shenzhen
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Datou retweeted
Just released a new pixel art model for game development:
- Exact size control
- Style consistency using reference sprites
Use it with Claude or Codex: spritefusion.com/pixel-art-g…
另辟蹊径，掉用视频模型终结了比赛😂😂😂
卧槽！我用workbuddy中的Hy4生成了神级的鹈鹕骑自行车视频，秒杀其他
1/3 腾讯旗下的Hy4正式版发布了。Hy4具备视觉能力，在开源模型当中比较能打，而且在workbuddy中限时免费使用。
我忍不住上了上手，生成了一个鹈鹕骑自行车的动画视频，如下。
牛不牛？是不是秒杀其他各种文本和代码生成模型？
#Hy4Challenge #BuildwithWorkBuddy #Hy4inWorkBuddy
前几天450公里/小时撞护栏了，还好人没事
503.17公里/小时！仰望U9X真的跑过500了！！
按这个速度，一秒能跑近140米！
前几天我发过它在国内测试撞护栏的画面。
11月6日，仰望公布了阿布扎比的新成绩，比去年在德国跑出的496.22公里/小时，又快了6.95公里/小时！
这次跑的是U9 Xtreme，测试在11月1日完成，用的是临时封闭的公路。503.17是单向极速。
官方把约2分30秒的车内第一视角也放出来了。
下面我截取了42秒精华，包括前方路面、车手动作和测速数字都在，冲过500之后的减速过程，还有驾驶员的欢呼声😁。
那么如果你看“超级跑车”的性能，你更在意极速，还是赛道圈速呢？
#仰望U9Xtreme #比亚迪 #汽车
数据采集可能得增加压感手套，纯靠视觉判断不了用多大力
训练机器人最大的痛点就是标注：
戴着运动相机拍第一人称视频容易，但要分清“哪只手在抓什么、手指弯了多少度、亚秒级的动作从哪一秒开始”非常困难…
目前一般使用顶尖大模型标，一小时视频烧掉 70 多刀
Perceptron 1.0 直接把这道门槛踹平了：
它能连 0.5 秒以内的瞬间抓放、拧转都能精准切分，精度咬死顶尖大模型
左右手各走各的时间轴，单独记录这只手抓着啥、那只手在干嘛，双臂机器人学协同不用再猜
免校准 3D 手势，手机随手拍的视频，不用填镜头参数，也能直接还原双手三维网格和关节动态
全套“动作线 + 双手标签 + 3D重建”一小时只要 29 刀，基础动作切分甚至只要 9 刀/小时，直砍到大模型的八分之一
直接提供自助接口，一次可以塞 1000 个视频批量跑…
看来没花冤枉钱。个人体感确实中转站的opus能干活，比如gpt 6.1搞不定的发髻和布娃娃肢体约束，中转后的opus 5.5搞定了。中转站可以解决封号和性价比的问题，但是中转站解决不了上游模型忙不可用的问题，好多时候只能干等。
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Releasing the model weights of Kimi K3.1 Pro: huggingface.co/moonshotai/Ki…
We'll keep advancing open intelligence.
claude长期被骂还能增长，模型能力确实可以。我用gpt几个月都没搞定的街霸2，opus一出手就发现了低级错误，每个关卡存档的开头都有一段不可行动的时间污染了数据，一个晚上就打赢了gpt过不去的肯，一天就看到一命通关的希望了。我用的中转站号称1.35折，还有更便宜的推荐吗？ai.polorpool.com/
