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长文本能力对语言模型（LM，Language Model）尤为重要，试想，如果 LM 可以处理无限长度的输入文本，我们可以预先把所有参考资料都喂给 LM，或许 LM 在应对人类的提问时就会变得无所不能。
扩散模型（Diffusion Models）近年来在生成任务上取得了突破性的进展，不仅在图像生成、视频合成、语音合成等领域都实现了卓越表现，推动了文本到图像、视频生成的技术革新。然而，标准扩散模型的设计通常只适用于从随机噪声生成数据的任务，对于图像翻译或图像修复这类明确给定输入和输出之间映射关系的任务并不适合。
扩散模型（Diffusion Models, DMs）如今已成为文本生成图像的核心引擎。凭借惊艳的图像生成能力，它们正悄然改变着艺术创作、广告设计、乃至社交媒体内容的生产方式。
那有没有那种把需求分析、代码生成、测试、部署、安装包、源代码、甚至连计算机软著申请材料都包圆的报恩级平台呢？还真有，码上飞（CodeFlying）全量上线，开发全流程都用中文交互，我可以选择不看、不接触代码。
还在用AI改改小Bug？已经out了！最新研究发现，Claude Code上79%的任务直接由AI自动完成。从前端界面到自动化任务，AI正席卷编程。
为了大家更舒适的阅读，在此先做一些知识补充。
在AI大浪潮里，今天我们来看几个硅谷风投青睐的AI应用的案例。既有有趣而小众的AI应用，单凭创意就打动了看似视财如命的硅谷大佬，也有靠“骗术”制造出人工智能的假象，揭穿后面临蹲监风险。
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视觉AI终极突破来了！英伟达等机构推出超强多模态模型DAM，仅3B参数，就能精准描述图像和视频中的任何细节。刚刚，英伟达联手UC伯克利、UCSF团队祭出首个神级多模态模型——Describe Anything Model（DAM），仅3B参数。
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