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突发！Claude、GPT发布新模型，大降价对标DeepSeek？
今天凌晨，OpenAI和Anthropic几乎前后脚更新了模型。 Anthropic 发布 Claude Opus 5.5，OpenAI 则一口气发布 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna。 有点像约好了。 而且两边这次升级的方向都很一致：能力继续涨，但重点开始放在速度、价格和实际干活效率上。 先看Claude Opus 5.5。 这次主要升级了几个地方： 1、Coding 更强了。 An…- 2.3k
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GPT Image 2.5正式上线！随手一画就能出图，连等图时间都不让你无聊！
哈喽大家好，我是萤柳！ 今天GPT Image 2.5 悄悄上线了！ 最近 GPT 更新得真频繁，前脚刚发布了 GPT6，后脚就更新了个 GPT Image2.5。 作为目前最能打的一款 AI 绘图模型，这次的升级可以概括为三个词：更快、更清晰、更聪明。 生成速度明显提升，出图的细节和文字渲染也更稳了。 我第一时间上手体验了一番，从设计模板到随笔画图，把它的新功能都摸了一遍，下面直接上实测。 一、…- 2.1k
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从Vibe Coding到Vibe Worlding：AI开始自己“造世界”了
如果说 Vibe Coding 让「写代码」这件事从「敲键盘」变成了「和 AI 对话」，那么今天要介绍的这项工作，可能正在把同样的故事在 3D 世界构建 领域重演一遍。 开源地址： 项目主页：https://usail-hkust.github.io/VibeWorlding-Gym/ Code（沙盒环境与训练框架）：https://github.com/usail-hkust/VibeWorld…- 1.3k
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专访DiffuSpace龚珊三：扩散语言模型正在挑战GPT式生成范式
推荐语 龚珊三是扩散语言模型领域最早的一批研究者。她所在的香港大学NLP实验室，是全球最早投入扩散语言模型的研究团队之一，自2022年起，她所在团队押注这一并非主流的技术路线，并多次取得技术突破。 2025年，香港大学NLP实验室联合华为诺亚方舟实验室推出 Dream 系列模型，让扩散语言模型第一次在通用能力与推理能力上逼近同量级自回归模型。2026年，龚珊三与她的博士生导师孔令鹏及其他核心团队成…- 1.5k
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GitHub 有一个 3D 人体器官网站火了，看看怎么用 AI 做出来的。
以前上生物课，认识人体器官主要靠课本里的剖面图。 心脏长什么样、心室和心房分布在哪里，你可以把知识点背下来，但比较难在脑子里建立一个完整的空间结构。 最近逛 GitHub，我看到一个做得贼精致的 3D 人体解剖项目：Anatomy Atelier。 打开网页后，你会看到一颗会缓慢转动的 3D 心脏出现在屏幕中央。 还可以拖动视角、放大细节、点击标记，也可以切换到大脑、肺、肝脏等器官继续探索。 &n…- 1.8k
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我封装的插件让DeepSeek Harness秒变多媒体工作台
DeepSeek Harness太好玩了！哪个Vibe Coder能不爱这个超级乐高积木呢？ But，用惯了Hermes Agent会觉得DeepSeek Harness缺少很多基础能力，比如： 1. GPT/Grok的OAuth（即通过网页版登录即可调用GPT-5.6/Grok-4.6等模型的能力） 2. 生图模型：gpt-image-2、grok-imagine-Image2等绘图能力 -- …- 1.4k
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教你用Workbuddy生成好看的封面图
AI生图的两个重点 有小伙伴一直在催更这期的教程，原本老马是真没想写的。因为确实没啥技术含量，而且是老生常谈的东西。 首先声明，本文的标题是有点标题党的意思。因为要介绍的工具和模型，并非只有WorkBuddy和内置模型，还有其它的。 AI生图，无非两个重点，一个是提示词，一个是生图模型。随着生图模型的发展，现在提示词已经不那么关键了。 假设按二八法则划分，现在提示词只占20%，生图模型占80%。也…- 1.4k
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我把GPT Image 2 出的UI图，用Codex + Figma 插件一键转可编辑 UI 和 HTML
哈喽大家好，我是萤柳！最近很多人问：用 GPT Image2工具生成的 UI 是真好看，但它只是一张图啊，没法落地、没法改、更没法交付，怎么办？ 所以这篇文章，覆盖了【图】【代码Html】【Figma 源文件】之间的互转： UI 图转 HTML——用 GPT Image2 生成界面图，再丢给 Codex，一句话把静态图变成可运行的网页；HTML 转可编辑 UI——拿到网页之后，怎么把它反向还原成结…- 1.3k
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Transformer：让AI学会”一目十行”的神秘架构
你知道吗？ 2017年，Google发了一篇论文，名字叫《Attention is All You Need》。这篇论文的八位作者，后来走出了六家AI公司——OpenAI、Character AI、Cohere……整个大模型时代的半壁江山，都跟这篇论文有关。 而这篇论文的核心，就是 Transformer。 一句话理解 Transformer = 让AI能够"同时看到"一句话里…- 1.2k
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