VOIDZ 如何用 Runway 把 15 秒 VFX 短片做成 95 秒纪实电影《Ends Meat》

EA 首席战略官 Mihir Vaidya 认为，游戏是 AI 的试验场，但生成式 AI 进入游戏面临 60 帧/秒、数千玩家同步和低延迟等严苛约束，不能只追求"看起来真实"，而必须"行为正确"。他主张采用神经符号架构，在生成能力之外保留确定性与可控性，并称"控制是下一个前沿"。EA 将 AI 影响分为效率、扩展和转型三个层面，其中《模拟人生》已服务超 5 亿玩家，拥有近万亿种游玩排列组合。

Miro 品牌团队分享如何完全用 Runway 制作 Canvas26 年度活动的开场视频，并本地化为四个城市的版本。此前年份依赖素材库加 3D 动效，今年每个镜头包括城市景观、人群和入场镜头都以 Runway 生成，再叠加基于 Miro Flows 节点连线设计的 3D 动效。

GitHub 日韩地区营销负责人 Tomoko Tanaka 分享如何不写代码，把活动运营交给 GitHub Copilot 自动化。

OpenAI 发文（系列上篇）讲述其在线存储平台 Habitat 的演进：现每秒处理超 7000 万请求、服务每周超 10 亿用户、管理超 500PB 数据，覆盖近 40 个地区。

卡兹克发文讲解GPT-6 Astra的推理强度等级（Reasoning Effort）含义，指出各档位是同一模型的不同思考预算，Ultra则类似拉起多个智能体协作的专项工作组。

OpenRouter 发布教程，演示通过 API 向 google/gemini-3.1-flash-image（即 Nano Banana 2）发送源图和文本指令完成图像编辑，编辑结果以 base64 形式在响应中返回。教程给出 Python 和 TypeScript 示例、提示词写法、多轮小步编辑方法，以及更换模型只需改一个字段，并介绍了 Nano Banana 系列四个成员的价格与质量差异。

作者数字生命卡兹克发布GPT-6 Astra操控Blender的小白教程，介绍前期安装、官方MCP与Computer Use插件配置，并实测三种玩法。Computer Use花约4小时搭出天坛祈年殿，但耗掉200美刀Pro会员近半额度；MCP更快，可完成摩托车建模与组装动画，但复杂任务会单次运行超时，可拆分步骤或用CLI执行Python脚本解决。

Shir Meir Lador 在 Google AI 开发者博客介绍如何用 Cloud Run instances 以每月 $5.70（1 vCPU、1Gi 内存、共享 CPU）在云端 24/7 运行常驻 Agent。

GitHub 工程师 Erik Kristensen 分享了 Copilot 降本的四项改动：选择性压缩工具输出、移除 view 工具行号前缀（线下推理成本降约 5%，线上用户日均推理成本降约 3%）、压缩 task-tool 提示词（每轮省约 1300 token，每活跃小时归一化成本降 2.9%）、后台任务完成后直接交付结果（AI Credits 用量降约 2.3%）。

Google AI 团队发布教程，讲解如何为 LLM-as-a-Judge 评测编写可靠的布尔式评分标准，指出模糊提示会导致评估不一致和浪费 token。文中给出四条经验：问题保持原子化且互不重叠、只让评判模型评估客观事实（可用 RFC 2119 术语如 MUST 表述）、只评 prompt 中明确要求的内容、用专家标注的 golden set 校准评判模型直至与人类评分一致。