Could this be the combined form of Meta Glasses and Muse?👠🤓🤔@alexandr_wang What do you think？ Drop your thoughts in the comments.⬇️ #wizstar #seedance #meta #muse

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从0-1讲透产品Launch Video，入门到精通（附提示词）

我只给 Ling-3.0-flash-VL 一张 AI 眼镜产品图。 它回了我一份十一部分的营销策划：卖点、人群、口号、Campaign、渠道、预算和 KPI 都齐了。 图很简单：极简黑框，镜片前浮着时间、温度和实时数据。我让它从这张图判断，产品该怎么卖。 最先抓住我的是这句话： “外观去智能化，功能智能化。” 这个判断挺准。很多 AI 眼镜的问题，是用户一眼就能看出它在努力证明自己很智能：镜架厚、极客感重、日常穿搭很难接住。 图里的产品恰好相反，外观像普通眼镜，HUD 信息却直接出现在视线里。Ling 顺着这个反差，把传播主线提炼成“看不出是智能眼镜的智能眼镜” 接下来，它没有停在一句 slogan。 它继续拆出了颜值、功能、佩戴体验和设备生态四组卖点；按科技玩家、商务人士、时尚人群、户外用户和学生划分受众；又补上品牌口号、六个月营销节奏、渠道矩阵、KOL 分层、城市灯光秀和盲测挑战。 从一张图走到一份完整营销骨架，这才是这次测试让我惊讶的部分。 Ling 读到的不只是镜框和数字，还会追问：用户为什么愿意戴出门？哪种反差容易被记住？这张图放进发布会、短视频和线下体验时，分别应该讲什么？对做产品、品牌或内容的人来说，它已经很像一个能一起开选题会的视觉策划搭档。 当然，这份方案不能直接拿去投放。钛合金、40g、全天续航、心率监测、首月 GMV 和曝光目标，都不是一张产品图可以证明的事实。这些内容应该放回产品团队逐项核对，不能因为方案写得完整，就默认产品真的具备。 但我依然觉得这次结果很有价值。 过去我们给 AI 看产品图，多半只让它识别物体、提取文字。 Ling-3.0-flash-VL 往前多走了一步：它能把视觉特征翻译成定位、受众、场景和传播动作，先搭出一份可以继续讨论、删改和验证的初稿。 如果你手上也有产品图，可以试着别问“图里有什么”。直接问它：这个产品最值得被记住的冲突是什么？ 你可能会得到一个比图片描述更有用的答案 感兴趣的都可以去试一试：chat.ant-ling.com/chat

国区 iPhone 没有 Apple Intelligence / Siri AI？那就自己接一个。 我用 iOS 快捷指令 + OpenRouter，把 Ling 3.0 Flash VL 接进了 iPhone。 现在直接拍一张图，就可以交给视觉模型识别、理解并返回结果。视频里随手拍了一页 NVIDIA 的新闻稿，几秒后就能得到中文摘要、关键信息、风险点和建议。 相当于给国区 iPhone 手搓了一个自己的「视觉 Siri」👀 后面准备继续加：截图识别、上下文追问、语音唤起。 OpenRouter现在可以免费使用Ling-3.0-flash-VL： openrouter.ai/inclusionai/li… #AI #iPhone #AppleIntelligence #Ling3

AI Guide Makes Product Launch Videos Easy for Beginners! Need your founder on camera for a launch video, but no time to shoot? Here's how this Pexo launch video was made. We gave Pexo one photo of @evanLiaoQ and a short voice recording. Pexo learned his face, cloned his voice, and read the whole script with it. Every line came back with timestamps, so the captions and graphics lined up on their own. Since everything is generated from that one photo, he looks the same in every scene. We never booked a studio or did a second take. Whenever something needs fixing — a shot, an audio line — we just tell Pexo directly. Even adding captions is this simple.