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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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这次准备分享，把各种 AI PPT 工具又都试了一遍。Gamma 流程优化了很多，不错。Manus 改进好多。Genspark 一通操作猛如虎。
然后我沉默了。得到的结果其实都差不多。但看着这些 Deep research 或 Wide research 的结果，用 Slides 的形式呈现出来，没了分享欲。
默默删掉所有，打开空白 Keynote 从头写。
有一个领悟：Deep research 出来的内容，都不太值得分享。虽然看起来排版专业，结构不错。
自己脑海里的，Search 不出来的东西，对我来说，更有分享欲。哪怕逻辑混乱，不清晰。
分享，还是得分享，当下 AI 生产不出的内容。
哪怕是错的。
错的，往往才是对的。
然后我沉默了。得到的结果其实都差不多。但看着这些 Deep research 或 Wide research 的结果，用 Slides 的形式呈现出来，没了分享欲。
默默删掉所有，打开空白 Keynote 从头写。
有一个领悟：Deep research 出来的内容，都不太值得分享。虽然看起来排版专业，结构不错。
自己脑海里的，Search 不出来的东西，对我来说，更有分享欲。哪怕逻辑混乱，不清晰。
分享，还是得分享，当下 AI 生产不出的内容。
哪怕是错的。
错的，往往才是对的。
试了一下昨天这个海外产品 MuleRun，发现很牛啊。
从理念和效果上看都很厉害，感觉 Agent 产品要有新品类了。
我眼睁睁看这个 AI 帮我打完了星穹铁道的每日任务。
这个最强的核心能力是，每个用户都会有一个完整的虚拟机可以运行 Agent 帮你操作里面的软件，不只是浏览器。
Agent 创建者可以把完成任务的环境建好，用户就能直接用这些自动化的 Agent。
不是 Manus 那种你只能看到有限文件和界面的，你甚至可以自己操作里面的 Windows 电脑，这样想象力就丰富超级多了，Agent 终于拜托了 Office 三件套和网页生成。
他可以帮你自动做游戏的日常，能帮你用 Blender 建模。里面甚至还有帮你自动打崩坏星穹铁道的每日任务的 Agent 。
我亲眼看着他找到游戏的图标启动引导我登录之后开始自己操作角色和界面打对应的日常任务，太省心了，而且这个不死板，你可以指定任务完成的顺序和轮数以及完成哪些任务。
我还用里面的 Blender Agent 让他创建了一个灯塔模型。
里面还有帮你做视频的以及刷评论作图的 Agent，要是有邀请可以试试，很好玩。
从理念和效果上看都很厉害，感觉 Agent 产品要有新品类了。
我眼睁睁看这个 AI 帮我打完了星穹铁道的每日任务。
这个最强的核心能力是，每个用户都会有一个完整的虚拟机可以运行 Agent 帮你操作里面的软件，不只是浏览器。
Agent 创建者可以把完成任务的环境建好，用户就能直接用这些自动化的 Agent。
不是 Manus 那种你只能看到有限文件和界面的，你甚至可以自己操作里面的 Windows 电脑，这样想象力就丰富超级多了，Agent 终于拜托了 Office 三件套和网页生成。
他可以帮你自动做游戏的日常，能帮你用 Blender 建模。里面甚至还有帮你自动打崩坏星穹铁道的每日任务的 Agent 。
我亲眼看着他找到游戏的图标启动引导我登录之后开始自己操作角色和界面打对应的日常任务，太省心了，而且这个不死板，你可以指定任务完成的顺序和轮数以及完成哪些任务。
我还用里面的 Blender Agent 让他创建了一个灯塔模型。
里面还有帮你做视频的以及刷评论作图的 Agent，要是有邀请可以试试，很好玩。
PHC Perpetual Human Controller
该项目的目标是构建一个泛化的 motion representation，从今天的角度看，也可以称为 behavior foundation model。核心是构建一个 latent space，用于复用已学习的运动技能。
这个概念在运动控制领域其实并不新。人类并不是每次面对任务时都要重新学习如何控制身体。我们的大脑中预存了一些基础 motor skills，部分甚至是先天具备的。我希望机器人也能具备类似的能力：通过预训练获得一组基本动作能力，然后在新任务中调用这些技能完成目标，这种方式称为 motor skill reuse，也常用于 character animation
不是motion capture studio 只是 camera base
AMASS 数据集：10000条motion capture数据（只有姿态 没有力的信息 PHC放了强化PPO去学力作用 - motion tracker）
该项目的目标是构建一个泛化的 motion representation，从今天的角度看，也可以称为 behavior foundation model。核心是构建一个 latent space，用于复用已学习的运动技能。
这个概念在运动控制领域其实并不新。人类并不是每次面对任务时都要重新学习如何控制身体。我们的大脑中预存了一些基础 motor skills，部分甚至是先天具备的。我希望机器人也能具备类似的能力：通过预训练获得一组基本动作能力，然后在新任务中调用这些技能完成目标，这种方式称为 motor skill reuse，也常用于 character animation
不是motion capture studio 只是 camera base
AMASS 数据集：10000条motion capture数据（只有姿态 没有力的信息 PHC放了强化PPO去学力作用 - motion tracker）
可以去 VS Code 扩展搜索 Gemini CLI Companion 手动安装就可以，还得是谷歌，发布个东西 100% 出问题
另外这个 1.20 的版本通过 npx 安装是无法升级的必须 npm
