随着Gemini、GPT-4o等商业大模型把基于文本的图像编辑这一任务再次推向高峰，获取更高质量的编辑数据用于训练、以及训练更大参数量的模型似乎成了提高图像编辑性能的唯一出路。然而浙大哈佛这个团队却反其道而行之，仅用以往工作0.1%的数据量（获取自公开数据集）和1%的训练参数，以极低成本实现了图像的高质量编辑，在一些方面媲美甚至超越商业大模型！
人类在辩论中被AI说服的可能性有多大？
你的默认编程模型是什么？或许可以换一换了。刚刚，Google DeepMind 发布了 Gemini 2.5 Pro 的最新更新版本：Gemini 2.5 Pro (I/O edition)。其最大的进步是编程能力大幅提升，不仅在 LMArena 编程排行榜上名列第一，同时也在 WebDev Arena 排行榜上更是以显著优势超过了昔日霸
AI洗脑人类，成功率6倍暴击！苏黎世大学在Reddit秘密实验引爆全网，LLM假扮多种身份，历时4个月发表1700+评论，轻松操控舆论，竟无人识破。
最近在看 Agent 方向的论文和产品，已经被各种进展看花了眼。但我发现，真正能超越 demo，能在 B 端场景扎实落地的却寥寥无几。
阶跃星辰正式发布并开源图像编辑大模型 Step1X-Edit，性能达到开源 SOTA。该模型总参数量为 19B (7B MLLM + 12B DiT)，具备语义精准解析、身份一致性保持、高精度区域级控制三项关键能力；支持 11 类高频图像编辑任务类型，如文字替换、风格迁移、材质变换、人物修图等。
算力砍半，视觉生成任务依然SOTA！
在这篇文章中，我采用了与去年研究人们如何使用 AI 的相同方法，但搜索了更多数据，并将结果限制在过去 12 个月内。我查看了在线论坛（Reddit、Quora）以及包含明确、具体的技术应用的文章。也许是由于其固有的匿名性，Reddit 再次提供了最丰富的见解。我阅读了这些文章，并将每个相关帖子添加到该类别的统计中。几天后，我统计出了 100 个新的使用案例，并逐一引用。
当你翻开相册，看到一张平淡无奇的风景照，是否希望它能更温暖、更浪漫，甚至更忧郁？现在，EmoEdit 让这一切成为可能 —— 只需输入一个简单的情感词，EmoEdit 便能巧妙调整画面，使观众感知你想传递的情感。
，清华大学、北京航空航天大学团队推出了全新的架构设计 ——Personalize Anything，它能够在无需训练的情况下，完成概念主体的高度细节还原，支持用户对物体进行细粒度的位置操控，并能够扩展至多个应用中，为个性化图像生成引入了一个新范式。
