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用 AI 做视频的同学总有这样的痛苦：提示词也不是没认真写，运镜方向、人物走位、画面构图交代了一大段，但模型给出的画面总是差着一截，运镜偏了几十度，人物走到中途消失，镜头速度前半段稳后半段飘。
我是作为坚持媒体老师需要实践的操守，真的看了这部电影的，不然我就不写了
ScienceDiscovery 是基于 Agent OS（JiuwenSwarm）开发的一款面向跨学科、全流程科研场景的一站式 AI 工作台，解决科研场景面临的工具碎片化、大模型科研幻觉两大痛点问题，打造 AI 辅助科研新范式，加速科学发现，广泛应用于各行各业。
随着视频扩散模型能力不断提升，从单张图像出发、按照用户指定的相机轨迹生成新视角视频，正在成为 World Modeling 的重要技术路线。
图像生成模型正从「会创作」转向「可操作」。
8 月 13 日，DeepSeek 开源 Agent Harness dsh，将 “Harness” 这个原本更偏工程语境的概念，推到了整个 AI 行业讨论的中心。
当下，几乎所有人都在押注更大、更聪明的 AI 模型。但 AI 的下一个核心护城河到底是什么？最近，a16z 发布了一篇深度文章——《下一个 AI 护城河并非更优的模型》（The Next AI Moat Isn’t a Better Model）。
玩 AI 视频有一段时间了，经验说不上多，但有一件事我算是想明白了：提示词这条路，走到头也就那样。
过去两三年里，不少在亚马逊上自助出版的作者陆续注意到：书还是那些书，读者好像也没有变少，可自己的收入倒是越来越少了。
2026 年 5 月 20 日，OpenAI 发了一条公告，震动了整个数学界。