现过去几个月，我把 Claude Code 当“外包程序员”用，爽是爽，但也踩了三大坑：容易跑偏、交付不稳定、成本不可控。直到我换了思路——别把它当单体 AI，而是按角色拆分、按流程固化、按能力外接、按体验提效。
通义模型家族，刚刚又双叒开源了，这次是Qwen-Image——一个200亿参数、采用MMDiT架构的图像生成模型。 这也是通义千问系列中首个图像生成基础模型。
AI生图，但是没有AI味，可能么？ 一款全新、可编辑、照片级的AI生图模型FLUX.1 Krea [dev]现已发布，可在Krea Edit上免费试用。
做海外社媒运营，可能会陷入这样一个“怪圈”？
还在为发了广告没人点击而烦恼吗？还在纠结为什么花费巨资投放的数字营销效果越来越差吗？现实是，传统的营销漏斗已经彻底坍塌了。今天的消费者，特别是Gen Z和Gen Alpha，他们发现产品的方式已经完全改变：不再通过搜索引擎或者广告，而是通过TikTok的滚动浏览、Reddit的搜索，或者网红的推荐。
Bind-Your-Avatar是一个基于扩散Transformer（MM-DiT）的框架，通过细粒度嵌入路由将语音与角色绑定，实现精准的音画同步，并支持动态背景生成。该框架还引入了首个针对多角色对话视频生成的数据集MTCC和基准测试，实验表明其在身份保真和音画同步上优于现有方法。
你好，我是杰哥。 近日，波士顿咨询公司（BCG）发布了《ai-at-work-2025-slideshow-june-2025-edit-02》，简称《AI at Work 2025》第三版报告，基于对全球 10,635 名员工的调研，深入分析了 AI 在职场中的应用现状。这份报告揭示了 AI 应用的五大关键趋势，为企业和员工提供了重要洞察。
最近一个「泄露」的文本转语音模型演示版本在 Reddit 上火了。这个「泄露」的演示视频被网友贴出来后，评论区一片惊呼。
近年来，随着扩散模型（Diffusion Models）和扩散 Transformer（DiT）在视频生成领域的广泛应用，AI 合成视频的质量和连贯性有了飞跃式提升。像 OpenAI Sora、HunyuanVideo、Wan2.1 等大模型，已经能够生成结构清晰、细节丰富且高度连贯的长视频内容，为数字内容创作、虚拟世界和多媒体娱乐带来了巨大变革。
当整个 AI 视觉生成领域都在 Transformer 架构上「卷生卷死」时，一项来自北大、北邮和华为的最新研究却反其道而行之，重新审视了深度学习中最基础、最经典的模块——3x3 卷积。
