【预告】RWKV 专有芯片 RPU
RPU在单路就达10000+ tps，1秒生成一个游戏。
@aigc1024

求问各位朋友：
有没有什么AI软件可以一键把中文口播的视频转为英文口播的？
（想要在外网分发一下视频呢，或者有其他建议嘛）
😀
@aigc1024

我的天才女友要举办千人黑客松大赛了！ - 小红书
http://xhslink.cn/o/6g6bb13LMSX
今天看到去年11月底认识好友发的小红书帖，内心涌流着一些东西。
不知不觉距离SheNicest第一次上海黑客松过去已经8个月了，那是第一次向大家宣告SheNicest的全球最大的野心，这过程中有人离开，有人继续留下也，有新的人加入，好恍惚一幕幕都像过往电影，现在回过头原来已经走这么远了，看着我们的江山一点点打下，某种程度我们真的是这个行业的开拓者，从女性黑客松刚开始被质疑充满不确定到走到如今更多女性走入科技领域，我想说SheNicest早已经不是一家做女性黑客松的品牌了，我们想要定义下一代女性科技产品。这次SheNicest全球最大黑客松我们一定会证明另一件事情打破了消费品牌和科技品牌的隐形壁垒。这次野人先生，山下有松，珀莱雅等知名消费品牌也愿意相信我们，核心参与参与进来，所以请大家报名我们这次黑客松活动！我不想说这次多么牛现场体验多么好，但是请相信一个年轻的团队对做成这件事的坚定和夜以继日勤奋的7个月努力，以及锋芒与自我的来回拉扯都是为了最后这事儿能成。
请相信我们，也相信自己，相信这个世界会因为我们变得好一点再好一点。
@aigc1024

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AI 已经开始批量生产 3D 漫剧了。
玄幻、修仙、穿越、都市……以前要一个团队，现在一套流程就能搞定。
这份教程把 AI 3D 漫剧 从剧本、人物、分镜到成片，全流程拆得明明白白。
想做动画短剧、AI 漫剧，直接照着学，比自己摸索快得多。
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这个 AI 提示词有点狠：直接让 10 年后的你回来劝你。
把你的现状和习惯告诉 AI，再加一句：
“根据我现在的选择，模拟两条 10 年人生路线：一条保持现状，一条改变最关键的行为。分别让 10 年后的我写封信，告诉现在的我最大的差别、最可能后悔的事，以及今天就能开始的最小改变。”
真建议试一次。
@aigc1024

微软官方免费课：21节从零搞定生成式AI。
Generative AI for Beginners，已拿下113k+ Star。用21节课带你从基础概念一路做到实际应用。
内容覆盖Prompt工程、模型选择、文本/图像生成、Function Calling、RAG、向量数据库、AI Agent、微调、小模型与开源模型等全链路。
每节都有理论+短视频+可跑代码，支持Python和TypeScript，可接OpenAI API、Azure OpenAI，也能用Foundry Local本地离线跑。
支持简体中文等50+语言，零基础也能系统入门AI应用开发，直接上手真实项目。

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一位刚走 OpenAI 的软件工程师面试完全流程的候选人在 Reddit 上分享了详细经历。面试共五到六轮，整体偏向分布式系统能力，和传统大厂刷算法的路子差别很大，面试加了一个新环节：考你指挥 AI 写代码的能力。
招聘电先聊你对 AI 方向的判断，建议提前读 OpenAI 的公司章程。然后两轮各 60 分钟的技术面：一轮写代码（带版本管理的键值存储），一轮系统设计（有容错机制的任务调度器）。
接着是 48 小时的 take-home 项目，要交付一个能跑的系统。这位候选人拿到的是分布式 webhook 投递，要实现重试逻辑和死信队列。做完后面试官逐行过代码，每个设计决策都得解释。
现场面试四轮：两轮编程（一轮渐进式多阶段，一轮偏系统底层，考 Python 的生成器、异步和并发），一轮系统设计（目是"设计 ChatGPT"，重点看 GPU 分配、自动扩缩容和分布式协调），一轮行为面。行为面不收软技能套，要的是真实的技术领导力案例，在压力下怎么推动跨团队达成共识。
最有意思的是还在 beta 阶段的第六轮：Agentic Coding Round。给你一个现有代码库加一个靠手写搞不定的大问，要求你用 AI Coding Agent 来完成。不是所有候选人都会遇到这一轮，但方向很明确。
但它的存在已经说明了方向：在 OpenAI 眼里，“会驾驭 AI 工具写代码”正在从一个加分项变成工程师的基本功。对于正在准备 AI 公司面试的工程师来说，光刷 LeetCode 可能不够用了，怎么跟 AI 编程工具协作、怎么拆解大型问交给 Agent 去执行，这些能力可能很快会出现在更多公司的面试流程里。

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秋日骑行
温榆河是北京的白鹭川
@aigc1024

给同时跑多个 AI 编码 agent 的开发者用的本地面板。直接从 Claude Code/Codex 会记录、PR 描述和 git 仓库拉数据，不用额外打标签。能看到哪些会还在跑（NOW）、哪些在等你回（NEEDS YOU）、每个项目断在哪一步（resume packet），以及今天各家 token 花了多少。
https://github.com/mohan-n-swamy/coding-control-tower

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？/为什么离开Google？】
Jeff 说，离开不是因为觉得 Google 做不好 AI。吸引他的是另一种工作方式：一个非常小、非常 focused 的 team，所有人每天只围绕同一个 mission 工作。Discovery Loop 可能只有 10 个人，在 Palo Alto 找一间办公室，然后每个人的全部精力都投入同一件事。大公司不可避免有更多 coordination、更多 parallel priority、更多 slight distraction；而 startup 可以让公司使命等于每一个人的唯一工作。
到谈结束时，Jeff 说自己在这家新公司已经"工作了大约十二个半小时"。因为午夜刚从 Google 正式离职，中间大概有一秒钟处于"失业状态"，然后就正式成了创业者。
@aigc1024

今天听了 Jeff Dean 和 Dawn Song 的炉边谈。Jeff 刚结束在 Google 27 年的职业生涯，创办了 Discovery Loop；Dawn 则刚从 Berkeley 和创业，进入 Meta Superintelligence Labs。一个正在离开超级大 AI 平台，一个正在加入超级大 AI 平台，构成了整场最有意思的对照。
几个印象很深的点：
【怎么判断一个技术是不是"真正重要的"？】
Jeff 的很多工作有一个共同特点：真正大规模流行的时候，往往距离他最初开始做已经过去了很多年。分布式系统、MoE、TensorFlow、Gemini 背后的 idea，全都如此。
他的做法是在脑子里持续维护一张非常宽的"技术地图"。与其只深入看极少量论文，不如尽量扩大对整个 research community 的覆盖——哪怕只是快速扫过 100 篇 abstract。目的不是记住每一篇，而是在脑子里形成足够多的"点"：A 方向似乎开始可行，B 技术出现了早期结果，C 问有人在尝试，D 硬件能力正在出现，E 算法效率开始跨过临界点。当这些点足够密，你才能看见：哪些原本分散的 idea，其实已经可以被连接起来。
【5+2 问选择框架】
他最喜欢的问形态：一个长期问需要解决 7 个核心子问，其中大约 5 个隐约看到路径但尚不成熟，另外 2 个真正不知道怎么办。7 个全不会做，可能要等 20 年；7 个全会做，只是一个两年的工程项目。5+2 的状态最值得投入大约五年，不是显然不可能，也不是显然会发生，真正需要创造新技术，一旦成功又能彻底改变做事方式。
这大概是我听过的对 research risk 最清晰的一个量化直觉。
【Cloud Computing 改变了创业的边界条件】
有人问：AI 看起来天然属于大公司的游戏，巨量数据、大规模算力、极高资本开支。为什么现实中这么多 frontier innovation 反而从 startup 出现？
Jeff 认为是云计算的成熟。过去 startup 想要超大规模 compute，得自建数据中心、自建分布式基础设施、自己拥有大量硬件，只有大公司有条件。今天云平台替你完成了这些 heavy lifting，小团队只要有好 idea 和一笔资本，就可以直接获取 massive compute。"小团队做大事"的边界被大幅推开了。
【相比大厂，AI创业公司的优势是什么

一直以来，我有一个判断！
至少现阶段，100%纯AI做视频，就连口播都用数字人，真的很难把视频做得真实、可信和耐看！！
很容易，就做成录屏讲PPT的即视感！
就算用了好看的动效，充其量也就是在讲有动画的PPT。
对于我这种不愿意出镜的人来说，数字人肯定是要用的，那么画面、B-Roll就更不能再用大量的AI素材！
所以现在做视频，我更倾向于混合生产：
真实素材提供可信度，
实拍素材提供生活感，
AI 画面补足难以拍摄的场景，
最后再统一剪辑做出成片。
过去，做类似小Lin说那样的视频，需要去实拍或者找大量无版权风险的素材，而现在，找素材整理素材这个活完全可以交给Codex。
所以我简单测试了一个新的视频工作流，把文案和主交给Codex，它会完成口播稿、视频脚本、接入VoiceBox用我的声音生成口播，再用数字人生成完整的口播视频，然后在网上搜集相关的真实素材和无版权素材整理成可直接用的素材包，没有合适素材的就用AI生成补全。
最后，不管是AI自动剪辑，还是人工剪辑，反而成了最简单最简单的事情，我只需要把关成片质量。
这样做出来的视频，或许会比较靠近我的要求！

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