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Our team built a playable 3D Wizard Chess game from scratch with Gemini 4 Argon using Google Antigravity in the Gemini app for Mac.
Coordinate a multi-agent Blender workflow to model, design, and deliver fluid, real-time animations so you go straight from idea to play.
🤖 Made with AI
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梁圣大肥鱼AI视频制作教程来了😋
00:00–01:48|从人物资产卡开始:整体流程介绍,以及人物资产卡的制作。
01:48–03:57|拆解原片,准备参考素材:Codex 分镜、换人参考图与长镜头分段。
03:57–05:33|提示词与双 DGX 生成:MiniMax H3 工作流、提示词组织和双机生成。
05:33–07:10|核对、合成与工作流沉淀:检查生成结果、拼回完整成片,再积累可复用的经验。
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但身价百亿、前 Scale AI 创始人兼现任 Meta 首席 AI 官的 Alexandr真的是个天才,曝光了千亿软件帝国 Palantir 最隐秘的增长武器。
他在视频里极其冷峻地撕开了商业世界最残酷的一层窗户纸:
在真实的企业级市场里,更好的产品依然会输得一败涂地,因为客户脑子里的认知,往往比冰冷的客观现实还要真实。
他爆出了一个千亿巨头 Palantir 隐藏多年的核心秘密。
Palantir 之所以能把全美最挑剔的军方、政府和巨头企业吃得死死的,
是因为他们从骨子里就没把自己当成一家纯粹的软件公司,
而是把自己定义成了一家剧团加软件公司的混合体。
甚至在很长一段时间里,Palantir 会给每一个刚入职的新员工直接发一本专业的演员表演指南。
他们教工程师和销售的不是去死背技术参数,
而是如何像舞台上的顶级演员一样去塑造气场、传递坚不可摧的信念,以及如何在走进会议室的第一秒就彻底接管客户的大脑。
这段话之所以让我印象深刻,是因为它彻底刺穿了技术人最容易陷入的自嗨陷阱。
大企业和政企客户的决策者,绝大多数根本不会亲自钻进你的服务器里去查单元测试和代码架构。
他们面对的是巨大的采购风险和自身的前途绑定,
他们买的从来不只是软件那几行代码,而是一整套安全感、掌控感和不可动摇的信任光环。
如果你空有一身好技术,却根本不懂得如何重塑客户的认知,
你在谈判桌上就会被那些气场强大的对手降维打击。
对方带着顶级的叙事和强大的气场走进来,在客户脑子里种下了我们才是上帝礼物的认知,
而你抱着几张性能对比表格坐在角落,连说话都在结巴,
那一刻,你的技术再好,在商业战场上也只是毫无意义的纸面数据。
Alexandr 也极其清醒地补了一刀:
这不是教你去搞虚假宣传和诈骗,交付真实的产品价值是你的底线,
但认知塑造,是你在做出好产品之后必须修炼的黑魔法。
做出一流的产品只是拿到了进场的门票,
而学会如何把你的价值装进别人的大脑,才是决定你能否在商业牌桌上赢走一切的胜负手。
大家在平时做项目、谈业务或者职场汇报时,有没有吃过技术明明比别人好却输给了别人会包装的亏?
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My buddy who works in CAD said AI isn't good enough for him yet.
I took that as a challenge and wanted to prove to him this is a limitation of CAD tools, not the models.
3 beers later, we decided to try something out. Personal CAD software that builds CAD models.
I'll let you be the judge...
吃鱼要吃第一口,聪明人已经在用Qwen-Image-2.1生成 NSFW 图像、起号搞 AI 网黄赚美金 了😂
以前用 SD/FLUX 做擦边人设,不仅被官方审查卡死,换背景边缘还发绿发虚
Qwen-Image-2.1 已经到了以假乱真的地步了,并且你可以用极低成本跑通:本地可以用 GGUF 无审查版本 ,没有配置的话直接上 32G 云端(1.58元/小时),单张图成本才几分钱
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Made with Opus 5.5.
The doomers said that last song is all part of Claude's evil plan.
They're not wrong.
It turns out Claude really has an EVIL PLAN.
Remade @donaldjewkes' "upping my p(doom)" as a paper music video, end-to-end with Opus 5.5.
6M tokens + ~$65 of image/video generation 👇
🤖 Made with AI
upping my p(doom) – a paper music video (remix)
Remix of @donaldjewkes' original, made end-to-end with Opus 5.5 in Claude Code.
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This video inspired me to really push Opus 5.5 and test its limits.
I followed the general workflow Donald described here and the results are great
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excuse me I must correct the record on this slander
🤖 Made with AI
You guys think @alexandr_wang is underdressed but he's literally flexing on you like crazy lol
There are levels to this
Readers added context they thought people might want to know
None of these clothing items exists. Hermes doesn’t make hunter t-shirts, Loro Piana doesn’t make zipper sweatpants, and Ferragamo doesn’t make high-end crocs. us.loropiana.com/en/ ferragamo.com/shop/us/en/men…
Cool
Opus 5.5 designing LEGO 👀
I asked it to design a Microduck I can build with real LEGO pieces. It:
> designed it life-size using 1113 real LEGO parts
> verified: 3,204 connections, 0 collisions, every step buildable, centre of mass inside the feet 🤯
> made a 141-page LEGO-style booklet (237 steps)
> priced every piece in the browser and prepared the orders on BrickLink
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Seeing a lot of cool applications of GPT 6 Astra so i gave it a go and it kinda blew my mind.
There has been a lot of amazing research recently for real2sim. Going from a single image/video to an interactive simulation environment unlocks evaluation and training capabilities easily (SimFoundry from NVIDIA is a great example, I was waiting for months for the code to be released lol).
I asked Astra to create an environment from a single image to see how good it would do 0 shot and i am 🤯. It even got the color of the liquid so close (although it couldn’t simulate the reaction).
There used to be whole research papers dedicated to getting remotely close to these abilities. Astra can do this 0 shot. Truly crazy times we live in.
国外一个老哥,写了一个详细的用AI做游戏的教程!!
他用 Astra,四天花了15.6亿token做出了一款完整可玩的 3D 游戏 PaperRoute,直接火了。
和之前爆火全网疯传的那个ThreeJS游戏差不多!
游戏有完整街区、主角骑车送报得分、遭遇汽车和恶犬、天气系统、玻璃破碎、排行榜,甚至还有一个可以骑车训练的公园。
他这套工作流里,一个非常重要的原则是:
先把游戏做得能玩,再考虑把它做得好看。
最开始只给 Astra 一份非常简单的需求和一张参考图,先把骑车、转向、扔报纸、得分和关卡结束这些核心机制跑通。
等核心玩法稳定以后,他才开始处理美术方向。
最值得学习的是,他把整个项目拆成了两条独立工作流:
一条负责游戏机制,一条负责美术和 3D 资产。
转向手感、碰撞恢复、恶犬追逐、手机操作,一个问题对应一个 Prompt、一次浏览器测试和一次代码提交。
房屋、树木、围栏和邮箱,则让 Astra 编写 Python 脚本,交给 Blender 在后台生成模型并导出 GLB。
哪部分除了问题,就可以更准确方便的调整。
对于角色,老哥建议不要和 AI 死磕。
Astra 做房屋和简单道具很强,但做出来的主角像个木偶。
他后来直接改变思路:
先用 ChatGPT 生成角色概念图,再转成 3D 模型,最后让 Astra 负责减面、绑定骨骼、适配自行车和修复服装。
这样一套连招,出来的效果一下就能用了。
这也说明现在做 AI 项目,最重要的能力已经不是迷信某一个万能模型,而是知道:什么任务应该交给什么工具。
所以不要再迷信那些“一句话做出完整游戏”。
AI时代,模型越来越强,真正值得学习和强化的,是如何拆分任务、建立测试、隔离实验、反复看结果,再把一个能跑的 Demo,一点点磨成真正的作品。
这篇教程把每一步、每次迭代、每张渲染图和真实成本都公开了。
别的不说,这套方法真的非常值得收藏!!































