Clueso 用智能体自动化企业视频制作
企业视频正悄然成为 AI 领域最大的市场之一。 不是那些花哨的短片，而是日常内容：入职培训、客服支持、员工培训、产品发布。 @clueso 正全力投入这一方向。其智能体用浏览器智能体录制屏幕，撰写脚本，添加配音和动态图形，最后交回一个仍可在完整时间线编辑器中编辑的视频。 使用它的团队报告称生产力提升 5 倍，制作成本降低 80%。
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马斯克称赞 Grok Bot 视频讲解用例
很酷的 Grok @Bot 用例
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fal 推出 Reframe，可在不裁剪的情况下改变视频画幅
fal 发布 fal Reframe，可在不裁剪、不重拍的情况下改变任意视频的宽高比。该功能由 H3 Max 驱动，在保留原始画面、时间节奏和音频的同时把场景扩展到原画幅之外，支持竖屏转宽屏、9:16 转 1:1 等比例转换。
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Gemini 4 Argon 可将视频或摄像头画面变成可演奏合成器
Google Gemini 宣布 Gemini 4 Argon 能把视频或摄像头画面重新想象成可演奏的合成器。用户可在 Canvas 中快速搭建交互式音频应用，设定氛围后把摄像头当作乐器来演奏。
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Google 用 Gemini 4 Argon 将人类视频转为训练仿真，让人形机器人学会投沙包
Google AI 表示正在探索用 Gemini 4 Argon 加速 Google 内部研究，其中一项测试是用人类完成趣味任务（如投沙包）的视频自动生成训练仿真，而不再完全依赖人工编程。研究团队展示了人形机器人学习这些视频、运行仿真并掌握投沙包任务的过程。
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ComfyUI 发布 Nvidia VFX 节点，支持视频超分、插帧与 SDR 转 HDR
ComfyUI 发布 Nvidia VFX 自定义节点，把 RTX 视频特效搬进 ComfyUI，模型随节点附带并在本地 RTX GPU 上运行。RTX Video Super Resolution 节点最高支持 4× 超分或输出至 8192 px，含 19 种模式；Frame Generation 节点支持 2× 到 16× 插帧；Video HDR 节点把 SDR 转为 BT.2020 HDR，峰值亮度可在 400 到 2000 nits 间调节。此次更新还改进了 EXR 支持，Save Image (Advanced) 默认写出 half-float 16-bit EXR，并可为 EXR 附加 JPEG 预览。
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Suno 博客资源页：侧链压缩、压缩器原理与歌曲短视频制作教程
Suno 博客资源栏目汇总了多篇音乐制作教程，包括 Chris Mayes-Wright 的《Sidechaining Makes Your Music Pump》和《What Does a Compressor Actually Do?》，以及 Katelynn Kyker 的《How to make short-form content for your songs》。另有幕后栏目记录 Nina McNeely 为 Braylon Browner 和 Banoffee 完成两支拍摄的创作过程。
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Kling 4.0 如何打造爆款 AI 音乐视频
如何做出一支让人热议的 AI 生成音乐视频？👀🎬 PROMPTR Studios 创意总监兼联合创始人 Simon Meyer 提前获得了 Kling 4.0 的使用权限，用来测试它的新能力。他创作的这支音乐视频走红，观众都想知道他是怎么做到的。 在本期 Creator Off Script 中，Simon 拆解了他的创作流程，分享了他如何让 AI 素材显得真实，并揭示了他印象最深的 Kling 4.0 功能。
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The Information 报道：影视创业公司洽谈深度接入 OpenAI 已关闭的 Sora 视频模型
The Information 报道，一家面向影视创作者的创业公司正与 OpenAI 洽谈深度接入已关闭的 Sora 视频模型。该公司由 Jeffrey Katzenberg、前 Sora 研究负责人 Bill Peebles 和前 Dropbox CFO Sujay Jaswa 共同创立，名称未披露。讨论中的条款允许该公司大幅定制 Sora 并销售基于其构建的软件，OpenAI 将获得未披露的股权。
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Dan Shipper 用 muse wonder 生成个人基准视频
我用 muse wonder 做了一个视频来解释个人基准…… 这个嘛，还挺粗糙的 有意思的是，它到目前为止所有视频都是用澳大利亚口音解说的。解读就留给读者了 https://t.co/OULxzZFCxt
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Muse Wonder 与 Muse Code 接入 fal 生成图像视频
Muse Wonder 和 Muse Code 接入 fal 后，生成图像和视频的效果更出色。 观看我们的最新 YouTube 视频了解方法！
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InternLM CapRL：用强化学习提升密集图像与视频描述能力
InternLM 发布 CapRL 系列密集描述模型，用强化学习替代传统监督式描述模仿，以 QA 效用作为可验证奖励。CapRL-Qwen3VL-2B 在描述任务上超过 CapRL-Qwen2.5VL-3B 和 Qwen2.5VL-72B，CapRL-Qwen3VL-4B 性能进一步提升。CapRL++ 将框架扩展到视频，CapRL-Video-4B 基于 Qwen3-VL-4B 训练，支持带时间戳的视频描述。
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World Labs 完成 10 亿美元新融资，首款产品 Marble 可从图像视频文本生成 3D 世界
World Labs 宣布完成 10 亿美元新融资，投资方包括 AMD、Autodesk、Emerson Collective、Fidelity Management & Research Company、NVIDIA 和 Sea 等。公司表示将加速推进空间智能使命，构建世界模型，应用于叙事、创意、机器人、科学发现等领域。其首款产品 Marble 支持任何人从图像、视频或文本创建空间连贯、高保真且持久一致的 3D 世界。
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World Labs 发布 World API，用文本、图像和视频生成可探索 3D 世界
World Labs 发布 World API，开发者可通过该公开接口调用其多模态世界模型 Marble，从文本、单图、多图、360° 全景和视频生成可导航的 3D 世界。世界生成以异步方式运行，无需专有工具，生成结果可在浏览器渲染、导出到其他工具或接入交互系统与仿真管线。该 API 已用于游戏与沉浸式媒体、机器人仿真（可接入 NVIDIA Isaac Sim、MuJoCo、RoboSuite）以及建筑设计等场景，并通过 World Labs Platform 提供 API key 管理、用量计费和文档。
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World Labs 发布世界模型 Atlas，原生支持文本、图像、视频与 3D
World Labs 发布下一代世界模型 Atlas，这是一个从零预训练的多模态自回归扩散 Transformer，原生处理文本、图像、视频和 3D，所有输入被组合进共享的空间上下文。Atlas 支持像素级相机控制的图像与视频生成，可输出最长 1 分钟、1440p 的视频，并能从 1 到上百张输入图像重建真实场景，生成点云或 3D Gaussian splats。官方称其在相机控制生成和稀疏视图 3D 重建两项任务上优于专用模型，目前面向部分合作伙伴开放早期访问，并将用于 Marble 等后续产品。
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FireRedTeam 开源 AI 视频剪辑智能体 FireRed-OpenStoryline
FireRedTeam 开源 AI 视频剪辑智能体 FireRed-OpenStoryline，通过自然语言交互、LLM 规划和工具编排把手动剪辑变成意图驱动的导演式创作，采用 Apache-2.0 许可。项目支持智能素材搜索与整理、脚本生成与 Few-shot 风格迁移、BGM 与配音字体推荐、对话式精修，并可将完整剪辑流程保存为可复用的 Style Skill 以批量套用。仓库内置 openstoryline-install 和 openstoryline-use 两个 Agent Skills，可接入 OpenClaw、Claude Code 及兼容 Agent Skills 格式的其他智能体。
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企业视频自动化初创公司 Clueso 融资 1000 万美元，用 AI 智能体取代人工制作流程
企业视频自动化平台 Clueso 完成 1000 万美元 A 轮融资，由 Dharana Capital 领投，Founders Fund、Neotribe Ventures、Y Combinator 和 f7 Ventures 参投，累计融资超过 1200 万美元。Clueso 用自主 AI 智能体操作真实软件界面抓取素材，自动生成脚本、配音、动态图形并支持后续修改，还通过可自更新的 Clueprints 保持品牌与内容同步。Zendesk 称使用后视频制作成本降低 80%、生产力提升 5 倍以上。
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Anthropic 发布 Transformer Circuit 早期研究视频
Anthropic 在 Transformer Circuits 页面发布了几段视频，记录团队早期尝试逆向工程神经网络的非正式思考，定位类似研究组会议上的早期结果分享。团队强调这些想法非常粗糙、可能存在错误，且其思考已大幅演进，前几段视频已被更完善的论文《A Mathematical Framework for Transformer Circuits》取代。
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Google 研究多智能体框架实现连贯长视频生成
Google Research 提出一套统一的多智能体框架，用于自动生成时间上连贯的长视频叙事，缓解现有线性流水线中的身份漂移和级联失败问题。该框架以 Gemini 和 Veo 为底座，包含 AI video co-director、CANVAS、A²RD 和 VQQA 四个部分，分别负责创意编排、视觉分镜、长时生成和闭环优化。评估显示，AI video co-director 在 GenAD-Bench 上取得 81.4 的峰值质量分，A²RD 可生成十分钟长视频并保持角色与环境一致性。
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UCLA 光神经网络处理器可并行检测 15 路 deepfake 视频，准确率 97.79%
UCLA 团队研发出一款光神经网络处理器，利用光的物理传播在一次光学 pass 中同时分析 15 路以上视频流，对 Celeb-DF 视频的平均检测准确率达 97.79%，灵敏度 99.86%、特异度 95.72%。该系统将轻量数字编码器与无源光学解码器结合，增加两层衍射层后准确率提升约 6.8%，对 Google VEO-3 生成视频仅需少量微调即达 94.80% 准确率，并具备抗黑盒与白盒对抗攻击能力。
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