的东西，越会被时代的平均速度悄悄甩得更远。 AI 没有偏向谁也没有要害谁，它就是继续往前。能不能跟上，是每个人自己的选择。 别抱着旧的护城河不放，一定要时刻保持拥抱变化的肌肉记忆。 时代真的变了。
一条视频讲清楚小红书抖音账号权重、“隐形”限流问题 https://t.co/128ytRxZGk
新手和高手的区别是什么？ 在于能不能看到和发现一件事足够多的细节！ 新手或外行爱说的一句话就是： “这不就是那个什么什么嘛！” 😂 这话一出，后面说的东西就都可以当成笑话看的了。 1、专业的解说，无实物解说！ 刚才看了一个守望先锋的游戏解说老陈，在分享赛事直播时突发意外，OB导播掉线了，是怎么随机应变的？惊到我了！ 游戏UI突然没了，很多信息都看不到了，他和搭档是如何通过各种细节推理可能发生的什么情况，通过角色的位置和动作判断是哪边的选手现在发生什么事。把这个意外化险为夷。 弹幕和评论区都炸了，都在夸他俩是无实物解说！非常牛 我突然想到演员里面好像有一个非常体验表演功底的，也是无实物表演。 2、专业的演员，无实物表演！ 指的是：一种演员在没有真实道具或场景的情况下，仅凭肢体、声音和表情来塑造角色和情境的表演形式。 因为经验丰富的演员有足够多的观察，足够多的细节，所以才可以把一个动作演得活灵活现。而普通的演员只能看到很多表象的一些东西。 3、专业的演讲者，无“实物”的评估反馈！ 我第一次被经验丰富的演讲高手震撼到就是当时是线上会，她要点评的演讲者讲着讲着突然掉线，后来恢复之后也没有声音！就在这样的情况下，这位点评高手也发表了一场非常精彩的点评。 都没听到看到他讲的，那点评啥呢？ 可以点评他临危不乱，点评他的肢体语言表情动作，点评他之前的表现和现在的表现有什么区别？ 后来我有一次参加英文的点评比赛，主办方找了一个外国老哥在当示范演讲者，加上又是在线上信号不好啊，真的是一句都没听懂。但当时我也完整的点评了2分30秒。 那说什么呢？就是说他的肢体动作、语言表情动作、情绪的变化、镜头感还有灯光的运用。再加上一些点评的套路啊，插科打混之类的。当然我那次成绩没有太好，但当时至少说完了，没有冷场😂 在普通的演讲爱好者眼里，演讲不就是站在台上说话吗？这谁不会！ 在一个经验丰富的演讲者眼里，背后可能有几十个上百个细节。 我随便说几个 1、当场的观众都有谁？观众是什么样的背景？ 要根据观众的情况来调整演讲的主题呀或者呈现方式。 2、你是第几个上场？开场的主持人是谁？他热场的效果好不好？ 如果主持人热场的效果非常好，那你就可以直接讲；如果他主持人经验不足，没有热场，场的特别冷，你可能前面还要做很多热场的一些动作。 3、演讲的题目是什么？是要标题党一些，还是要简单粗暴一些，能不能让别人看到这个题目，在听你讲之前就已经有了很多思考。而且还不能剧透😂 4、你的前一个演讲者是谁？他讲了些什么？你上台的时候能不能现挂一下！ 5、舞台站位 哪个位置是舞台的中间，往左往右往前往后，到什么位置的话，可能就会走出观众的视野。 6、上台之后要不要定场几秒钟？还是直接开始 7、在台上，眼神要看向哪里？怎么看才能既让让所有的观众都能感觉到自己被重视，而且还不要眼眼神太晃动，让别人觉得你有点慌。 8、中间怎么和观众互动，怎么调动观众的积极性？ 9、如果你的互动大家没人响应要怎么办？如果你的互动有很多人场子特别热闹，停不下来怎么办？ 10、如果讲的时候遇到棘手听众怎么办？ 11、要不要用PPT，要不要准备道具？ 这还没提到稿子内容的一些东西。 一个经验的丰富的演讲者都是经历一次又一次的试错，一次又一次的尴尬后，不断的一个细节一个细节的累积起来了。 所以朋友们，我人物在刚开始做自媒体的时候，只做一个平台就够了。 因为任何一个平台要想做好，背后都有几十个上百甚至更多的细节。需要我们一个一个去发现，去理解去完善。 除非你经验丰富，或者有一个团队，别人帮你做。如果你在别的平台分散的那些时间，可能就会减缓你成长的脚步。 你呢？你能发现你业务中多少细节呢？ 期待在评论区留下你的思考和感受😀
DeepSeek v3.2 发布，在产品能力上使用了 LobeHub 的 Agent Interface 体现 agentic 能力。在模型性能上使用了 EvalSys 的 MCPMark 凸显客观公正的 Tool Use 性能。 咱这含金量，懂的都懂 ☺️ https://t.co/NjKbjuPJMc
连续三年年末都会再看一些维特根斯坦，也还是在入门阶段。 他经历过极致的痛苦与快乐、富裕与清贫，一生中出版了两本书，后一本否定了自己的前期哲学而开创新理论。作为一个矛盾的混合体，这种混合或许只有在天才的身上才能维持其统一性。 像楼巍老师说得那样，也许维特根斯坦心中幸福的定义是做一个筛子，让世界的流水（无论清水污水）都穿过，而不留下什么痕迹。才能让他在死前说出，我度过了美好的一生。
面试AI人才，有一个能力是很重要的 就是提问超纲问题 比如合格的候选人，当面试官问到：如何检测AI幻觉 他可以回答： 我目前不知道，但你能给我十分钟吗，十分钟之后我可以给你答案 然后打开任何一个AI，问AI： - AI产生的幻觉可以有哪些类型分类？ - 基于这些分类，分别有什么方法检测？ - 如果我要构建检测工具，该如何入手？ 这样就会获得一个解决方案 哪怕他没有任何经验，但可以提供提问，思考，实践，反思的四个步骤来完成这项任务 人才只能筛选，但AI可以被定向培训 这就是为什么这个时代在淘汰人类，而疯狂使用AI
Deepseek 又发货了！ 这次包括 DeepSeek-V3.2 正式版和 DeepSeek-V3.2-Speciale DeepSeek-V3.2-Speciale： 目标是将开源模型的推理能力推向极致。是 DeepSeek-V3.2 的长思考增强版，结合了 DeepSeek-Math-V2 的定理证明能力。 DeepSeek-V3.2： 首次将“思考融入工具使用”，同时支持思考与非思考模式下的工具调用。 通过大规模 Agent 训练数据合成提升泛化。 在智能体评测中达到开源模型最高水平，且未对测试工具做专项训练。 官网网页端、App、API 已统一升级为正式版 DeepSeek‑V3.2
Does using the last keyframe generated in the first iteration as a separate input source mean I can allow the AI to develop an independent storyline? 😂😂 https://t.co/oyjNfEE5sk
他说自己从小在无聊的郊区长大，所以小时候需要靠幻想逃避现实：科幻、游戏、桌游。现在他不再需要幻想了，因为他的生活比任何故事都精彩。 我告诉他我和他一样，小时候我也因为同样的原因读过很多杂书。现在我可以少自责自己读的书少了，因为生活就是一本更精彩的书。 想象一下他，2000 年初来到硅谷，加入了一家快速发展的创业公司，并成为深科技领域的最早期投资者。再想象一下我，在中国农村出生长大，是家里第一个大学生，靠自己的努力进入了科技行业，可以做最前沿的技术。 我们生活在我们读过的科幻小说里。
LFG!! officially a Raycast Ambassador now 🤯 https://t.co/IGFMEJzDDs
做好小红书的一个必要前提，是设身处地地理解小红书用户 主流的人群画像，对于真正实现某个成就，是极其恐惧的，他们既不相信、也不愿意去实现某件事情 但是心底又残存着出人头地的幻想 那么这种极度的不自信 x 残留的幻想，最终产生的结果就是：学，不停地学，不断地学，一直学，永远学下去 只要还在学，人生就有希望 （实际上只要稍微动一下脑子，他们自己也知道这不会有任何希望，但是他们不敢细想这个问题） 所以你就可以理解，为什么考试、上岸、考这个证、考那个证，这些事情对他们有如此之大的吸引力 因为这可以让他们感觉到，生活的苦只是暂时的，而不是永远的 最终的结果就是，他们变成了一群执行力极强，却又执行力极差的人 执行力强指的是，他们为了去图书馆占个座位，可以提前几个小时起床 执行力差指的是，真正能让他们实现目标的事情，他们一件都不做
纯文字的批量处理，CC + GLM（或其他国产大模型）远比网页端高效。 以视频字幕处理为例：先在剪映识别文字，用 Claude Code + GLM 提取热词，补充完善后写回文件，diff 确认修改，再导回剪映微调。原本 1-2 小时的活，现在 15 分钟搞定。 除了字幕，批量翻译、内容概括、资料调研也都很顺手。 关键是稳定——同样的字幕任务，Gemini / ChatGPT 网页端经常丢文字偷懒，必须靠提示词技巧兜底。
I didn't expect this change to attract so much attention. I did some more testing to verify its stability. Below is a test I conducted using screenshots from Harry Potter. Because the prompt was quite long, I've compiled it into an image and posted it in the comments. Thanks again to @techhalla for the great idea.
参考宝玉老师的提示词，我发明了天气蛋糕🍰 每个城市都有独特气候，最后会出什么蛋糕呢？ 1. 北京 · 冬雪糖霜蛋糕城 2. 上海 · 雨夜糖浆霓虹蛋糕城 3. 广州 · 炎热晴天水果光泽蛋糕城 4. 深圳 · 海风果冻海湾蛋糕城 好玩，好看，又好吃 可以搞出自己城市的天气蛋糕，引用 中文通用模板（建议收藏） 在一个精致的圆形奶油蛋糕顶部，以清晰的 45° 俯视等距视角呈现 [城市名] 的微缩 3D 卡通城市场景，好像这座城市是放在蛋糕上的立体装饰。蛋糕完整可见，包括蛋糕顶部、边缘和部分侧面，底部有金色圆形蛋糕托盘。 将 [核心地标名] 放在画面正中央，体量明显大于其他建筑，成为整个画面的视觉焦点，其余城市地标围绕它环形排布，高度略低，形成从中心向外的层级感。 必须包含 [城市其他代表建筑列表，写 3–5 个即可]，以可爱但细节清晰易辨认的微缩风格绘制。蛋糕表面作为城市地面，周围点缀水果（草莓、蓝莓、橙片等）、巧克力碎和坚果碎。可以在蛋糕一侧切掉一块，露出内部分层结构，强化“好吃感”。 整个场景处于 [天气类型，例如：飘雪的冬日、雨夜、炎热晴天、海边微风天气]。天空和光线清晰表现这种天气，同时让天气以甜品的形式作用在蛋糕上： [天气效果 1：例如“雪像糖霜覆盖在屋顶和蛋糕表面”] [天气效果 2：例如“雨像糖浆和糖珠，形成光亮流动的质感”] [天气效果 3：例如“阳光让奶油微微融化并产生柔和高光”] 使用柔和而精致的纹理、逼真的 PBR 材质，以及柔和、真实的光影效果，3D isometric，细节丰富。 在画面顶部中央，用大号加粗英文标题 “[CityName]”，其下方放置一个清晰的天气图标，再下面是日期（小号文字）和气温（中号文字）。所有文字须居中排列，间距统一，可以轻微与中央地标顶部产生叠加但不遮挡主要轮廓。整体构图干净、极简，背景为柔和纯色或轻微渐变。方图 1080x1080，高分辨率，超细节，soft lighting, global illumination, cinematic. 你只要把： [城市名] [核心地标名] [城市其他代表建筑列表] [天气类型 + 天气效果] 替换掉，就能快速生成一套统一风格系列。
豆包也发布了类似的手机助手解决方案，会跟国产手机厂商合作放到系统里面推出 - 支持通过电源键、语音识别和耳机唤醒 - 支持沉浸式实时通话（带视频）和语音修图 - 支持操作手机，可以跨APP操作完成复杂任务 - 知识记忆能力，可以记住图片、文本、日程之类信息 https://t.co/9fSFlZJcxC
Nano Banana Pro 的风格迁移能力非常强大！ 你完全可以给他几张 Midjourney 相同风格的图片让他生成其他内容 比如这里我就让他参考图片风格生成了一张地中海饮食的示意图 提示词：请帮我参考这三张图片的风格，绘制一张地中海饮食示意图 https://t.co/VfpZVCsZJr
昨天看到了推友发的 KIMI 海外版，我想着拿我 15000 字的年终总结试试，没想到效果真不错 Notebooklm 没有的PPTX 导出，它有了 直接编辑文本功能，它也有了！ 只是目前还有一些小细节，可以等产品团队继续优化，拿来应急我觉得是完全 OK 了 最近还有 Nanobanana Pro 免费用 https://t.co/Z2bBxzvSMV
Gemini 应用的交互即将进行大改版 真该改了，现在乱七八糟 https://t.co/AJUujVNqdv
发推前的15分钟，决定你的曝光量！ 为什么你的推文发出去几个小时只有100阅读？ 我花3小时打磨的Twitter长文，发出去： 142阅读，9个赞，0条评论。 大V随手写的废话，发出去： 5000+阅读，80+赞，评论区炸了。 我盯着数据看了半天，崩溃了 同样的发布时间，同样的话题，为什么差距这么大？ 后来一个一年做到10万粉的外国老哥分享的一句话， 我沉默了： “Take 15 minutes before tweeting to warm the algorithm!” "Twitter算法根本不关心你写得好不好，它只关心你最近15分钟在干嘛。" 我测了一周左右的时间，发现了恐怖的真相 有些内容（不预热直接发）： 平均每条推文前30分钟：50–200阅读 大部分推文死在私域，根本出不了圈 精心写的长文？算法根本不鸟你 有的帖子（发推前先花15分钟互动）： 平均每条推文前30分钟：600–1000阅读 同样内容，推流猛到我以为买了推广 有几条累计干到了3万+阅读 同样的内容，同样的时间发，差距直接10倍起步。 我才意识到：Twitter的算法逻辑,其实很蠢—— 它不是先看你内容牛不牛， 而是先看你"像不像一个活跃用户"。 如果你15分钟内只发不互动 算法判定："薅流量的营销号，别给流量" 如果你15分钟内又点赞又评论 算法判定："社区活跃分子，值得推" 所以那些增长快的账号，不是写得更好，而是更懂得"演"。 具体怎么做？只需10来分钟 写完推文后，先别急着发，按这个顺序来： 1、 刷时间线 + 点赞10–15条 只点你领域相关的推文（别乱点美女图） 让算法知道："这个账号正在你的生态系统里" 2、写5–10条长评论 找你真觉得有价值的推文，认真回复 别刷"nice""同意"这种垃圾话 写长一点、有见地的，50字以上最好 3、 去大号/同行的推文下留言 找你关注的大V最新推文 写高质量回复（这步最关键） 算法会把你标记成"有价值的活跃用户" 做完这些，再发你的推文 算法会认为： "这个账号刚才很活跃，现在发的内容值得推给更多人看" 为什么这招这么管用？ 国外创作者把这叫"warm up your account"（预热账号）， 核心就八个字：先主动喂算法，再让算法喂你。 X算法当前真正看重的几个核心信号 1、早期互动速度（前10-60分钟的表现决定推不推） 算法会先把你的新推文推给一小部分人（通常是你最近互动过的人 + 部分粉丝）。如果这部分人在短时间内给了点赞、回复、转发，算法会立刻加大推送。这叫“早期动量”（initial momentum），是决定一条推文能不能爆的最关键因素。 2、你的账号近期活跃度评分（Account Activity Score） 如果你最近几天只发推、不互动，系统会把你标记为“广播型账号”（broadcaster），推送权重大幅降低。 反之，如果你每天都在真心回复、点赞、参与讨论，系统会把你标记为“社区贡献者”。 3、关系图谱信号（Relationship Graph） 算法会看“你最近和谁互动最多，就把你的内容优先推给谁以及谁的受众”。 所以你去大号、同行推文下留言，尤其是被点赞/被原作者回复后，你就暂时进入了他们的“高权重关系圈”，你下一条推文会被优先推给他们的粉丝。 4、回复 > 点赞 > 转发 的权重 一条有深度的回复（尤其是长回复）对算法的正向信号，比100个点赞都强。因为回复证明了“真实人类参与度”（genuine engagement），而单纯点赞很容易是机器人。 下次发推之前，先花15分钟真诚互动—— 点赞、评论、回复，让算法知道你"活着"。 然后再发你的推文。 你会立刻感受到曝光差距有多恐怖。 算法不会因为你写得好就奖励你， 它只会奖励那些"懂规则"的人。 现在你懂了。
顺从，可能是一个人，在这个时代，最大的弱点。 当年响应国家号召，只生一个好的家庭，失独后没了希望。而因为超生，被工厂开除，早早下海去南方经商的刺头，赚了大钱。 下岗潮，“服从组织安排”的工人，拿到的补偿最少。 那些听了父母的话，报考了包分配、免学费的大学的同学，还在小县城“岁月静好”。 如果能再来一次的话，一定要倔强到底，不服从生命推给我们的任何一项默认设置。
为了证明老妈是无敌的。 这个游戏从买来，哥俩连第一关都没有打过…. https://t.co/t6Z5FD5olW
帮一个 SaaS 产品重构了定价页。 之前的转化率很高，但全是几块钱的“一次性用户”，订阅收入受到严重冲击。 我用了 3 个反直觉的招： 1. 向 Adobe 学习收自由税。 2. 建立 $99 的超级锚点。 3. 把低价选项藏进阴影里。 完整复盘：https://t.co/0AN62Iy35b 可交互演示 Demo：https://t.co/nvKrG4qacT
ShipAny Two 30k✅ 半价活动已结束，接下来就不吆喝了，继续补文档、堆功能、发展生态，做 AI 时代最好的建站框架。 2025 最后一个月，打算用 ShipAny Two 把原来的项目重构一遍，能捡起来一个是一个。 MCP、Agent、AI Coding 重点投入。 AI 发展越来越快，做产品越来越开心。💃 https://t.co/zSPfLeGvKf
所以我一直是“存款派”的。我父母也是存款派。 考得上就上，考不上绝对不花钱上。 从我父母辈开始，就坚持这个想法。 非常幸运的是，一直运气相当好的不用掏钱上最好的学。 来了美国也是，寻找最低价（甚至不是“性价比")。 能活吗？一直也活得蛮好的😄
🍌 nano banana prompt 3D chibi-style miniature concept store of {Brand Name} --- Prompt --- 3D chibi-style miniature concept store of {Brand Name}, creatively designed with an exterior inspired by the brand's most iconic product or packaging (such as a giant {brand's core product, e.g., chicken bucket/hamburger/donut/roast duck}). The store features two floors with large glass windows clearly showcasing the cozy and finely decorated interior: {brand's primary color}-themed decor, warm lighting, and busy staff dressed in outfits matching the brand. Adorable tiny figures stroll or sit along the street, surrounded by benches, street lamps, and potted plants, creating a charming urban scene. Rendered in a miniature cityscape style using Cinema 4D, with a blind-box toy aesthetic, rich in details and realism, and bathed in soft lighting that evokes a relaxing afternoon atmosphere. --ar 2:3 Brand name: Starbucks
佛山家具厂供应链，能把视频拍成这样，好卷 https://t.co/Q4WpmdXb3w
其实，你可以通过一个能生成性感图片的提示词 发现如何变得性感的秘诀 这是一套侵入人类视觉系统的规则