两个 AI 写同一个网站,七项安全检查逐条审:一个哈希了密码却泄露密钥,另一个保护了密钥却明文存密码。换更强的模型,只会换一批漏洞。
即梦做视频的成本要多少?我用它拍了一部仙侠短片,16 镜 1160 积分
即梦 Seedance 2.0 实测账单:16 镜 87 秒仙侠短片共 1160 积分(含标准档排队翻车的 40 积分学费)。附完整流水线与两个真实的坑。
我让 AI 用 Blender 做动画:球弹了 34 厘米,我的判分器说只有 2 厘米
Blender 5.2 + BlenderMCP 动画实测:AI 三轮 5→9→10,但真正翻车的是判分器——34 厘米的弹跳被 24fps 采样率量成 2 厘米,冤枉考生一轮。
GPT-5.5 vs Claude 用 BlenderMCP 同题建模实测:卫冕的输了,但分数会骗人
同一张十项需求单喂 GPT-5.5 和 Claude 用 BlenderMCP 建书房:GPT 一次 10/10,Claude 画面全对却只拿 5 分;第二轮一份验收报告让两家双双...
别把 AI 当百度用:你丢掉的是判断力(附 3 个提问法)
把 AI 当搜索引擎:问一句、复制答案、关掉——你得到的只是信息。让 AI 反问你、列对立观点、站在老板角度怼你,得到的才是判断力。附 3 个立刻能用的提问法。
BlenderMCP 实测:让 Claude 操控 Blender 建模,10 项需求全达标,画面却不能用
Blender 5.2 + BlenderMCP 实测:Claude 半小时接管建模,十项需求单全达标——但 45 本书只铺满书架 15%、相机架在墙外。结论:AI 满足字面,不满...
让 Claude 写 three.js 生成 3D 城市:第一次全黑,五次迭代跑通(Opus 5 实测)
用 Claude Opus 5 从零写 three.js 程序化生成夜景城市:429 栋楼、10549 扇窗、bloom 后处理一次写完,但第一版全黑。五次迭代实录+结论:结构一次...
Ollama 长上下文实测:26 万 context 真能用吗?11 万字读完要 34 分钟
Ollama 26 万上下文实测(大海捞针法):1k 到 11 万字全部答对,记性没问题;但 11 万字光 prefill 要 34 分钟——长度涨 13 倍等待涨 180 倍,还...
Mac 本地大模型速度实测:Ollama 跑 8B/30B/70B,30B 反而比 8B 快 79%
M5 Max 128G Mac 用 Ollama 实测 8B/30B/70B 三档本地大模型:70B 只有 3.64 字/秒,30B MoE 却比 8B 快 79%。决定速度的不是...
NotebookLM 实测:它最强的优点,恰恰是它的死穴(第二大脑误区)
NotebookLM 实测:跨文档问答、引用回链、AI 播客都很强,且实测证明它不编造资料外内容;但「只认你喂的资料」恰恰让它当不了第二大脑——资料过期它跟着错。

