
图像编辑太慢太粗糙?全新开源自回归模型实现精准秒级修改 | 智象未来
图像编辑太慢太粗糙?全新开源自回归模型实现精准秒级修改 | 智象未来AI图像编辑技术发展迅猛,扩散模型凭借强大的生成能力,成为行业主流。 但这类模型在实际应用中始终面临两大难题:一是“牵一发而动全身”,即便只想修改一个细节,系统也可能影响到整个画面;二是生成速度缓慢,难以满足实时交互的需求。
AI图像编辑技术发展迅猛,扩散模型凭借强大的生成能力,成为行业主流。 但这类模型在实际应用中始终面临两大难题:一是“牵一发而动全身”,即便只想修改一个细节,系统也可能影响到整个画面;二是生成速度缓慢,难以满足实时交互的需求。
覆盖桌面、移动和 Web,7B 模型超越同类开源选手,32B 模型挑战 GPT-4o 与 Claude 3.7,通义实验室全新 Mobile-Agent-v3 现已开源。
22-25岁初入职场的年轻人,就业率同比已经下降了13%,AI带来的就业冲击愈发严峻。一些老板们也开始冻结招聘,将AI能力不足的求职者直接拒之门外。AI造就的新形势迫使我们认真思考,哪些岗位是很难被AI取代的呢?
Anthropic 宣布已经完成了新一轮 130 亿美元融资,投后估值达 1830 亿美元,约为这家人工智能初创公司 3 月份上次融资时的三倍。
谷歌回归搜索老本行,这一次,它要让 AI 能像人一样「看见」网页。 这是谷歌前不久在 Gemini API 全面上线的 URL Context 功能(5 月 28 日已在 Google AI Studio 中推出),它使 Gemini 模型能够访问并处理来自 URL 的内容,包括网页、PDF 和图像。
原来,Scaling Law在32年前就被提出了! 不是2020年的OpenAI、不是2017年的百度,而是1993年的贝尔实验室。
这家由剑桥大学行为科学背景的 James He 和 Patrick Sharpe 创立的公司,声称能够通过 AI 模拟整个人类社会的互动模式。他们不是在构建另一个聊天机器人或者内容生成工具,而是在尝试解决一个困扰人类社会数千年的根本问题:如何准确预测群体行为。
今天凌晨,特斯拉公布了他们的《宏图计划第四篇章》。 与以往聚焦汽车或能源产品的蓝图不同,特斯拉这次描绘了一个更遥远、也更理想化的终点:一个由 AI 和机器人主导的「可持续富足」的社会。
大家好,我是歸藏(guizang),今天教大家解决 Nana Banana 出图最大的问题。 Nano Banana 已经非常强了,但是最近大家普遍用的时候两个问题非常影响可用性
一群AI玩狼人杀,GPT-5断崖式领先,胜率达到了惊人的96.7%。 OpenAI的总裁格雷格·布罗克曼转发了这样的一个基准测试:让7个强大的LLMs,包括开源和闭源,玩了210场完整的狼人杀。