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李飞飞 World Labs 的 3D 世界模型终于公测了！
支持从文本、单图、多图、视频、粗3D布局直接生成完整3D世界。 生成后可交互式编辑、扩展与组合。
而且可以导出Gaussian splats、三角网格和视频。
可以慢慢看看这个 3D 路径和纯视频路径哪个会赢了
但我感觉可以用这个造视频数据 哈哈
这里尝试：marble.worldlabs.ai
支持从文本、单图、多图、视频、粗3D布局直接生成完整3D世界。 生成后可交互式编辑、扩展与组合。
而且可以导出Gaussian splats、三角网格和视频。
可以慢慢看看这个 3D 路径和纯视频路径哪个会赢了
但我感觉可以用这个造视频数据 哈哈
这里尝试：marble.worldlabs.ai
00:48
16 17
卧槽，这个物理表现！
可能是 Gemini 3 的 riftrunner 模型做的内燃机与车轮连杆结构 SVG 动画
太顶了，搞了个复杂的题没想到他能搞定，再看这个细节，敢信这是 SVG 吗
Gemini 3 可能已经在 LMArena 以“Riftrunner” 这个名字上线。
添加图像然后删除底部的图像选择器似乎可以增加随机到的几率。
可能是 Gemini 3 的 riftrunner 模型做的内燃机与车轮连杆结构 SVG 动画
太顶了，搞了个复杂的题没想到他能搞定，再看这个细节，敢信这是 SVG 吗
Gemini 3 可能已经在 LMArena 以“Riftrunner” 这个名字上线。
添加图像然后删除底部的图像选择器似乎可以增加随机到的几率。
01:15
26 25
Gemini 3 这么猛吗，一个历史学家测试了 Gemini 3 Pro 破译历史文件
他能实现以前模型基本无法完成的历史文件信息破译和推理操作，这些手稿的字说实话没经过学习和训练根本不认识。
在涉及他没见过的复杂手写字体表格的识别时候，Gemini 3 的表现已经优于受过训练的学生。
LLM 的“预测式”本质让它在非常规拼写、姓名、地名、日期、金额等低概率元素上易错，而且历史文件里面标点、大小写、长 s（ſ）、度量单位等也高度含混。
作者测试了50 份、约 1 万词的英文学术手写样本，涵盖多种书写体与成像条件，用于评估 CER/WER。
到 Gemini‑2.5‑Pro，在严格计分下约 CER 4%、WER 11%；若排除标点与大小写错误，降至 CER 2%、WER 4%，已逼近专业人工。
排除一些含混项后，新模型（Gemini 3）降至 CER 0.56%、WER 1.22%，接近或达到“专家人类水平”。与 Gemini‑2.5‑Pro 相比提升 50–70%。
作者说它似乎跨越了某些专家长期以来认为当前模型无法逾越的界限。
面对一个模糊的数字，它推断出缺失的语境，进行了在历史货币和重量体系之间的一系列多步换算，并得出了需要对文档所描述世界进行抽象推理的正确结论。换句话说，它的表现好像能够使用符号，尽管这些符号从未被明确定义。
看起来发生的是一种新出现的、隐含的推理形式——在一个统计模型内部感知、记忆和逻辑的自发结合。
详情：generativehistory.substack.com
他能实现以前模型基本无法完成的历史文件信息破译和推理操作，这些手稿的字说实话没经过学习和训练根本不认识。
在涉及他没见过的复杂手写字体表格的识别时候，Gemini 3 的表现已经优于受过训练的学生。
LLM 的“预测式”本质让它在非常规拼写、姓名、地名、日期、金额等低概率元素上易错，而且历史文件里面标点、大小写、长 s（ſ）、度量单位等也高度含混。
作者测试了50 份、约 1 万词的英文学术手写样本，涵盖多种书写体与成像条件，用于评估 CER/WER。
到 Gemini‑2.5‑Pro，在严格计分下约 CER 4%、WER 11%；若排除标点与大小写错误，降至 CER 2%、WER 4%，已逼近专业人工。
排除一些含混项后，新模型（Gemini 3）降至 CER 0.56%、WER 1.22%，接近或达到“专家人类水平”。与 Gemini‑2.5‑Pro 相比提升 50–70%。
作者说它似乎跨越了某些专家长期以来认为当前模型无法逾越的界限。
面对一个模糊的数字，它推断出缺失的语境，进行了在历史货币和重量体系之间的一系列多步换算，并得出了需要对文档所描述世界进行抽象推理的正确结论。换句话说，它的表现好像能够使用符号，尽管这些符号从未被明确定义。
看起来发生的是一种新出现的、隐含的推理形式——在一个统计模型内部感知、记忆和逻辑的自发结合。
详情：generativehistory.substack.com
18 73
昨晚 Kimi K2 的训练团队在 Reddit LocalLLaMA 频道做了一次 AMA
看了一下海外用户对于 K2-Thinking 的评价和国内在我评论区的评价还是挺不一样的。
海外用户对价格相对没那么敏感，当然也提到了按调用次数而不是按 Token 这样有些问题，总体来说还是跟关注技术和质量，当然也跟 LocalLLaMA 这个频道的属性有关系。
他们昨晚也在 AMA 里面回答了很多问题，我整理了一些有信息量的：
----------------------------
KDA 会用在下一代旗舰模型 Kimi 吗？它的优势是什么？
KDA 混合结构（KDA hybrids with NoPE MLA）比传统的 MLA + RoPE 表现更好。
它在预训练和 RL 阶段都更快、更经济、更高效。
可以更快预训练、更快上线，也能服务更多用户。
可能会用在 K3 的训练里面。
K2 会有视觉语言（VL）版本吗？
有的，正在做。
K2 明显不像其他模型那样讨好用户（不拍马屁），是刻意设计的吗？这是后训练的结果吗？
K2 的非迎合式人格 是通过精心数据挑选设计出来的。
预训练和后训练都对这种风格有贡献。预训练编码了相关的先验，而后训练则为其增添了一些风味。
当前 Kimi for Coding 的计费方式按 API 请求数计算，极不透明，一次 prompt 可能多次请求，是否能改成按 token 或 prompt？
当前按请求数计费是因为：对用户可见；更符合他们的成本结构。但确实理解用户困惑，会考虑改进。
请问你认为 fp4 相比 int4 真的是一个很重要的改进吗？还是说 int4 已经足够好的编码了？
选择 int4 是为了对非 Blackwell GPU 更友好，同时利用现有的 int4 推理 marlin 内核。
K2 Thinking 模型比 GPT-5 Thinking 更强，但输出速度慢很多，是否刻意让它“思考更久”？
承认 K2-Thinking 在推理阶段更细致、更耗时，但优化正在进行。
专注于纯文本代理是为了在短期内以牺牲换取达到 SOTA 吗，还是一项长期押注？
要把视觉语言模型（VL）的数据和训练做对需要时间，因此我们选择先发布文本模型。
那个 460 万美元的 K2 Thinking 训练费用是真的吗？
不是官方数字。很难量化训练成本，因为很大一部分属于研究和实验。
在制作 K2 thinking 的过程中，你们遇到的最大挑战是什么？谢谢！
一个挑战是支持交错的“思考 - 工具 - 思考 - 工具”模式。这在 LLMs 中是相对新颖的行为，实现起来需要大量工作才能正确运行。
K2 thinking 在几个月来经过许多评测后，已经能抓到 Sonnet 4.5 和 Opus 4.1 漏掉的问题。说实话，感觉 K2 thinking 只差一点系统提示（system prompt）调整就能达到同等水平。这全都要归功于你们的新架构吗？还是你们的训练数据质量也有提升？
我认为拥有合适的评估方法和数据对性能至关重要。架构和优化器提高了样本效率。
你们训练堆栈的硬件是什么样的？想了解你们的基础设施如何与那些美国大型公司使用的堆栈相比？
使用带有 Infiniband 的 H800 GPU；它们不如美国的高端 GPU，而且数量也不占优势，但我们把每一张卡都充分利用起来
看了一下海外用户对于 K2-Thinking 的评价和国内在我评论区的评价还是挺不一样的。
海外用户对价格相对没那么敏感，当然也提到了按调用次数而不是按 Token 这样有些问题，总体来说还是跟关注技术和质量，当然也跟 LocalLLaMA 这个频道的属性有关系。
他们昨晚也在 AMA 里面回答了很多问题，我整理了一些有信息量的：
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KDA 会用在下一代旗舰模型 Kimi 吗？它的优势是什么？
KDA 混合结构（KDA hybrids with NoPE MLA）比传统的 MLA + RoPE 表现更好。
它在预训练和 RL 阶段都更快、更经济、更高效。
可以更快预训练、更快上线，也能服务更多用户。
可能会用在 K3 的训练里面。
K2 会有视觉语言（VL）版本吗？
有的，正在做。
K2 明显不像其他模型那样讨好用户（不拍马屁），是刻意设计的吗？这是后训练的结果吗？
K2 的非迎合式人格 是通过精心数据挑选设计出来的。
预训练和后训练都对这种风格有贡献。预训练编码了相关的先验，而后训练则为其增添了一些风味。
当前 Kimi for Coding 的计费方式按 API 请求数计算，极不透明，一次 prompt 可能多次请求，是否能改成按 token 或 prompt？
当前按请求数计费是因为：对用户可见；更符合他们的成本结构。但确实理解用户困惑，会考虑改进。
请问你认为 fp4 相比 int4 真的是一个很重要的改进吗？还是说 int4 已经足够好的编码了？
选择 int4 是为了对非 Blackwell GPU 更友好，同时利用现有的 int4 推理 marlin 内核。
K2 Thinking 模型比 GPT-5 Thinking 更强，但输出速度慢很多，是否刻意让它“思考更久”？
承认 K2-Thinking 在推理阶段更细致、更耗时，但优化正在进行。
专注于纯文本代理是为了在短期内以牺牲换取达到 SOTA 吗，还是一项长期押注？
要把视觉语言模型（VL）的数据和训练做对需要时间，因此我们选择先发布文本模型。
那个 460 万美元的 K2 Thinking 训练费用是真的吗？
不是官方数字。很难量化训练成本，因为很大一部分属于研究和实验。
在制作 K2 thinking 的过程中，你们遇到的最大挑战是什么？谢谢！
一个挑战是支持交错的“思考 - 工具 - 思考 - 工具”模式。这在 LLMs 中是相对新颖的行为，实现起来需要大量工作才能正确运行。
K2 thinking 在几个月来经过许多评测后，已经能抓到 Sonnet 4.5 和 Opus 4.1 漏掉的问题。说实话，感觉 K2 thinking 只差一点系统提示（system prompt）调整就能达到同等水平。这全都要归功于你们的新架构吗？还是你们的训练数据质量也有提升？
我认为拥有合适的评估方法和数据对性能至关重要。架构和优化器提高了样本效率。
你们训练堆栈的硬件是什么样的？想了解你们的基础设施如何与那些美国大型公司使用的堆栈相比？
使用带有 Infiniband 的 H800 GPU；它们不如美国的高端 GPU，而且数量也不占优势，但我们把每一张卡都充分利用起来
20 02
推特和作品就是你最好的简历
原来在 Replicate 干的 fofr 加入了 DeepMind
很多人应该都会对这哥们有印象，在 Nano Banana 和 GPT-4o 图像发布的时候都持续产出了非常多好的案例和测试
估计 Deepmind 想用他补上自己在图像和视频上的宣传路径，哥们这下这结起飞了
当然，很荣幸老哥也关注了我
原来在 Replicate 干的 fofr 加入了 DeepMind
很多人应该都会对这哥们有印象，在 Nano Banana 和 GPT-4o 图像发布的时候都持续产出了非常多好的案例和测试
估计 Deepmind 想用他补上自己在图像和视频上的宣传路径，哥们这下这结起飞了
当然，很荣幸老哥也关注了我
49 32
这是一个 OTA 的评论，有几个朋友的产品加码了新的福利：
著名的 3D 生成产品 Tripo 提供了七折永续会员优惠和50个月度会员抽奖；
PPT. ai 是一个 AI 制作 PPT 的产品，可以快速将你的素材变成 PPT，提供全场会员订阅限时 6 折的优惠以及100 个月度会员抽奖；
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歸藏: 来了！藏师傅 & 30+ AI 产品终极优惠礼包！ 在 17 日之前购买藏师傅的 AIGC 周刊，将会获得： 一年的 AIGC 周刊内以及所有往期 AIGC 周刊的存档内容； 30 多个知名 AI 产品的高额优惠券，一定有你想的产品； 30 多个 AI 产品的免费会员抽奖，总数超过了 1000 份100% 中奖。 下面是活动细节，也可以直接看长图👇： 可能很多人还不了解藏师傅的 AIGC 周刊，我以前很少主动宣传。 其实周刊已经从ChatGPT发布的那周开始更新稳定运营三年，其中前两年还是免费更新的，口碑和品质都有保证，很多看周刊长大的朋友都已经在行业站稳脚跟。 订阅后可以获得，一份不只有新闻资讯的AIGC周刊包括：记录上周值得关注的AI领域主要发布；核心从业者需要关注的AI动态；涉及各个AI领域的优质内容； 这次藏师傅拉到了几乎能够想到的所有国产 AI 产品和模型厂商，他们要么提供了非常高额的折扣，要么提供了相当数量的免费会员抽奖，要不两者都有，接下来介绍优惠顺便介绍一下产品。 详细产品介绍可以看常长文：https://mp.weixin.qq.com/s/0AXFbGJdamiorfiHD6e7BQ 有没有可能不花钱订阅周刊呢 有的，兄弟有的，藏师傅的 AIGC 周刊开通了小报童的合伙人计划。 如果你的朋友使用你的订阅链接订阅的话你会获得订阅价格 20% 的收益。推荐三个朋友基本上就可以免费看一年享受这些福利了 你可以扫描二维码在页面下方的“分享有礼”部分获取带有 7 折优惠券的推荐链接 那么在哪里订阅呢 藏师傅的 AIGC 周刊现在有两个渠道。 Quaily 适合海外用户，可以用美元和日元结算，也适合有 NewsLetter 阅读习惯的用户。 小报童适合国内在微信阅读信息的用户，同时还有合伙人计划以及方便的国内支付渠道。 最后是一些细节的Q&A 这些优惠活动会从什么时候开始，如何领取？ 优惠码或者链接的领取地址，都会写在 11.17 号那一期的周刊最后面，这样大家可以选择自己喜欢的产品订阅，另外这些优惠码大部分都有时间限制，建议在 11.17 那一周购买完成，后面的话不保证还能用。 这么多抽奖该如何抽呢？ 我会在 11.17 开始在会员群开启抽奖，每天会抽两到三个产品，争取可以一周全部抽完，由于活动就我一个人处理所以可能会比较慢，见谅，你订阅后就可以添加我微信进群，注意备注的格式，因为订阅的用户很多，不按备注格式备注的我可能会加不上。 老会员可以享受这些福利吗？ 只要你现在是订阅会员，你的订阅状态还有效，都可以享受这些福利。
9 10
来了！藏师傅 & 30+ AI 产品终极优惠礼包！
在 17 日之前购买藏师傅的 AIGC 周刊，将会获得：
一年的 AIGC 周刊内以及所有往期 AIGC 周刊的存档内容；
30 多个知名 AI 产品的高额优惠券，一定有你想的产品；
30 多个 AI 产品的免费会员抽奖，总数超过了 1000 份100% 中奖。
下面是活动细节，也可以直接看长图👇：
可能很多人还不了解藏师傅的 AIGC 周刊，我以前很少主动宣传。
其实周刊已经从ChatGPT发布的那周开始更新稳定运营三年，其中前两年还是免费更新的，口碑和品质都有保证，很多看周刊长大的朋友都已经在行业站稳脚跟。
订阅后可以获得，一份不只有新闻资讯的AIGC周刊包括：记录上周值得关注的AI领域主要发布；核心从业者需要关注的AI动态；涉及各个AI领域的优质内容；
这次藏师傅拉到了几乎能够想到的所有国产 AI 产品和模型厂商，他们要么提供了非常高额的折扣，要么提供了相当数量的免费会员抽奖，要不两者都有，接下来介绍优惠顺便介绍一下产品。
详细产品介绍可以看常长文：mp.weixin.qq.com
有没有可能不花钱订阅周刊呢
有的，兄弟有的，藏师傅的 AIGC 周刊开通了小报童的合伙人计划。
如果你的朋友使用你的订阅链接订阅的话你会获得订阅价格 20% 的收益。推荐三个朋友基本上就可以免费看一年享受这些福利了
你可以扫描二维码在页面下方的“分享有礼”部分获取带有 7 折优惠券的推荐链接
那么在哪里订阅呢
藏师傅的 AIGC 周刊现在有两个渠道。
Quaily 适合海外用户，可以用美元和日元结算，也适合有 NewsLetter 阅读习惯的用户。
小报童适合国内在微信阅读信息的用户，同时还有合伙人计划以及方便的国内支付渠道。
最后是一些细节的Q&A
这些优惠活动会从什么时候开始，如何领取？
优惠码或者链接的领取地址，都会写在 11.17 号那一期的周刊最后面，这样大家可以选择自己喜欢的产品订阅，另外这些优惠码大部分都有时间限制，建议在 11.17 那一周购买完成，后面的话不保证还能用。
这么多抽奖该如何抽呢？
我会在 11.17 开始在会员群开启抽奖，每天会抽两到三个产品，争取可以一周全部抽完，由于活动就我一个人处理所以可能会比较慢，见谅，你订阅后就可以添加我微信进群，注意备注的格式，因为订阅的用户很多，不按备注格式备注的我可能会加不上。
老会员可以享受这些福利吗？
只要你现在是订阅会员，你的订阅状态还有效，都可以享受这些福利。
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