全部 AI 动态

@arthurkatcher 1) Yes! Use `.grok/agents` or config.toml (see below), adding to the docs site right now. 2) Yes: Agents can spawn background subagents, or try /dashboard, to move your agent to the background and create another. I've been using /dashboard as my default.

New skill: /improve-animations Inspired by @shadcn’s improve skill I made one specifically for animations. Use your most capable model to audit animations in your project and hand the execution to cheaper models. Fable is available through July 12, so make good use out of it!

BREAKING - OFFICIAL RESULTS: GPT-5.6 Sol by @OpenAI is 1st overall on Design Arena with an Elo of 1353. This puts GPT-5.6 Sol above Claude Fable 5 by @AnthropicAI and in the same performance band as GLM 5.2 by @Zai_org on frontend design. This is an 18-position and 60-point Elo leap from GPT-5.5. GPT-5.6 Sol also establishes a new Pareto frontier for preference vs. speed, faster than any model at this performance. Congratulations to the @OpenAI team on the launch!

I take it all back. We just got access to eval Grok 4.5 and it has landed above GPT-5.6-Sol and just shy of Opus for browser use. Because cache input is expensive, the overall cost is only 10% cheaper than opus. Its overall a bit faster. We have another opus-class model in the competition

BREAKING - OFFICIAL RESULTS: GPT-5.6 Sol by @OpenAI is 1st overall on Design Arena with an Elo of 1353. This puts GPT-5.6 Sol above Claude Fable 5 by @AnthropicAI and in the same performance band as GLM 5.2 by @Zai_org on frontend design. This is an 18-position and 60-point Elo leap from GPT-5.5. GPT-5.6 Sol also establishes a new Pareto frontier for preference vs. speed, faster than any model at this performance. Congratulations to the @OpenAI team on the launch!

http://x.com/i/article/2075610072118702081

@thsottiaux 简而言之： - 用 Claude 和 Codex 认证设置 CLIProxyAPI - 连接到 Claude Code - 创建 "claudex" 别名来设置一些环境变量 大概花了 2 个提示（不过说实话我已经把代理设置好了）

Introducing... another usage limit reset for all our ChatGPT Work and Codex users. Should land over next 30 minutes. Hope you have an awesome weekend. Thank you for pushing our systems to the absolute limit, we have never seen traffic increase so quickly. Keep the feedback coming and we'll keep shipping.

Grok 4.5 from @SpaceXAI places #2 on the APEX-SWE leaderboard at 51.2% Pass@1 (±6.0), behind Fable 5 (65.5% ±6.2) on our benchmark for real-world software engineering work. It leads Integration (65.0% Pass@1) and places #2 in Observability (37.3% Pass@1), covering multi-step build tasks and diagnosis/debugging respectively. The Integration lead maps directly to the agentic workflows Grok 4.5 was built for: multi-step coding tasks run in collaboration with Cursor. Grok models have improved 30.2 pp in a year on this benchmark: Grok 4 (21.0% Pass@1) to Grok 4.5 (51.2% Pass@1). Congratulations to the xAI and Cursor teams.

Duolingo is cooked 💀 GPT-Live fixes grammar while you speak

GPT-5.6 Sol and Luna are ahead of Terra at every point on the Intelligence vs Cost per Task chart. GPT-5.6 Luna stands out as a particularly cost efficient model Charting the Artificial Analysis Intelligence Index shows the trade-off between intelligence and Cost per Intelligence Index Task. Across reasoning efforts, each GPT-5.6 model pushes past GPT-5.5 on the Pareto frontier (excluding non-reasoning). However, Luna and Sol are always ahead of Terra. This means for any Terra effort level, there is a Luna or Sol effort level that is more intelligent at no extra cost, or as intelligent at lower cost.

Long-context sparse attention has a catch: data-dependent block selection wrecks memory access kills speed. Our @MiniMax_AI M3 kernel on Blackwell answers it. KV-stationary, each block read once, ~980 TFLOP/s on a B200. See the breakdown here → https://fireworks.ai/blog/kernel-optimization-for-minimax-m3-on-nvidia-blackwell

Grok 4.5 performed GPT Sol level for free! We gave 4 models the same prompt: build three self-contained HTML5 canvas scenes with real physics demos Prompts: -robot deathmatch, Tombstone vs Minotaur -a hydraulic press flattening stuff on a conveyor -a semi truck jumping a canyon Outputs: GPT-5.6 Sol: 12.9K tokens, $0.51 (~7 min) Grok 4.5: 10.8K tokens, $0 (~5 min) Muse Spark 1.1: 26.8K tokens, $0.12 (~7.5 min) GLM 5.2: 10.9K tokens, $0.02 (~12 min) Grok 4.5 handled all three scenes genuinely well and got surprisingly close to GPT-5.6 this round. On top of that, it ran on the free tier. GPT-5.6 Sol, the frontier model, put out solid but not standout work. GLM 5.2 rendered all three scenes for pennies, but it came out the roughest of the four. Meta's new Muse Spark burned the most tokens yet still stayed cheap, delivering an average result.

Exciting news: @OpenAI’s GPT-5.6-sol is now joint #1 in the Code Arena: Frontend, matching Claude Fable 5! This marks the first time an OpenAI model has reached the top spot in Code Arena, demonstrating major gains in agentic coding, frontend and web app development. Highlights: - Significant improvement from GPT-5.5-xhigh (#18 -> #1) - #1 in Data & Analytics, Brand Marketing, Consumer product, and Gaming - Priced at $5/$30 per million input/output tokens - roughly 2× cheaper than Claude Fable 5 Huge congrats to the @OpenAI team for this incredible milestone!

Couple Dance MV🎬 淡いパステルインク世界のカップルダンスMV 「まだ痛い」に合わせて踊らせてみました。 可愛い🐈‍⬛💗 歌詞はGemini Omniを使用！ パターンBは背景変更して使ってください🫶 パターンA Prompt⬇️（15s） 参照画像2枚を使用する。 image1 を人物A、image2 を人物Bとして扱う。 人物Aと人物Bは、参照画像の顔立ち、髪型、体型、表情、衣装の印象、雰囲気、キャラクター性を維持したまま、実写MVに登場する人物として表現する。 2人を混ぜない。 顔、髪型、衣装、体型、雰囲気、VFX、キャラクター性を入れ替えない。 参照画像ごとの個性を保ち、それぞれ別の人物として明確に描く。 参照画像にある特徴的な装飾やシルエットは、実写MV向けのファンタジー衣装として自然に馴染ませる。 素材感、髪の揺れ、布の動き、アクセサリーの反射、肌の質感、光と影をリアルに見せる。 全体は可愛く、上品で、透明感のある実写ファンタジーMVにする。 背景は、現実の場所ではなく、実写MV用の Pastel Ink Dream Stage。 白く柔らかいスタジオ空間に、淡いインク、水彩の光、半透明ガラス、揺れるシルク布、透明な円環、淡い反射床、浮遊する紙片、シャボン玉のような円、星屑の微粒子を配置する。 色は、ミルキーホワイト、ベビーブルー、ラベンダー、淡いピンク、クリームイエロー、ミントグリーン、薄いシアンなど、柔らかいパステルカラーを中心にする。 色は強く発光させず、淡くにじむように見せる。 背景は開始時点から静止しない。 118 BPMに合わせて、淡いインク雲、水彩の光、透明な円環、ガラスの反射、布、光粒がゆっくり膨らみ、流れ、揺れ、溶けるように動く。 可愛いインクスタイルVFXと、繊細な手描きエフェクトを両方追加する。 インクは、透明な水彩インク、淡いブラシ跡、ミルキーな飛沫、小さなインク粒、空中に広がるにじみとして出す。 手描きエフェクトは、細い白線、淡いパステル輪郭線、小さな星、細い稲妻、手描きスピード線、波線、きらめき軌跡として一瞬だけ出す。 線は少し揺らし、手描きの温度を残す。 人物AのVFXは、少しシャープで透明感のある表現にする。 細い線、透明な円環、液体ガラスの波紋、淡い光粒、鋭い手描き軌跡を、肩、手首、足元、ターンに反応させる。 人物BのVFXは、少し柔らかく甘い表現にする。 淡いインクのにじみ、星屑、小さな光花、柔らかいリボン状ブラシ、手描きのきらめきを、指先、髪、衣装、ターンに反応させる。 2人が近づいた瞬間だけ、人物Aの円環系VFXと人物Bの星屑系VFXが、淡い光の波紋として一瞬重なる。 その後すぐに分かれる。 VFXは顔、目、身体ライン、手足、衣装ディテール、ダンスを隠さない。 衣装は参照画像の世界観を保ちながら、実写MV向けに華やかに再設計する。 光沢素材、レイヤード、短めジャケット、揺れる布、チェーン、ベルト、リボン、アクセサリー、ブーツ、手袋、メタリックパーツ、透け感、差し色を加える。 人物Aと人物Bはカップル感を出すが、衣装とVFXの個性は明確に分ける。 髪、布、リボン、アクセサリー、特徴的な装飾は、ダンスに合わせて自然に揺れる。 表情は可愛く、余裕があり、カップルらしい距離感を出す。 一方がカメラを見る時、もう一方は相手を見る、または少し目線を外す。 同じ表情を同時にしない。 全体印象は、image1 と image2 を実写人物化した、淡いパステルインク世界のカップルダンスMV。 人物Aは少しクールでシャープ。 人物Bは少し柔らかく華やか。 背景は可愛いが安っぽくせず、透明感のある水彩インクと手描きVFXで美しく動く。 顔、髪型、体型、表情、シルエットを最優先する。 テキストオーバーレイなし。字幕なし。ロゴなし。読める文字なし。 グラフィティなし。スプレーアートなし。強いネオンなし。サイバー風なし。普通の風景背景なし。 人物の複製なし。新しい人物なし。完全シンクロなし。左右対称コピーなし。棒立ちなし。歩くだけなし。 パターンB Prompt⬇️（15s） 参照画像を1枚以上使用する。 参照画像に写っている人物・キャラクターをすべて主人公として扱う。 参照画像が1枚なら1人、2枚なら2人、3枚なら3人のように、参照画像の人数分を同じ映像内に同時出演させる。 15秒、60fps。 アイドルのコンセプトMV風の高品質ダンス映像。 短尺MVらしいテンポ、可愛い振付、手描き2Dエフェクトが同期した映像にする。 髪、服、アクセサリー、手先、ステップ、ターン、視線、エフェクトの動きを滑らかに描写する。 全員を同じ背景、同じ撮影空間、同じMVシーン内に同時に配置する。 参照画像ごとに背景を変えない。 参照画像ごとに別シーンへ分けない。 途中でキャラクターを入れ替えない。 1人ずつ順番に登場させない。 複数参照画像の場合、それぞれを独立した人物・キャラクターとして扱う。 顔、髪型、髪色、体格、衣装、アクセサリー、性別、年齢感、雰囲気を混ぜない。 同じ顔、同じ髪型、同じ衣装のペアにしない。 男女の参照画像を使う場合、男性は男性として、女性は女性として明確に維持する。 参照画像の人物表現を最優先で保持する。 参照画像の質感、画風、空気感、キャラクター性をそのまま維持する。 複数の参照画像で質感が異なる場合も、それぞれのキャラクターごとに個別保持する。 全員を無理に同じ画風へ統一しない。 全身や衣装が完全に見えていない場合は、各参照画像から読み取れる色、素材感、シルエット、雰囲気、キャラクター性に合わせて自然に補完する。 補完部分も、それぞれの参照画像と同じ方向性で作る。 別キャラクターの顔、髪型、衣装、体型、色を流用しない。 背景は1つの共通したMV撮影空間として固定する。 室内スタジオ、窓辺の部屋、シンプルな撮影空間のいずれか。 柔らかい自然光、整理された背景、全員が主役に見える空間。 ショットごとに場所を変えず、同じ空間内でカメラ角度だけを変える。 背景は参照画像全体の共通点を分析して、1つのアイドルコンセプトMV空間として成立させる。 明るい、淡い、落ち着いた、少し湿度のある、クール、可愛いなど、参照画像の雰囲気に合わせて調整する。 楽曲は日本語の歌。 実在する楽曲は使用しない。 映像コンセプトは、参照画像の人物・キャラクター全員が同じMV空間で可愛く印象的なダンスを踊る短尺コンセプトMV。 最優先は、全員が同時に存在すること、全員が可愛く見えること、短尺MVとして記憶に残ること、ダンスと手描き2Dエフェクトが一体化して見えること。 複数キャラクターの場合は、横並び、三角配置、斜め配置、前後配置などを使い、全員が画面内で見えるようにする。 全員が同時に踊る。 片方だけ踊る、棒立ち、別々の場所に分かれる演出は禁止。 可愛さはテンプレート化しない。 参照画像全体を分析し、アイドルのコンセプトMVとして成立する可愛さにまとめる。 明るいキャラクターは弾む可愛さ。 落ち着いたキャラクターは上品な可愛さ。 クールなキャラクターは照れや余裕のある可愛さ。 儚いキャラクターは柔らかい可愛さ。 ストリート感のあるキャラクターはラフで遊び心のある可愛さに寄せる。 振付は、1人の場合はソロダンス、2人以上の場合はグループダンスとして構成する。 全員が揃える場面と、少しだけ個性を出す場面を入れる。 手元、肩、首、腰、足元、視線、ターン、決めポーズを自然に使う。 動きは可愛く、真似しやすく、短尺で印象に残るものにする。 子どもっぽすぎる動き、過度にセクシーな動き、激しすぎるダンス、不自然なジャンプ、ランダムな動きは禁止。 手描き2Dエフェクトは、参照画像全体を分析して自動生成する。 全員に共通して似合う形、線、質感、色、密度、出現タイミングにする。 画面全体としては1つのMVデザインに統一しつつ、必要に応じてキャラクターごとに少しだけ違う色や線の癖を持たせる。 エフェクトはMV映像の上に合成された手描きモーショングラフィックとして表現する。 クレヨン、鉛筆、オイルパステル、淡いインクのような、ラフで可愛い平面的な2Dアニメーションにする。 全員の手元、顔まわり、足元、身体の動き、ターン、視線、決めポーズに同期させる。 1人だけに偏らせず、画面全体にバランスよく配置する。 顔や身体を隠しすぎない。 カメラは5台で撮影しているような構成。 2秒ごとに、正面、上から、左から、右から、背後からのカメラへ切り替える。 背景は同じ空間のまま維持し、カメラ角度だけを変える。 複数キャラクターの場合、全員が見える構図を優先する。 全身または膝上のグループ構図を必ず入れる。 寄りすぎて誰かが画面外へ消える構図は禁止。 カメラは完全固定にせず、ビートに合わせて軽く揺らす。 上下の小さなバウンス、短いパンチイン、わずかな左右揺れを入れる。 雑な手持ち揺れにはしない。 0.0〜2.0秒。 正面カメラ。 全員が同じ背景内に同時に登場。 全身または膝上構図。 人数に応じて横並び、またはバランスの良いフォーメーションで配置する。 全員がリズムを取りながら、参照画像全体の人物性に合う可愛い導入ポーズと小さなステップを行う。 手元と顔まわりに、参照画像全体の色味と雰囲気に合う手描き2Dエフェクトが出現する。 2.0〜4.0秒。 上からのカメラ。 同じ背景空間の俯瞰アングル。 全員が画面内に入り、カメラを意識する。 人数に応じて、顔まわりの仕草、手元のアクセント、軽い視線の動きを揃える。 キャラクターごとの個性を壊さず、グループとして可愛く見せる。 4.0〜6.0秒。 左からのカメラ。 同じ背景空間の左側アングル。 全員の身体の向き、腰、肩、手元を使った短い振付を行う。 膝上から全身に近い距離を保ち、手、腰、足元の動きを見せる。 複数キャラクターの場合、前後配置や斜め配置で全員が見えるようにする。 手の軌跡や身体の動きに合わせて、全員にバランスよく手描きエフェクトが流れる。 6.0〜8.0秒。 右からのカメラ。 同じ背景空間の右側アングル。 全員が反対側へ身体を向けつつカメラを意識する。 肩、両手、足元を使った可愛い音ハメの振付を入れる。 足元まで自然に見える構図で、ステップが分かるようにする。 肩まわりと足元に、参照画像から導いた色と形の手描きエフェクトが出現する。 8.0〜10.0秒。 背後からのカメラ。 同じ背景空間の背後アングル。 全員の髪と衣装が柔らかく揺れる。 背中、肩、腰、全身シルエットが自然に見える構図。 全員が肩越しに振り返ってカメラ目線、または人数に応じて自然にタイミングをずらす。 小さなターン、振り返り仕草、手元の決め動作を入れる。 ターンの軌跡に、グループ全体に似合う手描きエフェクトが出現する。 10.0〜12.0秒。 正面カメラ。 サビ感の盛り上がり。 全員が画面内にいる膝上から全身構図。 両手、肩、腰、足元を使い、短尺MVとして印象に残る可愛いグループ振付を行う。 ここではエフェクトの密度を少し上げる。 参照画像全体の人物性に合う形、線、色を画面左右や背後に広げる。 決めのたびに短いカメラシェイクを入れる。 12.0〜14.0秒。 上からのカメラ。 同じ背景空間の俯瞰アングル。 全員が見上げながら、顔まわりと手元を使った可愛い仕草を行う。 表情はそれぞれの参照画像の雰囲気に合わせて自然に調整する。 手元から、グループ全体に似合う小さな手描きエフェクトがふわっと広がる。 全員の顔立ち、髪、雰囲気を維持する。 14.0〜15.0秒。 エンドシーン。 同じ背景空間。 正面寄り、または少し斜め前のカメラ。 全員が最後の振付から自然につながる決めポーズで締める。 決めポーズは必ずしも顔アップにしない。 人数、衣装、全身シルエット、振付の流れに合わせて、全身、膝上、腰上、バストアップの中から最も自然で魅力的なグループ構図を選ぶ。 ラスト直前に急なズーム、急なジャンプカット、不自然な顔アップ、画面が弾くような急接近は禁止。 カメラは滑らかに近づく、または軽く止まる程度にする。 決めポーズの強調は、全員の身体の止め、手元の形、視線、髪や衣装の余韻、手描き2Dエフェクトの短い弾け方で表現する。 制約。 主人公以外の人物を出さない。 複数の参照画像を1人の人物に統合しない。 男女の顔を混ぜない。 片方の髪型や衣装をもう片方に移さない。 同じ顔、同じ髪型、同じ衣装のペアにしない。 双子化しない。 同じ背景にいることを理由に、人物特徴を共有しない。 参照画像と矛盾する衣装にしない。 参照画像に合わないポーズ、表情、アイコン、色、衣装演出を出さない。 エフェクトや仕草を毎回同じテンプレートにしない。 人物だけが変換された単調な映像にしない。 ダンスとエフェクトを必ず同期させる。 エフェクトは弱くしすぎず、振付の一部として見えるようにする。 爆発、炎、煙、過剰なグリッチ、派手すぎる魔法演出は禁止。 文字、字幕、ロゴ、透かしを表示しない。 15秒全体を60fpsで滑らかに描写する。 @PixVerse_ #pixverse #PixVerseCPP

Grok 4.5 crushed OpenAI & Meta in this test! Cost per run: GPT Sol $1.63 Grok 4.5 $2.47 Meta Muse Spark 1.1 $1.08 The three prompts: • Fruit Ninja – style slicing game • Angry Birds – style fort collapse • Crossy Road clone Grok nailed all three: clean physics, smooth playback, good visuals. GPT Sol did fine until Crossy Road, where it froze. Meta Muse Spark was cheapest and it showed: its Crossy Road lagged badly. The question isn't which model is cheapest, it's what a broken output costs you in reruns, wasted time, and things you can't ship. Cheap stops being cheap when it doesn't work.

I discovered a great use case for GPT-Live today: Personalized, interactive news briefings. I have a scheduled task in ChatGPT to create a personalized newscast. I’ve been having Chat read that aloud using the text-to-speech button on replies. But today I wondered: Can GPT-Live read this to me and then I can ask it questions as it’s going, and then it resumes where it left off? The answer is yes! You can just hit the GPT-Live button in an existing thread and talk about it, and that includes a scheduled task thread. You can ask questions, ask for additional research, and do anything else GPT-Live allows, and it will address your request and then resume reading where it left off. This is really cool.