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直接生成「音画同出」视频 可灵 Video 2.6 全解析及提示词指南↓ 和 Veo 3一样，模型能直接生成声音，不再依赖外部配音或后期合成。 包括： • 中英双语多人物人物对白 • 环境音效（风声、脚步、碰撞声等） • 情绪化声音（紧张、轻松、神秘等氛围） 声音与画面天然同步，嘴型、节奏、气氛一致

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单人独白

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小互
Thu Dec 04 00:58:58
👨💻 先分享RedReach第一个好用的功能：评论提示词模板 很多用AI帮忙写评论的工具都是让AI基于帖子和产品信息自己去写，经常写出来不太符合我想要的评论风格。 在RedReach中，如果你想要自己的评论风格，那么可以写个提示词模板，这样的话，每次AI生成的评论就满足你的风格，这多爽！

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Fox@MkSaaS.com
Thu Dec 04 00:57:03
Hugging Face 重磅发布「The LLM Evaluation Guidebook」，3 年、15000+ 模型得出的实战经验（对入门新手阅读友好！） 核心定义：评测不仅是“跑分” 当下无论是训练模型的开发者，还是挑选模型的应用方，都面临着信息过载。到处都是排行榜、声称具有推理/编程/数学能力的基准测试。 评测是回答“模型是否可用”的唯一手段，但它绝不仅仅是看一个分数。它是一套认知工具，帮助你理解模型的能力边界、潜在偏见以及适用场景。 为什么要读这篇指南？（三大价值） 这篇文章不仅仅是技术文档，更像是一份“避坑指南”，其价值体现在三个维度： · 建立批判性思维：它教你如何透过现象看本质。当看到一个模型宣称“并在某榜单夺冠”时，你需要懂得质疑：这个评测方法有偏见吗？这个基准测试是否已经过时？ · 理解局限性：没有任何一种评测是完美的。指南详细拆解了自动指标、人类评测和模型裁判各自的优缺点，告诫用户不要盲信单一数据。 · 实战指导：针对不同角色给出了具体建议： · 模型构建者：关注模型在广泛任务上的通用能力。 · 模型应用者：不要只看通用榜单，更要关注模型在你特定业务场景的表现。 关键技术趋势解读 · 基准测试的“饱和”现象：随着模型越来越强，旧的考卷已经分不出高下了。因此，选择“2025 年相关”的新基准至关重要。 · 评测方法的演进：从简单的文本匹配，进化到使用更强的模型来充当“裁判”，甚至通过生成式评测来考察模型解决复杂问题的能力，而不仅仅是做选择题。 总结与启示 OpenEvals 的这篇指南实际上是在传达一种客观、冷静的价值观： 在模型能力日新月异的今天，“信任”比“分数”更重要。一个好的评测体系，不是为了制造营销噱头，而是为了通过可复现、透明、科学的方法，切实地推动社区理解 AI 的真实能力。 一句话总结： 如果你想在 AI 浪潮中保持清醒，不被各种“吊打”、“碾压”的宣传语误导，这篇指南就是你需要掌握的“识金术”。 阅读原文

Hugging Face 重磅发布「The LLM Evaluation Guidebook」，3 年、15000+ 模型得出的实战经验（对入门新手阅读友好！） 核心定义：评测不仅是“跑分” 当下无论是训练模型的开发者，还是挑选模型的应用方，都面临着信息过载。到处都是排行榜、声称具有推理/编程/数学能力的基准测试。 评测是回答“模型是否可用”的唯一手段，但它绝不仅仅是看一个分数。它是一套认知工具，帮助你理解模型的能力边界、潜在偏见以及适用场景。 为什么要读这篇指南？（三大价值） 这篇文章不仅仅是技术文档，更像是一份“避坑指南”，其价值体现在三个维度： · 建立批判性思维：它教你如何透过现象看本质。当看到一个模型宣称“并在某榜单夺冠”时，你需要懂得质疑：这个评测方法有偏见吗？这个基准测试是否已经过时？ · 理解局限性：没有任何一种评测是完美的。指南详细拆解了自动指标、人类评测和模型裁判各自的优缺点，告诫用户不要盲信单一数据。 · 实战指导：针对不同角色给出了具体建议： · 模型构建者：关注模型在广泛任务上的通用能力。 · 模型应用者：不要只看通用榜单，更要关注模型在你特定业务场景的表现。 关键技术趋势解读 · 基准测试的“饱和”现象：随着模型越来越强，旧的考卷已经分不出高下了。因此，选择“2025 年相关”的新基准至关重要。 · 评测方法的演进：从简单的文本匹配，进化到使用更强的模型来充当“裁判”，甚至通过生成式评测来考察模型解决复杂问题的能力，而不仅仅是做选择题。 总结与启示 OpenEvals 的这篇指南实际上是在传达一种客观、冷静的价值观： 在模型能力日新月异的今天，“信任”比“分数”更重要。一个好的评测体系，不是为了制造营销噱头，而是为了通过可复现、透明、科学的方法，切实地推动社区理解 AI 的真实能力。 一句话总结： 如果你想在 AI 浪潮中保持清醒，不被各种“吊打”、“碾压”的宣传语误导，这篇指南就是你需要掌握的“识金术”。 阅读原文

邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴

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meng shao
Thu Dec 04 00:53:54
RT @lintool: Congrats to Dr. @rpradeep42 for successfully defending his Ph.D. earlier today! Favorite quote from one of the committee membe…

RT @lintool: Congrats to Dr. @rpradeep42 for successfully defending his Ph.D. earlier today! Favorite quote from one of the committee membe…

Asst professor @MIT EECS & CSAIL (@nlp_mit). Author of https://t.co/VgyLxl0oa1 and https://t.co/ZZaSzaRaZ7 (@DSPyOSS). Prev: CS PhD @StanfordNLP. Research @Databricks.

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Omar Khattab
Thu Dec 04 00:53:38
@brianshinsh @josefbuettgen @lilianbuilds @MilesFeldstein @habazzi @AlexReibman @T_Zahil The first batch of @HackerResidency has been an amazing success. Our team (@dayonefoundry, @transitive_bs, @phuctm97, @edmundtian, and me) has learned so much and is really excited to make the next batch 100x better. Sign up for the next batch 2026 at: https://t.co/QTQd2KYql6

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Tony Dinh
Thu Dec 04 00:51:39
@brianshinsh @josefbuettgen @lilianbuilds @MilesFeldstein @habazzi @AlexReibman 14/ Uneed - a launch platform for indie dev, and Writizzy - a minimalist blog platform https://t.co/0Nx4DXMCqN and https://t.co/Naz7yuhIVW by @T_Zahil

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Tony Dinh
Thu Dec 04 00:51:31
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