劈柴哥和哈萨比斯亲自站台！谷歌世界模型 Project Genie 刷屏，幕后团队揭秘 60 秒不是极限，内存是巨大约束
世界模型真的变天了！今天，谷歌正式发布重磅世界模型原型产品“Project Genie”，只需一句话或一张图，就能一键生成可玩、可交互的实时虚拟世界。它的重磅程度，让谷歌“掌舵人”劈柴哥和 Google DeepMind 创始人哈萨比斯亲自为它站台。在 Project Genie 生成的虚拟世界中，你可以用 WASD 键移动角色、旋转视角、跳跃，在生成世界自由探索。更重要的是，其生成画面的精细度、整体完成度，已经明显超出以往研究型 Demo 的范畴，在观感上直逼成熟游戏产品。过去几年，世界模型一直被认为是通往 AGI 的重要路径，但始终存在一个根本问题：它们更像会动的视频，而不是真正的环境。具体来说，早期世界模型普遍存在几大短板：生成世界质量偏低，结构简单难以实时交互，或只能交互一两步长期一致性差，画面和规则会“漂移”不符合物理和因果逻辑，更像梦境而非世界而 Project Genie，第一次把这些问题同时拉到了可用水平。Project Genie 是一个基于 Genie 3、Nano Banana Pro 和 Gemini构建的原型 Web 应用，其中的核心是谷歌最新的世界模型 Genie 3。与以往“先生成完整视频”的方式不同，Genie 3 采用自回归生成机制：它会根据世界描述和用户操作，逐帧生成环境状态，而不是播放预先生成好的内容。这带来了几个关键变化：长期一致性生成的世界可以在数分钟内保持稳定，不会快速崩坏；系统还能“记住”用户造成的关键变化，记忆时间最长可达约一分钟。真正的实时交互世界以 20–24 帧/秒运行，用户的操作会即时反馈到环境中，而非触发预设结果。更高质量的视觉表现生成画面分辨率约为 720p，整体真实感和细节水平明显高于以往世界模型，为智能体理解复杂环境提供了更可信的视觉基础。谷歌早在 2025 年就将 Genie 3 称为“通往 AGI 的关键一步”。而在 Project Genie 的官方页面中，谷歌再次强调：Genie 3 让智能体能够预测世界如何演化，以及自身行为如何影响世界，这是实现推理、规划和现实行动的基础。可以说，在 Project Genie 身上，已经释放出一个非常明确的信号：世界模型正在从长期的前沿研究方向，正式迈入可落地、可探索的关键阶段。一旦世界模型能够稳定生成高质量、可交互、具备长期一致性的环境，其应用边界将被迅速打开。无论是自动驾驶中的复杂场景模拟、具身智能的环境理解与决策训练，还是游戏开发、影视制作、互动教育与新型媒体内容创作，世界模型都展现出极具想象空间的潜力。据 The Verge 报道，谷歌选择在这一时间点推出 Project Genie，部分原因在于希望观察用户的真实使用方式，从而发现此前尚未预料到的新应用场景。Google DeepMind 产品经理 迭戈·里瓦斯透露，谷歌内部已经对 Genie 在电影制作、互动教育媒体等领域，帮助创作者进行场景可视化与世界构建的潜力感到兴奋。目前，Project Genie 仍是实验性产品：单个世界最长探索 60 秒分辨率约 720p，帧率约 24fps仅向美国地区、18 岁以上的 Google AI Ultra 订阅用户开放Project Genie 发布后迅速引发热议。马斯克第一时间发文祝贺关于 Project Genie 的讨论，也在 X 上迅速扩散，不少网友将其称为又一个“变革时刻”。对此，Project Genie 负责人之一 Jack Parker-Holder 表示：Genie 3 感觉像是世界模型领域的一个分水岭。我们现在可以生成任何可想象世界的、持续数分钟的实时交互式模拟。这可能正是具身通用人工智能此前缺失的关键一环。网友们玩疯了，在游戏世界释放创意具体来看，Project Genie 的使用流程并不复杂。进入页面后，用户可以直接从 Google 预设的多个世界模板中选择，也可以完全自定义环境和角色，构建一个专属的虚拟世界。为实现更精准的控制，Project Genie 会用 Nano Banana Pro 的能力，先为生成世界打个“草稿”。整个页面被清晰地分成左右两部分：左侧用于填写环境的 prompt，例如地形结构、视觉风格和整体氛围；右侧则用于描述主角的形象与设定，并可选择第一人称或第三人称视角，从而提前确定进入世界后的体验方式。完成初步设定后，Genie 会先生成一个缩略图，可以对生成内容进行预览和微调。如果符合预期，就能进入生成世界，开始实时交互与自由探索。Genie 3 的响应延时非常低，在控制角色移动时，会带来强烈的沉浸感。在官方案例中，你可以把自己变成一个球，在草原上自由滚动。可以看到，如果转换视角，球滚动留下的痕迹并不会消失，新生成的内容也不会覆盖旧区域。这一细节直观地体现了 Project Genie 所强调的世界一致性。在另一个官方案例中，你可以变成刷墙工人，想刷哪面墙就刷哪面，整个虚拟世界可以实时交互，且看起来十分合理。谷歌表示，这是想象力空间的无限释放，无论是自然世界或现实场景，还是构建动画、小说中的奇幻世界，甚至是突破时间与空间限制的未来世界，都可以被创造出来。不少网友迅速上手，开始“放飞自我”式创作，其中，各类游戏风格世界不断涌现。比如在沙滩上骑摩托：更绝的是直接制作山寨版“任天堂”游戏。比如马里奥系列，《塞尔达传说》，《银河战士》。即便抛开体验层面的不足不谈，Project Genie 在生成世界的质量与完成度上，依然足以令人震撼。这也难免让人产生进一步的联想，游戏从业者会不会大规模失业？这一担忧并非空穴来风。根据 Informa 本周发布的游戏开发者大会（GDC）报告，33% 的美国受访游戏开发者、以及 28% 的全球受访游戏开发者表示，他们在过去两年中至少经历过一次裁员。Project Genie 可能会进一步扩大这种趋势。不过，围绕 Project Genie 的能力边界，也有人提出质疑。The Verge 的记者亲自上手试验后认为，从“游戏”的角度来看，Project Genie 所生成的“可玩世界”显得相当单调。除了基础移动操作外，玩家几乎无事可做。没有任务目标，也缺乏音效反馈。更糟糕的是，输入延迟时有发生，甚至会出现角色失控、只能旋转视角的情况，严重影响整体体验的流畅度。该记者还提到，在仅有 60 秒 的探索时间内，世界的一致性并不稳定。系统有时会“忘记”此前生成的内容，例如滚动的小球留下的颜料痕迹会突然消失，已生成的道路也可能被重新覆盖为草地。这些现象让人难以确认模型是否能够持续、可靠地维护同一个世界状态。在内容生成层面，Project Genie 对知名游戏 IP 也存在明显限制。测试中，索拉、唐老鸭、高飞、杰克·斯凯灵顿等角色均无法直接用于生成可交互世界，相关内容在进入实际体验阶段会被系统拦截。目前，与生成世界交互的智能体只能执行较为有限的操作，同一世界中多个模型之间也难以协同互动。此外，Genie 在渲染清晰文本、还原现实世界具体地点方面仍存在困难，智能体对控制指令的响应有时也会出现异常延迟。对此，谷歌方面回应称，Genie 并非游戏引擎，团队更关注它在增强创意过程、提升构思能力以及加快原型制作方面所展现出的潜力。在 Geinie 3 官网上也特别强调，目前产品仍处于早期研究阶段，因此会有：生成的世界可能看起来并不完全逼真，也不一定总是严格遵循提示、图像或现实世界的物理规律；角色有时可能难以控制，或者控制延迟较高；生成时间受限等问题。Project Genie 团队深度揭秘关键问题在 Project Genie 上线不久，其背后的核心团队第一时间接受采访，包括 Google DeepMind 研究总监 Shlomi Fruchter、Google DeepMind 的研究科学家 Jack Parker-Holder、产品 Diego Rivas，他们都对世界模型长期关注，在这次访谈中深度揭秘 Project Genie 的关键问题。这次对话讨论了：什么是世界模型？为什么只能生成 60 秒？Project Genie 的研发历程是什么？它未来真正可能改变的是哪些领域？他们首先承认 Project Genie 的强大确实源于谷歌视频生成技术的积累，但同时他们也强调，Genie 并不是更强的“视频模型”，而是人类第一次可以实时走进、操控、改变的生成世界。其中的核心差异是，世界模型是逐帧实时生成，能与过去保持物理与视觉一致性，并且用户可随时干预。这对延迟、内存、算力的要求，比普通视频生成高得多，也是更前沿、更有挑战的方向。针对不少人抱怨“60 秒不够”的问题，他们表示这是在服务成本、系统稳定性和体验质量之间做出的权衡。他们其实已经做出过更长时间的生成世界，但在实际测试中发现，随着生成时间拉长，世界的动态感反而会逐渐减弱。研究员表示“与其花两分钟体验一个世界，不如花一分钟体验两个不同的世界，体验感会更好。”针对模型的生成速度，他们表示已经够快了，短期内进一步“加速”并没有太大意义。接下来，他们更重要的研发方向，是降低算力成本，让这种能力能够被更多人真正用得起。在产品定位上，他们并不把 Genie 看作一款游戏，而更像是一个正在快速演化的实验场：一方面，多人互动、长期一致性、复杂动态仍然是明确的技术瓶颈；另一方面，娱乐、教育、具身智能、机器人训练等方向，已经展现出非常清晰的应用前景回顾产品研发历程，从论文阶段的 Genie 1，到今天普通用户可以亲自上手体验的 Genie 3，这背后其实是谷歌一整套高度协同的跨部门合作。谷歌实验室与谷歌创意实验室是研发的核心力量，而服务团队、基础设施团队和沟通团队则共同兜底，确保这项起源于强化学习的前沿研究，能够被真实用户理解、体验并持续使用。当团队回看去年八月时，他们很清楚，当时外界已经迫不及待想“走进这个世界”，但 Genie 仍然只是一个规模庞大的研究项目。即便如此，研发人员脑海中已经浮现出一系列潜在应用场景，其中最清晰的方向之一，正是具身智能。一个标志性的例子，是他们与 Simmer 项目的长期合作。Simmer 是由双子座模型驱动的目标导向智能体，能够在 3D 世界中执行复杂任务。过去，它只能在少数几个固定游戏环境中训练；而现在，借助 Genie 3，只需一句文本指令，就能生成一个全新的、甚至是照片级写实的虚拟世界，把智能体直接“放进去”完成任务。从 Nano Banana Pro 的图像创作，到谷歌视频生成的成熟，再到可交互的世界模型 Project Genie ，生成式技术正在构成一个连续体，世界模型将成为第三次技术跃迁。以下是播客的更多细节，欢迎来看：为什么只能 60 秒？主持人：我很好奇，这背后的物理逼真度，是不是和我们在 VO（谷歌的视频生成模型）项目上取得的研究突破有关？感觉两者之间有相似之处。研究员：二者绝对是相关的，而且世界模型的研发难度其实更高。普通的视频模型，能在整个视频的时间线上自由调整过去和未来的帧，自由度很高 —— 就像有一块画布，模型能随时间生成视频，在画面的各个位置做微调，让整体效果连贯美观。但世界模型的难点在于，世界是持续演变的，每一帧的输入都是未知的，模型必须保证生成的画面既和过去的内容连贯，又能匹配用户当下的操作，所以技术难度会大很多。其实开发 Genie 1 时，我们用的是 Imagine 模型，当时我们的模型效果并不好，而且想要生成合适的图像也非常困难。Nano Banana Pro 是在Genie 3 之后推出的，技术进步的速度真的令人惊叹。也许未来某一天，我们定义虚拟世界的方式，将不再局限于图像和文本，但就目前而言，这种方式已经给了用户足够的创作灵活性。主持人：这个模型的复杂度上限在哪里？比如能不能在同一个世界里加入大量并行的互动元素？模型会在什么情况下出现效果衰减？其实 Nano Banana Pro 就是个很好的例子，如果一张图片里有 10 个人脸，想要对这张图进行编辑，模型就容易出问题。所以我想知道，Genie 3 的自然性能边界在哪里？研究员：这个模型肯定不是完美的，目前它还只是一个研究预览版本。我们希望让大家亲自体验，看看它的优势在哪里，不足又在哪里，我们也能从用户反馈中学习和优化。目前模型在各类创意环境的视觉呈现上做得不错，画面可以非常精致，但在世界的动态表现上还有短板 —— 有时候初期的动态效果很好，但时间久了，动态感会逐渐减弱，这也是我们正在优化的点。不过它的表现已经足够令人惊喜了，所以还是建议大家亲自上手试试，看看哪些玩法能达到理想效果。研究员：不过说到延迟问题，还有很多技术点需要考虑。Genie 3 的研发有一个核心约束：我们希望实现特定操作频率下的实时低延迟，也就是说，用户操作的往返延迟要极低。同时，内存也是一个巨大的约束 —— 模型的上下文长度越长，通常算力成本就越高，运行速度也会越慢。所以研发的核心挑战，就是平衡这些相互冲突的目标。而在研究层面，我们正在所有这些领域持续优化，我们相信，模型的性能会不断提升，变得更强大、更快、更经济，这也是行业的整体发展趋势。主持人：我还有个问题，模型的生成时长是人为限制在 60 秒，还是真的能实现 3 到 5 分钟的连续生成？研究员：其实我们已经做出过能连续生成更久的演示版本了，但我们觉得 60 秒是一个比较合适的时长 —— 既能让用户充分体验虚拟世界，又能保证为足够多的用户提供服务，这其实是在服务成本上做的权衡。而且就像我们之前提到的，生成时间越长，世界的动态感会逐渐减弱。所以我们觉得，与其花两分钟体验一个世界，不如花一分钟体验两个不同的世界，体验感会更好。当然，如果用户反馈希望延长时长，我们也会做出调整。这也和虚拟世界的类型有关，比如如果你在体验高山速降滑雪，两分钟的时长会很过瘾，因为整个过程是持续的动态体验；但如果只是探索图书馆，两分钟可能就没那么有趣了。主持人：是啊，人们总是能很快适应新的技术体验。但对我来说，这个模型的表现依然令人难以置信。你之前被问到能不能让模型运行得更快，现在的速度已经到极限了吗？研究员：在当前实时交互需求下，生成速度已经足够快，短期内进一步加速的意义不大。因为模型是实时生成虚拟世界的，速度再快其实也没有意义了 —— 它的生成速度已经和用户的体验速度完全匹配。接下来我们的研发重点，会放在降低算力成本上，这样才能让更多人用上这款产品。同时，在保持速度的前提下，不断增加新功能，这本身也是一个巨大的挑战，我们希望在各个方面都把模型做得更好。背后的故事：谷歌跨团队协作主持人：聊完当下的体验，我特别想知道模型的未来迭代方向。不过在聊未来之前，我们先回顾一下研发历程吧。我们八月份发布了 Genie 3 的首支演示视频，之后启动了可信测试，不断迭代产品、搭建基础设施。能不能跟大家快速讲讲，从一支惊艳的演示视频、小规模的早期测试，到正式推出面向用户的精灵计划，这中间都经历了什么？研究员：首先，八月份发布模型和演示视频后，我们让一小部分人体验了产品，核心是为了收集反馈 —— 因为这是一款全新的应用，一种全新的体验，我们需要思考如何负责任地将它推向市场。从那以后，我们的大部分工作都集中在基础设施、服务架构和成本控制上，毕竟我们希望能让尽可能多的用户体验到它。而美国的谷歌 Ultra 订阅体系，能让我们触达足够多的用户，收集到第一手的反馈：比如用户觉得哪些功能有用，会如何和产品互动，哪些玩法体验最好。这段时间里，我们也在持续完善可信测试项目。这其实是模型开发周期中最核心的阶段，因为我们能从不同类型的用户身上学到很多东西，无论是创意工作者，还是教育领域的从业者，都能给我们带来丰富的洞察，让我们知道模型目前的实际应用价值、未来的发展方向，以及哪些体验是用户最期待的。回头看八月份，当时我们知道大家肯定想体验这款产品，但它那时还只是一个大规模的研究项目。我们脑海里有很多应用场景，比如智能体、机器人这类具身智能领域，都能用到这项技术。去年年底还有一个和我们类似的项目发布，他们也用Genie 3 来训练游戏智能体。从消费端的角度来看，我们觉得这个产品会很有吸引力，所以想收集用户反馈，但当时也不确定是否已经到了面向更多用户发布的时机。而迭戈主导的可信测试项目，让我们发现，用户第一次上手这款产品时，都会有惊艳的体验。我们希望深入了解更多的应用场景，所以这次的发布，也是我们在这方面迈出的一大步。一年前，我根本没想到这个模型能有这么强的吸引力，但现在它已经成为一款非常有趣的产品，我们也很期待大家会用它来做什么。主持人：聊完产品和技术，我们再来聊聊谷歌的跨团队合作吧。显然，从你们的分享和幕后工作来看，打造这款产品的难度非常大。谷歌内部有哪些团队参与了 Genie 3 和 Genie 的研发？研究员：幕后参与的团队非常多，谷歌实验室、谷歌创意实验室是核心 —— 画廊里的那些虚拟世界，大多是创意实验室的作品；还有服务团队、基础设施团队，基本上有一个完整的幕后团队在推动这项工作。从八月份发布模型到现在，我们一直在全力冲刺，所有团队的付出都堪称英勇。我们还和沟通团队深度合作，因为想要向大家解释一款全新的模型，一种大家从未体验过的技术，是一个非常细致的话题 —— 它起源于强化学习这个相对小众的领域，现在却被媒体、社交媒体上的各类人群广泛讨论，所以用正确的方式传递这项技术，非常重要。回顾这个领域的研究起点，我们甚至不确定这项技术能否成功落地。而现在，我们让它实现了实时交互，达到了不错的画质，完成了从研究构想到发布模型，再到推出面向用户的体验产品的闭环，这一点让我非常兴奋。这并非理所当然，也充分体现了谷歌内部跨技术栈的团队协作能力，这种能力非常独特。主持人：我们在镜头外还聊过，不仅是 Genie 3，谷歌所有模型的能力都在不断拓展，而这和模型的训练方式息息相关。杰克，你之前还尖锐地提到，这些模型其实并没有针对任何特定的应用场景进行训练，却能在各个领域实现很好的泛化能力，能不能再聊聊这一点？研究员：没错，我们一开始其实并不知道这个模型的具体应用场景。去年年底，Genie 团队还在做纯粹的研究项目，Genie 1 最初只是一篇研究论文，和 VO（谷歌的视频生成模型）完全不同。与此同时，我们还在做 Doom 游戏引擎的相关研究，这项研究充分展现了实时交互的潜力，但它仅适用于 Doom 这一个特定的游戏世界，迭戈可以再聊聊这一点。另外，2024 年 12 月 VO（谷歌的视频生成模型）2 的发布，在 AI 领域已经是很久以前的事了，但当时我看到它的效果时就觉得，视频生成技术已经成熟了，视觉质量达到了行业前沿，值得我们深入探索。于是我们达成共识，认为这项技术的潜力无限，随后组建了跨团队的研发小组，汇集了各个领域的专家 —— 他们都在不同的技术领域有积累，我们相信把这些技术结合起来，会产生不可思议的效果。而我们的研发，并非针对某个特定的下游应用场景，而是因为它蕴含着无数的应用可能。最酷的是，我们脑海里有一些预想的应用场景，比如和 Simmer 项目的合作，我们和这个项目的合作已经有很长时间了，他们也参与了 Genie 2 的研发，体验过 Genie 2，现在已经基于 Genie 3 发布了相关产品。Simmer 是我们最强大的目标导向智能体之一，能在 3D 世界中互动，是由双子座模型驱动的 —— 你可以在 3D 世界中向它输入文本指令，它就能完成各种不同的目标，泛化能力非常强，还能通过自我提升学习。这也是我们迈向通用人工智能、具身智能的重要方向。去年年底我们发布了这款智能体，他们就用 Genie 3 的虚拟世界来探索智能体的能力。要知道，Simmer 原本只在几款游戏中接受过训练，但现在借助 Genie 3，你只需输入文本，就能创建一个全新的、甚至是照片级写实的虚拟世界，然后把智能体放进去，看它完成各种任务。这两个项目的结合，可以说是水到渠成。未来的应用领域：娱乐、教育、具身智能研究员：从应用层面来说，我个人对娱乐和教育领域的应用最期待。我们希望让更多人体验这款产品，看看凭借现有的技术，现在能打造出哪些应用。教育领域是我们重点关注的方向，比如让人们在虚拟世界里互动学习 —— 想象一下，能为用户打造一些他们在现实中无法体验的场景，比如一个孩子害怕蜘蛛，我们可以打造一个满是蜘蛛的房间，让孩子在虚拟世界里慢慢适应，克服恐惧。我的孩子就怕蜘蛛，所以我觉得这种个性化的全新体验，价值非常大，这也是我们近期的研发重点。另一方面，我们之前也聊过，机器人技术和具身智能领域的世界模型，潜力也非常大。当然这个领域还有很多研究工作要做，但我个人对它充满期待。简单来说，核心思路就是：如果一个模型能模拟现实环境，那我们就可以用它在虚拟世界里训练机器人，或是让具身智能体在虚拟世界里学习，甚至实时辅助智能体做出决策。Genie 计划虽然现在已经很惊艳了，但它只是一个起点。未来我们会和谷歌实验室继续深度合作，不断优化产品的功能、操控方式、应用架构等；也会拓展更多的使用场景，不局限于Genie 计划这一个应用，还会推出开发者 API，让更多开发者参与进来。不得不说，开发者总能发掘出产品的商业价值，找到极具经济影响力的应用场景，这也是我觉得很有意思的一点 —— 除了娱乐，世界模型还能在哪些领域找到产品市场契合点。而且很多功能在不同的应用场景中是相通的，比如更广泛的交互性。可以肯定的是，机器人技术的发展，不可能只靠方向键来实现，未来的机器人助手需要更多的操控方式，而这和虚拟世界的交互研发是相通的。八月份发布 Genie 3，让我们成为首批推出这类模型的团队，也让我们能和谷歌内部的各个团队展开合作。我们会认真吸纳所有的用户反馈，把大家提出的建议都列出来，成为下一代模型的研发方向。我之前跟杰克说过，我们只实现了目标的 50%—— 因为我们总是会设定极具野心的目标，这个领域还有太多可以探索的地方，模型还有很多不足，需要我们不断优化。这个领域的发展空间巨大，我们才刚刚起步。就像写论文一样，一个项目完成后，你马上就会想，下一个项目可以加入哪些功能，做得更好。现在社区里也出现了很多有趣的世界模型，有些和 Genie 3 很相似，但我们的目光已经放得更远了。怎么玩这个产品？主持人：除了研发历程和未来规划，还有没有什么想跟大家分享的？比如对于即将体验这款模型的用户，你们有什么建议？毕竟你们比普通人花了更多时间研究和使用模型。研究员：我建议大家尝试个性化创作，打造属于自己的、其他系统无法实现的世界。当然，用它打造游戏环境也很有趣，但这类场景其他系统也能做到；而把现实中的专属事物 —— 比如一个玩具、一张照片，或是让自己以特定风格出现在真实的环境中，这种体验是独一无二的。这让我想起了 VO（谷歌的视频生成模型）早期的一个研究项目：有人用 VO（谷歌的视频生成模型）为阿尔茨海默病患者重现童年记忆，让他们在虚拟世界里重温过去，这个项目特别棒。所以我觉得，把个人专属的事物融入虚拟世界，让它们 “活” 过来，这种互动方式非常有价值，大家可以试试这个方向。另外，大家肯定会发现，模型的提示词创作目前还不够完善，但这恰恰是机会。几年后当这个模型变得非常成熟时，大家会想起现在这个阶段，就像我们现在看待 VO（谷歌的视频生成模型）3 一样 —— 现在 VO（谷歌的视频生成模型）3 的每个提示词都能生成优质视频，精灵 3 号的每个提示词基本也能实现预期效果，但在早期，提示词的创作至关重要，甚至有人会花 10 到 20 分钟精心打磨一个提示词。所以如果第一次创作的效果不好，别放弃，这款全新的模型，可能会以你意想不到的方式呈现出惊喜的效果。而且亲自上手体验，你就不是在消费一款产品，而是在探索前沿技术。主持人：太认同了，“探索前沿技术” 这句话简直可以当作产品标语了。我还有一个觉得很有趣的点：当被动的媒体消费变成交互式的体验，会发生什么？这是一片全新的未知领域。过去也有人做过尝试，但现在有了这种真正定制化的交互式媒体叙事，它会给整个媒体和娱乐行业带来什么影响，真的太值得期待了。研究员：还有一个玩法也很有趣，你可以在虚拟世界里设置挑战，把这个世界分享给别人，让对方完成任务，比如从 A 点走到 B 点。这是一种基础的、有目标的游戏体验，现在的模型已经能实现了。比如那个球的场景，你可以让别人用球写出自己的名字，这类简单的挑战都能设置。就像杰克说的，现在的体验虽然还比较基础，但它蕴含着巨大的创意潜力。比如还有一个带环的场景，你可以操控角色穿越环道，体验飞行的感觉，这也是用户发掘的玩法。人们还经常问，行业的前沿在哪里，我们下一步要做什么。我经常会做一件事：长时间沉浸在 Genie 3 的第一人称写实世界里，然后看向窗外，对比虚拟和现实的差距。我认为最终，虚拟世界会和现实世界变得几乎无法区分，虽然今天我们不深入聊这个话题，但从模型的性能发展来看，这显然还有很长的路要走。但如果能生成和现实高度逼真的世界，在里面自由移动、互动、完成各种事情，那该多不可思议。而这也是驱动我们开展这项研究的核心愿景：想象你拥有一个宇宙的副本，你可以在其中随心所欲。显然，这个副本有巨大的应用价值，能用到很多领域。这虽然是一个非常远大、甚至可能无法实现的目标，但它就像北极星一样，一直指引着我们。比如我们这次把恐龙鲍勃放进虚拟世界，其实就是在重构现实空间，给现实事物做有趣的增强。未来这方面的探索，一定会非常有意思。主持人：那到 Genie 5 的时候，我们可能真的会分不清自己是在现实还是在模拟世界里了。世界模型是第三次技术跃迁主持人：我还有一个有点尖锐的问题想问问大家：你们觉得，大多数人体验到世界模型的时间线会是怎样的？世界模型会先通过企业端影响普通人的生活吗？比如企业利用世界模型提高生产效率，打造更好的日常产品；还是说，未来普通人的日常生活中，会直接和世界模型产生互动？如果是后者，这个时间线大概会是多久？研究员：这其实取决于你如何定义世界模型。如果是指交互式的视听体验类世界模型，我认为今年、明年，就会有越来越多的人接触到它，我们也会看到它在一些领域大放异彩，最终成为很多应用的基础功能。但就像现在的视频生成技术，虽然发展很快，但真正融入普通人日常生活的比例其实并不高，世界模型也需要时间来完成用户普及，找到合适的应用场景—— 毕竟视频和图像不同，世界模型又和视频生成不同。而如果是具身智能领域的世界模型应用，很难给出具体的时间线，但这个领域已经在取得不错的进展了。另外，用户的人群特征也很重要：有些经常接触交互式媒体的人，会成为世界模型的早期使用者，他们知道该如何体验；但如果把它交给一个对前沿技术不感兴趣的家人，他们可能会觉得无从下手，体验不到产品的魅力。但具身智能相关的应用，可能在未来 1-2 年就会走进现实，普通人会在生活中直接接触到，所以最终的普及时间，还是取决于用户所处的技术接受曲线位置。还有一点，Genie 计划也印证了一个趋势：生成式技术正在形成一个连续体，从 Nano Banana Pro 的图像创作，到 VO（谷歌的视频生成模型）的视频生成，再到现在Genie 3 的交互式实时媒体创作，成为第三个核心支柱。我们希望未来有更多人能体验到这个连续体上的各类创作体验。主持人：我特别期待看到行业的发展趋势，毕竟 VO（谷歌的视频生成模型）和 Nano Banana Pro 的发展过程中，都出现过一些爆红的玩法，都是我从未预料到的，太疯狂了。研究员：世界模型的发展，和图像、视频生成还有些不同。图像和视频生成的作品，能被数百万人观看，一个人的创作可以被广泛传播，家人、朋友都能看到；而世界模型的独特之处在于，你可以在探索的过程中，不断改变周围的世界，这开辟了很多我们未曾考虑过的新途径、新玩法。图像和视频生成，本质上是用新技术替代或自动化了过去的一些创作方式，当然也带来了新的能力和限制；但世界模型，实现了很多过去根本不可能做到的事情，这是它最大的不同，当然二者也有很多相似之处。还有一个我们非常兴奋的想法，大家在演示中也能看到端倪：用户可以在现有虚拟世界的基础上继续创作，这样就会形成很多有趣的世界分支，还能追溯创作源头。这方面的潜力非常大，值得我们深入探索。Genie 计划上线时，用户可以下载自己的虚拟世界演示视频；未来我们还会探索更多的世界分享方式，让大家能以更有趣的方式在别人的世界基础上创作。主持人：太酷了，我还想要一个 “世界档案” 功能，这样大家就能看到我所有的创意想法了。从世界模型的发展来看，技术进步的节奏是怎样的？显然我们已经看到了巨大的进步，图像生成、VO（谷歌的视频生成模型）视频生成、核心双子座模型，都取得了长足的发展。世界模型是不是也在遵循同样的发展轨迹，到处都是触手可及的技术突破，同时受益于算力规模和推理能力的提升？研究员：可以这么说。图像生成技术显然比视频生成更成熟，视频生成和世界模型之间的差距，我无法准确衡量，但可以肯定的是，世界模型是超越视频生成的前沿技术。最新一代的视频生成模型，画质已经比Genie 3 高很多了，我们也不指望Genie 3 现在能生成极致精美的视频，因为实时交互的约束，是普通视频生成模型所没有的。所以世界模型的发展，可能会比视频生成稍慢一些，但它能带来全新的体验。说实话，我们现在仍处于技术快速进步的阶段。硬件始终是一个巨大的约束，这对所有模型来说都是如此。行业的整体趋势是，在成本基本不变的情况下，让模型的运行效率越来越高。但最终，我们还是需要更易获取的硬件支持—— 比如希望未来人们能直接在自己的设备上运行这类模型，实现无延迟的即时体验。目前高性能的 TPU、GPU 还并非人人可得，硬件的发展速度因为一些实际原因，会比模型研发慢一些，但这也是我们的未来方向 —— 希望到 Genie 5 时，大家能在手机上运行完整的通用模拟系统。这一点我们也讨论过，谷歌拥有垂直技术栈的优势，这也是我们在谷歌、在深度思维工作的魅力所在：我们既能站在模型研发的前沿，又能利用谷歌最好的硬件来支持模型的运行。而且专门为世界模拟打造的硬件，本身也极具发展潜力，它就像通往另一个维度的入口，点击就能进入，充满了新鲜感。传送门：https://labs.google/projectgenie链接：https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-deepmind/project-genie/https://deepmind.google/models/genie/https://www.youtube.com/watch?v=Ow0W3WlJxRY&t=4shttps://www.theverge.com/news/869726/google-ai-project-genie-3-world-model-hands-on?view_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6ImZCakl0bmxFNGwiLCJwIjoiL25ld3MvODY5NzI2L2dvb2dsZS1haS1wcm9qZWN0LWdlbmllLTMtd29ybGQtbW9kZWwtaGFuZHMtb24iLCJleHAiOjE3NzAxNDAwNTYsImlhdCI6MTc2OTcwODA1OH0.q5OBTD_V36-65oc1EGqPxKYCZF00c7ODvifvagVcwbA&utm_medium=gift-link
刚刚找到的站点目测没有任何付费端口注册也只是多了图片是否公开的选项有兴趣可以看看 Nano Banana Pro Nano Banana Pro - Free AI Image Editor & GeneratorProfessional AI image editing and generation tool. Remove objects, change backgrounds, generate images from text - no login required, completely free. 📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1409697原作者： josenlou转载时间： 2026/1/6 12:03:52
科技爱好者周刊（第 378 期）：预测是新的互联网热点
这里记录每周值得分享的科技内容，周五发布。本杂志开源，欢迎投稿。另有《谁在招人》服务，发布程序员招聘信息。合作请邮件联系（[email protected]）。封面图武汉首座电梯升降桥最近建成开放。因为上游有船厂，所以大桥有四根巨大的电梯柱，用来升起桥面，让船通过。（via）预测是新的互联网热点大家大概想不到，美国互联网的热点，现在不是 AI 网站，而是一种全新的网站，叫做"预测市场"（prediction market）。这类网站像雨后春笋一样，每天都在冒出来。最有名的预测市场，目前是 PolyMarket。预测市场的用途，就是预测各种各样的事情。以 PolyMarket 为例，首页顶部就是各种预测的分类。热门事件、突发事件、最新预测、政治、体育......只要是你能想到的事情，它都提供预测。以上周末为例，首页热门预测如下（上图）。 《时代》杂志的年度人物是谁？ 《时代》杂志年度人物名单会泄露吗？ 美联储一月份的决定是什么？ OpenAI 下一次的大模型发布是哪一天？ 你随便选一个，点进去就能看到，各种情况的概率。上图预测的是，2025年12月5日至12日期间，马斯克会发多少条推文。可以看到，概率最高的情况是440条～450条，概率33%，概率最低的情况是400条～419条，概率1%。正是因为对于几乎任何问题，它都有实时的详细预测，美国人现在已经不怎么看民调了，改成看这种预测网站了。因为民调的抽样方法和样本大小，总是有局限的，反而是预测网站更反映市场的真实看法。你可能会问，这些预测结果怎么产生？如何确保准确？答案很简单，结果来自于用户的下注。你看好哪一种情况，就可以对它下注。看好的人多，这种情况对应的概率就会上升，反之下降。实质上，它的每一个预测都是一支股票，股价就是它的概率，1%的概率就是股价0.01元，100%的概率就是股价1元。举例来说，某种情况的当前概率是2%，那么相当于0.02元。你看好这种情况，假定就花了100元买入。结果，正如你的预测，它变成了现实，概率上升为100%，价格就变成了1元，相比你的买入价，整整上涨了50倍。于是，你投入的100元就变成了5000元。反之，你预测错了，这个结果没有实现，概率变为0%，也就是0元，你投入的100元将一分都收不回来。最近，美国的一条热门新闻就是，一个男子在 PolyMarket 上，对一个2%的小概率事件投入3000美元。结果，预测准确，他收回了12.5万美元。为了方便世界各地的人参与，也是为了保证匿名，这种预测网站都采用稳定币交易。所以，它的本质就是一个巨大的彩票市场，允许用户买卖自己最感兴趣、最熟悉的事件，这是它快速流行起来的根本原因。参与的人多了以后，反过来提高了预测的准确性。我觉得，它的前景不可限量，一定会火爆的井喷式发展，传统彩票可能会被它彻底淘汰。它把任何不确定的事情，都变成了彩票，实时量化了每一种可能性的概率，并且提供了金钱翻倍的途径。这一方面很有参考价值，可以用来判断未来情况，另一方面也非常有娱乐性和刺激性。国产 Nano Banana Pro 的图片幻灯片生成上个月，谷歌发布了新一代图像编辑模型 Nano Banana Pro（其实就是 Gemini 3 Pro 的图像分支）。有一个功能引起了轰动：无论多么枯燥的文字，都能变成有趣的图片，从"读文"变成"读图"。我当时就想，国产模型一定会马上跟进。果然，昨天打开秘塔 AI，就看到他们发了这个功能，完全对标 Nano Banana Pro 以及 NotebookLM，而且还加入了自己的特色----讲解。你点击"上传文件"（上图），上传各种资料（可以上传多篇），它就会自动创建一个知识库，输出内容的 AI 总结。这时，还会显示一个"给我讲讲"按钮。上图是我写的一篇 JS 语法点 Promise 的教程，点击"给我讲讲"就会生成图片幻灯片 + 讲解。大家可以去它们的官网 metaso.cn （手机 App 同名）试试看，这个功能挺好玩的，操作零门槛，关键是它免费（有赠送的积分）。除了上传文件，你也可以直接搜索某个主题，再点击下方的"生成幻灯片"按钮。这时就会有"图片幻灯片"选项，并有20多种风格可选，还支持自定义。科技动态1、步行环游世界上个世纪90年代的一天，一个英国青年在酒吧里随口说，他可以从南美洲最南端一路走到英国。他的朋友都不信。他就跟朋友打赌，他能做到。1998年，他正式从智利最南端开始步行，那一年他29岁。27年过去了，他已经56岁了，依然在路上。好消息是，他已经接近行程的尾段，预计将于2026年9月到达终点英国。下面就是他的路线图，从南美洲最南端到北美洲最北端，再到亚洲和欧洲，最后是英国。整个行程中，他只能步行或者游泳，不能使用任何交通工具。最难的一段就是北美洲与俄罗斯之间的白令海峡，为了不坐船，他是在冬天从海冰上爬过去的。这27年中，他也不是每天都在走，有时因为各种原因，会离开一段日子，然后再回来接着走。他说，依靠个人的力量不可能完成这样的行程，留不开家人的支持、陌生人的友善，以及赞助商的帮助。至于是什么力量支撑他坚持走了近30年？他说："你需要看看真实的世界，以及生活在其中的人们，这将是你所能接受的最好的教育之一。"2、六臂机器人美的公司展示一个六臂机器人，将用于无锡工厂的生产线。它可以六只手同时执行三项任务。那样的话，一个机器人就相当于三个工人了。3、手摇洗衣机一位前戴森公司的工程师，为不发达地区发明了一种手摇洗衣机。据介绍，这种洗衣机不需要电，只要手摇几分钟，就能洗净5公斤衣物，并且节省一半的水。如果它真的有效，我有一个建议，就是把手摇改成脚踏车，只要踩5分钟踏板，就能洗一筒衣服。文章1、程序员为自己的工具命名时的彻底迷失（英文）本文批评很多程序员为软件起名时，尽起一些烂七八糟的名字，根本看不出软件的用途，建议软件名称应该跟用途有相关性。2、解读斯诺登文件（英文）这篇文章详细分析了2013年斯诺登泄漏的文件，文章第一部分就是分析对北方工业公司的情报收集，美国的监控令人叹为观止。3、从文本到词元（英文）一篇科普文章，通俗地介绍搜索引擎如何将查询的文本转换成标准化的词元（token）。4、大模型构建 HTML 工具的实用方法（英文）著名程序员 Simon Willison 的长文，总结他使用大模型生成网页应用的经验。5、GraphQL 蜜月期已结束（英文）作者认为，GraphQL 解决的问题远比人们想象的小众，而且可以通过其他方式解决，这项技术最终往往弊大于利。6、git add -p 的解释（英文）本文介绍 git add -p 命令。它会显示一个互动界面，让用户逐个确认每个文件的变动，是否要加入暂存区。工具1、Cosmic上周，Cosmic 1.0版正式发布了。它是一个全新的 Linux 桌面，美观且功能强大，为用户提供了 Gnome 和 KDE 之外的另一个选择。2、KeydenmacOS 菜单栏的开源 TOTP 双因素认证器，密钥加密存储在 macOS Keychain。（@tasselx 投稿）3、WeMD开源的 Markdown 微信公众号编辑器。（@tenngoxars 投稿）4、starling-speak文本朗读网站，支持多种语言，带有录音功能。（@Keldon-Pro 投稿）5、shift一个基于 WebAssembly 的在线代码编辑器，支持直接在网页运行 Python、Lua、Ruby 等语言。（@hubenchang0515 投稿）6、EasyImg基于 Nuxt 4 构建的个人图床，丰富的后台配置。（@chaos-zhu 投稿）7、Go-WXPushGo 语言开发的微信消息推送服务，提供了一个简单的 API 消息推送接口。代码开源，每天10万次推送额度，个人用不完。（@hezhizheng 投稿）8、ZeroLaunch-rsWindows 应用启动器，拼音模糊匹配，基于 Rust + Tauri + Vue.js。（@ghost-him 投稿）9、MrRSS跨平台的开源桌面 RSS 阅读器，支持自动翻译、自动总结、新订阅源发现。（@ch3ny4ng 投稿）10、PVE Touch为移动设备优化的 Proxmox VE 管理界面，方便通过手机管理虚拟机。（@hanxi 投稿）AI 相关1、Disco谷歌实验室推出的实验性 AI 浏览器，完全跳过网页搜索，目前需要排队等待名额。2、Flowers开源的浏览器 AI 助手插件，提供网页翻译、问答、笔记等功能。（@snailfrying 投稿）3、DeepAudit开源的代码审计平台，通过智能体实现漏洞挖掘和自动化沙箱 PoC 验证，支持 ollama 私有部署模型，代码可不出内网。（@lintsinghua 投稿）资源1、生命的尺寸这个网站用图形展示各种生命体的大小比较，从 DNA 一直到蓝鲸。2、写一个你自己的 C 语言编译器（Build Your Own Lisp）一本面向初学者的免费英文电子书，介绍怎么用 C 语言写编译器，以 Lisp 语言的编译器为例。3、A Soft Murmur一个背景音网站，可以开关不同的音效，并调节它们的音量。图片1、13个圆画出动物一个艺术家使用13个圆，画出各种动物。猫头鹰兔子猴子文摘1、Claude Opus 4.5 是第一款让我真正担心自己工作会丢掉的大模型Claude Opus 4.5 真是完全不同于其他模型。还没用过的人根本无法想象未来两三年会发生什么，明年可能就是最终的转折点。我不知道接下来该如何适应。当然，我可以整天看着 Opus 帮我工作，偶尔出点小问题再干预一下，但再过一段日子连这些都不需要了呢？编码问题基本上已经解决了，接下来像系统设计、安全之类的问题也会迎刃而解。我估计再过两三个版本，80%的技术人员就基本没用了。当然，公司还需要一些时间来适应，但他们肯定会想方设法尽快摆脱我们。虽然我很喜欢 AI 这项技术，但一想到这一切最终会走向何方，我就感到难过。2、为什么学习物理学（本文摘自理查德·费曼于1963年6月在里约热内卢举行的美洲物理教育会议上发表的演讲。费曼是加州理工学院理论物理学教授。）我们应该教授物理学，这有五个原因。（1）物理是一门基础科学，应用于工程学、化学和生物学等各种技术领域。物理是研究自然界的科学，或者说是认识自然界的科学，它告诉我们事物是如何运作的，以及人类在当前和未来的技术中发明的各种设备是如何工作的。因此，懂物理的人应对本行业出现的技术问题会很有用。（2）物理教会你如何动手做事情。它教授许多操纵事物的技巧，以及测量和计算技巧，这些技巧的应用范围比特定研究领域要广泛得多。（3）物理作为一门科学，对许多人来说，是一种极大的乐趣。科学教育培养出来的科学家，不仅为工业发展和知识发展做出贡献，同时也参与了我们这个时代的伟大冒险，从中获得巨大的乐趣。即使一个人没有成为一名专业科学家，研究自然也是为了欣赏自然的奇妙和美丽。这种对自然的了解也给人一种稳定和现实的感觉，并驱散了许多恐惧和迷信。（4）物理教会人们如何认识事物，帮助你质疑很多事情。质疑和自由思想的价值，不仅对科学发展，而且对其他各个领域，都显而易见。科学教导我们如何认识事物、什么是未知事物、事物被认识到什么程度、如何处理怀疑和不确定性、证据规则是什么、如何思考事物以便做出判断、如何区分真理与欺诈。这些无疑是教授科学，特别是教授物理的重要收获。（5）在学习科学的过程中，你会学会如何试错，培养发明创造和自由探索的精神，这种精神的价值远远超出了科学本身。人们会学会问自己："有没有更好的方法 ？"我们必须想出一些新的技巧或方法，以改进这项技术。这种想法是许多思想、发明创造以及各种人类进步的源泉。言论1、为什么我们有两个鼻孔，而不是一个大洞？因为肺部持续需要空气，两个鼻孔可以交替工作，让鼻子的一侧得到休息。-- 美国《大众科学》2、报社招我去当撰稿人，我以为是去写稿，结果却是以极低的薪水让我编辑 AI 生成的文案草稿，理由是"大部分工作已经完成了"。这让我深受打击，我曾经觉得自己很有价值，受人重视，对未来充满希望，渴望拥有辉煌的职业生涯，现在却只能修改 AI 生成的文字。-- 一位自由撰稿人3、SaaS 行业将会萎缩，尤其是那些功能简单的 SaaS，因为企业现在可以用 AI 快速生成内部服务。-- 《AI 正在蚕食 SaaS》4、我发现，中文不喜欢直接说 True，更倾向说 !False。比如，英文说"很好"，中文说"不坏"，英文说"对的"，中文说"没错"，英文说"正常"，中文说"没问题"。中文更喜欢双重否定"否定词+否定词"，这种表达方式增加了模糊性（含糊其辞）和灵活性（模棱两可），创造了回旋余地，避免了肯定答复导致的态度明确、归类迅速、立场鲜明。-- 《为什么中文拒绝说 true》往年回顾你可能是一个 NPC（#331）新基建的政策选择（#281）互联网公司需要多少员工？（#231）移动支付应该怎么设计？（#181）（完）
【YPrompt】重磅更新！新增 Nano Banana Pro 的提示词优化功能，支持图片逆推提示词
我怀疑你可能要留下 star 了 github.com GitHub - fish2018/YPrompt: 通过对话挖掘用户需求，并自动生成专业的提示词，支持系统 / 用户提示词优化和版本管理，支持多轮对话绘图 /...通过对话挖掘用户需求，并自动生成专业的提示词，支持系统 / 用户提示词优化和版本管理，支持多轮对话绘图 / 改图，演示站：https://yprompt.252035.xyz 账号：demo/demo 功能特性可以通过图片逆推结构化生图参数，同时内置了大量常见参数选项，方便选择根据逆推出来的结构化生图参数或文本提示词进行质量分析，找出问题，给出建议可以直接根据文本提示词 (或结合参考图片) 润色出结构化生图参数，或者直接对图片逆推出来的生图参数进行润色优化最终提示词，根据分层叙事架构，使用逻辑连接词（首先 / 接着 / 然后 / 最后）引导模型按顺序构建画面层次，这也是官方推荐的优化方法论内置参考指南，方便查阅支持中、英文切换，可以尝试英文提示词，效果可能更佳即时生图测试优化后的提示词效果在线体验：YPrompt配合多轮对话生图改图功能，直接给我爆📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1407441原作者： fish2018转载时间： 2026/1/5 15:33:49
这里记录每周值得分享的科技内容，周五发布。 本杂志开源，欢迎投稿。另有《谁在招人》服务，发布程序员招聘信息。合作请邮件联系（[email protected]）。封面图武汉首座电梯升降桥最近建成开放。因为上游有船厂，所以大桥有四根巨大的电梯柱，用来升起桥面，让船通过。（via）预测是新的互联网热点大家大概想不到，美国互联网的热点，现在不是 AI 网站，而是一种全新的网站，叫做"预测市场"（prediction market）。这类网站像雨后春笋一样，每天都在冒出来。最有名的预测市场，目前是 PolyMarket。预测市场的用途，就是预测各种各样的事情。以 PolyMarket 为例，首页顶部就是各种预测的分类。热门事件、突发事件、最新预测、政治、体育......只要是你能想到的事情，它都提供预测。以上周末为例，首页热门预测如下（上图）。 《时代》杂志的年度人物是谁？ 《时代》杂志年度人物名单会泄露吗？ 美联储一月份的决定是什么？ OpenAI 下一次的大模型发布是哪一天？ 你随便选一个，点进去就能看到，各种情况的概率。上图预测的是，2025年12月5日至12日期间，马斯克会发多少条推文。可以看到，概率最高的情况是440条～450条，概率33%，概率最低的情况是400条～419条，概率1%。正是因为对于几乎任何问题，它都有实时的详细预测，美国人现在已经不怎么看民调了，改成看这种预测网站了。因为民调的抽样方法和样本大小，总是有局限的，反而是预测网站更反映市场的真实看法。你可能会问，这些预测结果怎么产生？如何确保准确？答案很简单，结果来自于用户的下注。你看好哪一种情况，就可以对它下注。看好的人多，这种情况对应的概率就会上升，反之下降。实质上，它的每一个预测都是一支股票，股价就是它的概率，1%的概率就是股价0.01元，100%的概率就是股价1元。举例来说，某种情况的当前概率是2%，那么相当于0.02元。你看好这种情况，假定就花了100元买入。结果，正如你的预测，它变成了现实，概率上升为100%，价格就变成了1元，相比你的买入价，整整上涨了50倍。于是，你投入的100元就变成了5000元。反之，你预测错了，这个结果没有实现，概率变为0%，也就是0元，你投入的100元将一分都收不回来。最近，美国的一条热门新闻就是，一个男子在 PolyMarket 上，对一个2%的小概率事件投入3000美元。结果，预测准确，他收回了12.5万美元。为了方便世界各地的人参与，也是为了保证匿名，这种预测网站都采用稳定币交易。所以，它的本质就是一个巨大的彩票市场，允许用户买卖自己最感兴趣、最熟悉的事件，这是它快速流行起来的根本原因。参与的人多了以后，反过来提高了预测的准确性。我觉得，它的前景不可限量，一定会火爆的井喷式发展，传统彩票可能会被它彻底淘汰。它把任何不确定的事情，都变成了彩票，实时量化了每一种可能性的概率，并且提供了金钱翻倍的途径。这一方面很有参考价值，可以用来判断未来情况，另一方面也非常有娱乐性和刺激性。国产 Nano Banana Pro 的图片幻灯片生成上个月，谷歌发布了新一代图像编辑模型 Nano Banana Pro（其实就是 Gemini 3 Pro 的图像分支）。有一个功能引起了轰动：无论多么枯燥的文字，都能变成有趣的图片，从"读文"变成"读图"。我当时就想，国产模型一定会马上跟进。果然，昨天打开秘塔 AI，就看到他们发了这个功能，完全对标 Nano Banana Pro 以及 NotebookLM，而且还加入了自己的特色----讲解。你点击"上传文件"（上图），上传各种资料（可以上传多篇），它就会自动创建一个知识库，输出内容的 AI 总结。这时，还会显示一个"给我讲讲"按钮。上图是我写的一篇 JS 语法点 Promise 的教程，点击"给我讲讲"就会生成图片幻灯片 + 讲解。大家可以去它们的官网 metaso.cn （手机 App 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蜜月期已结束（英文）作者认为，GraphQL 解决的问题远比人们想象的小众，而且可以通过其他方式解决，这项技术最终往往弊大于利。6、git add -p 的解释（英文）本文介绍 git add -p 命令。它会显示一个互动界面，让用户逐个确认每个文件的变动，是否要加入暂存区。工具1、Cosmic上周，Cosmic 1.0版正式发布了。它是一个全新的 Linux 桌面，美观且功能强大，为用户提供了 Gnome 和 KDE 之外的另一个选择。2、KeydenmacOS 菜单栏的开源 TOTP 双因素认证器，密钥加密存储在 macOS Keychain。（@tasselx 投稿）3、WeMD开源的 Markdown 微信公众号编辑器。（@tenngoxars 投稿）4、starling-speak文本朗读网站，支持多种语言，带有录音功能。（@Keldon-Pro 投稿）5、shift一个基于 WebAssembly 的在线代码编辑器，支持直接在网页运行 Python、Lua、Ruby 等语言。（@hubenchang0515 投稿）6、EasyImg基于 Nuxt 4 构建的个人图床，丰富的后台配置。（@chaos-zhu 投稿）7、Go-WXPushGo 语言开发的微信消息推送服务，提供了一个简单的 API 消息推送接口。代码开源，每天10万次推送额度，个人用不完。（@hezhizheng 投稿）8、ZeroLaunch-rsWindows 应用启动器，拼音模糊匹配，基于 Rust + Tauri + Vue.js。（@ghost-him 投稿）9、MrRSS跨平台的开源桌面 RSS 阅读器，支持自动翻译、自动总结、新订阅源发现。（@ch3ny4ng 投稿）10、PVE Touch为移动设备优化的 Proxmox VE 管理界面，方便通过手机管理虚拟机。（@hanxi 投稿）AI 相关1、Disco谷歌实验室推出的实验性 AI 浏览器，完全跳过网页搜索，目前需要排队等待名额。2、Flowers开源的浏览器 AI 助手插件，提供网页翻译、问答、笔记等功能。（@snailfrying 投稿）3、DeepAudit开源的代码审计平台，通过智能体实现漏洞挖掘和自动化沙箱 PoC 验证，支持 ollama 私有部署模型，代码可不出内网。（@lintsinghua 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这项技术，但一想到这一切最终会走向何方，我就感到难过。2、为什么学习物理学（本文摘自理查德·费曼于1963年6月在里约热内卢举行的美洲物理教育会议上发表的演讲。费曼是加州理工学院理论物理学教授。）我们应该教授物理学，这有五个原因。（1）物理是一门基础科学，应用于工程学、化学和生物学等各种技术领域。物理是研究自然界的科学，或者说是认识自然界的科学，它告诉我们事物是如何运作的，以及人类在当前和未来的技术中发明的各种设备是如何工作的。因此，懂物理的人应对本行业出现的技术问题会很有用。（2）物理教会你如何动手做事情。它教授许多操纵事物的技巧，以及测量和计算技巧，这些技巧的应用范围比特定研究领域要广泛得多。（3）物理作为一门科学，对许多人来说，是一种极大的乐趣。科学教育培养出来的科学家，不仅为工业发展和知识发展做出贡献，同时也参与了我们这个时代的伟大冒险，从中获得巨大的乐趣。即使一个人没有成为一名专业科学家，研究自然也是为了欣赏自然的奇妙和美丽。这种对自然的了解也给人一种稳定和现实的感觉，并驱散了许多恐惧和迷信。（4）物理教会人们如何认识事物，帮助你质疑很多事情。质疑和自由思想的价值，不仅对科学发展，而且对其他各个领域，都显而易见。科学教导我们如何认识事物、什么是未知事物、事物被认识到什么程度、如何处理怀疑和不确定性、证据规则是什么、如何思考事物以便做出判断、如何区分真理与欺诈。这些无疑是教授科学，特别是教授物理的重要收获。（5）在学习科学的过程中，你会学会如何试错，培养发明创造和自由探索的精神，这种精神的价值远远超出了科学本身。人们会学会问自己："有没有更好的方法 ？"我们必须想出一些新的技巧或方法，以改进这项技术。这种想法是许多思想、发明创造以及各种人类进步的源泉。言论1、为什么我们有两个鼻孔，而不是一个大洞？因为肺部持续需要空气，两个鼻孔可以交替工作，让鼻子的一侧得到休息。-- 美国《大众科学》2、报社招我去当撰稿人，我以为是去写稿，结果却是以极低的薪水让我编辑 AI 生成的文案草稿，理由是"大部分工作已经完成了"。这让我深受打击，我曾经觉得自己很有价值，受人重视，对未来充满希望，渴望拥有辉煌的职业生涯，现在却只能修改 AI 生成的文字。-- 一位自由撰稿人3、SaaS 行业将会萎缩，尤其是那些功能简单的 SaaS，因为企业现在可以用 AI 快速生成内部服务。-- 《AI 正在蚕食 SaaS》4、我发现，中文不喜欢直接说 True，更倾向说 !False。比如，英文说"很好"，中文说"不坏"，英文说"对的"，中文说"没错"，英文说"正常"，中文说"没问题"。中文更喜欢双重否定"否定词+否定词"，这种表达方式增加了模糊性（含糊其辞）和灵活性（模棱两可），创造了回旋余地，避免了肯定答复导致的态度明确、归类迅速、立场鲜明。-- 《为什么中文拒绝说 true》往年回顾你可能是一个 NPC（#331）新基建的政策选择（#281）互联网公司需要多少员工？（#231）移动支付应该怎么设计？（#181）（完）
# 博物馆级昆虫标本科普图谱 · 蝴蝶 请创建一张**博物馆展品级别的昆虫知识科普图谱**， 聚焦展示一只真实存在过、被采集并记录的【蝴蝶】。 --- ## 核心概念 整个画面是一张**单独的实体标本记录纸**， 平铺在工作台上，从**正上方垂直俯视**。 蝴蝶标本、昆虫针、文字、标注**共享同一真实物理平面**。 这不是插画，也不是版式设计， 而是一页博物学家的真实记录。 --- ## 中央标本（最高优先级） - 一只真实的**蝴蝶标本**（成虫） - 标本直接平放在纸面上，占画面 **60–70%** - 视角：正上方垂直俯视（top-down, orthographic feel） - ❌ 不是照片印在纸上 - ✅ 是实体标本固定在纸面上 ### 固定方式 - 使用 **2–4 根细长银色昆虫针** - 主针穿过胸部 - 辅助针固定前翅、后翅边缘 - 针尖刺入纸面 - 针孔周围纸面有**细微凹陷与压痕** ### 光影 - 柔和自然光从上方照射 - 标本与针在纸面上投下**真实、贴合的阴影** - 阴影用于表现： - 翅膀厚度 - 身体体积 - 针的高度 --- ## 标本细节质感（必须可见） - 翅膀鳞片纹理清晰 - 翅脉结构自然分叉 - 翅缘有轻微厚度与不规则 - 翅膀局部轻微透光 - 复眼低调反光 - 触角形态清晰 - 胸腹部绒毛克制但真实 --- ## 标注系统设计 - 使用**细引导线**从身体部位延伸到文字 - 线条直接画在纸面上 - ❌ 不使用卡片 / UI / 模块 --- ## 必需标注的身体部位（8–10 个） ### 头部 Head - 复眼 Compound Eyes 用于感知光线与运动 🔍 对颜色高度敏感 - 触角 Antennae 用于嗅觉与平衡 💡 蝴蝶触角末端呈棒状 - 口器（喙）Proboscis 用于吸食花蜜 🔍 平时盘卷收起 --- ### 胸部 Thorax - 前胸 Prothorax - 中胸 Mesothorax - 后胸 Metathorax 负责运动与翅膀连接 🔍 翅膀连接于中胸与后胸 --- ### 翅膀 Wings - 前翅 Forewings - 后翅 Hindwings - 翅脉 Wing Veins - 鳞片 Scales 鳞片决定颜色与图案 💡 鳞粉脱落可帮助逃生 --- ### 腹部 Abdomen - 腹部体节 Abdominal Segments - 气孔 Spiracles 通过气孔呼吸 🔍 昆虫没有肺 --- ## 页面其他信息（低权重） ### 基础档案 - 翼展：X–X cm - 栖息地：森林、草地、花田 - 食性：花蜜（成虫） ### 生命周期 - 卵 → 幼虫（毛毛虫） → 蛹 → 成虫 - 完全变态 ### 趣味冷知识 - 💡 翅膀颜色来自鳞片结构 - 🔍 触碰后会留下鳞粉 --- ## 纸面与美学 - 标本纸：象牙白 / 浅灰白（#F8F6F0） - 可见纸张纤维 - 配色以黑、白、低彩度为主 - 没有框架、没有版画边界 --- ## 严格禁止 - ❌ 版画感 - ❌ 展板式构图 - ❌ 装饰性边框 - ❌ 卡片 / UI - ❌ 悬浮元素 --- ## 输出要求 - 高分辨率，适合博物馆级打印 - 看起来像**一页真实存在的自然史标本记录** - 安静、理性、可信 📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1398029原作者： cj3343转载时间： 2026/1/2 21:42:40
刚发现字节在海外偷偷上线了一个类似 manus 的网站 AnyGen
刚发现字节在海外偷偷上线了一个类似 manus 的网站 AnyGen： anygen.io AnyGen - A whole different way to do great work with AIGo beyond one-click generation. Work alongside AI to shape, refine, and polish work you can confidently send to your boss or clients. 让它跑了个 manus 发展历程的任务，效果还不错，可以直接调用 nano banana pro。📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1378267原作者： AlexFung转载时间： 2025/12/30 15:30:16