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估计 AI 圈大家都没有预料到，在有 GPT-Astra 和 Fable 发布以后，还能有这么热的新类型模型火起来。
JEV 能这么火，一方面是确实解决了某些问题；另一个核心原因在于它的速度优势非常易于传播。
速度和数量它都占了。你会发现那些网页里演示 JEV 的案例，都会展示它的速度以及处理的数量，这最能给人原始刺激，也说明大家确实对这两点非常重视，所以各种 Demo 和案例就疯狂传播。
当然这个模型也不是万能的。如果硬要让它脱离大语言模型只靠自己工作，应用场景其实比较有限；但如果加上大模型辅助或其他工具，效果会非常好。
同时它现在还缺一个多模态，如果有了多模态，尤其在素材整理分类或长内容生产上，体验会非常爽。
刚好昨天他们宣布向所有人开放，不再需要 waitlist 了，每个用户有 5 美元的免费额度。
这个模型非常省钱，输入只要 0.042 美元，输出免费，所以 5 美元能用非常非常久。
刚好我们上周的 Next Token 也更新了，主要讨论了：
JEV 模型及衍生问题：比如大家一天就能训出类似模型，像 GPT-6、Fable 这种在模型训练上已经非常专业，这里有很大的小模型训练套利空间。
小模型与大模型的协作问题。
交互界面的演变：现在聊天、浏览器、任务列表都在同一个软件里。包括 Codex 最近更新了浏览器插件，本身也支持多账号（比如 Notion 的 MCP 可以登录多个账号并拉取信息），很多时候它已经在替代我们的系统界面了。这种新的交互可能在潜移默化中就完成了对用户的教育。
昨天我也用 JEV 做了一个实时 3D 场景生成的案例，喜欢的人还挺多。节目里把这些和其他一些新闻基本都讨论到了，也聊了聊我、乔木、杨攀和橘子几个人的看法，欢迎大家去听听：
www.xiaoyuzhoufm.com
JEV 能这么火，一方面是确实解决了某些问题；另一个核心原因在于它的速度优势非常易于传播。
速度和数量它都占了。你会发现那些网页里演示 JEV 的案例，都会展示它的速度以及处理的数量，这最能给人原始刺激，也说明大家确实对这两点非常重视，所以各种 Demo 和案例就疯狂传播。
当然这个模型也不是万能的。如果硬要让它脱离大语言模型只靠自己工作，应用场景其实比较有限；但如果加上大模型辅助或其他工具，效果会非常好。
同时它现在还缺一个多模态，如果有了多模态，尤其在素材整理分类或长内容生产上，体验会非常爽。
刚好昨天他们宣布向所有人开放，不再需要 waitlist 了，每个用户有 5 美元的免费额度。
这个模型非常省钱，输入只要 0.042 美元，输出免费，所以 5 美元能用非常非常久。
刚好我们上周的 Next Token 也更新了，主要讨论了：
JEV 模型及衍生问题：比如大家一天就能训出类似模型，像 GPT-6、Fable 这种在模型训练上已经非常专业，这里有很大的小模型训练套利空间。
小模型与大模型的协作问题。
交互界面的演变：现在聊天、浏览器、任务列表都在同一个软件里。包括 Codex 最近更新了浏览器插件，本身也支持多账号（比如 Notion 的 MCP 可以登录多个账号并拉取信息），很多时候它已经在替代我们的系统界面了。这种新的交互可能在潜移默化中就完成了对用户的教育。
昨天我也用 JEV 做了一个实时 3D 场景生成的案例，喜欢的人还挺多。节目里把这些和其他一些新闻基本都讨论到了，也聊了聊我、乔木、杨攀和橘子几个人的看法，欢迎大家去听听：
www.xiaoyuzhoufm.com
24 02
那些做游戏的厂商，他们的素材库非常丰富，用这种思路来做的话。
就可以直接从素材库里快速生成各种游戏环境和地图场景，用来做 demo 和演示非常有用。
就可以直接从素材库里快速生成各种游戏环境和地图场景，用来做 demo 和演示非常有用。
歸藏: 我用最近很火的JEV 模型做了一个实时 3D 场景生成器。 这个速度实在太夸张了！ 从预制的几十上百种 3D 模型里，根据输入的文案，进行并发几百次的判断。 同时对这些素材的着色、光照、位置以及状态进行处理，一秒完成符合要求的室内场景搭建。
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我用最近很火的JEV 模型做了一个实时 3D 场景生成器。
这个速度实在太夸张了！
从预制的几十上百种 3D 模型里，根据输入的文案，进行并发几百次的判断。
同时对这些素材的着色、光照、位置以及状态进行处理，一秒完成符合要求的室内场景搭建。
这个速度实在太夸张了！
从预制的几十上百种 3D 模型里，根据输入的文案，进行并发几百次的判断。
同时对这些素材的着色、光照、位置以及状态进行处理，一秒完成符合要求的室内场景搭建。
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用 GPT6 做了个可以基于你的代码库生成产品更新宣传片的 skill（guizang-product-video-skill）
它可以直接读你的代码库，把你的组件、配色、logo 和其他素材拿来用，自动写文案、做动效。
最屌的是它的音乐居然是 GPT 用 Python 生成的，直接用代码写音乐，太厉害了！
我一直以为它是从哪儿找的，结果是代码写的，跟每一个视频的节奏都能对应匹配、卡上点。
视频是纯前端生成的，不依赖生成模型，所以成本很低。
感兴趣可以试试：github.com
它可以直接读你的代码库，把你的组件、配色、logo 和其他素材拿来用，自动写文案、做动效。
最屌的是它的音乐居然是 GPT 用 Python 生成的，直接用代码写音乐，太厉害了！
我一直以为它是从哪儿找的，结果是代码写的，跟每一个视频的节奏都能对应匹配、卡上点。
视频是纯前端生成的，不依赖生成模型，所以成本很低。
感兴趣可以试试：github.com
00:48
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GPT-6 Astra 做软件宣传视频实在是太强了！
这个视频从配乐到音效到组件，全部都是 GPT-6 Astra 自己处理的。
没有用任何生成模型，纯代码，而且它是基于我的 Codepilot 组件和设计语言做的。
跟软件本身的风格和效果都非常搭配。
如果有人需要的话，我看要不要打包个 skill 给大家用。
这个视频从配乐到音效到组件，全部都是 GPT-6 Astra 自己处理的。
没有用任何生成模型，纯代码，而且它是基于我的 Codepilot 组件和设计语言做的。
跟软件本身的风格和效果都非常搭配。
如果有人需要的话，我看要不要打包个 skill 给大家用。
00:48
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我操，太整活，太开放了！
小米 MiMo 团队居然在直播他们新模型 MiMo-V2.6 的RL 训练过程，看起来是一直在进行自动化的评估和测试。
然后一个特别的点是，它显示了成本，而且成本是实时显示的。
你可以看到训一个模型到底有多费钱，每一秒都在涨那个钱！
mimo.xiaomi.com
小米 MiMo 团队居然在直播他们新模型 MiMo-V2.6 的RL 训练过程，看起来是一直在进行自动化的评估和测试。
然后一个特别的点是，它显示了成本，而且成本是实时显示的。
你可以看到训一个模型到底有多费钱，每一秒都在涨那个钱！
mimo.xiaomi.com
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即览 1.01 已经更新了！
如果你之前在使用中遇到了一些问题，可以更新一下。新版本进行了大量的体验优化和视觉样式的重构。
现在更好搜索了，基本上搜名字就能搜出来
如果你之前在使用中遇到了一些问题，可以更新一下。新版本进行了大量的体验优化和视觉样式的重构。
现在更好搜索了，基本上搜名字就能搜出来
歸藏: 即览新版已经提交审核，进行了以下体验优化： 1. 首页优化： 2. (a) 首页的 list 变成可视化的卡片 (b) 整合了筛选和搜索功能 (c) 内容支持删除 2. 增加了详细的引导网页和引导文档 3. 修复了一堆体验问题： (a) 网页标题会被上面的按钮遮挡 (b) iPad 适配的一些问题 (c) 动画和图标的更换
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