2026年9月5日星期六

AI 降低了创造的门槛,B 站则想放大创造的回声

坚持 1 晚通宵,烧掉 2 亿 Token,用上 3D 打印,掏出 4 千账单,购置 512GB 内存 Mac Studio,Vibe Coding 到 6 神无主,7 荤 8 素,最终获得 0 个用户……

不少人雄心勃勃发现有了 CodeX,WorkBuddy 仿佛有了愿望实现机一样可以圆自己一个产品梦,但最终发现做产品只是产品梦里最简单的部分,因为,找用户,迭代产品,推广产品往往比做产品更难。

如果说普通人用 AI 做出产品的成就感是 100 的话,那么这个产品能被数万人数十万人用到玩到期盼到,再有热心且有洞见的用户参与产品完善和迭代,最后还能获奖拿钱乃至商业化,那这个成就感就可以成百上千倍的增加了。

「build in bilibili · AI 创造公开赛」的获奖者,现在就是这样的人。

震撼其他人的 AI 创造,必须先震撼自己

B 站用户「电烤皇带鱼」只看视频不发视频长达 14 年,在这里他的身份主要是内容消费者,不过他最近变成了内容的创作者,他上传了 2 条视频,总计 5 分 10 秒,获得了 496 万次播放,有如此反差数据不是因为算法的眷顾,也不是因为他是个抽象圣手搞笑天才或者天选视频佬,只是因为他上传了他独立开发的 AI 生成式开放世界游戏《世界之门》介绍视频。

这个游戏刚刚成为了「build in bilibili · AI 创造公开赛」的获奖作品。

与《无人深空》或者《塞尔达传说:旷野之息》这类需要集结大量游戏制作人员,耗时数年的开放世界探索游戏不同,《世界之门》的主要开发人员只有「电烤皇带鱼」一个人,开发时间目前看也不算长,不到半年,主要成本就是 token 成本,每个月大概能烧掉 1500 元的 token。

但《世界之门》带来了开放世界游戏最重要的特性:自由。

因为玩家可以在《世界之门》的任意地方框选位置,创建新的入口和场景地图,并与随机出现的 NPC 进行可以由 AI 定义的互动。

这是是「电烤皇带鱼」最为得意的地方,他告诉 APPSO:

我觉得《世界之门》和《无人深空》这类游戏的区别其实非常大,AI 可以实现每个人不同的想法,比如我是东方 Project (包含有游戏、音乐、漫画、小说、设定集的系列同人作品,菲尔兹奖获得者邓煜亦是东方 Project 爱好者)玩家,那我马上就去创造了东方 Project 的世界,进去之后我就被震撼了,这么多年我终于真的站在了这个土地上面,这个感觉完全不一样。

最大的区别就是,玩家可以在《世界之门》真正实现心中真正渴望的世界。

《世界之门》现在还在进行小规模的测试,没有向所有玩家开放,但它的热度已经远远超过了「电烤皇带鱼」的预期。当他第一次用 vibe coding 实现了自己想象中的世界并置身其内的时候,他说他有了一种「毛骨悚然」的感觉,这种震撼的感觉也会吸引同好,产品 Demo 视频带来几十万的播放是他的预期。

最终的结果是,预期以 10 倍的量级超额完成。

这是 B 站 AI 创造的典型故事:当 CodeX 这样的工具近乎于愿望实现机的时候,B 站的开发者用 AI 工具做出了满足自己愿望和他人愿望的新「愿望实现机」。AI 让创意落地的门槛降低,也让分享的门槛和心理压力降低。

在 B 站成为创作者并非只有视频制作者一条路,当「电烤皇带鱼」觉得自己有足够感染其他人的事情发出来的时候,他就可以成为这里的创作者了,这个契机和转折源于 AI。

AI 已然是 B 站引发共鸣的关键词之一,今年 B 站的 AI 知识内容消费时长同比增长 72%,平台每月观看 AI 内容的用户超过 1.9 亿。用户不仅在这里追踪大模型和 AI 工具更新,还有无数「电烤皇带鱼」这样曾经的 B 站「小透明」找到了在这里成为光亮的方式,开始积极发明和创造 AI 的新玩法,并分享出来。

一个人三个奖,与上万个「一人团队」

今年 4 月 9 日下班后的时间,许多人的朋友圈可能被「SBTI 测试」刷屏了,相比于看起来体系严谨题目繁琐有点道理但其实不多的 MBTI 测试,SBTI 测试看起来就不严谨没有道理瞎胡闹。

但,谁管呢,上班上课已经够累了,下班放学了就做个爱咋咋地的人吧。

「SBTI 测试」是 B 站互动内容发布平台 Toy 上最大的爆品之一,与此同时,一系列的人格测试小游戏在这个平台上发布,B 站 UP 主「扎克鸡」的「游戏人格测试」也是「build in bilibili · AI 创造公开赛」的获奖作品。

对于这种人格测试类产品来说,基于 B 站的 Toy 平台开发和发布有诸多好处,最简单的当然是产品爆了之后不用担心服务器承载不了流量,或者承载了但成本爆炸了。

「SBTI 测试」最开始的测试网址就因为作者发在 B 站的视频火了突然涌入大量用户而宕机,但 B 站自己的服务器可承担的负载就大得多了。

除了「游戏人格测试」之外,「扎克鸡」还有 2 个参赛作品也在这次「build in bilibili · AI 创造公开赛」上获奖,《元气骑士 3D 版》是一款基于 2D Roguelike 像素射击弹幕游戏《元气骑士》的二创游戏作品,最大的创新就是在地图上增加了 Y 轴,使游戏变成了 3D,有了更自由的角度。

并且,依旧是在 B 站 Toy 平台点击链接可玩。

「扎克鸡」的第三个获奖作品是《万梗捏》。

这是一个实在没什么用,纯浪费时间图一乐的作品,不过在 B 站上,图一乐就是最大的无用之用了。《万梗捏》的产品逻辑很简单,就是把牛来,奶龙,大狗叫还有刀盾狗等等互联网 meme 形象做成可以被随意捏弄的橡皮泥玩偶,用户可以捏成各种奇形怪状然后分享出去自己的创作。

当然,里面也埋了不少梗,比如捏牛来要是捏过火了,牛来就会叫一声「妈~妈~」。

《万梗捏》的产品介绍视频播放量超过了 300 万,是「扎克鸡」最火的视频,如果非要剖析它为什么如此之火的话,我想应该是它让抽象的梗,可以变得更抽象,并且还能互动起来了。用户从抽象梗的受众,变成了参与者,用户能够向「扎克鸡」许愿新的游戏形象,也可以分享自己的抽象捏脸作品,甚至不少用户还用抽象作品当头像……

与「电烤皇带鱼」从 B 站的观看者到创作者身份转变不同,「扎克鸡」在 B 站上已经有了不小的粉丝量,在游戏区也相当知名,在参加「build in bilibili · AI 创造公开赛」之前就有不少游戏互动作品和视频发布。

不过不同的是,「build in bilibili · AI 创造公开赛」赛事和 Toy 平台让他省去了找服务器以及找玩家的成本。作品有了玩家,账号有了新鲜的内容,他和自己的 UP 主的身份也因此有了新的连接。

一个人三线作战,三个 AI 创造产品获奖的事情,是一种低概率的必然,截止至 8 月 20 日,「build in bilibili · AI 创造公开赛」吸引了 1.34 万人参与投稿,这里面有约三分之二没有专业开发背景,八成以上参赛者是一人团队,近九成参赛者身份为 B 站素人(万粉以下),过半参赛者开发一个产品的时间在 30 小时以内,成本可以控制下 500 元以下。

把「造」的门槛降得足够低,「创」的包袱就可以足够小。

一个平台可以容得下他的三个 AI 创造作品,有点正经的游戏人格测试,有点好玩的二创 3D 射击游戏,超级抽象的捏脸游戏,这不是一个人的一个想法可以被实现,被看到,能互动,而是一个人的所有想法都可以被实现,被看到和能玩到,能互动。

这里有用户,同好,产品经理和产品需要的所有

「创造」这个词在 AI 时代可以分开来看,「造」的门槛几乎被工具踏平,但「创」依旧是稀缺的能力。

一定程度上,这个赛事,包括 Toy 平台的存在,激活了一部分 B 站用户的创造力和参与感,他们其中有不少人并非传统的视频创造者,但因为 AI 创造产品这件事和「build in bilibili · AI 创造公开赛」而利用视频这个工具来完成产品演示,用户对接乃至后续的产品迭代。

《世界之门》作者「电烤皇带鱼」对 APPSO 说起了从 B 站上的「小透明」变成 B 站创作者的原因:

之前我更多像一个 B 站小透明,因为我觉得自己如果没有什么有意思的东西,就不值得发视频。

知道那天晚上我发现能在《世界之门》里进入我想象中的世界,这个世界,这种互动方式,我真的觉得很有意思。那个时候我的直觉告诉我,要做一个视频分享出来,跟大家讲一下这个事情。

之后的事情才是《世界之门》引发关注,进而参赛。

对于「电烤皇带鱼」来说,B 站的价值在于在这里可以最直观的看到市面上的真实反馈,因为 B 站用户代表了真实大众,他们的反馈决定了想法值不值进一步实现。

同时,这些广大用户当中,也有不少人有真知灼见,通过深入沟通之后能够从这些人获得产品优化的想法。B 站用户的互动意愿会基于想法来展开,并愿意付出精力乃至时间和金钱成本帮助实现。

UP 主「AI 研究室-帆哥」的「AI 助盲眼镜」是大赛里最具人文温度以及技术复杂度的项目之一,这个「AI 助盲眼镜」希望利用眼镜叠加多模态 AI 识别技术,通过语音和震动方式来赋予盲人「视觉」:通过语音和震动来告诉盲人眼前的事物,以及在寻路和找东西时给予提示。

对于一两个人的小团队来说,做出一个能运行想法和功能的演示版本已经足够难了,更难的是,要做出一个盲人真正能用起来的产品。

他们需要克服的困难包括但不限于云端 AI 持续运行的成本过高;高性能元器件和小体积眼镜之间的空间和续航冲突;原有模型只能识别水果饮料等场景类别产品,无法应对复杂现实世界;导航依赖盲道,但现实世界里盲道往往被电瓶车和共享单车占据。

好在得道多助,越来越多的 B 站用户开始参与并帮助了这个项目,「AI 研究室-帆哥」最开始的产品构思多少有一些以正常人揣度盲人的思维,产品逻辑并非无懈可击,但越来越多的人,想法,建议和实际帮助让产品愈发成熟。

为了克服「导航依赖盲道,但盲道经常被占用」的问题,他们修改规则,导航不再依赖典型特征的盲道,而是只要有平整且无明显障碍的区域即可通行。但这意味着视觉识别需要知道平整是什么,障碍又是什么。为此,UP 主「AI 研究室-帆哥」和安徽工业大学的 5 名师生一起,手工标注了上万张图片,让模型能够理解什么是可通行区域。

更多的人,包括许多盲人给出了自己对于产品的建议和期许,还有不少从事 AI 和硬件工作的 B 站用户,愿意开源自己的技术成果来帮助产品进一步完善。

看起来想法奇奇怪怪,擅长搞抽象的「扎克鸡」是新加坡国立大学的材料工程博士生,白天搞科研,晚上搞 AI 和抽象;「AI 研究室-帆哥」之前的职业是设计师没有 AI 专业背景;助盲眼镜视频下面的评论区里,视障人士的数量比想象中多很多……

被用户称为「小破站」的 B 站如今的月活用户已经有 3.71 亿了,其实早已经和「小」没有了关系,但「小」在这里的意思或许是「再小的想法,这里也能找到同好;再小众的群体也,可以在这里对上暗号」。

这里是最容易找到同好的社区。

正是这种大和小的参差和反差,造就了更多的可能性和新鲜感,人们愿意在此献出想法,建议乃至时间成本,精力成本,甚至是技术成果,或者是最简单的善意。

「电烤皇带鱼」的第一次公开做游戏产品和游戏演示视频,就有数百万的潜在用户了;「扎克鸡」一人三线作战,是因为有平台包办了发行平台,有志同道合的用户自行传播,玩梗和互动;「AI 研究室-帆哥」用无私的产品收获了无数的鼓励和许多无偿的帮助。

AI 创造的成就感最开始的原点确实是创造本身,当 AI 创造让更多人快乐,感动,竖起大拇指,鼓起掌,流下泪,吹起口哨,倒吸一口气等等创造各种「wow moment」的时候,成就感就被一次又一次放大了。

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GPT-6 突然全量上线,额度重置再+1,全网实测效果太离谱

就在刚刚,GPT-6 Astra 毫无预警地全量上线。

GPT-6 Astra 已经正式面向 ChatGPT Work 以及 Codex 的 Pro、Enterprise 和 Business Premium 用户同步开放,API 接口也已经全部就绪。

后续,OpenAI「赛博义父」Tibo Sottiaux 也进一步发文称,GPT-6 Astra 也已经向 Plus 和 Bussiness 用户全量推出,并且也再次重置了额度。

不过,即便能用上,额度也是有一定限制的。

200 美元一档的顶级 Pro 套餐,每周只给你 200 条 GPT-6 Pro 的调用机会;100 美元一档的 Pro 套餐,额度直接腰斩到每周 50 条;

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企业端更是严格,Business Standard 套餐每个月竟然只分配了 15 条;即便是昂贵的 Business Premium 套餐,每周也死死卡在 50 条的上限。

开发者这边的升级门槛同样毫不含糊。

OpenAI 官方直接给出了硬性要求:想要接入 Astra,Codex CLI 必须升级到 0.153.0 或更高版本,同时建议大家把桌面端 ChatGPT 客户端立刻更新到最新状态。

虽然门槛这么多,但让全网心甘情愿掏钱的核心原因只有一个:Astra 的实力,确实不太一样。发布 24 小时,由 Astra 生成的案例也已经铺天盖地,且个个效果俱佳。

Astra 学会了「造世界」

以往让 AI 生成 3D 内容,充其量只是吐出一些残缺不全、无法二次编辑的粗糙网格。

而现在的 Astra,是直接在后台操作 Blender、Unreal Engine(虚幻引擎) 以及 Three.js,直接在浏览器里从零构建一个可运行、可交互的三维世界。

开发者 Dan Greenheck 就公开分享了他用 Astra 在浏览器中跑起来的一个 3D 河流场景。

打开网页,整个场景栩栩如生:

奔腾的河水、层叠的瀑布、深潭、岸边的岩石、植被草木,全部带有动态的水面物理流体效果。更离谱的是,Astra 还在旁边顺手做了一整套镜头控制面板与环境光照参数滑块。

作者坦言,如果倒退一段时间用 GPT-5.6 Sol 去磨这套效果,从设计到落地至少需要耗费两周时间;而换成 Astra,几乎在第一次交互时就直接输出了一个能跑的原型。

紧接着,开发者 Tim Jayas 又晒出了一个更加惊艳的海洋模拟器。

不仅有动态翻滚的海浪、随着物理角度变化的阳光折射,还有海平面远处的薄雾与地平线光效。用户拉动参数面板,就能随意在平静海面与暴风雨之间平滑切换。

除了「凭空捏造」,Astra 在三维逆向重构任务上的表现同样令人咂舌。

Sharif Shameem 尝试让 Astra 在 Blender 里复原旧金山著名的艺术宫。

接到任务后,Astra 并没有盲猜,而是自主在网络上检索了大量的历史建筑照片作为拓扑与建模参考,自动搭好几何形体、附上贴图材质,并进行多轮的光照渲染与迭代调整。

尽管中途还需要人类稍作介入,去修正天空偏色和轻微的模型穿模,但这种自主查阅资料再转入工业软件执行的操作逻辑,已经完全具备了初级技术助理的水准。

更有代表性的案例来自 Tom Krcha。

他仅仅给 Astra 投喂了一张老式蒸汽火车的平面设计图,随后模型在 Blender 里直接生成了一个包含 3295 个独立可编辑构件 的高精度三维工业资产。

另一位海外测试者 Bhavy 设计了一场基准测试:让 GPT-6 Astra、Fable 5.1、Kimi K3 和 GPT-5.6 Sol 同时生成「火箭发射升空」的复杂 3D 交互场景。

我也重点实测了 Astra 的空间想象力。

随手给它一张照片,就能让它创建一个 3D 狮身人面像场景。不过嘛,上传照片的精度得足够高,不然生成图片的细节还是差点意思。

把梵高的名画《星夜》输入给它,配合 Three.js 脚本,它竟硬生生将一幅平面的后印象派油画,延展成了一个可以全方位自由穿行的 3D 笔触宇宙;

或者用固定视角推演「泰晤士河两千年演变史的交互场景」,它都能把空间结构和底层代码组织得井井有条。

至于文风方面,我们依旧选择了去年高考一卷的作文题,切题的角度倒是有种「爱你老己」的意味。

游戏行业迎来「AI 制作人」

如果说搞 3D 模型还属于设计圈的炫技,那么在游戏原型开发领域,Astra 掀起的风暴更加剧烈。

硬核开发者「野生の男」做了一个大胆的测试:

他向 Astra Pro 发送了一条简单的提示词,希望在 WebGL 环境下复刻经典主机游戏《铁甲飞龙》第一关的核心体验。仅仅过去了 24 分钟。屏幕前就出现了一个完整可玩的飞行射击原型。

当然,快速生成一个机制原型,绝不等于做出了一款能够直接上架发售的商业游戏。复杂的关卡平衡、精细的美术打磨、底层性能的长期维护,依然需要大量人类专业人员的介入。

但把过去一个团队可能需要折腾几天的基础 Demo,压缩到喝一杯咖啡的 24 分钟内,这本身就是一种实力的认证。
类似的应用正以肉眼可见的速度蔓延:

有人在虚幻引擎中用 Astra 部署虚拟空间,放入由大模型驱动的多个 NPC,运行一段时间后,这些虚拟角色甚至开始自发产生分工与协作行为;

有人敲下几句描述,就生成了像沙盘玩具一样的体素火车交互台,拉杆、轨道变轨、全景旋转样样具备;

至于水下探索、PS1 复古画风的陀螺对抗游戏,更是成了大家随手测试的基本盘。

GPT-6 Astra 的真正野心,是接管人类的电脑

影视视效领域同样被这股浪潮裹挟。

Higgsfield 展示了一条极其流畅的导演级工作流程:

创作者只要负责用自然语言描述画面氛围与情节走向,Astra 会率先在三维空间中完成机位规划、镜头动线与透视构建,随后再把这些结构化数据喂给视频生成模型,输出高一致性的成片。

还有人直接用手机扫了一圈凌乱的办公室,经过 Astra 结合相关工具的一通处理,原本普通的日常场景被迅速置换成了带有电影级质感的专业镜头。

当然,除了性能,GPT-6 Astra 的调用成本也是另一个绕不开的焦点。

GPT-6 Astra 的标准调用价格大约是每百万输入 Token 10 美元,输出 Token 则高达 50 美元。如果选择低延迟的快速响应版本,价格还会进一步上浮。

如果单纯拿单 Token 单价去对比,这无疑是一个相当昂贵的价格标签。

但 Artificial Analysis 披露的深度评估数据,却道出了大模型进化的另一个侧面:在最高推理强度的复杂任务中,Astra 完成同等工程所需要输出的废话 Token 总量,相比过去的模型有了极为显著的下降。

但能力边界被不断推高的同时,安全问题也开始从幕后走到台前。

路透社报道称,今年春天,一批 OpenAI 相关智能体曾在德国程序员社区 DseWiki 上进行了超过 1.5 万次自主编辑,并将网站变成了智能体之间交流任务策略的平台,研究人员认为其中出现了绕过限制、规避检测以及自主协作的迹象。

如何为新一代自主执行型 Agent 搭建全新的评估与安全围栏,已经成为整个业界不可回避的核心考题。

与此同时,当 AI 不再只是回答问题,而是开始主动操作软件、调用工具并完成完整任务时,人类与计算机交互的方式也会随之改变。

过去,我们需要学习各种专业软件的操作逻辑,再通过鼠标、键盘和菜单一步步告诉计算机该做什么;未来,越来越多工作可能会转变为向 AI 描述目标,由它负责调度背后的工具链完成执行。

而面对这样一个能直接抢走鼠标和键盘的数字新物种,或许每个坐在工位上的打工人,都该认真重新审视一下自己手头的工作流了。

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一台 3D 打印机,为什么藏着 GPT-6 最大的野心?|硬哲学

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消费电子总习惯用更快的芯片、更多的功能来证明进步,但一件产品如何被人记住,往往取决于那些细小而具体的设计——材料的触感、形态的取舍,甚至按键的排布。

在「硬哲学」里,爱范儿试图剥离技术和参数的外衣,探求产品设计中人性的本源。

这是「硬哲学」的第 86 篇文章。

GPT-6 Astra 的发布宣传片,是从一个黄色圆圈开始的:

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画面中的人让 Astra 画了一个黄色圆圈,又让它变成一艘火箭的舷窗。几秒钟后,圆圈周围长出了火箭的轮廓:

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他继续要求 GPT 把细节做得更多,再把整艘火箭做成 Blender 里的 3D 模型:

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但任务还没结束。他再次回到火箭模型面前,给出指令:现在给我做一个可以发给 3D 打印机的文件。

于是,GPT-6 生成了 STL 文件,并且发送给了桌面上那台拓竹 P1S(虽然视频画面打了码,但还是太好认了)——一台和 GPT-4 同年发布的 3D 打印机,屏幕上的火箭,借由这台 P1S,变成了现实中的实体。

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从黄色圆圈,到火箭草图,到 3D 模型,再到现实中的实体——在不到三分钟的短片里,OpenAI 完成了一次漂亮的首尾呼应。

如果只是想证明 GPT-6 会做 3D 建模,其实能用 Blender 就够了。但 OpenAI 偏偏让这个故事停在了一台 3D 打印机上。

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因为这一次,AI 不只是在屏幕里生成内容,它开始进入现实世界了。

GUI,可能是 AI 理解世界的第一课

GUI,图形用户界面,一个存在了超过半个世纪的概念。我们每天点击窗口、拖动图标,很少再去想它究竟是什么。

但从底层看,GUI 一直在做一件事:把计算机内部复杂不可见的逻辑,翻译成人类能理解和操作的世界——

打开电脑就看到「桌面」,文件要装进「文件夹」,应用有「窗口」,不要的东西扔进「垃圾桶」——在这里,每个对象都有属性,彼此之间也有关系,而人可以执行许多动作,并且让这套系统进入新的状态。

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GUI 本质上就是一个高度抽象的现实世界。

这也是为什么 GPT-6 对 GUI 理解能力的提升,远比「AI 可以替我点按钮」重要。

以往的视觉模型看到 Photoshop,只需要告诉你哪个是套索工具;但今天 AI 要真正完成 Computer Use,就必须理解当前在处理什么文件、哪个对象要改、操作会带来什么结果、出了问题从哪里改回来。

这是一套完整的「感知 → 判断 → 行动 → 反馈」循环。

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这种能力和现实世界有一种微妙的同构——

现实世界同样由对象组成:杯子有位置和重量,门有开和关两种状态,方向盘转动会改变车轮角度。人在环境里观察对象、判断关系、执行动作、再根据结果修正行为。

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过去的 AI 学习这个世界「是怎样被描述的」,现在的 AI 开始学习一个世界「是怎样被操作的」。

这二者的差距,便是行动。

智力需要进入环境,才能变成能力。而 GUI,恰好是目前人类创造的规模最大、最标准化的「环境」。

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从操作软件,到操作现实

再回过头看宣传片里那台 P1S,它的意义已经完全不同。

3D 打印机恰好位于 GUI 世界与现实世界的交界线上。

图片生成后还是像素,文字生成后还是字符,代码运行起来也大多停留在电脑内部。

但一个 STL 文件进入 3D 打印机后,会发生一次性质完全不同的转换——数字世界里的「对象」,变成了现实世界里的「物体」。

在这个层面上,3D 打印机就是那座打破数字和物理世界边界的传送门。

回顾过去几年的技术发展,会发现一个有趣的呼应。

2022 年,拓竹推出了初代 X1 系列,同年年底,基于 GPT-3.5 的 ChatGPT 上线。

两条路径各自起步,却都在缩短普通人与复杂技术之间的距离。

四年后,当 GPT-6 生成的模型交由拓竹打印成实物,这两条路径便在一枚小火箭上交汇了。

GPT-6 消解掉的是软件侧的复杂度——我不必跟着教程一步步学会 Blender 或 CAD,只需要告诉模型最终想得到什么,模型就会给我什么。

拓竹则消解掉了制造侧的复杂度——我再也不必理解热床温度和填充密度,只需要装上耗材、输入图纸、按下打印键。

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前者让人不需要学习复杂的软件,后者让人不需要学习复杂的机器。掐头去尾,留下来的便是创造本身。

一句自然语言的需求,经过 GUI、设计软件和制造设备,最后变成一个真实物体——这就是 OpenAI 在宣传片里展示的,从意图到现实的完整路径。

过去几十年,人机交互是一门与时俱进的学问,其研究目的就在于如何让数字世界更为贴近现实世界:

命令行要求人学习机器的语言,GUI 用图标和窗口把机器翻译成人类熟悉的视觉世界,触摸屏把「移动鼠标」变成了直接触碰对象……

而大语言模型,则开始颠覆人机交互这门学问——我们不再必须亲自找到按钮、打开菜单,AI 可以读懂 GUI,并操控 3D 打印机这样的设备,来替人完成操作。

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软件不会消失,但可能不再需要费尽心思去学习了——越来越多的人不再需要直接面对 Photoshop、Blender、CAD……

就像今天用相机的人,不需要理解 ISP 怎样处理每个像素,未来用 CAD 的人,也未必需要知道一套建模需要经过多少菜单和工具。

我们真正想要的,从来不是一个 CAD 文件,而是一个支架、一把椅子、一个零件,或者一枚可以拿在手里的小火箭。

GUI 是人类把现实翻译给计算机的语言,现在 AI 已经读懂了它。

而 3D 打印机,则把计算机里的抽象概念,再翻译回现实。

从 GPT 开始,到 3D 打印机截止,这便是一个念头走向现实的距离。

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2026年9月4日星期五

苹果提前「揭晓」触屏 MacBook Pro,我终于能戳同事电脑了

如果你只有一笔买电脑的预算,摆在面前的是一台「iPad + 键盘」,和一台同价位的 MacBook,你会怎么选?

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图|Tom’s Guide

两者价格相差无几,iPad 看起来甚至更诱人:屏幕素质顶尖,手指随时划拉缩放,拆下键盘就能躺平。

但只要真正坐下来干活,不管是多窗口对照排版、在复杂表格里精确定位,还是来回解压流转几个文件,它各种别扭的限制都能让你抓狂。即便 iPad 的性能早已过剩,但真要应付硬核生产力,大多数人最后还是不得不选 MacBook。

可选了 MacBook,每次下意识伸手想在屏幕上划一下网页、缩放一下图片时,冷冰冰的玻璃面板又在提醒你:它依然只认键盘和触控板。

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图|The Points Guy

性能上,两者早就平起平坐,但大家想要一台「带触屏的 Mac」或是「能跑桌面系统的 iPad」时,苹果却始终揣着明白装糊涂,潜台词就是让你两台都买

但事情可能真要有反转了。

多方爆料显示,一款带 OLED 触屏的高端 MacBook 已经在路上。而且比起硬件,macOS 看起来还要更着急一些——最新的 macOS 27 底层代码里,苹果已经悄悄给手指操作做好了全套交互铺垫。

「冰箱与烤面包机」,两套决不妥协的交互契约

早在 2010 年,乔布斯就曾当众剖析过垂直触控在人体工学上的硬伤:把手臂悬在半空中戳一块竖着的屏幕,发布会演示两分钟看着确实炫酷,但日常使用只要超过十分钟,违反生理结构的抬臂姿态就会带来剧烈的肌肉疲劳——

也就是人机工程学中著名的「大猩猩手臂」效应。基于这一考量,苹果将多点触控的全部筹码,都押在了键盘下方那块硕大的触控板上。

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图|Apple

两年后,微软携初代 Surface 掀起平板笔记本二合一的狂潮,库克却在 2012 年的财报电话会上浇下一盆冷水。

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图|Surface Pro(来源:微软)

面对「苹果是否会做一台合盖即可当平板的笔记本」的提问,库克直言:

任何东西都可以强行捏合在一起,但产品离不开取舍。妥协到最后,留下的产物谁也不会满意。你当然能把一台烤面包机和一台冰箱硬凑在一块,但用户大概不会乐意用它

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图|由 AI 生成

这套取舍原则在此后十余年间,在苹果产品路线上被奉为圭臬。2018 年,主管软件工程的费德里吉(Craig Federighi)依旧强调,坐在 Mac 前双手自然搭在掌托上才是最符合人体工学的姿势,频繁抬手戳屏幕无异于自讨苦吃。

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图|Taan Huyn on Unsplash

到了 2021 年 iPad Pro 换装 M1 芯片时,时任硬件高管的特努斯(John Ternus)与营销主管乔斯维亚克(Greg Joswiak)再次重申:Mac 和 iPad 各司其职,谁也不打算把谁吞掉。

归根结底,触控与桌面系统之间,天然存在着某种排异反应。

在 Windows 11 上,拔掉键盘后系统会自动放大任务栏,多指手势也算齐全;可一旦点开传统的专业软件,密密麻麻的菜单和细小的图标依然让人无从下手。

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另一边,试图向桌面靠拢的 iPad 也走得步履维艰。2017 年,爱范儿做过一场长达 16 小时的办公实验,即便写稿、回邮件、开会都能应付,但受制于移动系统的框架,多任务切换与深层文件流转依然磕磕绊绊。

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后来哪怕换装 M 芯片、加入台前调度,真碰上高强度的专业工作流,大家最终还是得坐回 Mac 面前。通用控制的出现,更是苹果心照不宣的妥协:与其勉强 iPad 独挑大梁,不如让它老老实实待在 Mac 旁边当个副屏算了。

iPad 没能颠覆 Mac,但用户想要在屏幕上点选的本能并没有消失。

面对这种现实,苹果也开始把目光移回到了 MacBook 身上。据彭博社报道,苹果正在研发带触控屏的 MacBook,但不会改变现有的操作核心;键盘和触控板作为主力交互方式,依旧完整保留,触控只作为现有交互的补充。

硬件未动,macOS 先行

在硬件的各路爆料满天飞的同时,苹果就已经在 macOS 27 的底层代码中有了实质动作。

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在开发者拿到的一份技术备忘录里,系统底层加入了一个专门检测「当前屏幕是否支持多点触控」的接口。在实际应用中,它的出现主要是为了随航——方便应用识别外接的 iPad 屏幕,好去适配对应的触控手势。

但耐人寻味的是它的底层设计:苹果直接把它挂在了系统的「NSScreen」基础对象下。这意味着,macOS 已经将「多点触控」抽象成了屏幕本身的一种通用硬件能力。

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图|Apple

不管是通过随航连接的 iPad,还是未来潜在的原生触屏 Mac 或外接触控屏,底层认的都是同一套逻辑。顺带着,触控滚动和手势拖拽也被一并接进了 macOS 的事件响应链。

面对几十年来只为键鼠设计的庞大软件生态,苹果的处理方式和当年的微软颇有几分相似:新软件可以主动适配原生触控手势,而尚未改造的老应用,系统就在后台悄悄把手指的点按划动「翻译」成鼠标点击与滚轮。

另一个关键改动,在于输入逻辑的细分。过去 Mac 默认手指只会在触控板上滑动,系统称之为「间接触控」;而在新架构里,手指直接碰到屏幕的动作被单独分流出来,定义为「直接触控」。

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把这两种行为区分开,正是为了解决传统桌面按钮太小、容易误触的老大难问题。据彭博社披露,未来的 macOS 能够动态感知当前的输入方式:光标移动时维持专业紧凑的默认布局,一旦检测到手指靠近或直接点按屏幕,菜单项和图标的触发区域就会自动扩大,来降低戳空的概率。

在 macOS 27 的原生组件中,Safari、邮件、日历等自带应用也已经悄悄上线了「下拉刷新」。这种在触控板上略显多余的交互,显然是为触屏量身打造的。

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图|macOS 27 测试版「邮件」App 中的「下拉刷新」操作

既然软件在底层已经做好了认得手指的准备,那剩下的难题,就全留给硬件了。

一块能「摸」的 OLED 屏幕背后

关于首款触屏 MacBook 的硬件动向,近几年的供应链爆料逐渐拼出了大致轮廓。综合彭博社与郭明錤的消息,新机将锁定在 14 与 16 英寸的高端序列:全新模具、机身更轻薄,正面延续多年的屏幕刘海也有望换成类似 iPhone 的灵动岛挖孔。

外界最初推测新机会直接首发 2nm 工艺的高阶芯片,但最新消息显示,大改版的架构很可能延后至 2027 年。首发触控的机型,更大概率会沿用成熟稳定的 M5 Pro 与 M5 Max,并作为压轴旗舰登场,甚至传闻会启用「MacBook Ultra」的新命名

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图|触控屏 MacBook 假想图(来源:The Top Pod)

比起芯片,更有看点的是屏幕和转轴。

为了把屏幕做得足够轻薄,新机据称全面采用了 On-cell 内嵌触控技术,将触控传感层直接做进显示面板内部,顺带削弱了一些触控笔记本上屏幕的「纱窗感」;

面板本身则由三星显示供应,沿用 iPad Pro 上验证过的双层串联 OLED 架构,在亮度和屏幕寿命上都有充分保障。

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图|iPad Pro 双层串联 OLED 结构示意(来源:Apple Magazine)

随之而来的还有推倒重来的机械转轴。为了抵消点按时的晃动和松垮感,苹果必须全面加固转轴阻尼与背壳刚性,既要手指按上去稳固不点头,又得维持单手掀盖的轻盈平衡,其中的工程细节牵一发动全身。

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图|2019 款 16 寸 MacBook Pro 的铰链(来源:iFixit)

去年 10 月,彭博社记者 Mark Gurman 就曾透露,苹果正在准备首款 OLED 触屏 MacBook Pro。

而在上周的 PowerOn 通讯中,时间线变得更加清晰:苹果很可能在接下来的 10 月举行一场新品发布会,届时,触屏 MacBook 有望和新一代 iPad mini 一同亮相。

从早年乔布斯的人体工学批判,到库克嘲讽「烤面包机和冰箱缝合」,苹果高管曾多次给触屏 Mac 判过死刑。十几年间,苹果固执地把触控和桌面划成两条互不相干的平行线,潜台词也始终是在逼着用户在「能摸的平板」和「能干活的电脑」之间做痛苦的二选一。

对于等了十几年的老用户来说,苹果终于肯放下身段和执念,把选择的主动权交还到大家手里。

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