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Konstantin Saifoulline
骨灰级玩家仅花了 2400 美元的 Opus 5.5 token
便生成了《魔兽世界之燃烧的token》资料片版本
如果你不是资深魔兽玩家，你可能区分不出来，这是在 36 小时内 AI 生成的游戏。
画面质感高，法术细节逼真，角色动作流畅，设计语言相当
建议暴雪将魔兽世界开源，这可能是真正永恒的唯一途径
$63M in 2004. One weekly Claude limit in 2026.
In 36 hours Opus 5.5 built a WoW-style game: 6 races, character creation, combat, a zone and a stone city. At pay-per-use prices that's about $2,400 (breakdown below). The original WoW took $63M to develop.
A game millions of people love still takes talent. But the build itself is becoming the cheap part. What's left is an idea people fall in love with, and knowing how to show it.
And almost anyone who ever dreamed of making their own game is about to get a shot at it.
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Meta 搞不定 @ManusAI 的收购
不过，在收购过程的尽调和整合期，Meta 已经掌握 Manus 相关的设计和实现细节。
股权可以按监管要求剥离回滚，工程师脑子的信息却格式化不了。
今天的 Muse，从交互到 Agent 沙箱调度细节，就是 Manus 复刻后的微调。
@alexandr_wang 以为写个爽文就能洗白这一切，LMAO
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官方正式开源 Asimov 1 运动策略的训练和评估代码
现在，你可以在仿真环境中训练策略
然后，将其部署到真实机器人上……
以下GPU即可：
· NVIDIA RTX A6000
· NVIDIA RTX PRO 6000
· NVIDIA RTX 4090
· NVIDIA RTX 3090
源代码：
github.com/menloresearch/isa…
机械 CAD 、PCB设计、MuJoCo / URDF 仿真：
github.com/menloresearch/asi…
3D模型：
static.asimov.inc/asimov/v1/…
BOM表：
docs.menlo.ai/asimov/1/overv…
输入邮箱后获取
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Lukas Ziegler
正在发生的 AI 副业项目
grok bot 直接砸现金激励模板创作者
且看 muse 后续怎么接招
𝕏 just launched a new Grokbot Template Rewards program
Creators can now build Grokbot templates, share them on 𝕏 and may earn rewards when people actually use them
• Invite-only pilot
• Rewards determined every 2 weeks
• Usage + repeat usage matter
• Likes and impressions don’t determine payouts
• Payments go directly to X Money
• Completely separate from Original Content Rewards
The pilot is starting in the U.S. and is expected to run for roughly 2 months
This is basically 𝕏 starting to reward people for building useful AI workflows, not just content
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Junzhe (JJ) He
HF 官方不在中国市场销售Microduck是明智之举，四周之后 Microduck 本土平替版本已现身
这一个月，pollen robotics 几乎把地表的 Dynamixel XL330 一扫而光
连国内著名的海鲜市场都很难买到
设计师 @matth_lapeyre 在深圳工厂晒着图发非官方致歉声明
个人开发者被逼无奈，熬夜采用本土飞特舵机平替之
在社交平台上，目前已有众多爱好者带microduck出门逛街
而官方的机器鸭，预计圣诞节时能相逢就算很幸运的了
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业余人士用 Opus 5.5 先耗 59% 的周额度（200美刀款），再烧1874.4美刀
生成一个3D热带岛屿
动态细节拉满，美不胜收
AI 在生成 Three.js 项目方面简直无敌
源代码：
github.com/dgreenheck/tidewa…
Dan Greenheck
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Taylor Swift 才是超级个体、增长黑客
公域建矩阵，通过高质音乐+人格化IP沉淀亿级高净值粉丝。
绕过中间商，为自建DTC独立站引流。
再以24小时限购手法制造FOMO情绪，实现0抽佣电商变现。
I’ve been impatiently waiting to tell you that my brand new single “Patient Zero” will be out on September 25 (!!!!!!!!!!!!) and it’s available to pre-order now at store.taylorswift.com for 24 hours. 0️⃣0️⃣0️⃣0️⃣
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如果你暂时没有多余的电脑运行 Omarchy
体验 Omarchy 的最佳方式：
把她安装在一个 USB 3.0 的U盘上
这样，你就能充分感受到她的美
之后便可以随时来回切换操作系统
windows 是工作，omarchy 是生活
Over FOUR THOUSAND Omarchy plugins have been published! Along with countless more created just on people's personal machines. The agentic OS that turns into whatever you want it to be is finally here.
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Eidon AI 决定退出，并将两年来所有有价值的成果开源
两年前，他们推出一款游戏化的多模态数据采集应用。一年后，转型进入机器人数据领域。
现因运营和技术路线选择问题，决定退出。
@theSamPadilla 给考虑在机器人数据领域创业的同学，总结了几项经验教训，供参考：
· 尽可能降低物流成本。
· 为数据收集者制定明确的激励措施。
· 选择困难的事情，难度就像护城河。
· 要有明确的退出数据行业的道路。
· 尽早投入时间和金钱建立人脉关系。
· 获取样品并迅速进行推广。
· 永远不要签署数据独家协议。
· 回馈社会。
所有成果开源：
● Eidon手套：github.com/Eidon-AI/eidon-gl…
● Eidon追踪者+白皮书：
github.com/Eidon-AI/eidon-tr…
drive.google.com/drive/u/5/f…
● Eidon Sim（模拟环境）：github.com/Eidon-AI/eidon-si…
● 追踪器+第一视角视频数据（约 1200 小时）：huggingface.co/datasets/eido…
huggingface.co/datasets/eido…
●仅视频数据：huggingface.co/buckets/eidon…
总结全文：
nitter.net/theSamPadilla/status/2…
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yishan retweeted
太牛逼了！Hugging Face 这周跑出一匹黑马，还是同时跑赢两个赛道的那种
语音识别 Trending 榜第一，压着 OpenAI 的 whisper-large-v3、NVIDIA 的 Nemotron、阿里的 Qwen3-ASR。翻译 Trending 榜第一，压着腾讯的 Hy-MT2、Cohere、Google、Meta 的 NLLB。两个第一都是同一家中国公司，网易有道，很多人印象里还是那个做词典的。模型叫 R2T2 和 T3PO，一个听，一个译，全开源。榜单截图我今天截的，还在第一。
一家原本在学习场景出挑的公司，在 HF 上把两个垂类做到第一，这事本身就值得点开看看。但我更想知道它到底强在哪，所以没在 GPU 上跑，把两个都塞进了一台 M1 Pro 的 MacBook，不联网。把我自己以前的口播按真实时间喂进去，中文实时上屏，英文每说完一句就跟出来。视频里的每个数字都是这台机器上的真实数字。
先说我最在意的一件事
同一段我自己的口播，8.6 秒，每 640 毫秒出一次结果。左边 Whisper 走"每次把收到的音频整段重解一遍"的伪流式，13 步里改写了 7 次，屏幕上已经显示的 93 个字被重写过，"见面了"变成"在这边了"又变回来，最后一句停在"全程媒介一找"。右边 R2T2 是 0 次改写，提交出来的字一个没动过。
更有意思的是 8.32 秒那一帧。R2T2 内部其实已经猜出"全程没接"，但它只提交了"全程"两个字，把"没接"压着没放。0.6 秒后证据够了，提交的是"没截"，对的。它不是猜得慢，它是知道这一刻不该猜。
为什么我在意这个。给人看字幕，闪一下无所谓。但这段文字如果是喂给下一个模型的，比如同传、比如一个要执行动作的 Agent，前面的字一改，下游就得撤销自己刚做的判断。视频第三段就是这条链路，R2T2 每提交完一句，原文直接交给 T3PO，中间没有人工，也不用等整段说完。因为 R2T2 给出来的字不会再改，T3PO 拿到就能翻，翻出来的英文也不会再改。
热词那段也值得看。不给上下文的时候，它把 Codex 写成 codet，Excalidraw 写成 escalator，无限画布写成无线画布。给一行热词之后三个全对。但我的名字"雨哥"，热词给了，离线模式还是写成"宇哥"，流式那一遍倒是对了。同音人名是最难扳的一类，别指望热词包治百病。
几个要说清楚的地方。
一，R2T2 是在 Qwen3-ASR 1.7B 上做的，方法在数据构造和一个叫 Longest Stable Prefix 的训练范式上，技术报告还没出。
二，Mac 上跑的是社区 audio.cpp 的移植版，9 月 19 号刚合进主仓库，brew 装的二进制里还没有，得自己编。这版每一步都重编码整句音频，句子越长越慢，M1 Pro 上 640 毫秒步长能跟上实时，官方 GPU 路线是 160 毫秒。
三，ASR 加 14B 同传同挤一块 M1 Pro 的 GPU。我一开始让 T3PO 边听边探测，结果它把 GPU 吃满，识别反而被拖到落后 3 秒。改成识别优先、每句提交完再交给 T3PO，识别回到实时，英文在每句说完后两三秒整段出来。T3PO 本身支持逐字喂、边听边译，但那需要两张卡，不是一台笔记本能同时伺候的。
四，代码 Apache 2.0，权重是网易自己的 Model License，商用前看一眼。
只增不改这条路线 R2T2 不是第一个走的，Nemotron、Voxtral 都在做。它把这条路线的准确率追到了接近伪流式和离线的水平，然后开源了，这是我觉得它值得开源社区接住的原因。
过去两年大家盯着中国开源模型的目光都在通用大模型上。这次是两个垂类，实时语音识别和同传，分别把 OpenAI、NVIDIA、Google、腾讯的模型压在榜下，而且是一家平时不怎么在这个圈子出声的公司做的。垂类这条路，中国公司是真能跑到第一的！
两个模型都开源了，代码和权重在这：
R2T2 语音识别
GitHub: github.com/netease-youdao/Co…
Hugging Face: huggingface.co/netease-youda…
T3PO 同传
GitHub: github.com/netease-youdao/Co…
Hugging Face: huggingface.co/netease-youda…
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MAX
下一步重点 —— 特斯拉机器人上海工厂
BREAKING: Elon Musk on Tesla’s Shanghai factory in his new interview with CCTV Finance:
“China just has a very strong inherent ability to do manufacturing well, and this has been true not just in present days. I mean, to be totally frank, the magic of Tesla Shanghai is because of Chinese. What we have is the Tesla China team is just incredibly talented, and hardworking, and trustworthy.
The quality is excellent, and the efficiency is excellent. So the Tesla Shanghai factory is a gem, and it's beautiful.”
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重磅消息，@asimovinc 正式宣布：
Asimov 1 的运动控制策略和强化学习训练代码即将开源
给他点个大大的赞！！！
开源人形机器人迈入软硬件全栈闭环的可复现时代
之前，Asimov 1 已经公开了CAD图纸、BOM成本表、PCB设计以及MuJoCo/URDF仿真模型。
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