怎么会有这么离奇的AI4S创业者
怎么会有这么离奇的AI4S创业者5月初的一个上午,我走进杭州西溪附近的一间办公室,眼前的人被同事叫醒,从地板上爬起来。头戴一顶深灰色、紧紧包住脑袋的绒布帽,上身是一件紫色紧身短袖上衣,露出清晰可见的肌肉线条,而下身是一条黑色长裙。
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5月初的一个上午,我走进杭州西溪附近的一间办公室,眼前的人被同事叫醒,从地板上爬起来。头戴一顶深灰色、紧紧包住脑袋的绒布帽,上身是一件紫色紧身短袖上衣,露出清晰可见的肌肉线条,而下身是一条黑色长裙。
阿里的 QoderWork 最新上线了一个设计工作台(Design Desk),定位是用自然语言做出可交付的专业设计,从想法到工程级产物,中间不需要 Figma。
Claude Design前脚刚把设计圈炸完,腾讯又公测了一个Ardot—— AI设计智能体平台,一句话生成可编辑UI设计稿、Figma文件零成本导入、一键转代码直通IDE、多人在线评审……
近年来,3D 高斯泼溅(3D Gaussian Splatting, 3DGS)凭借其卓越的新视角合成能力和实时的渲染效率,极大地推动了神经渲染技术的发展。然而,当研究者试图直接从 3DGS 中提取精确的 3D 几何表面(Mesh 等)时,往往会面临严重的几何失真问题。
序列建模是大语言模型、计算机视觉等领域的基础共性问题。当前通用的 Transformer 模型计算复杂度随序列长度平方增长,在长序列任务中面临显著的计算挑战。因此,研究者们一直在探索具有线性计算复杂度的高效序列建模方法。
用过推理型大模型的人,大概率都熟悉这种体验:模型似乎在认真思考,但屏幕上长时间没有真正有用的内容;如果让它一开始就输出,又很容易出现仓促判断,后面的推理还要被早期错误牵着走。
走进智象未来合肥的办公室,首先映入眼帘的是一面员工照片墙。所有头像,都是AIGC生成的动漫风格。这家公司的核心业务是图像和视频生成——AI时代的自己,是他们在智象未来的第一课。
就在前两天,Anthropic祭出Claude 4.7的同时,照例公开了Claude 4.7的「驯化手册」,也就是那份系统提示词(system prompt)。Simon Willison在博客中对这份system prompt进行了逐行对比,哪里加了、哪里删了、哪里改了措辞,全部标了出来。
数据在验证这种紧迫感,商业媒体 Business Insider 在“年轻天才系列”(Young Geniuse Series) 的栏目中盘点了 16 位投身 AI 创业的年轻创业者,他们的普遍年龄在 16 岁-24 岁之间;不少人是斯坦福、哈佛、麻省理工等名校的在读生或者辍学生;融资速度更是快到离谱,有人在产品尚未定型时就完成种子轮,也有人仅半年时间内就融资 6400 万美元。
近期,专为Diffusion模型设计的插件框架——Diffusion Templates正式开源发布。这个框架能大幅降低可控生成技术的训练和使用难度,让开发者能够通过丰富的Templates来精准控制模型的生成结果。