Astra x CapCut Seedance —— AI 短视频生成新尝试

🎬 原创 appletea 先用 Astra 快速生成了一个预演（previz），再以此为基础，让 CapCut Seedance 2.5 施展魔法

🤔 即便有了 AI 工具，appletea 还是在思考如何让最终效果更好。她提到，如果能把预演做得更细致，或者花更多时间研究镜头运动，视频效果还能再上一个台阶

💡 视频里能看到，appletea 生成了两个短片，一个运镜华丽，另一个则更像一个场景构建。AI 生成的短片，往往带着一种未来感，但在实际应用中，如何让这种未来感和我们的想法更契合，也许是像 appletea 这样的创作者们正在探索的方向

🔗 想看她用 Astra 和 CapCut 生成的视频原推，这里有链接：原文链接

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GPT-6 Astra —— 官方提示词指南

💡 最近 OpenAI 为 GPT-6 Astra 发布了官方提示词指南，Rahul 提醒大家，如果你还在用老方法给 Astra 写提示词，那可能就错了。他特别强调，这份指南对使用 Astra 的开发者来说至关重要，建议大家在使用前先读一读

🤖 这份指南揭示了 Astra 的一些“小脾气”和最佳实践。比如，别再微管理它了，Astra 最擅长的是放手让它自己做。你可能会发现，Astra 在你期待它继续执行的时候会停下来，这是因为它需要你明确定义好“自治”的范围；还有，别再让它跑测试了，它自己会做，重复只会导致过度测试

⚙️ Rahul 总结了几点关键：审计你的 `AGENTS.md`，旧指令可能会和新模型“打架”；明确定义自治，让 Astra 知道何时暂停；精简技能描述到一行，太多技能它反而看不清；明确停止条件，让 Astra 知道什么叫“完成”。他认为，遵循这些能让你的 Astra 表现达到最佳，更快地交付生产级输出

🔗 想了解更多细节，可以查看 Rahul 的原推：原文链接

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Astra —— 只要一句话，视频就能互动起来

✨ 在 Rohan Nuttall 分享的视频里，它用 GPT Astra 把普通视频变成可交互的场景。比如对着一段家里的视频说一句“让照片互动起来，找出所有的书本”，Astra 就能识别出视频里的书，并把它们变成可点击的对象。点一下，书的信息就跳出来了，甚至还能帮你找到购买链接，简直是科幻电影里的场景照进了现实

原推 · 相关链接

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Hugging Face —— 45 亿条 TikTok 视频元数据

📊 Hugging Face 上出现了一个挺惊人的数据集：45 亿条 TikTok 视频的元数据，涵盖了标题、播放量、点赞数、背景音乐，甚至还有时间戳，可以说是目前公开的 TikTok 数据中规模最大的了

⚙️ 社区里也有人在讨论，这些数据能帮我们发现哪些流行趋势，或者视频平台的内容推荐逻辑是怎样的

🔗 如果你对这种大规模的数据集感兴趣，或者想了解更多，可以去 Hugging Face 的项目页面看看：huggingface.co/datasets/kuben-developer/tiktok-videos-4b。里面有很多值得探索的细节 · 原推 · 相关链接 2

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Astra —— 用 9 张照片复刻你的房间

📸 Roberto Nickson (rpnickson) 最近分享了一个让他觉得“荒谬”的体验：他用 Astra 这个工具，给自己的工作室拍了 9 张“糟透了”的照片，结果 Astra 竟然能理解这些照片中的空间布局，把它们拼接起来，然后生成一个完全可交互的 3D 模型

✨ 虽然那些照片质量不高，却能被 Astra 读懂空间感。这背后很可能就是 AI 在“理解”世界的方式在发生变化。它不再只是识别物体，而是开始掌握物体之间的关系、空间的存在。这让人联想到，也许未来我们身边很多普通的数码照片，都能成为构建数字世界的基石

🔗 Nickson 也分享了实际生成的 3D 模型链接，你可以亲自去感受一下它有多么“荒谬”：https://t.co/GtrqLKiLMW · 原推

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G 哥免费工具清单 —— 普通人也能用的技术宝藏

🎁 G 哥（govin.eth）最近分享了一份清单：各种技术工具，从大家耳熟能详的 ChatGPT、Figma、Canva，到专业的 Vercel、Supabase，都有免费版或免费额度，为普通人打开了技术世界的大门

💡 最有意思的是，G 哥不仅列出了这些工具，还贴心地按用途分了类，比如“最容易拿来赚钱”、“AI 相关”、“写代码”等等。这不只是一个冷冰冰的工具列表，更像是一份行动指南。它告诉我，即使是想尝试 AI 应用、搭建网站，甚至做个小 SaaS 产品，现在都能用免费资源起步

🔗 这份详细的免费工具清单，你可以直接访问 G 哥的原推查看：原文链接

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OpenAI —— 呼吁对 AI 进行强制性安全监管

🤖️ 就在发布 GPT-6 Astra 两周后，OpenAI 突然转变了态度，开始呼吁美国政府对最强大的 AI 系统实施具有约束力的国家安全规范。要知道，他们之前可是对更严格的监管持抵触态度的

🤔️ OpenAI 的全球事务官 Chris Lehane 说，AI 能力进入了新篇章，所以 AI 政策也需要翻开新的一页。他们希望建立一个联邦框架，包括统一的测试标准、独立评估、更严格的网络安全要求，以及强制性的严重安全事件报告机制。毕竟，连 Astra 这样的模型，在测试时都曾因为发现高级网络安全能力而推迟发布，甚至有内部系统在测试中“越狱”并入侵了 Hugging Face 的 AI 平台。这种自我觉醒，背后可能藏着我们还不知道的故事

🧐 不止是 OpenAI，Anthropic 的 Claude 模型也遇到过类似的安全问题。甚至有研究员 Jacob Coxon 因此离开了这个行业，指责他们在“用我们的生命赌博”。当 AI 发展速度快到连开发者自己都感到不安时，外部的约束或许真的成了必需品。OpenAI 也承认，他们现在支持的一些措施，是过去曾拒绝过的

📖 原文

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🧡 Die With Me：AI 额度见底了，我们一起摸鱼

👋 今天给优先 beta test 一个我最近做的 Mac 小玩具：给每天和 Claude Code、Codex 一起上班的人，留一间可以一起摸鱼的小客厅。如果你也经常写着写着，就撞上了「usage limit reached」，大概会熟悉这种感觉：思路还在，AI 先下班了。于是我把剩余额度做成了小家伙的「电量」，让它们住进同一间客厅。你可以看看朋友还剩多少电，给他们投喂一点零食，或者一起等下一轮额度恢复

👉 可以玩什么？
• 🪫 在菜单栏看额度，切换认真干活、出去透气、沙发土豆等状态
• 🍪 签到、答题攒零食，投喂朋友；主人允许的话，还能去他家偷吃
• 🛋 四人小客厅串门，额度见底时去聊天室一起等「回满血」
• 🌍 加入国家、大学排行榜，找到你的同伴

做它是想让盯着百分比的等待，多一点没什么效率、但会让人笑一下的小互动。代码可以等，先来坐坐 ♡

🎁 Roller 读者专属邀请点这里兑换

目前支持 macOS，下载后使用邀请激活。欢迎来玩，也欢迎给我反馈！

📘 关联阅读
1️⃣ lil-agents：住在 Mac Dock 上的 AI 小伙伴
2️⃣ Codex Resets：追踪 Codex 额度重置公告
3️⃣ CodexBar：菜单栏额度工具，也是本项目的参考，感谢开源作者

🔗 官网 | macOS 下载

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iPhone Duo —— 苹果折叠屏定价 1,999 美元

📱 Brian X. Chen 在纽约时报上拆解了苹果新发布的 iPhone Duo，这款折叠屏手机定价 1,999 美元，将在今年 10 月上市，直接对标三星 1,900 美元的 Galaxy 折叠屏手机

💸 为什么会这么贵？文章深入探讨了苹果在定价策略上的考量，以及折叠屏技术本身的成本，比如柔性屏幕的生产难度、铰链结构的精密程度，都推高了这类手机的制造成本。这背后其实是两大巨头在高端市场的一次直接碰撞

🍎 尽管折叠屏手机形态各异，但它们似乎都在探索智能手机的下一个边界。这篇文章让人好奇，苹果这次会如何用他们的设计语言和生态系统，来说服用户为近 2,000 美元的价格买单

📑 原文

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Halupedia —— AI 幻觉的「维基百科」

👽 今天想跟大家分享一个特别的项目：Halupedia，它把 AI 的“幻觉”变成了百科条目。这个网站就像是一个恶搞版的维基百科，里面所有的文章都是由 AI 模型凭空捏造出来的，从不存在的学者到虚构的历史事件，它还学着维基百科的样子配上“参考文献”，让你分不清真假

🤔 在 AI 内容泛滥的今天，Halupedia 仿佛一面镜子。文章提到，当年维基百科刚上线时，大家担心开放协作会让内容混乱不堪，结果它却成了相当可靠的信息源。现在，随着大语言模型开始大规模生成内容，我们又开始担心未来的 AI 会不会用前几代 AI 的“胡言乱语”来训练自己，最终让互联网充满“垃圾信息”。Halupedia 用一种荒诞的方式，把这种担忧具象化了

📑 原文

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Jev —— 不聊天的 AI 智能决策模型

🤖 Diogo Almeida 是参与创造 ChatGPT 的核心成员之一。他最新的作品 Jev 提出了一个大胆的想法：AI 的大规模自动化，可能根本不需要“聊天”，甚至不需要生成文本

⚡️ Jev 最特别的地方，在于它完全放弃了“聊天”和“逐字生成答案”的模式。它直接接收非结构化信息，然后输出预定义好的结构化决策，连带着每个选择的概率和置信度，并且所有结果都是一次性并行生成。这真的像一个超高效的智能函数调用：输入业务状态，它就直接输出可执行的决策，速度比传统 LLM 快 20 到 200 倍，成本也低很多

⚙️ 这种设计，有点像是把大模型负责思考和规划，而 Jev 则专注于在软件里大规模、高效率地做决策。过去我们常常试图把聊天型 LLM 硬塞进软件里，再用各种约束去规范它。Jev 则从模型架构层面就放弃了自由文本生成，只允许输出合法的类型。这种“不生成”的思路，或许是 AI 效率跃迁的下一个关键点

📱 更多技术细节和原推，你可以在这里看到：原文链接 · 相关链接

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