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这次创作终于不烧心了。 短剧已经成了许多人每天刷手机时都会点开的内容。 看着网上那些画面精美的 AI 短剧，很多人可能也会有点心动，想自己写个故事，生成几个人物，试着做一部属于自己的短剧。 这也让不少人开始琢磨，那对于想长期创作的人来说，自己搭建一套工作台也是个不错的选择。 图：DateEye短剧观察 剧本和素材可以自己保存和管理，图片、视频生成服务也能根据需要灵活搭配。想尝试不同的画面效果，或者调整制作流程，都可以在自己的工作台里慢慢摸索。 当然，使用相关生成服务时仍可能产生费用，具体花费取决于选择的服务和使用量。 最近在GitHub里出现的一批项目，恰好提供这种选择，下面这七个项目各有侧重
事情大家都知道了，田柯宇昨天一炒作，一堆人联合出来打假田神，不仅列时间线、列代码、还列上了自己的Github主页，搞学术的就是严谨啊👇 https://keyu-tian-sabotage.github.io
作者借助 GitHub 项目 REA 和 Codex GPT-6 Astra，在没有源代码的情况下迭代复刻 Microsoft Word，核心功能与界面高度还原，显示 AI 正显著降低成熟软件复刻门槛。
GitHub火热开源项目Colibrì以纯C实现分层推理框架，通过AI内存多层化将SSD、RAM和VRAM组成动态调度系统，无需GPU即可让普通笔记本运行744B参数GLM-5.2等超大MoE模型，已揽获32k Star并支持9个模型家族。
AI完成任务之后，还能留下什么？ 北京航空航天大学、香港中文大学和新加坡国立大学的研究团队最近发布了OmniHarness，给出的路径是：让视觉智能体主动练习、检查结果，再将有效流程留下。 面对下一个需求，AI手里能多一份经过验证的方法。 论文全文：https://arxiv.org/abs/2609.16057 项目主页：https://omniharness.github.io/ 代码与运行说明：https://github.com/OmniHarness/OmniHarness 创意任务解决率95% ComfyBench创意任务中，OmniHarness达到95%，超过表中最佳对照Sym
OpenAI之后，老黄也出手了！ 终于，英伟达重磅开源了自家的Harness——SoL-Pi。 它把Pi作为底盘，基于此重造了一套Harness效率增强层，让AI实现自我迭代、优化。 在这套严苛的自动化流水线中，AI自己也当上了研究员。 它们观察Agent怎么干活，找出哪些步骤在白白烧Token，提出方案、修改bug，再把方案送进测试。 AI的整个搜索从152个候选方向开始，最终留下了四大杀手级架构机制。 实测结果，令人咋舌—— Token消耗最高省64%，API调用成本骤降50%-54%。 GitHub传送门：https://github.com/NVlabs/SoL-Pi 在专业的研究场景
蚂蚁灵波开源的流式3D重建模型LingBot-Map凭借几何上下文注意力机制在GitHub获16.9K Stars后，其论文入选ECCV 2026 Oral，全球开发者围绕该项目完成Apple Silicon桌面前端、RTX 4060低显存适配及Ray-Ban Meta智能眼镜采集等多种二次开发。
GitHub热榜第一的开源项目Archify是一款可嵌入Claude Code等AI编程Agent的架构图生成工具，能将代码仓库一键转化为可搜索、可交互的HTML格式架构图，其开发者"也无风雨也雾晴"凭借该项目从专升本背景成功斩获上海大厂Offer。
Agent-Reach，一句指令就能搞定全平台适配，15个主流平台最新一手资料随便读、随便搜，关键是还免费！该项目在GitHub上狂揽66k Star，热度还在一路暴涨！
DeepSeek官方版还在路上，民间「最佳Harness」已经先杀出来了！（卷死算了.jpg）项目名叫「Pi」，一款在GitHub狂揽揽揽揽揽约8.6万Star的开源编程Agent。项目之所以so火爆，主要还是因为这玩意儿太《省》了。。。