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才输入两个提示，我就用完了20倍套餐每周用量的40%……全程只花了30分钟。不确定我是否还能继续使用。

我目前的领英动态简直是太离谱了。我动态里 90% 的帖子（我觉得我都没夸张）都来自那些把自己的头衔改成“人工智能思想领袖 | 人工智能原生 | 思想教练”之类的联系人。他们每天都在发关于大语言模型/代理智能的东西。最糟糕的是，他们从不发“嘿，看看这个很酷的东西”，而是说“如果你不这样做，你就是会被时代抛弃的恐龙。” 其他常见的内容是重复“AI 影响者”的博客/推文内容，并配上诸如“Boris McAI 说软件工程已死。以下是他的五大理由。”之类的陈述。 加密

随着人工智能在实现层面变得越来越强大，人类似乎可以将精力集中在“构建什么”上。 您认为情况会是这样吗？计算机科学的重点也会随之改变吗？

构建一款可在您的设备上运行的产品，它能理解您的工作并自动为您更新 Jira 任务。所有数据均保留在您的设备上，不会离开。

我正在为视频创作、图像特效和视觉合成构建一个专门的动态图形和视觉特效（VFX）语言。 最近，生成式AI领域给了我很大的启发。除了扩散模型，影响我的项目之一是RemotionJS。我个人认为，二维（2D）可以创造几乎任何东西，甚至可以产生三维（3D）的感知，因为归根结底，我们是通过二维屏幕来体验一切的。 我相信扩散模型会越来越好，但我同时也认为在可预见的未来，它们可能无法实现像素级别的完全可调性。因此，我认为“代码即视频”（video as code）仍然是一条独立且重要的未来发展道路。 但为什么要创建我自己的领域特定语言（DSL）呢？ 当我尝试其他“代码即视频”工具时，我发现用户仍然需要理解一些编程概念。虽然不多，但足以造成障碍，特别是对于非技术用户。这让我思考如何让非程序员也能更轻松地进行视频创作。最终，我决定尝试创建一种专门用于视频创作的语言。 以下是我的一些设计目标： 1. 让用户更容易学习，其概念更接近于After Effects等工具。 2. 使其与大型语言模型（LLM）生成兼容。 3. 使其可调：LLM可以通过自然语言处理大的改动，而用户可以微调诸如x、y、z坐标、时间以及其他组件等细节。 4. 使其与SVG兼容，因为SVG是动态图形的基础之一。 5. 使其可在任何地方使用：Windows、macOS、Linux，甚至任何带有浏览器的电脑或手机。 6. 使用Rust作为DSL/运行时，以确保内存安全并降低应用程序崩溃的几率。 7. 先从小目标开始：只专注于小型视频和视频创作，而不是试图支持所有功能。 8. 允许用户复制代码并粘贴到任何地方。即时预览有助于减少障碍。 基于这些目标，我创建了MotionLoom。它可以在浏览器中以WASM形式运行，并且也设计为可在原生应用程序中使用，以及作为次要目标，从终端使用。 这是一个简单的“Hello World”示例。它创建一个

我是一名独立开发者，过去七个月一直在开发这个项目，现在需要一些反馈。 Bais 从广泛的来源聚合新闻报道，并综合一篇聚焦于所有来源重叠报道的文章。其目标是提供一个以事实为先的叙述，同时消除叙事偏见和情绪化语言。 欢迎任何反馈，谢谢。