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刚刚,全球AI生图新王诞生!腾讯混元图像3.0登顶了

刚刚,全球AI生图新王诞生!腾讯混元图像3.0登顶了

刚刚,全球AI生图新王诞生!腾讯混元图像3.0登顶了

全球文生图大模型王座,易主了。就在刚刚,LMArena竞技场发布了最新的文生图榜单,第一名来自中国,属于腾讯混元图像3.0!不仅超越了谷歌的Nano Banana,也超越了字节的Seedream和OpenAI的gpt-Image,在全球26个大模型中稳居第一。

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11513 点击    2025-10-05 21:36
GPT-6或将比GPT-5强10倍!奥特曼揭秘ChatGPT如何诞生

GPT-6或将比GPT-5强10倍!奥特曼揭秘ChatGPT如何诞生

GPT-6或将比GPT-5强10倍!奥特曼揭秘ChatGPT如何诞生

奥特曼在一期访谈中,表示ChatGPT从1到10的艰难过程已过去,接下来从10到100可能会容易很多。除此之外,奥特曼也为我们揭秘了ChatGPT是如何诞生的,以及OpenAI的未来愿景等问题。

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10721 点击    2025-10-05 21:35
独家丨滴滴悄咪咪上线了个「AI 图寻」产品

独家丨滴滴悄咪咪上线了个「AI 图寻」产品

独家丨滴滴悄咪咪上线了个「AI 图寻」产品

今年滴滴悄悄上线了一个 AI 图寻产品「在哪儿问问」,目前产品体验仅有微信小程序端。不同于 GeoGuessr 的娱乐性,它更偏向实用的工具属性:拍一张,就能知道在哪儿;想去哪里,AI 马上帮你找。

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11935 点击    2025-10-03 21:18
Gemini 3.0 Pro内测流出,编程实力惊人!下周上线

Gemini 3.0 Pro内测流出,编程实力惊人!下周上线

Gemini 3.0 Pro内测流出,编程实力惊人!下周上线

十月AI战场,热闹得不像话。Sora 2刚刚亮相,Gemini 3.0就已蓄势待发。网友内测demo流出,前端和web编码强到离谱。坊间传闻,Gemini 3.0最晚下周上线。今天,谷歌内部研究人员在X上,频频发文暗示——BIG THINGS!

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11163 点击    2025-10-03 16:38
三个月收入翻4倍后拿下500万融资,两个哈佛MIT学霸如何用AI撬动医疗行业最大痛点

三个月收入翻4倍后拿下500万融资,两个哈佛MIT学霸如何用AI撬动医疗行业最大痛点

三个月收入翻4倍后拿下500万融资,两个哈佛MIT学霸如何用AI撬动医疗行业最大痛点

想象一下,医院和诊所里三分之一的员工不是在治病救人,而是在接电话、填表格、追保险理赔。这不是什么小问题,而是一个让整个医疗体系运转缓慢、成本高昂的巨大黑洞。

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9034 点击    2025-10-03 16:29
Nano Banana新增2大功能,还开放API了,一张图不到3毛钱

Nano Banana新增2大功能,还开放API了,一张图不到3毛钱

Nano Banana新增2大功能,还开放API了,一张图不到3毛钱

终于,Nano Banana正式开放API了! 现在大家不仅可以直接在Google AI Studio里基于Nano Banana,手动搓出属于自己的App,还可以通过Gemini API接入任意发挥了。

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9669 点击    2025-10-03 16:21
刚刚,奥特曼首曝:AI取代CEO后,我想去当农民!

刚刚,奥特曼首曝:AI取代CEO后,我想去当农民!

刚刚,奥特曼首曝:AI取代CEO后,我想去当农民!

想象一下,AI取代了你的工作,甚至连OpenAI的CEO也如此——奥特曼的答案竟是去当农场主!他分享了十年高压下的农场梦想,强调人类渴望创造价值永不止息。短期岗位流失不可避免,但长期来看,AI将催生更以人为本的新职业。

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9489 点击    2025-10-03 15:03
a16z最新洞察:消费级AI公司将重新定义企业软件市场

a16z最新洞察:消费级AI公司将重新定义企业软件市场

a16z最新洞察:消费级AI公司将重新定义企业软件市场

最近读到a16z合伙人Olivia Moore的一篇分析文章《 The Great Expansion: A New Era of Consumer Software》,她把这种现象称为"Great Expansion"(大扩张),我觉得她抓住了一个非常关键的趋势。

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9776 点击    2025-10-03 14:56
NIPS 2025 Spotlight | 港大提出TreeSynth方法,一句话生成百万规模数据集

NIPS 2025 Spotlight | 港大提出TreeSynth方法,一句话生成百万规模数据集

NIPS 2025 Spotlight | 港大提出TreeSynth方法,一句话生成百万规模数据集

“TreeSynth” 就这样起源于作者们最初的构想:“如何通过一句任务描述生成海量数据,完成模型训练?” 同时,大规模 scalibility 对合成数据的多样性提出了新的要求。

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10668 点击    2025-10-03 14:45