在虚拟现实、游戏以及 3D 内容创作领域，从单张图像重建高保真且可动画的全身 3D 人体一直是一个极具挑战性的问题：人体多样性、姿势复杂性、数据稀缺性等等。
Anthropic终于为Claude解锁了网络搜索功能，这一姗姗来迟的升级让它从「数据截止」的限制中解放出来，网友泪目欢呼雀跃！现在，Claude不仅能实时获取网络资讯，还能在回答中附上来源，实用性大幅提升。
就在刚刚，OpenAI 宣布在其 API 中推出全新一代音频模型，包括语音转文本和文本转语音功能，让开发者能够轻松构建强大的语音 Agent。据 OpenAI 介绍，新推出的 gpt-4o-transcribe 采用多样化、高质量音频数据集进行了长时间的训练，能更好地捕获语音细微差别，减少误识别，大幅提升转录可靠性。
当我们看到一张猫咪照片时，大脑自然就能识别「这是一只猫」。但对计算机来说，它看到的是一个巨大的数字矩阵 —— 假设是一张 1000×1000 像素的彩色图片，实际上是一个包含 300 万个数字的数据集（1000×1000×3 个颜色通道）。每个数字代表一个像素点的颜色深浅，从 0 到 255。
AI说：“我懂你”，然后转头写进大数据。
当今世界，人们都在谈论生成式人工智能。全世界都知道所有最新的GenAI概念和术语——因此，你会比以往听到更多这样的话：“这个词不等于token”。全世界都开始实施至少一个或两个GenAI用例，当然——我引用它的意思是“改变生活”。
在用Cursor等AI工具编程的同学们，有没有发现，你原本想让AI帮你解决问题，但AI老是让你自己去操作。
文本到图像（Text-to-Image, T2I）生成任务近年来取得了飞速进展，其中以扩散模型（如 Stable Diffusion、DiT 等）和自回归（AR）模型为代表的方法取得了显著成果。然而，这些主流的生成模型通常依赖于超大规模的数据集和巨大的参数量，导致计算成本高昂、落地困难，难以高效地应用于实际生产环境。
简单来说，它改变了 MCP 的数据传输方式，比如说，以前你在跟一个人用MCP的传输人方式打电话需要一直保持在线（SSE需要长连接），新的方式你可以随时发消息等回复（普通的HTTP请求，可以流式传输）。
美国大学生已经提前开始为AI打工了
