
AI 視頻做到 30 秒一鏡到底:技術過關了,法律沒有
AI 視頻剛跨過 30 秒一鏡到底的門檻,好萊塢六大寄來的律師函卻還沒撤。當畫質不再是問題,你選工具時真正該問的三個問題,demo 影片一個都答不了。
20 篇做东西时想清楚的事:x402 与 agent 付费、无人值守服务的设计纪律,以及那些被实测推翻的假设。

AI 視頻剛跨過 30 秒一鏡到底的門檻,好萊塢六大寄來的律師函卻還沒撤。當畫質不再是問題,你選工具時真正該問的三個問題,demo 影片一個都答不了。

一份報告說,設計師的 AI 工具一年從 3 個漲到 7 個,可一半人還在找順手的主力。工具的魔法都在那十秒的生成,真正吃掉時間的,是工具之間的接縫。

上週 xAI 把 AI 視頻生成的價格按到了地板(官方稱比 Sora 2 Pro 低約 86%、配音一步到位)。當做一條視頻便宜到幾毛錢,做得出來就不再是優勢,貴的活兒悄悄換了個位置。

6 月 1 日 GitHub Copilot 改成按用量計費,有人讓 AI 自動跑四個任務,一天燒掉半個月額度。多數人看到的是漲價,更關鍵的是:AI 工具的收費邏輯從固定訂閱變成了浮動電費,這對每一個靠它做事、又要算帳的人都有影響。

一份 6 月的報告說,97% 的團隊都在用 AI 寫代碼,92% 變快了。但真正把省下的時間賺到手的只有三成,差別卡在一件聽起來很無聊的事上。

PwC 掃了十億條招聘廣告:掛著「初級」的崗位,要求資深能力的機率是別的入門職位的 7 倍。AI 把入門職位裡那段讓你練成本事的學徒期抽走了,殼還在,往上爬的階梯卻斷了一截。

2026 年的裁員潮裡,越來越多公司把原因講成「因為 AI」。但一份對 350 家大公司的調查發現,砍人砍得最狠的那批,回報並沒有變好。這四個字到底在替誰遮什麼?

AI 把职场最底层的杂活吃光了,顺手也拆掉了新人练手的台阶。当不了菜鸟,怎么熬成老手?这是今年最该被认真对待的一道题。

这周被 CISA 列入在野利用清单的 LiteLLM 漏洞,不是模型越狱,是一个会执行你 HTTP 请求里 command 字段的端点。整个 agent 圈盯着栈顶比模型,破口却在最没人看的那层水管。

一项随机对照试验里,资深程序员用 AI 写代码,自我感觉快了 20%,实测却慢了 19%。问题不在 AI——在于大多数人根本没在量它,而你管不了你没在量的东西。

整个圈子都在喊「别再 prompt 了,去写循环」。但没人说的是:循环是个放大器,它放大的是你的验收标准。验收靠不住,循环只会让你睡觉时高速量产垃圾。

Hacker News 吵着「本地模型能不能替掉 Claude 写代码」,四百多条没人质疑前提。决定能不能换的从来不是模型够不够好,是包在模型外面那层 harness。

12-18 个月做 25-50 个 AI 小应用,每个都带 30 秒演示、过程记录和变现入口。用真实作品建立信任,让案例库自然筛出值得 all-in 的方向。

Agent 上周学会的 API,这周又要重新学——每个新服务都是冷启动。我的答案不是向量数据库,而是一个 helpers 目录加 git 历史。

「吃得苦中苦,方为人上人」暗含一个陷阱:赚钱是艰难辛苦的。可如果金钱只是帮别人解决问题后的奖励呢?先有思想,后有言语,才有行为。

在这个以效率著称的社会里,耐心成了稀缺资源。我们都是即时满足的奴隶,却忽视了那些需要时间沉淀的美好事物。

小时候一闭上眼就能进入另一个世界。我想造一个虚拟世界:小朋友在里面长出丰富的内心,成年人在里面找回年少的初心。

小时候的自信是无比坚定的,单纯觉得「我可以」。长大后我们学会了客观理性地分析,却失去了那份单纯——病毒让我们否定自己。

急于求成意味着在条件尚未成熟时行动,结果可以预见。但也不是所有事都值得三思而后行——那活着得多累啊。

我研究了 15 個 AI 選品工具,沒一個敢告訴賣家能不能賺到錢。報告型工具堆滿市場,決策型工具還是空的。獨立開發者沒有大廠的包袱,可以填補這個縫隙。我接下來兩週做一個 Amazon 評論智能診斷 Chrome extension。