
ViT一作盛赞:这个中国开源“PS模型”强过Nano Banana(在新窗口打开)
太香了太香了,妥妥完爆ChatGPT和Nano Banana!
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分享不同 AI 工具、模型与相关技术的使用方法和实践文章。

太香了太香了,妥妥完爆ChatGPT和Nano Banana!

文本提示图像分割(Text-prompted image segmentation)是实现精细化视觉理解的关键技术,在人机交互、具身智能及机器人等前沿领域具有重大的战略意义。这项技术使机器能够根据自然语言指令,在复杂的视觉场景中定位并分割出任意目标。

TRAE在一年里写了1000亿行代码!如果按照一个程序员每天写100行有效代码计算,这相当于300万个程序员不吃不喝、没日没夜干了一整年。而这也仅仅是《TRAE 2025年度产品报告》中的冰山一角,更多惊人的数据还包括:

两个月以来,我一直想写一篇给小白的 CC 入门指南,今天终于可以写了。

面对苍白的CLI终端界面,有些深度依赖IDE的使用者,用Claude Code还是会不习惯的。于是我找了蛮多的资料,看看有没有适合新手的GUI工具。

告别碎片化!以全栈之姿,开启具身导航的 2026 新篇章。

近年来,大语言模型在「写得长、写得顺」这件事上进步飞快。但当任务升级到真正复杂的推理场景 —— 需要兵分多路探索、需要自我反思与相互印证、需要在多条线索之间做汇总与取舍时,传统的链式思维(Chain-of-Thought)往往就开始「吃力」:容易被早期判断带偏、发散不足、自我纠错弱,而且顺序生成的效率天然受限。

近日,多模态视频理解领域迎来重磅更新!由复旦大学、上海财经大学、南洋理工大学联合打造的 MeViSv2 数据集正式发布,并已被顶刊 IEEE TPAMI 录用。

当模型学会「左右互搏」的那一刻,平庸的模仿时代结束了,真正的硅基编程奇迹刚刚开始。

近年来,多模态大语言模型正在经历一场快速的范式转变,新兴研究聚焦于构建能够联合处理和生成跨语言、视觉、音频以及其他潜在感官模态信息的统一全模态大模型。此类模型的目标不仅是感知全模态内容,还要将视觉理解和生成整合到统一架构中,从而实现模态间的协同交互。

近日,部分L3级自动驾驶车型已经通过工信部批准正式上路,这标志着这我国自动驾驶产业的新阶段。

编辑|张倩、陈陈 当智能体(Agent)开始深度介入人类世界,关于豆包 AI 手机的讨论可能只是个开始。 在此之前,手机、电脑软件都是给人用的 —— 人负责一步步操作,系统负责把信息存好、算好。但现在

开发周期被打破了。曾需数月打磨的 MVP,如今近七成可在一个月内上线;曾需十人协作的产研流程,如今超七成由三人以下小团队完成。AI Coding 工具已不再是辅助,而是主力:仅 1% 的创作者仍完全手写代码,近六成将多数乃至全部编码交予 AI。效率的跃升前所未有,但随之而来的是一个尖锐的问题:快,是否等于有价值?

由香港大学丁凯欣领导,联合华南理工大学周洋以及快手科技Kling团队共同完成的这项研究,开发出了一个名为“炼金师”(Alchemist)的AI系统。它就像一位挑剔的大厨,能从海量图片数据中精准挑选出最有价值的一半。

现在生成一个视频,比你刷视频还要快。 因为一个开源新框架,竟能让视频生成在保证质量的情况下,最高提速200多倍! 而且还是单张显卡就能hold住的那种,来感受一下这个feel: 没错,原先1.3B-480P在单张RTX 5090生成一个5秒的视频,需要的时间大概是184秒。 而现在,只需要1.9秒,速度足足提升97倍! 这背后,便是清华大学TSAIL实验室和生数科技联合开源的视频生成加速新框架——TurboDiffusion。 新框架一出,网友们也是不淡定了,直呼: 我们已经进入到了生成的视频比看的视频还多的时代。 包括Meta研究员和伯克利教授也站台打call: 2秒就能生成一个视频 过去,

GitHub上最近出现了一个非常火的项目Agent-Skills-for-Context-Engineering,发布不到一周就斩获了2.3k Stars。为什么它能瞬间引爆社区?因为站在2025年末的节点上,我们已经受够了那些只存在于大厂白皮书里的Context Engineering(上下文工程) 理论。

字节最新数学推理专用模型,刚刚刷新战绩:拿下IMO金牌成绩。

AI提供1%的灵感,人类提供99%汗水!密歇根州立大学物理学家许道辉,在AI启发下,重新思考量子力学本质,在顶刊《物理快报B》上发表了相关结论。

大家好,我是被智谱卷到的袋鼠帝。 昨天智谱刚把GLM-4.7放出来,群里就有老哥找我写文章了..

前脚刚听完罗永浩和 MiniMax 创始人闫俊杰的超长播客,然后就看到 MiniMax M2.1 发布了。
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