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创作高质量动画的门槛被彻底打破。现在只需一台1080P摄像头和8GB的VRAM，Blender的实时动作捕捉插件就能实现本地实时处理。
小型团队和独立创作者从此无需昂贵设备，即可进入高质量动画制作领域。这不仅是技术的进步，更是创意行业的重大变革。
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githubchy
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因为我偏 rust，所以用了 Rio + Starship，搭配 0xProto 字体 + Catppuccin Powerline 和 Catppuccin Frappé 主题，还挺耐看的。
starship.rs/presets/catppu…
github.com/catppuccin/rio
小克 🌤@littlegoodjack
現在流行用 Starship 取代 p10k 嗎 🤩 hashir.blog/2025/06/powerl…
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Cursor 推出了最新的模型 Composer2 ，官方自己的 Ternimal Beach Score 居然超过 Opus 4.6，只在 5.4 之下... 而且速度非常快，价格最便宜
Standard: $0.50/M input and $2.50/M output
Fast: $1.50/M input and $7.50/M output
还没来得及用，有用过的朋友可以分享下感受，是不是像官方说的一样这么强
Cursor@cursor_ai
Composer 2 is now available in Cursor.
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科大讯飞裁员
网易裁员
B站裁员
得物裁员
@kong 在上海的研发中心在逆势招人！
目前在招的岗位还有：前端、SEDT、K8s开发、Golang 后端、Rust 网关开发等
在找工作的各位请与我联系！
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这个项目我其实已经干到 95% 了。
把核心骨架都已经搭出来了：
•官网已经有了
•中英文文档已经齐了
•mining skill 已经能装、能跑
•基础挖矿流程已经打通
•测试网规则、奖励逻辑、安装流程这些也都差不多了
•Public Alpha / Testnet 的框架已经立起来了
•安全模型、协议说明这些也补上了
现在剩下最主要的，无非就是：
•部署到公网
•把测试网正式挂起来
•然后往正式 launch 推
所以我现在的想法很直接：
这个项目我愿意转出去，让别人接手继续做。
但我有三条底线，希望不要动：
1. 公平发射。
别搞黑幕，别搞预留，别搞暗箱操作。
2. 100% 挖矿，0 预挖。
这个原则必须守住。不是先分完再让别人来接盘。
3. 门槛够低。
只要是 OpenClaw 用户，闲暇时间装上这个 skill，就能直接参与挖矿。
我觉得这才是这项目最有价值的地方。
说白了，这项目最难的 0 到 1，我已经差不多干完了。
后面谁要是愿意接手，把它真正推上线、推起来、推成一个有意思的东西，我是愿意聊的。
有兴趣的人，可以直接看：
官网：
0xverybigorange.github.io/clawchain/
GitHub：
github.com/0xVeryBigOrang…
README：
github.com/0xVeryBigOrang…
中文说明：
github.com/0xVeryBigOrang…
安装文档：
github.com/0xVeryBigOrang…
Alpha Notice：
github.com/0xVeryBigOrang…
如果你真有兴趣接手，欢迎来聊。
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做机器人仿真或者物理模拟，想在保证物理精度的同时快速迭代，常常让人很头疼。
最近，迪士尼、谷歌 DeepMind 和英伟达联合开源了 Newton 这个物理仿真引擎。
基于 NVIDIA Warp 构建，专为机器人研究和仿真场景设计，全程 GPU 加速。
官方还一口气放出了海量示例代码，涵盖机械臂控制、柔性体、流体耦合、线缆扭转等各种复杂场景。
GitHub：github.com/newton-physics…
支持 Linux、Windows 和 macOS 系统，使用 macOS 的朋友也能直接基于 CPU 运行测试。
目前项目已交由 Linux 基金会托管，适合需要做机器人仿真或前沿物理引擎开发的朋友研究学习。
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真的，用过 Amp 就知道，任务完成超级快，还基本没有翻车，同样接了国产某些模型（官方渠道），不仅慢，简单任务也出错。
Tantan Fu@luckytantanfu
amp 使用了什么黑魔法，怎么这么强！
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Qwen-4B 本地运行测试任务过程可以直接联网搜索和运行20 多个信息来源，对于任务的理解和执行还不错。
你只需一台4B以上的笔记本就可以跑起来。
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Fei-Fei Li的World Labs又搞事情：3D作为通用接口。机器人通过3D/4D世界学习空间智能。这个赛道可能比LLM更性感——具身智能才是AI的终极形态。你的AI还在玩文字游戏，别人家的AI已经开始"动手"了。
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写了一个 Skill，把过去 3 年多 ChatGPT 和 Claude 的聊天记录全部导入了 🦞OpenClaw，并且重新生成了对应的 Memory。
github.com/dashhuang/open…
Dash@DashHuang
OpenClaw 让我们看到了一个更好的、适用于未来长期的架构。 这套架构能保证未来每个人都有一个独属于自己的、高度可定制的、数据相对本地化且安全的 AI Agent。虽然现在的小毛病还很多，但是这套架构是值得长期投资的。(使用它本身就是一种投资) 即使未来有一个更好的 Agent 出现，现有的这些架构上记录的大量数据对于未来也都是长期非常有价值的。这些数据的可用性，要比之前离散在 ChatGPT、Claude 等等各种产品里积累的东西更强的多。
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2026年是具身智能爆发年，特斯拉上海工厂占了全球产能一半，Optimus零部件中国供应商占比50%以上。
不知道明年机器人会进化到什么程度。
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人脑从activity-weights
AI从weights-activity
要是从具身经验智能与符号语言智能的演化视角看，就很容易理解了
AI，尤其是没有具身的language agent，是反过来构建的。先有符号智能，再通过我们的speech交互赋予其具身：
social（sensor-mouth）
act（limb）
cognition（brain）
Lee Smart@VFD_org
Recent neuroscience suggests learning may not be “weights → activity,” but rather activity inferred first → weights updated to stabilize it. Inference before plasticity. That’s interesting. Most AI systems mutate parameters directly (backprop). But biological systems may settle into a stable internal configuration first ,then consolidate it. In ARIA, we’ve taken a similar approach at the systems level: • Infer candidate state • Constrain through governance • Only then persist structural change Stability before mutation. If brains work this way, it reinforces something important: Learning isn’t just optimization. It’s controlled state transition inside bounded dynamics. Backprop made AI powerful. Constraint-first learning may make it stable. We believe next-generation AI systems will need governance layers that function like biological constraint dynamics, not just gradient descent. Paper: nature.com/articles/s4159…
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前几天工信部还成立了具身智能委员会，王兴兴和稚辉君当副主任委员。
要推动接口标准化，降低研发成本。
任何行业都是有周期的，机器人赛道还是处于一个炒作的中前期，比其他行业得到确定性挣钱的机会要多很多。一个机器人，它也集合了人工智能，电池，电机等零部件
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这个目前还是概念机
上周去他们那边的时候这东西还是保密的
AWE展出后才算解禁
是科沃斯探索具身智能的一个尝试
相较之下，另外一个毛团儿是比较快能进入消费市场的
沐阳@yyyole
科沃斯推出了一个新产品，叫“八界”！ 内置OpenClaw的家庭机器人管家！！ 可以远程发消息，让它收拾屋子。 可以帮你整理家里的桌面、收纳玩具、取东西、整理凌乱的鞋子、或者把衣服放进洗衣机等等。 虽然长得不咋样，也还是个雏儿。 但这个能力确实是很多人需要的，这才是以后家庭机器人应该干的事情！ 而不是拿着遥控器，让机器人后空翻！
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