沿着一个主题，追踪新的事实与后续进展。
Meta面向美国用户正式上线Muse人工智能代理的语音与视频聊天功能，采用全新AI模型及实时虚拟形象技术，支持多平台实时互动。该功能旨在通过拟人化虚拟形象增强用户情感连接，是其消费级AI战略的重要一步，未来将扩展至可穿戴设备、AI眼镜及新硬件产品。
大家好，我是冷逸。现在，AI视频的技术路线大致有三条。一条是以Seedance2.5为代表的DiT扩散视频生成模型，一条是以Opus 5.5为主的Code-to-Video路径，还有一条是实时交互视频模型。这里面，第三条路线最难，但也最有可能成为AI时代的增量场景。以SD为例的视频生成模型，它主要为上一代成熟内容格式做降本增效，已经有成熟...
AI实验室Pangram Labs于11月4日发布Pangram Image1.0图像检测模型和Pangram Image Flash1.0视频检测模型。前者基于1200张测试数据，准确率达99.96%，可在低至256×256分辨率下保持96.4%准确度；后者在DF26数据集上准确率达98.7%，领先第二名29个百分点，显著提升数字内容真伪鉴别能力。
短视频是这个时代的印刷机。
一位Reddit用户利用AI编程工具Claude Code对NordicTrack Commercial2250跑步机进行系统越狱，成功移除iFIT强制订阅限制，将原封闭的大屏改造成可自由使用Netflix、Crunchyroll等流媒体的界面。改造后实现自定义主屏幕、视频与健身功能并行、启动速度提升至约21秒，但存在仅支持标清画质、恢复出厂设置将清除修改及违反保修条款等风险。
芯东西（公众号：aichip001）作者 | 崔嫄伟编辑 | 陈骏达芯东西11月4日报道，今日，据启明创投披露，北京智能视频芯片公司凌川科技于近日完成10亿元B轮融资。据企业信息查询平台企查查，本轮融资由启明创投、朝晖资本和亦庄产投联合领投，鼎晖百孚、金舵投资与海通开元等投资机构跟投，顺禧基金与九智资本等老股东追投。融...
编辑｜冷猫刚刚，OpenAI 官方宣布将收购 Pierre Computer Company。OpenAI 称这笔收购是为了加速一个愿景，让 Codex 成为团队与 AI 一起构建软件的地方，「从最初的想法，到最终发布的版本」。同一时间，Pierre 官方账号也发出了一个在篮球场拍的视频，宣布加入 OpenAI 的事宜。在视频中，他们表示「好消息是，我们仍在做大家喜爱的产品」。（实话说视频拍得有点抽象）视频链接：https://mp.weixin.qq.com/s/cpemyWvr4E5SnH2cGbPcZQOpenAI 他们希望和 Pierre 一起，为现代软件开发树立标准，覆盖的范围是「从...
专注于视频大模型研发的Sand.ai近日宣布完成总额2亿美元的A+轮融资，由基石资本与网宿科技联合领投，时代资本、磐霖资本、东证资本等跟投，天创资本及山东铁投产投、山东铁路基金作为战略投资方加入，浦东创投、上海国方等上海国资背景机构也参与其中。经纬创投、华业天成、中科创星等老股东持续加码，资金将用于加速底层技术研发、算力基础设施建设及商业化生态布局。
可灵 AI 官方宣布 Kling4.0Flash 版本已面向全球用户全面开放，支持网页端、API、MCP、CLI 及 AI 插件接入，并深度集成至 Adobe Photoshop、Premiere Pro 和 After Effects 等专业软件，实现与传统后期制作工具的无缝衔接，显著提升创作者在高频内容创作与专业项目中的效率。
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小米创始人雷军近日发布视频，展示小米机器人在青年公寓的最新测试进展，该机器人可完成垃圾清扫、物品分类归位等家务任务，实测连续运行超30分钟，覆盖三个房间并完成50项以上任务。视频中机器人执行清理桌面垃圾、收纳零散物品、复检房间等操作，标志着具身智能从单项能力迈向多房间、长时序的家务任务闭环，为家庭场景应用提供数据验证。
我的口喷鸡又双叒叕更新了，这次最重要的一个功能是：在语音输入时只识别你的声音，其他人说话自动过滤。 只识别我的声音 上面的录屏里，我旁边一直外放着视频号里的视频，但口喷鸡最后只打....
Meta推出AI时尚应用Style Sketch，可将现有衣物数字化，并用AI生成个性化穿搭方案。该应用已在印尼、新加坡和泰国的iOS及Android平台上线，暂无全球推广计划。它支持连接Instagram，根据照片自动构建虚拟衣橱，也可通过拍照、短视频或相册手动添加服装，并结合衣橱与个人风格推荐搭配。
Genspark的视频Agent工作台，Genspark Media Studio，正式发布了！ 这次，它把一批前沿模型拉到了一起，组了个AI剧组。 负责当「导演」的大语言模型有....
1.谷歌造出“可改写的世界”：Genie 4能实时改剧情、生成声音 以后，AI生成的可能不只是一段视频，而是一个你能亲自走进去、随时改写的世界。10月27日，谷歌DeepMind发布世界模....
对于短剧创作者来说，最不缺的可能就是新的故事灵感。 在日常创作中，一个新的人物设定、一段有冲突的情节，甚至刷到的一条社会新闻，都可能成为下一部短剧的起点。 但短剧行业的生产节奏越来越快。团队可能同时推进多个项目，既要保证已有剧集的更新，又要不断寻找新题材、开发新故事；好创意从提出到真正变成作品，中间还需要经历剧本创作、人物设定、分镜设计、视频生成和后期剪辑等一系列环节。 如果有个工具，能够直接从 idea 出发，把后续的制作流程串联起来，会怎么样？ 这正是即梦在尝试解决的问题。 从一个故事灵感出发，即梦可以辅助完善人物设定、剧情冲突和剧本，并自动拆解分镜；进入制作阶段，创作者可以像导演一样安排人物站位、运镜，并在正式生成前预演整场戏；视频生成后，还能局部修改镜头、复用人物与场景资产，持续制作后续剧集。 这些，是即梦在 10 月 26 日上线的「短剧工作室」想要实现的体验——即梦将剧本创作、角色与场景资产管理、分镜设计、视频生成和后期编辑串联起来。 这两年，AI 视频模型的激烈竞争，让生成一段高质量视频逐渐成为日常。当视频生成质量已经能够满足越来越多影视创作场景的需求，竞争的焦点也开始转向创作工具，持续完善创作流程，进一步缩短从一个想法到一部完整作品的距离。 01 所有创作，都发生在同一个项目里 今年以来，随着视频生成模型的飞速进化，用 AI 完成一部剧集不再是空话，也是越来越多内容创作者尝试的方向。据媒体援引中国网络视听协会的数据，今年上半年，各平台上线的微短剧中，AI 内容占比已经超过 74%。换句话说，每上线四部短剧，就有接近三部涉及 AI 内容。 对于创作者来说，想用 AI 制作一部短剧，依旧并不简单：先用大语言模型写剧本，再整理人物设定、生成角色参考图，接着将故事拆解成几十甚至上百个分镜。等到视频素材准备完毕，还要导入剪辑软件，重新调整节奏、完成配音和后期制作。 A
2026 年 9 月 4 日，又一年柏林国际消费电子展 IFA 大会开幕，会展中心的创新舞台座无虚席。 IFA 2026 的开幕主题演讲题目是《个人 AI 时代：想象力的未来》，主讲人是 AMD 高级副总裁、计算与图形事业部总经理 Jack Huynh。 作为消费电子圈每年最重要的场合之一，台下所有人都在等 AMD 拿出年度最重磅的内容。Huynh 的前半段演讲照例讲硬件：新一代 Ryzen AI Max PRO 处理器，AMD 历经多年打磨、专为个人 AI 设计的笔记本「Sundance」。 到演示环节，他话锋一转：「如果说，用一句 prompt 就创造一整个世界呢？」 他双手托着笔记本，屏幕上没有播放键，镜头平稳地向前推进，穿过中国小镇的街巷，又走上欧洲乡村的小路，光影随着视角移动自然变化，世界一路向前铺展，仿佛没有尽头。 这不是一段提前渲染好的视频，而是一个正在实时生成、可以交互的三维世界。 过去一段时间，这类能力更多出现在实验室和论文演示里，能以这么高的完成度，出现在消费电子展的主舞台上，还是行业第一次。 演示结束时，Huynh 对着话筒说了句：「This is the future of Personal AI。」 很多人不知道的是，驱动这个演示的世界模型 LingBot-World 2.0，正来自蚂蚁集团旗下的具身智能团队灵波科技（Robbyant）。 三个月后回看，那场演示只是一个开始。从高校实验室到芯片厂商的开发套件，从独立开发者的工具到垂直行业的工作流，LingBot（灵波）系列模型正在进入全球具身智能的技术底层，成为很多团队创新的起点，甚至还进入了红海珊瑚礁的研究现场。 01 成为学术研究的参考基准 能被 AMD 选上舞台，不是运气。在此之前，灵波已经在全球具身智能的学术圈成了一把隐形标尺。 世界模型赛道有个公认的难题：物体恒存。简单说就是镜头离开一个物
从左至右：主持人 Lex Fridman、Alex Kontorovich、Ankur Moitra、Steven Brunton。题图由本期视频截图经 AI 辅助拼接。10 月 6 日晚间，罗格斯大学数论学家 Alex Kontorovich 在纽约国家数学博物馆的晚宴上，一手端着威士忌一手刷手机。OpenAI 刚刚在 GitHub 上放出 722 篇 AI 生成的数学论文。他翻到"准黎曼猜想"这几个字...
Lex Fridman这期拆成了13个主题。嘉宾有三位：华盛顿大学研究流体力学的Steven BruntonMIT做理论计算机的Ankur Moitra罗格斯大学研究数论和Lean的Alex Kontorovich。视频讨论了纳维-斯托克斯方程，黎曼猜想和计算复杂性理论，起因是几周之内，AI 宣称接连拿下了这些领域里悬而未决的难题。三位数学家从各自的专业出发拆解了...
10 月 26 日，Manus 联合创始人、产品合伙人张涛（网名 HideCloud）最近在自己的公众号「潜云思绪」写了一篇长文，标题叫《用 Manus 改造 Manus》。 文章开头是一个让他印象很深的画面。他给工程师提了几条需求和 Bug，过一会儿去看进展，发现对方电脑上开着一排 Codex 和 Manus 的 Session。随便点开一个，输入就是他刚在 Slack 上发的需求原文，一字未改。 更让他意外的是，这位工程师当时同时在处理十几、二十个需求。在今天的 Manus，这已经是常态。 这篇文章信息量很大，有几件事最值得记下来。 Manus 内部做了一个叫 Manus-mono 的统一代码入口，配上一本写给 AI 看的说明书，让 AI 能看到跨仓库的全局。一个需求，一个人就能写完所有端。移动端团队一直只有 7 个人，同时负责 2 个产品、4 个 App，进度和网页版基本同步。 所有产品经理都向 Manus 提交过代码，大约一半能独立把需求做到上线。有的产品经理交出来的需求，已经从文档变成了一段视频。 市场团队有了一位「数字同事」，会自己安排工作、主动提醒项目进度，还会跨团队去把功能细节问清楚。 9 月，公司的 AI 开销人均超过 1 万美元，少数人一个月就用掉七八万美元。张涛专门用一节回应了外界的质疑。 文章发出的时间点也很微妙。9 月底，Manus 发布了 2.0 版本和个人智能体应用 Cue；10 月初，母公司蝴蝶效应宣布完成超过 5 亿美元的新一轮融资，同时在北京开出 17 个岗位。 放在这个节点上看，这篇文章更像是 Manus 团队进入 2.0 时代的一份宣言。它讲的是组织如何利用 AI 进化，透露出来的却是这家公司的产品方向、成本逻辑和用人标准。 01 Manus 本身，就是 2.0 的样板间 如果你把文章里的内部实践和 Manus 2.0 的功能列表放在
