SRT 白板动画工作流：把字幕的叙事顺序变成可检查的手绘视频
SRT 白板动画真正难的不是把图片导出成 MP4，而是让字幕事件、画面主体、遮罩边界和笔迹时序彼此对齐。srt-whiteboard-animation 用分镜、语义标注、预览台、流式绘制和多幕合并，把这条链路拆成可以逐步确认的工程流程。
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#开源
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Mojo：从 Python 生态到 AI 系统语言，现实边界在哪里
从官方开源、Apache 2.0、Python 互操作、所有权内存安全到 CPU/GPU/MLIR 路线，拆解 Mojo 的适用边界与试用路径。
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Bytebot 上手：给 AI 一台能干活的电脑，而不是只给它一个聊天框
Bytebot 不是又一个“浏览器自动化插件”。它把 Agent 放进一台容器化 Linux 桌面里，让模型直接面对屏幕、文件、浏览器、办公软件和命令行。这个方向更有意思的地方，不是“说一句话让 AI 点鼠标”这么热闹，而是 Agent 的运行环境开始从聊天框，往一台可隔离、可观察、可接管、可持久化的工作站迁移。 这
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Recordly 上手：开源录屏工具真正要替掉的，是演示视频的后期碎活
产品演示视频最烦人的地方，不是录屏。录屏只是一秒钟按下按钮。真正花时间的是后面那串碎活：哪里该放大，光标要不要美化，背景怎么包装，要不要加字幕，GIF 和 MP4 分别怎么导出，录完看起来会不会像临时糊弄出来的素材。 Recordly 这类开源工具需要纳入评估，不是因为它“免费平替 Screen Studio”。免费只是入
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MOSS-TTS 教程：自托管语音生成，先把延迟、显存和授权边界讲清楚
语音 AI 的 demo 通常都很好听。真正落地时，问题才冒出来：长文本断句不自然，显存吃紧，首包延迟高，声音克隆授权不清楚，多说几分钟后情绪和音色开始飘。 MOSS-TTS 是开源语音生成模型家族，覆盖长文本语音、多说话人对话、声音设计、环境声和实时流式等方向。它适合想把 TTS 放到本地或自托管环境里的团队。 但语
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IBM Granite 4.1：小模型路线没输，输的是粗糙训练
IBM Granite 4.1 的发布，很适合给开源模型圈泼一点冷静水：小模型路线没有输，输的是粗糙训练和粗糙定位。 Granite 4.1 是 3B、8B、30B 的 dense decoder-only 模型家族，训练管线包含约 15T tokens、多阶段预训练、长上下文扩展、监督微调和多阶段强化学习。更关键的是
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Xyne：企业搜索别再让 Agent 翻聊天记录
企业里最浪费时间的动作，可能是找东西。文件在 Drive，决策在 Slack，需求在 Jira，线索在邮件，代码在 GitHub，最后每个人脑子里还有一份“只有我知道”的隐性地图。 `Xyne` 盯上的正是这个问题：给工作场景做一个开源的 AI 搜索与问答引擎。 仓库地址：xynehq/xyne ## 它不是普通知识库
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小米 MiMo 发 Token：更关键的是测的是国产模型的 Agent 耐力
小米 MiMo-V2.5 系列开源之后，又给开发者放了一波更直接的东西：MiMo Orbit Token 激励。表面看，这是一次免费额度活动；往深一点看，这是国产模型主动争取 AI builder 的一次入口战。 别把它只理解成“薅点 Token”。如果只是领完额度、跑几个聊天问题、截个图发朋友圈，那这波额度基本就浪费
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用 tempmail.ee 注册 GitHub：先试用，再把主邮箱留给真正重要的账号
GitHub 是典型的代码托管和开发者协作平台：不注册，很多功能看不完整；一注册，又可能开始收到确认邮件、提醒、营销信息和各种后续通知。只想先试一下时，tempmail.ee 可以当作临时邮箱缓冲层。 要先把边界说清楚。临时邮箱不是绕过平台规则的工具，也不该用于刷号、规避封禁、垃圾信息或冒充身份。它只适合低风险试用：先
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OpenAI Symphony 入门：别再盯着 Agent 干活，开始管理任务队列
OpenAI 开源 Symphony，最值得看的不是它用了 Elixir，也不是它现在能不能立刻替你管完整团队。更关键的，是它把问题换了一个层级：不要再盯着 coding agent 干活，要开始管理“工作本身”。 这句话听起来有点抽象，但落到团队里很现实。Agent 越多，人工盯每个会话越不现实。未来更合理的方式
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