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1:12EN → 简体中文赞助内容:了解 Higgsfield 图像与视频 APIMatthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 通过真实视频与 AI 视频的对比,介绍 Higgsfield 的模型目录及按生成计费的 API。
31:39EN → 简体中文头骨早已是那只缸:Max Hodak 谈恢复视力主持 Sarah Guo, Elad Gil黄斑变性导致失明的患者戴上激光投影眼镜,能读书,也能做数独,因为视网膜下的一块芯片正把视觉信号送回大脑。
0:55EN → 简体中文使用 Claude 和 Higgsfield 生成 AI 短视频Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示一个创意视频提示词,并介绍如何将 Higgsfield 连接到 Claude。
4:18:22EN → 简体中文每个周期都重要:解码几乎全网视频的志愿者们嘉宾 FFmpeg · 主持 Lex FridmanLex Fridman 与 Jean-Baptiste Kempf、Kieran Kunhya 谈 FFmpeg、VLC、手写汇编,以及 YouTube、Netflix 和火星车背后那群没有报酬的人。
1:57:29EN → 简体中文前沿视觉模型得分 12.5%:Joseph Nelson 谈计算机视觉的真实水位线主持 Nathan LabenzRoboflow 的首席执行官向 Nathan Labenz 解释,视觉为何仍落后于语言,如何把 SAM 3 蒸馏成温布尔登可用的边缘模型,以及美国为何几乎从未在开源视觉上领先。
0:27EN → 简体中文Genie 3 与提示生成游戏的前景Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 讨论根据提示生成的互动世界,并展望它们在电子游戏中的未来。
11:31EN → 简体中文探索 Google Project Genie:用 Genie 3 生成互动世界AlexAlex 测试生成的赛道、外星建筑和云端景观,展示这一原型的创作可能与控制局限。
1:20EN → 简体中文LTX-2 将开放权重的音视频生成带入本地工作流Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 讨论 NVIDIA 的 ComfyUI 演示、创作控制能力,以及本地视频生成的前景。
2:12EN → 简体中文NVIDIA Alpamayo 与合成数据对自动驾驶的潜力Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 讨论 CES 2026 的发布,并解释模拟驾驶场景为何可能帮助开发者训练自动驾驶系统。
38:21EN → 简体中文一个周末做出的网络摄像头,如何看见每年 900 亿英里的路况Samsara 的 CEO Sanjit Biswas 谈边缘推理(edge inference)、杂乱的道路数据,以及为什么物理 AI(physical AI)只有装机落地才算数。
1:58EN → 简体中文GPT-5.2 发布:基准测试、演示与 API 定价Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 OpenAI 2025 年 12 月的发布公告,介绍部分评估、产品演示以及相对 GPT-5.1 的成本上涨。
1:02:19EN → 简体中文顶级视频模型的半衰期是 30 天,fal 却照样同时跑着 600 个模型fal 的创始人向红杉资本解释:为什么生成式视频是一个受算力制约的问题,而大语言模型公司一直低估了它;以及为什么他们不让任何客户只绑定一个模型。
1:00:26EN → 简体中文每天七百万条视频,老用户回来后多半在创作OpenAI 的 Sora 2 负责人们谈扩散 Transformer、会从篮板反弹的物理效果,以及一个专为对抗无脑刷屏而设计的信息流。
28:27EN → 简体中文Sora 2 实测:人物客串、镜头调度与视频生成错误Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 查看早期 Sora 2 片段,测试人物相似度、手部动作、运动、图形和物理效果,并指出生成场景出现的问题。
10:50EN → 简体中文Sora 2 早期演示:生成视频、声音与人物客串Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 观看发布示例并试用早期网页和移动端应用,既注意到画面的真实感,也发现了一些瑕疵。
9:45EN → 简体中文Matthew Berman 评析 Gemini 图像模型 Nano Banana 的首批反响Matthew Berman · Forward Future早期创作者将 Google 的图像编辑器与 3D 和视频工具结合使用,同时也发现了生成结果中的错误、局限和安全问题。
27:40EN → 简体中文Seedance 1.0 与 Veo 3:一次非正式文生视频对比Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 通过体操、动作、动画和奇幻场景,比较画面质量、运动表现与提示词遵循程度。
35:47EN → 简体中文李飞飞的新赌注:没有空间智能,AI 就不完整主持 Sarah Guo, Elad Gil这位 ImageNet 先驱向 Sarah Guo 和 Elad Gil 讲述了 World Labs 为何要打造三维生成式基础模型,以及为什么语言只是拼图中的一块。
53:51EN → 简体中文Veo 3 打败 Veo 2 拿下第一,谷歌 Labs 说第二章刚刚开始谷歌 Labs 的三位负责人讲述了生成式摄像机、在后台运行的电脑操作智能体,以及为“一个听众”量身调整知识的笔记本。
26:01EN → 简体中文测试 Veo 3:逼真的视频、生成音频与物理效果的失败Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 和一位合作者通过街头采访、电影场景、视觉谜题和剪辑短片测试 Google 2025 年的视频模型。
9:10EN → 简体中文用 Blender 和 ComfyUI 引导 AI 图像生成Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示 NVIDIA RTX 蓝图如何将简单的 Blender 场景和文本提示词转化为生成图像,涵盖安装与结果调整。
16:02EN → 简体中文Runway Gen-4 示例:电影感运动、风格与可见错误Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾早期生成片段,赞赏其视觉细节,同时指出生硬的互动和不一致的物理表现。
17:03EN → 简体中文Matthew Berman 探索 GPT-4o 图像生成及其局限Matthew Berman · Forward Future从动画预告片翻拍到信息图和界面示意图,早期示例展示了创作可能性,也暴露出仍然存在的错误。
6:44EN → 简体中文测试 DeepSeek Janus-Pro 的图像理解与生成能力Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 借助赞助商提供的云 GPU 演示,用图表、表情包和图像提示词测试这款 7B 多模态模型。
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