有人把 X 上那些超顶的设计，全聚到一起了。
Inspora，专门收集 X 上的高质量设计作品，Web、Branding、Product、Motion、3D……分类非常清楚，而且每小时持续更新。
不用再一条条刷 X、翻收藏夹挖灵感了，打开就能直接看精选。
做设计、UI、Landing Page，甚至 Vibe Coding 找视觉参考都很爽。
设计师日常灵感库，快收藏。

这个猛啊！NVIDIA MotionBricks 快要把游戏动画师干失业了！
一个神经网络，35万种动作技能，15000 FPS，2毫秒延迟。
不需要手动混合、不需要足部锁定、不需要碰撞检测、不需要任何手写过渡。
你只需要告诉它速度、方向、风格，它自己就把走路、受伤、僵尸、跳跃全给你拼出来。
换风格随时换，中间不停。
想让角色抓东西？随便丢四个关键帧，它自己补完整套接近、抓取、收尾动作，而且每次都不一样，像真人。
同一套模型已经在 NVIDIA GR00T 里驱动真实人形机器人了。
游戏角色和真人机器人，共用一个大脑。
30年传统动画技术，受到很大的冲击啊。

腾讯混元刚开源了WorldClaw，世界之爪。
你随便打一句话，它就能直接整出一个能随便逛、还能改的大3D世界。
地形整体不乱，想要细节的地方也拉满，全是一个个能单独动的游戏资产，不是视频也不是高斯糊的。
自己还会检查修正，穿模悬浮这些都能搞定，游戏引擎直接就能用。
一句话就能造世界，牛呀～

8GB显存的关键不是模型越大越好
这次实测让我确认了一件事：
8GB显存不是不能做本地AI短剧，而是不能把所有任务都交给一个巨大模型。
更现实的方案是把任务拆开：
Z-Image负责人物抽卡
角色母卡负责人物身份
Wan 1.3B负责短镜头
Real-ESRGAN负责清晰度
FFmpeg负责标准化成片
每个模型只负责自己最擅长的阶段，用完立即释放。
这样不需要几十B参数的视频模型，也不需要24GB显卡，就能建立一条真正可以重复使用的本地AI视频生产线。
最终效果
这套工作流已经实际完成：
中文人物抽卡
4张真实女警角色候选
角色母卡锁定
中文动作提示词
832×480本地视频
33帧稳脸短镜头
720P自动放大
项目成片保存
桌面MP4副本
ComfyUI健康检查
显存溢出自动降档
任务中断安全恢复
整套流程最终可以概括为一句话：
输入一句中文，先抽出角色，再让角色逐镜表演，最后组合成一部AI短剧。
对于只有8GB显存的普通电脑来说，这可能比追求一次生成几十秒视频，更接近真正能够长期使用的AI短剧生产方式。

8G独显笔记本跑通 MiniMax H3！
本地 ComfyUI 中文工作流已跑通：
🎉中文文生视频、图生视频
🎉5秒 1980×1080，24FPS
🎉原生中文对白＋口型同步
🎉同步生成环境音与背景音乐
🎉W4A8 主模型＋Q2 文本编码器
RTX 5060 Laptop 可运行，5分钟生成5秒钟视频。
8GB 显存也能真正体验原生多模态视频了！

真神来了啊，我前几天刚想说变成梁子了。
现在看是我肤浅了，梁圣依然实至名归啊。
DeepSeek Harness v0.1开发者预览版我已经部署好了。
接下来我将测试一下它的能力怎么样？

卧槽，DeepSeek Harness果然是牛逼啊。
17分钟做出一款游戏啊，可以直接玩的那种，不需要二次修改就能玩。

🚀 躺着也能做短视频？这个开源神器直接封神了！
只需输入一个主题/关键词，AI 自动写文案 → 找素材 → 配音 → 加字幕 → 配 BGM → 合成高清短视频！
支持竖屏抖音风、横屏B站风，批量生成，还能一键发到 TikTok / 油管 Shorts！
免费 Edge TTS + 一堆大模型随便选，本地部署超简单，已 10 万+ Star！
真正的“印钞机”来了 ，谁还在手动剪视频？这波直接降维打击。
GitHub：https://github.com/harry0703/MoneyPrinterTurbo
谁还在手动剪视频？这波直接降维打击！

我在 Mac mini 上本地部署了一套 打狗扫链 Meme 交易监控系统：
1. 安装 GMGN Agent Skills
2. 通过 `gmgn-cli config` 配置 OpenAPI 公钥
3. 使用 Node.js + TypeScript 搭建服务
4. SQLite 本地保存行情、订单和运行记录
5. 使用 macOS `launchd` 实现开机自启和后台常驻
6. 本地网页实时展示扫描、持仓、盈亏和系统状态
7. 制作桌面快捷方式，一键进入交易台
所有数据和密钥都留在本机，网页只监听 `127.0.0.1`，目前先运行模拟盘观察稳定性。
总要多尝试多折腾万一我成功了呢？
准备干的注意先跑模拟，别上来就真金白银。

我用一台24GB Mac，实现了“Token自由”
最近，我在一台24GB内存的M4 Mac mini上，本地部署了Qwen3.8-27B。
不是缩水版，也不是调用云端API，而是：
😎Qwen3.8-27B完整模型
☑️MLX 4-bit量化
☑️MTP推测解码加速
☑️支持文字、图片和思考模式
☑️提供OpenAI兼容接口
☑️所有对话完全在本机完成
这套模型的主体大约15GB，MTP草稿模型约256MB，实际运行峰值内存约18.17GB。
也就是说，一台24GB的Apple Silicon Mac，确实可以把27B级别的多模态模型装进口袋里。
/
我把上下文设置为8K、并发设置为1，并启用了MTP block size 3。在这台M4 Mac mini上的实测结果是：
普通短回答约 token/s
MTP接受率较高时接近9.94 token/s
1:文字对话正常
2:图片识别正常
3:思考模式正常
模型启动大约需要6～8秒
它当然没有小模型那么快，也比不上云端服务器集群。
但它有一个非常重要的优势：不再按Token付费。
模型下载完成以后，即使断开网络也能继续运行。聊天记录、图片、文件和提示词都不需要离开自己的电脑。
可以用它做翻译、总结、写作、代码分析、资料整理，也可以通过OpenAI兼容接口接入自己的工作流。
浏览器只是一个聊天界面，并不是必需的。终端、桌面客户端或者自己编写的程序，都可以直接调用这个本地模型。
我给它分配了独立目录、独立Python环境和独立端口，我主要为了千问和电脑里原有的百灵模型共存。
只是24GB内存不适合同时加载两套大模型，使用时切换即可，不会影响原有模型文件。

Telegram必备的搜索引擎，极搜JISOU帮你精准找到，想要的群组、频道、视频、音乐

👉 t.me/jisou2?start=a_6657896970

受够了 Claude 每次画出来都是一堆廉价圆角框 + 箭头的“AI味”流程图？
这个开源神器直接终结了！Diagram Design
27+ 种真正编辑级专业图表（架构、时序、泳道、雷达、飞轮……）
纯 HTML+SVG，打开就能用
60秒自动匹配你网站的品牌配色和字体
还能把 draw.i o / Mermaid 直接重绘成高级感满满的版本
设计师不会骂，产品经理会爱，技术文档瞬间高级 10 倍。
GitHub 已经几千星了，赶紧装：
https://github.com/cathrynlavery/diagram-design

还在熬夜手写内部后台？太过时了！
🚀 ToolJet 开源低代码神器正式杀疯！
拖一拖就能做出专业内部工具
✅ 60+ 组件
✅ 80+ 数据源一键连接
✅ 内置数据库 + 实时协作
✅ 支持 JS/Python 随便写
✅ 完全自托管，数据自己说了算
更离谱的是企业版：
一句话描述，AI 直接帮你生成完整 App + Agent！
已经 4 万+ Star，开发者狂推！
👉 立刻 Star ：https://github.com/ToolJet/ToolJet

🔥 14MB 的 AI 模型，居然能在手机/手表/机器人上跑工具调用？
Needle 2 来了！45M 参数的 foundation model，整个引擎只有 14MB，28MB 内存就能跑完整会话，完全离线、隐私拉满。
直接在设备上调用工具、提取结构化数据，性能打得过比它大几十倍的模型！
手机、可穿戴、智能家居、机器人……边缘 AI 的新天花板来了 🚀
一键安装，立即可用： pip install cactus-needle
GitHub：https://github.com/cactus-compute/needle

🔥 终于有人把 AI Agent 做成「可追责」的了！
Semantica 开源版 Palantir for AI Agents
把混乱的企业数据变成一张活的 Context Graph，
每个决策都带着完整因果链和审计轨迹。
再也不用对监管说「黑盒不知道为什么」了。
pip install 就能用，真正的确定性推理 + 全量溯源。
AI 要落地，缺的从来不是更聪明的模型，
而是让人敢信的「为什么」。
GitHub 已 4.5k+ 星，强烈推荐给所有做 Agent 的人
https://github.com/semantica-agi/semantica

这两年人形机器人很热，大家讨论最多的是芯片、模型和硬件参数。
但我研究下来发现，真正限制机器人进化速度的，可能不是算力，而是数据。
大语言模型可以阅读整个互联网，机器人却没有一个现成的“动作互联网”。抓杯子、开抽屉、整理物品，看起来是很简单的动作，背后却需要关节状态、物体位置、控制指令、接触信息等大量数据。
而真实机器人采集一次数据，需要硬件、场地和操作人员，很难大规模复制。
选择了另一条路：把机器人训练做成可以直接在浏览器里参与的模拟任务。
用户操作虚拟机械臂完成抓取、摆放、推动等动作，任务通过验证后会形成一条 Trajectory。数据经过清洗、平滑、场景随机化等处理，再用于训练机器人模型；对应的 Data ID 和贡献来源记录在 Base 上，方便验证数据归属。
这套模式已经不只是概念。
Axis Dataset V1 包含207种任务和超过5万条训练轨迹。π0.5 模型在 LIBERO-Plus 测试中的成功率，从83.9%提高到了88.8%。目前整个 Axis 网络已经积累130,000+贡献者和400万条 Trajectories，项目也在7月份完成了由 Hack VC 领投的1,200万美元种子轮融资。
我更看重的是它把普通用户、训练数据和真实机器人需求连了起来。
前端看起来像在操作一个机械臂小游戏，后端产生的却是物理 AI 需要的训练数据。机器人模型在哪里失败，Axis 就继续生成对应任务，让社区帮助模型纠错，再进入下一轮训练。
想自己体验一下的，可以通过我的 Kaito 链接进入。任务完成后记得通过验证，并在 Base 上完成签名，否则不会被记录为有效 Trajectory。
专属 Kaito 推荐链接：https://s.kaito.ai/bEMC1x1

今天最热的话题就是Grok和deepseek了吧？这俩神仙打架确实够硬。
但是还有一个好Agent你们别忽略了现在可以免费用半个月，我准备利用这半个月用manus去批量做一些美女视频去抖音蹦老头去。🤣
这是真正会动手干活的AI智能体！给它一个目标，它自己规划、上网查资料、写代码、生成报告/PPT/网站，直接交付成品。
不同于ChatGPT只会聊天，它有专属云端电脑，异步后台执行。
于 2025年3月上线，被称为Agent版DeepSeek时刻。

🚀 量化交易终于等到真正的“终极武器”了！
NautilusTrader目前GitHub上最硬核的开源交易引擎之一（已经26,000+ Stars！）
Rust原生核心，暴力性能 + 内存安全
Python写策略，丝滑到飞起
最狠的是：
回测写完的策略代码，一行都不用改，直接无缝上实盘！
同一套事件驱动架构、同一套时间模型、同一套执行逻辑。
研究 = 生产，彻底告别“回测很美，实盘很惨”的经典翻车！
支持：
• 多资产（加密、外汇、股票、期货、期权全覆盖）
• 多交易所同时运行（做市、套利随便玩
• 纳秒级精度历史数据回测
• 高级订单类型（IOC/FOK/冰山/OCO/OTO全支持）
• 甚至能用来训练AI交易智能体
真正做到“从实验室到战场零摩擦”。
量化人、高频玩家、策略开发者……这个必须收藏！
GitHub直达：https://github.com/nautechsystems/nautilus_trader

很多平台宣传“每周 10 万美元奖池”，但真正参与时，往往还要先等全平台把交易量门槛冲开。
门槛没到，奖池数字再大，也只能先看着。
这次更新 Nado Rewards，我觉得最关键的变化，就是先把基础奖励直接放出来了。
从 8 月 10 日开始，每周一会先解锁 $50,000 USDT0。
用户不需要再等平台交易量达到原来的门槛，从每周活动开始，就可以参与基础奖池的分配。
剩余的 $50,000，则会根据平台周交易量继续解锁：
周交易量超过 $1.05B 后，剩余奖池开始线性释放；
周交易量达到 $2.45B，本周奖励池将全部解锁至最高 $100,000 USDT0。
这次参与奖励的方式，也更贴近真实交易者。
Maker 挂单和 Taker 吃单产生的有效交易量都会计算，维持合约仓位产生的 Open Interest，也会纳入奖励分配。
也就是说，无论你平时习惯挂单提供流动性、主动成交，还是会维持中短期仓位，都可以按照自己的交易习惯参与，不需要为了奖励强行改变策略。
Nado 构建在 Kraken 的 Layer 2 Ink 上，采用统一保证金账户。
存入平台的资产，可以同时用于现货和合约交易，不需要在多个账户之间反复划转，资金使用效率会更高。
手里持有 xStocks 的用户，也可以把资产跨链到 Ink 并存入 Nado。
持有 xStocks 可以获得 25% xPoints 加成，这部分资产还能作为合约交易的保证金；在 Nado 交易 xStocks，也可以继续积累 Nado Points。
同一份资产，可以同时参与 xPoints、Nado Points和每周 Rewards，比较适合本来就有交易或持仓需求的用户。
准备体验 Nado，或者想把 xStocks 跨链到 Ink 的，可以从这里进入：
https://app.nado.xyz?join=lx0veph
每周结算完成后，进入 Rewards 页面点击 Claim，USDT0 奖励会直接发放到个人钱包。
对平时就在做永续、挂单或者维持仓位的人来说，这次规则确实比之前友好不少。
至少每周开始就有 $50,000 基础奖池，不用先等全平台把交易量门槛冲开。
奖励只是交易之外的额外补贴，不要为了奖池刻意放大仓位或频繁交易。
Perp 交易有风险，请注意控制杠杆、资金费率和清算线，DYOR。