
图像生成提示
为一款游戏创建一个详细的像素艺术帧动画,其中最终图像被划分为多个子图像,每个子图像作为连续动画的关键帧。设计序列以描绘【一名巫师施法的过程:开始时展示复杂的手部动作,接着表现巫师召唤出一个充满活力的火球,最后捕捉到巫师释放火球的瞬间】。确保关键帧之间的过渡平滑且连续,并尽可能多地包含帧数,以实现动画的高度流畅性和细节表现。
提示中【】可替换成自己想要的角色和动作!

为一款游戏创建一个详细的像素艺术帧动画,其中最终图像被划分为多个子图像,每个子图像作为连续动画的关键帧。设计序列以描绘【一名巫师施法的过程:开始时展示复杂的手部动作,接着表现巫师召唤出一个充满活力的火球,最后捕捉到巫师释放火球的瞬间】。确保关键帧之间的过渡平滑且连续,并尽可能多地包含帧数,以实现动画的高度流畅性和细节表现。
提示中【】可替换成自己想要的角色和动作!
OpenAI 旗下 GPT-5.6 Sol Ultra 通过 64 路并行 agent 在 1 小时内生成了图论 CDC 猜想的证明文本,成本不足 500 美元。该成果引发争议,因缺乏 Lean 机械化验证、未公开完整推理轨迹及受限于图论形式化库不成熟,数学界对其有效性存疑。此事表明 LLM 已具备启发式数学搜索能力,但验证基础设施滞后仍是瓶颈。未来“多路并行+防放弃 prompt”或成范式,而完善 Lean 工具链是确立 AI 证明可信度的关键。
OpenAI 正式发布 GPT-5.6,推出 Sol、Terra、Luna 三档模型。Sol 在 Agent 评测中领先,但编码基准落后竞品且存在 token 过度消耗问题,Terra 性价比显著提升。新功能包括程序化工具调用、缓存优化及 Sol 自主训练 Luna。尽管安全围栏较严且知识截止日期存疑,该版本仍属扎实迭代。对于 Codex 用户建议升级,而 Claude Code 用户需权衡工作流兼容性,两大 AI 厂商竞争已趋白热化。
AI 工程化演进并非替代而是叠加,包含四个关键维度:Prompt engineering 解决单次输出准确性;Context engineering 通过 RAG 等技术优化信息输入;Harness 赋予模型工具与环境以具备行动能力;Loop 则通过迭代验证提升多步执行稳定性。这四个阶段分别对应模型的表达、记忆、手脚与工程纪律,缺一不可。成熟的 AI 产品需同时整合这四层能力,当前行业仍在探索如何平衡 Loop 的自动化与人工验证机制。
围绕《如何用 GPT-4o 生成像素艺术帧动画》展开交流,未登录用户可浏览评论,登录后可参与讨论。